Vos données Zendesk sont segmentées en plusieurs jeux de données. Chaque jeu de données contient des mesures et des attributs que vous pouvez utiliser pour créer des rapports. Vous devez sélectionner un jeu de données spécifique avant de pouvoir créer un rapport.
Cet article vous explique comment choisir le bon jeu de données pour vos rapports et présente des informations plus avancées sur la façon dont vos jeux de données stockent vos informations commerciales.
Cet article aborde les sujets suivants :
Articles connexes :
Jeux de données par défaut disponibles
Le tableau ci-dessous décrit les jeux de données disponibles pour chaque produit.
| Partie du produit Zendesk | Nom du jeu de données | Contenu |
|---|---|---|
| Support | Tickets | Informations sur les détails des tickets, comme l’ID et l’assigné. N’inclut pas les événements de mise à jour des tickets. |
| Historique des mises à jour | Informations sur les mises à jour apportées aux tickets pendant leur durée de vie. | |
| Historique des tickets non traités | Informations sur vos tickets non résolus à la fin de n’importe quelle date donnée. | |
| SLA | Informations sur les performances de vos accords sur les niveaux de service (SLA). Disponible que si vous avez appliqué des politiques SLA aux tickets. Consultez Définition et utilisation des politiques SLA. |
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| SLA du groupe | Informations sur les performances de vos accords sur les niveaux de service (SLA) de groupe. Disponible que si vous avez appliqué des politiques SLA aux tickets. Consultez Définition des politiques des SLA de groupe pour les équipes internes. |
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| Connaissances | Capture des connaissances | Informations pour mieux comprendre l’efficacité des articles à des fins de réduction du nombre de tickets. |
| Publication d’équipe | Informations conçues pour vous aider à comprendre l’activité de votre équipe dans Guide, notamment la création, la publication et la modification des articles. Disponible avec les éditions Enterprise uniquement. |
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| Base de connaissances | Informations qui vous aident à savoir à quelle fréquence sont consultés les articles du centre d’aide, quels articles reçoivent des votes pour ou contre, et plus encore. | |
| Recherche | Informations sur les recherches effectuées par les utilisateurs et les termes qu’ils ont recherchés dans votre base de connaissances. | |
| Communauté | Informations sur les activités des forums de votre communauté, comme le nombre de publications et de commentaires, le nombre de votes pour et contre, les membres de la communauté, etc. | |
| Session utilisateur | Informations sur l’activité des sessions utilisateur du centre d’aide pour évaluer l’efficacité avec laquelle les visiteurs trouvent les réponses qu’ils recherchent. | |
| Efficacité de la page | Informations sur les analyses des pages du centre d’aide pour identifier le contenu en self-service qui fournit efficacement des réponses, ainsi que le contenu qui peut nécessiter des améliorations. | |
| Messagerie et chat en direct | Tickets de messagerie | Informations sur tous les canaux de messagerie, y compris les canaux de messagerie Web, mobile et sociale. Incluent le nombre de tickets, les délais de résolution, la satisfaction, etc. |
| Interaction | Information sur les interactions de vos clients avec Chat. | |
| Simultanéité | Informations sur le traitement de plusieurs engagements par chat simultané par vos agents. | |
| Appels vocaux | Appels | Informations sur les activités de vos agents et de votre centre d’appels. |
| Answer Bot | Recommandations d’articles | Informations sur les performances des articles du centre d’aide recommandés automatiquement aux clients. |
| Créateur de workflow | Informations sur les performances du bot dans tous les canaux Zendesk. | |
| Omnicanal | Statut de l’agent | Informations sur la façon dont les groupes et les agents passent leur temps sur tous les canaux. |
| Statut de l’agent au quotidien |
Informations sur la façon dont les groupes et les agents passent leur temps sur tous les canaux, agrégées tous les jours. Liste complète des mesures et attributs |
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| Productivité des agents |
Informations sur les tâches proposées et affectées aux agents et sur la façon dont les agents ont utilisé leur capacité. Liste complète des mesures et attributs |
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| Files d’attente personnalisées | Informations sur le volume de files d’attente et l’efficacité au fil du temps. Par exemple, les temps d’attente maximum, minimum et moyen de la file d’attente. | |
| Interaction | Informations sur les contributions des agents pour un ticket donné. Inclut des mesures telles que la durée de l’interaction, l’affectation ou le délai avant première réponse. | |
| IA | Outils pour les agents utilisant l’IA générative | Informations sur l’utilisation par les agents des fonctionnalités d’IA générative suivantes : Résumer, Développer et Rendre plus amical et Rendre plus formel. |
| Tri intelligent | Mesures et attributs portant sur les tickets enrichis avec l’intention, la langue et le sentiment. Liste complète des mesures et attributs | |
| Suggestions de Copilote | Informations sur la façon dont les agents interagissent avec les suggestions optimisées par le Copilote Zendesk IA, notamment les tickets similaires, les suggestions de fusion, les macros suggérées, les réponses suggérées et les réponses rapides. | |
| Assistance automatique de Copilote | Informations sur la façon les agents utilisent l’assistance automatique et vérifient l’adoption des procédures, le volume de tickets, le nombre d’actions exécutées et le taux d’acceptation. |
Structure des jeux de données
Les jeux de données Explore contiennent toutes les informations disponibles pour votre produit. Pour interroger vos données efficacement et éviter les données en double ou incohérentes, Explore regroupe vos données dans plusieurs tableaux de données différents. Vous pouvez envisager chaque tableau de données comme une sorte de boîte dans laquelle sont stockées vos données. Ces tableaux de données ne sont pas isolés les uns des autres, ils sont reliés par des attributs spéciaux de points de connexion qui jouent le rôle d’identifiants uniques pour chaque ligne de données dans le tableau.
Dans l’exemple de graphique ci-dessous, les données de ticket sont stockées dans le tableau de données Tickets et les données d’utilisateur sont stockées dans le tableau de données Users. Ces tableaux de données sont reliés dans les jeux de données à l’aide d’attributs spéciaux de points de connexion.
Par exemple, Ticket ID est le point de connexion pour le tableau de données Ticket, et Requester ID est le point de connexion pour le tableau de données Users.
Quand un utilisateur exécute un rapport, Explore détermine quels tableaux contiennent les mesures et attributs exigés, et s’il est nécessaire de relier ces tableaux. Si les mesures et attributs requis se trouvent tous dans un même tableau, aucune connexion (ou jointure) n’est réalisée. Un exemple est un rapport qui compte les ID de ticket par statut.
Mais si les mesures et attributs requis se trouvent dans plusieurs tableaux de données différents, ces tableaux doivent être reliés. Un exemple est un rapport qui compte les mises à jour de ticket par nom de l’assigné. Dans ce cas, les tableaux Ticket Updates, Tickets et Users sont reliés pour générer le résultat.
Les tableaux de données Explore sont reliés en utilisant la méthode de JOINTURE GAUCHE. Cela signifie que quand les tableaux sont reliés, le rapport renvoie toutes les lignes du tableau sur la gauche, même s’il n’y a pas de correspondances avec le tableau sur la droite. Dans l’exemple ci-dessus, un nombre d’ID de ticket par nom de l’assigné renverra tous les tickets avec ou sans assigné.
Dans certains cas, il n’est pas techniquement possible de stocker les données dans plusieurs tableaux de données, car le volume de données est trop élevé ou les rapports doivent s’exécuter rapidement. Le jeu de données Historique des tickets non traités en est un exemple. Il n’utilise qu’un seul tableau pour stocker les données.