工作流构成：一条差评处理流水线，AI 只接归类、起草、提醒三段
差评回错的代价比晚回大：一句没核对的事实、一句超出权限的承诺，发出去就收不回来。办法是把差评回复写成一条流水线：收进来、分好类、起草好、推给对的人、超时再提醒，回复本身永远留给人发。AI 只接归类、起草、提醒三段，定赔偿、谈删评改评、猜意图这些，AI 接不了，也不该接。
流水线分三步走。第一步归类：新差评进来先分三类，再谈怎么写。事实问题是能核对、有凭据的：物流慢了 6 天、尺寸差了 2 厘米、3 件货里有 1 件运输受损。期望落差是客户以为的跟实际对不上：以为 48 小时能报价，实际等了 5 天；以为含安装，合同里没写。情绪发泄是措辞很重、事实很少，读完不知道具体是哪一单出了问题。同一条差评里可能混着两类，先按最重的那一类回。
第二步起草：按类别起草一版回复，事实问题那版附上核对清单，期望落差那版先认落差再给方案，情绪发泄那版先安抚、不辩解。起草时标出差评里提到的订单号、物流单号、产品型号，值班的人一眼就能对上是哪一单。
第三步提醒：差评出现后，工作台把提醒推给值班的人，超过 4 小时没处理再推一次——这个 4 小时是示意值，具体阈值按团队排班定。
三类分法：不看措辞多重，看差评到底在说什么
分法只有一条标准：差评到底在说什么，不看措辞多重。事实问题看凭据：物流单、尺寸、破损照片，能核对才算事实问题。期望落差看落差在哪：报价时效、含不含安装，落差点写进草稿，回复先认落差再给方案。情绪发泄看事实多少：措辞重、事实少，就先安抚、不辩解，等客户把事实说清楚再往下走。
原创示意：三类为方法建议，非客户案例。
落地步骤：收进来之后，五步到发出
差评进来之后按五步走。收进来：工作台把平台差评与邮件、WhatsApp 上的客诉都收进来，公开差评与私信客诉走同一条线，区别只在公开那道多一步。归类：按三类分法归类，标出订单号、物流单号、产品型号。起草：按类别起草一版，事实问题附核对清单，期望落差先认落差再给方案，情绪发泄先安抚、不辩解。推给人：工作台把草稿推给值班的人，超过 4 小时没处理再推一次，这个 4 小时是示意值，具体阈值按团队排班定。人工确认三处再发：事实对不对、语气像不像本店、承诺在不在权限内。
公开差评多一道：回复里不写内部流程、不提其他客户、不拿「系统问题」当挡箭牌。平台差评是公开的，回得慢、回得错，别人都看得见；私信客诉不公开，但拖久了照样丢单。
验收方法：验收三项，不验收删评改评
验收先看三项。第一项是分类对不对：新差评有没有按三类分法归类，订单号、物流单号、产品型号有没有标出来，混着两类的有没有按最重的那一类回。第二项是草稿有没有过三处人工确认：事实、语气、承诺三处都确认过再发，没确认的不发。第三项是超时有没有再提醒：超过 4 小时没处理，工作台有没有再推一次。
删评改评与赔偿谈判不进验收。AI 不能替你决定赔多少钱、换不换货、退不退款，这些要人拍板。AI 不能替你去谈删评、改评，亚马逊的卖家规则里，用补偿换改评是明文禁止的，谈了就是违规。AI 也不能凭一条差评猜出客户的真实意图，更查不到没公开的决策人联系方式。
举个例子。一家做户外灯具的卖家，收到一条亚马逊差评：灯到了，支架弯了，包装箱角上破了个洞。AI 归类为事实问题，草稿里写了三件事：确认支架型号与损坏部位、给出补发支架或部分退款两个选项、请客户拍一张破损处照片。值班的人改了两处：把「部分退款」改成先问客户倾向哪种方案，因为退款比例要他本人定；把照片请求挪到第二句，先道歉再要照片。改完再发，客户第二天回了照片，补发走完，差评没再升级。
边界：本文只讲差评回复的工作流做法：收进来、分好类、起草好、推给对的人、超时再提醒。不承诺删评改评、不代谈赔偿、不直接代发。定制开发走项目制：报价与周期按需求评估后确认，不写死价格。文中场景与数字均为示意，不承诺效果；价格、交期与承诺以人工确认为准。
本文同步自塵風AI官网原文《这个客户的差评怎么回复？先分三类，再谈 AI 能接哪一段》
