Analytics
티켓 분석을 읽고 지원 수치를 의사결정으로 바꾸세요.
티켓 분석 가이드
분석은 Discord를 스크롤해서는 답할 수 없는 질문에 답해 줍니다. 팀의 속도가 빨라지고 있는지, 어떤 카테고리가 가장 많은 시간을 잡아먹는지, 그리고 실제로 언제 스태프가 온라인에 있어야 하는지 알 수 있습니다.
전체 Analytics 페이지는 프리미엄 기능입니다. 무료 서버에서는 업그레이드 카드가 있는 미리보기와 함께, 대시보드 홈 페이지에서 바로 최근 7일 활동 및 스태프 차트를 볼 수 있습니다.
Analytics 열기
서버 대시보드를 엽니다.
사이드 내비게이션에서 Analytics → Overview를 클릭합니다.
빠른 통계
상단의 네 개 카드가 현재 기간을 요약하며, 각각 이전 기간과의 추세를 함께 보여줍니다.
| Card | What it tells you |
|---|---|
| Total Tickets | 지원량 |
| Avg Response Time | 멤버가 첫 답변을 받기까지 기다리는 시간 |
| Avg Resolution | 티켓이 생성부터 종료까지 유지되는 시간 |
| Returning Users | 새 티켓으로 다시 돌아오는 멤버 수 |
Avg Response Time은 멤버가 체감하는 수치입니다. Avg Resolution은 팀이 체감하는 수치입니다. 둘은 서로 다른 문제이며, 해결 방법도 다릅니다.
차트
대부분의 차트에는 자체 기간 선택기가 있습니다: 7일, 14일, 30일, 분기별, 연간.
| Chart | What it shows | Use it for |
|---|---|---|
| Ticket Activity | 하루별로 열리고 닫힌 티켓 수 | 밀린 티켓을 찾기 — 닫힌 수는 열린 수를 따라가야 합니다 |
| Category Distribution | 카테고리별 티켓 수, 최다 카테고리 포함 | 무엇을 문서화하거나 원천에서 수정할지 결정하기 |
| Staff Performance | 스태프별 처리한 티켓 수 | 핵심 담당자를 파악하고 과부하를 찾기 |
| Response Time | 첫 응답 시간과 전체 메시지의 평균 | 일정 변경의 효과 측정하기 |
| Messages per Ticket | 티켓당 주고받은 평균 메시지 수 | 수치가 높다면 절차가 충분한 정보를 요구하지 않는다는 뜻일 수 있습니다 |
| Returning Support Users | 신규 vs 재방문 지원 사용자 | 재방문 비율이 높다면 문제가 실제로 해결되지 않았다는 뜻입니다 |
| Ticket Priority Distribution | 우선순위가 어떻게 분포하는지 | "Urgent"가 여전히 긴급을 의미하는지 확인하기 |
| Ticket Resolution Time | 생성부터 종료까지의 평균 시간 | 장기 추세를 살펴보기 |
| Ticket Creation Patterns | 피크 시간과 피크 요일이 포함된 시간대별 및 요일별 분포 | 스태프가 언제 온라인이어야 하는지 계획하기 |
차트에 **Not enough data — Come back later…**라고 표시되면, 해당 기간에 아직 닫힌 티켓이 충분하지 않다는 뜻입니다. 아무 문제도 없습니다.
수치 읽기
열린 티켓과 닫힌 티켓이 점점 벌어질 때
Ticket Activity 차트에서 여러 날 연속으로 열린 티켓이 닫힌 티켓보다 많다면, 백로그가 쌓이고 있다는 뜻입니다.
도움이 되는 것: Creation Patterns에서 피크 시간대에 스태프를 더 배치하거나, 비상 브레이크로 global open limit을 낮추거나, 실제로 끝난 티켓에 대해 auto-close scheduling을 사용하는 것입니다.
한 카테고리가 압도적일 때
Category Distribution 차트의 60 %가 하나의 주제라면,
도움이 되는 것: 그 주제를 FAQ, 고정 메시지, 또는 답변 링크가 포함된 step option that closes the ticket에 넣는 것입니다.
티켓당 메시지 수가 계속 늘어날 때
모든 티켓에서 주고받는 횟수가 점점 더 많아집니다.
도움이 되는 것: ticket steps입니다. 대화가 시작되기 전에 버전, 플랫폼, 또는 인증된 계정을 먼저 요청하세요.
재방문 비율이 높을 때
같은 멤버들이 계속 다시 찾아옵니다.
도움이 되는 것: 재방문 멤버의 transcripts를 몇 개 읽어 보세요. 답변이 제대로 남지 않는 것이거나, 같은 근본 버그가 계속 문제를 일으키는 것일 수 있습니다.
모든 것이 "Urgent"일 때
우선순위 분포가 거의 높은 티켓과 긴급 티켓뿐이라면,
도움이 되는 것: 멤버가 설정한 우선순위는 사실이 아니라 희망사항입니다. LunAI가 티켓을 분류하게 하고, /ticket priority로 수정하세요.
티켓 기록
차트 옆의 Tickets → Ticket History에는 수치의 근거가 되는 개별 티켓이 나열되며, 각 티켓마다 상세 페이지가 있습니다.
Analytics는 무엇이 바뀌었는지 알려줍니다. 기록과 transcripts는 왜 바뀌었는지 알려줍니다.
다음 단계
- Ticket Transcripts (데이터 포인트 뒤에 있는 이야기)
- LunAI (자동 우선순위 지정)
- Ticket Categories (더 나은 카테고리, 더 나은 분석)
How is this guide?