洞察：识别活跃/不活跃的客户。
平均响应时间（高级）：
在 Excel 中，多对多对话比较棘手。对于一对一、简单的对话，您可以：
Conversation ID按然后排序Timestamp。
对于每条“客户”消息，在同一对话中查找下一条“业务”消息。
这通常需要复杂INDEX/MATCH或辅助列，或小宏。
对于 API 用户：您的 CRM 或分析工具应该直接提供此功能。
首次联系解决率（FCR）：
需要标记或分析消息以确认“已解决”。如果您手动将对话标记为“已解决”和“首次联系未解决”，则可以进行计数。如果没有系统，这很难做到。
客户满意度 (CSAT/NPS)：
如果您通过 WhatsApp 发送调查链接，请在另一张表中收集 韩国 VB 数据库 回复并将它们链接到Customer ID聊天数据中进行分析。
B.文本分析（Excel 中功能有限，但可用于基础知识）
关键词频率：
Message Content根据特定关键词（例如“价格”、“运费”、“退货”、“问题”）过滤列。
用于COUNTIF(Message_Content_Column, "*price*")计算发生次数。
洞察：识别常见的疑问、产品问题或客户痛点。
消息长度：
添加一列=LEN(Message_Content_Cell)。
计算客户与企业的平均消息长度。
洞察：信息是否太长/太短？
情绪分析（非常基础/手动）：
您可以根据内容手动将消息样本分类为“正面”、“负面”和“中性”，然后进行计数。
高级：对于真正的情感分析，您需要外部工具或编程（带有 NLTK/SpaCy 的 Python）。
C. 可视化（图表和图形）
趋势：随时间变化的消息折线图。