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カスタマーサービスのデータテンプレート

Zendesk Support

カスタマーサービスの属性(18) カスタマーサービスのアクティビティ(14) データ抽出ガイド(4)

カスタマーサービスのデータテンプレート

このテンプレートでは、カスタマーサービスのプロセス分析に必要なデータを収集できます。収集するデータ属性や追跡する主要なアクティビティを示し、情報の抽出方法も説明します。このガイドを参考にイベントログを作成すると、インサイトを見つけ、サービス業務を改善できます。

収集を推奨する属性
カスタマーサービスのプロセスで追跡する主要なアクティビティ
Zendesk Supportからのデータ抽出ガイド

イベントログを初めて作成する方はこちら：プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

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カスタマーサービスの属性

カスタマーサービスを詳しく分析するため、イベントログに含めることを推奨するデータフィールドです。

5 必須 6 推奨 7 任意

	名前	説明
	サービスリクエスト ServiceRequest	各カスタマーサービスリクエストを識別する一意のIDです。チケットまたはケースとも呼ばれます。
説明サービスリクエストは、1件の顧客問い合わせや問題に関するすべてのアクティビティを、作成から最終的な解決まで結び付ける主要なケース識別子です。やり取り、更新、社内での対応はすべて、この一意のIDに関連付けられます。プロセスマイニングでは、サービスリクエストごとにイベントをまとめて分析することで、カスタマーサービスの流れを最初から最後まで把握できます。解決までの総時間などの主要指標を計算し、プロセスの逸脱を特定して、顧客の問題ごとの経過を理解するための基盤になります。重要な理由各顧客対応のプロセス手順を結び付け、個々のカスタマーサービスの流れを再構成して分析するために欠かせないケースIDです。入手先 Zendesk Tickets APIの`id`フィールド。例 102451287415332
	開始時刻 StartTime	アクティビティまたはイベントが始まった時刻を示すタイムスタンプです。
説明開始時刻、つまりイベントのタイムスタンプには、特定のアクティビティが発生した正確な日時が記録されます。たとえば、顧客のコメントが追加された時刻、担当者が割り当てられた時刻、チケットのステータスが「解決済み」に変更された時刻などです。このタイムスタンプは、イベントの時系列を定めるため、プロセスマイニングの基礎となります。アクティビティ間の所要時間の計算、サイクルタイムの測定、SLAに対する実績の分析、サービスプロセスの時間的な推移の把握に使われます。重要な理由イベントの順序付けや所要時間の計算、サービスリクエストのプロセスの時系列分析に欠かせないタイムスタンプです。入手先 Zendesk Ticket Audits APIの各イベントにある`created_at`フィールド。例 2023-04-15T10:00:00Z2023-04-15T10:05:14Z2023-04-16T14:30:00Z
	アクティビティ名 ActivityName	サービスリクエストのライフサイクルで発生した特定のイベントまたはタスクの名前です。
説明アクティビティ名は、「サービスリクエストの作成」「担当者へのリクエスト割り当て」「サービスリクエストの解決」など、カスタマーサービスのプロセスにおける個々の手順や節目を示します。各イベントにはタイムスタンプが付与され、サービスリクエストごとの一連の対応を構成します。この属性は、プロセスの流れを可視化し、プロセスのバリアントを見つけ、イベントの発生頻度や順序を分析するうえで重要です。どのような対応が行われているかを把握し、よくある経路やボトルネック、標準手順からの逸脱を特定できます。重要な理由この属性でプロセスの手順を定義し、プロセスマップを可視化して、プロセスの流れやバリエーションを分析できます。入手先変更や対応を記録したZendeskのチケット監査ログまたはイベントストリームから取得します。例サービスリクエストの作成担当者へのリクエスト割り当て担当者による最初の公開返信サービスリクエストの解決
	ソースシステム SourceSystem	データの抽出元となる記録システムです。
