使用 AI 工具实时跟踪和分析呼叫结果
来源：
捷讯通信
人气：
发表时间：2025-09-26 14:49:00
【
小
中
大】
一、实时跟踪核心模块
（一）呼叫状态动态监测
- 实时采集呼叫全生命周期数据，包括呼叫发起时间、接通状态（接通 / 未接通 / 占线 / 拒接）、通话时长、挂断方（主叫 / 被叫）等基础信息，通过 AI 算法剔除异常数据（如误拨导致的 1 秒内挂断）
- 建立状态预警机制：当未接通率超过预设阈值（如 30%）、平均等待时长超 50 秒时，触发实时告警，推送至运营管理端（短信 / 系统弹窗）
（二）关键指标实时计算
关键指标实时计算涵盖三类核心指标。在接通效率方面，核心指标为接通率和平均等待时长，其中接通率通过接通数除以总呼叫数计算得出，平均等待时长则是等待时长总和除以接通数，两类指标的更新频率均为 10 秒 / 次。在通话质量方面，核心指标包括语音清晰度评分和断线率，语音清晰度评分基于语音识别（ASR）的信噪比分析获取，断线率通过断线数除以接通数计算，这两类指标会在通话结束后实时更新。在座席效能方面，核心指标是座席接通率和平均通话时长，座席接通率为座席接通数除以座席接起呼叫数，平均通话时长是座席通话总时长除以接通数，更新频率为 1 分钟 / 次。
二、智能分析核心流程
（一）数据采集层
- 多源数据整合：对接呼叫中心系统（如 Avaya、 Genesys）获取通话记录，同步 CRM 系统获取用户标签（客户等级、历史需求），接入语音网关获取音频流数据
- 数据预处理：通过 AI 工具完成音频转文字（ASR），准确率达 95% 以上；对文本数据进行分词、去停用词（如 “嗯”“哦”），对数值数据进行标准化（如时长统一转换为秒）
（二）深度分析层
- 关键词提取：自动识别高频关键词（如 “退款”“投诉”“产品故障”），统计各关键词出现频次及关联业务类型
- 情感倾向判断：基于 NLP 算法对通话文本进行情感评分（-10~10 分，负分代表负面情绪），识别用户不满语句（如 “再也不买了”“投诉你们”）并标记
- 意图识别：分类用户呼叫意图（咨询 / 办理 / 投诉 / 建议），准确率达 90% 以上，如识别 “如何修改收货地址” 为 “业务办理 - 地址修改”
- 转化效果分析：关联后续业务数据（如销售呼叫后 24 小时内下单率），分析不同话术、座席的转化能力
- 问题归因分析：针对高未接通率，AI 自动分析原因（如时段集中在下班高峰、号码被标记为骚扰）；针对高投诉率，关联高频投诉关键词定位业务痛点（如 “物流延迟”“售后无人处理”）
三、可视化与应用场景
（一）实时可视化展示
- 管理仪表盘：以 BI 工具（如 Power BI、Tableau）搭建实时看板，展示核心指标趋势图（如 24 小时接通率变化）、区域呼叫分布热力图、座席效能排名榜
- 单通呼叫详情页：点击任意呼叫记录，可查看通话文本、情感波动曲线（按时间轴展示每段对话的情感评分）、关键信息标签（如 “用户投诉物流”“座席未解答问题”）
（二）典型应用场景
- 客服质量管控：实时监控座席通话中的负面情感占比，当用户情感评分低于 - 5 分时，自动推送提醒至质检人员，可实时介入指导
- 销售策略优化：分析高转化通话的话术特征（如 “强调限时优惠” 出现频次高），生成话术模板推荐给销售团队
- 业务问题预警：当 “系统故障” 相关呼叫量 1 小时内增长 50%，自动触发技术部门协同处理流程
发表时间：2025-09-26 14:49:00
返回
【捷讯云客服】