DokumentationCommerceCommerce Intelligence-Benutzerhandbuch

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Helpdesk-Berichte für Zendesk

Last update: Tue Oct 14 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Erstellt für:

  • Einsteiger
  • Fortgeschrittener
  • Admin
  • Entwickler
  • Benutzende
NOTE
Dies ist nur für Clients verfügbar, die sich im Pro befinden und die neue Architektur verwenden. Sie befinden sich auf der neuen Architektur, wenn der Abschnitt "Data Warehouse Views" verfügbar ist, nachdem Sie Manage Data in der Hauptsymbolleiste ausgewählt haben.

Die Konsolidierung Ihrer Zendesk mit Ihrer Transaktionsdatenbank ist eine hervorragende Möglichkeit, um besser zu verstehen, wie Ihre Kunden mit Ihren Vertriebs- oder Customer Success-Teams interagieren. Außerdem erfahren Sie, welche Kundinnen und Kunden Ihre Support-Plattform verwenden. Dieses Thema zeigt, wie Sie ein Dashboard einrichten, um granulare Berichte über Ihre Zendesk und die Verbindung mit Ihren Transaktionskunden zu erhalten.

Bevor Sie beginnen, verbinden Sie Ihre Zendesk. Diese Analyse enthält erweiterte berechnete Spalten.

Erste Schritte

Nachzuverfolgende Spalten

  • audits

  • _id

  • created_at

  • id

  • ticket_id

  • _updated_at

  • audits_~_events

  • _sub_id

  • _id_of_parent

  • author_id

  • field_name

  • public

  • type

  • value

  • tickets

  • _id

  • assignee_id

  • created_at

  • id

  • requester_id

  • status

  • updated_at

  • via_~_source_~_from_~_address

  • _updated_at

  • users

  • _id

  • created_at

  • emails

  • id

  • role

  • updated_at

  • _updated_at

Zu erstellende Filtersätze

  • Zendesk Tickets

    • status != deleted

  • Filter set name: Tickets we count

  • Filter set logic:

Berechnete Spalten

Zu erstellende Spalten

  • Zendesk user's

    • User is agent? (Yes/No)

    • ​

      • Column type - Same Table > Calculation

      • Input columns - role, email

      • SQL Calculation - case when Ais notNULLandA!=end-user dann Yes, wenn B nicht null ist, und B wie %@magento.com dann Yes andernfalls No Ende

      • @magento.com durch Ihre Domain ersetzen

      • Datatype - String

  • Zendesk audits_~_events

    • Definition auswählen: Joined Column

    • Create Path:

    • Many: Zendesk audits_~_events.author_id8

    • One: Zendesk users.id

    • table auswählen: Zendesk users

    • column auswählen: User is agent? (Yes/No)

    • Path: Zendesk audits_~_events.author_id = Zendesk users.id

  • Author is agent? (Yes/No)

  • Zendesk audits

    • Definition auswählen: Exists

    • Create Path:

    • Many: Zendesk audits_~_events._id_of_parent

    • One: Zendesk audits._id

    • table auswählen: Zendesk audits_~_events

    • Path: Zendesk audits_~_events._id_of_parent = Zendesk audits._id

    • Filter:

    • field_name = status

    • type = Change

    • value = solved

    • Definition auswählen: Exists

    • table auswählen: Zendesk audits_~_events

    • Path: Zendesk audits_~_events._id_of_parent = Zendesk audits._id

    • Filter: Author is agent? (Yes/No)

    • type = Comment

    • public = 1

  • Status changes to solved? (1/0)

  • Is agent comment? (1/0)

  • Zendesk Tickets

    • Definition auswählen: Joined Column

    • Create Path:

    • Many: Zendesk tickets.requester_id

    • One: Zendesk users.id

    • table auswählen: Zendesk users

    • column auswählen: email

    • Path: Zendesk tickets.requester_id = Zendesk users.id

    • Definition auswählen: Joined Column

    • table auswählen: Zendesk users

    • column auswählen: role

    • Path: Zendesk tickets.requester_id = Zendesk users.id

    • Definition auswählen: Max

    • Create Path:

    • Many: Zendesk audits.ticket_id

    • One: Zendesk tickets.id

    • table auswählen: Zendesk audits

    • column auswählen: created_at

    • Path: Zendesk audits.ticket_id = Zendesk tickets.id

    • Filter:

    • status geändert in solved = 1

    • Definition auswählen: Min

    • table auswählen: Zendesk audits

    • column auswählen: created_at

    • Path: Zendesk audits.ticket_id = Zendesk tickets.id

    • Filter:

    • Is agent comment? = 1

  • Requester's email

  • Requester's role

  • Ticket's latest solved date

  • First agent response date

  • Seconds to resolution

    • ​

      • Column type - Same Table > Date Difference

      • Ticket's latest solved date minus created_at

  • Seconds to first response

    • ​

      • Column type - Same Table > Date Difference

      • First agent response date minus created_at

  • Requester's ticket number

    • ​

      • Column type - Same Table > Event Number

      • Event Owner - requester_id

      • Event Rank - created_at

  • Ticket created_at (hour of day)

    • ​

      • Column type - „Gleiche Tabelle > Berechnung“

      • Input columns - created_at

      • SQL Calculation - to_char(A,'HH24')::int

      • Datatype - Ganzzahl

  • Ticket created_at (day of week)

    • ​

      • Column type - „Gleiche Tabelle > Berechnung“

      • Input columns - created_at

      • Calculation - to_char(A,'D')||'. '||to_char(A,'Day')

