我把流程拆开后发现：91大事件越用越顺的秘密：先把分类筛选做对
引子 一句话揭开结果：很多人抱怨“91大事件”越来越乱、响应越来越慢，其实问题不是事件太多，而是分类和筛选没做对。把流程拆成可控的小模块，再把分类筛选规则先行建立起来，整个体系反而会越用越顺。
为什么先做分类和筛选？
- 分类是结构化信息的第一步，它把混沌的事件流变成可操作的单元。
- 筛选决定了资源投入的优先次序：哪些要立刻跟进、哪些可以观察、哪些直接拦截。
- 先分清类别，再匹配流程和角色，才能做到既高效又稳定，而不是每次都临时凑流程。
操作方法：把流程拆成六个可执行步骤 1) 全量梳理：把所有归入“91大事件”的条目列出来
- 不做任何删减，只做记录。来源、触发条件、历史处理结果、涉及部门都写上。
2) 提炼核心维度：为每个事件标注通用属性
- 推荐维度：优先级（高/中/低）、影响范围（内部/客户/公众）、紧急程度（即时/24h/72h）、责任人/部门、渠道（线上/线下/媒体）、可预见性（可预防/突发）。
- 这些维度是后续筛选规则的基础元数据。
3) 设计分类体系：把事件分层级、分类型
- 先做两层：大类（如产品、运营、财务、舆情、合作）→ 子类（如产品：上新、缺货、质量投诉）。
- 用“能决定处理方式”的粒度来分，不求面面俱到，但要覆盖90%以上场景。
4) 建立筛选规则：把“谁处理”“怎样处理”制度化
- 定性规则（若影响范围=公众且紧急程度=即时，则立刻启动A流程）。
- 数值评分（给每条事件按维度打分，超过阈值自动进入优先处理池）。
- 黑名单/白名单（某些来源或关键词直接拦截或优先放行）。
5) 模块化流程：为每个分类挂上标准化流程包
- 小流程包括：接收→初筛→责任分配→处理→反馈→归档。
- 为不同类别准备预设模板（例如：舆情类模板包含声明文案、审批链、媒体应答人清单）。
6) 自动化与复核：把能自动化的交给工具，把判断留给人
- 自动化例子：关键词触发、来源信誉分、优先池排序、自动通知责任人。
- 同时保留定期抽检与人工复核，修正错误分类和筛选规则。
举个可落地的示例矩阵（文字版）
- 维度与分值（示例）：
- 影响范围：公众=5，客户=3，内部=1
- 紧急程度：即时=5，24h=3，72h=1
- 渠道敏感度（媒体/社交=4，官方通道=2）
- 可预见性：突发=3，可预防=1
- 总分阈值：
- ≥10：立即启动高级响应流程（包含高层通报、外部发声模板）
- 6–9：常规快速处理（跨部门协调、48小时内结案）
- ≤5：日常池处理（记录归档，定期复盘）
实际例子（假设情境）
- 事件：某产品被用户在社交平台曝光质量问题
- 影响范围=公众(5)、紧急程度=即时(5)、渠道敏感度=媒体/社交(4)、可预见性=突发(3) → 总分17 → 启动高级响应流程：立即通报品牌与法务、准备声明、优先客服关闭问题、安排后续补救方案。
- 事件：内部供应延迟导致小范围发货慢
- 影响范围=内部/客户(3)、紧急程度=24h(3)、渠道敏感度=官方通道(2)、可预见性=可预防(1) → 总分9 → 常规快速处理流程：协调供应链、客户关怀、48小时解决。
落地小技巧（避免踩雷）
- 从简单规则开始，不必一口气把全部分类打磨完。先覆盖高频的20%事件，逐步扩展到80%场景。
- 不要把全部判断权交给算法：关键阈值和异常事件保留人工触发。
- 规则越复杂，维护成本越高。优先保证规则稳定性和可解释性。
- 定期回溯（每月或每季度）把误判/漏判案例写进规则库，形成版本化规则更新。
衡量效果的关键指标
- 事件响应时间（从接收至初筛的平均耗时）
- 首次处理准时率（按分类设定的响应SLA）
- 误分类率（人工复核发现的错误比率）
- 处理闭环率（事件最终是否有明确结案）
- 团队满意度与外部投诉率
快速上线清单（5分钟版）
- 列出当前30条典型事件并标注来源与处理历史。
- 选取3个最常见的大类，分别定义2条筛选规则与1个处理模板。
- 用表格或简单自动化工具（如Zapier、工作流引擎）把高分事件自动提醒到责任人邮箱/Slack。
- 设定每周一次的回顾会，记录需要改进的规则。
结语 把流程拆开并不是“拆完了就能灵光一现”，而是把复杂问题分解成一串可管理、可优化的小问题。把分类和筛选先做对，整套体系会像分级阀门一样把事件按优先级平稳导流——91大事件不再让人头疼，而是变成可以不断沉淀优化的运营资产。
