Analytics
अपने टिकट एनालिटिक्स पढ़ें और सपोर्ट नंबरों को फैसलों में बदलें।
टिकट एनालिटिक्स के लिए गाइड
Analytics उन सवालों के जवाब देता है जिनका जवाब आप Discord में स्क्रॉल करके नहीं दे सकते: क्या आपकी टीम तेज़ हो रही है, कौन-सी श्रेणी सबसे ज़्यादा समय खाती है, और आपको वास्तव में कब स्टाफ को ऑनलाइन चाहिए।
पूरा Analytics पेज एक प्रीमियम फीचर है। फ्री सर्वरों में आपको अपग्रेड कार्ड के साथ एक प्रीव्यू दिखेगा — और डैशबोर्ड होम पेज पर सीधे पिछले 7 दिनों की गतिविधि और स्टाफ चार्ट भी मिलेगा।
Analytics खोलें
अपना सर्वर डैशबोर्ड खोलें।
साइड नेविगेशन में Analytics → Overview पर क्लिक करें।
क्विक स्टैट्स
ऊपर मौजूद चार कार्ड मौजूदा अवधि का सारांश देते हैं, और हर एक में पिछले अवधि की तुलना में ट्रेंड दिखता है।
| Card | What it tells you |
|---|---|
| Total Tickets | आपका सपोर्ट वॉल्यूम |
| Avg Response Time | किसी सदस्य को पहले जवाब के लिए कितना इंतज़ार करना पड़ता है |
| Avg Resolution | टिकट बनने से बंद होने तक कितना समय लगता है |
| Returning Users | कितने सदस्य नए टिकट के साथ वापस आते हैं |
Avg Response Time वह संख्या है जिसे आपके सदस्य महसूस करते हैं। Avg Resolution वह संख्या है जिसे आपकी टीम महसूस करती है। ये अलग समस्याएँ हैं और इनके लिए अलग समाधान चाहिए।
चार्ट्स
ज़्यादातर चार्ट्स का अपना time range selector होता है: 7 days, 14 days, 30 days, quarters और yearly.
| Chart | What it shows | Use it for |
|---|---|---|
| Ticket Activity | प्रति दिन खुले और बंद हुए टिकट | बैकलॉग पहचानने के लिए — बंद हुए टिकटों की संख्या खुले हुए टिकटों के साथ चलनी चाहिए |
| Category Distribution | श्रेणी के अनुसार टिकट, साथ में आपकी सबसे बड़ी श्रेणी | यह तय करने के लिए कि क्या दस्तावेज़ करना है या स्रोत पर क्या ठीक करना है |
| Staff Performance | हर स्टाफ सदस्य द्वारा संभाले गए टिकट | अपने सबसे मेहनती लोगों को पहचानने और ओवरलोड पकड़ने के लिए |
| Response Time | पहला जवाब और सभी संदेशों का औसत | शेड्यूल बदलाव के असर को मापने के लिए |
| Messages per Ticket | प्रति टिकट औसतन कितने संदेशों का आदान-प्रदान हुआ | ज़्यादा मान अक्सर बताते हैं कि आपके चरण पर्याप्त नहीं पूछते |
| Returning Support Users | नए बनाम लौटकर आने वाले सपोर्ट यूज़र | ऊँची वापसी दर का मतलब है कि समस्याएँ सच में हल नहीं हुईं |
| Ticket Priority Distribution | प्राथमिकताएँ कैसे बंटी हुई हैं | यह जाँचने के लिए कि "Urgent" अभी भी सच में urgent है या नहीं |
| Ticket Resolution Time | बनने से बंद होने तक का औसत समय | लंबे समय के ट्रेंड पर नज़र रखने के लिए |
| Ticket Creation Patterns | पीक घंटे और पीक दिन के साथ प्रति घंटे और प्रति दिन वितरण | यह योजना बनाने के लिए कि स्टाफ कब ऑनलाइन होना चाहिए |
अगर कोई चार्ट Not enough data — Come back later… दिखाता है, तो बस उस रेंज में अभी पर्याप्त बंद टिकट नहीं हैं। कुछ भी खराब नहीं है।
संख्याएँ कैसे पढ़ें
खुले और बंद टिकट अलग-अलग दिशा में जा रहे हैं
आपका Ticket Activity चार्ट कई दिनों तक खुले टिकटों की संख्या बंद टिकटों से ज़्यादा दिखाता है। इसका मतलब बैकलॉग बन रहा है।
क्या मदद करता है: Creation Patterns से मिले पीक घंटों में ज़्यादा स्टाफ, आपातकालीन ब्रेक के रूप में कम global open limit, या उन टिकटों के लिए auto-close scheduling जो वास्तव में पूरे हो चुके हैं।
एक श्रेणी हावी है
Category Distribution चार्ट में 60 % एक ही विषय है।
क्या मदद करता है: उस विषय को FAQ, pinned message, या जवाब के लिंक के साथ टिकट बंद करने वाले step option में शामिल करें।
प्रति टिकट संदेश बढ़ते जा रहे हैं
हर टिकट में आगे-पीछे बातचीत और बढ़ती जा रही है।
क्या मदद करता है: ticket steps. बातचीत शुरू होने से पहले वर्ज़न, प्लेटफ़ॉर्म या verified account पूछें।
लौटकर आने की दर ऊँची है
वही सदस्य बार-बार वापस आ रहे हैं।
क्या मदद करता है: लौटकर आने वाले सदस्यों के कुछ transcripts पढ़ें। या तो जवाब टिक नहीं रहे, या वही मूल बग बार-बार परेशानी दे रहा है।
सब कुछ "Urgent" है
Priority distribution में लगभग सिर्फ high और urgent टिकट दिखते हैं।
क्या मदद करता है: सदस्यों द्वारा तय की गई priority एक इच्छा है, तथ्य नहीं। LunAI से टिकट वर्गीकृत करवाएँ, और /ticket priority से उसे सही करें।
Ticket History
चार्ट्स के बगल में, Tickets → Ticket History संख्याओं के पीछे मौजूद अलग-अलग टिकटों की सूची दिखाता है, और हर टिकट के लिए एक detail page होता है।
Analytics आपको बताता है क्या बदला। history और transcripts आपको बताते हैं क्यों।
अगले कदम
- Ticket Transcripts (डेटा पॉइंट के पीछे की कहानी)
- LunAI (स्वचालित प्राथमिकता निर्धारण)
- Ticket Categories (बेहतर श्रेणियाँ, बेहतर analytics)
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