Analytics
Destek sayılarını kararlara dönüştürmek için bilet analizlerinizi okuyun.
Bilet Analitiği Rehberi
Analitik, Discord’da kaydırarak cevaplayamayacağınız soruları yanıtlar: ekibiniz daha mı hızlı oluyor, en çok zamanı hangi kategori yiyor ve aslında ne zaman çevrimiçi personele ihtiyacınız var.
Tam Analytics sayfası premium bir özelliktir. Ücretsiz sunucular, yükseltme kartıyla birlikte bir önizleme görür — ayrıca doğrudan kontrol paneli ana sayfasında son 7 gün etkinlik ve personel grafiği bulunur.
Analytics'i Açın
Sunucu kontrol panelinizi açın.
Yan gezinmeden Analytics → Overview seçeneğine tıklayın.
Hızlı İstatistikler
Üstteki dört kart, mevcut dönemi özetler ve her biri bir önceki döneme kıyasla bir eğilim gösterir.
| Card | What it tells you |
|---|---|
| Total Tickets | Destek hacminiz |
| Avg Response Time | Bir üyenin ilk yanıt için ne kadar beklediği |
| Avg Resolution | Bir biletin oluşturulmasından kapanmasına kadar ne kadar sürdüğü |
| Returning Users | Kaç üyenin yeni bir biletle geri geldiği |
Avg Response Time üyelerinizin hissettiği sayıdır. Avg Resolution ise ekibinizin hissettiği sayıdır. Bunlar farklı sorunlardır ve farklı çözümler gerektirir.
Grafikler
Çoğu grafiğin kendi zaman aralığı seçicisi vardır: 7 gün, 14 gün, 30 gün, çeyrekler ve yıllık.
| Chart | What it shows | Use it for |
|---|---|---|
| Ticket Activity | Günlük açılan ve kapanan biletler | Biriken işleri fark etmek — kapananlar açılanları takip etmeli |
| Category Distribution | Kategori başına biletler, en üst kategorinizle birlikte | Neyi dokümante edeceğinize veya kaynağında düzelteceğinize karar vermek |
| Staff Performance | Personel başına ele alınan biletler | En çok yük taşıyanları fark etmek ve aşırı yüklenmeyi görmek |
| Response Time | İlk yanıt ve tüm mesajların ortalaması | Bir program değişikliğinin etkisini ölçmek |
| Messages per Ticket | Bilet başına ortalama mesaj alışverişi | Yüksek değerler çoğu zaman adımlarınızın yeterince net olmadığını gösterir |
| Returning Support Users | Yeni ve geri dönen destek kullanıcıları | Yüksek geri dönüş oranı, sorunların gerçekten çözülmediği anlamına gelir |
| Ticket Priority Distribution | Önceliklerin nasıl dağıldığı | "Urgent" hâlâ gerçekten acil mi diye kontrol etmek |
| Ticket Resolution Time | Oluşturmadan kapatmaya kadar ortalama süre | Uzun vadeli eğilimi izlemek |
| Ticket Creation Patterns | Zirve saati ve zirve günüyle birlikte saatlik ve günlük dağılım | Personelin ne zaman çevrimiçi olması gerektiğini planlamak |
Bir grafik Yeterli veri yok — Daha sonra tekrar gelin… diyorsa, o aralıkta henüz yeterli sayıda kapanmış bilet yok demektir. Bir sorun yok.
Sayıları Okumak
Açılan ve kapananlar birbirinden uzaklaşıyor
Ticket Activity grafiğiniz birkaç gün üst üste açılan biletlerin kapananlardan fazla olduğunu gösteriyor. Bu, birikme oluştuğu anlamına gelir.
Ne işe yarar: Creation Patterns içindeki yoğun saatlerde daha fazla personel, acil durum freni olarak daha düşük bir global open limit veya gerçekten tamamlanmış biletler için auto-close scheduling.
Bir kategori baskın
Category Distribution grafiği %60 oranında tek bir konuyu gösteriyor.
Ne işe yarar: O konu bir SSS, sabitlenmiş bir mesaj ya da cevaba bağlantı veren bir step option that closes the ticket içinde yer almalı.
Bilet başına mesaj sayısı artıyor
Her bilet giderek daha fazla gidip gelme gerektiriyor.
Ne işe yarar: ticket steps. Konuşma başlamadan önce sürümü, platformu veya doğrulanmış hesabı sorun.
Geri dönüş oranı yüksek
Aynı üyeler tekrar tekrar geri geliyor.
Ne işe yarar: Geri dönen üyelerin birkaç transcript kaydını okuyun. Ya cevaplar kalıcı olmuyor ya da aynı temel hata sürekli tekrar ediyor.
Her şey "Urgent"
Öncelik dağılımı neredeyse sadece yüksek ve acil biletleri gösteriyor.
Ne işe yarar: Üyelerin belirlediği öncelik bir istektir, gerçek değil. Biletleri sınıflandırmak için LunAI kullanın ve /ticket priority ile düzeltin.
Bilet Geçmişi
Grafiklerin yanında, Tickets → Ticket History sayıların arkasındaki tek tek biletleri listeler ve her bilet için bir detay sayfası sunar.
Analytics size ne değiştiğini söyler. Geçmiş ve transcripts ise nedenini söyler.
Sonraki Adımlar
- Ticket Transcripts (Bir veri noktasının arkasındaki hikâye)
- LunAI (Otomatik önceliklendirme)
- Ticket Categories (Daha iyi kategoriler, daha iyi analitik)
How is this guide?