التحليلات
اقرأ تحليلات التذاكر وحوّل أرقام الدعم إلى قرارات.
دليل تحليلات التذاكر
تجيب التحليلات عن الأسئلة التي لا يمكنك الإجابة عنها بمجرد التمرير في Discord: هل أصبح فريقك أسرع، وأي فئة تستهلك أكبر قدر من الوقت، ومتى تحتاج فعلاً إلى وجود الموظفين عبر الإنترنت.
صفحة Analytics الكاملة هي ميزة مدفوعة. ترى الخوادم المجانية معاينة مع بطاقة ترقية — وكذلك مخطط النشاط والموظفين لآخر 7 أيام مباشرةً في الصفحة الرئيسية للوحة التحكم.
افتح التحليلات
افتح لوحة تحكم خادمك.
انقر Analytics → Overview في شريط التنقل الجانبي.
الإحصاءات السريعة
تلخّص البطاقات الأربع في الأعلى الفترة الحالية، وكل بطاقة تعرض اتجاهًا مقارنةً بالفترة السابقة.
| Card | What it tells you |
|---|---|
| Total Tickets | حجم الدعم لديك |
| Avg Response Time | المدة التي ينتظرها العضو حتى أول رد |
| Avg Resolution | المدة التي تعيشها التذكرة من إنشائها حتى إغلاقها |
| Returning Users | عدد الأعضاء الذين يعودون بتذكرة جديدة |
Avg Response Time هو الرقم الذي يشعر به أعضاؤك. Avg Resolution هو الرقم الذي يشعر به فريقك. إنهما مشكلتان مختلفتان وتحتاجان إلى حلول مختلفة.
الرسوم البيانية
تحتوي معظم الرسوم البيانية على محدد نطاق زمني خاص بها: 7 أيام، 14 يومًا، 30 يومًا، أرباع سنوية، وسنويًا.
| Chart | What it shows | Use it for |
|---|---|---|
| Ticket Activity | التذاكر المفتوحة والمغلقة يوميًا | اكتشاف التراكمات — يجب أن يتتبّع المغلق المفتوح |
| Category Distribution | التذاكر حسب الفئة، مع فئتك الأكثر شيوعًا | تحديد ما يجب توثيقه أو إصلاحه من المصدر |
| Staff Performance | التذاكر التي تعامل معها كل موظف | التعرف على أصحاب الجهد الأكبر واكتشاف الضغط الزائد |
| Response Time | أول رد ومتوسط جميع الرسائل | قياس أثر تغيير الجدول الزمني |
| Messages per Ticket | متوسط الرسائل المتبادلة لكل تذكرة | القيم المرتفعة غالبًا تعني أن خطواتك لا تطلب ما يكفي |
| Returning Support Users | مستخدمو الدعم الجدد مقابل العائدين | ارتفاع معدل العودة يعني أن المشكلات لم تُحل فعليًا |
| Ticket Priority Distribution | كيفية توزيع الأولويات | التحقق مما إذا كانت "Urgent" لا تزال تعني عاجلًا |
| Ticket Resolution Time | متوسط الوقت من الإنشاء حتى الإغلاق | مراقبة الاتجاه على المدى الطويل |
| Ticket Creation Patterns | التوزيع بالساعة واليوم مع ساعة الذروة ويوم الذروة | التخطيط لمتى يجب أن يكون الموظفون متصلين |
إذا قال أحد الرسوم البيانية Not enough data — Come back later…، فهذا يعني ببساطة أنه لا توجد بعد تذاكر مغلقة كافية في ذلك النطاق. لا يوجد أي خلل.
قراءة الأرقام
التذاكر المفتوحة والمغلقة تتباعد
يُظهر مخطط Ticket Activity لديك تذاكر مفتوحة أكثر من المغلقة لعدة أيام متتالية. هذا يعني أن تراكمًا بدأ يتكوّن.
ما الذي يساعد: زيادة عدد الموظفين في ساعات الذروة من Creation Patterns، أو خفض global open limit كفرامل طوارئ، أو auto-close scheduling للتذاكر التي انتهت فعليًا.
فئة واحدة تهيمن
يُظهر مخطط Category Distribution أن 60 % من الموضوع واحد.
ما الذي يساعد: يجب أن يكون هذا الموضوع ضمن الأسئلة الشائعة، أو رسالة مثبتة، أو step option that closes the ticket مع رابط إلى الإجابة.
الرسائل لكل تذكرة تستمر في الارتفاع
كل تذكرة تحتاج إلى مزيد من الأخذ والرد.
ما الذي يساعد: ticket steps. اطلب الإصدار أو المنصة أو الحساب الموثّق قبل أن يبدأ الحوار.
معدل العودة مرتفع
الأعضاء أنفسهم يعودون باستمرار.
ما الذي يساعد: اقرأ بعض transcripts الخاصة بالأعضاء العائدين. إما أن الإجابات لا تثبت، أو أن الخلل الأساسي نفسه يستمر في الظهور.
كل شيء "Urgent"
يُظهر توزيع الأولويات تقريبًا فقط التذاكر العالية والعاجلة.
ما الذي يساعد: الأولوية التي يحددها الأعضاء هي رغبة، وليست حقيقة. دع LunAI يصنّف التذاكر، ثم صحّح ذلك باستخدام /ticket priority.
سجل التذاكر
بجوار الرسوم البيانية، يسرد Tickets → Ticket History التذاكر الفردية خلف الأرقام، مع صفحة تفاصيل لكل تذكرة.
تخبرك التحليلات ماذا تغيّر. أما السجل وtranscripts فيخبرانك لماذا.
الخطوات التالية
- Ticket Transcripts (القصة وراء نقطة البيانات)
- LunAI (الترتيب التلقائي للأولوية)
- Ticket Categories (فئات أفضل، تحليلات أفضل)
How is this guide?