Rapports SLA Zendesk dans Explore : Un guide complet pour 2026

Stevia Putri
Écrit par

Stevia Putri

Dernière modification February 20, 2026

Vérifié par un expert
Image de bannière pour les rapports SLA Zendesk dans Explore : Un guide complet pour 2026

Respecter vos accords de niveau de service (SLA) ne consiste pas seulement à tenir des promesses. Il s'agit de renforcer la confiance avec vos clients et de maintenir l'efficacité opérationnelle de votre équipe de support. Lorsque vous utilisez Zendesk, vous avez accès à une puissante plateforme d'analyse appelée Explore qui peut vous aider à suivre, analyser et améliorer vos performances SLA.

Ce guide vous accompagnera à travers tout ce que vous devez savoir sur le reporting SLA de Zendesk dans Explore. Vous apprendrez à créer des rapports pertinents, à comprendre les mesures disponibles et à résoudre les problèmes courants. Nous explorerons également comment les outils d'IA comme eesel AI peuvent compléter vos rapports en vous aidant à atteindre proactivement les objectifs SLA plutôt que de simplement les suivre après coup.

Interface de gestion des tickets montrant les statuts SLA et SLA de groupe pour les tickets non résolus
Interface de gestion des tickets montrant les statuts SLA et SLA de groupe pour les tickets non résolus
Mesures SLA tout au long du parcours de support client, de la première réponse à la résolution complète
Mesures SLA tout au long du parcours de support client, de la première réponse à la résolution complète

Comprendre les bases des SLA Zendesk

Avant de plonger dans Explore, assurons-nous d'être sur la même longueur d'onde concernant ce que sont les SLA et comment ils fonctionnent dans Zendesk.

Un SLA, ou Accord de Niveau de Service, est essentiellement une promesse que vous faites à vos clients concernant la rapidité avec laquelle vous répondrez à leurs problèmes et les résoudrez. Dans Zendesk, vous configurez ces promesses via des politiques SLA qui s'appliquent automatiquement aux tickets en fonction de conditions que vous définissez.

Mesures SLA clés dans Zendesk

Zendesk suit plusieurs mesures standard qui couvrent différents aspects de votre performance de support :

Le Délai de première réponse (FRT) mesure le temps écoulé entre le moment où un client soumet un ticket et celui où un agent envoie la première réponse publique. C'est souvent votre mesure de « première impression ». Elle indique aux clients que vous avez reçu leur demande et que vous y travaillez.

Le Délai de réponse suivante (NRT) suit le temps entre le commentaire de suivi d'un client et la réponse suivante de votre agent. Contrairement au Délai de première réponse, qui ne se produit qu'une fois par ticket, le Délai de réponse suivante peut être mesuré plusieurs fois au cours d'une conversation.

Le Temps d'attente du demandeur (RWT) est le temps total qu'un client passe à attendre une réponse de votre équipe. Ce compteur tourne lorsqu'un ticket est au statut Nouveau, Ouvert ou En attente, et il s'arrête lorsque le ticket est En attente de réponse (attente d'une action du client). Cela vous donne une image plus juste des temps d'attente réels.

Le Temps de travail de l'agent (AWT) mesure le temps total qu'un ticket passe au statut Nouveau ou Ouvert. Cela reflète l'effort actif que votre équipe consacre à un ticket.

Le Délai de résolution complète couvre tout le cycle de vie d'un ticket, de sa création à sa résolution finale. C'est votre mesure de bout en bout pour savoir combien de temps il faut pour résoudre complètement le problème d'un client.

Définir des objectifs et mesurer le temps

Lorsque vous configurez des politiques SLA, vous définissez des temps cibles pour chaque mesure en fonction de la priorité du ticket. Une configuration courante pourrait être de 15 minutes pour les tickets Urgents, 4 heures pour la priorité Haute, 24 heures pour la priorité Normale et 72 heures pour la priorité Basse.

Vous pouvez également choisir si les objectifs sont mesurés en heures ouvrées (en respectant votre calendrier d'exploitation) ou en heures calendaires (24h/24, 7j/7). Les heures ouvrées vous donnent une vue plus précise de la performance réelle de votre équipe, tandis que les heures calendaires reflètent l'expérience client totale, y compris en dehors des heures de bureau.

