Votre Template de Données pour la Gestion des Demandes de Service

L'activité représente une étape ou un événement distinct dans le cycle de vie de la demande de service, tel que 'Demande de service créée', 'Demande attribuée à l'agent' ou 'Demande de service résolue'. Ces activités sont dérivées des modifications enregistrées dans le journal d'audit du ticket Zendesk, qui suit les modifications apportées aux champs tels que le statut, l'assigné, la priorité et l'ajout de commentaires.\n\nL'analyse des activités est le cœur du Process Mining. Elle permet de visualiser la carte des processus, d'identifier les goulots d'étranglement entre les étapes et d'analyser les boucles de reprise. En comprenant la séquence et la fréquence des activités, les organisations peuvent identifier les inefficacités et les opportunités d'amélioration des processus.

Cet attribut définit les étapes du processus, permettant la visualisation des cartes de processus et l'analyse du flux de processus, des variations et de la conformité.

Cela est conceptuellement dérivé des événements enregistrés dans l'API d'audit des tickets Zendesk. Par exemple, un changement dans le champ 'status' de 'new' à 'open' peut être associé à une activité comme 'Demande triée'.

L'horodatage d'événement, ou Heure de début, enregistre le moment exact où une activité a eu lieu. Par exemple, il capture le moment où un agent a été assigné, quand une réponse publique a été envoyée, ou quand le statut du ticket a été changé en 'Résolu'. Ces données temporelles proviennent du journal d'audit de chaque ticket Zendesk.

Cet attribut est essentiel pour toute analyse basée sur le temps. Il est utilisé pour ordonner les événements chronologiquement, calculer la durée entre les activités, mesurer les temps d'attente et analyser le temps de cycle global des cas. Il est fondamental pour identifier les goulots d'étranglement et évaluer les performances par rapport aux objectifs basés sur le temps comme les SLA.

Cet horodatage ordonne les événements chronologiquement et est essentiel pour toutes les analyses de durée, de performance et de goulots d'étranglement.

API Zendesk Ticket Audits, champ 'created_at' pour chaque événement d'audit.

L'ID de demande de service, souvent appelé ID de ticket dans Zendesk, sert de clé primaire pour chaque cas. Il relie toutes les activités, commentaires et changements de statut associés, du moment où une demande est créée jusqu'à sa clôture. Cela permet un suivi complet et de bout en bout du cycle de vie d'une seule demande.\n\nDans l'analyse de Process Mining, cet attribut est fondamental. Il définit le cas, permettant la reconstruction des flux de processus, l'identification des variantes et le calcul des métriques au niveau du cas comme le temps de cycle. Chaque événement de l'ensemble de données doit être associé à un ID de demande de service pour comprendre son contexte dans le processus global.

C'est l'identifiant de cas essentiel qui relie tous les événements du parcours d'une demande de service, permettant ainsi d'analyser le processus de bout en bout.

API Zendesk Tickets, champ 'id'.

Cet attribut enregistre la date et l'heure de la dernière extraction de données de Zendesk Support. Il fournit un contexte sur la fraîcheur des données analysées, garantissant que les utilisateurs sont conscients de la pertinence de la vue du processus.\n\nPour le suivi continu et la création de tableaux de bord, cette information est vitale. Elle permet aux analystes et aux utilisateurs métier de comprendre s'ils examinent des données quasi en temps réel ou un instantané d'une période précédente, ce qui affecte la validité de leurs conclusions.

Fournit un contexte crucial sur la fraîcheur des données, permettant aux utilisateurs de savoir à quel point l'analyse est à jour.

Il s'agit d'un champ de métadonnées généré et apposé sur l'ensemble de données au moment de l'extraction des données.

