zendesk-sla-explore-metric-time-to-resolution
Written by
eesel Team
Last edited February 22, 2026
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"title": "So verfolgen Sie die Zeit bis zur Lösung in Zendesk Explore",
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"question": "Können Sie die Zendesk SLA Explore Metrik Zeit bis zur Lösung im Team-Plan verfolgen?",
"answer": "Nein, benutzerdefinierte SLA-Berichte erfordern Zendesk Suite Professional oder höher. Der Team-Plan umfasst grundlegende, vorgefertigte Dashboards, erlaubt es Ihnen aber nicht, benutzerdefinierte Berichte mit Metriken zur Lösungszeit zu erstellen."
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"question": "Warum unterscheidet sich meine Zendesk SLA Explore Metrik Zeit bis zur Lösung von dem, was ich erwartet habe?",
"answer": "Überprüfen Sie, ob Sie Kalenderstunden oder Geschäftszeiten anzeigen. Überprüfen Sie auch, ob die Metrik die Zeit bis zur ersten Lösung (die bei der ersten Lösung stoppt) oder die Zeit bis zur vollständigen Lösung (die wiedereröffnete Tickets berücksichtigt) ist."
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"question": "Wie erstellen Sie einen benutzerdefinierten Bericht für die Zendesk SLA Explore Metrik Zeit bis zur Lösung?",
"answer": "Erstellen Sie in Zendesk Explore einen neuen Bericht mit dem Datensatz Support - Tickets. Fügen Sie die Metrik Vollständige Lösungszeit unter Dauer zwischen Ereignissen hinzu und fügen Sie dann Attribute wie Ticket-Erstellungsdatum oder Bearbeitername hinzu, um die Daten zu segmentieren."
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"question": "Beinhaltet die Zendesk SLA Explore Metrik Zeit bis zur Lösung die Zeit, in der sich das Ticket im Status Ausstehend befindet?",
"answer": "Die vollständige Lösungszeit umfasst die gesamte Zeit von der Erstellung bis zur endgültigen Lösung. Wenn Sie die Zeit im Status Ausstehend ausschließen möchten, verwenden Sie stattdessen die Metrik Wartezeit des Anfragenden, die nur die Zeit in den Status Neu, Offen und In Wartestellung zählt."
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"question": "Können KI-Agenten Ihre Zendesk SLA Explore Metrik Zeit bis zur Lösung verbessern?",
"answer": "Ja, KI-Agenten wie eesel AI können Routine-Tickets autonom bearbeiten und so die Lösungszeiten für häufige Probleme verkürzen. Sie können auch Entwürfe für Antworten für Agenten erstellen, wodurch die Zeit verkürzt wird, die Agenten mit dem Schreiben von Antworten verbringen."
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Die Zeit bis zur Lösung ist eine der wichtigsten Metriken im Kundensupport. Sie gibt Ihnen Auskunft darüber, wie lange Kunden von dem Moment an warten, in dem sie sich melden, bis ihr Problem vollständig gelöst ist. Wenn Sie es richtig machen, erhalten Sie ein klares Bild der Teamleistung. Wenn Sie es falsch machen, treffen Sie möglicherweise Entscheidungen auf der Grundlage unvollständiger Daten.
Wenn Sie [Zendesk](https://www.zendesk.com) verwenden, verfügen Sie über leistungsstarke Tools zur Verfolgung der Lösungszeit, die in [Zendesk Explore](https://www.zendesk.com/explore/) integriert sind. Die Herausforderung besteht darin, zu wissen, welche Metriken zu verwenden sind, wie sie zu konfigurieren sind und was die Zahlen tatsächlich für Ihr Unternehmen bedeuten.
Dieser Leitfaden führt Sie durch alles, was Sie über die Verfolgung der Zeit bis zur Lösung in Zendesk Explore wissen müssen. Wir werden die verschiedenen Arten von Lösungsmetriken behandeln, wie Sie Berichte erstellen, die Ihnen verwertbare Erkenntnisse liefern, und häufige Fallstricke, die Sie vermeiden sollten.
