Formation Coder avec l’IA

Statistiques : ce que le commerçant paiera pour voir

Les chiffres qui justifient l’abonnement : temps d’attente réel, heures de pointe et clients partis avant leur tour.

Module 5 · Les fonctionnalités qui font vendre

Réservé aux abonnés

Objectif du chapitre

Une page /dashboard/[queueId]/stats affiche le temps d’attente moyen, l’affluence par heure et le taux d’absence sur 7 jours. Durée : 1 h · 85 % pratique.

Prérequis : prévenir le client (chapitre 19) et la requête d’affluence du chapitre 11.

Les statistiques attendues sur la journée simulée : deux pics, à 12 h et 18 h.
Les statistiques attendues sur la journée simulée : deux pics, à 12 h et 18 h.

Étape 1 : la vue SQL

create or replace view public.queue_daily_stats with (security_invoker = true) as
select
  queue_id,
  date_trunc('day', created_at) as day,
  count(*) as tickets,
  round(avg(extract(epoch from (called_at - created_at)) / 60)) as avg_wait_minutes,
  round(100.0 * count(*) filter (where status = 'missed') / nullif(count(*), 0)) as missed_pct
from public.tickets
group by queue_id, date_trunc('day', created_at);

security_invoker = true fait respecter la RLS des tickets à la vue : chaque commerçant ne voit que ses chiffres.

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