zendesk-explore-metric-agent-replies-count

eesel Team
Written by

eesel Team

Last edited 26 febrero 2026

{
  "title": "Cómo rastrear las respuestas de los agentes en Zendesk Explore: Una guía completa",
  "slug": "zendesk-explore-metric-agent-replies-count",
  "locale": "es",
  "date": "2026-02-26",
  "updated": "2026-02-26",
  "template": "default",
  "excerpt": "Una guía práctica para rastrear las respuestas de los agentes en Zendesk Explore, incluyendo definiciones de métricas, creación de informes y casos de uso prácticos para equipos de soporte.",
  "categories": [
    "Zendesk",
    "Guides"
  ],
  "tags": [
    "Zendesk Explore",
    "Agent Metrics",
    "Support Analytics",
    "Customer Service Reporting"
  ],
  "readTime": 9,
  "author": 16,
  "reviewer": 14,
  "seo": {
    "title": "Cómo rastrear las respuestas de los agentes en Zendesk Explore: Una guía completa",
    "description": "Una guía práctica para rastrear las respuestas de los agentes en Zendesk Explore, incluyendo definiciones de métricas, creación de informes y casos de uso prácticos para equipos de soporte.",
    "image": "https://wmeojibgfvjvinftolho.supabase.co/storage/v1/object/public/public_assets/blog-gen/banner-535615e9-8700-4a6f-861a-37558c2182fb"
  },
  "coverImage": "https://wmeojibgfvjvinftolho.supabase.co/storage/v1/object/public/public_assets/blog-gen/banner-535615e9-8700-4a6f-861a-37558c2182fb",
  "coverImageAlt": "Imagen de banner para Cómo rastrear las respuestas de los agentes en Zendesk Explore: Una guía completa",
  "coverImageWidth": 1920,
  "coverImageHeight": 1080,
  "faqs": {
    "heading": "Preguntas Frecuentes",
    "type": "blog",
    "answerType": "html",
    "faqs": [
      {
        "question": "¿Cuál es la diferencia entre la métrica de respuestas del agente en Zendesk Explore y la condición de activación de respuestas del agente?",
        "answer": "La métrica de respuestas del agente en Zendesk Explore cuenta las respuestas públicas con fines de elaboración de informes, mientras que la condición de activación de respuestas del agente en Zendesk Support se activa cuando un ticket cumple con criterios específicos de recuento de respuestas. La métrica es para el análisis; el disparador es para la automatización."
      },
      {
        "question": "¿Puedo rastrear las respuestas de los agentes en Zendesk Explore usando el conjunto de datos de Tickets o necesito el historial de actualizaciones?",
        "answer": "Puede usar cualquiera de los dos. El conjunto de datos de Tickets incluye la métrica 'Respuestas del agente' para el análisis a nivel de ticket. El conjunto de datos del historial de actualizaciones le permite filtrar por cuándo ocurrieron las respuestas y distinguir entre comentarios públicos y notas internas."
      },
      {
        "question": "¿Cómo maneja el recuento de la métrica de respuestas del agente de Zendesk Explore los tickets que se reabren?",
        "answer": "Cuando se vuelve a abrir un ticket, el recuento de respuestas del agente continúa desde donde lo dejó. Si un ticket tenía 2 respuestas cuando se resolvió por primera vez y recibe 1 más después de la reapertura, el recuento total se convierte en 3. El ticket también puede pasar de corchetes de un toque a dos toques o multitáctiles."
      },
      {
        "question": "¿Por qué el recuento de respuestas de mi agente en Zendesk Explore podría no coincidir con lo que espero?",
        "answer": "Las razones comunes incluyen: contar notas internas en lugar de comentarios públicos, incluir mensajes automatizados del sistema, no filtrar por el rango de fechas correcto o confundir las respuestas del agente con los toques del agente (que incluyen cambios de campo y actualizaciones de estado)."
      },
      {
        "question": "¿Puedo crear una métrica personalizada para las respuestas del agente por hora en Zendesk Explore?",
        "answer": "Sí. Cree una métrica calculada estándar utilizando la fórmula D_COUNT(Comentarios del agente)/D_COUNT(Tickets actualizados) y agregue atributos basados en el tiempo a su informe. Esto le da un promedio de respuestas por ticket, que puede desglosar por hora, día o semana."
      },
      {
        "question": "¿Cómo excluyo las notas internas de mi informe de respuestas del agente en Zendesk Explore?",
        "answer": "Utilice el conjunto de datos del historial de actualizaciones y agregue un filtro para Comentario público = verdadero. En el conjunto de datos de Tickets, la métrica 'Respuestas del agente' excluye automáticamente las notas internas y solo cuenta las respuestas públicas."
      }
    ],
    "supportLink": null
  }
}
---

