설명서CommerceCommerce Intelligence 사용 안내서

[PaaS만]{class="badge informative" title="Adobe Commerce 온 클라우드 프로젝트(Adobe 관리 PaaS 인프라) 및 온프레미스 프로젝트에만 적용됩니다."}

Zendesk에 대한 안내 데스크 보고

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

작성 대상:

  • 초급
  • 중간
  • 관리자
  • 개발자
  • 사용자
NOTE
Pro 플랜에 있으며 새 아키텍처를 사용하는 클라이언트에만 사용할 수 있습니다. 기본 도구 모음에서 Data Warehouse Views을(를) 선택한 후 Manage Data 섹션을 사용할 수 있는 경우 새 아키텍처를 사용합니다.

트랜잭션 데이터베이스에 Zendesk 데이터를 통합하면 고객이 영업 팀 또는 고객 성공 팀과 상호 작용하는 방식을 더 잘 이해할 수 있습니다. 또한 지원 플랫폼을 사용하는 고객 유형을 파악하는 데 도움이 됩니다. 이 항목에서는 대시보드를 설정하여 Zendesk 성능 및 트랜잭션 고객의 관계에 대한 세부 보고서를 얻는 방법을 보여 줍니다.

시작하기 전에 Zendesk에 연결해야 합니다. 이 분석에는 고급 계산 열이(가) 포함되어 있습니다.

시작

추적할 열

  • audits 테이블

  • _id

  • created_at

  • id

  • ticket_id

  • _updated_at

  • audits_~_events 테이블

  • _sub_id

  • _id_of_parent

  • author_id

  • field_name

  • public

  • type

  • value

  • tickets 테이블

  • _id

  • assignee_id

  • created_at

  • id

  • requester_id

  • status

  • updated_at

  • via_~_source_~_from_~_address

  • _updated_at

  • users 테이블

  • _id

  • created_at

  • emails

  • id

  • role

  • updated_at

  • _updated_at

생성할 필터 세트

  • Zendesk Tickets 테이블

    • status != deleted

  • Filter set name: Tickets we count

  • Filter set logic:

계산된 열

생성할 열

  • Zendesk user's 테이블

    • User is agent? (Yes/No)

    • ​

      • Column type - Same Table > Calculation

      • Input columns - role, email

      • SQL Calculation - case when Ais notnullandA!=end-user then Yes when B이(가) null이(가) 아닌 경우 B like %@magento.com then Yes else No end

      • @magento.com을(를) 도메인으로 바꾸기

      • Datatype - String

  • Zendesk audits_~_events 테이블

    • 정의 선택: Joined Column

    • Create Path:

    • Many: Zendesk audits_~_events.author_id8

    • One: Zendesk users.id

    • table 선택: Zendesk users

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

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

  • Author is agent? (Yes/No)

  • Zendesk audits 테이블

    • 정의 선택: Exists

    • Create Path:

    • Many: Zendesk audits_~_events._id_of_parent

    • One: Zendesk audits._id

    • table 선택: Zendesk audits_~_events

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

    • Filter:

    • field_name = status

    • type = Change

    • value = solved

    • 정의 선택: Exists

    • table 선택: 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 테이블

    • 정의 선택: Joined Column

    • Create Path:

    • Many: Zendesk tickets.requester_id

    • One: Zendesk users.id

    • table 선택: Zendesk users

    • column 선택: email

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

    • 정의 선택: Joined Column

    • table 선택: Zendesk users

    • column 선택: role

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

    • 정의 선택: Max

    • Create Path:

    • Many: Zendesk audits.ticket_id

    • One: Zendesk tickets.id

    • table 선택: Zendesk audits

    • column 선택: created_at

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

    • Filter:

    • status이(가) solved = 1(으)로 변경됨

    • 정의 선택: Min

    • table 선택: Zendesk audits

    • column 선택: 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 - created_at

  • Seconds to first response

    • ​

      • Column type - Same Table > Date Difference

      • First agent response date - 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 - "같은 테이블 > 계산"

