Comment utiliser l'attribut de groupe d'assignés de Zendesk Explore pour de meilleurs rapports
Stevia Putri
Dernière modification February 26, 2026
Si vous gérez une équipe de support, vous vous êtes probablement posé des questions telles que : Quelle équipe gère le plus de tickets ? Les tickets sont-ils bloqués dans un groupe avant d’être escaladés ? Où devrions-nous concentrer nos efforts de formation ?
L’attribut de groupe d’assignés dans Zendesk Explore vous aide à répondre à ces questions. Il vous permet de segmenter vos données de tickets par les groupes chargés de les traiter, ce qui vous donne une visibilité sur la répartition de la charge de travail, les schémas d’escalade et les performances de l’équipe.
Ce guide explique comment utiliser efficacement l’attribut de groupe d’assignés de Zendesk Explore. Vous apprendrez ce que fait cet attribut, pourquoi il est important et comment créer des rapports qui permettent réellement de prendre des décisions.
Qu’est-ce que l’attribut de groupe d’assignés dans Zendesk Explore ?
L’attribut de groupe d’assignés représente le groupe actuellement affecté à un ticket. Dans Zendesk Explore, vous verrez cela comme Groupe de tickets dans l’ensemble de données Tickets et Mettre à jour le groupe de tickets dans l’ensemble de données Historique des mises à jour.
Voici la différence : Groupe de tickets indique l’affectation de groupe actuelle pour un ticket. Mettre à jour le groupe de tickets indique à quel groupe le ticket a été affecté au moment d’une mise à jour spécifique. Si vous voulez savoir où se trouve un ticket en ce moment, utilisez Groupe de tickets. Si vous voulez suivre la façon dont les tickets se déplacent entre les groupes au fil du temps, utilisez Mettre à jour le groupe de tickets.
La mesure Stations de groupe est également pratique. Elle compte le nombre de groupes différents qui ont traité un ticket. Un nombre élevé ici signale souvent des problèmes complexes ou des règles de routage peu claires.
Pour utiliser ces attributs, vous avez besoin de Zendesk Explore Professional ou Enterprise. Les autorisations d’éditeur ou d’administrateur sont nécessaires pour créer des rapports personnalisés.
Pour un aperçu plus large des capacités de Zendesk Explore, consultez notre didacticiel pratique sur les rapports Zendesk Explore.
Pourquoi le suivi du groupe d’assignés est important pour les équipes de support
Les rapports au niveau du groupe ne consistent pas seulement à compter les tickets. Ils révèlent des schémas opérationnels qui affectent l’expérience client et l’efficacité de l’équipe.
Équilibrage de la charge de travail. Certains groupes traitent systématiquement plus de tickets que d’autres. Ces données vous aident à identifier les déséquilibres avant qu’ils n’entraînent un épuisement professionnel ou des SLA manqués.
Suivi des escalades. Les tickets passent souvent du niveau 1 au niveau 2, puis aux équipes spécialisées. La compréhension de ces flux vous aide à repérer les goulots d’étranglement. Les tickets s’accumulent-ils au point d’escalade ? Un groupe envoie-t-il trop de tickets en amont ?
Comparaison des performances. Les temps de résolution varient d’un groupe à l’autre pour des raisons légitimes (complexité, type de client), mais les valeurs aberrantes importantes justifient une enquête. Un groupe avec des temps de résolution inhabituellement élevés pourrait avoir besoin d’améliorations de processus ou d’une formation supplémentaire.
Planification des ressources. Les données historiques de la charge de travail du groupe éclairent les décisions d’embauche. Si le volume du niveau 1 augmente de 30 % d’un trimestre à l’autre, tandis que celui du niveau 2 reste stable, vous savez où ajouter de la capacité.
Bien que Zendesk Explore vous donne les données brutes, transformer ces informations en action nécessite du temps et de l’expertise. De nombreuses équipes de support complètent leurs rapports Explore avec des analyses basées sur l’IA qui font automatiquement apparaître les schémas et les recommandations. Nos solutions d’automatisation du support client peuvent vous aider à identifier ces schémas plus rapidement.
