Um tutorial prático de relatórios do Zendesk Explore para gerentes de suporte

Stevia Putri
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Stevia Putri

Amogh Sarda
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Last edited 13 outubro 2025

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Se você é gerente de suporte, sabe que as respostas para melhorar o desempenho da sua equipe estão escondidas em algum lugar nos seus dados. O problema é que encontrar essas respostas pode parecer um trabalho de tempo integral. Você tem uma ferramenta como o Zendesk Explore que promete desvendar tudo, mas sua complexidade pode ser um verdadeiro obstáculo, deixando você e sua equipe olhando para painéis básicos que não contam a história completa.

Este guia está aqui para ajudá-lo a superar essa complexidade. Vamos percorrer os fundamentos para começar a usar os relatórios do Zendesk Explore. Mas, mais importante, vamos olhar além dos gráficos padrão e mostrar uma maneira mais inteligente e rápida de obter o tipo de insight que realmente ajuda a melhorar sua experiência do cliente e a eficiência da equipe.

O que é o Zendesk Explore?

Simplificando, o Zendesk Explore é a própria ferramenta de análise do Zendesk. Ele foi projetado para ajudá-lo a medir e entender toda a atividade que ocorre em seu pacote Zendesk, incluindo Support, Talk, Chat e Guide.

Ele é construído em torno de três ideias principais:

  • Conjuntos de dados: Pense neles como bibliotecas pré-classificadas de suas informações. Você terá um conjunto de dados para tickets, outro para atualizações de agentes e assim por diante.

  • Relatórios: São os gráficos e tabelas individuais que você cria para responder a uma pergunta específica, como "Quantos tickets resolvemos na semana passada?"

  • Painéis: É aqui que você reúne todos os seus relatórios para obter uma visão de alto nível do que está acontecendo.

É uma ferramenta sólida para investigar o que aconteceu no passado. Mas quando você precisa de respostas rápidas sobre o que fazer a seguir, especialmente com a IA mudando o cenário do suporte, você pode começar a sentir suas limitações.

Um tutorial passo a passo sobre relatórios do Zendesk Explore

Colocar a mão na massa no Zendesk Explore é a melhor maneira de aprender. Uma vez que você entende como conjuntos de dados, métricas e atributos funcionam juntos, pode começar a criar relatórios que realmente significam algo para sua equipe.

Entendendo os conceitos principais: Conjuntos de dados, métricas e atributos

Antes de construir qualquer coisa, é útil saber quais são os blocos de construção.

  • Conjuntos de dados: Esta é a biblioteca de informações de onde você extrai os dados. Para a maioria das perguntas relacionadas a tickets, você usará o conjunto de dados "Suporte: Tickets". Se quisesse ver quantas vezes um agente interagiu com um ticket, usaria "Suporte: Histórico de atualizações". Escolher o conjunto de dados certo é o primeiro passo mais importante e, honestamente, é metade da batalha.

  • Métricas: São os números que você deseja medir. É quase sempre um número, como a contagem de tickets resolvidos ou o tempo médio da primeira resposta.

  • Atributos: São os detalhes que você usa para fatiar e analisar suas métricas. Os atributos respondem a perguntas como "quem", "o quê" ou "quando". Pense em status do ticket, nome do responsável ou data de criação do ticket.

Criando seu primeiro relatório: Rastreando tickets resolvidos por agente

Vamos tentar criar um relatório simples, mas útil para ver como tudo isso se encaixa.

  1. Na biblioteca de relatórios do Explore, clique em Novo relatório e escolha o conjunto de dados Suporte: Tickets.

  2. No painel Métricas à direita, clique em Adicionar, encontre Tickets resolvidos e clique em Aplicar. Imediatamente, você verá um único número: a contagem total de todos os tickets já resolvidos. Ainda não é muito útil.

  3. Vamos detalhar por agente. Clique em Adicionar no painel Colunas. Pesquise por Nome do responsável, selecione e clique em Aplicar. Agora você tem um gráfico mostrando quem resolveu o quê. Muito melhor.

  4. Por fim, vamos torná-lo oportuno. Clique em Adicionar no painel Filtros e selecione Hora - Ticket resolvido. Escolha um intervalo de datas relevante, como "Últimos 30 dias", e pronto.

