1. 引言
随着数字经济时代的全面来临，电子商务从一种新式的购物方式到现在已成为全球零售行业的核心支柱。庞大的电商规模的背后是无数的线上交易行为，而伴随这些交易行为存在的，则是更加海量的客户咨询、售后支持等服务需求。客户服务作为链接消费者与商家甚至平台的关键纽带，除了信息传递、答疑解惑这样的基础作用以外，其更重要的是作为用户体验的重要一环，直接影响甚至塑造了消费者对商家甚至平台的信任及忠诚度。优秀的客服能在处理问题的基础上进一步提升消费者的购物体验，甚至让消费者产生“服务惊喜”的感受；但当客户服务不够好时，则能让一切在产品营销、页面设计、平台口碑等方面的努力都付诸东流。因此在电商场景下，客服这一角色成为了最核心也是最重要的存在，构建高效、友好、敏捷的客户服务体系对于商家甚至平台而言都具有至关重要的战略意义。
长期以来，服务补救理论与客户愤怒管理构成了企业应对服务失败的核心知识体系。服务补救研究聚焦于在初始服务失败后，企业如何通过经济补偿、即时响应、真诚道歉等补救措施来重建客户满意[1]。客户愤怒管理研究则深入探讨了愤怒的前因及其疏导机制，强调共情响应与程序公正对安抚情绪的关键作用[2]。然而，现有研究大多建立在“人工服务”交互的语境之下。近年来，随着人工智能技术的快速发展，特别是自然语言处理与生成式AI的成熟，AI客服已从概念走向大规模应用。这种能够提供24小时在线服务、具备近乎无限并发能力且边际成本持续下降的客服模式被寄予厚望，人们期待它能够将人工客服从大量繁琐、重复、机械的简单咨询中解放出来，同时确保追求效率与体验的平衡，甚至帮助企业完成“降本增效”的目标[3]。
然而，在实践中，一种新的服务困境日益凸显：本应提升效率的AI客服，却在某些情况下进一步激发了客户的负面情绪[4]。一线反馈表明，经过与AI客服无效沟通后转接而来的客户，往往带着更强烈的挫败感与愤怒情绪，使得人工客服不得不首先应对一个已被“二次激怒”的个体，这无疑极大地增加了人工客服的工作难度与情感负荷。这一现象不仅背离了技术应用的初衷，更超越了传统服务补救的思路框架，在数字化服务流程中，通过AI初次响应担当的“补救前置环节”本身可能构成一次新的、更具破坏力的“服务失败”。
本文将这一现象定义为“二次激怒”效应，旨在将其置于服务补救与愤怒管理的理论谱系中，阐明其作为人工智能交互场景下一种新型愤怒诱发与升级机制的理论独特性。通过深入剖析其背后的心理学机制，并区分不同技术路径的AI (规则型与生成式)所引发的差异化路径，本文试图构建一套根植于电商实践、技术指向明确的“人机协同”优化策略，以帮助平台将AI客服从潜在的“成本中心”与“激怒源”，真正转变为“体验与效率的双重支柱”。
2. 电商场景下的“二次激怒”效应
2.1. “二次激怒”的定义
“二次激怒”并非一个预存的专业术语，而是本文为描述电商场景下由AI客服带来的一种特定的情绪升级模式所构建的分析性概念，这是一种源于数字化服务前置环节失败，在时间上相继发生、在强度上有所升级的情绪恶化过程。具体说来，这一过程可以被分为两个清晰的阶段：
(1) 负面情绪初现：在电商购物场景下，客户在因产品瑕疵、系统错误或物流延迟等客观问题而产生了最初的不满、焦虑、疑惑等负面情绪，此时的负面情绪来源是客观问题。
(2) 负面情绪升级：在用户使用客户服务时，首先被接入的是AI客服，但在与AI客服系统进行了低效、僵化且缺乏情感交互的无效沟通后，客户原有的负面情绪在问题未得到有效解决时便升级成为了新的愤怒、失望、挫败等程度更深的情绪，此时的负面情绪来源是客户服务。
因此，可以说，“二次激怒”的本质是由客户服务本身成为负面情绪来源所造成的情绪升级。由此可见，该问题根源于客户服务环节，因而也必须通过系统性的服务优化来破解。因此，理解这一分析性概念是剖析当前AI客服系统所存问题、并提出针对性优化策略的关键。
2.2. 心理学视角下的“二次激怒”的成因剖析
2.2.1. 挫折–攻击假说