説明この属性は、サービスリクエストのデータの取得元を示します。この場合はZendesk Supportです。複数のシステムのデータを組み合わせる場合など、データガバナンスやデータの来歴を把握するのに役立ちます。分析では、データを正しいソースに関連付けることで、データの完全性を保ち、プロセスの背景を理解できます。特に複数のシステムを使う環境で重要です。重要な理由データの取得元を示します。データガバナンスや、連携環境でプロセスデータを区別するうえで重要です。入手先データ抽出時に追加される固定値で、データの取得元を示します。例 Zendesk Support
	最終データ更新日時 LastDataUpdate	ソースシステムからデータを更新または抽出した最新の日時を示すタイムスタンプです。
説明この属性は、Zendesk Supportからデータセットが最後に更新された日時を示し、分析対象データの鮮度を把握するための情報を提供します。最終更新日時が分かると、アナリストや業務担当者は、最新のプロセス情報を確認しているかどうかを判断できます。データの新しさに関する認識をそろえ、レポートやモニタリングを行ううえでも重要です。重要な理由データがいつ更新されたかを明確にし、プロセス分析がどの時点の情報に基づいているかを把握できます。入手先データ抽出時に生成・保存されるメタデータフィールドで、抽出ジョブのタイムスタンプを記録します。例 2023-10-27T02:00:00Z
	SLA目標解決時間 SlaTargetResolutionTime	SLAポリシーに基づき、サービスリクエストの解決が求められる目標時間です。
説明この属性は、チケットの解決に関するサービスレベル契約（SLA）の目標を定義します。目標は、リクエストの優先度や種類、顧客のサービスプランなどに応じて変わることがあります。「SLA適合性パフォーマンス」ダッシュボードの基準となる属性です。実際の解決時間を目標と比較することで、サービス提供の品質を定量的に評価し、顧客との契約上の義務を果たしているか確認できます。重要な理由顧客に対するサービス提供の約束を定義します。期限内の対応状況やSLAへの適合性を測る基準になります。入手先チケットに適用されるSLAポリシーから取得します。この情報はZendesk Ticket Metrics APIで確認できます。例 144002880086400
	SLA超過の有無 IsSlaBreached	サービスリクエストの解決時間がSLAの目標を超えたかどうかを示す真偽値です。
説明この計算属性は、サービスリクエストの解決時間が定められたサービスレベル契約を満たしたかどうかを、真偽値で示します。実際の解決時間とSLAの目標時間を比較して算出します。このフラグを使うと、SLAへの適合性を簡単に分析できます。「SLA適合性パフォーマンス」ダッシュボードと「SLA適合率」の重要業績評価指標（KPI）で中心となるデータです。目標を達成したリクエストと達成できなかったリクエストの件数を集計し、可視化できます。重要な理由各ケースのSLA達成状況を明確に示し、コンプライアンスの監視や報告を簡単にします。入手先データ変換時に、解決までの合計時間とSlaTargetResolutionTimeを比較して算出します。例 truefalse
	コミュニケーションチャネル CommunicationChannel	サービスリクエストの送信や連絡に使われたチャネルです。
説明この属性は、メール、ウェブフォーム、チャット、電話など、使用された連絡手段を示します。顧客がサービスデスクにどのような方法で問い合わせているかを把握できます。チャネルの利用状況を把握することは、リソース計画や顧客体験の向上に役立ちます。「コミュニケーションチャネル利用状況の概要」ダッシュボードでは、どのチャネルがよく使われているか、特定のチャネルで解決までの時間が長くなったり、プロセスの流れが異なったりしていないかを分析できます。サービスの改善や自動化にどこから投資するかを検討する際にも役立ちます。重要な理由顧客と担当者のやり取りを把握し、チャネルの効率やプロセス、顧客体験への影響を分析できます。入手先 Zendesk Tickets APIの`via.channel`フィールド。例ウェブメールAPIチャット
	サービスリクエストの種類 ServiceRequestType	「質問」「インシデント」「問題」「タスク」など、サービスリクエストの分類です。
