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# fact_agent_daily

> Métricas de produtividade pré-agregadas por agente por dia.

# fact\_agent\_daily

Tabela pré-agregada com as principais métricas de produtividade de cada agente por dia. Útil para relatórios executivos sem precisar escrever consultas complexas.

## Que perguntas responde?

* Quantas conversas cada agente atendeu por dia?
* Qual foi o tempo médio de primeira resposta?
* Quantas mensagens cada agente enviou?
* Quanto tempo cada agente esteve disponível?
* Qual foi a avaliação média (CSAT)?

## Colunas

| Coluna                       | Tipo       | Descrição                                                                   |
| ---------------------------- | ---------- | --------------------------------------------------------------------------- |
| `company_id`                 | Int32      | Identificador da empresa (filtrado automaticamente)                         |
| `agent_id`                   | Int32      | Identificador do agente                                                     |
| `day`                        | Date       | Dia do calendário                                                           |
| `agent_name`                 | String     | Nome completo do agente                                                     |
| `chats_handled`              | UInt32     | Conversas atendidas (agente enviou pelo menos 1 mensagem)                   |
| `chats_resolved`             | UInt32     | Conversas fechadas                                                          |
| `chats_transferred_sent`     | UInt32     | Transferências enviadas pelo agente                                         |
| `chats_transferred_received` | UInt32     | Transferências recebidas pelo agente                                        |
| `messages_sent`              | UInt32     | Total de mensagens enviadas pelo agente                                     |
| `hsm_messages_sent`          | UInt32     | Mensagens de template (HSM) enviadas                                        |
| `first_message_at`           | DateTime64 | Primeira mensagem do agente no dia. `NULL` se não enviou mensagens          |
| `last_message_at`            | DateTime64 | Última mensagem do agente no dia                                            |
| `avg_first_response_sec`     | Float64    | Tempo médio de primeira resposta (em segundos). `0` se não aplicável        |
| `avg_response_time_sec`      | Float64    | Tempo médio de resposta entre mensagens (em segundos). `0` se não aplicável |
| `avg_resolution_min`         | Float64    | Tempo médio de resolução (em minutos). `0` se não fechou conversas          |
| `csat_avg`                   | Float64    | Avaliação média (CSAT). `0` se não houve avaliações                         |
| `service_level_pct`          | Float64    | Porcentagem de conversas com primeira resposta em menos de 120 segundos     |
| `available_minutes`          | Float64    | Minutos em que o agente esteve online no dia                                |

<Note>
  Para obter a equipe do agente, cruze esta tabela com `dim_agent_tags` usando `agent_id`.
</Note>

## Consultas de exemplo

### Produtividade semanal por agente

```sql theme={null}
SELECT
    agent_name,
    sum(chats_handled) AS chats_totais,
    sum(messages_sent) AS mensagens_totais,
    round(avg(avg_first_response_sec), 0) AS primeira_resposta_seg,
    round(avg(service_level_pct) * 100, 1) AS nivel_servico_pct,
    round(sum(available_minutes) / 60, 1) AS horas_disponivel
FROM client_analytics.fact_agent_daily
WHERE day >= today() - 7
GROUP BY agent_name
ORDER BY chats_totais DESC
```

### Produtividade por equipe

```sql theme={null}
SELECT
    at.team_name,
    sum(ad.chats_handled) AS chats_totais,
    round(avg(ad.csat_avg), 2) AS csat_medio
FROM client_analytics.fact_agent_daily ad
INNER JOIN client_analytics.dim_agent_tags at ON at.agent_id = ad.agent_id
WHERE ad.day >= today() - 30
GROUP BY at.team_name
ORDER BY chats_totais DESC
```