挫折–攻击假说(frustration-aggression hypothesis)的核心观点为：个体在追求目标受阻所引发的心理层面的挫折感会直接激发攻击行为的倾向，同时攻击行为的发生强度与挫折程度呈正相关。伯科威茨(Leonard Berkowitz)后续对该假说进行了补充修正：挫折并非直接引发攻击行为，而是通过唤醒个体的负面情绪(如愤怒、烦躁)作为中介变量，当负面情绪累积到个体心理阈值且存在合适的攻击对象时，攻击行为才会产生[5]。
在电商场景中，客户的初始挫折感源于商品质量、物流或售后问题导致的目标受阻，此时寻求客服支持是为了消除挫折、高效解决问题。但多数AI客服受语义理解、情绪识别等技术限制，常出现答非所问的无效回应，每一次无效互动都会形成新的“叠加挫折”，与初始挫折共同推高客户负面情绪，强化“问题无法解决”的无力感。
当客户的耐心资源耗尽，叠加挫折引发的负面情绪突破心理阈值时，攻击行为倾向被完全激活。由于AI客服是非人格化的技术载体，此时转接后的人工客服便自然成为“替代攻击”的核心目标，这种带着强烈攻击倾向的互动，不仅增加了人工客服的情绪劳动压力与沟通难度，导致问题解决率显著下降，还会进一步恶化客户对平台的信任度，引发投诉升级、复购意愿降低等隐性损失，最终放大“二次激怒”效应对电商服务质量的负面影响。
2.2.2. 认知失调理论
认知失调理论(theory of cognitive dissonance)认为，当个体认识到自己的态度和行为之间存在矛盾时会陷入一种认知不和谐，即认知失调的状态，从而导致心理紧张，而个体为了缓解、消除这种紧张会尝试使用改变认知、增加新的认知、改变认知的相对重要性、改变行为等方法来重新恢复心理平衡[6]。
在与AI客服互动的过程中，客户为了解决问题，通常需要足够细致地描述自己遇到的问题，甚至还可能需要按照AI客服的引导反复选择分类标签、输入关键词，甚至多次调整表述方式只为让AI客服能精准理解其诉求，这一过程，客户付出的不仅是时间成本，更包括认知资源和情绪投入等隐性成本。然而即便如此，这些高额的“沉没成本”换来的却是AI客服的答非所问与问题处理的“零进展”，这种“我付出了这么多、努力地想要解决问题”和“问题未被解决、我的努力都白费了”的认知冲突，为客户带来了极大的认知失调与心理不适感。
为了缓解这样的认知冲突，多数客户会选择成本最低、心理阻力最小的方式——改变对电商平台的认知，或增加新的负面认知来恢复心理平衡。例如，部分客户会推翻对平台的原有正面认知，将其重新定义为“售后低效、不负责任、不靠谱”，让“努力白费”的结果与“平台本身有问题”的认知形成协调；另一部分客户则会保留对平台商品、价格等方面的正面评价，同时增加“这个平台什么都好，就是客服系统太烂了”的新认知，通过降低“客服体验”的相对重要性缓解认知冲突。然而，当这种负面态度形成后，即便后续转接至人工客服，客户的核心诉求也已从“解决问题”悄然转变为“宣泄不满、寻求公平”。此时人工客服接待的早已不是单纯带着问题的客户，而是一个被负面认知与敌意态度包裹的个体。
2.2.3. 心理抗拒理论
心理抗拒理论(Psychological Reactance Theory)的核心机制在于个体对自由丧失的防御性反应：个体天生具有维护自身行为自由与心理自主权的内在需求，因此当个体感知到自己的某项行为自由收到外部压力的限制时，会通过拒绝遵从或采取相反行为来恢复心理自主权，同时个体对该自由越重视、感知到的限制越缺乏必要理由，抗拒情绪就越强烈[7]。
在与电商AI客服交互的场景中，针对客户的自由限制恰好隐藏在看似编写高效的流程背后。AI客服的设计初衷是通过标准化的流程及菜单选择降低沟通成本与需求识别难度，但在实际使用中却常常因为过于生硬且机械的流程及菜单选择而剥夺掉了客户的服务选择自由。比如，在接入AI客服时，页面通常会弹出冗长的、层级繁琐的选择菜单，并要求客户先完成多轮选择才能进入核心沟通，但当菜单选择无法涵盖客户的个性化需求时，客户既无法打断AI客服的机械预设流程，也无法快速选择找到人工转接入口。在这种情况下，客户从带着明确诉求、期望解决问题的主动方，变成了跟随程序步骤、无法自主选择沟通方式的被动方。