説明この属性は、サービスリクエストの内容に基づいて分類します。通常、リクエストの作成時またはトリアージ時に設定され、適切なワークフローや優先度を決めるのに役立ちます。分析では、サービスリクエストの種類ごとにデータを分けて見ることが基本です。「サービスリクエスト解決時間分析」や「社内エスカレーション率と原因」などのダッシュボードで、種類ごとの解決時間、エスカレーション率、プロセスの流れを比較できます。特定の種類のリクエストが、対応しにくい、または非効率になっていないかを把握できます。重要な理由リクエストを種類別に分類し、パフォーマンスを比較・分析できます。対象を絞ったプロセス改善に欠かせません。入手先 Zendesk Tickets APIの`type`フィールド。例質問インシデント問題タスク
	優先度 Priority	サービスリクエストに設定された優先度です。「低」「通常」「高」「緊急」などがあります。
説明優先度はサービスリクエストの緊急性を示し、キュー内の順序や目標解決時間に影響することがあります。担当者が特に重要な問題から対応するのに役立ちます。この属性は、パフォーマンスやSLAの分析に欠かせません。「サービスリクエスト解決時間分析」ダッシュボードでは、優先度別にデータを分けて確認できます。優先度の高いリクエストが低いものより早く処理されているか、業務上の必要性に応じてリソースが適切に配分されているかを把握できます。重要な理由リクエストの緊急度を示します。SLAへの適合性を分析し、重大な問題に速やかに対応するうえで重要な属性です。入手先 Zendesk Tickets APIの`priority`フィールド。例低通常高緊急
	割り当て先の担当者 AssignedAgent	サービスリクエストを担当するカスタマーサービス担当者の名前またはIDです。
説明この属性は、特定の時点でアクティビティまたはサービスリクエストを担当する担当者を示します。リクエストの再割り当てに伴い、ライフサイクルの途中で担当者が変わることがあります。担当者ごとの分析は、業務負荷、パフォーマンス、効率を把握するうえで重要です。「担当者の業務負荷と効率」ダッシュボードでは、担当者ごとの対応時間やケース数を比較できます。コーチングの機会を見つけ、業務負荷の偏りを防ぐのにも役立ちます。重要な理由対応を行った担当者を記録し、個人のパフォーマンス、業務負荷の配分、リソースの割り当てを分析できます。入手先 Zendesk Tickets APIの`assignee_id`フィールド。ユーザーの詳細はUsers APIから取得できます。例ジョン・スミスジェーン・ドウサポートボット
	再オープンの有無 IsReopened	解決済みになったサービスリクエストが再オープンされたかどうかを示す真偽値です。
説明この属性は、解決済みまたは終了になったサービスリクエストが再びオープン状態になった場合に真となるフラグです。最初の解決では問題が解消しなかったことを示します。手戻りや初回対応で解決できなかったケースを追跡するうえで重要な属性です。「再オープンされたサービスリクエストの傾向」ダッシュボードと「サービスリクエスト再オープン率」の重要業績評価指標（KPI）で、追加対応が必要なケースを簡単に集計・分析できます。こうしたケースは、根本的な問題が残っていることを示す場合があります。重要な理由手戻りや解決に至らなかったケースを特定し、提供した解決策の品質と効果を測定できます。入手先データ変換時に、チケットのステータスが「解決済み」または「終了」から「オープン」に戻ったかどうかを確認して算出します。例 truefalse
	情報依頼回数 InformationRequestCount	1件のサービスリクエストについて、顧客に情報を依頼した合計回数です。
説明この計算指標は、サービスリクエストごとに「顧客への情報依頼」アクティビティの発生回数を数えます。回数が多い場合、担当者が必要な情報を最初に十分収集できていない可能性があります。この属性は「情報の再依頼分析」ダッシュボードで使われます。依頼回数を追跡すると、プロセスの非効率な点や担当者のトレーニングが必要な領域を特定できます。情報を依頼する回数を減らすことで、解決時間を大幅に短縮し、顧客体験を向上させられます。重要な理由顧客とのやり取りの往復回数を数値化し、解決を遅らせ、顧客体験を損なう非効率な点を明らかにします。入手先サービスリクエストごとに、ActivityNameが「Information Requested From Customer」であるイベントの数を数えて算出します。例 013
	担当グループ AgentGroup	サービスリクエストの担当となるサポートグループまたはチームです。
