# AI Agent Analytics

AI Analytics memberikan ringkasan performa AI agent dalam menjawab pesan customer, mulai dari jumlah pesan yang dikirim, penggunaan kredit, hingga seberapa sering AI berhasil menyelesaikan sesi atau melakukan handoff ke agent manusia. Data ditampilkan dalam bentuk grafik dan tabel yang mudah dipahami, serta bisa difilter berdasarkan tanggal atau inbox tertentu. Kamu juga bisa membandingkan efektivitas tiap AI agent dan mengekspor report untuk analisis lebih lanjut.

<figure><img src="/files/qKd8TzY6H9BBLrE4JqyS" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

***

**1. AI Message Sent**

Bagian ini menampilkan total pesan yang dikirim oleh AI selama periode yang dipilih, divisualisasikan dalam bentuk grafik garis. Kamu bisa melihat tren pengiriman pesan AI berdasarkan jam, misalnya kapan volume pesan sedang tinggi atau rendah.&#x20;

**2. AI Credit Use**

Di sini kamu bisa melihat total kredit AI yang terpakai dalam periode tertentu. Grafik ini membantu memahami seberapa besar pemakaian AI secara keseluruhan. Fitur filter juga tersedia untuk melihat data berdasarkan tanggal atau inbox.

**3. AI Performance Comparison**

Bagian ini menyajikan perbandingan performa antar AI agent dalam bentuk tabel. Kamu bisa melihat jumlah pesan yang dikirim, total kredit yang digunakan, berapa sesi yang ditangani langsung oleh AI, serta seberapa banyak yang perlu dialihkan ke agent manusia. Persentase handoff dan penyelesaian juga ditampilkan untuk memberikan gambaran seberapa efektif setiap AI agent dalam menangani sesi. Data ini berguna untuk evaluasi dan pengambilan keputusan terkait penggunaan AI di tim kamu.


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.cekat.ai/chat/new-analytics-session-based/ai-agent-analytics.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.