El seguimiento de la cantidad de veces que sus agentes responden a los tickets es útil para el control de calidad, los flujos de trabajo de escalamiento y la comprensión de la complejidad de los tickets. Pero la terminología de Zendesk puede ser confusa. Las respuestas de los agentes, los comentarios de los agentes y los toques de los tickets suenan similares, pero miden cosas diferentes.

Esta guía lo guía a través de cómo rastrear exactamente las respuestas de los agentes en Zendesk Explore. Aclararemos lo que significa cada métrica, le mostraremos cómo crear los informes que necesita y le explicaremos cuándo usar qué conjunto de datos.

Si está buscando formas de automatizar acciones basadas en el recuento de respuestas, también cubrimos cómo [eesel AI](https://www.eesel.ai/integrations/all) se integra con Zendesk para manejar flujos de trabajo basados en respuestas.

![Jerarquía visual que distingue entre las respuestas orientadas al cliente y la actividad más amplia del agente dentro de los conjuntos de datos de Zendesk](https://wmeojibgfvjvinftolho.supabase.co/storage/v1/object/public/public_assets/blog-gen/3a60b385-d998-4969-9339-c929f28daa00)

## Lo que necesitará

Antes de comenzar a crear informes, asegúrese de tener:

- **Zendesk Explore Professional o Enterprise**: las funciones de informes no están disponibles en los niveles inferiores
- **Permisos de editor o administrador** en Zendesk Explore
- **Datos de tickets en Zendesk Support**: necesitará tickets existentes para analizar
- **Familiaridad con los conjuntos de datos de Zendesk**: comprender la diferencia entre Tickets e historial de actualizaciones ayuda

## Comprender las métricas de respuesta del agente

Aclaremos la confusión en torno a la terminología de Zendesk. Tres métricas suenan similares pero miden cosas diferentes.

### Respuestas del agente vs. comentarios del agente vs. toques del ticket

| Métrica | Lo que cuenta | Conjunto de datos | Mejor para |
|--------|---------------|---------|----------|
| **Respuestas del agente** | Respuestas públicas agregadas por agentes | Tickets | Medir el volumen de conversación de ida y vuelta |
| **Comentarios del agente** | Comentarios públicos realizados por agentes | Historial de actualizaciones | Rastrear cuándo ocurrieron las respuestas |
| **Toques/actualizaciones del agente** | Cualquier actualización del ticket por parte de un agente (comentarios, cambios de campo, cambios de estado) | Historial de actualizaciones | Medir la actividad total del agente |

**Respuestas del agente** es la métrica que más desean los equipos de soporte. Cuenta solo las respuestas públicas a los mensajes de los clientes, no las notas internas ni la creación inicial del ticket. La fórmula es simple: `(Agent replies)`.

**Comentarios del agente** reside en el conjunto de datos del historial de actualizaciones y cuenta los comentarios públicos. Use esto cuando necesite filtrar por cuándo ocurrió la respuesta.