説明この属性は、サービスリクエストを担当するエージェントのチームを示します。スキル、製品分野、言語などに応じて、リクエストが特定のグループに割り当てられることがあります。担当グループ別に分析すると、チームごとのパフォーマンスや業務量の分布、チーム間のエスカレーションの傾向を把握できます。個々の担当者を分析するより広い視点で状況を確認でき、特定の部門や機能に共通する問題の特定にも役立ちます。重要な理由チームごとの担当状況を記録し、グループのパフォーマンスやチーム間の引き継ぎ、サポート階層・専門分野ごとのリソース配分を分析できます。入手先 Zendesk Tickets APIの`group_id`フィールド。グループの詳細はGroups APIから取得できます。例第1階層サポートテクニカルサポート請求
	満足度評価 SatisfactionRating	サービスリクエストの解決後に顧客から寄せられる満足度評価です。
説明この属性には、チケットの解決後に実施するアンケートなどを通じて収集した、サービス体験に関する顧客の評価が記録されます。「良好」「不満」や数値による評価が一般的です。顧客の評価を直接示す指標であり、重要な成果指標の1つです。「顧客満足度スコア」の重要業績評価指標（KPI）の算出に使われます。満足度評価を、解決時間や担当者の対応回数などのプロセスデータと合わせて分析すると、顧客にとってより良い結果につながるプロセス上の行動を特定できます。重要な理由提供したサービスに対する顧客の評価を直接測定し、プロセスのパフォーマンスと顧客の成果を結び付けます。入手先 Zendesk Tickets APIの`satisfaction_rating.score`フィールド。例良好不満提示済み
	終了時刻 EndTime	アクティビティまたはイベントが完了した時刻を示すタイムスタンプです。
説明終了時刻は、アクティビティが完了した時刻を示します。多くのイベントログでは、次のアクティビティの開始時刻を、現在のアクティビティの終了時刻として扱えます。「担当者による問題の調査」のような状態ベースのアクティビティでは、その状態が終了した時刻を示します。この属性は、アクティビティの正確な所要時間を計算するために欠かせません。パフォーマンス分析の基礎となり、時間のかかる手順の特定や、詳細なボトルネック分析、リソース効率の計算に役立ちます。重要な理由アクティビティの所要時間を計算でき、ボトルネックの特定やパフォーマンスの測定に役立ちます。入手先通常は、同じサービスリクエスト内で次に発生したイベントのStartTimeから算出します。例 2023-04-15T10:05:14Z2023-04-15T11:20:30Z2023-04-16T15:00:00Z
	製品・サービスカテゴリ ProductServiceCategory	顧客のリクエストに関係する製品、サービス、機能です。
説明この属性では、サービスリクエストを製品やサービスの分野別に分類し、詳細なコンテキストを把握できます。担当者が手動で設定する場合と、リクエストの内容に基づいて自動で設定される場合があります。この分類は、「リクエスト分類の精度」や「調査サイクルタイムの内訳」ダッシュボードで重要な役割を果たします。どの製品でサポートリクエストが多いか、解決が難しいのはどの製品か、最初の分類が最終的な解決内容と一致しているかを詳しく分析できます。こうした分析は、適切な担当者への振り分けや担当者のトレーニングに役立ちます。重要な理由リクエストを特定の業務分野、製品、サービスに関連付け、問題のある領域やプロセスへの影響を絞り込んで分析できます。入手先通常はZendeskのカスタムチケットフィールドです。正確なフィールド名は、Zendeskの設定によって異なります。例モバイルアプリサブスクリプション管理API連携ハードウェア
	解決コード ResolutionCode	リクエストの最終的な解決または終了の理由を示すコードやカテゴリです。
説明解決コードには、サービスリクエストの結果が構造化された形で記録されます。「担当者が解決」「重複」「対応不要」「既知の問題」などが例です。「終了」というステータスだけでは分からない情報を確認できます。この属性は、根本原因の分析に特に役立ちます。「再オープンされたサービスリクエストの傾向」ダッシュボードで解決コード別の再オープン率を分析すると、効果が不十分な解決策を特定できます。その結果、顧客がサポートに再度問い合わせることになった原因を把握できます。重要な理由サービスリクエストの結果を把握できます。根本原因を分析し、リクエストが再オープンされる理由を理解するうえで重要です。入手先通常はZendeskのカスタムチケットフィールドです。正確なフィールド名は、Zendeskの設定によって異なります。例初回対応で解決第2階層にエスカレーション顧客からの回答待ち製品の不具合