Débuter avec le jeu de données SLA dans Explore

Zendesk Explore est votre plateforme d'analyse pour transformer les données SLA en informations exploitables. Pour créer des rapports SLA, vous travaillerez avec le jeu de données Support : SLA, qui contient toutes les données sur la performance de vos tickets par rapport à vos politiques SLA.

Comprendre le jeu de données

Le jeu de données SLA est structuré autour de quelques concepts clés que vous devez comprendre :

Le temps d'achèvement de la mesure SLA est le temps réel qu'il a fallu pour remplir un objectif SLA. Si votre objectif de Délai de première réponse était de 60 minutes et qu'un agent a répondu en 45 minutes, le temps d'achèvement est de 45 minutes.

Le temps cible de la mesure SLA est l'objectif que vous avez défini dans votre politique. Cela pourrait être 60 minutes pour le Délai de première réponse sur les tickets de priorité Normale.

Le statut de l'objectif SLA vous indique si l'objectif a été Atteint (respecté dans les délais), Violé (manqué) ou s'il est toujours Actif (pas encore rempli).

Tickets SLA vs Objectifs SLA

C'est ici que beaucoup de gens se perdent. Zendesk propose deux façons de comptabiliser la performance SLA :

Tickets SLA examine l'intégralité du ticket. Si un seul objectif sur ce ticket a été violé, l'ensemble du ticket est comptabilisé comme violé. Cela vous donne une vue centrée sur le client.

Objectifs SLA comptabilise chaque instance individuelle séparément. Comme un ticket peut avoir plusieurs objectifs de Délai de réponse suivante (un pour chaque échange), cela vous donne une vue plus granulaire de la performance.

Par exemple, imaginez un ticket où vous avez atteint l'objectif de Délai de première réponse mais manqué deux objectifs de Délai de réponse suivante consécutifs. En utilisant les Tickets SLA, il s'agit d'un ticket en violation. En utilisant les Objectifs SLA, il s'agit de deux violations sur trois objectifs au total.

Reporting basé sur les instances

Cette distinction est importante car certaines mesures, comme le Délai de réponse suivante et le Délai de mise à jour périodique, peuvent avoir plusieurs instances par ticket. Lors du calcul de votre taux de réussite (%), Zendesk divise les instances atteintes par le nombre total d'instances. Comprendre cela vous aide à interpréter vos rapports correctement.

Flux de travail structuré pour la configuration des rapports SLA avec les jeux de données et les mesures corrects
Flux de travail structuré pour la configuration des rapports SLA avec les jeux de données et les mesures corrects

Créer votre premier rapport SLA

Voyons comment créer un rapport de performance SLA de base, étape par étape.

Étape 1 : Créer un nouveau rapport Ouvrez Explore et cliquez sur l'icône des rapports. Cliquez sur Nouveau rapport et sélectionnez le jeu de données Support : SLA.

Étape 2 : Ajouter vos mesures Faites glisser ces mesures dans votre rapport :

  • % Atteint pour voir votre taux de réussite
  • Tickets violés pour compter les échecs
  • Total des tickets pour le contexte

Étape 3 : Ajouter des attributs pour la segmentation Ajoutez ces attributs pour ventiler vos données :

  • Politique SLA pour voir la performance par différents types de politiques
  • Nom de la mesure pour comparer le FRT, le NRT et le temps de résolution
  • Priorité pour voir si les tickets urgents sont traités de manière appropriée

Étape 4 : Configurer les filtres temporels Utilisez le filtre de date pour vous concentrer sur les périodes pertinentes. Pour un suivi continu, vous pourriez utiliser « Cette semaine » ou « Ce mois-ci ». Pour une analyse, vous pourriez regarder les « 90 derniers jours » pour repérer des tendances.

Étape 5 : Choisir les visualisations Sélectionnez des types de graphiques qui rendent vos données claires :

  • Les graphiques à barres fonctionnent bien pour comparer des groupes (agents, équipes, priorités)
  • Les graphiques linéaires montrent les tendances au fil du temps
  • Les graphiques en secteurs peuvent montrer la proportion d'objectifs atteints vs violés

Étape 6 : Enregistrer et partager Enregistrez votre rapport et ajoutez-le à un tableau de bord pour un accès facile. Vous pouvez programmer l'envoi de tableaux de bord aux parties prenantes à une fréquence régulière.