Cet attribut spécifie l'origine des données de demande de service. Pour cette vue de processus, la valeur sera constamment 'Zendesk Support', l'identifiant comme le système d'enregistrement pour toutes les activités de gestion de service.\n\nDans les environnements avec plusieurs systèmes intégrés, ce champ est crucial pour la traçabilité des données et le dépannage. Il garantit que les analyses sont correctement circonscrites au système prévu et aide à différencier les données lorsqu'elles sont fusionnées à partir de diverses sources.

Identifie le système d'origine des données, assurant la traçabilité des données et prévenant la confusion lorsque des données provenant de plusieurs systèmes sont combinées.

Il s'agit d'une valeur statique ('Zendesk Support') ajoutée lors de l'extraction et de la transformation des données.

Cet attribut identifie la source de soumission de la demande de service. Zendesk capture la manière dont un ticket a été créé, que ce soit par e-mail, un portail web, une intégration API, un chat ou d'autres canaux. Cela fournit un contexte sur la méthode d'interaction du client.\n\nLe canal de demande est une dimension puissante pour l'analyse. Il prend en charge le tableau de bord 'Efficacité des canaux de demande' en permettant de comparer les temps de résolution, les taux de satisfaction et les taux de reprise sur différents canaux. Cela peut aider les entreprises à optimiser leurs canaux de support et à orienter les utilisateurs vers les plus efficaces.

Aide à analyser l'efficacité et les résultats des différents canaux de support client, permettant des améliorations ciblées.

API Zendesk Tickets, objet 'via' et sa propriété 'channel'.

Cet attribut indique quelle équipe ou quel groupe au sein de l'organisation de support est responsable de la demande de service. Dans Zendesk, ceux-ci sont appelés 'Groupes'. Les tickets sont souvent attribués à un groupe avant d'être pris en charge par un agent individuel.\n\nL'analyse par équipe assignée est essentielle pour comprendre les performances et la charge de travail au niveau de l'équipe. Elle aide à répondre aux questions sur les équipes qui gèrent quels types de demandes, leurs temps de résolution moyens et leurs taux de respect des SLA. C'est une dimension principale pour le tableau de bord 'Performance des agents et des équipes'.

Permet l'analyse des performances d'équipe, de l'équilibre de la charge de travail et de l'efficacité du routage entre les différents groupes de support.

API Zendesk Groupes, en joignant l''group_id' de la réponse de l'API Tickets.

Cet attribut identifie l'agent de support responsable du traitement de la demande de service. L'agent assigné peut changer plusieurs fois au cours du cycle de vie du ticket, et ce champ enregistre qui était responsable à chaque étape.\n\nLe nom de l'agent est essentiel pour l'analyse des performances. Il permet de filtrer et de segmenter les données pour évaluer la distribution de la charge de travail, les temps de résolution par agent et la fréquence des réaffectations. Cela aide à construire le tableau de bord 'Performance des agents et des équipes' et à comprendre les contributions individuelles à l'efficacité globale du processus.

Cet attribut est vital pour analyser la performance des agents, la distribution de la charge de travail et l'impact des réaffectations sur les délais de résolution.

API Zendesk Utilisateurs, en joignant l''assignee_id' de la réponse de l'API Tickets.

La Priorité de la demande est une classification qui indique l'urgence d'une demande de service. Ce niveau dicte souvent les temps de résolution cibles et les politiques SLA appliquées au ticket. La priorité peut être définie initialement par le système ou l'utilisateur et peut être modifiée par un agent pendant le cycle de vie du ticket.

Cet attribut est crucial pour la segmentation et l'analyse des causes profondes. Il aide à analyser si les tickets à haute priorité sont résolus plus rapidement que ceux à basse priorité et est un facteur clé dans les tableaux de bord 'Tendances d'escalade des demandes de service' et 'Respect des SLA'.

Permet de segmenter les demandes par urgence, ce qui est essentiel pour analyser la conformité aux SLA et garantir que les problèmes critiques sont traités rapidement.

API Zendesk Tickets, champ 'priority'.