必須推奨任意

カスタマーサービスのアクティビティ

カスタマーサービスのプロセスを正確に把握するため、イベントログに記録する主要なプロセスステップとマイルストーンです。

6 推奨 8 任意

	アクティビティ	説明
	サービスリクエストのクローズ	サービスリクエストを完全にクローズする最後のアクティビティです。通常は、チケットが「solved」に設定されてから一定期間が経過し、その間に顧客から新しい返信がなければ、自動的にクローズされます。
重要な理由最終的な終了イベントとして、チケットのライフサイクルを完了させます。「solved」から「closed」までの期間は再オープンの可能性がある期間を示し、「closed」イベントは解決が確定したことを示します。入手先 Zendesk Ticket Audits APIに記録される明示的なステータス変更です。「status」フィールドが「closed」に設定されたときに記録されます。記録 Ticket Audits内で、チケットのステータスが「closed」に設定された「Change」イベントを特定します。イベントタイプ explicit
	サービスリクエストの作成	このアクティビティは、メール、Webフォーム、チャットなどのチャネルからZendeskに新しいチケットが作成された時点を示し、カスタマーサービスのプロセスが始まります。チケットの作成時に、システムが一意のチケットIDとタイムスタンプをイベントとして記録します。
重要な理由主要な開始イベントとして、ケース全体の所要時間の計算や、時間の経過に伴う受信リクエスト数の分析に欠かせません。初回応答までの時間や解決までの総時間など、主要な重要業績評価指標を測定する際のベースラインになります。入手先 Zendesk Ticket Audits APIに明示的に記録されるイベントです。チケットの「Create」イベントに該当し、作成時のタイムスタンプを確認できます。記録 Ticket Auditsログのチケット作成イベントから取得します。イベントタイプ explicit
	サービスリクエストの再オープン	ステータスが「solved」のチケットに顧客が返信すると、このアクティビティが発生します。問題が完全に解決していないことを示すため、Zendeskはステータスを自動的に「open」に戻します。
重要な理由再オープンは、初回対応での解決に至らなかったことや、解決策の質が不十分だったことを示す重要な指標です。再オープンの頻度や理由を分析すると、担当者のトレーニングや解決手順の改善点を特定できます。入手先 Ticket Audits APIに記録される明示的なステータス変更です。「status」が「solved」から「open」に戻ったときに取得します。記録ステータスが「solved」から「open」に変わる「Change」イベントを追跡します。イベントタイプ explicit
	サービスリクエストの解決	担当者が顧客に解決策を提示した後、サービスリクエストを「solved」に設定します。顧客から返信があれば、完全にクローズされる前に再オープンされる可能性があるため、これは一時的な状態です。
重要な理由解決時間と担当者の業務効率を測る主要な節目です。担当者が対応を完了したと判断した時点を示し、チケットが再オープンされた場合に手戻りを分析する基準になります。入手先 Zendesk Ticket Audits APIに記録される明示的なステータス変更です。「status」フィールドが「solved」に設定されたときに記録されます。記録 Ticket Audits内で、チケットのステータスが「solved」に設定された「Change」イベントを特定します。イベントタイプ explicit
	担当者へのリクエスト割り当て	サービスリクエストが対応担当者に割り当てられたことを示します。振り分けルールによる自動割り当ての場合も、チームリーダーや担当者による手動割り当ての場合もあります。