## Was ist die Zeit bis zur Lösung in Zendesk?
Die Zeit bis zur Lösung misst die Gesamtdauer von der Erstellung eines Tickets bis zu dem Zeitpunkt, an dem es als gelöst markiert wird. In Zendesk scheint dies zunächst einfach zu sein. Ein Kunde schickt Ihnen am Montagmorgen eine E-Mail, Ihr Team löst das Ticket am Dienstagnachmittag, und die Lösungszeit beträgt etwa 30 Stunden.
Aber hier wird es kompliziert. Zendesk berechnet die Lösungszeit auf verschiedene Arten, je nachdem, was Sie messen müssen:
**Kalenderstunden** zählen jede Stunde, die vergeht, einschließlich Nächte und Wochenenden. Wenn ein Ticket am Freitag um 17:00 Uhr erstellt und am Montag um 9:00 Uhr gelöst wird, sind das 64 Stunden Kalenderzeit.
**Geschäftsstunden** zählen nur die Stunden, die Ihr Team tatsächlich arbeitet. Wenn wir dasselbe Beispiel mit einem normalen 9-to-5-Geschäftsplan verwenden, sind das Ticket von Freitagabend bis Montagmorgen möglicherweise nur 8 Stunden Geschäftszeit.
Welche sollten Sie verwenden? Geschäftsstunden geben Ihnen ein klareres Bild der tatsächlichen Leistung Ihres Teams, da sie die Zeit messen, in der die Agenten aktiv arbeiten. Kalenderstunden sind für die Kundenerfahrung wichtiger, da die Kunden die volle Wartezeit erleben, unabhängig davon, ob Ihr Team online ist oder nicht.
Die meisten Support-Teams verfolgen beides. Geschäftsstunden für interne Leistungsbeurteilungen und Kalenderstunden für SLA-Verpflichtungen gegenüber Kunden.
## Zeit bis zur ersten Lösung vs. Zeit bis zur vollständigen Lösung: Was ist der Unterschied?
Hier stolpern viele Teams. Zendesk bietet zwei verschiedene Metriken für die Lösungszeit an, und sie erzählen sehr unterschiedliche Geschichten.
**Zeit bis zur ersten Lösung** misst, wie lange es von der Erstellung des Tickets bis zum ersten Mal dauert, bis das Ticket als gelöst markiert wird. Das klingt nach dem, was Sie wollen, aber es hat einen großen blinden Fleck: wiedereröffnete Tickets.
Wenn ein Ticket gelöst und dann wiedereröffnet wird, weil der Kunde antwortet und sagt, dass das Problem nicht wirklich behoben ist, hört die Zeit bis zur ersten Lösung auf zu zählen. Sie kümmert sich nur um diese anfängliche Lösung. Ein Ticket könnte dreimal innerhalb von zwei Wochen wiedereröffnet werden, aber die Zeit bis zur ersten Lösung sieht nur die anfängliche 4-Stunden-Lösung.
**Zeit bis zur vollständigen Lösung** (manchmal auch Zeit bis zur letzten Lösung genannt) misst von der Erstellung des Tickets bis zur endgültigen Lösung. Sie berücksichtigt wiedereröffnete Tickets und gibt Ihnen die tatsächliche Dauer an, die der Kunde auf eine vollständige Lösung gewartet hat.
Welche sollten Sie für die SLA-Berichterstattung verwenden? Die Zeit bis zur vollständigen Lösung ist fast immer die bessere Wahl. Ihre Kunden kümmern sich nicht darum, dass Sie ihr Ticket technisch einmal gelöst haben, bevor es wieder kaputt ging. Sie kümmern sich darum, wie lange es gedauert hat, eine dauerhafte Lösung zu finden.
Die Zeit bis zur ersten Lösung hat immer noch einen Wert. Sie hilft Ihnen, Tickets zu identifizieren, die vorzeitig geschlossen werden, oder Agenten, die Tickets möglicherweise überstürzen, ohne Probleme vollständig zu lösen. Eine große Lücke zwischen der Zeit bis zur ersten und der Zeit bis zur vollständigen Lösung ist ein Warnsignal, das es wert ist, untersucht zu werden.
## So erstellen Sie einen Bericht über die Zeit bis zur vollständigen Lösung in Zendesk Explore
Das Erstellen eines Berichts über die Lösungszeit in Zendesk Explore dauert etwa fünf Minuten, sobald Sie die Schritte kennen. So geht's.
