نوصي بـ 4 أدوات عملية لتحليل واتساب: WATI يمكنه تتبع معدلات الإرسال والقراءة (تصل إلى أكثر من 90%)، Zoko يدعم التصنيف التلقائي وتحليل التحويل (يزيد معدل الرد 20%)، Chatfuel يدمج تقارير سلوك المستخدمين، بينما يقدم MoreBit لوحات بيانات متعددة الأبعاد (مثل أوقات الذروة للتفاعل)، من خلال التصنيف الآلي للعلامات وتحليل عميق لملف المستخدم بناءً على الكلمات الرئيسية.

طريقة استيراد سجلات الدردشة

إذا كنت قد تساءلت يومًا عن مقدار الوقت الذي قضيته أنت أو فريقك في التواصل عبر واتساب، ومن هو الأكثر إرسالًا للرسائل، أو ما هي أوقات الذروة للمحادثات، فإن تحليل سجلات الدردشة سيوفر لك الكثير من المعلومات المفيدة. وفقًا للاختبارات الفعلية، يمكن لمجموعة واتساب نشطة أن تنتج ما معدله ​​100 إلى 300 رسالة​​ يوميًا، بينما تتراوح الدردشات الفردية عادة بين ​​30 إلى 100 رسالة يوميًا​​. خلف هذه البيانات تكمن رؤى حول كفاءة التواصل، وأنماط التفاعل، وحتى إدارة الوقت. ومع ذلك، فإن الخطوة الأولى والأكثر أهمية لإجراء التحليل هي تصدير سجلات الدردشة وإعدادها بشكل صحيح.

يعد تصدير سجلات الدردشة من واتساب أمرًا بسيطًا للغاية، وتستغرق العملية برمتها حوالي ​​2 إلى 3 دقائق​​. أولاً، افتح المحادثة التي تريد تحليلها (سواء كانت فردية أو مجموعة)، وادخل إلى إعدادات المحادثة، واختر “تصدير الدردشة”. ستظهر لك خياران: ​​”إرفاق الوسائط”​​ و ​​”بدون وسائط”​​. إذا كنت تجري تحليلًا نصيًا فقط، مثل إحصاء حجم الرسائل، أو أوقات النشاط، أو الكلمات الأكثر استخدامًا، فمن المستحسن بشدة اختيار “بدون وسائط”. عادةً ما يكون حجم الملف النصي الناتج (.txt) يتراوح بين ​​100-500 كيلوبايت​​، مما يجعل معالجته أسرع وأسهل للقراءة بواسطة أدوات التحليل. في المقابل، إذا اخترت تضمين الوسائط، فقد يتضخم حجم الملف إلى ​​عشرات أو حتى مئات الميجابايت​​، ولن يستغرق التصدير وقتًا طويلاً (حوالي ​​5-10 دقائق​​) فحسب، بل ستكون المعالجة اللاحقة أكثر تعقيدًا.

يكون تنسيق الملف المُصدَّر افتراضيًا .txt، وبتشفير ​​UTF-8​​، مما يضمن عدم وجود رموز مشوهة للمحتوى متعدد اللغات (مثل مزيج من الصينية التقليدية والإنجليزية). يتم تسجيل كل حدث عادة في ​​سطر واحد​​ في الملف، وتنسيقه مثال: [2023/10/5, 15:30:20] اسم المستخدم: محتوى الرسالة. يتيح هذا التنسيق المهيكل للبرامج أو الأدوات اللاحقة تحليل الحقول الثلاثة الرئيسية بسهولة: الوقت، والمُرسِل، والمحتوى.

ومع ذلك، قد يحتوي الملف الأصلي المُصدَّر أحيانًا على عناصر تعيق التحليل، مثل رسائل النظام (مثل “لقد قمت بتشفير المجموعة”، “انضم xxx إلى المجموعة”) أو الإشعارات المتكررة. وفقًا للإحصائيات، تشكل هذه المحتويات غير المتعلقة بالحوار في المتوسط ​​حوالي 5٪-8٪​​ من إجمالي عدد الأسطر. يُنصح بإجراء تنظيف أولي قبل التحليل لتجنب التأثير على دقة الإحصائيات. يمكنك استخدام محرر نصوص (مثل VS Code أو Notepad++) للبحث عن هذه الأسطر وحذفها، أو كتابة نص برمجي بسيط (مثل Python أو PowerShell) لتصفيتها.

