真正有价值的分析
大多数 CRM 分析仪表板提供的都是千篇一律的图表。本周发送的消息数、响应时间趋势、也许还有一个聊天类型饼图。虽然有用,但过于通用。而您的业务并不通用。
如果您可以向 CRM 提出任何问题,并在几秒钟内获得图表呢?「显示过去 30 天每位客服的工单解决时间。」「比较第一季度和第二季度各账户的外发消息。」「可视化哪些自定义标签有最多的未解决工单。」
这正是 Entergram 全新分析功能所带来的。一个全面重新设计的仪表板,配备强大的默认统计数据和一个 AI 驱动的图表构建器,让您可以从 CRM 中的数据生成任何可视化图表。
分析仪表板的新功能
默认统计:最重要的指标
新仪表板无需任何设置即可展示最有价值的数据。每个 Entergram 工作区都会获得:
发送和接收的消息
跟踪所有已连接 Telegram 账户的总消息量。按以下条件筛选:
- 时间范围(7 天、30 天、90 天、自定义)
- Telegram 账户
- 聊天类型(私聊、群组、频道)
- 方向(接收、发送、全部)
已解决的工单
一目了然地查看支持团队的表现:
- 创建的工单总数与已解决的工单总数
- 平均解决时间
- 按客服划分的解决率
- SLA 合规百分比
- 逾期工单数量
已编辑的列
跟踪 CRM 活动 — 团队更新自定义字段、标签和联系人信息的频率。该指标反映团队对 CRM 的使用程度,并帮助识别使用差距。
消息热力图
显示团队何时发送和接收最多消息的可视化网格。行代表星期几,列代表小时。颜色越深表示活动越频繁。
用途:
- 识别客户联系的高峰时段
- 优化排班计划
- 发现异常活动模式
员工活动热力图
与消息热力图类似,但专注于单个团队成员。查看每位客服最活跃的时间,识别潜在的工作倦怠模式,并确保跨时区的充分覆盖。
创建图表:AI 驱动的自定义可视化
这是核心功能。点击**「创建图表」**按钮会打开一个提示框,您可以用自然语言描述想要查看的内容。Entergram 的 AI 会分析您的 CRM 表格并生成自定义图表。
工作原理
- 在分析仪表板中点击「创建图表」
- 描述您想要的内容 — 使用自然语言,就像您向同事提问一样
- AI 生成图表 — 它会查询您的 CRM 数据,选择合适的可视化类型并渲染图表
- 自定义并保存 — 调整颜色、标签和日期范围,然后将其固定到仪表板
示例提示
以下是您可以使用的真实提示:
| 提示 | 生成的图表类型 |
|---|---|
| 「显示本月每位客服发送的消息」 | 按客服划分的柱状图 |
| 「过去 90 天的工单解决趋势是什么?」 | 时间折线图 |
| 「按优先级标签分解未解决工单」 | 按标签划分的饼图 |
| 「比较各 Telegram 账户的响应时间」 | 分组柱状图 |
| 「本季度最繁忙的支持时段是什么时候?」 | 热力图 |
| 「2026 年每周新增了多少联系人?」 | 时间面积图 |
为什么 AI 图表构建很重要
传统的分析仪表板将您限制在预定义的视图中。如果仪表板中没有您需要的图表,您就需要导出到 CSV,打开 Excel,然后自己构建。这需要时间,等图表做好时,数据可能已经过时了。
使用 AI 图表构建:
- 无需技术技能 — 不需要 SQL、不需要公式、不需要数据透视表
- 即时结果 — 图表在几秒钟内生成,而非数小时
- 始终最新 — 图表从 CRM 中提取实时数据
- 可分享 — 将图表固定到仪表板,让整个团队都能看到
- 可迭代 — 优化您的提示以调整可视化效果,直到完全符合需求
将分析转化为可执行的洞察
旧的分析页面向您展示数据。新的分析页面向您展示洞察。区别如下:
| 旧版分析 | 新版分析 |
|---|---|
| 一段时间内的消息数量 | 消息数量 + 哪些客服推动了最多的外展 |
| 平均响应时间 | 响应时间 + SLA 违规预测 |
| 聊天分布 | 聊天分布 + 哪种账户类型产生最多工单 |
| 静态图表 | 从任何 CRM 数据动态生成的 AI 图表 |
转变在于:从「发生了什么」到「这意味着什么以及该怎么做」。
按团队类型划分的使用场景
支持团队
- 按客服跟踪工单解决时间,以识别辅导机会
- 通过自动违规警报实时监控 SLA 合规性
- 按时段可视化工单量,以优化排班
销售团队
管理层
- 无需索要报告即可获得团队整体活动概览
- 使用对领导层最重要的指标构建高管仪表板
- 通过列编辑频率跟踪 CRM 使用率
开始使用新版分析
重新设计的分析仪表板正在向所有 Entergram 工作区推出。无需设置 — 您的现有数据会自动填充到新的默认统计中。
要使用 AI 图表构建器:
- 打开工作区中的分析页面
- 点击「创建图表」
- 用自然语言输入您的问题
- 审查并保存生成的图表到仪表板
有关我们分析功能的更多信息,请访问 Telegram 分析产品页面。
Feb 19, 2026 · 11 分钟阅读