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Las funciones de nivel de agregación permiten especificar los atributos que se utilizan para desglosar las métricas y así manipular los informes de Explore con mayor precisión.
Normalmente, cuando se añaden una métrica y varios atributos a un informe, la métrica se desglosa en función de todos esos atributos. Observe que no podrá evitar que los atributos desglosen las métricas, y tampoco podrá añadir atributos que desglosen una métrica en segundo plano sin que estos se reflejen en el informe. Sin embargo, con las funciones de nivel de agregación, podrá especificar exactamente qué atributos desea utilizar para desglosar las métricas.
En este artículo, se tratan los siguientes temas:
Funciones de nivel de agregación disponibles
Explore cuenta con las siguientes funciones de nivel de agregación:
Función | Descripción | Ejemplo |
---|---|---|
ATTRIBUTE_FIX(métrica, atributo1, atributo2, ...) |
Desglosa la métrica con los atributos especificados en la función únicamente. Los atributos que se añadan al informe (en el panel Columnas o Filas) no desglosarán la métrica, pero se tomarán en cuenta todos los filtros que se apliquen. Se puede usar para evitar que determinados atributos afecten los resultados de un informe, lo que puede ser muy útil a la hora de calcular porcentajes. |
En este ejemplo se devuelve la mediana del tiempo de primera respuesta por cada mes del año, sin tomar en cuenta los atributos que se han añadido al informe. |
ATTRIBUTE_ADD(métrica, atributo1, atributo2, ...) |
Amplía la agregación de la métrica a los atributos especificados en la función, además de los atributos que se han añadido al informe. Los atributos que se añadan al informe desglosarán la métrica y se tomarán en cuenta todos los filtros que se apliquen. Puede usarse para calcular los promedios o las medianas de las métricas, previos a su agregación, en función de atributos que no están presentes en el informe. |
En este ejemplo se devuelve la mediana del tiempo de primera respuesta por cada mes del año, antes de que los atributos del informe la agreguen. |
Uso de la función ATTRIBUTE_FIX
El primer ejemplo que aparece más abajo muestra cómo se desarrolla la función ATTRIBUTE_FIX, y el segundo y el tercero presentan posibles casos prácticos.
Obtener el número total de tickets por grupo
En este ejemplo verá cómo se desarrolla la función ATTRIBUTE_FIX. Para ello, creará una métrica que se ocupe de devolver el número total de tickets en cada grupo pero sin el desglose de los atributos del informe.
Para obtener el número total de tickets por grupo
- Cree un nuevo informe en el conjunto de datos Support - Tickets.
-
https://your_subdomain.zendesk.com/access/normal
Cree una métrica calculada estándar llamada Tickets fixed to group (Tickets fijados al grupo) con la siguiente fórmula:ATTRIBUTE_FIX(COUNT(Tickets), [Ticket group])
- En el panel Métricas, añada las métricas Tickets y Tickets fixed to group (Tickets fijados al grupo). Use el agregador SUM para la segunda métrica.
- En el panel Filas, agregue el atributo Ticket group (Grupo de tickets). En este punto, ambas métricas muestran el número de tickets en cada grupo.
- En el panel Filas, añada el atributo Ticket status (Estado de tickets). Ahora la métrica Tickets se desglosa en función del estado y del grupo de tickets, pero la métrica Tickets fixed to group (Tickets fijados al grupo) omite el estado de tickets y solo se desglosa en función del grupo de tickets.
Obtener el porcentaje de tickets a partir del volumen trimestral
En este ejemplo creará un informe que muestre el porcentaje de tickets que se crean cada mes a partir del número total de tickets que se crean cada trimestre.
Para obtener el porcentaje de tickets a partir del volumen trimestral
- Cree un nuevo informe en el conjunto de datos Support - Tickets.
-
Cree una métrica calculada estándar llamada % from quarterly volume (% de volumen trimestral) con la siguiente fórmula:
COUNT(Tickets) / ATTRIBUTE_FIX(COUNT(Tickets), [Ticket created - Year], [Ticket created - Quarter])
- Abra la métrica calculada que acaba de crear y haga clic en Opciones > Editar formato de visualización y seleccione % en el primer campo.
- En el panel Métricas, añada las métricas Tickets y % from quarterly volume (% de volumen trimestral). Use el agregador SUM para la segunda métrica.
- En el panel Filas, añada los siguientes atributos:
- [Ticket created - Year] (Ticket creado - Año)
- [Ticket created - Quarter] (Ticket creado - Trimestre)
- [Ticket created - Month] (Ticket creado - Mes)
El informe tendría un aspecto similar a este:
Comparar el tiempo de resolución completa anual con el general
En este ejemplo, creará un gráfico que muestra el promedio del tiempo de resolución completa para cada año y lo compara con el promedio general del tiempo de resolución completa.
Para comparar el tiempo de resolución completa anual con el general
- Cree un nuevo informe en el conjunto de datos Support - Tickets.
