通話結束後,逐字稿自動寫入貴方的 BigQuery,Gemini 再對內容進行語意與情緒分析,輸出情緒標籤、緊急度評分、解約風險指標、商機意圖等結構化資料,所有結果儲存於同一 BigQuery 資料集中。
每通電話背後都有情緒。Gemini 自動量化客戶的感受,讓解約風險、熱門商機、客訴前兆在數字中現形。
通話結束後,逐字稿自動寫入貴方的 BigQuery,Gemini 再對內容進行語意與情緒分析,輸出情緒標籤、緊急度評分、解約風險指標、商機意圖等結構化資料,所有結果儲存於同一 BigQuery 資料集中。
Gemini 偵測到負面情緒 × 高緊急度 × 解約相關關鍵詞的組合時,會將該通話判定為高解約風險,並由系統自動發送通知給負責人,同時在 CRM 建立跟進任務。此風險判定為 Gemini 推論結果,與經統計校正的機器學習模型分數有所不同,請作為參考指標使用。
所有情緒分析結果儲存於貴方自己的 GCP 專案 BigQuery 中,可使用任何支援 BigQuery 的工具自由分析,例如 Looker Studio、Tableau、Python、Google Sheets 等。我方不提供儀表板製作服務,分析工具的選擇與運用由貴方自行決定。
可以。Gemini 會集計通話中出現「困惑」情緒的主題與問題,輸出高困惑率的話題清單與未被解答的問題。這些資料可直接作為 FAQ 更新與 RAG 知識庫擴充的依據,有效提升 AI 的自動解決率。
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