1.前言

2. 用户域技术问题处理分析

反馈渠道：

• 飞书知识库，研发测试总结的业务文档；

• 向研发同学请教业务/技术逻辑；

• 通过测试环境对各功能测试使用获取；
• 在大量处理飞书群的线上问题过程中沉淀积累。

• 使用DMS排查用户的注册登录相关信息；
• SLS查询接口交互日志确认问题出现的环节；
• 登录设备分析工具确认登录的设备信息。

飞书文档人工记录问题。

• Excel大师，录入问题并对问题分类打标，不断积累问题输入和分析类别设置，形成基于业务、模块、问题类型、处理人等的多维度数据打标；
• 问题标签设计：按照业务功能和问题类型使用三级菜单进行分类，分析问题分布和变化趋势，便于快速定位和治理；标注问题实际处理人，用于统计技术支持人员的自主处理率；
• 对于Bug&需求单独备注，用于特殊跟进与复盘参考。

前面对于技术支持工作中存在的各种问题进行了深入分析，接下来将从工具、需求、知识库、业务专家组培训等方面展开详细的介绍，以便更加直观的了解到优化实践带来的实际业务价值。

3.1.1【账号注销】

可排查账号注销的发起时间、注销状态、审核失败原因。

• 适用角色：客服。

• 需求背景：用户对于注销问题咨询，业务侧无直接可用的工具协助排查，仅能通过反馈技术支持同学通过数据库日志排查，处理周期相对较长。

• 过程进展：已上线，同时通过文档和客服业务培训同步该工具使用方法。

• 优化收益：工单数据可看出线上注销问题咨询量下降8%。

以注销咨询的case为例，经常困扰客服同学的是用户反馈无法注销，当前用户注销到底卡点在哪里？或是用户账户是否注销成功？该功能的上线，极大的提升处理时效。

• 【日常流程】优化前的处理模式（平均耗时10min）

• 【账号注销】功能上线后的处理模式（3min）

3.1.2【验证码发送限制】

支持查询&清除证码限制。

• 适用角色：客服。

• 需求背景：因用户频繁获取验证码且输入错误导致上限，解决用户急需登录的需求。

• 过程进展：已上线。

• 优化收益：工单数据可看出线上注销问题咨询量下降5%。

3.1.3【地址变更记录查询】

查询用户的地址变更记（技术支持同学&研发使用）

• 优化收益：当前的地址变更记录，需要确认数据库地址变更时间，再去日志查询变更记录，ES的地址信息查询上线，只需要根据用户uid就可查询地址变更记录，极大简化查询流程（排查时效10min/单→3min/单提升）

3.1.4【飞书机器人】

查询账号信息、成长值、一证多号、用户域其他信息查询等。

• 适用角色：技术支持同学&研发      工具进度：已上线

• 优化收益：开发资源紧缺的大背景，问题量大，逐个查数据库/日志排查繁琐耗时，机器人联合查询结果可以极大的提升技术支持同学的排查效率（排查时效10min/单→2min/单提升）

3.2 产品需求&BUG优化

需求一：认证失败，30天重置时间变更为当天24点可重置。

3.3 知识库

3.4 技术支持&客服专项业务培训

在知识库的普及过程中，发现另一个问题，即客服对于海量知识库的信息检索精确度不够，经常找不准已经输出的FAQ，特别是业务逻辑复杂的场景，考验客服拆解问题的能力，导致知识库未能合理地被检索和使用。在和团队内部以及客服部人员沟通后，考虑可以针对性对该业务有高频处理场景的业务组进行线上客服专场培训。其中用户域的客服专场培训主要涉及以下内容：

• 业务功能的使用讲解，如：三方登录方式如何解绑？登录密码修改找回如何操作等；
• 高频常见问题FAQ讲解，如：用户涉及登录、注销时提示账号异常，实际为风控原因导致，突出搜索关键词加深客服对知识库内容的熟悉度；
• 排查工具使用方法，如【用户查询】通过注销手机号查询注销的历史账号信息；
• 反馈核实问题的技巧讲解，如：如何核实用户反馈信息可用性、用户的真实需求、用户问题表象需要关注的信息，以达到只需一次沟通核实就可以得到用户真实诉求的目的。