-
Cree una métrica calculada estándar llamada Full resolution time (fixed) (Tiempo de resolución completa (fijo)) con la siguiente fórmula:
ATTRIBUTE_FIX(AVG(Full resolution time (min)))
- En el panel Métricas, agregue Full resolution time (min) (Tiempo de resolución completa (min)) y Full resolution time (fixed) (Tiempo de resolución completa (fijo)).
- En el panel Columnas, agregue Ticket created - Year (Ticket creado - Año).
Uso de la función ATTRIBUTE_ADD
El primer ejemplo que aparece más abajo muestra cómo se desarrolla la función ATTRIBUTE_ADD y luego se presentan algunos posibles casos prácticos.
Obtener el promedio del número de tickets por grupo
En este ejemplo verá cómo se desarrolla la función ATTRIBUTE_ADD. Creará una métrica que se ocupe de devolver el promedio de número de tickets por grupo sin añadir atributos de grupos al informe.
Para obtener el promedio del número de tickets por grupo
- Cree un nuevo informe en el conjunto de datos Support - Tickets.
-
Cree una métrica calculada estándar llamada Tickets per group (Tickets por grupo) con la siguiente fórmula:
ATTRIBUTE_ADD(COUNT(Tickets), [Ticket group])
- En el panel Métricas, añada la métrica Tickets.
- En el panel Filas, agregue el atributo Ticket group (Grupo de tickets).
- Abra el menú Manipulación de resultados (
), seleccione Totales y, para Totales en, seleccione Filas y el agregador AVG.
- En el panel Métricas, añada la métrica calculada Tickets per group (Tickets por grupo) que creó. Use el agregador AVG. Ahora las dos métricas del informe muestran el número de tickets en cada grupo, y el promedio por grupo se muestra en la parte inferior de la tabla.
Sin embargo, en el siguiente ejemplo, en lugar de mostrar los grupos en la tabla, le conviene mostrar solo el número promedio de tickets por grupo. - En el panel Filas, elimine el atributo Ticket group (Grupo de tickets) y también quite la manipulación de resultados del total. La métrica Tickets devuelve el número total de tickets de la cuenta, pero Tickets fixed to group (Tickets fijados al grupo) devuelve el número promedio de tickets por grupo.
- (Opcional) En el panel Filas puede añadir cualquier otro atributo que desee usar para desglosar las métricas. Por ejemplo, puede añadir el atributo Ticket status (Estado de tickets). Ahora la métrica Tickets devuelve el número total de tickets en cada estado, pero Tickets per group (Tickets por grupo) devuelve el número promedio de tickets por grupo en cada estado.
Obtener el promedio y la mediana de tickets por mes para cada trimestre o año
En este ejemplo creará un informe que muestre el promedio y la mediana de tickets creados por mes.
Para obtener el promedio y la mediana de tickets por mes de cada trimestre del año
- Cree un nuevo informe en el conjunto de datos Support - Tickets.
-
Cree una métrica calculada estándar llamada Tickets per month (Tickets por mes) con la siguiente fórmula:
ATTRIBUTE_ADD(COUNT(Tickets), [Ticket created - Year], [Ticket created - Month])
- En el panel Métricas, añada las métricas Tickets y Tickets per month (Tickets por mes). Use los agregadores AVG y MED para la segunda métrica. (Para seleccionar varios agregadores, amplíe la métrica y seleccione cada agregador que desea utilizar.)
- En el panel Filas, añada los atributos Ticket created - Year (Ticket creado - Año) y Ticket created - Quarter (Ticket creado - Trimestre). El informe muestra entonces el promedio y la mediana de tickets por mes de cada trimestre:
- (Opcional) Elimine el atributo Tickets created - Quarter (Tickets creados - Trimestre) para ver el promedio y la mediana de tickets por mes correspondientes a cada año.
Obtener el promedio de tiempo de resolución más alto por agente asignado
En este ejemplo creará un indicador KPI que muestre el promedio de tiempo de resolución más alto para todos los agentes asignados.
Para obtener el promedio de tiempo de resolución más alto por agente asignado
- Cree un nuevo informe en el conjunto de datos Support - Tickets.
-
Cree una métrica calculada estándar llamada Resolution time per assignee (Tiempo de resolución por agente asignado) con la siguiente fórmula:
ATTRIBUTE_ADD(AVG(Full resolution time (days)), [Assignee ID])
- Abra la métrica calculada estándar que acaba de crear y haga clic en Opciones > Editar formato de visualización.
- En el primer campo, seleccione Personalizado y luego configure Decimales en 1 y Sufijo en días (con un espacio antes de la palabra).
- En el panel Métricas, añada la métrica Resolution time per assignee (Tiempo de resolución por agente asignado). Use el agregador MAX.
- En el panel Filtros, agregue el atributo Ticket solved - Date (Ticket resuelto - Fecha) y configúrelo para que muestre los tickets resueltos en los últimos 30 días.
El informe mostrará el promedio de tiempo de resolución más alto para todos los agentes asignados en los últimos 30 días.
