智能外呼是目前人工智能落地最迅速也是最普遍的場景之一，其中看似簡單的用戶一問一答對話數(shù)據(jù)其實(shí)蘊(yùn)含著對大學(xué)問，本文將介紹幾種智能外呼業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)分析維度。

1、寫在前面

<目前智能外呼主要分為兩種方式：

根據(jù)號(hào)碼段依次撥打

固定名單導(dǎo)入撥打

這兩種方式都是不精準(zhǔn)的營銷，對于多數(shù)用戶來說體驗(yàn)一定不會(huì)很好。精準(zhǔn)的營銷會(huì)化成關(guān)懷溫暖入心，不精準(zhǔn)的營銷只能是惡意打擾。

所以，智能外呼前一定要經(jīng)過算法過濾，不能為了二八定律而忽視那80%的用戶體驗(yàn)。關(guān)于外呼算法會(huì)在后續(xù)的文章中詳細(xì)說明，本文我們將探討智能外呼中的數(shù)據(jù)可視化。

2、關(guān)鍵詞分析

場景話術(shù)不可能覆蓋全量的用戶對話邏輯，只有在生產(chǎn)環(huán)境內(nèi)run一段時(shí)間后，才可以精確的找到話術(shù)的未覆蓋范圍。關(guān)鍵詞分析可以很好的幫助用戶看到話術(shù)的缺陷并追根溯源完善話術(shù)。

可以通過分詞提取出用戶語句中的關(guān)鍵詞，在頁面根據(jù)頻次對關(guān)鍵詞進(jìn)行排序。將有效的關(guān)鍵詞添加至話術(shù)內(nèi)可以提升話術(shù)質(zhì)量。

3、外呼數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控

通過線路進(jìn)行外呼時(shí)，機(jī)器人會(huì)依次撥打計(jì)劃中的名單。因此可以實(shí)時(shí)檢測撥打情況，這也是智能外呼的優(yōu)勢，可以實(shí)時(shí)獲取用戶反饋。

我們可以根據(jù)用戶與機(jī)器人之間的對話判斷用戶意向程度，實(shí)施反饋用戶意向。當(dāng)超過一定比例的用戶向機(jī)器人發(fā)出了負(fù)反饋，則說明此次營銷不盡如人意。可以一鍵停止外呼防止傷害更多用戶，待策略調(diào)整后再喚醒任務(wù)。

4、接通率分析

現(xiàn)代人每天不接十幾個(gè)騷擾電話都不敢說自己生活在2018年。

那么接到一個(gè)陌生來電用戶的第一反應(yīng)是什么？要么直接掛，要么接通聽到營銷話術(shù)后再無情的掛斷。只有少量真正有需求的用戶才會(huì)有耐心的保持接聽，因此接通率分析顯得至關(guān)重要。

我們可以分析出不同時(shí)段的用戶接通率以及用戶未接通的原因，如果是因?yàn)檎季€，正在通話中、無人接聽等原因?qū)е碌奈唇油梢灾贫◤?fù)播策略，提升最終轉(zhuǎn)化率。

5、流量分析

當(dāng)用戶接通電話并愿意繼續(xù)聽的時(shí)候，正是產(chǎn)品營銷最關(guān)鍵的時(shí)刻。把有意向的客戶留住要比把無意向的客戶挽回要難無數(shù)倍，如果因?yàn)樵捫g(shù)問題導(dǎo)致客戶接通后再流失真的會(huì)讓人”炸裂”。

我們可以分析出用戶的掛斷情況。類似APP埋點(diǎn)，我們可以看到用戶是走到那個(gè)環(huán)節(jié)后流失（掛斷）的，基于掛斷數(shù)據(jù)再針對性的優(yōu)化話術(shù)才是對癥下藥。

6、產(chǎn)品效果分析

“海洋理論/魚群理論”將產(chǎn)品的所有用戶群看做一片海洋內(nèi)的魚群，產(chǎn)品位于海洋中心。用戶每一次使用產(chǎn)品都會(huì)距離產(chǎn)品更近。相反，用戶逐漸的擱置產(chǎn)品將會(huì)慢慢遠(yuǎn)離產(chǎn)品。在一片海洋中，隨著產(chǎn)品的迭代與推廣，可以看到整個(gè)魚群距離海洋中心的移動(dòng)軌跡，也就是用戶與產(chǎn)品之間的關(guān)聯(lián)軌跡。

產(chǎn)品的每一次推廣可能會(huì)吸引用戶也可能推開用戶，我們可以通過分析所有用戶在產(chǎn)品內(nèi)的行為，量化出用戶與產(chǎn)品之間的距離。

每一通電話，每一次推廣都會(huì)對這段距離產(chǎn)生變動(dòng)。我們要做的就是把變動(dòng)呈現(xiàn)出來從而做效果分析。

在時(shí)間軸上，可以看到每隔一段時(shí)間用戶距離產(chǎn)品（起點(diǎn)）距離的遠(yuǎn)近，氣泡大小可以體現(xiàn)出在這個(gè)位置上的用戶數(shù)量（上圖的表現(xiàn)方式可能不是最好的，僅做參考）。

7、用戶流失預(yù)警

對于用戶流失，除了流失分析，更重要的是在用戶流失前做到及時(shí)、準(zhǔn)確的預(yù)警。關(guān)于流失客戶預(yù)警可以專門寫一篇文章了，本文只做簡單介紹。

用戶流失的信號(hào)有很多，比如對于智能外呼，用戶在與機(jī)器人的對話中明確的表現(xiàn)出厭惡情緒就是典型的要流失信號(hào)。需要專門對此類用戶做溫和挽回，可以通過短信、APPPush等更輕的觸達(dá)方式。

8、用戶流失分析

產(chǎn)品的成長，會(huì)有用戶一直長情陪伴，也會(huì)有用戶“任性分手”，還有些用戶擅長“冷暴力”，不分手也不理你。運(yùn)營人員需要看到用戶的沉默與流失情況，做到有效的客戶挽回。

實(shí)現(xiàn)對用戶分群，查看特定看群組內(nèi)用戶的流失情況會(huì)更有代表性，挽回也更有力度。

9、結(jié)束

在外呼展業(yè)中數(shù)據(jù)分析是格外重要的一環(huán)，要充分利用智能外呼可以實(shí)時(shí)獲取用戶反饋的優(yōu)勢。分析維度還有很多，產(chǎn)品運(yùn)營同學(xué)可以挑選出最有效的幾個(gè)維度做深挖。與君共勉。