呼叫中心转录情感分析工作流

呼叫中心通常会记录对话用于质量控制和培训，但手动审查每个转录文本既繁琐又低效。

这个工作流自动化了对每个呼叫的情感分析，提供跨多个关键类别的结构化反馈，让管理人员能够专注于改进绩效和培训。

## ⚙️ 这个工作流做什么？

接受包含以下内容的Google表格：
– 呼叫转录文本
– 客服姓名
– 客户姓名

分析每个呼叫转录文本的多个情感维度：
– 👋 问候情感
– 🧑‍💼 客服友好度
– ❓ 问题解决情感
– 🙂 客户情感
– 👋 结束情感
– ✅ 问题是否解决（是/否）
– 添加通话中讨论的对话主题
– 基于综合分析计算总体呼叫评分

更新Google表格，包含：
– 个体情感分数
– 问题解决状态
– 最终呼叫评分

## 🔧 设置说明

### 📄 Google表格
准备包含以下列的表格：
– 转录文本
– 客服姓名
– 客户姓名

工作流会自动在新列中附加结果：
– 问候情感
– 结束情感
– 客服友好度
– 问题解决
– 客户情感
– 问题是否解决
– 总体呼叫评分（1-5分或1-10分）

### 🧠 OpenAI设置
连接OpenAI API以执行基于NLP的情感分类。
对于每个转录文本，使用结构化提示分析各个组件。

### 🧠 工作原理 – 逐步说明

1. **表格扫描** – 工作流从提供的Google表格读取行
2. **循环处理呼叫** – 对于每个转录文本，它：
– 向OpenAI发送提示以分析：
– 问候语气（友好/中性/粗鲁）
– 问题解决质量（清晰/混乱/有帮助）
– 结束情感
– 客服态度
– 客户满意度
– 问题是否解决
– 从所有因素计算综合评分
3. **更新表格** – 所有分析的数据写回Google表格

## 📊 示例输出

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1aWU28D_73nvkDMPfTkPkaV53kHgX7cg0W4NwLzGFEGU/edit?gid=0#gid=0

## 👤 谁可以使用这个？

这个工作流非常适合：

– ☎️ 呼叫中心
– 🎧 客户支持团队
– 🧠 培训与质量保证部门
– 🏢 BPO或支持供应商

如果您希望深入了解每个客户互动，这个工作流会自动提供量化的、可操作的情感指标。

## 🛠 定制想法

– 📅 添加计划运行（每日/每周）以自动分析新呼叫
– 📝 将标记或低评分呼叫导出到审查仪表板
– 🧩 与Slack或电子邮件集成，发送低分呼叫警报
– 🗂 按客服、类别或分数筛选以跟踪绩效趋势

## 🚀 准备使用？

只需连接：

– ✅ Google表格（包含转录数据）
– ✅ OpenAI API

…这个工作流将自动将您的原始呼叫转录文本转化为可操作的情感洞察。