サポートチームを管理している場合、おそらく次のような質問をしたことがあるでしょう。どのチームが最も多くのチケットを処理しているか？チケットはエスカレーションされる前に特定のグループで滞留していないか？トレーニングの重点をどこに置くべきか？
Zendesk Exploreの担当者グループ属性は、これらの質問に答えるのに役立ちます。チケットデータを担当グループ別に分析することで、ワークロードの配分、エスカレーションのパターン、チームのパフォーマンスを可視化できます。
このガイドでは、Zendesk Exploreの担当者グループ属性を効果的に使用する方法について説明します。この属性の機能、重要性、および意思決定を実際に促進するレポートの作成方法を学びます。
Zendesk Exploreの担当者グループ属性とは？
担当者グループ属性は、現在チケットに割り当てられているグループを表します。Zendesk Exploreでは、これは「チケット」データセットではチケットグループとして、「更新履歴」データセットでは更新チケットグループとして表示されます。
違いは次のとおりです。チケットグループは、チケットの現在のグループ割り当てを示します。更新チケットグループは、特定の更新時にチケットが割り当てられていたグループを示します。チケットの現在の状況を知りたい場合は、「チケットグループ」を使用します。チケットが時間の経過とともにグループ間をどのように移動するかを追跡する場合は、「更新チケットグループ」を使用します。
グループステーションメトリックも役立ちます。これは、チケットを処理した異なるグループの数をカウントします。ここの数値が高い場合は、多くの場合、複雑な問題または不明確なルーティングルールを示しています。
これらの属性を使用するには、Zendesk Explore ProfessionalまたはEnterpriseが必要です。カスタムレポートを作成するには、編集者または管理者権限が必要です。
Zendesk Exploreの機能のより広範な概要については、Zendesk Exploreの実践的なレポート作成チュートリアルをご覧ください。
サポートチームにとって担当者グループの追跡が重要な理由
グループレベルのレポート作成は、単にチケットをカウントすることだけではありません。顧客体験とチームの効率に影響を与える運用パターンを明らかにします。
ワークロードのバランス調整。 一部のグループは、他のグループよりも一貫して多くのチケットを処理しています。このデータは、燃え尽き症候群やサービスレベル契約（SLA）の未達につながる前に、不均衡を特定するのに役立ちます。
エスカレーションの追跡。 チケットは、多くの場合、ティア1からティア2、そして専門チームに移動します。これらの流れを理解することで、ボトルネックを見つけることができます。チケットはエスカレーションポイントで滞留していないか？あるグループが過剰な数のチケットを上位に送信していないか？
パフォーマンスの比較。 解決時間は、正当な理由（複雑さ、顧客タイプ）によりグループ間で異なりますが、重大な外れ値は調査が必要です。解決時間が異常に長いグループは、プロセスの改善または追加のトレーニングが必要になる場合があります。
リソース計画。 過去のグループワークロードデータは、採用の意思決定に役立ちます。ティア1のボリュームが四半期ごとに30％増加し、ティア2が横ばいの場合、どこにキャパシティを追加する必要があるかがわかります。
Zendesk Exploreは生のデータを提供しますが、これらの洞察を行動に移すには時間と専門知識が必要です。多くのサポートチームは、Exploreのレポート作成を、パターンと推奨事項を自動的に表面化するAI搭載の分析で補完しています。顧客サポート自動化ソリューションは、これらのパターンをより迅速に特定するのに役立ちます。
基本的な担当者グループレポートの作成方法
担当者グループ別のチケットボリュームを示す簡単なレポートを作成しましょう。これは、より複雑な分析の基礎となります。
ステップ1：適切なデータセットを選択する
Zendesk Exploreを開き、新しいレポートをクリックします。グループ分析には、主に2つのオプションがあります。
- Support：チケット 現在の状態分析（各グループに現在割り当てられているチケット）には、これを使用します。
- Support：更新履歴 時間の経過に伴う変更を追跡するには、これを使用します（チケットがグループ間を移動したとき）。
基本的なボリュームレポートの場合は、Support：チケットを選択します。
ステップ2：担当者グループ属性を追加する
レポートビルダーで、右側の行パネルを見つけます。追加をクリックし、チケットグループを検索します。それを選択し、適用をクリックします。
レポートテーブルに行としてチケットグループがリスト表示されます。
ステップ3：意味のあるメトリックを追加する
次に、メトリックを追加して、これを役立つものにします。メトリックパネルで、追加をクリックし、以下を選択します。
- チケット グループごとのチケットの総数
- 解決済みチケット 各グループが解決した数
- 完全解決時間（時間） 解決までの平均時間
各選択後、適用をクリックします。レポートに、グループごとのボリュームとパフォーマンスが表示されるようになりました。
ステップ4：日付範囲でフィルタリングする
すべての期間にわたる生の合計は、ほとんど役に立ちません。日付フィルターを追加して、特定の期間に焦点を当てます。
フィルターパネルで、追加をクリックし、時間 - チケット作成を選択します。「過去30日間」などの範囲を選択するか、分析に関連するカスタム期間を設定します。
「グループ別のチケットボリューム - 過去30日間」などのわかりやすい名前でレポートを保存します。
担当者グループのレポート作成のための高度なテクニック
基本的なグループレポートが機能したら、これらの高度なアプローチを試してください。
担当者グループを使用した計算属性の作成
属性を組み合わせることで、強力なフィルターが作成されます。一般的なパターンでは、「チケットグループ」と「担当者名」を結合します。
[チケットグループ]+"-"+[担当者名]
これにより、「サポート-テイラー・スミス」や「セールス-ジョーダン・リー」のような値が作成されます。マネージャーが特定のグループ内の特定のエージェントを選択する場合、これをダッシュボードフィルターとして使用します。