Mesmo este processo simples mostra a ginástica mental envolvida. Você precisa saber com antecedência qual conjunto de dados, métrica e atributo precisa combinar para obter a resposta que está procurando.

Criando um painel básico

Depois de salvar seu novo relatório, você pode colocá-lo em um painel para vê-lo ao lado de outros números importantes. No construtor de painéis, você pode adicionar seu relatório salvo como um widget, movê-lo e até adicionar filtros que controlam todos os relatórios na página de uma só vez, como um intervalo de datas global.

Métricas chave de suporte (e o que está faltando)

O Zendesk Explore é muito bom para rastrear as coisas padrão e históricas. Esses números são definitivamente importantes para entender seu desempenho passado, mas muitas vezes não oferecem um caminho claro para o futuro.

Métricas essenciais

Aqui estão alguns dos KPIs mais comuns para os quais você pode (e deve) criar relatórios:

MétricaO que ela informaCaso de uso comum
Volume de TicketsO número total de tickets novos, resolvidos e abertos.Ajuda no planejamento de horários da equipe e na identificação de períodos de pico.
Tempo da Primeira Resposta (FRT)O tempo médio que um agente leva para enviar a primeira resposta.Um bom indicador da capacidade de resposta da sua equipe e de quanto tempo os clientes esperam.
Tempo de Resolução TotalO tempo médio desde a criação até a resolução do ticket.Mostra sua eficiência geral e a complexidade dos seus tickets.
Satisfação do Cliente (CSAT)A porcentagem de clientes satisfeitos com o suporte.Mede a qualidade do suporte da perspectiva mais importante: a do cliente.

A peça que falta: insights impulsionados por IA

As métricas acima são ótimas para olhar no retrovisor, elas dizem o que aconteceu na semana passada ou no mês passado. Mas e as perguntas que ajudam a prevenir futuros tickets e a tornar sua equipe mais eficiente?

É aqui que as ferramentas de relatórios tradicionais geralmente encontram um obstáculo. Elas têm dificuldade em responder às perguntas mais modernas e estratégicas, como:

  • Onde estão nossas maiores lacunas de conhecimento? Quais tópicos os clientes estão perguntando repetidamente que não documentamos adequadamente?

  • Qual é o nosso verdadeiro potencial de automação? Que tipos de tickets um chatbot de IA poderia resolver do início ao fim, e quanto tempo isso nos economizaria?

  • Nossa IA está funcionando? Se você está usando automação, qual é a sua precisão? Onde ela está travando e transferindo para um agente?

Obter respostas para essas perguntas requer um conjunto de ferramentas diferente. Por exemplo, o eesel AI foi criado para revelar esses tipos de insights automaticamente. Seu painel de relatórios analisa os tickets recebidos para mostrar exatamente onde estão suas lacunas de conhecimento e até tem um modo de simulação para prever com precisão seu potencial de automação.

eesel AI's dashboard automatically surfaces insights like knowledge gaps.
O painel do eesel AI revela automaticamente insights como lacunas de conhecimento.

Desafios e limitações

Embora o Zendesk Explore seja uma ferramenta capaz, ele vem com algumas desvantagens que são difíceis de ignorar para gerentes de suporte ocupados.

  • Ele tem uma curva de aprendizado íngreme. Como vimos no tutorial, criar relatórios mesmo que básicos significa que você precisa pensar como um analista de dados. Pode levar muito tempo para dominar, tempo que você provavelmente não tem. Em contraste, plataformas como o eesel AI são projetadas para serem simples e autoatendidas, permitindo que você comece em minutos.

  • Os dados nem sempre estão atualizados. Dependendo do seu plano Zendesk, seus dados podem ser atualizados apenas uma vez a cada 24 horas. Mesmo em planos de nível superior, pode levar uma hora. Isso dificulta a identificação e a reação a tendências à medida que acontecem.

  • Ele só vê o que está no Zendesk. O Explore é ótimo para relatórios sobre dados do Zendesk. Mas e se as respostas que seus agentes precisam estiverem no Confluence, Google Docs ou em uma conversa do Slack? O Explore não pode ver esse conhecimento externo, deixando você com pontos cegos. Isso é algo que o eesel AI foi projetado para corrigir, unificando todo o conhecimento da sua empresa, não importa onde ele esteja.

