wizville

Contexte utilisateur

Le contexte de l'utilisateur connecté : rôle, périmètre (établissements gérés vs réseau, catégories), vocabulaire de la marque (lexique à réutiliser dans les réponses), campagnes accessibles et fenêtre d'analyse. Compact et caché — à appeler en début de conversation.

Contexte campagne

La fiche d'identité des campagnes : questionnaire (questions, échelles, choix), indicateurs, sources d'avis des 12 derniers mois, établissements et catégories, configuration d'invitation. Une entrée par campagne dans `campaigns` — sans campaign_uuid, TOUTES celles du périmètre (10 fiches au plus par appel). Bornée et cachée — à appeler avant une analyse approfondie.

Vue d'ensemble analytique

Point d'entrée : le contexte de la session (marque, campagnes accessibles, période, périmètre) + le catalogue des univers de données et la grammaire de requête. À appeler EN PREMIER pour s'orienter.

Schéma d'un univers

Le schéma complet d'un univers pour une campagne : metrics (avec compatibilités group_by), dimensions, filtres, subsets (préfiltres sémantiques), tris et queries d'exemple. À appeler avant toute run_query non triviale. Les gros schémas sont automatiquement résumés (folders repliés) — détailler avec folders (déplie des dossiers), resources (restreint) ou detail: full.

Valeurs d'un filtre ou d'une dimension

Les valeurs sélectionnables d'un filtre d'univers ou d'une dimension (recherche + pagination) — pour les clés dont get_universe_schema plafonne les valeurs inline (place et autres fortes cardinalités).

Validation d'une requête

Valide et normalise une config de requête sans l'exécuter : éléments inconnus ou incompatibles remplacés par des défauts avec avertissements. Utile avant run_query ou get_action_link sur une config complexe.

Requête d'univers

Exécute une requête déclarative sur un univers : metrics agrégées (avec ou sans group_by), listes d'objects paginées, comparaisons de sous-populations via segments. Les valeurs reviennent NOMMÉES par clé de metric — `results` sans group_by, `rows[].results` avec ; libellés, types et échelle des scores dans meta.metrics. Sans date_begin/date_end : la fenêtre d'analyse du contexte (12 derniers mois), le même défaut que tous les autres tools ; des dates explicites sont honorées jusqu'aux 60 dernier

Résumé de satisfaction

Les KPIs de satisfaction d'une campagne sur une période : nombre d'avis, note moyenne, NPS, promoteurs/détracteurs (volumes et taux), avis avec verbatim. compare_with rejoue les mêmes KPIs sur la période de référence. Sans date_begin/date_end : la fenêtre d'analyse du contexte (12 derniers mois) — période effective toujours rejouée dans meta.date_range.

Classement

Classe les points de vente (ou une autre dimension : canal, mois…) par note moyenne, score NPS ou nombre d'avis. Chaque entrée porte son RANG, son groupe (id + nom) et les trois metrics nommées (reviews, score, nps), tronquées à `limit` : pour les moins bons, relancer avec direction: "asc" — la fin d'une liste limitée n'est PAS le bas du classement. Les groupes de moins de 10 avis sont écartés (min_reviews), leur moyenne n'étant pas comparable. Sans date_begin/date_end : la fenêtre d'analyse du

Évolution dans le temps

Note moyenne, volume d'avis et NPS groupés par période calendaire (mois par défaut) — une entrée `periods` par pas de temps, chronologique, portant la date ISO de début dans `period` et les KPIs nommés (reviews, score, nps). Les périodes de bord que la fenêtre ne couvre qu'en partie sont marquées `partial: true` (bornes réelles + fraction couverte) : leur volume n'est PAS comparable aux périodes pleines. Sans date_begin/date_end : la fenêtre d'analyse du contexte (12 derniers mois).

