User feedback loop report

用户反馈闭环报告生成

核心原则

每一条用户反馈都值得被回应

用户反馈闭环报告的核心价值在于确保每一条用户反馈都有始有终。闭环不是形式上的"已读"，而是实质上的"已处理"或"已决策"。未闭环的反馈是用户信任的流失。

交互模式

🤖→👤 AI建议人类审批

输入

输入项	类型	必填	来源	说明
用户声音分析	markdown	否	user-research-voice-analysis	情感分析、主题提取、痛点清单
异常监控数据	markdown	否	monitoring-pipeline	异常事件、用户影响范围
反馈数据	text	是	用户输入	各渠道用户反馈原始数据
处理记录	text	否	用户输入	已处理反馈的记录和结果

降级策略

缺失输入	降级方案
无用户声音分析	基于原始反馈数据自行分类分析，标注"待VOC深度分析"
无异常监控数据	跳过异常关联分析，标注"待监控数据补充"
无处理记录	仅统计反馈来源和分类，闭环率标注"待处理记录补充"
无反馈数据	若用户未提供反馈数据，提示用户提供或跳过该输入相关步骤

执行步骤

Step 1：反馈来源分析

统计和分析反馈的来源分布：

1. 渠道分布：App内反馈 / 客服工单 / 社交媒体 / 应用商店 / 社区 / 邮件
2. 情感分布：正面 / 中性 / 负面 及占比
3. 主题分布：按功能模块分类的反馈分布
4. 时间趋势：反馈量的时间变化趋势

Step 2：处理进度追踪

追踪每条反馈的处理状态：

1. 状态分类：
   • 🆕 新增（未处理）
   • 👀 评估中（确认有效性）
   • 📋 已排期（纳入迭代计划）
   • 🔨 处理中（开发/修复进行中）
   • ✅ 已闭环（问题已解决并验证）
   • ❌ 已关闭（不处理，附理由）
2. 处理时效：各状态的平均停留时间
3. 瓶颈识别：处理流程中的堵点

Step 3：闭环率统计

计算和追踪反馈闭环率：

1. 整体闭环率：已闭环 + 已关闭 / 总反馈数
2. 按渠道闭环率：各渠道的闭环率对比
3. 按严重度闭环率：P0/P1/P2/P3的闭环率
4. 闭环时效：从反馈到闭环的平均时间
5. 趋势对比：与上一周期的闭环率对比

Step 4：未解决问题分析

分析尚未闭环的反馈：

1. P0/P1未解决清单：高优先级未解决问题
2. 长期未解决：超过30天未闭环的反馈
3. 重复反馈：多次反馈的同类问题
4. 根因分析：未闭环的主要原因分类

Step 5：改进建议

基于闭环分析提出改进建议：

1. 流程改进：缩短处理时效的流程优化
2. 产品改进：高频反馈对应的产品优化方向
3. 沟通改进：用户反馈回应的沟通策略
4. 预防措施：减少同类反馈的预防方案

Step 6：报告组装

将以上内容组装为完整闭环报告。

输出

输出文件

文件	路径	说明
反馈闭环报告	output/pm-monitoring/user-feedback-loop-report/feedback-loop-report.md	人类可读的完整报告
结构化数据	output/pm-monitoring/user-feedback-loop-report/feedback-loop-report.json	机器可消费的结构化数据

输出Schema：

{
  "type": "object",
  "required": ["report_period", "summary", "closure_metrics"],
  "properties": {
    "report_period": {"type": "object", "description": "报告周期，包含起止日期"},
    "report_date": {"type": "string", "description": "报告日期"},
    "summary": {"type": "object", "description": "执行摘要，包含总反馈数、闭环率和P0未解决数"},
    "source_analysis": {"type": "object", "description": "反馈来源分析，包含渠道/情感/主题分布"},
    "processing_status": {"type": "object", "description": "处理进度，包含状态分布和瓶颈"},
    "closure_metrics": {"type": "object", "description": "闭环率统计，包含整体和分渠道/分严重度闭环率"},
    "unresolved": {"type": "object", "description": "未解决问题，包含P0/P1清单和根因分析"},
    "improvement_suggestions": {"type": "array", "description": "改进建议列表"}
  }
}

