分析

CLF の分析セクションでは、ユーザーには自分のパフォーマンスとチームのパフォーマンスの包括的な概要が表示されます。次のグラフとチャートが含まれています。

• チケット タイムライン グラフ: 一定期間における新規チケットと解決されたチケットの数を視覚的に表現したもの。
• チケット優先度解決率グラフ: このグラフは、優先度に基づいて解決されたチケットの比率をパーセンテージと数の両方で表示します。
• 調査別チケット数グラフ: このグラフは、チケット解決プロセスに関して顧客から受け取ったフィードバックをパーセンテージと数の両方で視覚的に表します。
• トップ チケット ソルバー グラフ: このグラフは、解決されたチケットに関して上位の担当者名を示します。
• 根本原因の頻度: このグラフには、チケットの根本原因の頻度がパーセンテージと数の両方で表示されます。
• アクションの頻度: このグラフは、チケットを解決するために実行されたアクションの頻度をパーセンテージと数の両方で示します。
• 優先度の傾向グラフ: このグラフは、特定の期間におけるチケットの優先度の傾向を表します。
• サポート スタッフ分析グラフ: このグラフには、チケット解決に関するサポート スタッフのパフォーマンスの分析が表示されます。基本的にこの期間では、ユーザーは最初にフィルター オプションからフィードバックを選択する必要があります。

これらのグラフとチャートは、ユーザーが長所と短所を特定し、進捗状況を追跡し、情報に基づいた意思決定を行って、チケット解決プロセスと全体的な顧客満足度を向上させるのに役立ちます。

CLF 分析ダッシュボードから最適なレポートを取得するには、ユーザーは次の手順を利用できます。

1. 要件に基づいて、フィルタリング オプションから特定のフィードバックとセグメントを選択します。
2. 希望の日付範囲または担当者を選択して、レポートを絞り込みます。
3. チケット タイムライン、チケット優先度解決率、調査別チケット、トップ チケット ソルバー、根本原因頻度、アクション頻度、優先度傾向、サポート スタッフ分析などの利用可能なグラフを利用して、チームとチケットのパフォーマンスを理解します。
4. グラフに表示されたデータを分析して、傾向やパターンを特定します。
5. この情報を利用して、情報に基づいた意思決定を行い、チケット処理プロセスを改善するための措置を講じます。

ユーザーに有意義で実用的な洞察を提供するために、分析ダッシュボードにはフィルターを適用する機能が用意されています。データをフィルタリングすることで、ユーザーは過去 7 日間に焦点を当て、フィードバックを具体的に分析して、明確さと関連性を確保できます。さらに、フィルタリングにより、フィードバックとセグメントを正確に指定できるため、ユーザーは曖昧さなくサポート スタッフの分析結果にアクセスできます。カスタマイズされたビューで自分自身を強化し、分析ダッシュボードの可能性を最大限に活用し、データ主導の意思決定の真の価値を引き出します。