处理中…
项目 5 · 让客户满意 —— 客户满意度 AI 分析实训（纯静态单机版）
依据教材《客户关系管理应用（第3版）》项目5任务1「分析客户满意度」（表 5-1 客户满意度测试内容）设计：
同学扮演服务人员，与 AI 扮演的客户展开真实对话；提交后由 AI 大模型按教材维度体系逐项打分，
输出评分、证据、点评与改进建议。数据保存在本机浏览器，无需安装任何软件；
需要联网的只有"AI 分析"与"AI 客户"两处（可在设置页选择服务商）。
授课教师：郭晓锋
微信 18350200810
QQ 916388061（扫码加好友）
QQ 916388061（扫码加好友）
1实训流程（四步）
① 选场景选客户类型（消费者 / 中间商）与情境，或自拟情境
② 演对话你演服务人员，AI 演客户，多轮对话解决问题
③ 交AI评保存并提交分析，AI 按教材表5-1维度逐项打分
④ 看报告查评分·证据·点评·建议，改进后重练对比
建议每人至少完成 1 组「消费者」+ 1 组「中间商」对话实训，并针对低分维度重新演练一次。
2AI 评分依据 · 教材表 5-1 + 五大指标
| 消费者 | 产品的满意度 | 品质 · 设计 · 数量 · 品牌 |
| 服务的满意度 | 绩效 · 保证 · 完整 · 方便 | |
| 人员互动的满意度 | 礼仪 · 沟通 · 重复访问 | |
| 中间商 | 产品的满意度 | 硬件条件 · 软件条件 |
| 服务的满意度 | 交货期 · 技术培训 · 营销支持 · 物流配送 · 付款条件 | |
| 企业形象的满意度 | 品牌形象 · 社会公益 |
总评另参考教材五大宏观指标：美誉度 / 指定度 / 重复消费率 / 销售率 / 抱怨率。完整说明见「维度体系」页。
3评分等级
| 总分 | 等级 | 含义 | 建议 |
|---|---|---|---|
| 90 – 100 | 优秀 | 客户高度满意，表达出推荐意愿 | 可挑战更高难度情境 |
| 80 – 89 | 良好 | 主要维度表现好，个别细节可打磨 | 针对失分维度复练 |
| 70 – 79 | 中等 | 解决问题但客户情绪一般 | 加强沟通与安抚技巧 |
| 60 – 69 | 及格 | 基本完成流程，客户仍有不满 | 对照报告建议逐条改进 |
| 60 以下 | 待改进 | 客户不满明显，存在服务失误 | 重新演练并对比两份报告 |
对话模拟
你扮演 服务人员，AI 扮演客户。先选情境，再逐轮对话；至少各一句后即可保存并提交 AI 分析。
1 · 选择情境
2 · 逐轮对话
3 · 保存提交
4 · 查看报告
1情境选择
2对话舞台
请先在左侧选择一个实训情境。
对话尚未开始
选好情境后，点击下方"AI 客户先开口"或自己先发言
选好情境后，点击下方"AI 客户先开口"或自己先发言
本轮我扮演
3保存并提交 AI 分析
提交后 AI 将按教材表 5-1 的维度逐项评分（约 10–40 秒）。分析必须联网调用大模型；本地演示评分仅供无网兜底。
满意度分析报告
暂无分析报告
请先在「对话模拟」页完成对话并提交分析
请先在「对话模拟」页完成对话并提交分析
数据大屏
根据当前浏览器中保存的全部对话与报告自动汇总，实时刷新；投屏时按 F11 全屏效果最佳。三块分别对应教材任务1（怎么测）、任务2/3（做得怎么样）、任务4（不满与商机）。
客户满意度数据分析大屏 · 依据教材表5-1《客户满意度测试内容》
五大测试指标达成教材步骤二
满意等级分布（7级度）表5-3
维度组满意度对比表5-1
报告评分走势按提交顺序
低分维度 TOP 排行需重点复练
学生 / 小组评分榜按最高分
数据来源：本机浏览器中保存的课堂实训数据（localStorage）· 教材：《客户关系管理应用（第3版）》项目5
黎明职业大学 · 郭晓锋 · —
大屏口径说明
① 五大指标达成 = 由已评报告的维度分换算（美誉度←品牌/品牌形象均值、指定度←设计、重复消费率←重复访问、销售率←绩效、抱怨率=100−服务满意度均值，低优指标越低越好）；
② 满意等级分布按报告等级计数换算为 7 级度；③ 数据随每次分析自动刷新，无需手动保存截图。
客户满意度测评维度体系
依据教材《客户关系管理应用（第3版）》项目 5 · 任务 1「分析客户满意度」· 表 5-1《客户满意度测试内容》。
客户满意度 = 客户实际感知效果 − 客户预期获得
差值为零 → 基本满意；差值为正 → 满意甚至"物超所值"；差值为负 → 不满意。AI 评分正是对这句话的落地：对话中客户的感受与预期，决定每个维度的分值。
差值为零 → 基本满意；差值为正 → 满意甚至"物超所值"；差值为负 → 不满意。AI 评分正是对这句话的落地：对话中客户的感受与预期，决定每个维度的分值。
五个宏观测试指标（教材步骤二）
| 指标 | 含义 |
|---|---|
| 美誉度 | 客户对企业认可和赞赏的程度——直接或经口口相传建立 |
| 指定度 | 客户指明消费企业产品或服务的程度——满意到放弃其他选择 |