これを作成するには：
- 計算メニュー（電卓アイコン）をクリックします。
- 標準計算属性を選択します。
- 「グループ - 担当者」という名前を付けます。
- 上記の数式を入力します。
- 保存をクリックします。
グループの再割り当ての追跡
チケットがグループ間をどのように移動するかを確認するには、「更新履歴」データセットを使用します。これには、計算メトリックが必要です。
特定のグループから別のグループに再割り当てされたチケットをカウントする数式を次に示します。
IF ([変更 - フィールド名] = "group_id" AND
[変更 - 以前の値] = "36000000xxxx" AND
[変更 - 新しい値] = "3600000xxxxx") THEN
[更新ID]
ENDIF
IDを実際のグループIDに置き換えます。これらは、yoursubdomain.zendesk.com/api/v2/groups.jsonにGETリクエストを行うか、Zendesk管理設定を確認して見つけます。
最初に割り当てられたグループの検索
最初にどのグループがチケットを受信したかを知ることは、エスカレーション分析に役立ちます。ティア2がティア1で解決されるべきチケットを処理している場合、それはトレーニングまたはプロセスの問題を示しています。
標準計算属性でこの数式を使用します。
IF ([変更 - フィールド名]="group_id" AND [変更 - 以前の値]=NULL
AND [変更 - 新しい値]!="0" AND [変更 - 新しい値]!=NULL)
THEN [更新チケットグループ]
ENDIF
計算元をチケットIDに設定します。これにより、各チケットの最初のグループ割り当てがキャプチャされます。
よくある間違いとその回避方法
経験豊富なExploreユーザーでも、グループレポートで問題が発生することがあります。最も一般的な問題とその修正方法を次に示します。
間違ったデータセットを使用している。 チケットデータセットは現在の割り当てを示します。更新履歴は時間の経過に伴う変更を示します。数値が間違っているように見える場合は、使用しているデータセットを再確認してください。
チケットグループと更新チケットグループを混同している。 チケットグループは現在の割り当てを反映しています。更新チケットグループは、特定の更新時の割り当てを反映しています。履歴追跡の場合は、「更新履歴」データセットで「更新チケットグループ」を使用します。
NULL値を処理していない。 フィールドが空の場合、数式は中断されます。NULLチェックを追加します：[変更 - 以前の値]!=NULLは、再割り当てされたことのないチケットのエラーを防ぎます。
間違った集計関数。 COUNTはすべての行をカウントします。D_COUNTは一意の値をカウントします。チケットIDの場合、通常は同じチケットを複数回カウントしないようにD_COUNTを使用します。更新IDの場合は、COUNTを使用します。
営業時間外を無視している。 カレンダー時間での解決時間には、夜間と週末が含まれます。チームが営業時間のみで作業する場合は、正確な分析のために時間メトリックの営業時間バリアントを使用します。
数式の構文エラー。 Exploreの数式は、角かっこ、引用符、および大文字と小文字の区別にうるさいです。数式を正確にコピーします。エラーが発生した場合は、属性名が属性リストに表示されるものと完全に一致していることを確認してください。
グループ分析をさらに進める
Zendesk Exploreは強力ですが、制限があります。履歴レポート作成には優れていますが、各レポートの手動設定が必要です。洞察を自動的に表面化したり、傾向を予測したりすることはありません。
これは、AI搭載の分析がExploreを補完する場所です。Exploreは何が起こったかを教えてくれますが、eesel AIのようなツールは、それについて何をするかを理解するのに役立ちます。
Exploreから得られるものを拡張する方法を次に示します。
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自動トピック検出。 グループごとにチケットを手動で分類する代わりに、当社のAIは、すべてのグループで顧客が実際に何について質問しているかを特定します。
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ナレッジギャップ分析。 ヘルプセンターの記事の不足または不明確なドキュメントを示唆するチケットのパターンを特定し、チケットボリュームをソースで削減するのに役立ちます。
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シミュレーションモード。 AIエージェントをデプロイする前に、チケットをどのように処理するかをテストします。顧客体験を危険にさらすことなく、グループごとの自動化の可能性を確認します。
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クロスプラットフォームの洞察。 ZendeskデータをConfluence、Slack、およびその他のツールからのナレッジと接続して、サポート業務の完全なビューを取得します。
組み合わせはうまく機能します。構造化された履歴レポート作成のためのExplore、パターン認識と将来を見据えた洞察のためのAI分析。
今すぐより良いグループベースのレポートの作成を開始する
担当者グループ属性は、強力なアプリケーションを備えたシンプルな概念です。基本的なボリュームレポートから開始し、ニーズの拡大に応じて、計算属性と再割り当ての追跡をレイヤー化します。
主要な原則を忘れないでください。現在の状態にはチケットデータセットを使用し、変更の追跡には更新履歴を使用し、既知のデータポイントに対して常に数式を検証します。
手動レポート作成を超えて、ZendeskデータからAI搭載の洞察を得る準備ができている場合は、eesel AIがサポートチームに何ができるかを探ります。
よくある質問
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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.