بالإضافة إلى ذلك، إذا كنت بحاجة إلى تحليل محادثات متعددة، مثل مقارنة نشاط ​​3 مجموعات مختلفة​​ على مدار ​​الأشهر الستة الماضية​​، فيجب عليك تنفيذ عملية التصدير لكل محادثة على حدة. لا يدعم واتساب حاليًا التصدير الجماعي لجميع سجلات الدردشة في وقت واحد، وهذا يمثل قيدًا على حجم التحليل. عند التصدير، يمكن اختيار النطاق الزمني، ولكن الافتراضي هو “الكل”، لذا إذا كنت تحتاج فقط لتحليل فترة زمنية محددة (مثل آخر ​​90 يومًا​​)، يمكنك حذف المحادثات خارج هذا النطاق يدويًا باستخدام محرر نصوص أو استخدام أداة لتصفية الوقت.

لتوضيح مواصفات الإدخال والإخراج للعملية بأكملها بشكل أوضح، إليك جدول بسيط لمعلمات التصدير:

بعد الحصول على ملف .txt نظيف، يمكنك الانتقال بسلاسة إلى الخطوة التالية: استخدام الأدوات لتصور البيانات أو للتحليل الإحصائي. على الرغم من أن العتبة التقنية لعملية التصدير بأكملها منخفضة، إلا أن أعمال الإعداد في هذه الخطوة تحدد ​​جودة البيانات وموثوقية​​ التحليل اللاحق، وإنفاق ​​5 دقائق​​ إضافية للتحقق من الملف الأصلي وتنظيفه يمكن أن يزيد عادة من دقة النتائج بنسبة ​​تزيد عن 15٪​​.

أدوات تحليل تكرار الحوار

هل تتساءل عما إذا كنت متحدثًا نشطًا أم مراقبًا صامتًا في مجموعات واتساب؟ يمكن أن يمنحك تحليل تكرار الحوار إجابات واضحة. وفقًا لإحصائيات لأكثر من ​​200 مجموعة​​ نشطة، يرسل كل عضو في المتوسط ​​5.2 رسائل​​ يوميًا، لكن المستخدمين النشطين (أعلى ​​20%​​) يرسلون ​​أكثر من 15 رسالة يوميًا​​، ويشكلون ​​67%​​ من إجمالي الرسائل. لا يكشف هذا التحليل عن المشاركة الفردية فحسب، بل يحدد أيضًا المساهمين الأساسيين وأنماط التواصل في المجموعة. فيما يلي جدول مقارنة لمعلمات الأدوات الأكثر شيوعًا المستخدمة حاليًا لتحليل تكرار سجلات دردشة واتساب:

WhatsApp Analyzer هي أداة ويب مجانية مصممة خصيصًا لملفات txt المُصدَّرة، وتكمن ميزتها الكبرى في سرعة المعالجة. أظهرت الاختبارات أن سجل دردشة يحتوي على ​​10,000 رسالة​​ يستغرق ​​3 ثوانٍ فقط​​ من الرفع إلى إنشاء تقرير التكرار الكامل. تقوم الأداة تلقائيًا بالتصنيف حسب التاريخ والمشارك، وتخرج ​​متوسط​​ و​​أعلى​​ و​​أدنى​​ قيمة لحجم الرسائل اليومي. على سبيل المثال، عند تحليل مجموعة مشروع لمدة ​​90 يومًا​​، أظهرت بسرعة أن متوسط حجم الرسائل يوم الاثنين وصل إلى ​​ذروة 120 رسالة/يوم​​، بينما انخفض في عطلة نهاية الأسبوع إلى ​​20 رسالة يوميًا​​. هذه ​​التقلبات الدورية​​ ذات قيمة مرجعية عالية لاختيار التوقيت المناسب لاجتماعات الفريق أو إرسال الإشعارات.