Thèmes sémantiques

Les sujets d'analyse sémantique avec leurs volumes de verbatims positifs, neutres et négatifs — quel que soit le mode actif de la campagne (taxonomy générée ou plan de classement supervisé). focus=irritants trie par verbatims négatifs (les principaux irritants d'abord), focus=strengths par positifs. Les ids de sujets alimentent get_verbatims(topic_id:). Sans aucune analyse sémantique active, repli sur les sujets notés du questionnaire (note moyenne par sujet, signalé en warning). Sans date_begin

Performance du questionnaire

La performance du questionnaire d'une campagne, en un appel : notes par SUJET (topics) et par QUESTION (questions). Chaque note porte son échelle — jamais supposée. Les questions à choix rendent la répartition de leurs options (volume et part des répondants), inaccessible autrement de façon agrégée. include: ["topics"] ou ["questions"] pour n'en demander qu'une, ["score_distribution"] pour ajouter la répartition par note des questions notées. Les tonalités par sujet (positif/négatif) relèvent de

Verbatims et avis

Liste paginée d'avis clients avec verbatim (texte libre, note, NPS, canal, date) — les avis sans texte libre sont exclus. Avec topic_id (id d'un sujet retourné par get_topics) : les verbatims classés sur ce sujet, tone filtrant alors la POLARITÉ du verbatim ; sans topic_id, tone filtre la satisfaction globale de l'avis (positive/neutral/negative). search fait une recherche plein texte. Le profil client (prénom, nom, email, téléphone) et les réponses au questionnaire ne sont PAS retournés par déf

Avis d'une campagne

Une page d'avis d'UNE campagne, avec les réponses détaillées au questionnaire (libellés dans `questions`) et un lien profond vers la fiche de l'avis dans la plateforme — le tool à utiliser pour agir sur des avis. only_insats limite aux insatisfactions non traitées. Le profil client n'est PAS retourné par défaut : le demander via include, et seulement si la tâche l'exige. Sans date_begin/date_end : la fenêtre d'analyse du contexte (12 derniers mois). Pour analyser (tonalité, sujet, recherche plei

Scénarios d'analyse connus

Liste les scénarios d'analyse métier connus (angles d'attaque éprouvés : bilan d'activité, irritants, benchmark…) avec leurs questions types. À consulter pour orienter une demande floue ou proposer des pistes — un guide, pas une obligation. `describe_scenario` donne le détail d'un scénario.

Détail d'un scénario d'analyse

Fiche complète d'un scénario listé par `list_scenarios` : questions types, angles d'analyse en langage naturel (quoi regarder, sous quel découpage) et presets de synthèse. Sert à structurer une analyse à la manière du scénario — les angles se traduisent ensuite en appels run_query/get_verbatims adaptés à la demande réelle.

Blocs de page de synthèse

Liste les blocs disponibles pour composer une page de synthèse WizVille (KPIs, texte, graphique, liste, citations) : leur usage, leurs entrées et leurs limites. Sert à structurer une restitution à la manière des synthèses WizVille — purement descriptif.

Préparer un export de données

Prépare un export : rend le LIEN de la vue d'export WizVille préremplie à partir d'une requête — passer le nom du tool source et la config de la requête (l'écho `query` d'un résultat précédent convient tel quel). AUCUN fichier n'est généré par ce tool : présenter le lien à l'utilisateur, qui ouvre la vue avec sa session WizVille, l'ajuste si besoin (colonnes, filtres, période) puis lance l'export depuis la vue (bouton « Lancer l'export »).

Lien d'action vers WizVille

Génère un lien profond vers WizVille pour qu'un utilisateur configure et exécute une action. Action disponible : configure_export — ouvre l'interface d'analyse (feuilles, colonnes, filtres) préremplie, d'où l'utilisateur ajuste et exporte ; passer 1 à 3 configs de requêtes (l'echo `query` d'un run_query convient tel quel). Présenter le lien à l'utilisateur — il s'ouvre avec sa session WizVille, aucun token dans l'URL. Sans date_begin/date_end : la période portée par la config passée.