**Toques del agente** es la métrica más amplia. Incluye cualquier operación que realice un agente: agregar comentarios, cambiar campos, actualizar el estado, reasignar tickets. Esto es útil para medir la carga de trabajo general del agente, pero no para analizar los patrones de conversación.

Fuente: [Ayuda de Zendesk - Métricas y atributos para Zendesk Support](https://support.zendesk.com/hc/en-us/articles/4408827693594)

### Tickets de un toque, dos toques y multitáctiles

Zendesk Explore clasifica los tickets por la cantidad de respuestas de agentes que requirieron:

- **Tickets de un toque**: Resueltos con solo una respuesta del agente
- **Tickets de dos toques**: Resueltos con dos respuestas del agente
- **Tickets multitáctiles**: Resueltos con más de dos respuestas del agente

Estas métricas importan porque indican la complejidad del ticket y la eficiencia del agente. Un alto porcentaje de tickets de un toque generalmente significa que su autoservicio y la capacitación del agente están funcionando bien. Muchos tickets multitáctiles podrían indicar problemas complejos, documentación poco clara o clientes que necesitan más ayuda.

Tenga en cuenta que si se vuelve a abrir un ticket y un agente agrega otro comentario, el recuento de toques aumenta. Un ticket de un toque se convierte en un ticket de dos toques.

Fuente: [Ayuda de Zendesk - Analizar los toques de tickets de agentes con Explore](https://support.zendesk.com/hc/en-us/articles/4408834719386)

## Paso 1: Elija el conjunto de datos correcto

Zendesk Explore tiene múltiples conjuntos de datos, y elegir el incorrecto es un error común. Aquí le mostramos cómo decidir:

**Use el conjunto de datos de Tickets cuando desee:**
- Métricas a nivel de ticket como el total de respuestas del agente
- Corchetes de respuesta (un toque, dos toques, multitáctil)
- Análisis por estado del ticket, prioridad o cesionario

**Use el conjunto de datos del historial de actualizaciones cuando desee:**
- Filtrar por cuándo ocurrieron las respuestas
- Análisis de la actividad del agente basado en el tiempo
- Distinguir entre comentarios públicos y notas internas

El conjunto de datos del historial de actualizaciones contiene datos más granulares, lo que significa que los informes pueden tardar más en ejecutarse. Si está analizando miles de tickets, agregue filtros de fecha para mantener un rendimiento razonable.

![Pantalla de selección del conjunto de datos del generador de informes para elegir las fuentes de datos](https://zen-marketing-documentation.s3.amazonaws.com/docs/en/explore_select_a_dataset.png)

## Paso 2: Crear un informe básico de respuestas del agente

Construyamos un informe simple que muestre las respuestas del agente por ticket.

1. En Zendesk Explore, haga clic en el icono **Informes**
2. Haga clic en **Nuevo informe**
3. Seleccione **Support** > Conjunto de datos **Tickets**, luego haga clic en **Iniciar informe**
4. En el panel **Métricas**, haga clic en **Agregar**
5. Elija **Respuestas del agente** de la lista, luego haga clic en **Aplicar**
6. En el panel **Filas**, haga clic en **Agregar**
7. Agregue **ID del ticket** y **Asunto del ticket** para identificar cada ticket
8. Agregue **Nombre del cesionario** para ver quién manejó el ticket
9. Haga clic en **Agregar** en el panel **Filtros**
10. Agregue **Estado del ticket** y excluya los tickets cerrados si desea concentrarse en el trabajo activo

El informe ahora muestra cada ticket con su recuento de respuestas del agente. Puede ordenar por la columna Respuestas del agente para encontrar los tickets con más idas y vueltas.

## Paso 3: Crear un informe de respuestas promedio por ticket

Ahora creemos una métrica calculada para ver el promedio de respuestas por agente por día. Esto le ayuda a comparar la eficiencia en todo su equipo.

