Аналітика
Читайте аналітику ваших тікетів і перетворюйте цифри підтримки на рішення.
Посібник з аналітики тікетів
Аналітика відповідає на запитання, на які не можна відповісти, просто гортаючи Discord: чи стає ваша команда швидшою, яка категорія забирає найбільше часу і коли вам насправді потрібні співробітники онлайн.
Повна сторінка Analytics — це преміум-функція. На безплатних серверах показується попередній перегляд із карткою апгрейду — а також графік активності та співробітників за останні 7 днів прямо на головній сторінці дашборда.
Відкрийте Analytics
Відкрийте дашборд вашого сервера.
Натисніть Analytics → Overview у бічній навігації.
Швидка статистика
Чотири картки вгорі підсумовують поточний період, кожна з трендом у порівнянні з попереднім.
| Card | What it tells you |
|---|---|
| Total Tickets | Обсяг вашої підтримки |
| Avg Response Time | Скільки часу учасник чекає на першу відповідь |
| Avg Resolution | Скільки живе тікет від створення до закриття |
| Returning Users | Скільки учасників повертаються з новим тікетом |
Avg Response Time — це число, яке відчувають ваші учасники. Avg Resolution — це число, яке відчуває ваша команда. Це різні проблеми, і для них потрібні різні рішення.
Графіки
У більшості графіків є власний перемикач діапазону часу: 7 днів, 14 днів, 30 днів, квартали та рік.
| Chart | What it shows | Use it for |
|---|---|---|
| Ticket Activity | Відкриті та закриті тікети за день | Виявлення черг — закриті мають встигати за відкритими |
| Category Distribution | Тікети за категоріями, з вашою найпопулярнішою категорією | Вирішувати, що задокументувати або виправити в джерелі |
| Staff Performance | Тікети, опрацьовані кожним співробітником | Помічати ваших трудяг і перевантаження |
| Response Time | Час до першої відповіді та середнє для всіх повідомлень | Вимірювання ефекту зміни графіка |
| Messages per Ticket | Середня кількість повідомлень у тікеті | Високі значення часто означають, що ваші кроки дають замало інформації |
| Returning Support Users | Нові та ті, що повертаються, користувачі підтримки | Високий рівень повторних звернень означає, що проблеми насправді не вирішуються |
| Ticket Priority Distribution | Як розподіляються пріоритети | Перевірка, чи "Urgent" і досі означає терміново |
| Ticket Resolution Time | Середній час від створення до закриття | Спостереження за довгостроковим трендом |
| Ticket Creation Patterns | Погодинний і денний розподіл із піковою годиною та піковим днем | Планування, коли співробітники мають бути онлайн |
Якщо графік показує Not enough data — Come back later…, то в цьому діапазоні просто ще недостатньо закритих тікетів. Нічого не зламано.
Як читати цифри
Відкриті та закриті розходяться
Ваш графік Ticket Activity показує більше відкритих, ніж закритих тікетів кілька днів поспіль. Це означає, що формується черга.
Що допомагає: більше співробітників у пікові години з Creation Patterns, нижчий global open limit як аварійне гальмо або auto-close scheduling для тікетів, які вже фактично завершені.
Одна категорія домінує
Графік Category Distribution показує 60 % на одну тему.
Що допомагає: цю тему варто додати до FAQ, закріпленого повідомлення або step option that closes the ticket з посиланням на відповідь.
Повідомлень у тікеті стає все більше
Кожен тікет потребує дедалі більшої переписки туди-сюди.
Що допомагає: ticket steps. Запитуйте версію, платформу або підтверджений акаунт до початку розмови.
Рівень повторних звернень високий
Ті самі учасники знову і знову повертаються.
Що допомагає: прочитайте кілька transcripts учасників, які повертаються. Або відповіді не закріплюються, або знову й знову проявляється та сама базова помилка.
Усе — "Urgent"
Розподіл пріоритетів показує майже лише високі та термінові тікети.
Що допомагає: пріоритет, виставлений учасниками, — це побажання, а не факт. Нехай LunAI класифікує тікети, а ви виправляйте це за допомогою /ticket priority.
Історія тікетів
Поруч із графіками Tickets → Ticket History показує окремі тікети, що стоять за цифрами, з окремою сторінкою деталей для кожного тікета.
Аналітика показує вам що змінилося. Історія та transcripts показують, чому.
Наступні кроки
- Ticket Transcripts (Історія, що стоїть за даними)
- LunAI (Автоматичне визначення пріоритетів)
- Ticket Categories (Кращі категорії, краща аналітика)
How is this guide?