旅遊回團滿意度與評論流程

🎯 這條流程解決什麼

旅客剛回國的那兩三天，是情緒最鮮明、記憶最完整的黃金窗口，玩得開心會想分享、玩得不順也最想抱怨。但多數旅行社根本沒有系統化收集回饋的習慣：行程一結束，旅客就「斷線」了。等到下次想請客人寫 Google 評論，熱度早已退去；而那些沒被處理的不滿，往往直接變成公開的一星負評，旅行社事後才發現，卻已無從挽回。

純人工做這件事的成本很高。客服得記得哪一團幾號回來、手動發問卷、回收後人工判讀分數、再決定誰要請好評、誰要關懷。一週回好幾團，光是「記得發、記得追」就常常漏掉，分數高的旅客沒被引導去留評論，分數低的客訴也沒在公開前先接住。等於同時錯失放大口碑與止血負評兩個機會。對主打口碑成交的旅行社，這是看不見卻很傷的漏洞。

導入後的改變

導入前：客服憑記憶手動發問卷、人工判分、零散處理，常常漏發，好評沒人引導、客訴沒人提早接住，公開負評累積。

導入後：系統依回國日自動發問卷、自動依分數分流、AI 先草擬回應，客服只處理被標記的低分個案。一週回 10 團、約 200 位旅客，原本可能只收到個位數回饋，導入後問卷回收率與 Google 評論數可明顯提升，估計公開好評數成長數倍；同時低分個案 100% 被提早標記，客服得以在負評公開前介入，公開一星負評可望減少五成以上。對成交而言，真實好評的累積等於免費且持續的信任資產。

流程怎麼運作

1. 偵測回團（📅）：依訂單的回國日，在行程結束後定時觸發問卷，抓準旅客記憶最鮮明的時機。
2. 發送問卷（📝）：透過 LINE Official Account 或 Gmail 寄出一份簡短（建議三到五題）的滿意度問卷，降低填寫門檻、提高回收率。
3. 分數分流（📊）：依旅客評分自動分流，高分者引導前往 Google 或社群留下公開好評，低分者標記為「需關懷個案」寫回 Google Sheets。
4. 草擬回應（💬）：AI 依旅客的回饋內容，為高分者草擬感謝訊息、為低分者草擬致歉與關懷訊息，讓客服有現成稿可改。
5. 人工關懷（✅）：客服主管確認低分個案後，親自致電或回覆處理，AI 草稿僅供參考，最終回應與補償由人判斷。

需要的工具與串接重點

平台用 n8n 或 Make。Google Sheets 當訂單與問卷結果的資料庫，回國日欄位要正確才能準時觸發。Google 表單做問卷、題目精簡。LINE Official Account 與 Gmail 雙管道發送，提高回收。OpenAI 負責依回饋草擬感謝或致歉訊息。串接重點：高分引導好評的連結要直達 Google 商家評論頁，降低旅客操作門檻；低分個案要即時寫回試算表並通知客服，不可積壓；問卷只在回國後一次發送，避免重複打擾。

常見錯誤與注意事項

• 低分與客訴回饋屬客訴敏感範疇，AI 僅做分流與草擬，致歉與補償方案務必由客服主管人工判斷後再回覆，切勿讓系統自動發出任何承諾或補償。
• 不要對所有旅客硬性要好評或誘導刷評，應引導真實感受，避免違反平台規範與消費者信任。
• 問卷蒐集旅客個資與意見，請事先取得同意並妥善保存，符合個資規範，意見資料勿外流或另作他用。
• 分數分流的門檻要合理設定，避免把中性回饋誤分到公開好評或客訴兩端。

台灣中小企業情境案例

一家專營歐洲深度旅遊的台北旅行社，過去 Google 評論長期停在二十幾則、且偶有一兩則未被處理的負評拉低星等。導入這條流程後，每團回國第二天自動發出 LINE 問卷，高分旅客一鍵跳轉留評，低分個案即時進客服待辦。三個月內 Google 評論從 24 則成長到 90 多則、平均星等回升，更重要的是有兩起原本會變成公開負評的行程小狀況，因為被提早標記、客服主動致電補救，最後旅客反而留下肯定的好評。口碑成長直接反映在後續的詢價量上。

延伸應用

這條流程可承接 旅行社客戶關懷，把出團後關懷與滿意度收集串成一條；高分旅客的好口碑可回頭餵養 旅遊詢價自動報價 的客戶經營與再行銷。也能串 自動化排程 把問卷回收率、平均分數、負評攔截數做成週報自動產出。更多評論與口碑自動化的單步驟做法，可參考 任務食譜。

流程圖

用到的工具

其他工作流

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