### Was Sie benötigen
Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie Folgendes haben:
- Zendesk Explore Professional oder Enterprise (benutzerdefinierte Berichte sind in niedrigeren Tarifen nicht verfügbar)
- Editor- oder Administratorberechtigungen in Explore
- Mindestens einige Ticketdaten in Ihrem Zendesk-Konto (der Bericht benötigt etwas zum Analysieren)
### Schritt 1: Erstellen Sie einen neuen Bericht
Öffnen Sie Zendesk Explore und klicken Sie auf das Berichte-Symbol. Klicken Sie auf **Neuer Bericht**, um von Grund auf neu zu erstellen.
Wählen Sie auf der Seite Datensatz auswählen die Option **Support** und dann **Support - Tickets**. Dieser Datensatz enthält alle Ihre Ticketinformationen, einschließlich Erstellungszeiten, Lösungszeiten und Lösungsmetriken. Klicken Sie auf **Bericht starten**, um den Berichtsgenerator zu öffnen.
### Schritt 2: Fügen Sie die Metrik für die vollständige Lösungszeit hinzu
Klicken Sie im Metriken-Panel auf der linken Seite auf **Hinzufügen**. Dadurch wird die Liste der verfügbaren Metriken geöffnet, über die Sie berichten können.
Navigieren Sie zu **Dauer zwischen Ereignissen - Kalenderstunden (Std.)** und wählen Sie **Vollständige Lösungszeit (Std.)**. Wenn Sie stattdessen Geschäftsstunden wünschen, suchen Sie nach derselben Metrik unter **Dauer zwischen Ereignissen - Geschäftsstunden (Std.)**.
Klicken Sie auf **Anwenden**, und Explore berechnet die mittlere vollständige Lösungszeit für alle Ihre Tickets. Standardmäßig verwendet Explore den Median anstelle des Durchschnitts, da der Median weniger von Ausreißern beeinflusst wird. Ein Ticket, dessen Lösung 30 Tage gedauert hat, wird Ihren gesamten Bericht nicht verzerren.
### Schritt 3: Fügen Sie Attribute hinzu, um die Daten zu segmentieren
Eine einzelne Zahl für alle Tickets ist nicht sehr nützlich. Sie müssen sie aufschlüsseln, um zu sehen, wo sich Probleme verbergen könnten.
Klicken Sie im Spalten- oder Zeilen-Panel auf **Hinzufügen** und wählen Sie **Ticket erstellt - Datum**, um die Lösungszeiten nach Tag, Woche oder Monat anzuzeigen. Dies hilft Ihnen, Trends im Laufe der Zeit zu erkennen.
Weitere nützliche Attribute, die Sie hinzufügen können:
- **Bearbeitername**, um zu sehen, welche Agenten längere Lösungszeiten haben
- **Ticketpriorität**, um zu überprüfen, ob dringende Tickets tatsächlich schneller gelöst werden
- **Ticketgruppe**, um die Leistung der Teams zu vergleichen
- **Tickettyp**, um zu sehen, ob Probleme länger dauern als Fragen
Jedes Attribut, das Sie hinzufügen, gibt Ihnen einen weiteren Blickwinkel, um Ihre Daten zu analysieren.
### Schritt 4: Anpassen mit Filtern und Visualisierung
Rohe Zahlen können überwältigigend sein. Lassen Sie uns diesen Bericht verdaulicher machen.
Um einen Datumsfilter hinzuzufügen, klicken Sie im Filter-Panel auf **Hinzufügen** und wählen Sie **Ticket erstellt - Datum**. Auf diese Weise können Sie sich auf bestimmte Zeiträume wie den letzten Monat oder das aktuelle Quartal konzentrieren.
Um die Visualisierung zu ändern, klicken Sie auf das Menü Visualisierungstyp (das Diagrammsymbol) und wählen Sie **Linie**. Liniendiagramme eignen sich hervorragend, um Trends im Laufe der Zeit darzustellen. Wenn Sie Kategorien wie Agenten oder Gruppen vergleichen, funktioniert ein Balkendiagramm normalerweise besser.
Speichern Sie Ihren Bericht, indem Sie auf das Speichern-Symbol klicken und ihm einen beschreibenden Namen wie "Vollständige Lösungszeit nach Monat" geben, damit Sie ihn später leicht finden können.
