Poder tomar decisões baseando-se em dados é uma das maiores vantagens de usar a OmniChat. Afinal, ninguém quer ficar quebrando a cabeça para descobrir onde estão as oportunidades, não é mesmo?

Por isso oferecemos a opção de extrair relatórios com as informações mais relevantes para os seus atendimentos e vendas.

Relatório de atendimentos

Este relatório vai mostrar os atendimentos e o detalhamento de cada um. Assim você consegue saber quem é a pessoa que entrou em contato, quem atendeu, por qual canal o atendimento chegou, se passou ou não pelo bot, tempo de atendimento, etc.

Como extrair o relatório:

1 - Clique em ANÁLISE DE DADOS, e depois em RELATÓRIOS no ícone do gráfico de barras no menu lateral

2 - Selecione a opção ATENDIMENTO na lateral esquerda.

3 - Defina a data de início e de término na opção PERÍODO.

4 - Clique em NOVO RELATÓRIO.

5 - Na coluna DOWNLOAD, clique em CSV quando o seu relatório estiver disponível.

6 - Pronto! Seu relatório será baixado automaticamente para pasta padrão de downloads do seu navegador.

IMPORTANTE:

  • Dependendo da quantidade de dados que você exportar, pode levar até uma hora para enviar seu arquivo.

  • O período selecionado não deve ser maior do que 31 dias, visto que o arquivo será muito grande e poderá causar lentidão na plataforma.

  • os relatórios podem ser exportados em formato .csv (separado por vírgula) usando codificação UTF-8. Isso significa que você precisará formatar as colunas da planilha para conseguir abrir.

Como interpretar os dados?

Aqui estão os dados que você receberá:

  • id: Identificador único do atendimento na OmniChat;

  • chat_id: Identificador único da conversa na plataforma da OmniChat;

  • platorm: Plataforma de chat utilizada por quem entrou em contato;

  • platform_id: Identificador único na plataforma de chat utilizada por quem entrou em contato;

  • platform_profile_name: Nome informado no perfil de quem entrou em contato;

  • labels: Nome das etiquetas associadas à conversa. Usamos o sinal de soma (+) para indicar existência de mais de uma etiqueta na mesma conversa;

  • customer_id: Identificador único de quem entrou em contato. Ficará em branco caso não exista a associação;

  • customer_name: Nome de quem entrou em contato;

  • customer_last_name: Sobrenome de quem entrou em contato;

  • customer_accepts_marketing: Se a pessoa associada à conversa aceita receber material promocional ou material de marketing;

  • customer_email: E-mail de quem entrou em contato;

  • customer_cpf: CPF de quem entrou em contato;

  • customer_phone_area_code: DDD do telefone de quem entrou em contato;

  • customer_phone_number: Telefone de quem entrou em contato;

  • customer_birthdate: Data de nascimento de quem entrou em contato;

  • customer_company_name: Nome da empresa de quem entrou em contato;

  • customer_company_cnpj: CNPJ da empresa de quem entrou em contato;

  • customer_address_street_name: Nome da rua do endereço de quem entrou em contato;

  • customer_address_complement: Complemento da rua do endereço de quem entrou em contato;

  • customer_address_number: Número do endereço de quem entrou em contato;

  • customer_address_suburb: Bairro do endereço de quem entrou em contato;

  • customer_address_city: Cidade do endereço de quem entrou em contato;

  • customer_address_state: Estado do endereço de quem entrou em contato;

  • customer_address_country: País do endereço de quem entrou em contato;

  • customer_address_zip: CEP do endereço de quem entrou em contato;

  • customer_sales_person_username: Nome da pessoa que fez o atendimento (modo carteira);

  • created_at: Data da criação do atendimento;

  • bot_contacted_at: Data que o BOT pegou o atendimento;

  • bot_contacted_id: Identificador único do BOT que pegou o atendimento;

  • bot_forwared_at: Data/hora que o BOT encaminhou o atendimento;

  • bot_fowarded_to_team_name: Nome do time que o BOT direcionou o atendimento;

  • bot_fowarded_to_team_id: Identificador único do time que o BOT direcionou o atendimento;

  • bot_fowarded_to_sales_person_name: Nome da pessoa que o BOT direcionou o atendimento;

  • bot_fowarded_to_sales_person_id: Identificador único da pessoa que o BOT direcionou o atendimento;

  • contacted_at: Data que a pessoa recebeu/pegou o atendimento;

  • contacted_by: Username da pessoa que recebeu/pegou atendimento;

  • finished_at: Data/hora de finalização do atendimento;

  • finished_by: Username do atendente que fechou o atendimento;

  • support_rate_score: Nota dada pelo cliente ao atendimento;

  • support_rate_comment: Comentários deixados pelos clientes a respeito da nota de avaliação dada por eles;

  • closing_reason: Motivo de encerramento do atendimento assinalado por quem fez a finalização;

  • origin_channel: Canal de origem do atendimento (Ex: Facebook, Instagram, Google, API, etc);

  • origin_type: Complemento da coluna “origin_channel”, refere-se ao tipo da origem (Ex: Ads, Outbound, WaButton, Comment, Inbound, etc);

  • origin_id: Identificador do “origin”;

  • origin_url: URL da origem do lead do atendimento;

  • omnichat_url: Link para o atendimento na plataforma da OmniChat;

  • assigned_to_team_name: Nome do time que assumiu o atendimento;

  • assigned_to_team_id: identificador do time que assumiu o atendimento;

  • finished_id: Identificador do atendente que finalizou o atendimento;

  • retailer_created: Identifica se o atendimento foi gerado pelo próprio atendente. Significa que o atendimento foi criado de forma ativa - HSM ou SMS;

  • finished_by_api: Identifica se o atendimento foi finalizado de forma automática por API;

  • total_time_bot: Tempo de atendimento do bot (botForwardedAt - botContactedAt);

  • total_time: Tempo total do atendimento : FinishedAt - CreatedAt;

  • waiting_time: Tempo de espera (ContactedAt - CreatedAt);

  • waiting_time_attendance_hours: TME considerando horário de atendimento da loja. (milisegundos);

  • total_attendance_time: TMA sem considerar horário de atendimento da loja. (milisegundos);

  • total_attendance_time_attendance_hours: TMA considerando horário de atendimento da loja.(milisegundos);

  • replied_at: Data em que o atendimento foi respondido por um atendente humano;

  • replied_id: identificador do atendente que deu o “replied_by” (Coluna que indica quem respondeu o atendimento);

  • replied_by: Usuário que enviou a primeira resposta;

  • replied_message_id: Identificador da mensagem que foi respondida.

Pronto! Agora você poderá fazer uma análise dos dados e criar métricas para entender como está sendo o desempenho dos atendimentos na plataforma.

Ficou alguma dúvida? Venha falar com a gente, será um prazer ajudar.

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