      • Input columns - created_at

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

      • Datatype - 정수

  • Ticket created_at (day of week)

    • ​

      • Column type - "같은 테이블 > 계산"

      • Input columns - created_at

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

      *Datatype - String

  • customer_entity 테이블

    • 정의 선택: Count

    • Create Path:

    • Many: Zendesk tickets.email

    • ​
      One: customer_entity.email

    • table 선택: 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 - "같은 테이블 > 계산"

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

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

      • Datatype - String

  • Zendesk Tickets 테이블

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

  • Requester's lifetime number of support tickets

지표

  • 새 티켓 Zendesk개

    • Tickets we count

  • Zendesk tickets 테이블에서

  • 이 지표는 Count ​을 수행합니다.

  • id 열에서

  • created_at 타임스탬프로 정렬됨

  • Filter:

  • 해결된 티켓 Zendesk개

    • Tickets we count
    • closed, solved의 상태

  • Zendesk tickets 테이블에서

  • 이 지표는 Count ​을 수행합니다.

  • id 열에서

  • created_at 타임스탬프로 정렬됨

  • Filter:

  • Zendesk명의 고유 사용자가 티켓을 정리함

    • Tickets we count

  • Zendesk tickets 테이블에서

  • 이 지표는 고유 개수 ​를 수행합니다.

  • requester_id 열에서

  • created_at 타임스탬프로 정렬됨

  • Filter:

  • Zendesk평균/중간 티켓 확인 시간

    • Tickets we count
    • closed, solved의 상태

  • Zendesk tickets 테이블에서

  • 이 지표는 평균(또는 중간값) ​을 수행합니다.

  • Seconds to resolution 열에서

  • created_at 타임스탬프로 정렬됨

  • Filter:

  • Zendesk첫 번째 응답까지의 평균/중간 시간

    • 카운트되는 티켓
    • 상태 IN 닫힘, 해결됨

  • Zendesk tickets 테이블에서

  • 이 지표는 평균(또는 중간값) ​을 수행합니다.

  • Seconds to first response 열에서

  • created_at 타임스탬프로 정렬됨

  • Filter:

NOTE
새 보고서를 작성하기 전에 모든 새 열을 지표에 차원으로 추가하십시오.

보고서

  • New/Open/Pending tickets

    • Metric: New Tickets
    • Filter:
    • new, open, pending의 상태

  • 지표 A: New tickets

  • Time period: All time

  • Interval: None

  • Chart Type: Scalar

  • Closed/Solved tickets

    • Metric: New Tickets
    • Filter:
    • solved, closed의 상태

  • 지표 A: New tickets

  • Time period: All time

  • Interval: None

  • Chart Type: Scalar

  • Average time to first response

    • Metric: Average time to first response

  • 지표 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:
    • solved, closed의 상태

  • 지표 A: Average time to resolution

  • Time period: All time

  • Interval: None

  • Chart Type: Scalar

  • Tickets by status

    • Metric: New Tickets

  • 지표 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

  • 지표 A: New tickets

  • 지표 B: Solved tickets

  • Time period: All time

  • Interval: Monthly

  • Chart Type: Line

  • Time to first response

    • Metric: Average time to first response

  • 지표 A: Average time to first response

  • Time period: All time

  • Interval: Monthly

  • Chart Type: Column

  • Time to resolution

    • Metric: Average time to resolution
    • Filter:
    • solved, closed의 상태

  • 지표 A: Average time to resolution

  • Time period: All time

  • Interval: Monthly

  • Chart Type: Column

  • Distinct users filing tickets

    • Metric: Distinct users filing tickets

  • 지표 A: Distinct users filing tickets

  • Time period: All time

  • Interval: Monthly

  • Chart Type: Column

  • Peak ticket days

    • Metric: New Tickets

  • 지표 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)

  • 지표 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

  • 지표 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

    • ​
      지표: Users

  • 지표 A: New users

  • Time period: All time

  • Interval: Monthly

  • Group by: User has filed a support ticket?

  • Chart Type: Column

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