Markdown 报告结构

# 用户反馈闭环报告：{报告周期}

## 1. 执行摘要
- 总反馈数 / 闭环率 / 平均闭环时间 / P0未解决数

## 2. 反馈来源分析
- 渠道分布
- 情感分布
- 主题分布
- 时间趋势

## 3. 处理进度追踪
- 状态分布
- 处理时效
- 瓶颈识别

## 4. 闭环率统计
- 整体闭环率
- 分渠道/分严重度闭环率
- 闭环时效
- 趋势对比

## 5. 未解决问题
- P0/P1未解决清单
- 长期未解决
- 重复反馈
- 根因分析

## 6. 改进建议
- 流程改进
- 产品改进
- 沟通改进
- 预防措施

JSON 结构

{
  "report_period": { "start": "", "end": "" },
  "report_date": "",
  "summary": {
    "total_feedback": 0,
    "closure_rate": 0,
    "avg_closure_time_days": 0,
    "p0_unresolved": 0
  },
  "source_analysis": {
    "channel_distribution": {},
    "sentiment_distribution": {},
    "topic_distribution": {},
    "time_trend": []
  },
  "processing_status": {
    "status_distribution": {},
    "avg_time_by_status": {},
    "bottlenecks": []
  },
  "closure_metrics": {
    "overall_rate": 0,
    "by_channel": {},
    "by_severity": {},
    "trend_comparison": {}
  },
  "unresolved": {
    "p0_p1_list": [],
    "long_standing": [],
    "repeated": [],
    "root_causes": []
  },
  "improvement_suggestions": []
}

质量检查

检查项	标准	不通过处理
闭环率可计算	有明确的闭环定义和计算公式	明确闭环标准
P0未解决已列出	所有P0未闭环反馈有清单	补充P0清单
时效数据完整	各状态平均处理时间可计算	补充时效数据
改进建议可执行	每项建议有责任方和时间节点	补充执行细节

决策规则

• 当P0反馈未闭环数>0时，报告必须包含专项跟进计划
• 当闭环率<80%时，自动生成流程改进建议
• 当同类反馈重复出现≥3次时，升级为产品改进建议而非个案处理
• 需要人类确认的决策点：反馈优先级判定、闭环标准定义、不处理反馈的关闭理由

降级策略

缺失的上游输入	降级方案	输出影响
无用户声音分析	基于用户提供反馈数据直接分析，标注"VOC分析待补充"	反馈分析缺乏情感和主题维度
无异常监控数据	跳过异常关联分析，标注"监控数据待补充"	反馈与异常事件的关联缺失
无处理记录	仅统计反馈数量和分类，闭环率标注"无法计算"	闭环率不可计算

输出校验规则

字段路径	类型	必填	说明
summary	object	是	执行摘要，须含total_feedback/closed_rate
source_analysis	object	是	反馈来源分析
progress_tracking	object	否	处理进度追踪
closed_rate	object	否	闭环率统计，须含overall/by_category
unresolved_p0	array	否	P0未解决清单
improvement_suggestions	array	否	改进建议列表

上游变更响应

上游变更影响表

上游来源	变更类型	影响范围	响应动作
user-research-voice-analysis	VOC分析结果更新	反馈来源分析和情感维度	更新情感分布和主题分类
monitoring-pipeline	异常事件更新	反馈与异常关联分析	更新关联事件和影响范围

下游通知机制表

下游消费者	通知条件	通知方式	通知内容
monitoring-orchestrator	反馈闭环报告完成	输出文件更新	报告完成状态和关键结论
iteration-decision	P0未解决反馈	写入输出文件	P0反馈清单和改进建议