会话来源（例如，来自点击广告、短链接、现有客户）。
会话类型（例如，客户服务、销售咨询、订单更新）。
客户满意度 (CSAT/NPS)：
图表类型： 仪表盘、柱状图、饼图。
可视化内容：
通过在对话结束时发送CSAT调查收集的数据，显示满意度得分趋势。
按代理、产品或服务类型划分的满意度。
代理/团队绩效：
图表类型： 柱状图、折线图、表格。
可视化内容：
平均首次响应时间 (First Response Time - FRT)。
平均解决时间 (Resolution Time)。
每个代理处理的会话数量。
每个代理的消息发送/接收量。
代理的上线时间/活跃时间。
按代理的客户满意度。
自动化和机器人分析 (如果使用聊天机器人)：
图表类型： 饼图、流程图、KPI 卡片。
可视化内容：
机器人解决率（多少会话由机器人完全处理）。
机器人转人工率。
热门机器人路径和用户意图。
机器人对话中的退出点。
营销活动效果（如果通过 WhatsApp 进行营销）：
图表类型： 柱状图、折线图。
可视化内容：
消息送达率、已读率、点击率 (CTR)。
按活动或模板类型的回复率。
通过 WhatsApp 带来的销售转化率和收入（如果与电商平台集成）。
地理位置分析 (如果适用并获得同意)：
可视化内容： 客户来源的地理分布。
推荐的集成平台（通常内置可视化功能）：
Interakt
Wati
Respond.io
DelightChat
Zoko
Gorgias / Zendesk / HubSpot (如果这些平台 莱索托 VB 数据库 通过 BSP 集成 WhatsApp，它们会将其 WhatsApp 聊天数据与其他渠道数据一起可视化)。
2. 通过通用 BI 工具进行自定义可视化
如果您有特定的分析需求，或者需要将 WhatsApp 数据与企业其他数据源（如 CRM、ERP、网站分析）进行整合，那么使用通用的 BI（Business Intelligence）工具是更好的选择。
实现路径：
数据提取： 通过 WhatsApp Business API（或您的 BSP 提供的 API）提取原始数据。这可能需要技术团队编写脚本或使用 ETL（Extract, Transform, Load）工具。
数据存储： 将提取的数据存储到数据仓库（如 Google BigQuery, Amazon Redshift, Snowflake）或数据库中。
数据转换： 对原始数据进行清洗、转换和聚合，使其适用于分析。
数据可视化： 使用 BI 工具连接到数据仓库，创建自定义仪表盘和报告。