Si es responsable de soporte, probablemente se haya quedado mirando una pared de datos de tickets preguntándose qué significa realmente para su equipo. Zendesk Explore existe para responder a esa pregunta. Es la plataforma de análisis integrada en Zendesk que transforma la información bruta de los tickets en informes y paneles sobre los que puede actuar.
Esta guía cubre los conceptos básicos de los informes de Zendesk (Zendesk reporting basics) que necesita para empezar a dar sentido a sus datos. Repasaremos los conceptos básicos, le mostraremos cómo crear su primer informe y le explicaremos las métricas que realmente importan para ejecutar una operación de soporte.
¿Qué es Zendesk Explore?
Zendesk Explore es la herramienta de análisis dedicada dentro del ecosistema de Zendesk. Se conecta a sus datos de Support, Talk, Chat y Guide para ayudarle a comprender lo que está sucediendo en su operación de servicio al cliente.
Aquí está la versión simple: Explore toma toda la actividad en su cuenta de Zendesk (tickets creados, resueltos, actualizados y todo lo demás) y le permite hacer preguntas al respecto. ¿Cuántos tickets resolvimos la semana pasada? ¿Qué agentes tienen los tiempos de primera respuesta más rápidos? ¿Están los clientes más contentos con el chat en comparación con el correo electrónico?
Sin una herramienta como Explore, se queda exportando hojas de cálculo e intentando dar sentido a los datos brutos manualmente. Con ella, puede crear informes que se actualizan automáticamente y paneles que le dan una visión en tiempo real de su operación.
Para los equipos que quieren ir más allá de los informes históricos y obtener información proactiva, eesel AI puede trabajar junto con su servicio de asistencia para detectar patrones en tiempo real e identificar las carencias de conocimiento. Pero antes de llegar ahí, necesita dominar los conceptos básicos de los informes de Zendesk (Zendesk reporting basics).
Comprender los bloques de construcción: Conjuntos de datos, métricas y atributos
Antes de construir cualquier cosa en Explore, necesita entender tres conceptos que forman la base de cada flujo de trabajo de los conceptos básicos de los informes de Zendesk (Zendesk reporting basics). Piense en ellos como el qué, el cuánto y el quién de sus datos.
Conjuntos de datos: Sus bibliotecas de datos
Un conjunto de datos (dataset) es una colección de información preclasificada sobre un área específica de su cuenta de Zendesk. Zendesk organiza sus datos en conjuntos de datos para que pueda centrarse en la información relevante para su pregunta.
Los conjuntos de datos más comunes que utilizará:
- Support: Tickets Todo lo relacionado con la creación, la resolución y el estado de los tickets. Utilice esto para el 80% de sus informes.
- Support: Updates History Cada cambio realizado en los tickets. Útil para comprender la actividad y la colaboración de los agentes.
- Talk Datos de llamadas de voz, incluyendo los tiempos de espera, el tiempo de conversación y la disponibilidad de los agentes.
- Chat Conversaciones de chat en vivo, la participación de los agentes y la satisfacción del chat.
- Guide Vistas de artículos del centro de ayuda, búsquedas y actividad de la comunidad.
Elegir el conjunto de datos correcto es el primer paso más importante en los conceptos básicos de los informes de Zendesk (Zendesk reporting basics). Si quiere saber cuántos tickets resolvió cada agente, necesita el conjunto de datos de Tickets. Si quiere ver cuántas actualizaciones hicieron los agentes a los tickets (incluyendo notas internas y reasignaciones), necesita el conjunto de datos de Updates History.
Métricas: Los números que mide
Las métricas (metrics) son los puntos de datos cuantificables en sus informes. Casi siempre son números. Cada informe debe contener al menos una métrica.
Las métricas comunes incluyen:
- Tickets El recuento de tickets (creados, resueltos, abiertos, etc.)
- First Reply Time Cuánto tiempo antes de que un agente responda por primera vez
- Full Resolution Time Tiempo total desde la creación hasta la resolución
- CSAT Puntuaciones de satisfacción del cliente
- Agent Touches Número de actualizaciones que los agentes hacen a los tickets
Las métricas responden a "cuánto" o "cuántos". Sin una métrica, su informe no tendrá números que mostrar.