这种自由选择被剥夺的感觉会立即触发客户的心理抗拒，此时，客户的核心诉求会从“解决问题”暂时转向“夺回自主权”，为了重新获得控制感，客户会本能地对AI客服系统产生逆反和敌意，比如故意不配合AI客服的提问，或是输出激烈的言辞以加快人工客服转接。更重要的是，这种因自由受限产生的抗拒情绪，会快速转化为对AI客服系统乃至整个平台的负面态度，比如客户会将流程设计的不合理归咎于平台“不重视客户、故意增加沟通成本”，进而滋生对于平台的逆反与敌意。
2.2.4. 人本主义心理学
人本主义心理学家罗杰斯(Carl Ransom Rogers)认为，共情理解是建立建设性关系的核心，只有当个体感受到自己的情绪是合理的、处境是被重视的，其内心的情绪张力才会自然缓解，进而建立起对互动对象的信任，为后续问题解决奠定基础[8]。
而AI客服的本质决定了无论算法多么先进，它都无法具备人类特有的主观体验和情感共情能力，它能通过关键词识别、语义分析捕捉到“愤怒”、“着急”等情绪标签，却无法真正感知这些词汇背后客户的具体心境。此外，AI客服无法理解人类语言中的复杂情感表达，比如，当客户用“算了，反正你们也解决不了”表达失望与无奈时，AI可能误判为“放弃咨询”；当客户用“这就是你们所谓的优质售后？真是厉害”传递讽刺与愤怒时，AI只会机械匹配“售后问题请提供订单号”等标准化话术。
这种情感中立的回应在客户眼中非但不是“客观高效”，甚至在某种程度上还会给客户传递出一种“你的情绪是不合理的”的潜台词，而这种对情绪合理性的否定，往往会使得客户为了证明自身情绪的正当性而下意识不断强化情绪表达，比如从最初的抱怨升级为激烈指责，从陈述问题转向宣泄不满，甚至通过重复强调“我已经说了很多遍”来凸显自己的情绪合理性。而这种情绪的持续升级，不仅让原本的问题解决陷入停滞，更彻底阻断了信任关系的建立，使得后续即便有进一步的沟通或转接人工客服，也需先跨越情绪对立的鸿沟，大幅增加了问题处理的难度。
2.3. AI客服的技术路径差异与“二次激怒”的差异化诱发机制
2.3.1. 规则型AI客服
规则型AI客服通常依赖于系统预设的对话流程和关键词匹配技术，其交互逻辑本质上是结构化的菜单导航，因此在实际场景中常显得有些僵化和不够灵活，而正是这种固有的僵化性成为了激怒用户的主因。
规则型AI客服会通过“叠加挫折、剥夺控制感”两条路径对客户进行“二次激怒”，其机制主要与挫折–攻击假说和心理抗拒理论紧密相关。当用户的诉求无法被有限的意图库准确识别时，他们会陷入冗长且循环的菜单选择中，被系统“牵着鼻子走”，自主选择沟通方式的自由被严重剥夺，从而触发强烈的心理抗拒。同时，每一次“无法理解”或“答非所问”的回应，都是一次新的“叠加挫折”，不断消耗用户的耐心资源，直至负面情绪突破阈值，将攻击性转向后续的人工客服。
2.3.2. 生成式AI客服
生成式AI客服基于大语言模型，能够进行流畅、开放的自然语言对话，摆脱了规则型AI的菜单枷锁，但却进一步引入了新的信任与期望管理难题。
生成式AI客服会通过“期望违背、缺乏共情”两条路径对客户进行“二次激怒”，其机制深刻地关联着认知失调理论和人本主义心理学。生成式AI拟人化的流畅对话能力，会无形中拔高客户对其问题解决能力的期望，客户会期待它能够像人工一样、甚至超越人工，精准地接住自己的问题与情绪。然而，当它权限等级较低导致回答空洞或停留于表达流于千篇一律的模板时，便与用户的高期望形成了尖锐的认知冲突。这种“期望越高，失望越大”的强烈反差，所引发的失调感尤为严重。此外，由于其共情并非源于真实的情感体验，用户可能感知其为一种虚伪的套路，这种对情绪合理性的隐性否定，反而会加速客户情绪的恶化。
2.4. “二次激怒”的影响总结
2.4.1. 客户层面