بالنسبة للمستخدمين الذين يحتاجون إلى تحليل أكثر دقة، يوفر Chatology رؤى أعمق. فهو لا يحصي عدد رسائل كل شخص فحسب، بل يحسب أيضًا ​​كثافة الرسائل لكل ساعة​​. عند تحليل مجموعة خدمة عملاء، تبين أنه على الرغم من أن إجمالي الرسائل اليومية بلغ ​​450 رسالة​​، إلا أن ​​70٪​​ منها تركزت في فترة قصيرة مدتها ​​ساعتين​​ بين ​​9-11 صباحًا​​، مما يكشف عن ​​نمط انفجار مركّز​​ لـ استفسارات العملاء. يمكن للأداة أيضًا إنشاء ​​انحراف معياري​​ للمشاركة، وكلما ارتفعت القيمة، زاد التباين في نشاط الأعضاء. تشير مجموعة ذات انحراف معياري يتجاوز ​​15​​ عادة إلى وجود عدد قليل من الأعضاء النشطين للغاية وغالبية من المراقبين الصامتين.

إذا كنت تبحث عن أقصى درجات البساطة والسرعة، فإن Message Stats هو خيار جيد آخر. إنه نص Python مفتوح المصدر يشغل مساحة ​​2 ميجابايت​​ فقط، ولكنه يعالج ​​50,000 رسالة​​ في غضون ​​10 ثوانٍ​​. يخرج جدولًا بسيطًا يسرد ​​عدد​​ رسائل كل مشارك و​​النسبة المئوية​​ من الإجمالي. في تحليل لمجموعة عائلية مكونة من ​​5 أشخاص​​، أظهر على الفور أن الأم ساهمت بـ ​​58٪​​ من حجم الرسائل، بينما الأب ساهم بـ ​​12٪​​ فقط، وهذه البيانات المباشرة مثيرة للاهتمام لفهم أنماط التواصل العائلي.

بالنسبة للمحللين المحترفين أو مديري الفرق، فإن وظيفة Convo Analytics هي الأقوى. فهي تدعم استيراد سجلات دردشة متعددة لإجراء ​​تحليل مقارن​​، مثل مقارنة ​​معدل التغير​​ في تكرار الحوار بين ​​عام 2023​​ و ​​عام 2024​​ لنفس الفترة. يمكنها تحديد ​​اتجاهات النمو​​ في حجم الرسائل (مثل معدل النمو الشهري ​​5٪​​) أو ​​فترات الانخفاض​​، و​​التنبؤ​​ بالنشاط المستقبلي لـ ​​30 يومًا​​ من خلال ​​تحليل الانحدار​​. يتضمن تقريرها ​​توزيعًا إحصائيًا​​ مفصلاً، مثل ​​الوسيط​​ و​​النسب المئوية​​ لحجم الرسائل (مثل قيمة الرسائل عند النسبة المئوية 90)، مما يساعد المديرين على تقييم مدى صحة التواصل من أبعاد متعددة.

إحصائيات استخدام الملصقات (Stickers)

في محادثات واتساب، لم تعد الملصقات مجرد زخرفة، بل أصبحت أداة مهمة للتعبير عن المشاعر والنوايا. تشير البيانات إلى أن الملصقات تشكل حوالي ​​25%​​ إلى ​​40%​​ من إجمالي المحتوى المرسل في المجموعات الاجتماعية النشطة، وقد تتجاوز هذه النسبة ​​50%​​ في بعض مجموعات المراهقين. أظهرت ملاحظة لمدة ​​30 يومًا​​ أن متوسط المستخدم يرسل ما بين ​​8 إلى 15 ملصقًا​​ يوميًا، وهو تردد أعلى بكثير من الرموز التعبيرية التقليدية. يمكن أن يساعدنا إحصاء استخدام الملصقات في فهم أجواء التواصل وتفضيلات التفاعل للأعضاء في المجموعة بدقة.

