Analyse

Im Analytics-Bereich von CLF erhalten Benutzer einen umfassenden Überblick über ihre Leistung und die Leistung ihres Teams. Die folgenden Grafiken und Diagramme sind enthalten:

• Ticket Timeline Graph: Eine visuelle Darstellung der Anzahl neuer und gelöster Tickets über einen bestimmten Zeitraum.
• Ticket Priority Resolved Ratio Graph: Dieses Diagramm zeigt das Verhältnis der gelösten Tickets basierend auf ihrer Priorität sowohl in Prozent als auch in Anzahl.
• Tickets by Survey Graph: Dieses Diagramm bietet eine visuelle Darstellung des von Kunden erhaltenen Feedbacks zum Ticketlösungsprozess sowohl in Prozent als auch in Anzahl.
• Top Ticket Solver Graph: Dieses Diagramm zeigt die Namen der am häufigsten gelösten Tickets.
• Root Cause Frequency: Dieses Diagramm zeigt die Häufigkeit der Grundursachen von Tickets sowohl in Prozent als auch in Anzahl.
• Action Frequency: Dieses Diagramm zeigt die Häufigkeit der zur Lösung von Tickets ergriffenen Maßnahmen sowohl in Prozent als auch in Anzahl.
• Priority Trend Graph: Dieses Diagramm stellt den Trend der Ticketpriorität über einen bestimmten Zeitraum dar.
• Support Staff Analysis Graph: Dieses Diagramm zeigt eine Analyse der Leistung des Support-Personals in Bezug auf die Ticketlösung. Grundsätzlich muss der Benutzer für diesen Begriff zuerst das Feedback aus der Filteroption auswählen.

Mithilfe dieser Grafiken und Diagramme kann der Benutzer Stärken und Schwächen erkennen, den Fortschritt verfolgen und fundierte Entscheidungen treffen, um den Ticketlösungsprozess und die allgemeine Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Um den besten Bericht vom CLF-Analyse-Dashboard zu erhalten, kann ein Benutzer die folgenden Schritte ausführen:

1. Wählen Sie je nach Anforderung das spezifische Feedback und Segment aus der Filteroption aus.
2. Wählen Sie den gewünschten Datumsbereich oder Beauftragten aus, um den Bericht einzugrenzen.
3. Nutzen Sie die verfügbaren Diagramme wie Ticket-Zeitleiste, Verhältnis der gelösten Ticketprioritäten, Tickets nach Umfrage, Top-Ticketlöser, Grundursachenhäufigkeit, Aktionshäufigkeit, Prioritätstrend und Support-Stuff-Analyse, um die Leistung des Teams und der Tickets zu verstehen.
4. Analysieren Sie die in den Diagrammen dargestellten Daten, um Trends oder Muster zu erkennen.
5. Nutzen Sie die Informationen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zur Verbesserung des Ticketbearbeitungsprozesses zu ergreifen.

Um Benutzern aussagekräftige und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, bietet unser Analyse-Dashboard die Möglichkeit, Filter anzuwenden. Durch das Filtern der Daten können sich Benutzer auf die letzten 7 Tage konzentrieren und Feedbacks gezielt analysieren, um Klarheit und Relevanz sicherzustellen. Darüber hinaus können Benutzer durch das Filtern eindeutig auf die Analyseergebnisse des Supportpersonals zugreifen, da Feedback und Segmente genau angegeben werden können. Verschaffen Sie sich eine benutzerdefinierte Ansicht, nutzen Sie das volle Potenzial unseres Analyse-Dashboards und schöpfen Sie den wahren Wert Ihrer datengesteuerten Entscheidungsfindung aus.