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Analytics 頁面顯示你的 AI 智能體在所有管道上的表現。每個小工具都會依據頁面頂端的兩個篩選條件一同更新：

時間區間：7 天、30 天、90 天或全部時間
管道：所有管道合計，或單一管道（WhatsApp、Telegram、Instagram、Messenger、Email 等）

變更任一篩選條件，每個小工具都會針對該範圍重新計算。你也可以把資料匯出成 CSV 供自己製作報表。

KPI 卡片

KPI 卡片提供所選區間的頭條數字，每張都附上週對週的變化，讓你看出趨勢方向：

新潛在客戶：有多少新聯絡人開啟了對話
訊息：往來的訊息總數
AI 回覆：AI 送出了多少則回覆
合格率：被分類為 HOT 或 WARM（或轉為合格／已預約狀態）的潛在客戶占比
回應延遲：AI 回應的速度
預約數：透過智能體排定的預約

**如何據以行動：**合格率下滑通常指向分類或知識庫需要調整。延遲上升時，值得對照龐大或近期變動過的知識庫檢查。

轉換漏斗

漏斗顯示潛在客戶如何走過整段旅程，以及在哪裡流失：

所有潛在客戶 → 首次 AI 回覆 → 已互動 → 合格（HOT／WARM）→ 已預約 → 已完成

每個階段都顯示有多少潛在客戶抵達，讓你能找出最大的漏洞。

**如何據以行動：**已互動與合格之間的大幅下滑，暗示對話沒有把人推向決定——請檢視你的 AI 個性、知識庫或跟進。合格與已預約之間的下滑，則指向預約步驟或行事曆設定。

各管道分項細目

一張把你各管道並排比較的表格——各管道的潛在客戶、訊息、合格率與其他關鍵指標。

**如何據以行動：**用它看出哪些管道值回票價、該把重心放在哪裡。一個訊息很多但合格率很低的管道，可能需要針對該管道的提示或知識庫覆寫。

回應延遲百分位數

延遲以百分位數呈現（而非只有平均值），如此一來少數幾個慢的離群值就不會掩蓋典型的體驗。百分位數告訴你大多數客戶實際等了多久。

**如何據以行動：**若較高的百分位數往上攀升，檢查知識庫大小，以及工具（行事曆、型錄）是否在某些回覆上增加了往返次數。

每小時活動熱圖

一張按小時呈現活動的熱圖，讓你看出客戶實際在何時傳訊給你。

**如何據以行動：**讓人力配置、提醒的安靜時段與跟進時機，對齊你真正的尖峰時段。

交接原因

一份說明對話為何被交給人工的細目——例如哪些關鍵字最常觸發交接。

**如何據以行動：**反覆出現的交接原因，是你知識庫的待辦清單。如果人們一直在問同一件 AI 答不出來的事，把它加進去，讓 AI 下次能自行處理。

點數消耗

顯示你的點數在該區間內是如何花掉的，並依消耗它們的事件種類（回覆、跟進、媒體等）拆解。

**如何據以行動：**用它預測儲值需求，並找出使用量的意外飆升。

知識庫成效

回報知識庫的貢獻如何——被檢索的內容多常被用在回覆中。

**如何據以行動：**低使用量可能代表你的文件沒有比對到真實問題。重新檢視內容、涵蓋範圍與措辭，讓 AI 能找到正確的段落。

潛在客戶來源

顯示你的潛在客戶來自何處，讓你能把結果歸因回你的管道與群發活動。

**如何據以行動：**在能產出合格潛在客戶的來源上加碼，並重新斟酌那些只帶來數量的來源。

匯出資料

使用 Export to CSV 選項，下載所選區間與管道的分析資料。這對於董事會報告、試算表，或把 Waslo 資料與其他來源結合都很方便。

常見問題

變更管道篩選會影響每個小工具嗎？ 會。時間區間與管道篩選套用於整個頁面，因此每個小工具都反映相同的範圍。

什麼算是「合格」潛在客戶？ 被分類為 HOT 或 WARM 的潛在客戶，或被轉入合格或已預約狀態的潛在客戶。

為什麼延遲要以百分位數而非平均值呈現？ 平均值可能被少數幾則慢回覆拉偏。百分位數顯示大多數客戶實際體驗到的狀況。

我的合格率偏低——該從哪裡著手？ 檢視你的分類標準與知識庫。如果 AI 無法好好回答常見問題，能推進的對話就會變少。交接原因與知識庫小工具是找出缺口的好去處。

我可以把原始數字取出來嗎？ 可以——針對目前的區間與管道選擇使用 CSV 匯出。

分析與洞察

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