分布：消息类型、热门关键词、咨询类型的条形图。
比较：不同时期的入站与出站响应时间的条形图。
热图：条件格式显示高峰时段/日期。
第四步：解读洞察并采取行动
识别趋势：消息数量在增加吗？响应时间是改善了还是恶化了？
发现异常：有没有突然的峰值或下降？为什么？
发现客户需求：最常见的问题是什么？客户经常遇到哪些问题？
评估效率：您的响应速度是否足够快？客服人员在某些时段是否超负荷？
衡量成果：你通过 WhatsApp 获得了潜在客户或销售额 基里巴斯 VB 数据库 吗？哪些营销活动最有效？
制定建议：根据您的发现，您可以采取哪些具体行动？
例如： “下午 3 点到 5 点之间消息数量激增，因此需要在这段时间内分配更多工作人员。”
示例： “关于产品 X 安装的常见问题 - 使用指南/视频链接创建快速回复。”
示例： “带有图片 Y 的点击 WhatsApp 广告具有更高的转化率 - 使用更多类似的创意。”
Excel 用于 WhatsApp 数据分析的局限性：
可扩展性：不适合非常大的数据集（数百万条消息）。
复杂文本分析：缺乏用于情感分析、主题建模等的复杂自然语言处理（NLP）。
实时分析： Excel 用于历史数据；除非不断手动更新，否则它无法提供实时见解。
自动化：从 App 手动导出数据比较麻烦。API 数据更利于自动化。
跨对话指标：如果没有高级 Excel 技能或编程，很难计算跨多个来回消息的平均解决时间或代理性能等指标。
数据安全：将敏感的客户数据存储在独立的 Excel 文件中比在专用 CRM 中安全性更低。
对于高级分析、实时仪表板或处理大量数据，可以考虑使用专用分析工具、集成 WhatsApp 的 CRM 系统或 Python 等编程语言。然而，对于从较小数据集中获取基本洞察，Excel 是一个功能强大且易于使用的工具。