Zendeskレポートの基本：サポートマネージャーのための完全ガイド

もしあなたがサポートマネージャーなら、チケットデータの壁を見つめ、それが実際にチームにとって何を意味するのか疑問に思ったことがあるかもしれません。Zendesk Explore（ゼンデスク エクスプロア）は、その疑問に答えるために存在します。これは、Zendeskに組み込まれた分析プラットフォームであり、生のチケット情報を、アクションにつながるレポートやダッシュボードに変換します。

このガイドでは、データの意味を理解するために必要なZendeskレポートの基本について説明します。コアとなる概念を説明し、最初のレポートの作成方法を示し、サポート業務の運営において実際に重要なメトリクスについて解説します。

Zendesk Exploreとは？

Zendesk Exploreは、Zendeskエコシステム内の専用分析ツールです。Support（サポート）、Talk（トーク）、Chat（チャット）、Guide（ガイド）のデータに接続して、カスタマーサービス業務全体で何が起こっているかを理解するのに役立ちます。

簡単に言うと、ExploreはZendeskアカウント内のすべてのアクティビティ（作成、解決、更新されたチケットなど、その他すべて）を取得し、それについて質問できるようにします。先週解決したチケットの数は？初回返信時間が最も速いエージェントは？チャットはメールと比較して顧客満足度が高いですか？

Exploreのようなツールがない場合、スプレッドシートをエクスポートして、手動で生のデータを理解しようとするしかありません。Exploreを使用すると、自動的に更新されるレポートや、業務のリアルタイムビューを提供するダッシュボードを作成できます。

過去のレポート作成を超えて、プロアクティブなインサイトを取得したいチームにとって、eesel AIはヘルプデスクと連携して、リアルタイムのパターンを表面化し、知識のギャップを特定できます。しかし、そこに到達する前に、Zendeskレポートの基本をマスターする必要があります。

構成要素の理解：データセット、メトリクス、属性

Exploreで何かを作成する前に、すべてのZendeskレポートの基本ワークフローの基礎となる3つの概念を理解する必要があります。それらをデータの「何」、「どれだけ」、「誰」と考えてください。

データセット：データライブラリ

データセットは、Zendeskアカウントの特定の領域に関する情報を事前に整理したコレクションです。Zendeskはデータをデータセットに整理することで、質問に関連する情報に集中できます。

最も一般的なデータセット：

• Support: Tickets（サポート：チケット） チケットの作成、解決、ステータスに関連するすべて。レポートの80％にこれを使用します。
• Support: Updates History（サポート：更新履歴） チケットに加えられたすべての変更。エージェントのアクティビティとコラボレーションを理解するのに役立ちます。
• Talk（トーク） 待機時間、通話時間、エージェントの可用性などの音声通話データ。
• Chat（チャット） ライブチャットの会話、エージェントのエンゲージメント、チャットの満足度。
• Guide（ガイド） ヘルプセンターの記事の閲覧数、検索、コミュニティのアクティビティ。

適切なデータセットを選択することは、Zendeskレポートの基本における最も重要な最初のステップです。各エージェントが解決したチケットの数を知りたい場合は、Ticketsデータセットが必要です。エージェントがチケットに加えた更新（内部メモや再割り当てを含む）の数を確認したい場合は、Updates Historyデータセットが必要です。

メトリクス：測定する数値

メトリクスは、レポート内の定量化可能なデータポイントです。それらはほとんど常に数値です。すべてのレポートには、少なくとも1つのメトリクスが含まれている必要があります。

一般的なメトリクス：

• Tickets（チケット） チケットの数（作成、解決、オープンなど）
• First Reply Time（初回返信時間） エージェントが最初に返信するまでの時間
• Full Resolution Time（完全解決時間） 作成から解決までの合計時間
• CSAT（顧客満足度） 顧客満足度スコア
• Agent Touches（エージェントタッチ） エージェントがチケットに加える更新の数

メトリクスは「どれだけ」または「いくつ」に答えます。メトリクスがないと、レポートに表示する数値がありません。

属性：データをどのように分割するか

属性は、メトリクスにコンテキストを提供する定性的な詳細です。それらを使用すると、誰、何、いつ、どのようになどのカテゴリで数値を分類できます。

Zendeskレポートの基本で使用する一般的な属性：

• Assignee name（担当者名） どのエージェントがチケットを処理したか
• Ticket status（チケットステータス） 新規、オープン、保留、解決、クローズ
• Channel（チャネル） メール、チャット、ウェブフォーム、APIなど
• Ticket created date（チケット作成日） チケットがいつオープンされたか
• Group（グループ） どのチームまたは部門がチケットを所有しているか

Zendeskレポートの基本におけるメトリクスと属性の連携方法を次に示します。メトリクスが「解決済みのチケット」で、属性が「担当者名」の場合、Exploreは各エージェントが解決したチケットの数を表示します。属性を「チャネル」に変更すると、メール、チャット、電話で解決されたチケットの数が表示されます。

