昨天（10月26日），《人民日报》客户端发表署名文章《允许 12345 有不满意工单，是对考核中的形式主义开刀》，点赞四川雅安 12345 热线 "允许合理存在不满意工单"—— 不片面追求高满意和解决率，严禁弄虚作假、强迫群众 "被满意"。文章一出，网上几乎一边倒地叫好。
这本是个政务话题，却和餐饮行业最深的痛撞了个满怀。因为餐饮，可能是最早把 "顾客满意率考核" 用到极致的行业。尤其当行业步入下行周期，叠加平台算法经济，差评早已不只是一条评价 —— 它直接关系门店的进店转化率，成了悬在每个品牌头上的那把剑。于是，"消除差评" 从一项工作，变成了一门必须做好的功课。
继餐饮食安管理 | 为什么食安稽核分数越来越高，而客诉、舆情不少？之后，我想深挖考核体系里的那些数字，这本身也值得每个餐饮人认真面对。
本文便借人民日报这篇评论作引，聊聊我对餐饮企业顾客满意度评价的一些思考。
把差评条数和店铺点评分数当成门店的“生死考核线”，直接和工资、评级挂钩——在餐饮圈，早已不是秘密。
早在2024年2月，《中国经济网》就报道过某头部茶饮品牌严格的门店差评管理机制：差评率高于万分之三，就直接影响门店所有员工的工资。严苛要求下，店员为不影响评级，给顾客免单、重做、打电话请求删差评，成了再正常不过的日常。而考核导向一旦错了，行为就会全歪。如今，“删差评”甚至成了不少“代运营公司”明码标价的服务项目——单是这一点，就足以想见这背后的数量之巨、客户之广。
与之形成鲜明对比的是：前几天我和几个Z世代一起吃饭，他们一边扒拉着点评，一边笃定地说：“这个店不能去！”我凑过去问为什么——“因为点评分数太高了！”另一个小伙伴补充道：“现在4.9、5.0评分的，几乎都是网红店。要看门店开业、入网时间，老饕都只去3.5分左右的店。”
“点评数据”这个曾被我们用到极致的指标，同时也在反噬整个行业。这和12345被批评的“只管追好评”没有任何区别——区别只在于，政务热线是逼着工作人员让群众“被满意”，餐饮是逼着员工让顾客“被满意”，背后是同一个逻辑：考核的不是“问题有没有解决”，而是“那个分数好不好看”。差评率可以成为“运营”数字，但不能让真实的顾客体验被挡在门外，更不能透支顾客信任。
上个月，我和一位AI用得极好的餐饮人聊天。我说：即便有AI，我也会坚持上项目、亲自去读点评上顾客的差评。他点了点头：我们公司AI用得这么溜，我依然要求稽核伙伴包干，每个月把门店点评——无论差评还是好评——都读一遍并分析。
为什么？
因为AI能提取关键词、分析数据，却体会不了“顾客那一刻的情绪”。
AI能看标签，却看不清严重度：一条顾客有图有真相的“菜品变质”差评，抵得上成百上千条“上菜慢”，可在词频表里，它往往排不进前三。
星级也在撒谎：很多人打4星，其实已经很失望，只是懒得打字。
人民日报说“漂亮的数字掩盖群众的诉求”，AI同样会生成“漂亮的分析”。它能把成百上千条差评压成一个饼图、一组趋势线，让你以为读懂了顾客——实际上你读到的只是平均数，而平均数恰恰最能掩盖极端、掩盖个案、掩盖情绪。而这些，往往正是我们管理的突破口......
餐饮对差评最隐蔽的误用，是只考核门店，却从不追问：这条差评背后的锅，到底该不该门店来背！
这时候，最该做的其实是把每家门店的真实数据源喂给AI，让它替我们做一做“归因”分析，看看差评到底是门店的问题，还是公司系统的失灵。
这和12345被批评的“考核跑偏失焦”如出一辙——考核的对象错了，问题就永远得不到真正的解决。你罚了最底层的执行者，但制造问题的系统纹丝未动。那不就成了—— “不解决问题，而是解决提出问题的人”了么？
就像很多成熟的餐饮品牌——允许门店用模板回复好评，却坚持要求管理组必须亲自回复差评。因为能解决的差评，是一种能够被沉淀下来的顾客信任！
十一假期前，一位餐饮企业高管推荐给我一本书——《AI·未来》。作者李开复在书中有一个洞察：服务业，可能是最后一个很难被AI取代的行业，因为它需要温度、触达与关怀。
所以，餐饮真正的护城河，从来不是评论区那颗满分星，而是顾客真切感受到的饭菜的鲜香可口、来自一线伙伴们的那份温暖以待......
2025年10月，GiGi的餐饮食安笔记 建立了“连锁餐饮品牌食安合规互助群”，用于为餐饮企业解答问题，更重要的是餐饮人之间“互帮互助，抱团取暖”。2026年以来，我的很多推文都是群里的朋友们协助提供思路、素材，甚至解决方案。
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