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[PaaS のみ]{class="badge informative" title="Adobe Commerce on Cloud プロジェクト（Adobeが管理する PaaS インフラストラクチャ）およびオンプレミスプロジェクトにのみ適用されます。"}

Zendesk のヘルプ デスク レポート

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

作成対象：

  • 初心者
  • 中級
  • 管理者
  • 開発者
  • ユーザー
NOTE
これは、Pro プラン上で新しいアーキテクチャを使用しているクライアントでのみ使用できます。 メインのツールバーから Data Warehouse Views を選択した後で「Manage Data」セクションを使用できる場合は、新しいアーキテクチャを使用できます。

Zendesk データをトランザクションデータベースと統合することは、顧客がセールスチームやカスタマーサクセスチームとどのようにやり取りしているかを深く理解するための優れた方法です。 また、サポートプラットフォームを使用している顧客のタイプを把握するのにも役立ちます。 このトピックでは、ダッシュボードを設定して、Zendesk のパフォーマンスに関する詳細なレポートを取得し、トランザクション顧客と結び付ける方法を示します。

開始する前に、Zendesk を接続します。 この分析には 高度な計算列が含まれています。

はじめに

追跡する列

  • audits テーブル

  • _id

  • created_at

  • id

  • ticket_id

  • _updated_at

  • audits_~_events テーブル

  • _sub_id

  • _id_of_parent

  • author_id

  • field_name

  • public

  • type

  • value

  • tickets テーブル

  • _id

  • assignee_id

  • created_at

  • id

  • requester_id

  • status

  • updated_at

  • via_~_source_~_from_~_address

  • _updated_at

  • users テーブル

  • _id

  • created_at

  • emails

  • id

  • role

  • updated_at

  • _updated_at

作成するフィルターセット

  • Zendesk Tickets テーブル

    • status != deleted

  • Filter set name: Tickets we count

  • Filter set logic:

計算される列

作成する列

  • Zendesk user's テーブル

    • User is agent? (Yes/No)

    • ​

      • Column type - Same Table > Calculation

      • Input columns - role、email

      • SQL Calculation - case when Ais notnullandA!=end-user 次に、Yes が B でない場合は null を B し、%@magento.com のような場合は Yes を No します

      • @magento.com をお使いのドメインに置き換えます

      • Datatype - String

  • Zendesk audits_~_events テーブル

    • 定義を選択：Joined Column

    • Create Path:

    • Many: Zendesk audits_~_events.author_id8

    • One: Zendesk users.id

    • table を選択：Zendesk users

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

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

  • Author is agent? (Yes/No)

  • Zendesk audits テーブル

    • 定義を選択：Exists

    • Create Path:

    • Many: Zendesk audits_~_events._id_of_parent

    • One: Zendesk audits._id

    • table を選択：Zendesk audits_~_events

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

    • Filter:

    • field_name = status

    • type = Change

    • value = solved

    • 定義を選択：Exists

    • table を選択：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 テーブル

    • 定義を選択：Joined Column

    • Create Path:

    • Many: Zendesk tickets.requester_id

    • One: Zendesk users.id

    • table を選択：Zendesk users

    • column を選択：email

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

    • 定義を選択：Joined Column

    • table を選択：Zendesk users

    • column を選択：role

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

    • 定義を選択：Max

    • Create Path:

    • Many: Zendesk audits.ticket_id

    • One: Zendesk tickets.id

    • table を選択：Zendesk audits

    • column を選択：created_at

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

    • Filter:

    • status が solved = 1 に変更されました

    • 定義を選択：Min

    • table を選択：Zendesk audits

    • column を選択：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 マイナス created_at

  • Seconds to first response

    • ​

      • Column type - Same Table > Date Difference

      • First agent response date マイナス 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 – 「同じテーブル/計算」

      • Input columns - created_at

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

      • Datatype – 整数

  • Ticket created_at (day of week)