事前構築済みのダッシュボードの使用開始

カスタムレポートを作成する前に、Zendeskがすぐに提供するものを使い始めてください。事前構築済みのダッシュボードは、各Zendesk製品に存在し、構成なしですぐにインサイトを提供します。

Exploreを最初に開くと、次のダッシュボードが表示されます。

• Support（サポート） チケットボリューム、エージェントのパフォーマンス、満足度スコア
• Talk（トーク） 通話ボリューム、待機時間、エージェントの可用性
• Chat（チャット） チャットボリューム、エージェントのエンゲージメント、チャットの満足度
• Guide（ガイド） 記事の閲覧数、検索語句、コミュニティのアクティビティ

これらのダッシュボードには、次の2種類のレポートが含まれています。

サンプルレポートは、タイトルに[sample]ラベルが付いています。それらは何が可能かを示し、クローンを作成してカスタマイズできる出発点として機能します。

デフォルトのダッシュボードレポートは、Zendeskによって自動的に作成され、ライブデータで更新されます。それらは、業務のベースラインビューを提供します。

事前構築済みのダッシュボードは、標準KPIが必要で、複雑なレポート要件がない場合に十分です。「今週のチケット数は？」や「平均CSATは？」などの質問に答えます。

事前構築済みのダッシュボードが答えられない特定の質問がある場合は、カスタムレポートが必要になります。「エージェントXが解決したチケットのうち、「請求」とタグ付けされ、週末に作成されたチケットの数は？」のようなものは、独自のレポートを作成する必要があります。

最初のカスタムレポートの作成

Exploreを学ぶ最良の方法は、役立つものを作成することです。過去30日間にエージェントが解決したチケットを追跡するレポートの作成について説明します。これは、サポートマネージャーがパフォーマンス追跡に必要な一般的なレポートです。

ステップ1：レポートライブラリに移動し、「新しいレポート」をクリックします

Exploreインターフェースから、左側のサイドバーにあるレポートアイコンをクリックします。次に、「新しいレポート」ボタンをクリックして作成を開始します。

ステップ2：Support: Ticketsデータセットを選択します

Exploreは、データセットを選択するように求めます。解決済みのチケットを追跡しているので、「Support: Tickets」を選択します。このデータセットには、必要なすべてのチケット関連のメトリクスと属性が含まれています。

ステップ3：Solved ticketsメトリクスを追加します

右側のメトリクスのパネルで、「追加」をクリックします。「Solved tickets」を検索して選択します。「適用」をクリックします。単一の数値が表示されます。これは、アカウント内の解決済みチケットの合計数です。

ステップ4：担当者名を列に追加します

次に、誰がこれらのチケットを解決したかを確認します。列パネルで、「追加」をクリックします。「担当者名」を検索して選択します。「適用」をクリックします。単一の数値が、各エージェントとその解決済みチケット数を示すリストに分割されます。

ステップ5：過去30日間の時間フィルターを追加します

最近のデータのみが必要です。フィルターパネルで、「追加」をクリックします。「時間 - チケット解決済み」を検索して選択します。日付範囲「過去30日間」を選択して適用します。これで、レポートには過去1か月間に解決されたチケットのみが表示されます。

ステップ6：レポートを保存して名前を付けます

保存アイコンをクリックして、「エージェント別の解決済みチケット - 過去30日間」のような明確な名前をレポートに付けます。既存のダッシュボードに追加するか、スタンドアロンのままにするかを選択します。

ここでの順序が重要です。まずデータセット（どのデータを見るか）から始め、メトリクス（何を数えるか）を追加し、次に属性（どのように分割するか）を追加し、最後にフィルター（どのレコードを含めるか）を追加します。この論理的な流れは、Zendeskレポートの基本ワークフローで特定の質問に答えるレポートを作成するのに役立ちます。

すべてのサポートマネージャーが追跡すべき重要なメトリクス

すべてのメトリクスが同じように役立つわけではありません。ここでは、人員配置、トレーニング、プロセス改善に関する意思決定に実際に役立つメトリクスを紹介します。

チケットボリュームは、基本的なメトリクスです。これにより、どれだけの作業が入ってきて、チームが追いついているかどうかがわかります。傾向（ボリュームは月ごとに10％増加していますか？）とパターン（月曜日や製品リリース後にスパイクが発生しますか？）を探します。

初回返信時間は、応答性を測定します。顧客は、解決に時間がかかっても、迅速な確認を期待します。業界のベンチマークは異なりますが、ほとんどのチームはメールで数時間以内、チャットで1分以内を目指しています。

完全解決時間は、全体的な効率を示します。解決時間が長い場合は、問題が複雑であるか、人員が不足しているか、プロセスのボトルネックがある可能性があります。これと初回返信時間を一緒に追跡して、応答性は高いが解決が遅いか、またはその逆かを確認します。

CSAT（顧客満足度）は、究極の品質メトリクスです。顧客が受けたサポートに満足しているかどうかを測定します。解決時間が速いのにCSATが低い場合は、ソリューションが実際には問題を解決していないことを示唆しています。時間がかかるのにCSATが高い場合は、顧客がスピードよりも徹底性を重視していることを意味する可能性があります。