在与AI客服的无效交互中，客户因持续受阻不断积累挫折感，触发挫折–攻击假说中的负面情绪唤醒机制，导致其行为从理性陈述问题转为情绪宣泄甚至言语攻击。认知失调理论在此过程中促使客户通过重构对平台的认知来缓解心理冲突，从而形成“平台无法解决问题”的认知。同时，心理抗拒理论驱动客户为夺回自主权而采取逆反行动，如故意不配合流程、用过激言论加速转人工，甚至将负面体验扩散至社交平台，影响平台潜在用户决策，这些变化不仅导致单次服务失败，更可能使客户永久流失或形成长期负面刻板印象[9]。
2.4.2. 客服层面
人工客服作为“二次激怒”的直接承受者，客户将对AI客服的不满转移至人工客服，使其必须同时承担问题解决与情绪安抚的双重任务，导致单次服务时间增加、核心诉求识别难度增加以及解决效率随之下降。而长期应对这样的敌意沟通还会引发情绪耗竭，表现为职业倦怠、服务耐心下降，甚至产生“去人格化”倾向，如机械回应、冷漠应对等，形成“情绪压力–效率下降–客户更不满”的恶性循环。这样的工作环境注定带来高离职率，从而进一步削弱团队服务能力，使得客服职业认同感降低，加剧组织内部的服务质量波动。
2.4.3. 平台层面
对平台而言，“二次激怒”的影响会蔓延到品牌声誉、用户留存与财务成本多个维度。客户通过社交平台传播的负面体验具有强扩散性，一条情绪化投诉就可能影响潜在客户的购买决策。同时为了消除负面影响，平台还需承担额外的服务成本(如增加客服人力、舆情公关)与隐性损失(如品牌信任修复)，如果不能有效解决，将进一步导致平台竞争优势丧失，在用户体验赛道落后于其它竞品[10]。
2.4.4. 行业层面
“二次激怒”对于行业影响超越单一平台，消费者对AI客服的抵触情绪向全行业扩散，可能会引发消费者对智能客服的普遍信任危机。而部分平台为降低风险过度依赖流程化设计，如隐藏人工入口、机械话术，导致技术应用偏离“以用户为中心”的初衷。这种现象若持续，将导致行业陷入“效率至上、体验恶化”的境地，从而损害智能服务的社会价值认同，阻碍行业服务质量的良性提升。
3. 构建人机协同的系统化优化策略
基于前述对“二次激怒”心理成因的理论机制分析，本文提出一套系统化的“人机协同”优化方案。下文围绕“事前预防–事中干预–事后完善–体系保障”四个环节，分别为规则型AI与生成式AI设计侧重点不同的优化路径，以系统化地化解AI客服与用户心理需求之间的冲突。
3.1. 事前预防
3.1.1. 规则型AI客服
(1) 智能追问与数据联动：改变被动应答模式，接入时即利用用户数据(如订单状态、浏览行为)进行主动、合理的预判与追问。例如，当用户提出“我买的东西没到”时，AI应自动关联订单库并回应：“请问您是指订单尾号为XXXX的包裹吗？物流显示它预计明天送达。请问您是遇到了更紧急的情况吗？”此举能直接提升效率，减少因重复陈述产生的挫折感。
(2) 明确路径赋权：必须打破僵化的多级菜单限制，在交互初期即提供清晰的路径选择，如“快速查询(推荐AI)”与“复杂问题/投诉(直连人工)”。甚至可让用户选择当前情绪状态(如“我很着急”、“我要投诉”)，系统据此智能分配至相应通道。这直接赋予了用户自主选择权，从源头上化解因流程强制而触发的心理抗拒。
3.1.2. 生成式AI客服
(1) 明确角色与边界：在系统指令中明确其角色为“专业、严谨的电商客服助手”，并设定严格规则。例如，指令中需包含：“对于无法确定的信息，严禁虚构，必须告知用户‘我将为您核实’并启动查询流程；对于物流、价格等实时信息，必须依据系统数据库作答，不得凭空生成。”
(2) 主动管理用户期望：在对话开始时，AI可以友好地说明自身能力边界，例如：“您好！我是AI客服，很高兴为您服务。我会尽力理解您的问题并提供帮助，如果需要查询准确的订单或物流信息，我可能需要您提供一些关键信息哦。”这有助于将用户的期望维持在一个合理的水平。
3.2. 事中干预
AI系统需通过分析文本中的情感词汇和语句急促程度，实时判断用户情绪等级(如“一般、烦躁、愤怒”)。
当规则型AI识别到用户情绪为“烦躁”时，应触发预设的共情话术脚本进行安抚：“您反复查询此问题，一定非常着急。我完全理解您的迫切心情，将立即为您启动加急流程，并在30秒内给您初步答复。”当识别为“愤怒”时，系统应主动打破脚本循环，无需用户要求，自动启动最高优先级转接流程。这体现了对用户情绪的尊重，避免了其在愤怒顶点仍要费力寻找人工入口的“二次挫折”[11]。