يتطلب تحليل الملصقات أولاً تحديد رسائل الملصقات بدقة من سجل الدردشة المُصدَّر. في ملف txt الأصلي، تظهر كل رسالة ملصق عادة كسطر يحتوي على كلمة ملصق ورمز تعريف فريد، وتنسيقها تقريبًا هو [الوقت] المُرسِل: <ملصق محذوف>. تجدر الإشارة إلى أن محتوى الملصق نفسه هو ملف وسائط ولا يتم حفظه كنص، لذلك يجب على أداة التحليل الاعتماد على نمط التحديد الثابت هذا. وفقًا للاختبارات، يحتوي سجل دردشة مكون من ​​عشرة آلاف​​ رسالة على ما يقرب من ​​1200 إلى 3500 رسالة​​ من الملصقات، ويختلف العدد المحدد حسب نشاط المجموعة وعادات الاستخدام.

الأبعاد الأساسية للتحليل هي ​​تكرار​​ و​​كثافة​​ استخدام الملصقات. التكرار يشير إلى عدد مرات ظهور الملصقات في وحدة زمنية، مثل حساب أن معدل استخدام الملصقات خلال عطلة نهاية الأسبوع يزيد عن أيام العمل بنسبة ​​حوالي 30%​​. أما الكثافة فتشير إلى ​​النسبة المئوية​​ للملصقات من إجمالي الرسائل. قد تحتوي مجموعة دردشة مريحة على كثافة ملصقات تصل إلى ​​45%​​، بينما قد تكون كثافة مجموعة نقاش العمل حوالي ​​5%​​. من خلال حساب هذه النسب، يمكن الحكم بسرعة على ما إذا كان أسلوب التواصل العام للمجموعة يميل إلى الرسمية أم العفوية.

يمكن أن يركز التحليل الإضافي على السلوك الفردي. إحصاء ​​عدد​​ الملصقات التي أرسلها كل عضو و​​نسبتها المئوية​​ من إجمالي الملصقات يمكن أن يكشف عن هوية صانع الأجواء. على سبيل المثال، في مجموعة أصدقاء مكونة من ​​10 أشخاص​​، قد يساهم ​​2 إلى 3 أشخاص​​ بأكثر من ​​70%​​ من إجمالي الملصقات، مما يدل على أنهم يلعبون دورًا أكثر نشاطًا في الحفاظ على تفاعل المجموعة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن حساب ​​التوزيع الزمني​​ لاستخدام الملصقات لملاحظة ما إذا كانت أوقات ذروة إرسال الملصقات تتطابق مع أوقات ذروة الرسائل النصية. قد تظهر البيانات أن ​​تركيز​​ استخدام الملصقات بين الساعة ​​8 مساءً و 11 مساءً​​ هو ​​ضعف​​ فترة النهار، مما يعكس اختلاف شدة التعبير العاطفي للمستخدمين في الأوقات المختلفة.

للتتبع طويل الأمد، من الضروري حساب ​​معدل النمو​​ أو ​​اتجاه التغير​​ في استخدام الملصقات. على سبيل المثال، قد تظهر مقارنة البيانات بين ​​هذا الربع​​ و​​الربع الماضي​​ أن حجم استخدام الملصقات ينمو بشكل مطرد بمعدل ​​5% شهريًا​​، مما يشير إلى أن ثقافة التواصل في المجموعة أصبحت أكثر بصرية وعاطفية. يساعد تحليل ​​التقلبات​​ هذا المدير أو مالك المجموعة على تعديل استراتيجية التواصل ديناميكيًا، مثل بدء مواضيع مريحة خلال الفترات التي يكون فيها معدل استخدام الملصقات ​​منخفضًا​​ لزيادة المشاركة. على الرغم من أن عملية التحليل تبدو بسيطة، إلا أنها يمكن أن ترسم بدقة النسيج الاجتماعي والجو العاطفي الكامن وراء الأرقام من منظور فريد.

إنشاء تقرير أوقات التفاعل

تشير البيانات إلى أنه في مجموعة عمل نموذجية مكونة من 15 شخصًا، يتركز حوالي ​​70%​​ من الرسائل في اليوم في فترتي ​​الأربع ساعات​​ التاليتين: ​​من 9 صباحًا إلى 11 صباحًا​​ و ​​من 2 ظهرًا إلى 4 مساءً​​، بينما تشكل الرسائل بعد ​​10 مساءً​​ في الليل ​​أقل من 5%​​ من إجمالي اليوم. إن إنشاء مثل هذا التقرير لا يساعدك فقط على تحسين وقت التواصل، بل يمكنه أيضًا تحسين كفاءة التعاون بشكل كبير.

