Seus dados do Zendesk são divididos em diferentes conjunto de dados. Cada conjunto de dados contém métricas e atributos que podem ser usados para criar relatórios no Explore. É necessário selecionar um conjunto de dados específico para poder criar um relatório.
Esse artigo pode ajudar você a escolher o conjunto de dados certo para seus relatórios e aprender informações mais avançadas sobre como os conjuntos de dados armazenam suas informações comerciais.
Este artigo contém os seguintes tópicos:
- Noções básicas sobre conjuntos de dados padrão disponíveis
- Compreensão da estrutura do conjunto de dados
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Noções básicas sobre conjuntos de dados padrão disponíveis
A tabela a seguir descreve os conjuntos de dados disponíveis para cada produto.
| Produto da Zendesk | Nome do conjunto de dados | Conteúdo |
|---|---|---|
| Support | Tickets | Informações detalhadas do ticket, como o ID do ticket e para quem ele foi atribuído. Não inclui eventos de atualização do ticket. |
| Updates history | Informações sobre todas as atualizações feitas nos tickets durante seu tempo de vigência. | |
| Backlog history | Informações sobre tickets sem resolução ao final de uma data específica. | |
| SLAs | Informações sobre o desempenho do seu Service Level Agreement (SLA) (Contrato de nível de serviço). Disponível apenas se você tem tickets com as políticas de SLA aplicadas. Consulte Definição e uso de políticas de SLA. |
|
| Guide | Knowledge Capture | Informações para ajudar você a entender a eficiência da seleção de artigos para evitar tickets de suporte. |
| Team Publishing | Informações para ajudar você a entender a atividade da sua equipe no Guide incluindo as atividades de criação, publicação, edição de artigos e muito mais. Disponível somente nos planos Professional e superiores. |
|
| Knowledge Base | Informações que ajudam você a entender a frequência de visualização dos seus artigos da central de ajuda, quais artigos estão sendo úteis ou não e muito mais. | |
| Search | Informações sobre as pesquisas que os usuários realizaram e os termos que eles pesquisaram na sua base de conhecimento. | |
| Community | Informações sobre a atividade nos fóruns da sua comunidade, incluindo número de publicações e comentários, votos positivos e negativos, membros da comunidade e muito mais. | |
| Mensagens e chat em tempo real | Messaging tickets | Informações sobre todos os canais de mensagens, incluindo os canais de mensagens na web, em dispositivos móveis e redes sociais. Inclui o número de tickets, os tempos de resolução, a satisfação e muito mais. |
| Engagement | Informações sobre sua interação com os clientes usando o Chat. | |
| Chat concurrency | Informações sobre como os seus agentes lidam com interações simultâneas de chat. | |
| Answer Bot | Article Recommendations | Informações sobre o desempenho dos artigos da central de ajuda recomendados automaticamente para os clientes. |
| Flow Builder | Informações sobre o desempenho do bot nos canais da Zendesk. | |
| Talk | Calls | Informações sobre a atividade de sua central telefônica e dos seus agentes. |
| Sell | Sell | Informações sobre seu pipeline de vendas. |
| Calls | Informações sobre interações de vendas, como chamadas feitas e recebidas e o horário das chamadas, entre outras. | |
| Products | Informações sobre vendas, como quantos produtos foram vendidos ao longo do tempo e os produtos mais vendidos. | |
| Activities | Informações sobre o volume da atividade de vendas e a contribuição da equipe de vendas, incluindo o número de e-mails enviados, chamadas realizadas, tarefas concluídas, compromissos agendados e visitas realizadas. |
Compreensão da estrutura do conjunto de dados
Os conjuntos de dados do Explore contêm todas as informações disponíveis para o seu produto. Para consultar a eficiência dos seus dados e evitar dados duplicados ou inconsistentes, o Explore agrupa os dados em diferentes tabelas. As tabelas de dados são como uma “caixa” na qual seus dados são armazenados. As tabelas de dados não são isoladas, em vez disso, elas são reunidas por atributos especiais de pontos de conexão que funcionam como identificadores exclusivos para cada linha de dados da tabela.
No diagrama de exemplo abaixo, os dados do ticket são armazenados na tabela de dados Ticket e os dados do usuário são armazenados em uma tabela de dados de Usuários separada. Essas tabelas de dados são reunidas nos conjuntos de dados usando atributos especiais de pontos de conexão.
Por exemplo, ID do ticket é o ponto de conexão da tabela de dados Ticket, mas ID do solicitante é o ponto de conexão da tabela Usuários.
Quando um usuário realiza um relatório, o Explore determina quais tabelas contêm as métricas e os atributos necessários e se as tabelas precisam ser reunidas. Se as métricas e os atributos necessários estiverem localizados em uma única tabela, nenhuma conexão (ou junção) é feita. Um exemplo disso é um relatório que conta IDs de ticket por status.
Entretanto, se as métricas e os atributos necessários estiverem em diversas tabelas de dados, eles serão reunidos. Um exemplo disso é um relatório que conta as atualizações de ticket por nome do atribuído. Nesse caso, as tabelas Atualizações de tickets, Tickets e Usuários são reunidas para gerar um resultado.
As tabelas de dados do Explore são conectadas usando o método JUNÇÃO ESQUERDA. Isso significa que, quando as tabelas são reunidas, o relatório retorna todas as linhas da tabela à esquerda, mesmo que não haja correspondências na tabela à direita. No exemplo acima, a contagem de IDs de ticket por nome do atribuído retornará todos os tickets com ou sem um atribuído.
Em alguns casos, tecnicamente não é possível armazenar dados em várias tabelas de dados devido ao grande volume de dados ou à alta velocidade da execução do relatório necessário. Um exemplo disso é o conjunto de dados de Lista de pendências. Ele usa apenas uma tabela para armazenar dados.
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