Analize
Citește analizele tichetelor tale și transformă cifrele de suport în decizii.
Ghid pentru analizele tichetelor
Analizele răspund la întrebările la care nu poți răspunde derulând prin Discord: echipa ta devine mai rapidă, ce categorie consumă cel mai mult timp și când ai nevoie, de fapt, de personal online.
Pagina completă Analytics este o funcție premium. Serverele gratuite văd o previzualizare cu un card de upgrade — și un grafic de activitate și personal pentru ultimele 7 zile direct pe pagina principală a dashboardului.
Deschide Analytics
Deschide dashboardul serverului tău.
Dă clic pe Analytics → Overview în navigarea laterală.
Statistici rapide
Cele patru carduri din partea de sus rezumă perioada curentă, fiecare cu o tendință comparată cu perioada anterioară.
| Card | Ce îți spune |
|---|---|
| Total Tickets | Volumul tău de suport |
| Avg Response Time | Cât așteaptă un membru până la primul răspuns |
| Avg Resolution | Cât timp trăiește un tichet de la creare până la închidere |
| Returning Users | Câți membri revin cu un tichet nou |
Avg Response Time este cifra pe care o simt membrii tăi. Avg Resolution este cifra pe care o simte echipa ta. Sunt probleme diferite și au nevoie de soluții diferite.
Graficele
Cele mai multe grafice au propriul lor selector de interval de timp: 7 zile, 14 zile, 30 de zile, trimestre și anual.
| Chart | Ce arată | La ce îl folosești |
|---|---|---|
| Ticket Activity | Tichete deschise și închise pe zi | Identificarea restanțelor — cele închise ar trebui să urmărească cele deschise |
| Category Distribution | Tichete pe categorie, cu categoria ta principală | Deciderea a ceea ce merită documentat sau rezolvat la sursă |
| Staff Performance | Tichete gestionate per membru al echipei | Recunoașterea celor care duc greul și depistarea supraîncărcării |
| Response Time | Primul răspuns și media tuturor mesajelor | Măsurarea efectului unei schimbări de program |
| Messages per Ticket | Numărul mediu de mesaje schimbate per tichet | Valorile mari înseamnă adesea că pașii tăi cer prea puțin |
| Returning Support Users | Utilizatori de suport noi vs. care revin | O rată mare de revenire înseamnă că problemele nu sunt, de fapt, rezolvate |
| Ticket Priority Distribution | Cum sunt distribuite prioritățile | Verificarea dacă „Urgent” chiar mai înseamnă urgent |
| Ticket Resolution Time | Timpul mediu de la creare până la închidere | Urmărirea tendinței pe termen lung |
| Ticket Creation Patterns | Distribuție pe ore și zile, cu ora de vârf și ziua de vârf | Planificarea momentelor în care personalul ar trebui să fie online |
Dacă un grafic spune Not enough data — Come back later…, pur și simplu nu există încă suficiente tichete închise în acel interval. Nimic nu este stricat.
Cum citești cifrele
Deschise vs. închise se îndepărtează
Graficul Ticket Activity arată mai multe tichete deschise decât închise mai multe zile la rând. Asta înseamnă că se formează o restanță.
Ce ajută: mai mult personal în orele de vârf din Creation Patterns, o limită globală de deschidere mai mică global open limit ca frână de urgență sau programarea închiderii automate pentru tichetele care sunt deja rezolvate.
O categorie domină
Graficul Category Distribution este 60 % un singur subiect.
Ce ajută: acel subiect ar trebui să fie într-un FAQ, într-un mesaj fixat sau într-o opțiune de pas care închide tichetul cu un link către răspuns.
Mesajele per tichet continuă să crească
Fiecare tichet are nevoie de tot mai multe schimburi dus-întors.
Ce ajută: ticket steps. Cere versiunea, platforma sau contul verificat înainte să înceapă conversația.
Rata de revenire este mare
Aceiași membri continuă să revină.
Ce ajută: citește câteva transcripts ale membrilor care revin. Ori răspunsurile nu se fixează, ori aceeași eroare de bază continuă să apară.
Totul este „Urgent”
Distribuția priorităților arată aproape doar tichete de prioritate mare și urgentă.
Ce ajută: prioritatea setată de membri este o dorință, nu un fapt. Lasă LunAI să clasifice tichetele și corecteaz-o cu /ticket priority.
Istoricul tichetelor
Lângă grafice, Tickets → Ticket History listează tichetele individuale din spatele cifrelor, cu o pagină de detalii pentru fiecare tichet.
Analytics îți spune ce s-a schimbat. Istoricul și transcripts îți spun de ce.
Pașii următori
- Ticket Transcripts (Povestea din spatele unui punct de date)
- LunAI (Prioritizare automată)
- Ticket Categories (Categorii mai bune, analize mai bune)
How is this guide?