Le statut de la demande représente l'état du ticket à un moment précis. Zendesk a plusieurs statuts standards comme Nouveau, Ouvert, En attente, En suspens, Résolu et Fermé, qui marquent la progression d'une demande tout au long de son cycle de vie. Les changements dans ce champ sont les déclencheurs principaux pour la création d'activités dans le journal d'événements.

L'analyse du temps passé dans différents statuts est une partie essentielle de l'analyse des goulots d'étranglement. Elle aide à identifier où les tickets sont bloqués, par exemple, en passant trop de temps dans un état 'En attente' ou 'En suspens'. Comprendre les transitions de statut est également essentiel pour découvrir les boucles de reprise.

Le suivi du statut est fondamental pour comprendre la progression de la demande et identifier le temps passé dans les états d'attente ou actifs.

API Zendesk Tickets, champ 'status'.

Les tags sont des étiquettes flexibles qui peuvent être ajoutées aux tickets manuellement par les agents ou automatiquement via des règles métier. Ils sont utilisés pour ajouter un contexte ou des catégories spécifiques à un ticket qui pourraient ne pas être couverts par des champs standards comme le type ou la priorité.\n\nLes tags sont un attribut extrêmement polyvalent pour l'analyse de Process Mining. Ils peuvent être utilisés pour filtrer des scénarios très spécifiques, suivre des workflows personnalisés ou identifier les causes profondes. Par exemple, un tag 'VIP' pourrait être utilisé pour analyser le processus pour les clients clés, ou un tag 'product_bug' pour tracer le cycle de vie des rapports de défauts.

Offre un moyen flexible de segmenter les données, permettant une analyse approfondie des sous-processus spécifiques ou des attributs de ticket non capturés dans d'autres champs.

API Zendesk Tickets, champ 'tags'. C'est un tableau de chaînes de caractères.

Le type de service catégorise la nature de la demande de service. Zendesk utilise un champ 'type' pour distinguer les différents types d'interactions de support. Cette classification initiale aide à acheminer le ticket vers l'équipe appropriée et à appliquer les processus adéquats.\n\nCet attribut est essentiel pour le filtrage et la comparaison. Il permet aux analystes d'examiner les flux de processus pour différents types de demandes, qui ont souvent des chemins de résolution et des SLA très différents. C'est une dimension clé pour le tableau de bord 'Performance des agents et des équipes' afin de voir qui est le plus apte à gérer des types de demandes spécifiques.

Catégorise les demandes pour permettre une analyse distincte de différents processus, tels que les incidents par rapport aux questions, qui suivent des chemins uniques.

API Zendesk Tickets, champ 'type'.

Ce drapeau booléen identifie les cas ayant subi une reprise. Une demande de service est généralement considérée comme une reprise si son statut passe de 'Résolu' à un état ouvert, indiquant que la résolution initiale n'était pas suffisante et que le client a dû faire un suivi sur le même problème.\n\nCet attribut est essentiel pour calculer le KPI 'Taux de reprise des demandes de service' et pour le tableau de bord 'Analyse des activités de reprise et de réouverture'. En signalant les cas de reprise, les analystes peuvent isoler ces flux de processus inefficaces, découvrir les causes profondes des réouvertures et travailler à améliorer la résolution au premier contact.

Identifie les défaillances de processus où la résolution n'était pas finale, mettant en évidence les problèmes de qualité et d'efficacité qui impactent directement la satisfaction client.

Calculé en analysant la séquence des statuts d'un ticket dans l'API d'audit des tickets Zendesk. Une transition de 'résolu' à 'ouvert' indique une reprise de travail.

La résolution au premier contact (FCR) est une métrique cruciale indiquant qu'un problème client a été résolu en une seule interaction. Cet attribut calculé est un indicateur booléen qui est vrai si un ticket a été résolu par le premier agent auquel il a été attribué, sans aucune réaffectation et avec une seule réponse d'agent.