重要な理由割り当ては、責任の明確化と業務負荷の管理における重要な節目です。割り当てまでの時間や再割り当てのパターンを分析すると、トリアージや振り分けの過程にあるボトルネックが明らかになります。入手先 Zendesk Ticket Audits APIに明示的な「Change」イベントとして記録されます。「assignee_id」フィールドに値が設定されたとき、または値が変更されたときに記録されます。記録 Ticket Auditsログで「assignee_id」フィールドの変更を追跡します。イベントタイプ explicit
	顧客への情報依頼	対応を進めるために担当者が顧客から追加情報を求め、チケットのステータスを「pending」に変更したときに発生します。このステータス変更は、プロセスが外部からの回答待ちになったことを明示します。
重要な理由このアクティビティは顧客への依存関係を示し、社内のSLA計測を一時停止します。同じチケットで何度も発生する場合、最初の情報収集が不十分で、解決時間が長引いている可能性があります。入手先 Zendesk Ticket Audits APIに記録される明示的なステータス変更イベントです。「status」フィールドが「pending」に変更されたときに取得します。記録 Ticket Audits内で、チケットのステータスが「pending」に設定された「Change」イベントを特定します。イベントタイプ explicit
	SLA違反の発生	初回返信時間や解決時間など、サービスリクエストが所定のサービスレベル合意を満たせなかった時点を示します。チケットのアクティビティのタイムスタンプとSLAポリシーを照合して算出します。
重要な理由 SLA違反は顧客満足度と契約上のコンプライアンスに直接影響します。発生した時期と原因を分析することは、組織的な遅延、リソース不足、現実的でない目標を特定するうえで重要です。入手先 SLA違反のタイムスタンプ（「breached_at」）を保存するZendesk Ticket Metrics APIから取得できます。または、チケットイベントのタイムスタンプと定義済みのSLAルールを照合して算出できます。記録 Ticket Metrics APIの「breached_at」タイムスタンプを使うか、解決時間とSLAポリシーの時間を照合して算出します。イベントタイプ calculated
	リクエストの分類と優先順位付け	担当者または自動処理が、チケットの種類、カテゴリ、優先度などのフィールドを設定または更新したときに発生します。この手順は、チケット履歴に変更イベントとして記録されます。
重要な理由適切な分類と優先順位付けは、効率的な振り分けとリソース配分に欠かせません。このアクティビティを分析すると、初期トリアージの正確さと、解決時間への影響を把握できます。入手先 Zendesk Ticket Audits APIから「Change」イベントとして取得します。「priority」や「type」、または分類に関するカスタムフィールドの最初の更新を確認して特定できます。記録 Ticket Auditログで、作成後に分類の主要フィールドに対して発生した最初の「Change」イベントを抽出します。イベントタイプ explicit
	初回受付確認の送信	リクエストを受け付けたことを顧客に知らせる、自動送信の初回応答を示します。通常は、チケット作成直後にテンプレートメールを送信するZendeskのトリガーによって処理されます。
重要な理由初回応答の速さを測り、顧客の期待に応えるうえで、このアクティビティの追跡は欠かせません。リクエストの作成から受付確認までの時間は、顧客満足度を測る重要な指標です。入手先チケットの最初の公開コメントについて、投稿者が自動ユーザーである場合、またはチケット作成から数秒以内に投稿されている場合に推定します。Ticket Commentsのストリームを分析して特定できます。記録チケット作成直後に、自動処理またはトリガーによって作成された最初の公開コメントを特定します。イベントタイプ inferred