Scénarios courants de reporting SLA

Voici quatre configurations de rapports pratiques que vous pouvez mettre en œuvre dès aujourd'hui.

Scénario 1 : Taux de violation par groupe d'agents

Cela vous aide à identifier les équipes qui ont besoin d'un soutien ou d'une formation supplémentaire.

Mesures : % Atteint, Tickets violés, Total des tickets

Attributs : Groupe du ticket, Politique SLA

Visualisation : Graphique à barres trié par % Atteint (ordre croissant)

Insight : Les groupes ayant des taux de réussite plus faibles peuvent avoir besoin d'améliorations de processus, de personnel supplémentaire ou d'une formation sur la gestion des priorités.

Scénario 2 : Tendances du délai de première réponse

Suivez l'évolution de votre performance de réponse initiale au fil du temps.

Mesures : % Atteint (filtré uniquement sur la mesure Délai de première réponse)

Attributs : Ticket créé - Date (par semaine)

Visualisation : Graphique linéaire avec courbe de tendance

Insight : Recherchez des modèles tels qu'une baisse de performance pendant les périodes de forte activité ou des améliorations après des changements de processus.

Scénario 3 : Comparaison multi-mesures

Comparez les performances sur différentes mesures SLA pour identifier les goulots d'étranglement.

Mesures : % Atteint

Attributs : Nom de la mesure, Priorité

Visualisation : Graphique à barres groupées

Insight : Si le Délai de première réponse est bon mais que le Délai de résolution est faible, vous avez peut-être un problème de triage plutôt qu'un problème de temps de réponse.

Scénario 4 : Tickets proches de la violation (solution de contournement)

Malheureusement, Explore ne peut pas générer de rapport sur le « temps avant violation » pour les tickets actifs. Ces données ne sont disponibles que dans les vues en temps réel. Voici une solution de contournement :

  1. Créez une vue de tickets filtrée sur les tickets avec une violation SLA dans l'heure suivante.
  2. Ajoutez la colonne « Prochaine violation SLA » pour voir les comptes à rebours.
  3. Utilisez cette vue pour une surveillance en temps réel pendant les périodes de forte activité.
  4. Des limitations d'exportation s'appliquent : les exports CSV perdent les heures restantes et les convertissent en horodatages.

Pour des alertes automatisées sur les tickets proches de la violation, envisagez des outils de tableau de bord tiers qui s'actualisent plus fréquemment qu'Explore.

Créer des mesures SLA alternatives pour les cas particuliers

Parfois, les mesures SLA natives peuvent ne pas refléter fidèlement la réalité. Cela se produit généralement lorsque :

  • Vous avez modifié les horaires d'ouverture et les tickets actifs ont des données fractionnées.
  • Vous devez mesurer la réussite en fonction de la durée plutôt que du statut enregistré.
  • Le badge de statut SLA affiche une chose mais les mesures de durée en indiquent une autre.

Créer la mesure alternative de temps de violation

Créez une mesure calculée standard avec cette formule :

VALUE(SLA metric completion time (min)) - VALUE(SLA metric target time (min))

Cela calcule la différence entre le temps qu'il a réellement fallu et le temps qu'il aurait dû prendre. Un nombre positif signifie que l'objectif a été violé de ce nombre de minutes. Un nombre négatif signifie qu'il a été atteint avec de l'avance.

Créer l'attribut de statut alternatif

Créez un attribut calculé standard avec cette formule :

IF VALUE(SLA metric completion time (min)) - VALUE(SLA metric target time (min)) >= 0 THEN "Violé" ELIF VALUE(SLA metric completion time (min)) - VALUE(SLA metric target time (min)) < 0 THEN "Atteint" ELSE "Inconnu" ENDIF

Cela étiquette chaque ticket comme « Violé » ou « Atteint » en se basant purement sur la durée, en contournant toute incohérence de statut.

Quand utiliser des mesures alternatives

N'utilisez ces calculs alternatifs que si vous soupçonnez que vos mesures natives sont inexactes. Pour la plupart des tickets et des besoins de reporting, l'attribut de statut d'objectif SLA natif fonctionne correctement. Ces alternatives sont spécifiquement destinées au dépannage des problèmes de qualité des données.