Cet attribut soutient directement l'indicateur clé de performance (KPI) du 'Taux de résolution au premier contact'. L'analyse des caractéristiques des cas FCR peut fournir un modèle d'excellence des processus. Inversement, l'analyse des cas qui échouent en FCR peut mettre en évidence des opportunités pour une meilleure formation des agents, des articles de base de connaissances améliorés, ou un triage initial plus efficace.

Mesure la capacité à résoudre les problèmes efficacement en une seule interaction, ce qui est un moteur important de la satisfaction client et de l'efficacité opérationnelle.

Il s'agit d'un attribut calculé complexe. Il nécessite l'analyse du journal d'événements d'un ticket pour vérifier les réaffectations d'agents et le nombre de réponses publiques des agents.

L'heure de fin marque l'achèvement d'une activité. Pour de nombreux événements dans Zendesk, la durée est instantanée, donc l'heure de fin est la même que l'heure de début. Cependant, pour les activités basées sur un état comme 'Demande mise en attente', l'heure de fin serait le moment où le ticket est retiré de la mise en attente.\n\nCet attribut est essentiel pour calculer la durée des activités spécifiques, ce qui est clé pour l'analyse des goulots d'étranglement. En comparant l'heure de début et l'heure de fin d'une activité, on peut mesurer directement son temps de traitement, aidant ainsi à identifier les étapes qui consomment le plus de temps.

Permet le calcul des durées d'activité individuelles, ce qui est essentiel pour identifier les goulots d'étranglement des processus et mesurer l'efficacité au niveau des étapes.

C'est souvent la même chose que l'heure de début pour les événements discrets. Pour les durées de statut, c'est l'horodatage du prochain événement qui modifie le statut.

Cet attribut identifie la politique de SLA spécifique qui régit les délais de réponse et de résolution cibles pour la demande de service. Une politique est généralement déterminée par des facteurs tels que la priorité de la demande, son type ou le niveau d'abonnement du client.\n\nConnaître la politique de SLA appliquée est essentiel pour le tableau de bord 'Analyse de la conformité et des violations SLA'. Elle fournit le contexte nécessaire pour évaluer les performances, car différentes politiques auront des cibles différentes. Cela permet une évaluation juste et précise de la conformité d'un ticket à ses objectifs de niveau de service spécifiques.

Fournit le contexte pour l'analyse des SLA en identifiant l'ensemble des objectifs par rapport auxquels une demande a été mesurée, permettant une rapports de conformité précis.

API Zendesk Ticket Metrics. Les données SLA sont souvent associées aux métriques du ticket.

Cet attribut identifie l'individu qui a initié la demande de service. Lier la demande à un client spécifique offre une vue centrée sur l'utilisateur du processus de support.\n\nDans l'analyse de processus, le demandeur peut être utilisé pour analyser des schémas pour des clients ou des segments de clientèle spécifiques. Par exemple, on pourrait examiner si certains clients connaissent des délais de résolution plus longs ou ont des taux de reprise plus élevés, ce qui pourrait indiquer des problèmes avec un produit ou un service qu'ils utilisent.

Connecte le processus au client, permettant l'analyse des problèmes spécifiques aux clients, des demandes répétées et des niveaux de satisfaction.

API Zendesk Utilisateurs, en joignant l''requester_id' de la réponse de l'API Tickets.

Cet attribut est un compteur qui s'incrémente chaque fois que le champ 'assignee_id' d'un ticket change. Un nombre élevé de réaffectations pour un seul ticket peut indiquer divers problèmes de processus, tels qu'un routage initial incorrect, un manque de connaissances de l'agent ou des demandes trop complexes pour être gérées par un seul agent.\n\nC'est une métrique clé pour mesurer l'efficacité des processus et soutient directement le KPI 'Taux de réaffectation d'agent'. L'analyse des cas avec un nombre élevé de réaffectations peut révéler des opportunités d'améliorer les règles de routage, la formation des agents ou les ressources de la base de connaissances pour garantir que les tickets parviennent plus rapidement à la bonne personne.

