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:
- 話題名稱:定義你希望追蹤的重點
- 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:
-
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。
-
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。
-
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。
-
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。
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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。
- 合併重疊的話題,以減少分析雜訊
- 拆分過於龐雜、混合多個不相關意圖的話題
- 隨着產品功能或目標受眾改變,更新話題條件中的關鍵字
-
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。
- 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。