Passer d'un suivi réactif à une gestion proactive pour intervenir avant que les violations de SLA ne surviennent
Passer d'un suivi réactif à une gestion proactive pour intervenir avant que les violations de SLA ne surviennent

Limitations connues et solutions de contournement

Explore est puissant, mais il présente des limitations que vous devez comprendre.

Temps avant violation non disponible

Explore est un outil de reporting historique, pas un système de surveillance en temps réel. Il ne peut pas vous montrer les « heures avant violation » pour les tickets actifs. Ces données n'existent que dans les vues de tickets.

Solution de contournement : Pour les équipes ayant besoin d'une surveillance proactive des violations, des outils de tableau de bord tiers comme Geckoboard offrent un rafraîchissement des données plus fréquent et peuvent afficher les tickets proches de la violation en temps réel.

Délais de rafraîchissement des données

Selon votre forfait Zendesk, les données d'Explore sont actualisées toutes les heures ou tous les jours. Cela signifie que vous ne pouvez pas l'utiliser pour des décisions opérationnelles immédiates.

Solution de contournement : Utilisez les vues Zendesk pour les opérations en temps réel et Explore pour l'analyse des tendances et le reporting. Les outils se complètent.

Les changements de calendrier peuvent fractionner les données

Si vous modifiez votre calendrier d'heures ouvrées, les tickets actifs pendant le changement peuvent avoir des données SLA fractionnées où le statut utilise l'ancien calendrier mais les mesures de durée utilisent le nouveau.

Solution de contournement : Utilisez les mesures alternatives décrites ci-dessus lors de l'analyse de données historiques couvrant des changements de calendrier.

Porter la gestion des SLA au-delà du reporting

Voici le problème avec le reporting SLA : il ne vous dit que ce qui s'est déjà passé. C'est précieux pour comprendre les tendances et identifier les problèmes, mais cela ne vous aidera pas à prévenir les violations sur le moment.

Le véritable objectif devrait être de respecter systématiquement vos SLA, et pas seulement de suivre le moment où vous les manquez. C'est là que l'IA peut faire une différence significative.

Comment l'IA prévient les violations de SLA

eesel AI instructions panel showing natural language configuration for setting up AI agent behavior and escalation rules.
eesel AI instructions panel showing natural language configuration for setting up AI agent behavior and escalation rules.

eesel AI est un coéquipier IA qui s'intègre directement dans votre flux de travail Zendesk. Contrairement à Explore, qui regarde en arrière, eesel AI vous aide en temps réel :

Respecter les objectifs de Délai de première réponse : eesel AI peut rédiger des réponses instantanément dès que les tickets arrivent. Au lieu qu'un agent passe de précieuses minutes à lire et à formuler une réponse, il reçoit un brouillon prêt à l'envoi qu'il peut réviser et expédier. Cela réduit considérablement votre Délai de première réponse.

Accélérer la résolution : Pour les conversations en cours, eesel AI suggère des réponses basées sur les tickets les plus performants de votre équipe. Les agents passent moins de temps à taper et plus de temps à résoudre les problèmes.

Apprendre en continu : eesel AI apprend de chaque interaction. Lorsque vous modifiez un brouillon, il s'en souvient. Lorsque vous laissez des notes internes, il intègre ces connaissances. Les brouillons s'améliorent avec le temps.

Intégration transparente : eesel AI fonctionne à l'intérieur de Zendesk. Il n'y a pas d'interface séparée à apprendre ou où se connecter. Il est simplement là quand vous en avez besoin.

Combiner les informations historiques d'Explore avec l'action pilotée par l'IA pour une amélioration continue
Combiner les informations historiques d'Explore avec l'action pilotée par l'IA pour une amélioration continue

Combiner les analyses d'Explore avec l'action de l'IA

L'approche la plus efficace combine les deux outils. Utilisez Explore pour comprendre vos tendances de performance SLA et identifier les opportunités d'amélioration. Utilisez eesel AI pour mettre en œuvre ces améliorations en aidant votre équipe à répondre plus rapidement et de manière plus cohérente.