Atributos: Cómo segmenta los datos
Los atributos (attributes) son los detalles cualitativos que dan contexto a sus métricas. Le permiten desglosar sus números por categorías como quién, qué, cuándo y cómo.
Los atributos comunes que utilizará en los conceptos básicos de los informes de Zendesk (Zendesk reporting basics) incluyen:
- Assignee name Qué agente gestionó el ticket
- Ticket status Nuevo, abierto, pendiente, resuelto, cerrado
- Channel Correo electrónico, chat, formulario web, API, etc.
- Ticket created date Cuándo se abrieron los tickets
- Group Qué equipo o departamento es el propietario del ticket
Así es como las métricas y los atributos trabajan juntos en los conceptos básicos de los informes de Zendesk (Zendesk reporting basics). Si su métrica es "Tickets resueltos" y su atributo es "Assignee name", Explore le muestra cuántos tickets resolvió cada agente. Cambie el atributo a "Channel" y verá cuántos tickets se resolvieron por correo electrónico frente a chat frente a teléfono.
Empezar con los paneles predefinidos
Antes de crear informes personalizados, empiece con lo que Zendesk le ofrece de forma predeterminada. Los paneles predefinidos (prebuilt dashboards) existen para cada producto de Zendesk y proporcionan información inmediata sin ninguna configuración.
Cuando abra Explore por primera vez, encontrará paneles para:
- Support Volumen de tickets, rendimiento de los agentes, puntuaciones de satisfacción
- Talk Volumen de llamadas, tiempos de espera, disponibilidad de los agentes
- Chat Volumen de chat, participación de los agentes, satisfacción del chat
- Guide Vistas de artículos, términos de búsqueda, actividad de la comunidad
Estos paneles contienen dos tipos de informes:
Los informes de muestra (Sample reports) están marcados con una etiqueta [sample] en sus títulos. Muestran lo que es posible y sirven como puntos de partida que puede clonar y personalizar.
Los informes del panel predeterminado (Default dashboard reports) son creados automáticamente por Zendesk y se actualizan con sus datos en vivo. Le dan una visión de referencia de su operación.
Los paneles predefinidos son suficientes cuando necesita KPIs estándar y no tiene requisitos de informes complejos. Responden a preguntas como "cuántos tickets recibimos esta semana" y "cuál es nuestro CSAT promedio".
Necesitará informes personalizados cuando tenga preguntas específicas que los paneles predefinidos no respondan. Cosas como "cuántos tickets resolvió el Agente X que fueron etiquetados como 'facturación' y creados los fines de semana" requieren la creación de su propio informe.
Crear su primer informe personalizado
La mejor manera de aprender Explore es construir algo útil. Vamos a crear un informe que rastree los tickets resueltos por agente en los últimos 30 días. Este es un informe común que los responsables de soporte necesitan para el seguimiento del rendimiento.
Paso 1: Navegue a la biblioteca de Informes y haga clic en Nuevo informe
Desde la interfaz de Explore, haga clic en el icono de Informes en la barra lateral izquierda. A continuación, haga clic en el botón "Nuevo informe" para empezar a construir.
Paso 2: Seleccione el conjunto de datos Support: Tickets
Explore le pide que elija un conjunto de datos. Como estamos rastreando los tickets resueltos, seleccione "Support: Tickets". Este conjunto de datos contiene todas las métricas y atributos relacionados con los tickets que necesitamos.
Paso 3: Añada la métrica Solved tickets
En el panel de Métricas de la derecha, haga clic en "Añadir". Busque "Solved tickets" y selecciónelo. Haga clic en "Aplicar". Verá aparecer un solo número: el recuento total de tickets resueltos en su cuenta.
Paso 4: Añada Assignee name a Columns
Ahora queremos ver quién resolvió esos tickets. En el panel de Columns, haga clic en "Añadir". Busque "Assignee name" y selecciónelo. Haga clic en "Aplicar". El número único se desglosa en una lista que muestra cada agente y su recuento de tickets resueltos.
Paso 5: Añada un filtro de tiempo para Last 30 days
Solo queremos datos recientes. En el panel de Filters, haga clic en "Añadir". Busque "Time - Ticket solved" y selecciónelo. Elija el rango de fechas "Last 30 days" y aplíquelo. Ahora su informe muestra solo los tickets resueltos en el último mes.
