处理用户反馈可以分为以下几个步骤：收集——整理——转化——实现。
在这个过程中，关键要素就是人和事：1.“反馈是什么”；2.“谁来判断&处理这些反馈”。
理想的效果应该是：能够快速地搜集到不同渠道的反馈，并且将反馈进行整理、分类，然后根据反馈的不同情况由不同的人来进行处理。
主要的处理流程为：
1. 得到客户在应用市场反馈
2. 及时将反馈处理成Bug或是新功能建议
3. 能根据不同情况分派处理人并跟踪处理情况
4. 重点关注1星评价内容
5. 要第一时间看到评价评分的趋势舆情
6. 细化到各个版本的评分质量
下面我们来结合实际场景，讲一讲这个场景是如何在 ONES Project 上实现的：
1. 首先，我们可以通过爬虫 API 爬取指定渠道里面关于产品的评论数据。
在ONES中打开App评论插件并爬取评论
2. 定义一套我们关心的评论数据属性，比如评分，评论内容，评分版本等，方便后续的整理工作。
挑选不同类型的属性来描述应用评价
3. 定义关心评论的角色，比如产品经理，测试工程师，客服运营，项目经理。
为整个评论处理流程引入不同角色
4. 通过自定义工作流引擎，建立一个重点关注 BUG 修复情况的反馈流程。这个解决了不同部门之间的协作问题。（流程可以根据你团队的实际情况去配置）
一个相对完善且复杂的反馈工作流
5. 我们认为这些角色有不同的权限，比如只有测试工程师才有权限确认一个客户的反馈是 Bug。
工作流权限验证
6. 项目经理会关注不同版本的评分分布情况，并需要报表来展现。
通过报表建立版本评分分布报表
7. 产品经理还需要重点关注一星评论，到底是什么原因导致有极端不满意的客户。（把1星的评论筛选出来）
通过自定义筛选器找出一星评价
8. 把各个报表卡片、一星评价卡片、重点关注的几个数字Pin在仪表盘主页上。
设置好的仪表盘供相关成员查看
在这个过程中，ONES Project 不仅能够实现自动抓取评论，还能自动整理评论，并且通过自定义的工作流实现评论的自动流转，重要的评论可以流转到产品、测试、研发的手上，随时筛选重点评论，并且生成版本评分的报表，对评分情况实现实时监测。