22 — Dashboard, Analytics et Exports
1. Objectif métier
Section titled “1. Objectif métier”Piloter la performance opérationnelle via KPI, analytics campagnes/opérateurs et exports exploitables.
2. Qui utilise ce module (admin/operator)
Section titled “2. Qui utilise ce module (admin/operator)”admin: analyse, priorise et ajuste les processus.operator: suit ses performances et la charge conversationnelle.
3. Prérequis
Section titled “3. Prérequis”- Données opérationnelles suffisantes (messages, commandes, RDV, campagnes).
- Périodes d’analyse définies (
today,7d,30d).
4. Procédure pas-à-pas (orientée actions produit)
Section titled “4. Procédure pas-à-pas (orientée actions produit)”- Ouvrir le dashboard et choisir la période.
- Analyser les KPI principaux et les éléments d’attention.
- Consulter analytics opérateurs sur une fenêtre donnée.
- Consulter analytics campagne après envoi.
- Exporter les rendez-vous (CSV) si besoin de reporting externe.
5. Scénarios concrets (minimum 2)
Section titled “5. Scénarios concrets (minimum 2)”- Scénario A: baisse du taux de complétion RDV, action corrective sur scripts opérateurs.
- Scénario B: campagne faible en lecture, ajustement ciblage/template.
6. Erreurs fréquentes et résolution
Section titled “6. Erreurs fréquentes et résolution”- KPI interprétés hors contexte: comparer avec période précédente.
- Export incomplet: vérifier filtres date/org.
- Analytics opérateurs incohérents: contrôler plage de dates et périmètre org.
7. Bonnes pratiques et limites
Section titled “7. Bonnes pratiques et limites”- Tenir un rituel hebdomadaire de revue KPI.
- Relier chaque alerte à une action concrète.
- Éviter les décisions basées sur des volumes trop faibles.
8. Référence rapide (champs/statuts/modes)
Section titled “8. Référence rapide (champs/statuts/modes)”- Périodes dashboard:
today,7d,30d. - KPI typiques: volume, revenu, contacts, pending, temps de réponse.
- Exports disponibles: rendez-vous CSV.