當回饋從幾十條漲到幾千條，最先垮掉的往往是「判優先級」這件事——人工讀不過來，不同人的判斷標準還不一致。Loopback 的做法是讓 AI 在每條回饋進站的瞬間就完成一次結構化理解，把「該先看哪條」變成可排序、可解釋的欄位。

AI 在每條回饋上標了什麼

每條回饋進來後，AI 自動理解並貼上這幾組標籤：

  • 情緒：正 / 負 / 中性 / 混合。
  • 優先級：P0（最緊急）到 P3。
  • 分類：bug、支付、帳號、功能請求、使用諮詢等。
  • 是否需要回覆：區分「要回覆使用者」和「只需記錄」。
  • 所屬功能模組：把回饋歸到產品的具體模組。
  • 升級建議：客服能否自己閉環，還是需要轉交產品 / 研發 / 支付。

每一條都會保留分類理由——不是黑箱打分，而是能看到「為什麼判成這樣」。

P0–P3 的判斷邏輯

優先級不是只看措辭激烈程度。一個關鍵規則是：功能性故障（崩潰、支付不通等）即使措辭很客氣，也至少 P1。 因為它對使用者的實際傷害在那裡，跟情緒表達無關。反過來，一句憤怒但無關緊要的抱怨，未必比一條冷靜描述的支付失敗更該先處理。

把情緒、故障性質、影響範圍（同類回饋有多少條）綜合起來，AI 給出 P0–P3，讓你能按「真正的緊急度」而不是「誰嗓門大」來排序。

為什麼每一步都能改判

AI 分流是加速器，不是裁判。所有標籤都可以人工改判：你覺得某條該升級為 P0，改就是了；分類不對，點一下換。這符合 Loopback 的一條底線——AI 處理透明可撤回。系統給你一個高品質的起點，最終判斷權在人。

從分流到行動

分好優先級只是開始。相似回饋會聚成議題（你處理 20 個議題而不是 2,000 條評論），高優先級議題可以一鍵指派、AI 草擬回覆。想讓這套判斷自動驅動指派，可以在工作流裡寫規則，比如「支付相關負面 → 設為 P1 並指派給支付組」。詳見 從收到到回覆關閉。

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