Par exemple, si Explore montre que votre Délai de première réponse manque systématiquement l'objectif pendant les heures matinales lorsque le volume de tickets explose, eesel AI peut aider en rédigeant ces premières réponses instantanément, donnant à vos agents une longueur d'avance sur chaque ticket.

Commencez à améliorer votre performance SLA dès aujourd'hui

Vous avez maintenant une base solide pour créer des rapports SLA dans Zendesk Explore. Vous comprenez les mesures clés, savez comment créer des rapports de base et êtes conscient des limites de la plateforme.

Voici ce qu'il faut faire ensuite :

  1. Auditez vos politiques SLA actuelles. Assurez-vous que vos objectifs sont réalistes et alignés sur les attentes des clients.

  2. Créez votre premier rapport. Commencez simplement avec le % Atteint par priorité. Familiarisez-vous avec l'interface avant d'ajouter de la complexité.

  3. Identifiez votre plus grande opportunité. Regardez vos données pour trouver où vous manquez le plus souvent vos objectifs. Est-ce le Délai de première réponse ? Le Délai de résolution ? Une équipe spécifique ou un niveau de priorité ?

  4. Envisagez l'augmentation par l'IA. Si vous manquez les objectifs de Délai de première réponse parce que les agents ne peuvent pas suivre le volume, ou si le Délai de résolution est élevé parce que les agents passent trop de temps à rédiger des réponses, eesel AI peut vous aider.

N'oubliez pas que le reporting est un moyen d'arriver à une fin. L'objectif n'est pas d'avoir des tableaux de bord parfaits. L'objectif est de tenir vos promesses envers vos clients et de leur offrir l'expérience de support qu'ils méritent.

Prêt à faire passer votre performance SLA au niveau supérieur ? Essayez eesel AI aux côtés de votre suivi SLA Zendesk et transformez vos analyses en actions.

Questions fréquemment posées

Les Tickets SLA examinent l'intégralité du ticket et le marquent comme étant en violation si un seul objectif a été manqué, offrant ainsi une vue centrée sur le client. Les Objectifs SLA comptabilisent chaque instance individuelle séparément, ce qui est utile pour des mesures comme le Temps de réponse suivante qui peut se produire plusieurs fois par ticket. Utilisez les Tickets SLA pour les rapports destinés aux clients et les Objectifs SLA pour une analyse granulaire des performances.
Non, Explore est un outil de reporting historique et ne peut pas afficher de données en temps réel sur le « temps avant violation ». Cette information n'est disponible que dans les vues de tickets au sein de Zendesk Support. Pour une surveillance proactive des violations, vous devez utiliser les vues de tickets ou des outils de tableau de bord tiers comme Geckoboard qui offrent un rafraîchissement des données plus fréquent.
Les données de Zendesk Explore sont actualisées toutes les heures sur les forfaits Professional et quotidiennement sur les forfaits de niveau inférieur. Cela signifie qu'il y a toujours un délai entre le moment où une action se produit et celui où elle apparaît dans vos rapports. Pour des décisions opérationnelles en temps réel, utilisez les vues Zendesk plutôt qu'Explore.
Utilisez des mesures SLA alternatives uniquement lorsque vous soupçonnez que les mesures natives sont inexactes, par exemple après avoir modifié les horaires d'ouverture ou lorsque les badges de statut SLA affichent des informations différentes des calculs de durée. Pour la plupart des rapports standard, les attributs de statut d'objectif SLA natifs fonctionnent correctement et devraient être votre choix par défaut.
Les cinq mesures SLA clés sont : le Délai de première réponse (temps jusqu'à la première réponse), le Délai de réponse suivante (temps entre les réponses suivantes), le Temps d'attente du demandeur (temps total passé par le client à attendre), le Temps de travail de l'agent (temps passé par le ticket en statut actif) et le Délai de résolution complète (temps total de la création à la résolution finale). Chacune mesure un aspect différent de votre performance de support.

Share this article

Stevia Putri

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.

