Como analisar e exportar dados de campos customizados de contato no Construtor de Relatórios

Visão geral

O Construtor de Relatórios V2 permite analisar e exportar dados de campos customizados de contato no CloudChat, cruzando essas informações com dados das conversas.

Passo a passo

1. Acessar o Construtor de Relatórios V2

Na barra lateral, acesse a aba Relatórios e clique no último item — Construtor de Relatórios V2.

2. Criar um novo relatório

Na página inicial, clique em Novo no canto superior direito. Você verá o catálogo completo de tabelas disponíveis no CloudChat.

3. Selecionar a tabela correta

Para analisar campos customizados de contato, selecione a tabela CloudChat Conversations — a primeira opção de conversas na lista.

4. Selecionar as colunas

Com a tabela aberta, selecione as colunas desejadas. Recomendamos incluir:

• Conversation ID — identificador único de cada conversa

• Created At — data em que a conversa foi iniciada

5. Aplicar filtro de período

Para otimizar a performance e trabalhar com dados mais recentes, aplique um filtro de período na coluna Created At. Recomenda-se usar os últimos 90 dias.

6. Adicionar o campo de campos customizados de contato

Na área de colunas, pesquise por "contact" e selecione Contact Custom Fields.

Esse campo tem formato de dicionário:

• A chave é o identificador do campo customizado

• O valor é o conteúdo armazenado

Uma conversa pode ter múltiplos campos customizados, resultando em vários pares chave-valor. Exemplo:

{"customAttribute1": "valor_x", "customAttribute2": "valor_y"}

7. Usar o agente de IA para extrair o campo desejado

Clique no ícone de estrelas (✨) para abrir o agente de IA. Copie o prompt abaixo, substitua os dois campos destacados e cole no agente:

Gere uma nova coluna a partir do campo Contact Custom Fields.
O campo Contact Custom Fields é um campo do tipo texto (varchar) que pode armazenar múltiplos campos customizados do contato associado àquela conversa, em um formato similar a um dicionário, com esta estrutura: {"chave1": "valor1", "chave2": "valor2"}. Faça uma breve análise dos valores possíveis nessa coluna para ter mais contexto.
Você deve gerar uma nova coluna chamada <<INSIRA O NOME DA COLUNA DESEJADA AQUI>> com os valores do campo/chave <<INSIRA A CHAVE DESEJADA AQUI>>.

Contexto adicional:
#Você está trabalhando em um banco Redshift
#Você não deve utilizar a função JSON_VALUE nem tentar converter o campo para o tipo JSON. O usuário já explicitou que a coluna apesar de ser armazenada em um formato similar a um dicionário é do tipo texto então você não terá sucesso com funções de JSON
#Algumas vezes os valores do dicionário estão sendo encapsulados por aspas duplas "valor" e outras vezes por simples ''. Verifique se isso acontece e caso confirmado garanta que isso seja tratado

Substitua:

• <<INSIRA O NOME DA COLUNA DESEJADA AQUI>> → nome que você quer dar à nova coluna (ex.: campo_customizado_1)

• <<INSIRA A CHAVE DESEJADA AQUI>> → a chave exata como aparece nos dados (ex.: customAttribute1)

Após ajustar o prompt, envie para o agente e aguarde o processamento.

8. Visualizar e exportar os resultados

Com a análise concluída, você terá uma tabela com os dados processados. A partir daí é possível:

Exportar os dados: clique no ícone de download para fazer análises externas.

Criar gráficos no próprio construtor:

1. Remova as colunas que não serão usadas na visualização

2. Adicione uma agregação (ex.: contagem distinta de conversas por valor do campo)

3. Clique em Gráfico e configure os eixos:

   • Eixo X: campo customizado

   • Eixo Y: contagem de conversas

9. Salvar como dashboard

No canto superior direito, clique em + Dashboard para transformar a análise em um dashboard e salve na pasta da sua empresa na aba Hub/Centro. Assim qualquer um do seu time pode reutilizar o relatório a qualquer momento sem precisar recriar do zero.