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據其實蘊含著對大學問，本文將介紹幾種智能外呼業務中的數據分析維度。

1、寫在前面

<目前智能外呼主要分為兩種方式：

根據號碼段依次撥打

固定名單導入撥打

這兩種方式都是不精準的營銷，對于多數用戶來說體驗一定不會很好。精準的營銷會化成關懷溫暖入心，不精準的營銷只能是惡意打擾。

所以，智能外呼前一定要經過算法過濾，不能為了二八定律而忽視那80%的用戶體驗。關于外呼算法會在后續的文章中詳細說明，本文我們將探討智能外呼中的數據可視化。

2、關鍵詞分析

場景話術不可能覆蓋全量的用戶對話邏輯，只有在生產環境內run一段時間后，才可以精確的找到話術的未覆蓋范圍。關鍵詞分析可以很好的幫助用戶看到話術的缺陷并追根溯源完善話術。

可以通過分詞提取出用戶語句中的關鍵詞，在頁面根據頻次對關鍵詞進行排序。將有效的關鍵詞添加至話術內可以提升話術質量。

3、外呼數據實時監控

通過線路進行外呼時，機器人會依次撥打計劃中的名單。因此可以實時檢測撥打情況，這也是智能外呼的優勢，可以實時獲取用戶反饋。

我們可以根據用戶與機器人之間的對話判斷用戶意向程度，實施反饋用戶意向。當超過一定比例的用戶向機器人發出了負反饋，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，待策略調整后再喚醒任務。

4、接通率分析

現代人每天不接十幾個騷擾電話都不敢說自己生活在2018年。

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

我們可以分析出不同時段的用戶接通率以及用戶未接通的原因，如果是因為占線，正在通話中、無人接聽等原因導致的未接通可以制定復播策略，提升最終轉化率。

5、流量分析

當用戶接通電話并愿意繼續聽的時候，正是產品營銷最關鍵的時刻。把有意向的客戶留住要比把無意向的客戶挽回要難無數倍，如果因為話術問題導致客戶接通后再流失真的會讓人”炸裂”。

我們可以分析出用戶的掛斷情況。類似APP埋點，我們可以看到用戶是走到那個環節后流失（掛斷）的，基于掛斷數據再針對性的優化話術才是對癥下藥。

6、產品效果分析

“海洋理論/魚群理論”將產品的所有用戶群看做一片海洋內的魚群，產品位于海洋中心。用戶每一次使用產品都會距離產品更近。相反，用戶逐漸的擱置產品將會慢慢遠離產品。在一片海洋中，隨著產品的迭代與推廣，可以看到整個魚群距離海洋中心的移動軌跡，也就是用戶與產品之間的關聯軌跡。

產品的每一次推廣可能會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品內的行為，量化出用戶與產品之間的距離。

每一通電話，每一次推廣都會對這段距離產生變動。我們要做的就是把變動呈現出來從而做效果分析。

在時間軸上，可以看到每隔一段時間用戶距離產品（起點）距離的遠近，氣泡大小可以體現出在這個位置上的用戶數量（上圖的表現方式可能不是最好的，僅做參考）。

7、用戶流失預警

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、準確的預警。關于流失客戶預警可以專門寫一篇文章了，本文只做簡單介紹。

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

8、用戶流失分析

產品的成長，會有用戶一直長情陪伴，也會有用戶“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。

實現對用戶分群，查看特定看群組內用戶的流失情況會更有代表性，挽回也更有力度。

9、結束

在外呼展業中數據分析是格外重要的一環，要充分利用智能外呼可以實時獲取用戶反饋的優勢。分析維度還有很多，產品運營同學可以挑選出最有效的幾個維度做深挖。與君共勉。