文档CommerceCommerce Intelligence用户指南

[仅限PaaS]{class="badge informative" title="仅适用于云项目(Adobe管理的PaaS基础架构)和内部部署项目上的Adobe Commerce 。"}

Zendesk的技术支持报告

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

创建对象：

  • 初学者
  • 中级
  • 管理员
  • 开发人员
  • 用户
NOTE
这仅适用于Pro计划上且使用新架构的客户端。 如果您在主工具栏中选择Data Warehouse Views后有Manage Data部分可用，则表示您使用的是新架构。

将Zendesk数据与事务数据库整合是更好地了解客户如何与您的销售或客户成功团队进行交互的绝佳方法。 它还有助于您了解哪些类型的客户在使用您的支持平台。 本主题演示如何设置功能板，以获取有关Zendesk性能以及事务型客户关联情况的精细报告。

在开始之前，您要连接Zendesk。 此分析包含高级计算列。

快速入门

要跟踪的列

  • audits表

  • _id

  • created_at

  • id

  • ticket_id

  • _updated_at

  • audits_~_events表

  • _sub_id

  • _id_of_parent

  • author_id

  • field_name

  • public

  • type

  • value

  • tickets表

  • _id

  • assignee_id

  • created_at

  • id

  • requester_id

  • status

  • updated_at

  • via_~_source_~_from_~_address

  • _updated_at

  • users表

  • _id

  • created_at

  • emails

  • id

  • role

  • updated_at

  • _updated_at

要创建的筛选器集

  • Zendesk Tickets表

    • status != deleted

  • Filter set name： Tickets we count

  • Filter set logic：

计算列

要创建的列

  • Zendesk user's ​表

    • User is agent? (Yes/No)

    • ​

      • Column type - Same Table > Calculation

      • Input columns - role，email

      • SQL Calculation - case when Ais notnullandA！=end-user然后Yes，当B不是null并且B如%@magento.com然后Yes否则No结束

      • 将@magento.com替换为您的域

      • Datatype - String

  • Zendesk audits_~_events ​表

    • 选择定义： Joined Column

    • Create Path：

    • Many： Zendesk audits_~_events.author_id8

    • One： Zendesk users.id

    • 选择table： Zendesk users

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

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

  • Author is agent? (Yes/No)

  • Zendesk audits ​表

    • 选择定义： Exists

    • Create Path：

    • Many： Zendesk audits_~_events._id_of_parent

    • One： Zendesk audits._id

    • 选择table： Zendesk audits_~_events

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

    • Filter：

    • field_name = status

    • type = Change

    • value = solved

    • 选择定义： Exists

    • 选择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 ​表

    • 选择定义： Joined Column

    • Create Path：

    • Many： Zendesk tickets.requester_id

    • One： Zendesk users.id

    • 选择table： Zendesk users

    • 选择column： email

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

    • 选择定义： Joined Column

    • 选择table： Zendesk users

    • 选择column： role

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

    • 选择定义： Max

    • Create Path：

    • Many： Zendesk audits.ticket_id

    • One： Zendesk tickets.id

    • 选择table： Zendesk audits

    • 选择column： created_at

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

    • Filter：

    • status已更改为solved = 1

    • 选择定义： Min

    • 选择table： Zendesk audits

    • 选择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减去created_at

  • Seconds to first response

    • ​

      • Column type - Same Table > Date Difference

      • First agent response date减去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 — “相同表>计算”

      • Input columns - created_at

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

      • Datatype — 整数

  • Ticket created_at (day of week)

    • ​

      • Column type — “相同表>计算”

      • Input columns - created_at

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

      *Datatype - String

  • customer_entity ​表

    • 选择定义： Count

    • Create Path：

    • Many： Zendesk tickets.email

    • ​
      One: customer_entity.email

    • 选择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 — “相同表>计算”

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

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

      • Datatype - String

  • Zendesk Tickets ​表

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

  • Requester's lifetime number of support tickets

量度

  • Zendesk张新票证

    • Tickets we count

  • 在​ Zendesk tickets ​表中

  • 此量度执行​ 计数

  • 在​ id ​列上

  • 按​ created_at ​时间戳排序

  • Filter：

  • Zendesk个已解决的票证

    • Tickets we count
    • closed, solved中的状态

  • 在​ Zendesk tickets ​表中

  • 此量度执行​ 计数

  • 在​ id ​列上

  • 按​ created_at ​时间戳排序

  • Filter：

  • Zendesk个不同的用户归档票证

    • Tickets we count

  • 在​ Zendesk tickets ​表中

  • 此量度执行​ 非重复计数

  • 在​ requester_id ​列上

  • 按​ created_at ​时间戳排序

  • Filter：

  • Zendesk平均/中值票证解析时间

    • Tickets we count
    • closed, solved中的状态

  • 在​ Zendesk tickets ​表中

  • 此量度执行​ 平均值（或中间值）

  • 在​ Seconds to resolution ​列上

  • 按​ created_at ​时间戳排序

  • Filter：

  • Zendesk首次响应的平均/中间时间

    • 已计票的票证
    • 状态为关闭，已解决

  • 在​ Zendesk tickets ​表中

  • 此量度执行​ 平均值（或中间值）

  • 在​ Seconds to first response ​列上

  • 按​ created_at ​时间戳排序

  • Filter：

NOTE
确保在生成新报告之前将所有新列作为维度添加到量度。

报告

  • New/Open/Pending tickets

    • Metric： New Tickets
    • Filter：
    • new, open, pending中的状态

  • 量度A： New tickets

  • Time period： All time

  • Interval： None

  • Chart Type： Scalar

  • Closed/Solved tickets

    • Metric： New Tickets
    • Filter：
    • solved, closed中的状态

  • 量度A： New tickets

  • Time period： All time

  • Interval： None

  • Chart Type： Scalar

  • Average time to first response

    • Metric： Average time to first response

  • 量度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, closed中的状态

  • 量度A： Average time to resolution

  • Time period： All time

  • Interval： None

  • Chart Type： Scalar

  • Tickets by status

    • Metric： New Tickets

  • 量度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

  • 量度A： New tickets

  • 量度B： Solved tickets

  • Time period： All time

  • Interval： Monthly

  • Chart Type： Line

  • Time to first response

    • Metric： Average time to first response

  • 量度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, closed中的状态

  • 量度A： Average time to resolution

  • Time period： All time

  • Interval： Monthly

  • Chart Type： Column

  • Distinct users filing tickets

    • Metric： Distinct users filing tickets

  • 量度A： Distinct users filing tickets

  • Time period： All time

  • Interval： Monthly

  • Chart Type： Column

  • Peak ticket days

    • Metric： New Tickets

  • 量度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)

  • 量度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

  • 量度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

    • ​
      量度: Users

  • 量度A： New users

  • Time period： All time

  • Interval： Monthly

  • Group by： User has filed a support ticket?

  • Chart Type： Column

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