外燴客戶回訪滿意度流

🎯 這條流程解決什麼

外燴這一行的節奏是「做完一場立刻趕下一場」，車一卸完、桌一收完，團隊的注意力馬上轉到隔天的檔期。最容易被犧牲掉的，就是活動結束後的客戶回訪。

問題在於：滿意的客人其實是最有價值的資產。一場辦得漂亮的尾牙或婚宴，現場主管、行政、新人雙方家庭裡，往往藏著好幾筆未來的訂單與轉介紹。但如果你沒有在他們印象最深刻的那兩三天主動聯繫，這份好感就會隨時間淡掉。反過來，吃到雷或服務出包的客人，若沒人及時安撫，三天後可能就變成 Google 評論上的一顆星，或 Dcard、社團裡的一篇負面分享，殺傷力遠大於一桌的損失。

現在多數外燴公司處理回訪的方式是「想到才做」：業務憑印象挑幾個熟客打電話，其餘的就放著。以一家月接 30 場活動的中型外燴來算，光是逐一寄問卷、收回意見、彙整重點、再判斷誰要追、誰要安撫，一個業務一個月要花掉 8 到 12 小時，而且通常做不完、做不齊，回收率低又零散。等於每個月有幾百位接觸過你品牌的人，悄悄地流失。

導入後的改變

導入前，回訪靠人力與記性，回收率常低於兩成，負評往往等到上網了才發現；高回購意願的客人因為沒被即時記錄，下一檔需求出現時也想不到你。

導入後，活動一結束問卷就自動寄出、AI 自動讀完所有回覆做分流，業務只需要處理被標記出來的少數重點客戶。

合理推估，這條流程能省下回訪相關約七成的行政工時，把客訴的處理時間從「事後補救」提前到「黃金 24 小時」，並讓高意願客戶的回購接觸率明顯提升。對外燴而言，多接回兩三成的老客，等於少花一大筆找新客的廣告錢。

流程怎麼運作

對應節點，逐步說明這條流程實際在跑什麼：

1. 觸發：活動完成。 當訂單表的狀態被改成「已完成」，或活動日的次日早上定時觸發，流程啟動。建議用次日觸發，避免活動當天大家還在忙、客人也還沒回到家。
2. 寄滿意度問卷。 系統依訂單表抓出該客戶的姓名、活動類型、聯絡方式，套用問卷範本（建議用 Google 表單或 Typeform），把客戶稱呼、活動日期、場合自動帶入信件，讓問卷看起來是「為這場活動量身寄的」而不是罐頭信。透過 Gmail 寄出。
3. AI 彙整回饋。 問卷回收後，AI 摘要節點讀取每筆評分與文字意見，整理成一句話重點（例如「整體滿意，但反映甜點份量偏少」），並判讀兩個關鍵訊號：情緒傾向（正/負）與回購意願（是否提到下次、其他場合、推薦同事）。
4. 標記跟進對象。 低分或出現抱怨字眼的，標為「客訴優先」；明確表達回購或轉介意願的，標為「高意願」並寫入回購名單。其餘歸為一般滿意。
5. 通知業務跟進。 透過 LINE Notify 把「客訴優先」與「高意願」兩類名單推播給對應業務，附上 AI 摘要與聯絡方式，提醒人工聯繫致謝或安撫。

需要的工具與串接重點

• 平台（n8n / Make）： 負責串接觸發、條件分流與通知。n8n 可自架、長期免月費、適合資料留在自己手上；Make 介面友善、上手快。建議用「訂單狀態變更」加「定時 fallback」雙觸發，避免漏單。
• 訂單表 Google Sheet： 整條流程的資料來源與回寫對象，問卷結果與標記都回寫此處，方便日後撈名單。
• 滿意度表單： 題目別超過 6 題，含一題評分（NPS 或 1–5 星）加一題開放意見即可，回收率才高。
• AI 摘要節點： 串接你選的模型 API，prompt 要明確要求輸出固定欄位（重點摘要／情緒／回購意願），方便後續條件判斷。
• Gmail： 寄送問卷，記得設定寄件人署名與退訂方式。
• LINE Notify： 內部通知，把分流結果推給業務。

串接重點：問卷連結要帶上訂單編號參數，回收時才能自動對應到正確客戶，否則 AI 不知道這份回饋是哪一場的。更多串接範例可參考 自動化應用整理 與 食譜成本相關流程。

常見錯誤與注意事項

• 客訴回應必須人工。 AI 摘要只做初步分流，負評的回應、補償方案、致歉內容務必由業務親自判斷後再聯繫。一句機器味的道歉，常比不回更傷品牌。
• 個資合規。 客戶聯絡資料與問卷回饋涉及個資，蒐集與使用須符合個人資料保護法，問卷應註明用途，名單不得外流或挪作他用。
• 別自動寄道歉信。 收到負評後切勿讓系統自動回覆制式安撫信，這會放大客人的怒氣，務必走人工。
• 問卷別太密。 同一客戶短期內辦多場，避免重複轟炸問卷。
• AI 不取代真誠的人對人客戶關係維護，它只是幫你「不漏接」每一個該被回應的客人。

台灣中小企業情境案例

台中一家專做企業尾牙與婚宴的外燴公司，旺季月接約 35 場，過去回訪全靠兩位業務憑印象抽幾家打電話，老闆常在 Google 評論看到一星才知道某場出了狀況，補救已來不及。導入這條流程後，活動次日自動寄問卷，AI 每天早上把前一天的回饋整理成一頁摘要。某次一場百人尾牙的客人反映「上菜偏慢」，當天就被標記，業務上午就致電致歉並補了一張折抵券，客人不但沒上網抱怨，下一季的春酒還是交給他們辦。三個月後，這家公司靠自動累積的回購名單，主動聯繫了 40 多位高意願客戶，談成 9 筆新檔期，回訪行政工時則從每月十幾小時降到兩小時內。

延伸應用

這條流程可以再往外擴：把「高意願名單」串接 節慶回購提醒，在年節、母親節、公司週年等檔期前自動提醒業務出手；把「客訴優先」資料每月彙整成趨勢報表，找出反覆出現的問題（例如某類菜色常被嫌、某時段常遲到），回頭改善營運。問卷對象可承接 外燴出餐排程備料流 的已完成訂單，形成從接單、出餐到回訪的完整閉環。也可加上「自動邀請滿意客人留 Google 評論」的分支，把好口碑主動沉澱成公開評價，讓行銷與口碑一起長。

流程圖

用到的工具

更多「餐飲美食」工作流

瀏覽全部工作流藍圖 → 自動化工作流中心 → AI Skills 食譜庫 →