使用 AI 工具實時跟蹤和分析呼叫結果
來源：
捷訊通信
人氣：
發表時間：2025-09-26 14:49:00
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一、實時跟蹤核心模塊
（一）呼叫狀態動態監測
- 實時采集呼叫全生命周期數據，包括呼叫發起時間、接通狀態（接通 / 未接通 / 占線 / 拒接）、通話時長、掛斷方（主叫 / 被叫）等基礎信息，通過 AI 算法剔除異常數據（如誤撥導致的 1 秒內掛斷）
- 建立狀態預警機制：當未接通率超過預設閾值（如 30%）、平均等待時長超 50 秒時，觸發實時告警，推送至運營管理端（短信 / 系統彈窗）
（二）關鍵指標實時計算
關鍵指標實時計算涵蓋三類核心指標。在接通效率方面，核心指標為接通率和平均等待時長，其中接通率通過接通數除以總呼叫數計算得出，平均等待時長則是等待時長總和除以接通數，兩類指標的更新頻率均為 10 秒 / 次。在通話質量方面，核心指標包括語音清晰度評分和斷線率，語音清晰度評分基于語音識別（ASR）的信噪比分析獲取，斷線率通過斷線數除以接通數計算，這兩類指標會在通話結束后實時更新。在座席效能方面，核心指標是座席接通率和平均通話時長，座席接通率為座席接通數除以座席接起呼叫數，平均通話時長是座席通話總時長除以接通數，更新頻率為 1 分鐘 / 次。
二、智能分析核心流程
（一）數據采集層
- 多源數據整合：對接呼叫中心系統（如 Avaya、 Genesys）獲取通話記錄，同步 CRM 系統獲取用戶標簽（客戶等級、歷史需求），接入語音網關獲取音頻流數據
- 數據預處理：通過 AI 工具完成音頻轉文字（ASR），準確率達 95% 以上；對文本數據進行分詞、去停用詞（如 “嗯”“哦”），對數值數據進行標準化（如時長統一轉換為秒）
（二）深度分析層
- 關鍵詞提取：自動識別高頻關鍵詞（如 “退款”“投訴”“產品故障”），統計各關鍵詞出現頻次及關聯業務類型
- 情感傾向判斷：基于 NLP 算法對通話文本進行情感評分（-10~10 分，負分代表負面情緒），識別用戶不滿語句（如 “再也不買了”“投訴你們”）并標記
- 意圖識別：分類用戶呼叫意圖（咨詢 / 辦理 / 投訴 / 建議），準確率達 90% 以上，如識別 “如何修改收貨地址” 為 “業務辦理 - 地址修改”
- 轉化效果分析：關聯后續業務數據（如銷售呼叫后 24 小時內下單率），分析不同話術、座席的轉化能力
- 問題歸因分析：針對高未接通率，AI 自動分析原因（如時段集中在下班高峰、號碼被標記為騷擾）；針對高投訴率，關聯高頻投訴關鍵詞定位業務痛點（如 “物流延遲”“售后無人處理”）
三、可視化與應用場景
（一）實時可視化展示
- 管理儀表盤：以 BI 工具（如 Power BI、Tableau）搭建實時看板，展示核心指標趨勢圖（如 24 小時接通率變化）、區域呼叫分布熱力圖、座席效能排名榜
- 單通呼叫詳情頁：點擊任意呼叫記錄，可查看通話文本、情感波動曲線（按時間軸展示每段對話的情感評分）、關鍵信息標簽（如 “用戶投訴物流”“座席未解答問題”）
（二）典型應用場景
- 客服質量管控：實時監控座席通話中的負面情感占比，當用戶情感評分低于 - 5 分時，自動推送提醒至質檢人員，可實時介入指導
- 銷售策略優化：分析高轉化通話的話術特征（如 “強調限時優惠” 出現頻次高），生成話術模板推薦給銷售團隊
- 業務問題預警：當 “系統故障” 相關呼叫量 1 小時內增長 50%，自動觸發技術部門協同處理流程
發表時間：2025-09-26 14:49:00
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