| 重复消费率 | 再次消费 / 愿意再次消费 / 乐于介绍他人消费 |
| 销售率 | 产品或服务的销售比例——销售率高说明满意度高 |
| 抱怨率 | 客户消费后产生抱怨的比例——抱怨是不满意的具体表现 |
教师使用指南
课前准备 → 课堂组织 → 课后批阅，一份文档讲完。
本工具与教材的关系
本工具是教材《客户关系管理应用（第3版）》项目 5「让客户满意」任务 1「分析客户满意度」的配套课堂实训系统：
- 评分维度体系完全取自教材表 5-1《客户满意度测试内容》（消费者：产品 / 服务 / 人员互动三大组；中间商：产品 / 服务 / 企业形象三大组），AI 提示词原文引用教材维度描述，总评另参考五大宏观指标；
- 实训流程对应教材任务 1 的"分析满意度构成 → 建立指标体系 → 调研 → 具体分析"思路，让学生在模拟服务对话中亲历"客户感受被测量"的过程；
- 报告中的"证据"摘自对话原文，呼应教材步骤六"信息处理与资料分析——从原始对话中找满意 / 不满意的原因"。
课前准备（一次性，约 5 分钟）
1. 配置 AI 接口
本工具是纯静态单文件，双击即用、数据保存在本机浏览器。AI 分析与 AI 客户需要一个"OpenAI 兼容"的大模型接口，任选其一：- 智谱开放平台 bigmodel.cn —— 注册后在"API 密钥"页创建密钥，glm-4-flash 免费可用，适合课堂；
- 硅基流动 cloud.siliconflow.cn —— 注册送额度，部分小模型免费；
- 其他任意兼容平台（DeepSeek、通义、Kimi、本地 Ollama 等）均可。
2. 试跑一遍
在「对话模拟」页点"填入示例对话"→ 提交分析，确认能正常出报告。3. 数据搬运与备份
「报告页 → 导出 JSON」可把全部对话与报告存成文件；换机房时在设置页"导入数据"一键恢复。清理重上：设置页"清空本机数据"。课堂组织建议（对应教材任务 1 实训）
导入（5min）投影首页：提问"你有高度满意到主动推荐的店吗？"，引出"满意可以被测量"
示范（10min）教师现场演一组示例对话并提交，投屏讲评报告：维度怎么打分、证据在哪句
实练（20min）学生两两一组：一人演服务人员、一人对照"情境卡"做客户记录员，每人至少完成消费者 + 中间商各一组
复练（5min）针对最低分维度重练一次，对比两份报告分数变化
讲评（5min）抽查投屏 2~3 份报告，让全班找"哪句台词让客户给了低分"
评分融入过程性考核建议：以「消费者 + 中间商两组报告」为单元，按 总分 60% + 维度覆盖度 20% + 改进幅度 20% 计分；报告页支持"打印 / 存 PDF"与"导出 JSON"提交。
数据与文件（纯静态版说明）
- 本版本不需要 Python / 服务器：index.html 单文件，双击打开即可（推荐 Chrome / Edge）；
- 数据保存在浏览器 localStorage，同一台电脑同一浏览器刷新、重开都在；换电脑用「导出 JSON / 导入数据」搬运；
- 注意：浏览器"无痕模式"下数据关闭即清空，课堂请用普通模式；清理浏览器缓存前先导出；
- 需要"全班数据汇总到教师机"时：让学生各自导出 JSON 发给教师，教师在设置页逐份导入即可聚合到大屏。
常见问题
- 提示"尚未配置 AI 接口"？—— 到「设置」页完成配置并保存。
- 测试连接报 401？—— 密钥填错或未授权；报 402？账户余额不足（可改用免费模型如 glm-4-flash）；报 CORS/网络错误？该平台不允许网页直接调用，换预设中的平台。
- AI 客户答非所问？—— 模型免费档偶尔不稳定，点"AI 客户接话"重试，或改用更强的模型。
- 能断网用吗？—— 页面浏览、对话记录、数据大屏都可以；AI 客户接话和 AI 评分需要联网。
- 和上一版（Python 服务版）什么关系？—— 功能一致，本版免安装、免启动；若需要"全班数据自动汇总"再考虑服务版。
设置 · AI 接口
本工具单机运行，接口配置只保存在本机浏览器。任何"OpenAI 兼容"格式的大模型平台均可使用，类型可随时切换。
服务商预设（点击自动填入）
点卡片自动填入接口地址和推荐模型；只需再填你自己的 API 密钥。也可手动填写任意兼容平台。
填到平台提供的 base 地址即可（含 /v4 或 /v1），无需自己拼 /chat/completions。本地 Ollama 可填 http://127.0.0.1:11434/v1
密钥只保存在本机浏览器（localStorage），仅在本机调用大模型时使用。
课堂推荐免费的 glm-4-flash；追求更稳的评分可用 glm-4-plus / deepseek-chat 等。
🔒 隐私说明：提交分析时，对话文本会发送给你所配置的大模型服务商用于评分；除此之外本工具不连接任何服务器、不上传任何数据。若课堂涉及真实客户数据，请使用学校批准或本地部署（Ollama）的模型。
数据管理
导出的 JSON 含全部对话与报告，可换机导入、可交教师汇总；清空前请先导出备份。