Comment créer un rapport de groupe d’assignés de base
Construisons un rapport simple montrant le volume de tickets par groupe d’assignés. C’est la base d’une analyse plus complexe.
Étape 1 : Sélectionnez le bon ensemble de données
Ouvrez Zendesk Explore et cliquez sur Nouveau rapport. Vous avez deux options principales pour l’analyse de groupe :
- Support : Tickets Utilisez ceci pour l’analyse de l’état actuel (tickets actuellement affectés à chaque groupe)
- Support : Historique des mises à jour Utilisez ceci pour suivre les changements au fil du temps (lorsque les tickets ont été déplacés entre les groupes)
Pour un rapport de volume de base, choisissez Support : Tickets.
Étape 2 : Ajoutez l’attribut de groupe d’assignés
Dans le générateur de rapports, trouvez le panneau Lignes à droite. Cliquez sur Ajouter, puis recherchez Groupe de tickets. Sélectionnez-le et cliquez sur Appliquer.
Vous verrez vos groupes de tickets répertoriés comme lignes dans le tableau de rapport.
Étape 3 : Ajoutez des mesures significatives
Maintenant, ajoutez des mesures pour rendre cela utile. Dans le panneau Mesures, cliquez sur Ajouter et sélectionnez :
- Tickets Nombre total de tickets par groupe
- Tickets résolus Combien chaque groupe a résolu
- Temps de résolution complet (heures) Temps moyen de résolution
Cliquez sur Appliquer après chaque sélection. Le rapport affiche maintenant le volume et les performances par groupe.
Étape 4 : Filtrez par plage de dates
Les totaux bruts sur toute la période sont rarement utiles. Ajoutez un filtre de date pour vous concentrer sur une période spécifique.
Dans le panneau Filtres, cliquez sur Ajouter et sélectionnez Heure - Ticket créé. Choisissez une plage comme « Les 30 derniers jours » ou définissez une période personnalisée pertinente pour votre analyse.
Enregistrez votre rapport avec un nom descriptif comme « Volume de tickets par groupe - Les 30 derniers jours ».
Techniques avancées pour les rapports de groupe d’assignés
Une fois que vous avez des rapports de groupe de base fonctionnels, essayez ces approches avancées.
Création d’attributs calculés avec le groupe d’assignés
La combinaison d’attributs crée des filtres puissants. Un schéma courant joint le groupe de tickets avec le nom de l’assigné :
[Ticket group]+"-"+[Assignee name]
Cela crée des valeurs comme « Support-Taylor Smith » et « Ventes-Jordan Lee ». Utilisez ceci comme filtre de tableau de bord lorsque vous voulez que les gestionnaires sélectionnent des agents spécifiques au sein de groupes spécifiques.
Pour créer ceci :
- Cliquez sur le menu Calculs (icône de calculatrice)
- Sélectionnez Attribut calculé standard
- Nommez-le « Groupe - Assigné »
- Entrez la formule ci-dessus
- Cliquez sur Enregistrer
Suivi des réaffectations de groupe
Pour voir comment les tickets se déplacent entre les groupes, utilisez l’ensemble de données Historique des mises à jour. Cela nécessite une mesure calculée.
Voici une formule qui compte les tickets réaffectés d’un groupe spécifique à un autre :
IF ([Changes - Field name] = "group_id" AND
[Changes - Previous value] = "36000000xxxx" AND
[Changes - New value] = "3600000xxxxx") THEN
[Update ID]
ENDIF
Remplacez les ID par vos ID de groupe réels. Trouvez-les en faisant une requête GET à yoursubdomain.zendesk.com/api/v2/groups.json ou en vérifiant vos paramètres d’administration Zendesk.
Trouver le premier groupe assigné
Savoir quel groupe a initialement reçu un ticket aide à l’analyse de l’escalade. Si le niveau 2 traite des tickets qui auraient dû être résolus au niveau 1, cela indique un problème de formation ou de processus.
Utilisez cette formule dans un attribut calculé standard :
IF ([Changes - Field name]="group_id" AND [Changes - Previous value]=NULL
AND [Changes - New value]!="0" AND [Changes - New value]!=NULL)
THEN [Update ticket group]
ENDIF
Définissez Calculé à partir de sur ID de ticket. Cela capture la première affectation de groupe pour chaque ticket.