      *Datatype - String

  • customer_entity

    • Definition auswählen: Count

    • Create Path:

    • Many: Zendesk tickets.email

    • ​
      ONE: customer_entity.email

    • table auswählen: Zendesk tickets

    • Path: Zendesk tickets.email = customer_entity.email

    • Filter:

    • Tickets we count

  • User's lifetime number of support tickets requested

  • Has user filed a support ticket? (Yes/No)

    • ​

      • Column type - „Gleiche Tabelle > Berechnung“

      • Input columns - User's lifetime number of support tickets requested

      • Calculation - case when A>0 then 'Yes' else 'No' end

      • Datatype - String

  • Zendesk Tickets

    • Definition auswählen: Joined Column
    • table auswählen: customer_entity
    • column auswählen: User's lifetime number of support tickets requested
    • Path: Zendesk tickets.email = customer_entity.email

  • Requester's lifetime number of support tickets

Metriken

  • Zendeskneue Tickets

    • Tickets we count

  • In der Zendesk tickets

  • Diese Metrik führt eine Anzahl aus

  • In der Spalte id

  • Sortiert nach dem created_at Zeitstempel

  • Filter:

  • Zendeskgelöste Tickets

    • Tickets we count
    • Status IN closed, solved

  • In der Zendesk tickets

  • Diese Metrik führt eine Anzahl aus

  • In der Spalte id

  • Sortiert nach dem created_at Zeitstempel

  • Filter:

  • ZendeskUnterschiedliche Benutzer, die Tickets einreichen

    • Tickets we count

  • In der Zendesk tickets

  • Diese Metrik führt eine Anzahl unterschiedlicher Werte

  • In der Spalte requester_id

  • Sortiert nach dem created_at Zeitstempel

  • Filter:

  • Zendeskdurchschnittliche/mittlere Zeit für die Ticketauflösung

    • Tickets we count
    • Status IN closed, solved

  • In der Zendesk tickets

  • Diese Metrik führt einen Durchschnitt (oder Median) aus

  • In der Spalte Seconds to resolution

  • Sortiert nach dem created_at Zeitstempel

  • Filter:

  • Zendeskdurchschnittliche/mediane Zeit bis zum ersten Ansprechen

    • Tickets, die gezählt werden
    • Status IN geschlossen, gelöst

  • In der Zendesk tickets

  • Diese Metrik führt einen Durchschnitt (oder Median) aus

  • In der Spalte Seconds to first response

  • Sortiert nach dem created_at Zeitstempel

  • Filter:

NOTE
Stellen Sie sicher​ dass Sie alle neuen Spalten als Dimensionen zu Metriken hinzufügen bevor Sie neue Berichte erstellen.

Berichte

  • New/Open/Pending tickets

    • Metric: New Tickets
    • Filter:
    • Status IN new, open, pending

  • A: New tickets

  • Time period: All time

  • Interval: None

  • Chart Type: Scalar

  • Closed/Solved tickets

    • Metric: New Tickets
    • Filter:
    • Status IN solved, closed

  • A: New tickets

  • Time period: All time

  • Interval: None

  • Chart Type: Scalar

  • Average time to first response

    • Metric: Average time to first response

  • A: Average time to first response

  • Time period: All time

  • Interval: None

  • Chart Type: Scalar

  • Average time to resolution

    • Metric: Average time to resolution
    • Filter:
    • Status IN solved, closed

  • A: Average time to resolution

  • Time period: All time

  • Interval: None

  • Chart Type: Scalar

  • Tickets by status

    • Metric: New Tickets

  • A: New tickets

  • Time period: All time

  • Interval: Monthly

  • Group by: status

  • Chart Type: Stacked Column

  • Number of new and solved tickets

    • Metric: New Tickets

    • Metric: New Tickets

  • A: New tickets

  • B: Solved tickets

  • Time period: All time

  • Interval: Monthly

  • Chart Type: Line

  • Time to first response

    • Metric: Average time to first response

  • A: Average time to first response

  • Time period: All time

  • Interval: Monthly

  • Chart Type: Column

  • Time to resolution

    • Metric: Average time to resolution
    • Filter:
    • Status IN solved, closed

  • A: Average time to resolution

  • Time period: All time

  • Interval: Monthly

  • Chart Type: Column

  • Distinct users filing tickets

    • Metric: Distinct users filing tickets

  • A: Distinct users filing tickets

  • Time period: All time

  • Interval: Monthly

  • Chart Type: Column

  • Peak ticket days

    • Metric: New Tickets

  • A: New tickets

  • Time period: All time

  • Interval: None

  • Group by: Ticket created_at (day of week)

  • Chart Type: Pie

  • Peak ticket hours

    • Metric:New Tickets

    • Show top/bottom: Top 100% sorted by created_at (hour of the day)

  • A: New tickets

  • Time period: All time

  • Interval: None

  • Group by: Ticket created_at (hour of the day)

  • Chart Type: Pie

  • Avg LTV of users who have and have not filed tickets

    • Metric: Average lifetime revenue

  • A: Average lifetime revenue

  • Time period: All time

  • Interval: Monthly

  • Group by: User has filed a support ticket?

  • Chart Type: Column

  • Number of new users who have and have not filed tickets

    • ​
      -Metrik: Users

  • A: New users

  • Time period: All time

  • Interval: Monthly

  • Group by: User has filed a support ticket?

  • Chart Type: Column

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