CX Intelligence， 源自真實客戶對話

「數據分析 Agent」會自動發掘客戶最常提及的話題——甚至包括你從未想過要追蹤的隱藏數據規律。你亦可以用日常語言自訂專屬話題（例如「有關送貨延誤的對話」或「提及競爭對手 X 價格」），AI 就會自動對所有對話進行分類，連歷史對話紀錄也能一併處理。當數據規律轉變時，系統還會主動建議新話題。這樣你既能享有自動探索的便利，又能精準追蹤對你業務最關鍵的核心重點。

Every conversation is scored across five factors: issue resolution, agent responsiveness, sentiment trajectory, communication quality, and overall experience. Unlike surveys — which capture only the few who respond — this evaluates every conversation in full. And as your team gives feedback, the scoring calibrates to your standards over time.

因為適合單次分析的做法，在面對大規模數據時根本難以維持。ChatGPT 或 Claude 的確可以輕鬆分析少量對話——但如果每週要處理數以千計的對話，就意味著你需要不斷匯出數據、在每個新對話視窗中重新向 AI 解釋你的業務背景，還要從零開始重組儀表板。這既無法保持統一的評分標準，無法長期追蹤話題趨勢，更缺乏能追溯回原始對話的審計軌跡（Audit Trail）。

相反，「數據分析 Agent」能直接串接團隊處理的每一則對話、電郵與通話。它只需學習一次你的業務模式，就能以相同標準為每場對話評分——為你提供始終如一的底層數據洞察，並將其完美融入團隊真正可以信賴的工作流程中。

Tableau、Looker 和 PowerBI 非常擅長統計各項量化指標——如銷售額、轉化率和留存率。但它們無法解讀對話內容，更絕對無法捕捉到客戶對價格猶豫不決時的語氣轉變。

而這正是我們深耕的領域：提煉團隊處理的每一則對話、電郵與通話中所隱含的**「非結構化訊號」**。「數據分析 Agent」能自動梳理核心主題、為滿意度評分，並建立那些傳統 BI 工具因缺乏數據而根本無法生成的儀表板。兩者處理的底層數據源頭（Inputs）截然不同。