在話題分析中建立及管理主題的最佳做法

了解如何定義、建立及管理話題,協助不同團隊作出更精準的決策

撰寫者 Frieda Yip (Super Administrator)

更新於 January 19th, 2026

話題分析 (Topic Analytics) 可協助團隊識別對話中重複出現的主題、客戶意圖,以及潛在的服務或體驗痛點。當話題設定得宜時,話題不僅是標籤,更能幫助你:

  • 清楚追蹤真實的客戶問題與回饋
  • 及早發現銷售機會與購買訊號
  • 了解用戶對推廣活動或服務流程的實際反應
  • 更有效地將對話分流至合適的團隊

透過遵循建立及管理話題的最佳做法,你可以產生更聚焦、可行,並與團隊目標一致的洞察——無論你是從事客服、銷售、營運或市場推廣。

此教學文章將帶你逐步了解如何定義、結構化,以及持續優化話題,協助你的團隊更聰明地工作。

 

開始之前:先定義你想追蹤的內容

在建立話題前,請先清楚了解你希望透過話題分析找出甚麼。你可以先問自己以下問題:

  • 我們希望回答甚麼問題?
    例如:「為甚麼客戶會流失?」、「最常見的產品疑慮是甚麼?」
  • 對我們團隊來說,對話中哪些話題或關鍵時刻最重要?
    例如:投訴、價格查詢、功能需求、購買意圖
  • 誰會使用這些數據?又會如何使用?
    例如:市場推廣團隊檢視活動回饋、客服標記投訴、銷售優先跟進高意圖潛在客戶

當你清楚目標結果後,便能建立可清楚呈現這些模式的話題,並避免產生模糊或雜訊過多的洞察。

💡 提示:如果你不確定從何入手,可先檢視常見問題(FAQ)、過往客服對話或 CSAT 評論,找出重複出現的用語或關注點。

 

 

話題結構:應該細分到甚麼程度?

在 SleekFlow 話題分析 中,話題只有兩個層級:

  1. 話題名稱:定義你希望追蹤的重點
  2. 話題條件:用以識別相關對話的關鍵字或片語

你選擇甚麼作為「話題」,取決於你希望獲得多深入的洞察;而你加入的條件,則應該永遠是下一層、更具體的描述。

以下為一個概念性說明:當你的高層業務目標是追蹤「售後支援問題」時,可以進一步拆分為不同話題,並為每個話題設定對應的客戶用語。

你可以根據想衡量與改善的項目,自行調整話題的細緻程度。

 

依使用情境舉例

你的目標 話題名稱 話題條件
追蹤所有售後問題 售後支援 「想退款」「追蹤不到物流」「沒有人幫我」
只關注退款相關問題 退款申請 「退款」「對產品不滿意」「想退錢」
識別物流相關投訴 送貨問題 「未送達」「物流追蹤失效」「我的訂單在哪裡」

 

💡 提示:你可以建立如「支援問題」這類較廣泛的話題,以獲得整體概覽;亦可以細分為「退款不滿」等特定意圖,以進行更精準的分析。

話題條件應盡量貼近客戶實際使用的語言,讓 AI 分析能更準確地理解對話內容與背景。

 

 

關於語言與翻譯的注意事項

話題分析目前不支援關鍵字自動翻譯。如果你的業務同時服務多個語言市場,你需要在設定話題條件時,手動加入各語言的關鍵字。

💡 提示:請加入客戶在各地區實際使用的在地化用語,包括常見拼寫變化或口語表達,以確保跨地區的話題識別準確度。

 

 

最佳做法

以下為建立有意義、易於維護且可行動的話題時,可參考的實務原則。你可依團隊實際需求作出調整:

  1. 讓話題與業務目標一致:話題應能回答重要的業務問題,或協助特定團隊更快行動。
     
  2. 保持話題聚焦,避免過於籠統:將不同意圖混在同一話題中,會降低可行性與分析價值。
     
  3. 使用客戶實際說的話:話題比對依賴關鍵字,請使用來自對話紀錄、FAQ 或 CRM 的真實語言。
     
  4. 將購買意圖獨立追蹤:避免購買訊號被埋沒在一般對話話題中。
     
  5. 定期檢視並優化話題:話題並非一次設定後即可長期沿用。隨着客戶用語不斷演變、業務重心有所轉移,你的話題亦需要持續調整與更新。
    1. 合併重疊的話題,以減少分析雜訊
    2. 拆分過於龐雜、混合多個不相關意圖的話題
    3. 隨着產品功能或目標受眾改變,更新話題條件中的關鍵字
       
  6. 避免建立重複或令人混淆的話題:重複或定義不清的話題,容易導致數據不一致,並在跨團隊使用時造成理解落差。
     
  7. 善用話題分析挑戰既有假設:讓數據引導決策。透過檢視話題趨勢,確認團隊的既有判斷,是否真正反映客戶實際表達的需求與關注點。

 

使用情境與範例

以下為實際應用情境,協助你了解不同團隊如何透過 話題分析 運用話題,轉化對話數據為具體洞察與行動:

話題名稱 話題條件範例 團隊/產業 理想使用情境
負面回饋 「好貴」「等太久」 客戶支援 及早標記客戶不滿情緒,降低升級投訴風險,並持續監測投訴趨勢。
預約意圖 「預約服務」「最快幾時可以開始」「準備預約」 診所、服務業、銷售 識別高意圖潛在客戶並加快跟進,同時追蹤整體預約需求。
退款申請 「想退款」「退錢」 營運、財務、客服 有效分流退款個案,將售後退款需求與物流問題清楚區分。
價格查詢 「幾錢」「價格」 售前、電商 揭示客戶疑慮以改善轉換率,並了解購買前的行為與考慮因素。
推廣回饋 「優惠碼無法使用」「折扣碼失效」 市場推廣 評估推廣活動實際成效,驗證用戶真實反應,並即時修正緊急問題。
送貨延誤 「包裹遲到」「仍在等貨」 物流、客服 將物流相關投訴與其他問題分開追蹤,釐清實際營運痛點。

 

常見挑戰與解決方式

挑戰 解決方式
不知道從何開始 檢視常見問題(FAQ)或過往對話紀錄,以找出重複出現的話題與關注點。
不確定該使用哪些關鍵字 使用客戶實際表達的用語,避免使用內部術語或團隊慣用說法。
達到話題/條件數量上限 依業務優先順序進行取捨,並在可行情況下將相近的用語變化整合。
難以平衡話題的廣泛與細緻程度 先從較廣泛的話題開始,僅在出現雜訊或難以判讀時再進一步拆分。
不確定話題是否設定準確 先以少量關鍵字建立話題,進行驗證後再逐步優化與擴充。

 

重點回顧

在 話題分析 中設定有意義的話題,可協助你將大量對話轉化為清晰、可行的洞察。無論你是追蹤退款申請、銷售意圖,還是推廣活動回饋,結構良好的話題都能讓你:

  • 專注於對團隊最重要的關鍵訊號
  • 更有效地分流問題或潛在客戶
  • 以更快速、更具策略性的方式回應客戶需求

 

💡 提示:如你希望更有效地追蹤不同類型的客戶關注點,建議為每種意圖建立獨立話題。
這樣可更精準地量度各類問題、分派至合適的團隊,並根據客戶實際表達的內容,進行更有針對性的優化與改善。