Explore에서 대시보드 보고서를 예약하여 팀에 PDF를 전달할 수도 있습니다. 또는 매달 수동으로 번호를 가져와 스프레드시트에 넣을 수도 있습니다. Explore에서 동일한 번호에 대한 보고서를 만들 수도 있습니다. 이러한 방법의 결과가 서로 다르면 혼동될 수 있습니다. 숫자가 일치하지 않는 이유는 무엇인가요?
이러한 불일치를 분석하면서 기억해야 할 요점은 PDF와 스프레드시트는 정적이지만 Explore는 동적이라는 점입니다.
이 문서에서는 다음과 같은 주제를 다룹니다.
결과가 변경되는 이유
예를 들어 7월 한 달 동안 8월 1일의 데이터를 내보내 스프레드시트에 넣었다고 가정해 보세요. 하지만 나중에 9월에 Explore에서 동일한 데이터에 대해 다른 보고서를 실행하면 7월에 대한 다른 수치가 표시됩니다.
| 7월 컬럼은 8월에 실행된 내보내기를 기준으로 합니다. | 9월에 Explore에서 실행된 보고서의 7월 컬럼: |
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계속 읽으세요.
만들어진 티켓에 차이가 있는 이유는 무엇인가요?
티켓을 삭제하면 만들어진 총 티켓 수가 줄어들 수 있습니다.
삭제된 티켓은 티켓 데이터 집합 에서 제거됩니다. 따라서 티켓을 스팸으로 표시 하거나 삭제하면 전체 티켓 수에서 이러한 티켓이 제거됩니다. 이로써 티켓 만들기 수도 변경됩니다.
위의 예에서는 만들어진 티켓 수가 705개에서 693개로 줄었습니다. 이는 8월에 데이터를 내보낸 후 9월에 Explore에서 보고서를 실행하는 사이에 12개의 티켓이 삭제되었음을 의미합니다.
반면 삭제된 티켓을 복구하는 경우에는 만들어진 총 티켓 수가 증가할 수 있습니다.
삭제 및 복구된 티켓 번호를 살펴보려면 업데이트 기록 데이터 집합 에서 삭제 및 복구 메트릭을 사용할 수 있습니다.
삭제 의 경우 티켓이 삭제되었으므로 티켓 ID 또는 기타 속성과 같은 세부 정보를 볼 수 없지만 다음은 볼 수 있습니다.
- 업데이트 - 타임스탬프 속성을 사용하여 티켓이 삭제된 시간
- 업데이트한 사람 이름 속성을 사용하여 티켓을 삭제한 사람
복구 의 경우 언제, 누가 그렇게 했는지에 대한 유사한 정보를 볼 수 있으며, 티켓이 다시 존재하기 때문에 티켓 ID와 같은 다른 티켓 속성도 볼 수 있습니다.
해결된 티켓에 차이가 있는 이유는 무엇인가요?
일반적으로 만들어진 티켓은 티켓 만듦 - 날짜 속성으로 보고 해결된 티켓은 티켓 해결됨 - 날짜 속성으로 봅니다. 하지만 특정 이벤트에 따라 이러한 수치가 변동하는 시나리오가 있습니다.
해결 날짜별 해결 티켓을 볼 때 이러한 수치는 재등록 메트릭(티켓 및 업데이트 기록 데이터 집합에서 사용 가능)의 영향을 받습니다. 데이터를 내보낸 시간과 Explore에서 보고서가 실행되는 시간 사이에 티켓이 다시 등록되면 이 수치가 변경됩니다. 다시 등록하면 티켓이 더 이상 해결되지 않으므로 이 메트릭에서 티켓을 완전히 제거하거나(마지막 해결이 첫 번째 해결과 다른 기간에 있었던 경우) 한 기간에서 다른 기간으로 이동할 수 있습니다.
만든 날짜별로 해결된 티켓을 볼 때 이러한 수치는 시간 경과에 따른 해결의 영향을 받습니다. 월요일에 10개의 티켓이 만들어지고 2개의 티켓이 같은 날 해결된 경우 내보내기에는 월요일의 해결된 티켓 2개가 표시됩니다. 화요일에 또 다른 3개의 티켓이 해결되면 보고서와 다음 내보내기에는 월요일에 5개의 해결된 티켓이 만들어졌다고 표시됩니다.
업데이트 기록 데이터 집합의 티켓 해결 메트릭은 현재 해결된 티켓의 마지막 해결만 살펴봅니다. 메트릭의 수식, 특히 굵게 표시된 두 가지 조건을 보면 알 수 있습니다.
IF ([Changes - Field name]="status"
AND [Changes - Previous value]!="solved"
AND ([Changes - New value]="solved" OR [Changes - New value]="closed")
AND ([Ticket status - Unsorted] = "Solved" OR [Ticket status - Unsorted] = "Closed")
AND [Update - Timestamp]=[Ticket solved - Timestamp])
THEN [Update ID]
ENDIF
모든 해결을 추적하려면 다음 수식을 남기고 현재 상태와 날짜에 대한 두 가지 조건을 제거하는 표준 계산된 메트릭을 만들 수 있습니다.