## Grundlegendes zu SLA-Metrikkategorien in Zendesk
Die Lösungszeit existiert nicht isoliert. Zendesk organisiert [SLA-Metriken in drei Kategorien](https://support.zendesk.com/hc/en-us/articles/5600997516058-About-SLA-policies-and-how-they-work), und das Verständnis, wie sie zusammenarbeiten, hilft Ihnen, ein vollständiges Bild Ihrer Supportleistung zu erstellen.
**Antwortmetriken** messen, wie schnell Kunden von Ihnen hören. Die Zeit bis zur ersten Antwort verfolgt die Wartezeit von der Erstellung des Tickets bis zu Ihrer ersten Antwort. Die Zeit bis zur nächsten Antwort misst die Lücke zwischen den Antworten des Kunden und Ihren Folgeantworten.
Diese sind wichtig, weil sie sich direkt auf die Kundenzufriedenheit auswirken. Ein Ticket, dessen Lösung drei Tage dauert, fühlt sich ganz anders an, wenn der Kunde alle paar Stunden Updates erhält als bei völliger Stille bis zur endgültigen Lösung.
**Update-Metriken** halten Tickets bei längeren Untersuchungen in Bewegung. Regelmäßige Updates erfordern, dass Agenten in festgelegten Abständen Kommentare hinzufügen, damit Kunden wissen, dass gearbeitet wird. Pausierbare Updates hören auf zu zählen, wenn sich ein Ticket im Status Ausstehend befindet, da erkannt wird, dass Sie auf den Kunden warten, nicht umgekehrt.
Diese sind besonders nützlich für komplexe technische Probleme, deren Lösung Tage oder Wochen dauert. Sie verhindern, dass Tickets verstummen und sich Kunden vergessen fühlen.
**Lösungsmetriken** messen den gesamten Lebenszyklus eines Tickets. Die gesamte Lösungszeit ist die gesamte Dauer von der Erstellung bis zur Lösung. Die Wartezeit des Anfragenden subtrahiert die Zeit, die im Status Ausstehend verbracht wurde, um nur die Zeit anzuzeigen, in der Kunden aktiv gewartet haben. Die Agentenarbeitszeit konzentriert sich nur auf die Zeit im Status Neu und Offen, wobei die Wartezeit auf Dritte oder Kundenantworten ausgeschlossen wird.
Die besten SLA-Richtlinien enthalten in der Regel mindestens eine Metrik aus jeder Kategorie. Antwortmetriken für Reaktionsfähigkeit, Update-Metriken für die Kommunikation bei langen Tickets und Lösungsmetriken für die Gesamteffizienz.
## Erstellen benutzerdefinierter SLA-Metriken für erweiterte Berichte
Manchmal reichen die integrierten Metriken nicht aus. Vielleicht müssen Sie verfolgen, welcher Prozentsatz der Tickets innerhalb von 4 Stunden gelöst wird oder wie viele Tickets Ihr SLA-Ziel verfehlt haben.
Hier kommen [benutzerdefinierte berechnete Metriken](https://www.geckoboard.com/blog/zendesk-custom-metrics-what-they-are-and-how-to-use-them/) ins Spiel. Mit ihnen können Sie vorhandene Metriken und Attribute kombinieren, um spezifische Fragen zu Ihrem Betrieb zu beantworten.
Ein häufiges Beispiel ist das Erstellen einer Metrik für Tickets, die innerhalb Ihres SLA-Ziels gelöst wurden. Sie würden eine Standard-Berechnungsmetrik erstellen, die Tickets zählt, bei denen die vollständige Lösungszeit unter Ihrem Zielschwellenwert liegt.
Eine weitere nützliche Metrik ist der SLA-Verstoßprozentsatz. Dieser teilt die Anzahl der verletzten Tickets durch die Gesamtzahl der Tickets, um Ihnen einen klaren Prozentsatz zu geben, wie oft Sie Ziele verfehlen.
Benutzerdefinierte Metriken sind leistungsstark, aber sie haben eine Lernkurve. Sie müssen die Formelsyntax von Zendesk und die Interaktion verschiedener Metriken verstehen. Wenn Sie Schwierigkeiten haben, unterhält Geckoboard eine Bibliothek mit vorgefertigten benutzerdefinierten Metriken für gängige Anwendungsfälle.
