基础的指标之一是消息量和类型。追踪收发消息的绝对数量，可以全面反映客户参与度。将这些消息按类型（例如，支持查询、账单查询、服务激活请求、新套餐查询、投诉）进行分类，可以让 Airtel 了解客户使用 WhatsApp 的主要原因。某些类型告知产品团队需要关注的领域。
情绪分析至关重要。运用自然语言处理 (NLP) 将消息情绪根据不同的服务方面（网络质量、客户服务、计费、数据速度）分为正面、负面或中性，可以深入了解客户群体的情绪脉搏。例如，“充值失败”等消息中反复出现的负面情绪，会立即表明产品或系统存在问题，需要进行调查。
关键词和短语频率能够提供更细致的洞察。分析与数据包（“无限流量”、“低流量”、“速度”）、网络问题（“无信号”、“掉线”、“网速慢”）或特定服务（“漫游”、“DTH激活”、“宽带设置”）相关的常用术语，能够直接揭示用户的痛点、常见查询以及用户高度 海外数据 感兴趣的功能。这可以为产品命名、功能描述，甚至自助服务选项的设计提供参考。
客户支持聊天的响应和解决时间是直接影响客户体验的关键运营指标。特定问题的解决时间过长可能表明产品功能复杂、自助资源不足或产品需要简化。
WhatsApp 中的用户旅程地图能够洞察客户如何导航自动化流程或与人工客服互动。他们是否在某些环节遇到困难？他们是否放弃了自助服务选项而选择联系人工客服？这为 WhatsApp 平台中更直观的对话式 UI 和服务流程的设计提供了参考。
对于使用互动消息的企业，促销信息的按钮点击率和转化率（例如，点击链接升级套餐、选择新服务）直接衡量了营销工作的有效性和广告产品的吸引力。最后，与 WhatsApp 互动相关的人口统计和地理数据（在获得用户同意的情况下）可以帮助 Airtel 了解不同客户群体或地区的产品体验，从而提供定制的区域产品或网络改进。这些指标综合分析后，可以全面描绘出客户需求和行为，从而精准地指导 Airtel 的产品开发工作。