Obtener el promedio de comentarios de tickets por agente
En este ejemplo creará un gráfico de barras que muestre el promedio de comentarios que envían los agentes por ticket.
Para obtener el promedio de comentarios de tickets por agente
- Cree un nuevo informe en el conjunto de datos Support - Tickets.
-
Cree una métrica calculada estándar llamada Comments per ticket (Comentarios por ticket) con la siguiente fórmula:
ATTRIBUTE_ADD(COUNT(Comments), [Update ticket ID])
- Abra la métrica calculada estándar que acaba de crear y haga clic en Opciones > Editar formato de visualización.
- En el primer campo, seleccione Personalizado y luego configure Decimales en 1.
- En el panel Métricas, añada la métrica Comments per ticket (Comentarios por ticket). Use el agregador AVG.
- En el panel Filtros, añada los siguientes atributos:
- Update - Date (Actualizar - Fecha): configure este valor para que muestre las actualizaciones de la semana pasada.
- Updater role (Rol del actualizador): configúrelo de modo que excluya a los usuarios finales.
- En el menú Tipo de visualización (
), seleccione Barras.
El informe muestra el promedio de comentarios de tickets por cada agente.
13 comentarios
Andrei Kamarouski
Dane Hey, thx for coming back. Seems like you missed my point. :) Let me explain another way.
I don't need to calculate this data per brand on the account. I need it per the whole account with multiple brands. Do you see?
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Dane
You can try to use the SUM aggregator instead of COUNT. I have tried to make a query and compared it to the actual Solved ticket per brand and it provided the same data.
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Andrei Kamarouski
Hi Eugene Orman, I need your expert help =)
I am using this formula to find the global average of Solved tickets in the whole Zendesk instance (it has just one single brand). I can slice the reports with this metric by Dat Solved to have the average per any time period.
However, it doesn't work when there are multiple brands in Zendesk (because giving the average per brand). Is there really any attribute that is a global one for the whole Zendesk instance that has multiple brands? Can't find anything and custom attributes don't seem to work here as well.
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Dainne Kiara Lucena-Laxamana
It would be for all the years since the ATTRIBUTE_ADD returns the value of aggregator(metric name) aggregated to all attributes in the report in addition to attribute1 and attribute2.
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Laura
Hello Dainne Lucena,
Thanks for your reply.
My question however still prevails.
In the example that you provide, the results of what year are being rendered? Wouldn't you have to specify which year?
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Dainne Kiara Lucena-Laxamana
Hi Laura Dell'Angela
That's a great question. As the article described, "This example illustrates using the ATTRIBUTE_ADD function which slices the metric you specify by all attributes in the report plus the one you specify."
As you can see, the ATTRIBUTE_ADD actually uses the COUNT(ticket) metric for the custom-calculated metric in the samples:
This is for scenarios just like in the article where you want to display results without needing to slice the data, So instead of adding COUNT (tickets) + the attribute for tickets created in a year, since you don't want to list down the years and want just an average, you'd create your own metric with the ATTRIBUTE_ADD.
Hope this clears things out! Let me know if you have any follow-up questions.
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Laura
Hey,
Thanks for this article first of all. The use case of ATTRIBUTE_FIX seems pretty clear to me. However, I am having some trouble understanding the purpose of the ATTRIBUTE_ADD. In theory it makes sense, but I am confused in regards to the last example: 'Display the maximum number of tickets received from one channel in a month without showing the channel names'.
My confusion is this:
The metric returns the maximum number of tickets received by ALL channels in a month. In this case, why should we not just use the default COUNT(tickets) metric?
However, if we want to return the maximum number of tickets received by ONE (and only one) channel, must we not add a filter to the metric, choosing just one channel?
This does not seem clear in the article. Thank you in advance for your help!
Laura,
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Rosie
Attribute functions could be used in any dataset. Let me go ahead and create a separate ticket on your behalf so I can get more account-specific details to troubleshoot this issue. Please expect an email shortly with the ticket information.
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Crawford Philleo
Hey there -
I'm having a tough time getting the ATTRIBUTE_FIX function to load metrics consistently on queries in the Ticket Updates data set. I thought this could be useful to build a metric have a count of Tickets created or solved by month, while also being able to slice another metric like Handling Time by various attributes (like individual agents or groups of agents) so you could measure those against total volume per month on a time series. I'm getting time-outs if I go beyond like a day's worth of data using the "Update - Date" time attribute as a filter, but when I just look at that one day, it looks correct. Does the ATTRIBUTE_FIX function not really work as well for the Ticket Updates data set or is there something inherently wrong with my approach?
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Gab Guinto
If you're looking to display each agent's resolution time and the groups' averages then, yes, you can use attribute_fix to build a metric that will only be sliced by ticket group. But, if what you're trying to do is to compare individual resolution times with the entire team's (not the ticket/agent group's) average resolution time, then you might want to use a fixed calculated metric (Adding fixed calculated metrics).
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