Paso 6: Guarde y nombre su informe
Haga clic en el icono de guardar y dé a su informe un nombre claro como "Solved tickets by agent - Last 30 days". Elija si quiere añadirlo a un panel existente o mantenerlo independiente.
El orden importa aquí. Empieza con el conjunto de datos (qué datos mirar), añade una métrica (qué contar), luego añade atributos (cómo desglosarlo) y finalmente filtros (qué registros incluir). Este flujo lógico le ayuda a crear informes que responden a preguntas específicas en su flujo de trabajo de los conceptos básicos de los informes de Zendesk (Zendesk reporting basics).
Métricas esenciales que todo responsable de soporte debe rastrear
No todas las métricas son igualmente útiles. Estas son las que realmente informan las decisiones sobre la dotación de personal, la formación y la mejora de los procesos.
| Métrica | Lo que le dice | Decisión que informa |
|---|---|---|
| Ticket Volume | Total de tickets creados, resueltos y abiertos | Niveles de personal y planificación de la capacidad |
| First Reply Time | Tiempo promedio para la primera respuesta del agente | Objetivos de SLA y estándares de capacidad de respuesta |
| Full Resolution Time | Tiempo promedio desde la creación hasta la resolución | Evaluación de la eficiencia del proceso y la complejidad |
| CSAT | Porcentaje de clientes que califican el soporte positivamente | Iniciativas de calidad y prioridades de formación |
| Agent Touches | Número de actualizaciones que los agentes hacen a los tickets | Medición de la productividad y patrones de colaboración |
El volumen de tickets (Ticket volume) es su métrica fundamental. Le dice cuánto trabajo está entrando y si su equipo está al día. Busque tendencias (¿está creciendo el volumen un 10% mes tras mes?) y patrones (¿tiene picos los lunes o después de los lanzamientos de productos?).
El tiempo de primera respuesta (First reply time) mide la capacidad de respuesta. Los clientes esperan un reconocimiento rápido, incluso si la resolución lleva más tiempo. Los puntos de referencia de la industria varían, pero la mayoría de los equipos apuntan a menos de unas pocas horas para el correo electrónico y menos de un minuto para el chat.
El tiempo de resolución completa (Full resolution time) muestra su eficiencia general. Los tiempos de resolución largos pueden indicar problemas complejos, falta de personal o cuellos de botella en los procesos. Rastree esto junto con el tiempo de primera respuesta para ver si es receptivo pero lento para resolver, o viceversa.
CSAT (satisfacción del cliente) es la métrica de calidad definitiva. Mide si los clientes están contentos con el soporte que recibieron. Un CSAT bajo con tiempos de resolución rápidos sugiere que sus soluciones no están resolviendo realmente los problemas. Un CSAT alto con tiempos lentos podría significar que los clientes valoran la minuciosidad por encima de la velocidad.
Los toques del agente (Agent touches) miden el esfuerzo laboral, no solo los resultados. Un agente que resuelve 50 tickets con 200 toques está trabajando de forma diferente a uno que resuelve 50 tickets con 75 toques. Esto le ayuda a comprender la colaboración, el esfuerzo de investigación y la complejidad del proceso en su análisis de los conceptos básicos de los informes de Zendesk (Zendesk reporting basics).
Construir y compartir paneles
Los informes individuales responden a preguntas específicas. Los paneles combinan múltiples informes en una sola vista para las partes interesadas que necesitan la imagen completa.
Para construir un panel, empiece en la biblioteca de Dashboards y haga clic en "New dashboard". Puede añadir informes que ya haya creado como widgets, organizarlos visualmente y cambiar su tamaño para mayor claridad.
Los filtros del panel (Dashboard filters) le permiten añadir controles globales que afectan a todos los informes del panel. Un filtro de rango de fechas en la parte superior puede cambiar el período de tiempo para cada widget a la vez. Esto es útil para permitir a las partes interesadas explorar "qué pasaría si miramos el último trimestre en lugar del último mes".
