Аналитика
Читайте аналитику по вашим тикетам и превращайте цифры поддержки в решения.
Руководство по аналитике тикетов
Аналитика отвечает на вопросы, на которые не ответить, просто пролистывая Discord: становится ли ваша команда быстрее, какая категория съедает больше всего времени и когда вам на самом деле нужны сотрудники онлайн.
Полная страница Analytics — это премиум-функция. На бесплатных серверах показывается предпросмотр с карточкой апгрейда — а также график активности и сотрудников за последние 7 дней прямо на главной странице панели.
Откройте Analytics
Откройте панель управления вашим сервером.
Нажмите Analytics → Overview в боковой навигации.
Краткая статистика
Четыре карточки вверху показывают сводку за текущий период, каждая — с трендом по сравнению с предыдущим.
| Card | What it tells you |
|---|---|
| Total Tickets | Ваш объём поддержки |
| Avg Response Time | Сколько времени участник ждёт первого ответа |
| Avg Resolution | Сколько живёт тикет от создания до закрытия |
| Returning Users | Сколько участников возвращаются с новым тикетом |
Avg Response Time — это число, которое чувствуют ваши участники. Avg Resolution — это число, которое чувствует ваша команда. Это разные проблемы, и решаются они по-разному.
Графики
У большинства графиков есть свой выбор диапазона времени: 7 дней, 14 дней, 30 дней, кварталы и год.
| Chart | What it shows | Use it for |
|---|---|---|
| Ticket Activity | Открытые и закрытые тикеты по дням | Поиск накопившихся очередей — закрытых должно быть примерно столько же, сколько открытых |
| Category Distribution | Тикеты по категориям, с вашей самой популярной категорией | Решать, что стоит задокументировать или исправить у источника |
| Staff Performance | Тикеты, обработанные каждым сотрудником | Замечать самых загруженных и видеть перегрузку |
| Response Time | Время первого ответа и среднее по всем сообщениям | Оценивать эффект изменения расписания |
| Messages per Ticket | Среднее число сообщений в одном тикете | Высокие значения часто означают, что в ваших шагах слишком мало информации |
| Returning Support Users | Новые и возвращающиеся пользователи поддержки | Высокий процент возвратов означает, что проблемы на самом деле не решаются |
| Ticket Priority Distribution | Как распределяются приоритеты | Проверять, действительно ли "Urgent" всё ещё означает срочно |
| Ticket Resolution Time | Среднее время от создания до закрытия | Следить за долгосрочным трендом |
| Ticket Creation Patterns | Почасовое и дневное распределение с пиковым часом и пиковым днём | Планировать, когда сотрудники должны быть онлайн |
Если график показывает Not enough data — Come back later…, значит, в этом диапазоне пока просто недостаточно закрытых тикетов. Ничего не сломано.
Как читать цифры
Открытые и закрытые расходятся
На графике Ticket Activity несколько дней подряд открытых тикетов больше, чем закрытых. Это означает, что начинает накапливаться очередь.
Что помогает: больше сотрудников в пиковые часы из Creation Patterns, более низкий global open limit как аварийный тормоз или auto-close scheduling для тикетов, которые уже действительно завершены.
Одна категория доминирует
График Category Distribution показывает, что 60 % приходится на одну тему.
Что помогает: этой теме место в FAQ, закреплённом сообщении или в step option that closes the ticket со ссылкой на ответ.
Сообщений на тикет становится всё больше
Каждый тикет требует всё больше переписки туда-обратно.
Что помогает: ticket steps. Запрашивайте версию, платформу или подтверждённый аккаунт до начала разговора.
Доля возвращающихся пользователей высокая
Одни и те же участники продолжают возвращаться.
Что помогает: прочитайте несколько transcripts возвращающихся участников. Либо ответы не закрепляются, либо снова и снова всплывает одна и та же скрытая ошибка.
Всё — "Urgent"
Распределение приоритетов показывает почти только высокие и срочные тикеты.
Что помогает: приоритет, выбранный участниками, — это пожелание, а не факт. Пусть LunAI классифицирует тикеты, а вы исправляйте это с помощью /ticket priority.
История тикетов
Рядом с графиками Tickets → Ticket History показывает отдельные тикеты, стоящие за цифрами, с отдельной страницей деталей для каждого тикета.
Аналитика показывает, что изменилось. История и transcripts показывают, почему.
Что дальше
- Ticket Transcripts (История, стоящая за данными)
- LunAI (Автоматическая приоритизация)
- Ticket Categories (Лучшие категории — лучшая аналитика)
How is this guide?