1. Cree un nuevo informe utilizando el conjunto de datos **Support** > **Historial de actualizaciones**
2. Haga clic en **Cálculos** > **Métrica calculada estándar**
3. Nómbrelo "Respuestas promedio del agente por ticket por día"
4. Ingrese esta fórmula:

D_COUNT(Agent comments)/D_COUNT(Tickets updated)


5. Haga clic en **Guardar**
6. En el panel **Métricas**, agregue su nueva métrica calculada
7. Establezca el agregador en **AVG**
8. En el panel **Filas**, agregue **Nombre del actualizador** y **Actualización - Fecha**
9. Agregue filtros para **Tipo de comentario** = Público y **Rol del actualizador** = Administrador, Agente

Este informe muestra el promedio de respuestas por ticket de cada agente, desglosado por día. Úselo para identificar tendencias, detectar oportunidades de capacitación y reconocer a sus agentes más eficientes.

Fuente: [Ayuda de Zendesk - Promedio de respuestas por ticket para cada agente por día](https://support.zendesk.com/hc/en-us/articles/4408846763802)

![Editor de métricas calculadas que muestra una fórmula para los comentarios del agente](https://support.zendesk.com/hc/user_images/01J9C4WW2D5SG66ZEASXHKR0V3.png)

## Paso 4: Analizar los corchetes de respuesta

Comprender la distribución de respuestas le ayuda a identificar mejoras en el proceso. Construyamos un informe agrupando los tickets por recuento de respuestas.

Usando el conjunto de datos **Tickets**:

1. Cree un nuevo informe
2. Agregue las métricas **Tickets de un toque**, **Tickets de dos toques** y **Tickets multitáctiles**
3. Agregue **Ticket resuelto - Mes** al panel Filas para ver las tendencias a lo largo del tiempo
4. Considere agregar **Grupo de tickets** o **Cesionario** para comparar entre equipos

Alternativamente, usando el conjunto de datos **Historial de actualizaciones** para mayor flexibilidad:

1. Cree métricas calculadas para "Respuestas públicas del agente" y "Tickets con respuestas públicas del agente"
2. Cree un atributo calculado llamado "Corchetes de respuesta pública del agente"
3. Use esta fórmula:

IF (ATTRIBUTE_FIX(COUNT(Public Agent Replies), [Ticket ID])=1) THEN "1 Agent Reply" ELIF (ATTRIBUTE_FIX(COUNT(Public Agent Replies), [Ticket ID])=2) THEN "2 Agent Replies" ELIF (ATTRIBUTE_FIX(COUNT(Public Agent Replies), [Ticket ID])=3) THEN "3 Agent Replies" ELIF (ATTRIBUTE_FIX(COUNT(Public Agent Replies), [Ticket ID])>3) THEN "4+ Agent Replies" ELSE "0" ENDIF


4. Establezca **Calculado a partir de** en **ID del ticket**
5. Agregue su atributo calculado al panel Filas
6. Agregue la métrica "Tickets con respuestas públicas del agente"

Esto le brinda un desglose claro de cuántos tickets entran en cada corchete de respuesta.

Fuente: [Ayuda de Zendesk - Informes sobre corchetes de respuesta del agente](https://support.zendesk.com/hc/en-us/articles/4408846628634)

![Interfaz del generador de informes que muestra la distribución de tickets por corchetes de respuesta pública del agente](https://support.zendesk.com/hc/article_attachments/7856362099994)

## Casos de uso comunes para el seguimiento de respuestas del agente

Aquí hay formas prácticas en que los equipos de soporte usan estas métricas:

**Control de calidad**: Identifique los tickets con idas y vueltas excesivas. Si un ticket tiene más de 5 respuestas del agente, podría indicar un problema complejo, un cliente confundido o un agente que necesita ayuda. Estos tickets son buenos candidatos para la revisión de control de calidad.

**Flujos de trabajo de escalamiento**: Use el recuento de respuestas para activar escalamientos automáticos. Por ejemplo, es posible que desee que los tickets con más de 3 respuestas del agente notifiquen a un agente o gerente sénior.