  • É reativo, não proativo. Em sua essência, o Explore é uma ferramenta para olhar para trás. Você não pode usá-lo para testar com segurança o que aconteceria se você automatizasse um certo tipo de ticket. Esta é uma lacuna crítica que o eesel AI preenche com seu modo de simulação sem riscos, que permite testar uma IA em milhares de seus tickets passados para ver exatamente como ela se sairia antes de ativá-la para os clientes.

eesel AI’s simulation mode allows you to test automation potential risk-free.
O modo de simulação do eesel AI permite que você teste o potencial de automação sem riscos.

Um caminho mais rápido para os insights

Enquanto o Zendesk Explore serve para mergulhar fundo nos dados históricos, o eesel AI é para obter respostas voltadas para o futuro que você pode aplicar hoje. Ele foi construído para responder ao "porquê" e "o que vem a seguir", não apenas "o que aconteceu".

Com o eesel AI, você pode:

  • Obter insights automatizados. Veja instantaneamente o que seus clientes mais perguntam, quais tickets estão consumindo o tempo da sua equipe e onde estão as lacunas em sua central de ajuda.

  • Simular e prever com confiança. Saiba seu potencial exato de automação e quanto você poderia economizar antes de se comprometer com qualquer coisa.

  • Ver tudo em um só lugar. Obtenha um único painel que mostra o desempenho da sua IA e do seu conhecimento em todas as suas ferramentas conectadas, não apenas no Zendesk.

Vá além dos relatórios e comece a agir

Ficar bom no Zendesk Explore é uma habilidade útil para entender o histórico da sua equipe. Mas o objetivo real não é apenas criar gráficos bonitos; é tomar ações rápidas e informadas. As horas gastas tentando construir o relatório perfeito são horas que poderiam ser gastas treinando agentes, preenchendo lacunas de conhecimento ou automatizando o trabalho repetitivo que esgota sua equipe.

Se você está pronto para passar de relatórios reativos para insights proativos e impulsionados por IA, veja como o eesel AI pode se conectar à sua conta Zendesk em poucos cliques. Você pode se surpreender com a rapidez com que consegue obter as respostas de que precisa para transformar de verdade o seu suporte.

Perguntas frequentes

Um tutorial de relatórios do Zendesk Explore apresenta os blocos de construção essenciais, como conjuntos de dados, métricas e atributos. Entender esses conceitos ajuda você a estruturar suas necessidades de relatórios e a extrair dados significativos de suas atividades no Zendesk de forma eficiente.

Um ótimo ponto de partida é rastrear "Tickets resolvidos por agente". Esse relatório usa o conjunto de dados Suporte: Tickets, a métrica Tickets resolvidos e o atributo Nome do responsável, fornecendo insights imediatos sobre o desempenho individual da equipe.

Você deve priorizar métricas como Volume de Tickets, Tempo da Primeira Resposta (FRT), Tempo de Resolução Total e Satisfação do Cliente (CSAT). Elas fornecem uma visão histórica crucial do desempenho da sua equipe e da experiência do cliente.

O Zendesk Explore oferece principalmente dados retrospectivos e tem uma curva de aprendizado íngreme. Ele também tem dificuldades para integrar fontes de conhecimento externas e, muitas vezes, carece de dados em tempo real, o que torna a geração de insights proativos um desafio.

Embora um tutorial de relatórios do Zendesk Explore aborde dados históricos, pensar em IA envolve identificar lacunas nas métricas tradicionais. Procure por problemas recorrentes de clientes ou potencial de automação que o Explore tem dificuldade em destacar, pois essas são áreas em que a IA se sobressai.

Um tutorial padrão de relatórios do Zendesk Explore foca nos relatórios dentro do ecossistema do Zendesk. Embora identifique tendências passadas, ele geralmente não fornece ferramentas para analisar lacunas de conhecimento em todos os recursos da empresa ou simular o potencial de automação futura, o que muitas vezes requer plataformas de IA especializadas.

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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.