	担当者による最初の公開返信	自動受付確認ではなく、担当者が顧客に初めて公開コメントを送信した時点を示します。担当者が顧客の問題に対応し始めたことを示す重要なイベントです。
重要な理由「初回返信時間」のSLAを測る重要な節目です。サービスの応答性を示す重要な指標であり、自動送信の連絡と、担当者による調査・サポートの開始を区別できます。入手先 Ticket Commentsのストリームから、投稿者が自動システムユーザーではなく人間の担当者である最初の公開コメントを特定します。記録チケットのコメントを確認し、担当者による公開コメントに絞り込んで、タイムスタンプが最も早いものを選びます。イベントタイプ inferred
	満足度アンケートの送信	顧客満足度（CSAT）アンケートが顧客に自動送信された時点を示します。通常、チケットが「solved」に設定されてから少し後に送信されます。
重要な理由このアクティビティをきっかけに、顧客からのフィードバックを得るプロセスが始まります。アンケートの送信時期や送信の有無を把握すると、満足度スコアを適切な背景とともに評価し、フィードバック施策の効果を測定できます。入手先自動処理のログ、またはチケットに追加された特定のタグから推定できます。Ticket Audits APIの「satisfaction_rating」セクションにも、アンケートを提示した時点が記録されます。記録「csat_sent」などのタグを確認するか、満足度評価を提示した時点のタイムスタンプを使います。イベントタイプ inferred
	満足度評価の受信	顧客が満足度アンケートに回答し、「Good」や「Bad」などの評価を送信すると、このイベントが発生します。評価と関連するコメントはチケットに記録されます。
重要な理由顧客からの直接のフィードバックは、サービスの質や顧客の評価を測るうえで欠かせません。プロセスの流れに沿って評価を分析すると、特定のアクティビティや担当者と結果の関係を把握できます。入手先顧客のスコアやコメントが「satisfaction_rating」フィールドに入力されたとき、Ticket Audits APIの「Change」イベントとして記録されます。記録 Ticket Auditログから、「satisfaction_rating」フィールドの変更を抽出します。イベントタイプ explicit
	社内エスカレーションの発生	サービスリクエストが別の社内チームまたは上位のサポート層に引き継がれたことを示します。通常は、チケットの割り当て先グループの変更から推定します。
重要な理由エスカレーションを追跡すると、プロセスの弱点、一次サポートの知識不足、複雑なリクエストの種類を特定できます。エスカレーション率が高い場合は、トレーニングやプロセスの文書化を見直す必要があるかもしれません。入手先 Ticket Audits APIで「group_id」フィールドが変更された「Change」イベントから推定します。グループの変更は、チーム間の引き継ぎを示します。記録 Ticket Auditsログで「group_id」フィールドの変更をモニタリングします。イベントタイプ inferred
	顧客からの返信	通常は「pending」状態のチケットに顧客が返信すると、このイベントが発生します。Zendeskはチケットのステータスを自動的に「pending」から「open」に変更し、担当者が対応を再開できることを示します。
重要な理由このアクティビティは待ち時間の終了を示し、プロセスを再開するきっかけになります。顧客が返信するまでの時間を分析すると、担当者からの依頼が明確だったかどうかを把握できます。入手先エンドユーザーから新しい公開コメントが投稿されたことを示します。これを受けて、Ticket Audits APIではステータスが「pending」から「open」に明示的に変更されます。記録ステータスが「pending」から「open」に変わる「Change」イベントを追跡するか、エンドユーザーによる新しい公開コメントを特定します。イベントタイプ explicit