Hier ist die Sache mit benutzerdefinierten Metriken: Sie erhöhen die Komplexität. Jede benutzerdefinierte Formel ist ein weiteres Stück Logik, das kaputt gehen oder unerwartete Ergebnisse liefern kann, wenn Zendesk seine Plattform aktualisiert. Bevor Sie eine benutzerdefinierte Metrik erstellen, fragen Sie sich, ob die Erkenntnisse, die Sie benötigen, die laufende Wartung wert sind.
Manchmal ist der bessere Ansatz, Ihren Prozess zu vereinfachen, anstatt immer komplexere Berichte zu erstellen, um ihn zu verfolgen.
## Häufige Herausforderungen und wie man sie löst
Auch mit den richtigen Metriken konfiguriert, werden Sie auf Sonderfälle und Probleme mit der Datenqualität stoßen. Hier sind die häufigsten Probleme und wie man sie behandelt.
**Tickets, die im falschen SLA-Status gespeichert wurden**, treten auf, wenn Planänderungen oder Sonderfälle dazu führen, dass Zendesk ungenaue SLA-Daten aufzeichnet. Das Ticket wird möglicherweise als verletzt angezeigt, obwohl es das Ziel tatsächlich erreicht hat oder umgekehrt. Die Dokumentation von Zendesk enthält ein [Rezept zum Erstellen alternativer SLA-Metriken](https://support.zendesk.com/hc/en-us/articles/4971706120730-Explore-recipe-Creating-alternate-SLA-metrics), die die Leistung basierend auf der Dauer und nicht auf dem gespeicherten Status berechnen. Diese können Ihnen genauere Berichte liefern, wenn die nativen Metriken unzuverlässig sind.
**Gruppen-SLAs für interne Übergaben** lösen ein spezifisches Problem. Wenn Tickets zwischen Teams verschoben werden, z. B. vom Support zur Technik oder von der Finanzabteilung zur Abrechnung, sind Standard-SLAs nicht mehr sinnvoll. Die zweite Gruppe sollte nicht für die Zeit bestraft werden, die das Ticket in der ersten Gruppe gewartet hat. Gruppen-SLAs messen die Eigentumszeit pro spezifischer Gruppe, beginnend mit der Zuweisung des Tickets an sie und endend mit dem Verlassen. Auf diese Weise können Sie interne SLAs zwischen Teams festlegen, ohne Verzögerungen unfair zuzuschreiben.
**KI-Agentenantworten und SLA-Auswirkungen** sind eine immer häufiger gestellte Frage. Wenn Sie KI-Tools verwenden, um anfängliche Antworten zu bearbeiten, wie wirken sich diese auf Ihre Metriken aus? Laut [Zendesk-Dokumentation](https://support.zendesk.com/hc/en-us/articles/4408827693594-Metrics-and-attributes-for-Zendesk-Support) zählen KI-Agentenantworten für Messaging nicht als Agentenantworten für Metriken zur Zeit bis zur ersten Antwort. KI-Agenten für E-Mail zählen jedoch. Dies führt zu verwirrenden Situationen, in denen Ihre FRT besser aussieht als sie tatsächlich ist, da KI-Antworten die tatsächliche Wartezeit auf menschliche Hilfe verschleiern.
Wenn Sie KI-Tools zusammen mit Zendesk verwenden, sollten Sie zusätzlich zur Zeit bis zur ersten Antwort auch die Zeit bis zur nächsten Antwort verfolgen. Dies misst die Zeit zwischen Kundennachrichten und nachfolgenden Agentenantworten und gibt Ihnen ein klareres Bild der menschlichen Leistung.
## Vereinfachen der Verfolgung der Lösungszeit mit eesel AI
Das Erstellen benutzerdefinierter Berichte in Zendesk Explore funktioniert gut genug, wenn Sie die Zeit und das Fachwissen haben, um sie zu pflegen. Die meisten Support-Teams haben dringendere Prioritäten, als Zendesk-Berichtsexperten zu werden.
Hier können wir helfen. Bei [eesel AI](https://www.eesel.ai) haben wir einen KI-Teamkollegen entwickelt, der direkt in Zendesk integriert ist und einen Großteil dieser Komplexität automatisch bewältigt.
