在此分析模块中，可以进行 Solvea 与人类客服服务质量的对比。通过对比，既能基于数据识别 AI 在标准化问题处理上的效率优势，又能发现人类客服在复杂情感或问题的技巧，从而迭代 Solvea 在任务处理上的 SOP 、也为构建人机协同机制提供决策依据，最终推动客服体系效率的提升，及精细化运营的升级。指标维度Chat ID：会话唯一标识，用于区分不同会话处理人：负责处理该会话的是 Solvea 还是人类客服回复内容：针对会话作出的回应内容是否有帮助：衡量回复是否有帮助创建时间：会话创建的时间点客户建议：客户反馈的意见、建议操作步骤① 登录后点击左侧栏「数据分析」，选择「用户满意度分析」② 在此
In the fast-changing digital world, intelligent virtual helpers have become powerful tools that are changing how people work and interact in various fields and everyday activities.Introduction to AI Virtual AssistantsIn today’s quickly advancing technological environment, artificial intelligence has
用户来信意图的工单数量和 Solvea 处理率，通过工单数量占比，可明确用户最关注的问题类型，对不同意图及问题的 AI 处理效果差异，相关问题的季节性波动和处理率的周期性变化等，为智能化服务升级提供决策支撑。分析指标► 工单总量：该意图分类下的总服务请求数量► AI 回复量 / 回复率：AI 回复的工单数量及占比（AI 回复量 ÷ 工单总量 ）► AI 处理量 / 处理率：AI 实际解决问题的工单数量及占比（AI 处理量 ÷ 工单总量 ）► 转人工工单 / 比例：需人工介入的工单数量及占比（转人工工单 ÷ 工单总量 ）操作步骤① 登录后点击左侧栏「数据分析」，选择「来信意图分析」② 在此可对创
工作中的智能体处理的工单数量与效果，可以按自定义时间、按消息来源渠道，对使用中的智能体进行分析。分析指标► 工单总量► AI 回复量 / 回复率► AI 处理量 / 处理率► 转人工工单 / 比例操作步骤① 登录后点击左侧栏「数据分析」，选择「智能体表现」，跳转后页面会展示 Agent 相关的指标② 在此可对 Agent 被使用的时间进行筛选③ 在此可以对用户消息的来源渠道进行筛选④ 在此可对 Agent 进行筛选⑤ 点击「详情」，跳转页面 Ⓐ，查看该 Agent 的指标详情⑥ 点击「编辑」，跳转页面 Ⓑ ，可进入该 Agent 的搭建页，查看该 Agent 的配置，支持直接编辑与发布⑦ 对使
Solvea 查出问题的工单占比和数量，可以自定义日期对不同渠道的会话或消息进行分析。分析指标► 全部会话数：► 抽检会话数：► 抽检结果：► 问题占比：► 合规的问题表现：► 质检项表现分布：► 质检项表现趋势：操作步骤① 登录后点击左侧栏「数据分析」，选择「问题数量」，跳转后页面会展示 Solvea 检查出来有问题工单的指标② 在此可以进行 Solvea 响应时间的筛选③ 在此可以对 Solvea 消息的来源渠道进行筛选④ 在此可以选择「按会话统计」、或者「按消息统计」⑤ 在此可导出分析报表
转人工原因分析：对 Solvea 转交人类客服处理的工单进行分析分析指标► 转人工比率► 影响工单总量► 近四周工单数据表现洞察分析► 转人工比率：看哪周 / 哪类工单转人工突然变多（如 “退款” 类工单转人工率超 40%），判断 AI 是否缺对应话术，补全该类问题的 AI 回答模板。► 影响工单总量：对比四周工单量，找出突然变多 / 变少的周（如 W23 工单量翻倍），若原因是活动，则可在活动前给 AI 加活动相关问答► 近四周工单数据表现：可以查看每周工单量的变化趋势（如连续两周周五工单多），可以从趋势中找到规律或异常（如某周突然降 50%）。操作步骤① 登录后点击左侧栏「数据分析」，选择
分析指标对所有工单中 Solvea 成功响应的消息进行分析，检查 AI 在对话中的表现：▶︎ 消息维度：总消息量、Solvea处理消息数、人类客服处理消息数 ▶︎ 工单维度：工单总量、AI回复、AI处理、转交人工，▶︎ 近四周消息数据表现：周度数据及周环比▶︎ 近四周工单数据表现：周度数据及周环比业务洞察一、基础运营状态诊断业务活跃度分析：通过总消息量、工单总量，判断所选时间段内业务的“淡旺季” 或运营节奏 。AI 与人工分工效率：对比 Solvea 处理消息数、人类客服处理消息数占总消息量的比例，以及 AI 回复、AI 处理占工单总量的比例，分析 AI 替代人工的程度，评估 AI 应用对人力
可以对哪些内容进行数据分析Solvea 的数据分析包含▶︎ AI 回复洞察分析：对所有工单中 Solvea 成功响应的消息进行分析https://www.voc.ai/cn/docs/bot/AI_Reply_Insight_Analysis▶︎ 转人工原因分析：对 Solvea 转交人类客服处理的工单进行分析https://www.voc.ai/cn/docs/bot/Escalation_Analysis▶︎ AI 安全分析：对 Solvea 检查出的问题工单进行分析https://www.voc.ai/cn/docs/bot/Safeguards_Analysis▶︎ Agent 效果分
Agent （智能体）是以大模型为大脑驱动的系统，能模拟人类的思考和行动方式，具备自主「理解」用户需求、主动「规划」解决方案、使用各种「工具」的能力，不仅可以准确地回复消息，还可以处理复杂业务场景的任务。例如：商品信息查询、商品推荐、即时物流查询、更改配送信息、处理退换货、补差价或发放折扣券、开具发票等等Solvea 的 Agent 包含以下 4 个部分：「Agent 指令 + 需要调用的工具 + 规范的回复处理 + 无法处理时转人工」，Solvea 的 Agent 在常规 Agent 的基础上还具备「AI 安全」与「自学习」的差异化能力，能帮助企业更准确、更全面地处理业务问题。Solvea
Call center platform plays a key role in customer service for small business. With all kinds of call center software and platform to choose, much comparison needs to be made before selecting the right one for your own business. Discover the main features and benefits of those popular call center sol