Report helpdesk per Zendesk

Last update: Mon Aug 18 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Creato per:

Principiante
Intermedio
Amministratore
Sviluppatore
Utente

NOTE

Questa opzione è disponibile solo per i client inclusi nel piano Pro che utilizzano la nuova architettura. La nuova architettura è attiva se è disponibile la sezione Data Warehouse Views dopo aver selezionato Manage Data dalla barra degli strumenti principale.

Il consolidamento dei dati di Zendesk con il database transazionale è un modo eccellente per comprendere meglio come i clienti interagiscono con i team di vendita o di successo dei clienti. Consente inoltre di conoscere il tipo di clienti che utilizzano la piattaforma di supporto. In questo argomento viene illustrato come impostare un dashboard per ottenere rapporti granulari sulle prestazioni di Zendesk e sul tempo di connessione ai clienti transazionali.

Prima di iniziare, connettere Zendesk. Questa analisi contiene colonne calcolate avanzate.

Guida introduttiva

Colonne da tracciare

Tabella audits
_id
created_at
id
ticket_id
_updated_at
Tabella audits_~_events
_sub_id
_id_of_parent
author_id
field_name
public
type
value
Tabella tickets
_id
assignee_id
created_at
id
requester_id
status
updated_at
via_~_source_~_from_~_address
_updated_at
Tabella users
_id
created_at
emails
id
role
updated_at
_updated_at

Set di filtri da creare

Tabella Zendesk Tickets
- status != deleted
Filter set name: Tickets we count
Filter set logic:

Colonne calcolate

Colonne da creare

Tabella 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 then Yes quando B non è null e B come %@magento.com allora Yes else No end
  - Sostituisci @magento.com con il tuo dominio
  - Datatype - String
Tabella Zendesk audits_~_events
- Selezionare una definizione: Joined Column
- Create Path:
- Many: Zendesk audits_~_events.author_id8
- One: Zendesk users.id
- Seleziona table: Zendesk users
- Seleziona column: User is agent? (Yes/No)
- Path: Zendesk audits_~_events.author_id = Zendesk users.id
Author is agent? (Yes/No)
Tabella Zendesk audits
- Selezionare una definizione: Exists
- Create Path:
- Many: Zendesk audits_~_events._id_of_parent
- One: Zendesk audits._id
- Seleziona table: Zendesk audits_~_events
- Path: Zendesk audits_~_events._id_of_parent = Zendesk audits._id
- Filter:
- field_name = status
- type = Change
- value = solved
- Selezionare una definizione: Exists
- Seleziona table: 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)
Tabella Zendesk Tickets
- Selezionare una definizione: Joined Column
- Create Path:
- Many: Zendesk tickets.requester_id
- One: Zendesk users.id
- Seleziona table: Zendesk users
- Seleziona column: email
- Path: Zendesk tickets.requester_id = Zendesk users.id
- Selezionare una definizione: Joined Column
- Seleziona table: Zendesk users
- Seleziona column: role
- Path: Zendesk tickets.requester_id = Zendesk users.id
- Selezionare una definizione: Max
- Create Path:
- Many: Zendesk audits.ticket_id
- One: Zendesk tickets.id
- Seleziona table: Zendesk audits
- Seleziona column: created_at
- Path: Zendesk audits.ticket_id = Zendesk tickets.id
- Filter:
- status è cambiato in solved = 1
- Selezionare una definizione: Min
- Seleziona table: Zendesk audits
- Seleziona column: 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 meno created_at
Seconds to first response
- - Column type - Same Table > Date Difference
  - First agent response date meno 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 - "Stessa tabella > Calcolo"
  - Input columns - created_at
  - SQL Calculation - to_char(A,'HH24')::int
  - Datatype - Numero intero
Ticket created_at (day of week)
- - Column type - "Stessa tabella > Calcolo"
  - Input columns - created_at
  - Calculation - to_char(A,'D')||'. '||to_char(A,'Day')
  *Datatype - String
Tabella customer_entity
- Selezionare una definizione: Count
- Create Path:
- Many: Zendesk tickets.email
- Uno: customer_entity.email
- Seleziona table: 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 - "Stessa tabella > Calcolo"
  - Input columns - User's lifetime number of support tickets requested
  - Calculation - case when A>0 then 'Yes' else 'No' end
  - Datatype - String
Tabella Zendesk Tickets
- Selezionare una definizione: Joined Column
- Seleziona table: customer_entity
- Seleziona column: User's lifetime number of support tickets requested
- Path: Zendesk tickets.email = customer_entity.email
Requester's lifetime number of support tickets

Metriche

Zendesknuovi biglietti
- Tickets we count
Nella tabella Zendesk tickets
Questa metrica esegue Count
Nella colonna id
Ordinato per la marca temporale created_at
Filter:
Zendeskticket risolti
- Tickets we count
- Stato IN closed, solved
Nella tabella Zendesk tickets
Questa metrica esegue Count
Nella colonna id
Ordinato per la marca temporale created_at
Filter:
Zendeskutenti distinti che compilano i ticket
- Tickets we count
Nella tabella Zendesk tickets
Questa metrica esegue Count Distinct
Nella colonna requester_id
Ordinato per la marca temporale created_at
Filter:
ZendeskTempo medio/mediano di risoluzione ticket
- Tickets we count
- Stato IN closed, solved
Nella tabella Zendesk tickets
Questa metrica esegue una media (o mediana)
Nella colonna Seconds to resolution
Ordinato per la marca temporale created_at
Filter:
ZendeskTempo medio/mediano alla prima risposta
- Ticket conteggiati
- stato IN chiuso, risolto
Nella tabella Zendesk tickets
Questa metrica esegue una media (o mediana)
Nella colonna Seconds to first response
Ordinato per la marca temporale created_at
Filter:

NOTE

Assicurati di aggiungere tutte le nuove colonne come dimensioni alle metriche prima di creare nuovi rapporti.

Rapporti

New/Open/Pending tickets
- Metric: New Tickets
- Filter:
- Stato IN new, open, pending
Metrica A: New tickets
Time period: All time
Interval: None
Chart Type: Scalar
Closed/Solved tickets
- Metric: New Tickets
- Filter:
- Stato IN solved, closed
Metrica A: New tickets
Time period: All time
Interval: None
Chart Type: Scalar
Average time to first response
- Metric: Average time to first response
Metrica 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:
- Stato IN solved, closed
Metrica A: Average time to resolution
Time period: All time
Interval: None
Chart Type: Scalar
Tickets by status
- Metric: New Tickets
Metrica 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
Metrica A: New tickets
Metrica B: Solved tickets
Time period: All time
Interval: Monthly
Chart Type: Line
Time to first response
- Metric: Average time to first response
Metrica A: Average time to first response
Time period: All time
Interval: Monthly
Chart Type: Column
Time to resolution
- Metric: Average time to resolution
- Filter:
- Stato IN solved, closed
Metrica A: Average time to resolution
Time period: All time
Interval: Monthly
Chart Type: Column
Distinct users filing tickets
- Metric: Distinct users filing tickets
Metrica A: Distinct users filing tickets
Time period: All time
Interval: Monthly
Chart Type: Column
Peak ticket days
- Metric: New Tickets
Metrica 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)
Metrica 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
Metrica 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
- Metric: Users
Metrica A: New users
Time period: All time
Interval: Monthly
Group by: User has filed a support ticket?
Chart Type: Column

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