售后反馈的典型状态是：客户用自己的话描述问题，说法五花八门，技术团队看完一头雾水。
第一步：全量拉取
问 AI：最近两周，客户反馈使用问题的会话有哪些？把客户描述的原话摘出来。
关键：要原话，不要 AI 的转述。技术排查需要客户的原始描述。
第二步：归类
问 AI：把这些反馈按问题类型分类，每类给出条数。
常见的分类结果可能是：
第三步：按频次排序
条数最多的优先。注意：频次高不等于严重，但一定优先处理。
第四步：补充环境信息
技术排查需要知道：什么设备、什么系统、什么版本、什么时间。
这些信息往往散落在对话里。让 AI 提取：这些客户有没有提到设备、系统版本或出错时间？
一份问题清单，每项包含：
某产品收到 40 多条"登录不上"的反馈。
人工看会以为是同一个问题。AI 分类后发现是三类：
三类问题、三个原因、三个修复方案。如果不分类，技术团队会按一个问题排查，浪费大量时间。
注意一：不要用 AI 的总结代替原话
AI 可能把"点了没反应"总结成"功能异常"，这个总结对技术没用。原话才有排查价值。
注意二：注意时间分布
如果问题集中在某一天，很可能是版本发布导致的。
注意三：注意渠道差异
如果问题只出现在某个渠道的客户里，可能是那个渠道的特殊情况。
售后问题归纳的终点不是"报告"，是"修复"。整理完要有人接手，否则这份清单只是让客服觉得自己做了点什么。
问：技术问题要不要转给研发？ 答：要，但要整理成研发能看懂的形式：现象、频次、环境信息、典型原话。
四十多条登录不上的反馈，人工看像同一个问题。AI 分类后发现是三类：收不到验证码、密码正确但提示错误、点击无反应。三个原因、三个修复方案。不分类，技术团队会白查一周。
如果正在整理登录异常等售后反馈，可到知你AI助手官网，了解对话归纳思路，帮助团队更清楚地核对问题类别。
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