    • ​

      • Column type – 「同じテーブル/計算」

      • Input columns - created_at

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

      *Datatype - String

  • customer_entity テーブル

    • 定義を選択：Count

    • Create Path:

    • Many: Zendesk tickets.email

    • ​
      One: customer_entity.email

    • table を選択：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 – 「同じテーブル/計算」

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

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

      • Datatype - String

  • Zendesk Tickets テーブル

    • 定義を選択：Joined Column
    • table を選択：customer_entity
    • column を選択：User's lifetime number of support tickets requested
    • Path: Zendesk tickets.email = customer_entity.email

  • Requester's lifetime number of support tickets

指標

  • 新 Zendeskいチケット

    • Tickets we count

  • Zendesk tickets のテーブル内

  • このメトリックは、カウント を実行します。

  • id 列

  • created_at タイムスタンプで並べ替え

  • Filter:

  • Zendeskチケットを解決しました

    • Tickets we count
    • ステータス closed, solved

  • Zendesk tickets のテーブル内

  • このメトリックは、カウント を実行します。

  • id 列

  • created_at タイムスタンプで並べ替え

  • Filter:

  • ZendeskDistinct ユーザーがチケットを申請する

    • Tickets we count

  • Zendesk tickets のテーブル内

  • このメトリックは 個別カウント を実行します。

  • requester_id 列

  • created_at タイムスタンプで並べ替え

  • Filter:

  • Zendesk平均/チケット解決時間の中央値

    • Tickets we count
    • ステータス closed, solved

  • Zendesk tickets のテーブル内

  • この指標は、平均（または中央値） を実行します。

  • Seconds to resolution 列

  • created_at タイムスタンプで並べ替え

  • Filter:

  • Zendesk最初の応答までの平均/中央値の時間

    • カウントされるチケット
    • ステータス IN がクローズ済み、解決済み

  • Zendesk tickets のテーブル内

  • この指標は、平均（または中央値） を実行します。

  • Seconds to first response 列

  • created_at タイムスタンプで並べ替え

  • Filter:

NOTE
新しいレポートを作成する前に、必ず すべての新しい列をディメンションとして指標に追加するようにしてください。

レポート

  • New/Open/Pending tickets

    • Metric: New Tickets
    • Filter:
    • ステータス new, open, pending

  • 指標 A: New tickets

  • Time period: All time

  • Interval: None

  • Chart Type: Scalar

  • Closed/Solved tickets

    • Metric: New Tickets
    • Filter:
    • ステータス solved, closed

  • 指標 A: New tickets

  • Time period: All time

  • Interval: None

  • Chart Type: Scalar

  • Average time to first response

    • Metric: Average time to first response

  • 指標 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:
    • ステータス solved, closed

  • 指標 A: Average time to resolution

  • Time period: All time

  • Interval: None

  • Chart Type: Scalar

  • Tickets by status

    • Metric: New Tickets

  • 指標 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

  • 指標 A: New tickets

  • 指標 B: Solved tickets

  • Time period: All time

  • Interval: Monthly

  • Chart Type: Line

  • Time to first response

    • Metric: Average time to first response

  • 指標 A: Average time to first response

  • Time period: All time

  • Interval: Monthly

  • Chart Type: Column

  • Time to resolution

    • Metric: Average time to resolution
    • Filter:
    • ステータス solved, closed

  • 指標 A: Average time to resolution

  • Time period: All time

  • Interval: Monthly

  • Chart Type: Column

  • Distinct users filing tickets

    • Metric: Distinct users filing tickets

  • 指標 A: Distinct users filing tickets

  • Time period: All time

  • Interval: Monthly

  • Chart Type: Column

  • Peak ticket days

    • Metric: New Tickets

  • 指標 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)

  • 指標 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

  • 指標 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

    • ​
      指標: Users

  • 指標 A: New users

  • Time period: All time

  • Interval: Monthly

  • Group by: User has filed a support ticket?

  • Chart Type: Column

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