I dati Zendesk sono suddivisi in diversi dataset. Ogni dataset contiene metriche e attributi che puoi usare per creare report Explore. Prima di creare un report, devi selezionare un dataset specifico.
Usa questo articolo per scegliere il dataset giusto per i report e per ottenere informazioni più avanzate su come i dataset memorizzano le informazioni aziendali.
Questo articolo include i seguenti argomenti:
Articoli correlati:
Informazioni sui dataset predefiniti disponibili
La tabella seguente descrive i dataset disponibili per ciascun prodotto.
| Prodotto Zendesk | Nome dataset | Cosa contiene |
|---|---|---|
| Support | Ticket | Informazioni sui dettagli del ticket, come ID ticket e assegnatario. Non include gli eventi di aggiornamento dei ticket. |
| Cronologia aggiornamenti | Informazioni sugli aggiornamenti apportati ai ticket nel corso del loro ciclo di vita. | |
| Cronologia di backlog | Informazioni sui ticket non risolti al termine di una determinata data. | |
| SLA | Informazioni sulle prestazioni del contratto di servizio (SLA). Disponibile solo se hai ticket con policy SLA applicate. Consulta Definizione e uso di policy SLA. |
|
| SLA di gruppo | Informazioni sulle prestazioni del contratto di servizio di gruppo (SLA). Disponibile solo se hai ticket con policy SLA applicate. Consulta Definizione delle policy SLA di gruppo per i team interni. |
|
| Guide | Revisione contenuti | Informazioni utili per comprendere l’efficienza della selezione degli articoli per deviare i ticket di assistenza. |
| Pubblicazione in team | Informazioni per aiutarti a comprendere le attività del team in Guide, anche quando gli articoli vengono creati, pubblicati, modificati e altro ancora. Disponibile solo con i piani Enterprise. |
|
| Knowledge base | Informazioni per aiutarti a capire la frequenza con cui gli articoli del centro assistenza vengono visualizzati, quali articoli sono stati votati a favore o meno e altro ancora. | |
| Cerca | Informazioni sulle ricerche eseguite dagli utenti e sui termini che hanno cercato nella Knowledge base. | |
| Community | Informazioni sulle attività nei forum della community, incluso il numero di post e commenti, voti positivi e negativi, membri della community e altro ancora. | |
| Messaggistica e chat | Ticket di messaggistica | Informazioni su tutti i canali di messaggistica, inclusi i canali di messaggistica web, mobile e social. Include il numero di ticket, i tempi di soluzione, la soddisfazione e altro ancora. |
| Interazione | Informazioni sul coinvolgimento dei clienti tramite Chat. | |
| Concorrenza chat | Informazioni sulla gestione da parte degli agenti delle interazioni chat simultanee. | |
| Talk | Chiamate | Informazioni sul call center e sulle attività degli agenti. |
| Answer Bot | Articoli suggeriti | Informazioni sulle prestazioni degli articoli del centro assistenza consigliati automaticamente ai clienti. |
| Creazione workflow | Informazioni sulle prestazioni dei bot nei canali Zendesk. | |
| Omnicanale | Stato agente | Informazioni su come i gruppi e gli agenti trascorrono il loro tempo sui vari canali. |
| Stato agente giornaliero |
Informazioni su come gruppi e agenti trascorrono il loro tempo sui canali, aggregate giornalmente. Elenco completo di metriche e attributi |
|
| Produttività degli agenti |
Informazioni sugli elementi di lavoro offerti e assegnati agli agenti e su come gli agenti hanno usato la loro capacità. Elenco completo di metriche e attributi |
|
| AI | Strumenti per agenti di AI generativa | Informazioni sull’uso da parte degli agenti delle seguenti funzioni di AI generativa: riepiloga, espandie rendi più semplice e formale. |
| Triage intelligente | Contiene metriche e attributi correlati ai ticket con finalità, lingua e sentiment.Elenco completo di metriche e attributi |
Informazioni sulla struttura dei dataset
I dataset Explore contengono tutte le informazioni disponibili per il tuo prodotto. Per eseguire query sui dati in modo efficiente ed evitare dati duplicati o incoerenti, Explore raggruppa i dati in più tabelle di dati. Puoi pensare a una tabella di dati come a una sorta di "scatola" in cui sono archiviati i dati. Ogni tabella di dati non è isolata; sono invece uniti tra loro da attributi speciali dei punti di connessione che fungono da identificatori univoci per ogni riga di dati nella tabella.
Nel diagramma di esempio seguente, i dati dei ticket sono memorizzati nella tabella dei dati dei ticket e i dati degli utenti in una tabella dei dati degli utenti separata. Queste tabelle di dati vengono unite nei dataset usando attributi speciali dei punti di connessione.
Ad esempio, ID ticket è il punto di connessione per la tabella di dati Ticket , ma ID richiedente è il punto di connessione per la tabella Utenti .
Quando un utente esegue un report, Explore determina quali tabelle contengono le metriche e gli attributi richiesti e se le tabelle devono essere unite. Se le metriche e gli attributi richiesti si trovano in una tabella, non vengono effettuate connessioni (o join). Un esempio è un report che conteggia gli ID ticket in base allo stato.
Tuttavia, se le metriche e gli attributi richiesti si trovano in più tabelle di dati, le tabelle verranno unite. Un esempio è un report che conteggia gli aggiornamenti dei ticket in base al nome dell’assegnatario. In questo caso, le tabelle Aggiornamenti ticket, Tickete Utenti vengono unite per generare il risultato.
Le tabelle di dati Explore sono collegate usando il metodo LEFT JOIN. Ciò significa che quando le tabelle vengono unite, il report restituisce tutte le righe della tabella a sinistra, anche se non ci sono corrispondenze nella tabella a destra. Nell’esempio precedente, il conteggio degli ID ticket in base al nome dell’assegnatario restituirà tutti i ticket con o senza un assegnatario.
In alcuni casi, non è tecnicamente possibile memorizzare i dati in più tabelle di dati a causa dell'elevato volume di dati o dell'elevata velocità di esecuzione dei report richiesta. Un esempio è il dataset Backlog. Usa una sola tabella per la memorizzazione dei dati.
Avvertenza sulla traduzione: questo articolo è stato tradotto usando un software di traduzione automatizzata per fornire una comprensione di base del contenuto. È stato fatto tutto il possibile per fornire una traduzione accurata, tuttavia Zendesk non garantisce l'accuratezza della traduzione.
Per qualsiasi dubbio sull'accuratezza delle informazioni contenute nell'articolo tradotto, fai riferimento alla versione inglese dell'articolo come versione ufficiale.