您可以按产品线、支持渠道、座席资历或问题类型进行细分。例如，账单查询的通话时长激增，表明可能需要针对性地培训座席或提供自助服务工具。
在座席指导中使用通话时长分析
详细的时长数据能够突出显示哪些座席的表现持续超出或低于基准。管理人员可以将其与情绪分析或质量评分结合使用，以指导培训，从而帮助提高速度和服务质量。
利用通话时长趋势减少等待时间
通话时间越长，排队时间就越长。通过预测通话时长，劳动力管理团队可以更好地预测人员需求，减少等待时间和放弃率，从而提升体验和效率。
通话时长和客户体验
通话时长并非满意度的直接衡量标准——短通 乌拉圭 viber 电话列表 话可能很棒（快速解决），也可能很糟糕（仓促）。但像突然掉线这样的现象通常与不满意的来电者有关，因此需要进行定性跟进。
根据行业标准对通话时长进行基准测试
了解自身处境至关重要。不同行业有不同的规范——例如，技术支持电话的通话时间通常比订单确认时间要长。基准测试有助于制定切合实际的目标。
高级分析：预测通话时长
机器学习模型可以根据呼叫者历史记录、问题类别、时间或座席经验预测通话时长。这有助于制定更明智的员工决策和更合理的排队策略。
可视化通话时长数据
箱线图、直方图和热图等图表可以清晰地展现趋势。可视化工具可帮助团队快速发现峰值持续时间或异常值，从而更轻松地制定基于数据驱动的人员配置和培训决策。