Marketing التسويق • 7 min 7 دقائق

Conversation Insights تحليل المحادثات

Automatic AI-powered topic classification and sentiment analysis on every chat conversation. تصنيف الموضوعات وتحليل المشاعر تلقائياً بالذكاء الاصطناعي على كل محادثة.

The Insights page runs a secondary AI pass on every user message to extract the topic being discussed, the sentiment of the conversation, and the key words mentioned — giving you a clear picture of what your customers actually care about.

How It Works

After each user message is answered, Mugib silently sends it to the LLM with a classification prompt. The LLM returns:

📌 Topic — a short label like "Pricing", "Refund", "Technical Issue"
😊 Sentiment — positive, neutral, or negative
📊 Sentiment Score — a number from -1.0 (very negative) to +1.0 (very positive)
🔑 Keywords — the most relevant terms extracted from the message

This happens asynchronously and does not slow down the chat response in any way.

Reading the Insights Page

Open Insights in the sidebar. You will find:

Top Topics — horizontal bar chart of the most discussed topics
Sentiment Distribution — pie chart (positive / neutral / negative)
Sentiment Trend — area chart showing daily sentiment evolution
Top Keywords — bar chart of the most frequently extracted words

Practical Uses

If "Pricing" is the top topic, consider adding a pricing FAQ or offering a live chat escalation for pricing questions.
If negative sentiment spikes on a certain day, check if there was an outage or product issue.
If recurring keywords are missing from your knowledge base, add them — this is the fastest way to reduce unanswered questions.
Combine this data with the Intelligence Dashboard Topic × Sentiment Matrix for a deeper view.

Tip: Insights classification uses the same LLM model configured for your project. Make sure your AI model profile is set up with a capable model (GPT-4o or Claude Sonnet recommended for best accuracy).

صفحة تحليل المحادثات تشغّل تحليلاً ثانوياً بالذكاء الاصطناعي على كل رسالة مستخدم لاستخراج الموضوع والمشاعر والكلمات المفتاحية — لتحصل على صورة واضحة عمّا يهتم به عملاؤك فعلاً.

كيف تعمل

بعد الإجابة على كل رسالة مستخدم، يُرسلها مجيب بصمت إلى نموذج الذكاء الاصطناعي مع prompt للتصنيف. يُعيد النموذج:

📌 الموضوع — تصنيف قصير مثل "التسعير"، "الاسترداد"، "مشكلة تقنية"
😊 المشاعر — إيجابي أو محايد أو سلبي
📊 درجة المشاعر — رقم من -1.0 (سلبي جداً) إلى +1.0 (إيجابي جداً)
🔑 الكلمات المفتاحية — أهم المصطلحات المستخرجة من الرسالة

يحدث هذا بشكل غير متزامن ولا يُبطئ استجابة الدردشة أبداً.

قراءة صفحة التحليلات

افتح تحليل المحادثات في الشريط الجانبي. ستجد:

أكثر الموضوعات — مخطط شريطي أفقي لأكثر الموضوعات نقاشاً
توزيع المشاعر — مخطط دائري (إيجابي / محايد / سلبي)
اتجاه المشاعر — مخطط مساحي يُظهر تطور المشاعر يومياً
أكثر الكلمات المفتاحية — مخطط شريطي لأكثر الكلمات تكراراً

الاستخدامات العملية

إذا كان "التسعير" هو الموضوع الأول، فكّر في إضافة FAQ للأسعار أو تصعيد المحادثات للشات المباشر.
إذا ارتفع الشعور السلبي في يوم معين، تحقق من وجود عطل أو مشكلة في المنتج.
إذا كانت الكلمات المتكررة غائبة من قاعدة معرفتك، أضفها — هذه أسرع طريقة لتقليل الأسئلة غير المُجاب عليها.
ادمج هذه البيانات مع مصفوفة الموضوع × المشاعر في لوحة الذكاء لرؤية أعمق.

نصيحة: يستخدم تصنيف التحليلات نفس نموذج AI المُعيَّن لمشروعك. تأكد من ضبط ملف نموذج AI على نموذج قوي (يُوصى بـ GPT-4o أو Claude Sonnet لأفضل دقة).

Ready to build your AI agent?

Start your free trial and put what you've learned into practice.

Start Free Trial

جاهز لبناء وكيل AI خاص بك؟

ابدأ تجربتك المجانية وطبّق ما تعلّمته.

ابدأ مجاناً