**Rendimiento del agente**: Compare el promedio de respuestas por ticket en todo su equipo. Más bajo no siempre es mejor (algunos tickets necesitan explicaciones exhaustivas), pero los valores atípicos en cualquier extremo merecen atención.

**Análisis de la complejidad del ticket**: Realice un seguimiento de qué tipos de problemas requieren más interacción. Si las preguntas de facturación promedian más de 4 respuestas, mientras que los restablecimientos de contraseña promedian 1, sabe dónde enfocar sus mejoras de autoservicio.

![El seguimiento del recuento de respuestas permite a los gerentes automatizar los escalamientos e identificar los tickets que requieren revisiones de calidad o entrenamiento específico del agente](https://wmeojibgfvjvinftolho.supabase.co/storage/v1/object/public/public_assets/blog-gen/4496276b-269d-4d53-b69b-54d61c50cd03)

## Consejos y mejores prácticas

- **Agregue filtros de fecha temprano**. El conjunto de datos del historial de actualizaciones puede ser masivo. Filtre por fecha antes de agregar otros atributos para mantener los informes receptivos.

- **Considere el canal de tickets**. Los tickets de voz (llamadas telefónicas) funcionan de manera diferente al correo electrónico. Un ticket de voz de "un toque" podría tener cero respuestas del agente porque la llamada en sí resolvió el problema.

- **Tenga en cuenta la reapertura del ticket**. Cuando se vuelve a abrir un ticket resuelto, el recuento de respuestas continúa acumulándose. Un ticket podría mostrar 5 respuestas totales, aunque 3 ocurrieron antes de la primera resolución.

- **Observe su tasa de un toque**. Los puntos de referencia de la industria varían, pero muchos equipos de soporte apuntan a una resolución de un toque del 60-70%. Las tasas más bajas no son necesariamente malas (los productos complejos necesitan más interacción), pero realice un seguimiento de la tendencia a lo largo del tiempo.

- **No use solo el recuento de respuestas**. Un ticket con una respuesta podría ser excelente (respuesta perfecta) o terrible (rechazo grosero). Combine métricas cuantitativas con control de calidad cualitativo.

## Llevar el análisis de agentes más allá con eesel AI

Zendesk Explore le brinda los datos, pero actuar en consecuencia a menudo requiere trabajo manual. Ahí es donde los compañeros de equipo de IA pueden ayudar.

[eesel AI](https://www.eesel.ai/integrations/all) se integra directamente con Zendesk para automatizar los flujos de trabajo basados en respuestas. En lugar de solo informar sobre el recuento de respuestas, puede:

- **Escalar automáticamente los tickets** después de un cierto número de respuestas
- **Analizar la calidad de la conversación** utilizando la IA para comprender el sentimiento y la probabilidad de resolución
- **Categorizar los tickets** según los patrones de conversación sin etiquetado manual
- **Recibir alertas proactivas** cuando los tickets corren el riesgo de volverse de alto contacto

La diferencia es que Explore le muestra lo que sucedió, mientras que eesel AI le ayuda a actuar en consecuencia automáticamente. Usted define las reglas en lenguaje sencillo ("Si un ticket tiene más de 3 respuestas del agente y el sentimiento del cliente es negativo, escale a un agente sénior"), y eesel se encarga del resto.

Si está dedicando horas cada semana a revisar informes y escalar tickets manualmente, podría valer la pena considerar un compañero de equipo de IA.

![Resultados de la simulación de eesel AI para una integración de Zendesk, que muestra las tasas de automatización predichas y ejemplos de respuestas de IA a tickets de clientes reales](https://website-cms.eesel.ai/wp-content/uploads/2025/08/04-The-simulation-mode-dashboard-for-a-Zendesk-ChatGPT-integration-in-eesel-AI.png)

Compartir esta entrada

eesel undefined

Article by

eesel Team