處理客服信是個吃力不討好的工作，尤其是客戶回饋信多到處理不完時。
一個典型的客服處理場景可能長這樣：
- 客戶收到空氣清淨機，發現裡頭少了兩個配件。
- 他上網填了Google Form，寫下意見、給了評分。
- 公司客服看到這封表單，除了得通知倉儲部門，也想補償客戶購物金。
- 但問題來了：
- 給了購物金，要記錄「給了誰、給了多少」以防濫發
- 客服回信內容要回得妥當
- 處理狀況還得同步更新文件，方便追蹤
這些事情本身不難，但只要有量，就會耗時間、人力也會出錯。
我用n8n整理了一個自動化流程template，加上Gemini AI做判斷與文案。整體流程如下：
自動客服處理流程設計
- 接收表單：
由n8n定時抓取尚未處理的Google Form回應。 - AI分析：
使用Gemini判斷客戶情緒、抱怨程度，決定是否需要致歉、或直接給優惠。 - 回信文案生成：
請AI擬出合適的客服回信內容（語氣、情緒、補償內容），全自動。 - 購物金邏輯處理：
- 到Google Sheet抓可用的購物金序號
- 抱怨的給400元折抵金
- 普通意見給200元
- 一邊發送，一邊紀錄，避免重複或濫用
- 發送回信與紀錄：
- 透過Gmail API寄出客服信
- 同步把處理狀況、信件內容記錄到Google Sheet
- 同時更新購物金使用情況，更新到另外一個Google Sheet
整個流程從讀信、判斷、撰信、寄出、紀錄，一分鐘內就能搞定一封客服信。
這個流程幾乎所有公司都該有
- 大公司痛點： 信量多，人力不夠、處理速度慢，還容易漏掉細節。
- 小公司痛點： 常常忘記檢查客戶信件，處理不即時、導致流失。
- 共同痛點： 客服人員流動率高、SOP難以落實，回信品質也參差不齊。
這種流程的價值，不在於「寫信」這件事。而是把「人力不該做、但又不得不做」的事情自動化掉，讓人專注處理真正難搞的case。
我正在錄這段解題過程與設定方式，會放到知識衛星的新課程『AI First行動力』上，整個流程的 n8n Template在這裡可以下載。