效能
“效能”页面用于了解客服服务是否及时、对话是否能够顺利结案，以及 AI 和人工客服如何共同承担服务工作。适合项目负责人、客服主管和运营人员定期查看。
如何使用
在页面顶部选择统计时间、时间粒度和渠道。页面会按所选范围重新统计；需要留存或进一步分析时，可导出当前筛选范围内的 CSV 数据。
页面总览
| 区块 | 您可以看到什么 | 可以用来判断什么 |
|---|---|---|
| 核心指标 | 新建对话数、已解决对话数、中位首次响应时间、解决时长中位数 | 对话是否积压，客户是否等待过久 |
| 对话业务量趋势 | 新建、已解决、已关闭对话随时间的变化 | 服务量和结案速度是否匹配 |
| 对话创建热力图 | 一周中各小时的新建对话量；可突出高峰时段 | 何时需要增加值班或调整排班 |
| 消息数量构成 | 客户消息、AI 回复和人工回复的数量趋势 | AI 与人工的承接比例是否变化 |
| 首次响应时间趋势 | 首次响应时间的中位数及高分位趋势 | 是否存在少量客户等待特别久的情况 |
| 解决耗时趋势 | 总体、AI、人工的解决耗时变化 | 哪类处理方式或哪个时段的处理变慢 |
| 人机协作对比 | AI 与人工的回复量和响应速度对比 | AI 是否有效分担服务量，人工是否承担了更多复杂问题 |
指标说明
- 新建对话数：统计期间首次创建的对话数量。
- 已解决对话数：统计期间状态变为“已解决”的对话数量。
- 中位首次响应时间（FRT）：从客户首条消息发出，到首次收到 AI 或人工回复所经过时间的中位数。数值越小，代表大多数客户等待首次回复的时间越短。
- 解决时长中位数（AHT）：从对话开始处理到解决的累计处理时间中位数。对话被重开后再次解决，会作为新的解决样本统计；已解决或已关闭后的停留时间不计入。
- 高分位响应时间：用于观察“等待特别久”的客户。例如 P95 上升，表示最慢的一小部分对话等待时间在增加，即使中位数看起来正常也需要关注。
使用建议
- 先看新建与已解决对话趋势。如果新建持续高于已解决，通常表示待处理对话可能在累积。
- 再看热力图和首次响应时间趋势，找出高峰时段是否同时出现响应变慢。
- 最后查看 AI/人工回复构成和人机协作对比，判断是流量变化、AI 承接变化，还是人工处理能力不足导致指标波动。
不同指标按不同业务时间统计。例如，新建对话按创建时间统计，已解决对话按状态变更时间统计，因此不应将两者逐条一一对应比较。