Erreurs courantes et comment les éviter
Même les utilisateurs expérimentés d’Explore rencontrent des problèmes avec les rapports de groupe. Voici les problèmes les plus courants et comment les résoudre.
Utilisation du mauvais ensemble de données. L’ensemble de données Tickets affiche les affectations actuelles. L’historique des mises à jour affiche les changements au fil du temps. Si vos chiffres semblent erronés, vérifiez quel ensemble de données vous utilisez.
Confusion entre le groupe de tickets et la mise à jour du groupe de tickets. Le groupe de tickets reflète l’affectation actuelle. La mise à jour du groupe de tickets reflète l’affectation au moment d’une mise à jour spécifique. Pour le suivi historique, utilisez Mettre à jour le groupe de tickets avec l’ensemble de données Historique des mises à jour.
Ne pas gérer les valeurs NULL. Les formules se brisent lorsque les champs sont vides. Ajoutez des vérifications NULL : [Changes - Previous value]!=NULL empêche les erreurs sur les tickets qui n’ont jamais été réaffectés.
Mauvais agrégateurs. COUNT compte chaque ligne. D_COUNT compte les valeurs uniques. Pour les ID de ticket, vous voulez généralement D_COUNT pour éviter de compter le même ticket plusieurs fois. Pour les ID de mise à jour, utilisez COUNT.
Ignorer les heures ouvrables. Les temps de résolution en heures calendaires incluent les nuits et les fins de semaine. Si votre équipe ne travaille qu’aux heures ouvrables, utilisez les variantes d’heures ouvrables des mesures de temps pour une analyse précise.
Erreurs de syntaxe de formule. Les formules Explore sont pointilleuses sur les crochets, les guillemets et la capitalisation. Copiez les formules exactement. Si vous obtenez une erreur, vérifiez que les noms d’attributs correspondent exactement à ce qui apparaît dans la liste d’attributs.
Faire progresser votre analyse de groupe
Zendesk Explore est puissant, mais a des limites. Il excelle dans les rapports historiques, mais nécessite une configuration manuelle pour chaque rapport. Il ne fait pas automatiquement apparaître les informations ou ne prédit pas les tendances.
C’est là que l’analyse basée sur l’IA complète Explore. Alors qu’Explore vous dit ce qui s’est passé, des outils comme eesel AI vous aident à comprendre ce qu’il faut faire à ce sujet.
Voici comment nous étendons ce que vous obtenez d’Explore :
-
Détection automatique des sujets. Au lieu de catégoriser manuellement les tickets par groupe, notre IA identifie ce que les clients demandent réellement dans tous les groupes.
-
Analyse des lacunes de connaissances. Nous repérons les schémas dans les tickets qui suggèrent des articles du centre d’aide manquants ou une documentation peu claire, ce qui vous aide à réduire le volume de tickets à la source.
-
Mode de simulation. Testez la façon dont un agent d’IA traiterait les tickets avant de le déployer. Voyez le potentiel d’automatisation par groupe sans risquer l’expérience client.
-
Informations interplateformes. Connectez vos données Zendesk aux connaissances de Confluence, Slack et d’autres outils pour une vue complète de vos opérations de support.
La combinaison fonctionne bien : Explore pour les rapports historiques structurés, l’analyse de l’IA pour la reconnaissance des schémas et les informations prospectives.
Commencez à créer de meilleurs rapports basés sur les groupes dès aujourd’hui
L’attribut de groupe d’assignés est un concept simple avec des applications puissantes. Commencez par des rapports de volume de base, puis ajoutez des attributs calculés et le suivi des réaffectations au fur et à mesure que vos besoins augmentent.
Rappelez-vous les principes clés : utilisez l’ensemble de données Tickets pour l’état actuel, l’historique des mises à jour pour le suivi des changements, et validez toujours vos formules par rapport aux points de données connus.
Si vous êtes prêt à aller au-delà des rapports manuels et à obtenir des informations basées sur l’IA à partir de vos données Zendesk, découvrez ce qu’eesel AI peut faire pour votre équipe de support.
Foire aux questions
Share this article
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.