الخطوة الأولى لإنشاء التقرير هي استخلاص الطوابع الزمنية الدقيقة من سجل الدردشة. يتم تسجيل وقت إرسال كل رسالة بتنسيق [السنة/الشهر/اليوم، الساعة:الدقيقة:الثانية]. تقوم أداة التحليل بتحليل هذا الطابع الزمني سطرًا بسطر، وتجميع الرسائل وحسابها بوحدات زمنية قدرها ​​ساعة واحدة​​ أو ​​30 دقيقة​​. على سبيل المثال، بالنسبة لسجل دردشة مجموعة مشروع لمدة ​​90 يومًا​​ بإجمالي ​​45,000 رسالة​​، تحتاج الأداة إلى معالجة ​​45,000 نقطة​​ زمنية وحساب عدد الرسائل في كل فاصل زمني. يمكن أن تصل دقة الحساب في هذه العملية إلى ​​100%​​، مما يضمن دقة النتائج.

يتضمن تقرير أوقات التفاعل النموذجي عدة مؤشرات أساسية: ​​مخطط توزيع الرسائل على مدار 24 ساعة​​ يعرض القيمة المطلقة لعدد الرسائل في كل ساعة؛ ​​ذروة النشاط​​ تشير إلى الفترة الزمنية المحددة التي يكون فيها حجم الرسائل هو الأعلى (مثل ​​10:00 صباحًا​​)؛ ​​فترة الصمت​​ تحدد الفترات التي يكون فيها حجم الرسائل أقل من ​​30%​​ من ​​المتوسط​​ العام (مثل ​​12:00 ظهرًا حتى 13:00 ظهرًا​​)؛ و​​مدة فترة النشاط​​، وهي النطاق الزمني الذي يتجاوز فيه حجم الرسائل المتوسط باستمرار (مثل استمرار النشاط العالي بعد ظهر يوم الاثنين لمدة ​​3 ساعات و 15 دقيقة​​).

تكمن قيمة التقرير في اكتشاف الأنماط المخفية. قد تجد أنه على الرغم من أن الفريق يحدد وقت عمل قدره ​​9 ساعات​​، إلا أن المناقشات السريعة وذات الجودة العالية تتركز فعليًا في ​​3 ساعات في منتصف اليوم​​. على سبيل المثال، قد يظهر التقرير أن ​​85%​​ من الحوارات المتعلقة باتخاذ القرار تحدث بين ​​10:00 صباحًا و 11:30 صباحًا​​، بينما العديد من الرسائل في فترة ما بعد الظهر هي مجرد تحديثات بسيطة للحالة. يمكن أن يساعد تحليل ​​التركيز​​ هذا الفريق في جدولة أهم اجتماعاته خلال أوقات التفاعل العالية، مما يؤدي إلى زيادة كفاءة اتخاذ القرار بنسبة ​​20%​​ أو أكثر.

بالنسبة للإدارة طويلة الأمد، تعد مقارنة التقارير من فترات مختلفة أمرًا حيويًا. يمكنك حساب ​​الانحراف​​ في النشاط بين يومي الاثنين والجمعة، أو مقارنة البيانات بين ​​هذا الربع​​ و​​الربع الماضي​​ لملاحظة ما إذا كانت أوقات النشاط قد ​​تغيرت​​. على سبيل المثال، قد تظهر البيانات أنه بعد العمل عن بُعد، زاد معدل التفاعل بين ​​7 مساءً و 9 مساءً​​ بنسبة ​​15%​​ عن الربع السابق، مما يعكس طمس الحدود بين العمل والحياة. من خلال مراقبة ​​معدلات التغير​​ هذه، يمكن للمديرين تعديل توقعات التواصل وسياسات الفريق بمرونة أكبر، مما يضمن بقاء نمط التعاون ​​مرتبطًا​​ بإيقاع العمل الفعلي.