Las opciones de uso compartido (Sharing options) incluyen:
- Uso compartido interno (Internal sharing) Dé a usuarios o grupos específicos de Zendesk acceso para ver o editar
- Entrega programada (Scheduled delivery) Envíe por correo electrónico los PDF del panel en un horario recurrente (diario, semanal, mensual)
- Exportación (Exporting) Descargue informes individuales como CSV o paneles completos como PDF
Los permisos de visualización (Viewer permissions) controlan lo que la gente puede hacer:
- Los administradores (Admins) pueden gestionar usuarios, permisos y crear contenido
- Los editores (Editors) pueden crear y modificar informes y paneles
- Los visores (Viewers) solo pueden ver los paneles predefinidos y compartidos
Sea reflexivo sobre lo que incluye en los paneles compartidos. Un panel con 20 widgets abruma a la gente. Apunte a 5-8 informes clave que cuenten una historia coherente sobre sus métricas de los conceptos básicos de los informes de Zendesk (Zendesk reporting basics).
Errores comunes de informes que debe evitar
Los nuevos usuarios de Explore a menudo cometen los mismos errores. Esto es lo que debe tener en cuenta:
Elegir el conjunto de datos incorrecto (Choosing the wrong dataset) es el error más común. Si está intentando informar sobre las actualizaciones y los comentarios de los agentes, pero está utilizando el conjunto de datos de Tickets, sus números serán incorrectos. El conjunto de datos de Tickets cuenta los tickets. El conjunto de datos de Updates History cuenta las actualizaciones. Sirven para propósitos diferentes.
Olvidarse de filtrar por período de tiempo (Forgetting to filter by time period) produce informes que incluyen todos los tickets jamás creados. Siempre añada un filtro de tiempo a menos que realmente necesite todos los datos históricos.
Confundir "tickets creados" con "tickets resueltos" (Confusing "tickets created" with "tickets solved") conduce a expectativas no coincidentes. Un informe que muestra 100 tickets creados esta semana y 80 resueltos no significa que tenga un retraso de 20 tickets. Esos 80 tickets resueltos podrían haber sido creados el mes pasado.
No tener en cuenta las horas de trabajo frente a las horas del calendario (Not accounting for business hours versus calendar hours) sesga sus métricas basadas en el tiempo. El tiempo de primera respuesta se mide normalmente en horas de trabajo (excluyendo las noches y los fines de semana), pero algunos informes se establecen por defecto en horas de calendario. Compruebe su configuración.
Sobrecargar los paneles con demasiados informes (Overloading dashboards with too many reports) los hace inutilizables. Las partes interesadas quieren información, no volcados de datos. Si un informe no ayuda a responder a una pregunta de negocio específica, déjelo fuera del panel.
Cómo eesel AI complementa los conceptos básicos de los informes de Zendesk
Una vez que haya dominado los conceptos básicos de los informes de Zendesk (Zendesk reporting basics), es posible que desee algo más que datos históricos. Si bien Explore sobresale en mostrarle lo que sucedió, no siempre le dice qué hacer a continuación.
Ahí es donde entra eesel AI. Hemos construido un compañero de equipo de IA que trabaja junto con su servicio de asistencia para sacar a la superficie información en tiempo real, identificar las carencias de conocimiento y sugerir acciones proactivas basadas en los patrones de sus datos.
Así es como eesel AI extiende lo que puede hacer con los conceptos básicos de los informes de Zendesk (Zendesk reporting basics):
- Detección automática de temas (Automatic topic detection) En lugar de etiquetar manualmente los tickets y crear informes para ver sobre qué preguntan los clientes, eesel AI identifica los temas de tendencia automáticamente
- Análisis de carencias de conocimiento (Knowledge gap analysis) eesel AI detecta las preguntas que siguen surgiendo pero que no están cubiertas en su centro de ayuda, para que sepa exactamente qué artículos escribir
- Recomendaciones proactivas (Proactive recommendations) En lugar de esperar a que revise un panel, eesel AI puede notificarle cuando los patrones cambian o los problemas aumentan
Para los equipos que superan las capacidades integradas de Explore, también puede integrar Zendesk con herramientas de BI como Power BI y Tableau para un análisis más profundo.
Si está pasando horas en Explore tratando de encontrar la historia en sus números, podría haber una manera más rápida.
Preguntas frecuentes
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.