エージェントタッチは、結果だけでなく、作業努力を測定します。200タッチで50枚のチケットを解決するエージェントは、75タッチで50枚のチケットを解決するエージェントとは異なる働き方をしています。これは、Zendeskレポートの基本分析におけるコラボレーション、調査努力、プロセスの複雑さを理解するのに役立ちます。

ダッシュボードの作成と共有

個々のレポートは、特定の質問に答えます。ダッシュボードは、複数のレポートを1つのビューに結合して、全体像を把握する必要がある関係者向けに表示します。

ダッシュボードを作成するには、ダッシュボードライブラリから開始し、「新しいダッシュボード」をクリックします。すでに作成したレポートをウィジェットとして追加し、視覚的に配置し、わかりやすくするためにサイズを変更できます。

ダッシュボードフィルターを使用すると、ダッシュボード上のすべてのレポートに影響を与えるグローバルコントロールを追加できます。上部にある日付範囲フィルターは、すべてのウィジェットの時間範囲を一度に変更できます。これは、関係者が「先月ではなく、先四半期を見るとどうなるか」を調べることができるようにするのに役立ちます。

共有オプションには、次のものがあります。

• 内部共有 特定のZendeskユーザーまたはグループに、表示または編集のアクセス権を付与します
• スケジュールされた配信 ダッシュボードのPDFを定期的なスケジュール（毎日、毎週、毎月）でメールで送信します
• エクスポート 個々のレポートをCSVとして、またはダッシュボード全体をPDFとしてダウンロードします

閲覧者の権限は、ユーザーが何を実行できるかを制御します。

• 管理者は、ユーザー、権限を管理し、コンテンツを作成できます
• 編集者は、レポートとダッシュボードを作成および変更できます
• 閲覧者は、事前構築済みおよび共有ダッシュボードのみを表示できます

共有ダッシュボードに含める内容について慎重に検討してください。20個のウィジェットがあるダッシュボードは、ユーザーを圧倒します。Zendeskレポートの基本メトリクスについて一貫性のあるストーリーを伝える5〜8個の主要なレポートを目指してください。

避けるべき一般的なレポート作成の誤り

新しいExploreユーザーは、同じ誤りを犯すことがよくあります。注意すべき点は次のとおりです。

誤ったデータセットの選択は、最も一般的な誤りです。エージェントの更新とコメントについてレポートを作成しようとしているのに、Ticketsデータセットを使用している場合、数値が間違っています。Ticketsデータセットはチケットをカウントします。Updates Historyデータセットは更新をカウントします。それらは異なる目的を果たします。

期間でフィルタリングするのを忘れると、これまでに作成されたすべてのチケットを含むレポートが生成されます。すべての履歴データが本当に必要な場合を除き、常に時間フィルターを追加してください。

「作成されたチケット」と「解決されたチケット」を混同すると、期待が一致しなくなります。今週作成された100枚のチケットと解決された80枚のチケットを示すレポートは、20枚のチケットのバックログがあることを意味するわけではありません。それらの80枚の解決されたチケットは、先月作成された可能性があります。

営業時間と暦時間を考慮しないと、時間ベースのメトリクスが歪められます。初回返信時間は通常、営業時間（夜間と週末を除く）で測定されますが、一部のレポートではデフォルトで暦時間になります。設定を確認してください。

ダッシュボードにレポートを詰め込みすぎると、使用できなくなります。関係者はインサイトを求めており、データのダンプを求めているわけではありません。レポートが特定のビジネス上の質問に答えるのに役立たない場合は、ダッシュボードから削除してください。

eesel AIがZendeskレポートの基本をどのように補完するか

Zendeskレポートの基本をマスターしたら、過去のデータ以上のものを求めるようになるかもしれません。Exploreは何が起こったかを示すのに優れていますが、次に何をすべきかを常に教えてくれるとは限りません。

そこでeesel AIが登場します。私たちは、ヘルプデスクと連携してリアルタイムのインサイトを表面化し、知識のギャップを特定し、データ内のパターンに基づいてプロアクティブなアクションを提案するAIチームメイトを構築しました。

eesel AIがZendeskレポートの基本でできることを拡張する方法を次に示します。

• 自動トピック検出 チケットに手動でタグを付けたり、レポートを作成して顧客が何について質問しているかを確認する代わりに、eesel AIはトレンドトピックを自動的に識別します
• 知識ギャップ分析 eesel AIは、繰り返し発生するがヘルプセンターでカバーされていない質問を特定するため、作成する記事を正確に把握できます
• プロアクティブな推奨事項 ダッシュボードを確認するのを待つのではなく、eesel AIはパターンが変化したり、問題が急増したりしたときに通知できます

Exploreの組み込み機能を超えて成長したチームは、Power BIやTableauなどのBIツールとZendeskを統合して、より詳細な分析を行うこともできます。

Exploreで何時間も費やして数値のストーリーを見つけようとしている場合は、より速い方法があるかもしれません。