生成式AI在事中干预上应展现出更强的动态灵活性。当识别到用户负面情绪时，其共情不应是固定的脚本，而应是多样化和深入的，并能立即给出具体、可靠的行动承诺。例如：“听起来您对这次物流延误感到非常失望，这完全理解，等待不确定的包裹确实让人焦虑。请您稍等，我立刻为您启动物流工单进行加急核查，并在2分钟内给您一个明确的进展情况说明。”这种“深度共情 + 可靠行动”的组合，是缓解由其可能引发的认知失调的关键。
3.3. 事后完善
(1) AI在转接人工时，必须同步完整的“交互档案”给人工客服，包括核心诉求、已尝试方案及基于对话分析得出的“情绪画像”(例如：“用户因物流延迟，已表现出高度焦虑，并三次强调‘今天是最后期限’”)。同时，AI的告知话术应从“我无法解决，为您转接人工”转变为“为了给您提供更专业的服务，我将立即为您转接资深客服，刚才的对话记录已全部同步”，以完成信任链的平稳过渡。
(2) 人工客服在沟通过程中，应该有意识地运用卢森堡博士(Marshall Bertram Rosenberg)的非暴力沟通模式[12]：
a) 观察：只是陈述客观事实，避免主观猜测和评判，避免给客户带来误导，如“我查到您的包裹在XX中转站停留了超过48小时，物流信息暂时还没有更新。”
b) 感受：用共情式地表达说出客户当前的感受，为客户提供情感支持，如“我知道这种情况确实会让人感到非常担心和焦虑。”
c) 需要：探寻并确认客户的核心诉求，如“我理解您现在最需要的是一个准确的到货时间和一个确定的物流信息对吗？”
d) 请求：提出具体可行的解决方案，如“基于现在的情况，我有两个方案供您选择，第一，我立刻为您启动物流催查流程，如果是丢件了我会联系商家为您补发；第二，如果您不希望再等待，我可以现在为您办理退款并申请一张15元的红包作为补偿。您看您更倾向于哪一种？”
3.4. 体系保障
(1) 技术迭代：对于规则型AI客服，平台应持续优化其意图识别引擎，拓宽其能可靠处理的任务边界；对于生成式AI，平台需重点投入提示工程优化与领域微调，利用高质量的客服对话数据对模型进行微调，提升其问题解决的精准度，并使其共情表达更真诚、更专业，这是实现“事前预防”的基础[13]。
(2) 制度激励：平台应改革客服考核体系，纳入客户满意度、一次性解决率等质性指标，并对成功处理高难度案件的客服给予公开表彰与物质奖励。这能让客服的情绪劳动“被看见、被回报”，提升其工作积极性与职业健康，保障“事后善后”的质量。
(3) 优化体验：平台需要定期基于用户反馈与交互数据，审视并优化整个客服系统的流程与界面设计，从根本上减少摩擦点，形成预防“二次激怒”的长效机制。
4. 小结
本文聚焦于电商场景中由AI客服交互所引发的“二次激怒”这一独特现象，首先明确了“二次激怒”作为一种数字化服务前置环节失败的、情绪升级模式的概念内涵，即客户在与僵化、低效的AI客服系统进行无效沟通后，初始不满情绪被进一步激化的过程。通过挖掘这一现象包含的心理学理论机制，本文揭示了这一现象背后是AI系统设计与人类深层心理需求之间的一系列冲突，主要体现在挫折叠加、认知失调、丧失控制感以及共情缺失四个方面。同时，本文区分了规则型AI与生成式AI在激怒路径上的差异：前者以“僵化”引发挫折与抗拒，后者以“不可靠”导致期望违背与共情缺失。针对上述机制，本文提出了一套系统性的、基于心理学原理的“人机协同”优化策略，分别从事前预防、事中干预、事后完善、体系保障四个层面进行改进，如提升AI认知水平、情绪实时感知与分级响应、无缝转接与非暴力沟通、技术迭代、制度激励与体验设计优化，旨在从源头上抑制负面情绪的恶化与升级。本文将一线客服面临的现实困境置于严谨的心理学分析框架下进行诊断，并为电商平台优化服务流程、降低隐性成本、提升客户忠诚度提供了兼具理论深度与实操性的路径参考。