Los datos de Zendesk están divididos en distintos conjuntos de datos. Cada conjunto de datos contiene métricas y atributos que se pueden usar para crear informes de Explore. Hay que seleccionar un conjunto de datos específico antes de crear un informe.
Utilice este artículo para ayudarle a elegir el conjunto de datos adecuado para sus informes y para obtener información más avanzada sobre cómo los conjuntos de datos almacenan la información comercial.
En este artículo se tratan los siguientes temas:
- Comprender los conjuntos de datos predeterminados disponibles
- Comprender la estructura del conjunto de datos
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Comprender los conjuntos de datos predeterminados disponibles
La tabla siguiente describe los conjuntos de datos que están disponibles para cada producto.
| Producto Zendesk | Nombre del conjunto de datos | Qué contiene |
|---|---|---|
| Support | Tickets | Información sobre los detalles del ticket, como la ID del ticket y el agente asignado. No incluye eventos de actualización del ticket. |
| Updates history | Información sobre las actualizaciones realizadas en los tickets a lo largo de su ciclo de vida. | |
| Backlog history | Información sobre los tickets sin resolver al final de un día determinado. | |
| SLAs | Información sobre el rendimiento del contrato de nivel de servicio (SLA). Disponible solo si tiene tickets a los que ha aplicado políticas de SLA. Consulte Definición y uso de las políticas de SLA. |
|
| Guide | Knowledge Capture | Información que ayuda a entender la eficiencia de seleccionar artículos para redireccionar tickets de soporte. |
| Team Publishing | Información para ayudarle a comprender la actividad del equipo en Guide, lo que incluye cuándo se crean, publican o editan los artículos, entre otras cosas. Disponible solo en los planes Professional y superiores. |
|
| Knowledge Base | Información para ayudarle a comprender con qué frecuencia se miran los artículos del centro de ayuda, cuáles artículos reciben votos positivos y cuáles reciben votos negativos, entre otras cosas. | |
| Search | Información sobre las búsquedas que realizaron los usuarios y los términos que buscaron en la base de conocimientos. | |
| Community | Información sobre la actividad en los foros de la comunidad, lo que incluye el número de publicaciones y comentarios, votos positivos y votos negativos, integrantes de la comunidad, etc. | |
| Mensajería y chat en vivo | Messaging tickets | Información sobre todos los canales de mensajería, incluidos los canales web, móvil y de mensajería por redes sociales. Incluye el número de tickets, los tiempos de resolución y más. |
| Engagement | Información sobre la interacción de los clientes a través de Chat. | |
| Chat Concurrency | Información sobre cómo los agentes manejan las interacciones de chat simultáneas. | |
| Answer Bot | Article Recommendations | Información sobre el rendimiento de los artículos del centro de ayuda que se recomiendan automáticamente a los clientes. |
| Flow Builder | Información sobre el rendimiento del bot en todos los canales de Zendesk. | |
| Talk | Calls | Información sobre el centro de llamadas y la actividad de los agentes. |
| Sell | Sell | Información sobre el pipeline de ventas. |
| Calls | Información sobre las llamadas de ventas, como las llamadas entrantes y salientes, el tiempo de llamada y más. | |
| Products | Información sobre las ventas de sus productos, como cuántos productos se vendieron a lo largo del tiempo o qué productos se vendieron más. | |
| Activities | Información sobre el volumen de actividad de ventas y la contribución del equipo de ventas, incluido el número de correos electrónico enviados, llamadas realizadas, tareas completadas, citas celebradas y visitas realizadas. |
Comprender la estructura del conjunto de datos
Los conjuntos de datos de Explore contienen toda la información disponible para el producto. Para consultar los datos con eficiencia y evitar datos duplicados o incoherentes, Explore agrupa los datos en varias tablas de datos. La tabla de datos es una especie de “caja” donde se almacenan los datos. Las tablas de datos no están aisladas, sino que están combinadas una con la otra mediante atributos especiales de puntos de conexión que funcionan como identificadores únicos para cada fila de datos en la tabla.
En el diagrama de ejemplo de abajo, los datos de ticket se almacenan en la base de datos Tickets y los datos de usuario se almacenan en una tabla de datos Users separada. Estas tablas de datos están combinadas en los conjuntos de datos mediante atributos especiales de puntos de conexión.
Por ejemplo, ID del ticket es el punto de conexión para la tabla de datos Ticket, pero ID del solicitante es el punto de conexión para la tabla Users.
Cuando un usuario ejecuta un informe, Explore determina qué tablas contienen las métricas y los atributos que se necesitan y si las tablas deben combinarse. Si todas las métricas y los atributos necesarios se encuentran en una tabla, no se realiza ninguna conexión (o combinación). Un ejemplo de esto es un informe que cuenta las ID del ticket por estado.
Sin embargo, si las métricas y los atributos necesarios se encuentran en varias tablas de datos, las tablas sí serán combinadas. Un ejemplo de esto es un informe que cuenta las actualizaciones del ticket por el nombre del agente asignado. En este caso, las tablas Ticket updates, Tickets y Users se combinan para generar el resultado.
Las tablas de datos de Explore se conectan usando el método LEFT JOIN. Eso quiere decir que, cuando las tablas se combinan, el informe devuelve todas las filas de la tabla de la izquierda, aunque no haya ninguna coincidencia de la tabla de la derecha. En el ejemplo de arriba, un recuento de las ID de ticket por el nombre del agente asignado, devolverá todos los tickets con o sin un agente asignado.
En algunos casos, técnicamente no es posible almacenar datos en varias tablas de datos debido a la gran cantidad de datos o la alta velocidad necesaria para crear los informes. Un ejemplo de esto es el conjunto de datos Backlog History. Este utiliza solo una tabla para almacenar datos.
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