Documentatie Commerce Commerce Intelligence-gebruikershandleiding

Helpdesk rapporteert voor Zendesk

Last update: Mon Jul 15 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Gemaakt voor:

Beginner
tussenpersoon
Beheerder
Ontwikkelaar
Gebruiker

NOTE

Dit is alleen beschikbaar voor clients die op het Pro -plan staan en de nieuwe architectuur gebruiken. U bevindt zich op de nieuwe architectuur als u de sectie Data Warehouse Views beschikbaar hebt nadat u Manage Data hebt geselecteerd op de hoofdwerkbalk.

Het consolideren van uw Zendesk -gegevens met uw transactiedatabank is een uitstekende manier om beter te begrijpen hoe uw klanten met uw verkoop- of klantsuccesteams communiceren. Het helpt u ook weten welk type klanten uw steunplatform gebruiken. In dit onderwerp ziet u hoe u een dashboard instelt voor gedetailleerde rapporten over de prestaties en de tijd van Zendesk in uw klanten van een transactie.

Voordat u aan de slag gaat, wilt u verbinding maken met de Zendesk . Deze analyse bevat geavanceerde berekende kolommen.

Aan de slag

Te traceren kolommen

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

Filtersets die moeten worden gemaakt

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

Berekende kolommen

Te maken kolommen

Zendesk user's table
- User is agent? (Yes/No)
- - Column type - Same Table > Calculation
  - Input columns - role , email
  - SQL Calculation - case when A is not ongeldig and A!=end-user dan Yes when B is not null and B like %@magento.com then Yes else No end
  - Vervang @magento.com door uw domein
  - Datatype - String
Zendesk audits_~_events table
- Selecteer een definitie: Joined Column
- Create Path:
- Many: Zendesk audits_~_events.author_id8
- One: Zendesk users.id
- Selecteer een table: Zendesk users
- Selecteer een column: User is agent? (Yes/No)
- Path: Zendesk audits_~_events.author_id = Zendesk users.id
Author is agent? (Yes/No)
Zendesk audits table
- Selecteer een definitie: Exists
- Create Path:
- Many: Zendesk audits_~_events._id_of_parent
- One: Zendesk audits._id
- Selecteer een table: Zendesk audits_~_events
- Path: Zendesk audits_~_events._id_of_parent = Zendesk audits._id
- Filter:
- field_name = status
- type = Change
- value = solved
- Selecteer een definitie: Exists
- Selecteer een 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)
Zendesk Tickets table
- Selecteer een definitie: Joined Column
- Create Path:
- Many: Zendesk tickets.requester_id
- One: Zendesk users.id
- Selecteer een table: Zendesk users
- Selecteer een column: email
- Path: Zendesk tickets.requester_id = Zendesk users.id
- Selecteer een definitie: Joined Column
- Selecteer een table: Zendesk users
- Selecteer een column: role
- Path: Zendesk tickets.requester_id = Zendesk users.id
- Selecteer een definitie: Max
- Create Path:
- Many: Zendesk audits.ticket_id
- One: Zendesk tickets.id
- Selecteer een table: Zendesk audits
- Selecteer een column: created_at
- Path: Zendesk audits.ticket_id = Zendesk tickets.id
- Filter:
- status gewijzigd in solved = 1
- Selecteer een definitie: Min
- Selecteer een table: Zendesk audits
- Selecteer een 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 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 - "Zelfde tabel > Berekening"
  - Input columns - created_at
  - SQL Calculation - to_char(A,'HH24')::int
  - Datatype - Geheel getal
Ticket created_at (day of week)
- - Column type - "Zelfde tabel > Berekening"
  - Input columns - created_at
  - Calculation - to_char(A,'D')||'. '||to_char(A,'Day')
  *Datatype - String
customer_entity table
- Selecteer een definitie: Count
- Create Path:
- Many: Zendesk tickets.email
- One: customer_entity.email
- Selecteer een 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 - "Zelfde tabel > Berekening"
  - Input columns - User's lifetime number of support tickets requested
  - Calculation - case when A>0 then 'Yes' else 'No' end
  - Datatype - String
Zendesk Tickets table
- Selecteer een definitie: Joined Column
- Selecteer een table: customer_entity
- Selecteer een column: User's lifetime number of support tickets requested
- Path: Zendesk tickets.email = customer_entity.email
Requester's lifetime number of support tickets

Metrisch

ZendeskNieuwe tickets
- Tickets we count
In de tabel Zendesk tickets
Deze metrisch voert a Telling uit
Op de kolom id
Besteld door de created_at timestamp
Filter:
ZendeskOpgeslagen tickets
- Tickets we count
- status IN closed, solved
In de tabel Zendesk tickets
Deze metrisch voert a Telling uit
Op de kolom id
Besteld door de created_at timestamp
Filter:
ZendeskAfzonderlijke gebruikers die tickets aanvragen
- Tickets we count
In de tabel Zendesk tickets
Deze metrisch voert a Afzonderlijke Telling uit
Op de kolom requester_id
Besteld door de created_at timestamp
Filter:
ZendeskGemiddelde/mediane resolutietijd voor tickets
- Tickets we count
- status IN closed, solved
In de tabel Zendesk tickets
Deze metrisch voert een Gemiddelde (of Mediaan) uit
Op de kolom Seconds to resolution
Besteld door de created_at timestamp
Filter:
ZendeskGemiddelde/mediane tijd tot eerste reactie
- Tickets die worden geteld
- status IN gesloten, opgeloste
In de tabel Zendesk tickets
Deze metrisch voert een Gemiddelde (of Mediaan) uit
Op de kolom Seconds to first response
Besteld door de created_at timestamp
Filter:

NOTE

Zorg ervoor om alle nieuwe kolommen als afmetingen aan metriektoe te voegen alvorens nieuwe rapporten te bouwen.

Rapporten

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

recommendation-more-help

e1f8a7e8-8cc7-4c99-9697-b1daa1d66dbc