API Engagement Score Workflow

Цепочка выполнения:

1. Webhook (/metric/score)

   Принимает запрос с параметрами:

   • headers.authorization - токен компании
   • query.companyId - ID компании (обязательный)
   • query.type - тип данных (всегда "all" в примере)
2. Edit Fields1

   Извлекает параметры из запроса:

   query.token = $json.headers.authorization
   query.departmentId = $json.query.departmentId
   query.type = $json.query.type
   query.paramNameMetric = $json.query.paramNameMetric

3. Postgres4

   Проверяет валидность токена:

   SELECT "companyId" FROM companies WHERE "token" = $1;

   Возвращает companyId для дальнейших запросов.

4. Merge1

   Объединяет данные из Edit Fields1 и Postgres4.

5. Code

   Вычисляет даты для анализа данных:

   Логика работы:

   1. Получает текущую дату (currentDate)
   2. Вычисляет даты:
      • calculatedDate - 6 месяцев назад
      • changeDate - 1 месяц назад
      • changeDate2 - 2 месяца назад
   3. Форматирует все даты в строки

   Пример выходных данных:

   {
     "currentDate": "2024-06-15 14:30:00",
     "calculatedDate": "2023-12-15 14:30:00",
     "changeDate": "2024-05-15 14:30:00",
     "changeDate2": "2024-04-15 14:30:00"
   }

6. Postgres get metrics 6m

   Получает данные опросов за последние 6 месяцев:

   SELECT 
       "departmentId", "paramNameMetric", "value", 
       "userId", "questionId", "surveyId", "createdAt"
   FROM "raw_survey_data"
   WHERE 
       "companyId" = $1
       AND "createdAt" > $2
       AND "questionId" <> 123

   Параметры:

   • $1 - companyId из проверки токена
   • $2 - calculatedDate (6 месяцев назад)

7. Postgres get participation

   Получает общее количество респондентов:

   SELECT SUM("total_respondents_count")::int AS respondents
   FROM surveys
   WHERE 
     "companyId" = $1
     AND "start_date" <= CURRENT_TIMESTAMP
     AND "status" != 'draft'

8. Code1

   Основная логика расчета метрик вовлеченности:

   Ключевые функции:

   1. filter_data_by_date_range - фильтрация данных по временному периоду
   2. calculate_metric_averages - расчет средних значений по метрикам и отделам
   3. calculate_department_averages - усреднение показателей по отделам
   4. calculate_overall_engagement_score - расчет общего Engagement Score
   5. calculate_enps - расчет eNPS (Employee Net Promoter Score)

   Основные метрики:

   • overallEngagementScore - общий показатель вовлеченности (0-100)
     • Высокий: ≥69
     • Средний: 50-68
     • Низкий: <50
   • engagementScoreLast150Days - показатель за последние 150 дней (с откатом на 30 дней)
   • engagementScoreChangePercentage - изменение показателя в %
   • market_avg - сравнение с рыночным эталоном (69)
   • enps_score - показатель eNPS (-100 до 100)
     • Плохой: <0
     • Нормальный: 0-29
     • Хороший: 30-69
     • Выдающийся: ≥70

   Сегментация сотрудников:

   • Невовлечённые - 0-3.3 баллов
   • Слабо вовлечённые - 3.4-6.6 баллов
   • Вовлечённые - 6.7-10 баллов
9. Merge

   Объединяет результаты расчетов и данные о participation.

10. Respond to questions/get

    Возвращает полный набор рассчитанных метрик.

Пример ответа:

[
  {
    "overallEngagementScore": 72,
    "engagementLevel": "Высокий",
    "engagementScoreLast150Days": 68,
    "engagementScoreChangePercentage": 4,
    "market_avg": 69,
    "market_avg_description": "Выше рынка на 3%",
    "market_avg_state": "good",
    "enps_score": 45,
    "enps_description": "Хороший"
  },
  {
    "engagementValues": [
      {
        "metric": "Невовлечённые",
        "count": 12,
        "percentage": 15.0,
        "description": "Сотрудники с оценками от 0 до 3.3 баллов"
      },
      {
        "metric": "Слабо вовлечённые",
        "count": 30,
        "percentage": 37.5,
        "description": "Сотрудники с оценками от 3.4 до 6.6 баллов"
      },
      {
        "metric": "Вовлечённые",
        "count": 38,
        "percentage": 47.5,
        "description": "Сотрудники с оценками от 6.7 до 10 баллов"
      }
    ]
  },
  {
    "participation": 80
  }
]