Anstatt Berichte manuell zu konfigurieren, lernt unsere KI aus Ihren vergangenen Tickets, Ihrem Hilfe-Center und Ihren Makros, um zu verstehen, wie eine gute Lösung für Ihr spezifisches Unternehmen aussieht. Sie verfolgt die Lösungsmetriken in Echtzeit, ohne dass Sie benutzerdefinierte Dashboards erstellen müssen.
Das macht diesen Ansatz anders. Die traditionelle Berichterstattung zeigt Ihnen, was nach dem Ereignis passiert ist. Unser [KI-Agent](https://www.eesel.ai/product/ai-agent) arbeitet in diesem Moment, um Ihre Lösungszeiten tatsächlich zu verbessern. Er kann Frontline-Support-Tickets autonom bearbeiten, Antworten für Agenten zur Überprüfung entwerfen und komplexe Probleme sofort an das richtige Team weiterleiten.
Die Einrichtung dauert Minuten, nicht Stunden. Sie verbinden eesel AI mit Ihrem Zendesk-Konto, und es lernt automatisch Ihren Ton, Ihre Prozesse und Ihre häufigen Probleme. Bevor Sie live gehen, können Sie Simulationen auf vergangenen Tickets ausführen, um genau zu sehen, wie es funktionieren würde. Kein Rätselraten. Keine Hoffnung, dass Ihre Konfiguration korrekt ist.
Unsere Kunden sehen in der Regel, dass bis zu 81 % der Konversationen autonom gelöst werden, wobei sich die KI in weniger als zwei Monaten amortisiert. Das ist nicht nur die Verfolgung der Lösungszeit. Das ist die tatsächliche Verbesserung.
| Funktion | Zendesk Explore Native | Mit eesel AI Integration |
|---------|----------------------|---------------------------|
| Einrichtungszeit | Stunden der Konfiguration | Minuten zum Verbinden |
| Berichtserstellung | Manuelle Metrikauswahl | Automatische Verfolgung |
| Lösungsverbesserung | Nur Berichte | Aktive Automatisierung |
| KI-Unterstützung | Als Add-on verfügbar | Nativ enthalten |
| Testen | Begrenzte Vorschau | Vollständige Simulation auf vergangenen Tickets |
Wenn Sie mehr Zeit mit dem Erstellen von Berichten als mit dem Handeln verbringen, lohnt es sich möglicherweise, einen alternativen Ansatz zu erkunden.
## Beginnen Sie noch heute mit der Verbesserung Ihrer Verfolgung der Lösungszeit
Sie haben jetzt alles, was Sie zum Erstellen effektiver Berichte über die Lösungszeit in Zendesk Explore benötigen. Sie verstehen den Unterschied zwischen der Zeit bis zur ersten und der Zeit bis zur vollständigen Lösung, wissen, wie Sie benutzerdefinierte Berichte erstellen, und können häufige Fallstricke erkennen, bevor sie Ihre Datenqualität beeinträchtigen.
Die wichtigsten Erkenntnisse sind einfach. Verwenden Sie die Zeit bis zur vollständigen Lösung für die SLA-Berichterstattung, nicht die Zeit bis zur ersten Lösung. Fügen Sie Attribute hinzu, um Ihre Daten aufzuschlüsseln und versteckte Probleme zu finden. Testen Sie Ihre Berichte anhand historischer Daten, um sicherzustellen, dass sie korrekt sind.
Aber die Verfolgung der Lösungszeit ist nur der erste Schritt. Das eigentliche Ziel ist es, sie zu verbessern. Ob das bedeutet, bessere Berichte zu erstellen, Ihr Team effektiver zu schulen oder KI-Unterstützung einzuführen, um Routine-Tickets schneller zu bearbeiten.
Wenn Sie neugierig sind, wie KI Ihrem Team helfen könnte, Tickets schneller zu lösen, würden wir Ihnen gerne zeigen, was eesel AI kann. Sie können es [7 Tage lang kostenlos ausprobieren](https://dashboard.eesel.ai/api/auth/signup?returnTo=v2) oder [eine Demo buchen](https://calendly.com/eesel/30), um es in Aktion mit Ihren tatsächlichen Zendesk-Daten zu sehen.
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