Aide à quantifier les transferts internes et identifie les frictions de processus, car des taux de réaffectation élevés conduisent souvent à des retards et à l'inefficacité.

Calculé en comptant le nombre de changements d''assignee_id' dans l'API d'audit des tickets Zendesk pour chaque ticket.

Cet attribut saisit les retours du client sur son expérience de support, généralement recueillis via une enquête après qu'un ticket a été marqué comme résolu. Les évaluations courantes incluent 'Bon' ou 'Mauvais', parfois accompagnées d'un commentaire.\n\nLe score de satisfaction est une métrique de résultat essentielle. La corrélation des schémas de processus avec les scores de satisfaction peut révéler quels comportements de processus conduisent à des clients satisfaits ou insatisfaits. Par exemple, l'analyse pourrait montrer que des taux de réaffectation élevés ou des délais de résolution longs sont fortement corrélés avec des scores de satisfaction négatifs.

Fournit un lien direct entre l'exécution du processus et les résultats pour le client, aidant à identifier quels comportements de processus favorisent la satisfaction client.

API Zendesk Tickets, champ 'satisfaction_rating.score' ou 'satisfaction_rating.reason'.

Cet attribut lie la demande de service à une organisation client spécifique. C'est particulièrement pertinent dans les scénarios de support B2B, où les accords de niveau de service et les contrats de support sont souvent définis au niveau de l'organisation.\n\nL'analyse des données par organisation permet une vue des performances du support au niveau de l'entreprise. Elle peut aider à identifier les organisations qui génèrent un volume élevé de tickets, rencontrent des problèmes récurrents ou ont de faibles scores de satisfaction. C'est précieux pour la gestion des comptes et l'identification des tendances plus larges de la santé client.

Permet l'analyse des services B2B en regroupant les demandes par entreprise, ce qui est crucial pour gérer les relations clients et les SLA au niveau organisationnel.

API Zendesk Organisations, en joignant l''organization_id' de la réponse de l'API Tickets.

Cet attribut est un indicateur booléen ou catégoriel qui montre le résultat du SLA pour un ticket. Il peut indiquer des états comme 'Atteint', 'Violé' ou 'Actif'. Cela est déterminé en comparant les temps de réponse ou de résolution réels aux cibles définies dans la politique de SLA appliquée.\n\nC'est un attribut critique pour le tableau de bord 'Analyse de la conformité et des violations SLA'. Il permet un comptage et une visualisation faciles des tickets conformes par rapport aux non-conformes. Une analyse plus approfondie peut ensuite se concentrer sur les caractéristiques du processus des tickets violés pour identifier les causes profondes, telles que de longs temps d'attente ou des réaffectations excessives.

Mesure directement la performance par rapport aux engagements de niveau de service, un indicateur clé de la qualité de service et de la satisfaction client.

Dérivé de l'API Zendesk Ticket Metrics, qui fournit des informations sur le statut SLA pour chaque ticket.

Cette métrique calculée mesure le temps de traitement de bout en bout d'une demande de service. Elle est généralement calculée comme la différence de temps entre l'activité 'Demande de service résolue' et l'activité 'Demande de service créée'. C'est l'un des KPI de haut niveau les plus importants pour tout processus de support.\n\nCet attribut prend directement en charge le KPI 'Temps de cycle moyen des demandes de service' et le tableau de bord 'Temps de cycle de bout en bout'. L'analyse de cette métrique selon différentes dimensions, telles que le type de demande ou la priorité, aide à identifier les facteurs ayant le plus grand impact sur l'efficacité globale.

Il s'agit d'un KPI primaire pour mesurer l'efficacité globale du processus et l'expérience client, indiquant le temps nécessaire pour apporter une résolution.

Calculé comme la différence entre les horodatages du premier et du dernier (résolution) événement pour un cas.