# Penjelasan Fitur Analytics

Fitur Analytics di WatZap hadir sebagai alat navigasi yang memberikan visibilitas penuh terhadap kesehatan komunikasi bisnis Kamu, mulai dari performa sistem secara keseluruhan hingga efektivitas kerja individu.

Halaman Analytics ini terbagi menjadi dua pilar utama: Overview (Gambaran Besar) dan Team (Performa Agent).

### 1. Analytics Overview: Memantau Kesehatan Komunikasi

<figure><img src="https://4182233851-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5hxDGBLGZN4N69IP4zHp%2Fuploads%2FYmMmiXeIBum1tMVNFofx%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=86270e64-3ee1-4db4-95f0-8c79f0f5e94f" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Halaman ini dirancang untuk memberikan potret menyeluruh tentang bagaimana bisnis Kamu berinteraksi dengan pelanggan dalam periode waktu tertentu.

#### Metrik Utama (Top Widgets)

* **Avg First Response:** Rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk pesan pertama pelanggan dibalas. Respon pertama yang cepat adalah kunci utama konversi.
* **Avg Reply Time:** Kecepatan rata-rata tim dalam menjaga alur percakapan tetap berjalan.
* **Conversations & Resolution Rate:** Total percakapan yang masuk dan persentase berapa banyak yang berhasil diselesaikan (*Resolved*).
* **CSAT Score:** Skor rata-rata kepuasan pelanggan (bintang 1–5).

#### Memahami Tren dan Pola Chat

* **Chat Volume & Message Flow:** Grafik yang menunjukkan kapan trafik pesan masuk (*Inbound*) dan keluar (*Outbound*) sedang tinggi. Ini membantu Kamu melihat apakah komunikasi terjadi dua arah secara aktif.
* **Response Time Trend:** Visualisasi berbasis warna (Hijau, Kuning, Merah). Jika warna merah mendominasi, berarti banyak pelanggan menunggu lebih dari 10 menit untuk mendapatkan jawaban.
* **Peak Hours (Heatmap):** Tabel warna yang menunjukkan jam-jam tersibuk setiap harinya. Semakin gelap warnanya, semakin banyak chat yang masuk. Gunakan data ini untuk mengatur jadwal *shift* tim dengan lebih efisien.
* **Average Resolution Time:** Mengukur berapa lama waktu yang dibutuhkan (jam/hari) dari chat pertama masuk hingga masalah pelanggan dianggap selesai.

#### Segmentasi Pelanggan & Label

* **Contact Type:** Mengetahui rasio antara pelanggan baru (*New*) dan pelanggan lama yang kembali (*Returning*).
* **Chats by Label:** Distribusi chat berdasarkan kategori (misal: "Potensi Closing", "Need Help", atau "Complaint"). Ini sangat membantu untuk memetakan kualitas *leads* Kamu.

### 2. Analytics Team: Evaluasi Objektif Performa Agent

<figure><img src="https://4182233851-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F5hxDGBLGZN4N69IP4zHp%2Fuploads%2FuKmpovaWWKFnbscaRMwb%2Fimage.png?alt=media&#x26;token=28500cad-b14c-4a90-b1b5-26fbef9d5bd4" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Setelah memahami gambaran besarnya, menu Team memungkinkan Kamu untuk masuk lebih dalam ke performa individu. Ini adalah dasar yang adil untuk melakukan evaluasi atau pemberian *reward*.

#### Apresiasi Melalui Highlight Performa

Di bagian atas, sistem akan menampilkan agent terbaik di bidangnya:

* **Fastest Reply:** Agent paling cepat merespon.
* **Top Resolver:** Agent yang paling rajin menyelesaikan masalah hingga tuntas.
* **Most Active:** Agent yang paling sibuk menangani volume pesan terbanyak.
* **Highest CSAT:** Agent kesayangan pelanggan dengan rating tertinggi.

#### Tabel Statistik Anggota

Tabel ini menyajikan data mentah setiap agent, mulai dari jumlah pesan yang dikirim, kecepatan respon masing-masing, hingga skor CSAT individu. Kamu bisa membandingkan secara langsung siapa yang bekerja paling efektif.

#### Workload Distribution (Distribusi Beban Kerja)

Fitur ini sangat krusial bagi Manager. Melalui grafik donat ini, Kamu bisa melihat apakah beban kerja sudah terbagi rata. Jika satu agent menangani 80% chat sementara yang lain hanya 20%, sistem akan memberikan peringatan "Uneven" (Tidak Merata) agar Kamu bisa melakukan penyesuaian tim.

#### First Response Time by Hour per Member

Grafik ini menunjukkan pada jam berapa seorang agent mulai melambat. Jika ada lonjakan warna merah di jam-jam tertentu, Kamu bisa mengidentifikasi apakah itu karena beban chat yang terlalu tinggi atau kendala personal dari agent tersebut.