Related Posts

All posts →
ChatGPT Images 2.0 : L'ère du raisonnement visuel est arrivée en 2026
Blog Writer AI

ChatGPT Images 2.0 : L'ère du raisonnement visuel est arrivée en 2026

ChatGPT Images 2.0 ne se limite pas à de meilleures images : c'est un système de « raisonnement visuel » qui comprend le contexte, la logique et la hiérarchie de l'information.

eesel Teameesel TeamMay 27, 2026
Image de bannière pour le plan de 7 jours visant à augmenter rapidement la visibilité des entreprises locales sur Google Maps
Blog Writer AI

Plan de 7 jours pour augmenter rapidement la visibilité de votre entreprise locale sur Google Maps

Ne laissez plus les clients vous chercher. Ce plan d'action de 7 jours vous aidera à dominer Google Maps et à attirer plus de clients vers votre entreprise locale.

Stevia PutriStevia PutriMay 8, 2026
Image de bannière pour les 7 meilleures alternatives à Dixa pour le support e-commerce en 2026
Blog Writer AI

Les 7 meilleures alternatives à Dixa pour le support e-commerce en 2026

Dixa est un excellent outil conversationnel, mais son IA a des limites. Nous avons comparé les 7 meilleures alternatives à Dixa pour 2026 afin de vous aider à trouver la solution idéale pour votre équipe.

Katelin TeenKatelin TeenMay 1, 2026
Une comparaison professionnelle des meilleures alternatives à Drift en 2026 montrant des agents IA modernes par rapport aux chatbots hérités.
Blog Writer AI

7 meilleures alternatives à Drift en 2026 : j'ai testé les meilleurs agents IA

Drift s'arrête en 2026, laissant de nombreuses équipes à la recherche d'un nouveau partenaire d'IA conversationnelle. Nous avons testé les 7 meilleures alternatives pour vous aider à choisir.

Katelin TeenKatelin TeenMay 1, 2026
Image de bannière pour Freshdesk vs Gladly : Quelle plateforme CX choisir en 2026 ?
Blog Writer AI

Freshdesk vs Gladly : Quelle plateforme CX choisir en 2026 ?

Choisir entre Freshdesk et Gladly dépend de votre priorité : l'efficacité de la gestion des tickets ou la fidélité client à long terme. Voici notre comparatif complet pour 2026.

Amogh SardaAmogh SardaMay 1, 2026
Image de bannière pour Les 7 meilleures alternatives à Peppertype pour les startups en 2026
Blog Writer AI

Les 7 meilleures alternatives à Peppertype pour les startups en 2026

Découvrez les meilleures alternatives à Peppertype pour les startups en 2026. Nous avons examiné eesel AI, Jasper, Copy.ai et d'autres outils pour leur capacité à respecter la voix de marque, leur coût et leur potentiel de croissance SEO autonome.

Katelin TeenKatelin TeenApr 30, 2026
Image de bannière pour Les 7 meilleurs outils de rédaction IA pour les coachs en 2026 : j'ai testé plus de 15 applications
Blog Writer AI

Les 7 meilleurs outils de rédaction IA pour les coachs en 2026 : j'ai testé plus de 15 applications

La plupart des outils de rédaction IA ne parviennent pas à capturer la voix unique d'un coach. J'ai testé 17 applications pour trouver les 7 qui fonctionnent réellement pour les pratiques de coaching professionnel en 2026.

Katelin TeenKatelin TeenApr 30, 2026
Image de bannière pour les 5 meilleures alternatives à Crisp AI pour les équipes de support en 2026
Blog Writer AI

Les 5 meilleures alternatives à Crisp AI pour les équipes de support en 2026

Vous recherchez une alternative plus puissante à Crisp AI ? Nous avons testé 5 plateformes de support de premier plan pour trouver les meilleurs coéquipiers IA pour une résolution autonome et une évolutivité.

Amogh SardaAmogh SardaApr 29, 2026
Image de bannière pour les 7 meilleurs générateurs gratuits d'articles de blog par IA pour les marketeurs en 2026
Blog Writer AI

7 meilleurs générateurs gratuits d'articles de blog par IA pour les marketeurs en 2026

J'ai testé 14 plateformes pour trouver les meilleurs générateurs de blog IA gratuits qui conservent réellement la voix de la marque. Voici les 7 qui ont été retenus.

Amogh SardaAmogh SardaApr 29, 2026

Prêt à recruter votre collègue IA ?

Configuration en quelques minutes. Pas de carte bancaire requise.

Commencer gratuitement