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. |
| Historial de actualizaciones | Información sobre las actualizaciones realizadas en los tickets a lo largo de su ciclo de vida. | |
| Historial de tickets en proceso | Información sobre los tickets sin resolver al final de un día determinado. | |
| SLA | 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. |
|
| SLA de grupo | Información sobre el rendimiento del contrato de nivel de servicio (SLA) de grupo. Disponible solo si tiene tickets a los que ha aplicado políticas de SLA. Consulte Definición de las políticas de SLA de grupo para equipos internos |
|
| Guide | Knowledge Capture | Información que ayuda a entender la eficiencia de seleccionar artículos para redireccionar tickets de soporte. |
| Publicación en equipo | 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. Solo disponible en los planes Enterprise. |
|
| Base de conocimientos | 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. | |
| Búsqueda | Información sobre las búsquedas que realizaron los usuarios y los términos que buscaron en la base de conocimientos. | |
| Comunidad | 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 | Tickets de mensajería | 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. |
| Interacción | Información sobre la interacción de los clientes a través de Chat. | |
| Simultaneidad | Información sobre cómo los agentes manejan las interacciones de chat simultáneas. | |
| Talk | Llamadas | Información sobre el centro de llamadas y la actividad de los agentes. |
| Answer Bot | Recomendaciones de artículos | Información sobre el rendimiento de los artículos del centro de ayuda que se recomiendan automáticamente a los clientes. |
| Generador de flujos | Información sobre el rendimiento del bot en todos los canales de Zendesk. | |
| Omnicanal | Estado del agente | Información sobre cómo los grupos y los agentes pasan su tiempo en todos los canales. |
| Estado del agente todos los días |
Información sobre cómo los grupos y los agentes pasan su tiempo en todos los canales, agregada todos los días. Lista completa de métricas y atributos |
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| Productividad de los agentes |
Información sobre los elementos de trabajo ofrecidos y asignados a los agentes y sobre cómo los agentes utilizaron su capacidad. Lista completa de métricas y atributos |
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| IA | Herramientas de IA generativa para agentes | Información sobre el uso por parte de los agentes de las siguientes funciones de IA generativa: resumir, ampliar y hacer más amigable y hacer más formal. |
| Clasificación inteligente | Contiene métricas y atributos relacionados con los tickets enriquecidos con la intención, el idioma y el tono. Lista completa de métricas y atributos |
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 Tickets en proceso. Este utiliza solo una tabla para almacenar datos.