Chez IT-WINGS, nous proposons différents services dans le domaine de l’analyse numérique. Un exemple récent et intéressant a été le projet d’une agence de recrutement autrichienne. L’objectif était d’optimiser les processus en analysant les protocoles téléphoniques des collaborateurs afin de mieux comprendre le rapport coût/bénéfice de leurs appels de placement.
Qu'est-ce que NFON ?
NFON est un système téléphonique hébergé/basé sur le cloud que notre client utilise pour mettre en place son réseau téléphonique. Ce service offre de nombreuses fonctionnalités pour la prospection commerciale, comme les appels téléphoniques et vidéo, le partage d’écran, les conférences et bien plus encore. Une fonction importante pour notre client était l’enregistrement des appels téléphoniques.
L’utilisateur peut se connecter à son compte NFON et télécharger un rapport mensuel des appels téléphoniques, qui contient des données sur le recruteur, les clients, le temps et le coût par minute.
Au moment du projet, NFON ne disposait pas encore d’une API permettant de télécharger les données de manière automatisée. La seule façon d’obtenir ces données était de les télécharger manuellement via le portail de service.
Qu'est-ce qu'un cronjob ?
Cron est une fonction de ligne de commande présente sur les systèmes de type UNIX (certaines distributions Linux) et les systèmes dotés de fonctionnalités UNIX (Windows). Cron permet de définir des tâches planifiées (appelées Cron-Jobs) qui seront exécutées par un fichier script à une heure donnée.
Il existe de nombreuses possibilités pour configurer une tâche Cron. Nous avons opté pour une implémentation Windows avec l’interface d’invite de commande. Nous l’avons créée selon l’exemple suivant pour exécuter notre script une fois par jour.
Le script que nous avons exécuté ouvre chaque jour le site web de NFON et se connecte avec les données d’accès de notre client. Ensuite, le script télécharge le rapport du mois en cours au format CSV.
Le script télécharge les données du fichier .csv dans une feuille Google, mais il est important que seules les données les plus récentes soient téléchargées, celles qui ne sont pas encore présentes dans la feuille Google. Le format des données est le suivant :
Après avoir extrait les données du site web et les avoir enregistrées dans Google Sheet, nous pouvons les connecter à l’outil de visualisation de données Klipfolio à l’aide d’une fonction de connecteur déjà existante.
Qu'est-ce que Klipfolio ?
Klipfolio est un service de visualisation de données basé sur le web. L’avantage principal de Klipfolio est le grand choix de visualisations, l’interface conviviale et facile à utiliser et les connecteurs déjà existants vers de nombreuses sources de données (par exemple Google Drive, où nous avons stocké nos données).
Nous avons connecté notre Google Sheet avec les données des protocoles téléphoniques de NFON à Klipfolio.
Nous avons ensuite créé un tableau de bord avec nos données d’historique téléphonique. Le principal intérêt de notre client était de voir combien de temps duraient les appels téléphoniques, et surtout s’ils étaient plus ou moins longs (moins de 90 secondes). Ils voulaient également voir les appels téléphoniques par semaine, par mois et par année, ainsi que par recruteur.
Notre client voulait un diagramme à barres qui ne montre que le mois en cours et un tableau qui montre tous les mois avec les données qui étaient déjà disponibles. Le processus pour créer cette visualisation spéciale a été le suivant :
- Création d’un tableau masqué dans lequel sont classés la date, l’ID du recruteur et le temps d’appel inférieur à 90 secondes.
Nous avons sélectionné les colonnes pour la date (B:B) et le temps d’appel (K:K). La fonction Slice supprime uniquement la première ligne, qui n’est qu’un en-tête.
Nous avons fait de même pour les colonnes de l’ID du recruteur et de l’heure d’appel.
2. Création d’une série distincte pour chaque Recruteur sur la base de l’ID :
Dans Klipfolio, une visualisation est composée de séries, une série représentant un élément d’une visualisation (par ex. une barre dans un diagramme à barres). Il est nécessaire d’écrire un code pour chaque série afin de construire correctement la visualisation.
Nous avons créé une série de données pour chaque recruteur, tant pour le diagramme à barres que pour le tableau. Nous avons utilisé ce que l’on appelle la « fonction principale » de Klipfolio pour créer les séries de données.
Cette fonction de recherche se compose de trois parties :
- Dans la première ligne, dans laquelle nous ajoutons la série d’axes X, nous avons sélectionné le mois de la date d’aujourd’hui. (Dans la visualisation, nous avons inversé les axes X et Y pour une meilleure lisibilité)
-
- sur la deuxième ligne, les données sont regroupées de manière à correspondre au format indiqué sur l’axe des abscisses, filtrées uniquement en fonction des identifiants des recruteurs.
- sur la troisième ligne, le même regroupement et le même filtrage sont effectués, avec en plus le comptage du nombre d’appels au sein de ces regroupements. Par exemple, cette fonction compterait le nombre d’appels en un mois pour cet ID spécifique.
Le même processus a été effectué pour le tableau, à la différence que nous avons sélectionné tous les mois sur la première ligne au lieu de filtrer uniquement sur le mois en cours. Nous avons également répété ce processus pour l’année, le mois et la semaine pour les appels de moins et de plus de 90 secondes.
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