3.5 其他优化

• 高频问题定期复盘同步：

定期总结频发的业务问题与客服流程运营同学同步，并提供业务知识说明，减少非技术问题转派技术支持，提升客服自主闭环率

• 三方问题处理流程优化：

如用户涉及提现认证、商家入驻认证&证件OCR、直播认证、App认证等场景会涉及三方厂家（腾讯云、旷视）协助排查认证中出现的技术问题。

• 优化前流程：技术支持问题对接群反馈------→研发协助沟通排查------→三方厂家处理时效不可控

• 优化后：后续对于问题处理进度打标，定时与产品沟通，引入商务侧协调提升问题处理效率

3.6 提效优化成果总结

通过以上的各类提效方式，重点TOP问题治理，取得比较好的成效，分析用户域1月到4月的问题趋势：

• 研发线上问题处理量减少87%(取技术支持人员自主处理率)，仅用户域可减少值班研发每天约5小时处理业务技术支持问题；每月可节省约19人日；
• 客服反馈至技术的线上问题较1月呈递减趋势，截止4月，线上工单咨询量下降51%；

  
  

• TOP1: 实人认证失败类问题减少15%，4月约减少40单（3月下旬优化完成）

• TOP2:  一证多号线上咨询减少10%，截止4月约减少100单
• TOP3:  注销类线上咨询减少10%，截止4月约减少100单

  
  

4. 后期规划

基于前文的用户域技术问题的优化实践经验，对于后续开展其他业务域支持有良好的借鉴意义，可以进一步复制到其他业务域，将从以下几个方面进行展开：

4.1 客服/研发的高效交互

• 当前反馈现状：客服侧问题反馈方式：提供问题反馈模板&线上客服培训，模板如下：

标准反馈模板：（客服---→技术支持---→研发） 

问题升级至技术支持： 

用户：（操作描述+相关的的操作截图录屏）+用户的实际反馈诉求 

客服同学：经工具/系统核实的结果（文字或截图），需要解决用户的诉求。另补充自查的疑难点 

问题升级至研发时： 

技术支持：用户的基础问题描述信息总结删减+需要处理的问题+技术支持排查结果同步

总结：不同的接收对象，汇总不同的信息，最终达成信息的高效利用。

4.2 技术支持学习模式升级

• 当前阶段：题海战术。通过大量处理问题累积用户的操作习惯，反推产品的使用逻辑，快速掌握产品的的使用方式方法。
  优点：情景式学习更能投入和接收，学习进度相对较快，涉及区域广泛。
  缺点：主要以用户使用疑问的业务为方向，知识广而宽泛，缺乏细节和全面业掌握。
• 升级阶段：由点到面的覆盖，充分利用质量平台资源熟悉业务；
  通过题海战术的大量问题处理，累积的点分布各处，我们需要探索他们之间的关联以及这个点所涉及其他业务，从而弥补细节的知识点逻辑，再进行内部或者外部定期分享，不断接收反馈，不断学习升级。
  总结：当知识可以分享时，那便是学有所成。

4.3 问题处理模式升级

• 定期的举行与产品/研发的复盘会议，针对产研问题及时落地优化方向；

• 知识库、业务专家组培训根据后期资源考虑添加短视频类的业务学习讲解；
• 技术支持工单系统的必要性，已经开工，线上工单化流转可以极大地提升处理效率，减少录表时间，问题可追溯性更强。

5. 总结

技术支持工作从趋于平稳的机械式问题处理，到后期通过工具优化、业务逻辑优化、业务流程优化后的问题处理。体现出随着技术的不断革新，高效实践必将成为未来技术支持工作的主流和方向。

*文/颖萍