IF ([Changes - Field name]="status"
AND [Changes - Previous value]!="solved"
AND ([Changes - New value]="solved" OR [Changes - New value]="closed"))
THEN [Update ID]
ENDIF
특정 카테고리의 티켓에 차이가 있는 이유는 무엇인가요?
티켓 데이터 집합은 상태, 그룹, 담당자, 우선 순위, 사용자 지정 필드 등을 포함하여 티켓의 현재 상태를 살펴봅니다. 즉, 데이터를 내보내는 시간과 Explore에서 보고서를 실행하는 시간 사이에 필드가 변경되면 결과도 변경될 수 있습니다.
위의 예시 스크린샷에서 8월의 내보내기에 10개의 블립과 61개의 버그가 표시되는 것을 볼 수 있습니다. 하지만 9월 보고서에서 Explore는 2개의 블립과 69개의 버그를 보여줍니다. 이는 내보내기와 보고서가 실행된 시점 사이에 8개의 티켓이 블립에서 버그로 다시 분류되었음을 나타냅니다.
이러한 유형의 변경은 보고서의 필터에도 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어 그룹 A의 티켓만 표시하도록 필터링된 보고서가 있다고 가정해 보세요. 내보내기 시간과 보고서 사이에 그룹 A에서 다른 그룹으로 티켓이 이동되면 해당 티켓은 더 이상 보고서에 나타나지 않습니다.
원래 그룹 B에 배정된 다음 그룹 A에 재배정된 티켓의 경우에는 그 반대입니다. 필터로 인해 이전보다 더 많은 티켓이 보고서에 나타납니다.
수치 유지하기
Explore 보고서와 내보내기 간의 불일치를 살펴볼 때 실제 수치 자체를 원근감 있게 유지하는 데 도움이 됩니다. 다음을 고려하세요.
- 한 결과가 20개의 티켓에서 21개의 티켓으로 변경되면 1이 증가합니다. 크게 느껴지지 않습니다. 하지만 이는 5%의 변화입니다.
- 다른 결과가 1,998에서 2,100으로 변경되면 그 차이는 102입니다. 큰 소리로 느껴질 수도 있습니다. 하지만 이는 5%의 변화에 불과합니다.
분산과 관련하여 초기 수치는 물론 비율도 살펴보세요. 이를 통해 무엇이 중요한지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.
상담원이 몇 명인지 생각해 보세요. 상담사가 200명이고 하나의 결과가 102만큼 변경되는 경우에는 평균적으로 약 절반의 상담사가 데이터를 내보내고 Explore에서 보고서를 실행하는 사이에 하나의 티켓에서 해당 필드를 변경했음을 의미합니다.
업데이트 기록 데이터 집합에서 이러한 결과를 다시 살펴볼 수 있습니다. 업데이트한 사람 이름 속성을 사용하여 관련 [변경 내용 - 필드 이름] 속성과 당혹스러운 이전 또는 새 결과를 표시하는 보고서를 필터링합니다.
예를 들어 100명의 상담사가 모두 해당 기간에 약 1건의 필드를 변경하는 등 변경 내용이 광범위하게 분포되어 있는 것을 볼 수 있습니다.
하지만 한두 명의 상담사가 필드 결과를 더 자주 변경하는 것을 볼 수 있습니다. 아마도 관리자가 팀원들의 일을 정리하는 것일 수 있습니다. 또는 처음에 필드를 적용하는 방법을 이해하지 못했을 수도 있습니다. 이 경우에는 더 많은 교육이 유용할 수 있습니다.
올바른 집계 방식 사용하기
마지막으로 지속 시간을 볼 때 “양과 질”을 기억하는 것이 좋습니다.
기본적으로 Explore는 첫 번째 응답 시간 및 해결 시간과 같은 메트릭에 중간값(MED) 집계 방식을 사용합니다. 하지만 일부 담당자나 그룹은 일반 상담사와는 매우 다른 방식으로 매우 적은 수의 티켓을 처리할 수도 있습니다. 티켓에 자주 참여하지 않고 응답 시간에 대한 기대치가 같지 않은 재무 또는 보안 팀의 사람들일 수 있습니다.
지속 시간 메트릭에 MED 집계 방식을 사용하면 이러한 이상값으로부터 보호하는 데 도움이 됩니다. 평균(AVG) 집계 방식을 사용하면 이 보호 기능이 감소합니다. 예를 들어 재무팀은 6개월 동안 한 고객의 티켓 하나를 처리하고 있고 나머지 팀은 일주일 내에 정기적으로 티켓을 해결하고 있다고 가정해 보세요. 재무팀 이상값은 특히 AVG 집계 방식을 사용하는 경우 미해결 티켓 기간에 심각한 영향을 미칩니다.
재무 팀이 최종적으로 해당 티켓을 해결하면 해결 시간에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 특히 AVG를 사용하는 경우에는 더욱 그렇습니다.
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