推奨任意

データ抽出ガイド

Zendesk Supportからデータを取得する方法

ステップ

Zendesk Exploreを開く：Zendeskにログインし、上部バーの製品ランチャーアイコンをクリックしてExploreを選択します。
新しいクエリを作成する：Exploreの左側のサイドバーでクエリアイコンをクリックし、右上の「新しいクエリ」をクリックします。
データセットを選択する：「データセットを選択」ウィンドウで、Support: Ticketsデータセットを選択します。このデータセットには、主要なチケット属性と重要なイベントのタイムスタンプが含まれています。
指標を追加する：クエリビルダーの「指標」パネルを開き、「追加」をクリックします。COUNT(Tickets)を選択すると、データ量を確認できます。
行に属性を追加する：「行」パネルを開き、「追加」をクリックして、以下の属性を追加します。これらが、横持ち形式でエクスポートするデータの基本列になります。
- Ticket ID（ケース識別子のServiceRequest）
- Assignee name（AssignedAgent）
- Ticket type（ServiceRequestType）
- Ticket priority（Priority）
- Ticket channel（CommunicationChannel）
- SLA resolution time（SlaTargetResolutionTime）
- SLA breach status（IsSlaBreached）
- Full resolution time (min)（ServiceRequestResolutionTime）
アクティビティのタイムスタンプを行に追加する：「行」パネルに、以下のタイムスタンプ属性を追加します。それぞれがアクティビティに対応します。一部のアクティビティでは、カスタム計算属性の作成が必要です。
- Ticket created - Timestamp：Service Request CreatedとInitial Acknowledgment Sentに使用します。
- Ticket assigned - Timestamp：Request Assigned To Agentに使用します。
- First reply time - Timestamp：First Agent Public Reply Sentに使用します。
- Ticket solved - Timestamp：Service Request ResolvedとSatisfaction Survey Sentに使用します。
- Ticket reopened - Timestamp：Service Request Reopenedに使用します。
- Satisfaction rating received - Timestamp：Satisfaction Rating Receivedに使用します。
- Ticket closed - Timestamp：Service Request Closedに使用します。
その他のアクティビティ用にカスタム計算属性を作成する：特定のフィールド変更に基づくアクティビティでは、タイムスタンプを取得するカスタム属性が必要です。「計算」メニュー（電卓アイコン）を開き、「標準計算属性」を選択します。以下のアクティビティごとに属性を1つ作成してください。フィールド名と値は、Zendeskの環境で正確な名称を確認してください。
- 名前：Timestamp - Categorized and Prioritized。数式：IF ([Changes - Field name] = "priority" OR [Changes - Field name] = "type") THEN [Update - Timestamp] ENDIF。作成後、この属性を「行」パネルに追加し、集計方法をMINに変更します。
- 名前：Timestamp - Info Requested。数式：IF ([Changes - Field name] = "status" AND [Changes - New value] = "pending") THEN [Update - Timestamp] ENDIF。「行」に追加し、集計方法をMINに設定します。
- 名前：Timestamp - Customer Responded。数式：IF ([Changes - Field name] = "status" AND [Changes - Previous value] = "pending" AND [Changes - New value] = "open") THEN [Update - Timestamp] ENDIF。「行」に追加し、集計方法をMINに設定します。
- 名前：Timestamp - Escalated。数式：IF ([Changes - Field name] = "group") THEN [Update - Timestamp] ENDIF。「行」に追加し、集計方法をMINに設定します。
- 名前：Timestamp - SLA Breach。数式：IF ([SLA breach status]=TRUE) THEN [SLA update - Timestamp] ENDIF。「行」に追加し、集計方法をMINに設定します。
データを絞り込む：「フィルター」パネルを開き、「追加」をクリックします。Ticket created - Dateのフィルターを追加し、直近3～6か月など適切な期間を選択して、データセットを扱いやすい規模にします。
レポートを実行してエクスポートする：「保存」をクリックしてクエリを実行します。テーブルにデータが表示されたら、「エクスポート」をクリックし、CSVやExcelなどの形式を選択します。
データをイベントログ形式に変換する：エクスポートしたファイルは、各行がチケット、各列がイベントのタイムスタンプを表す「横持ち」形式です。プロセスマイニングで使うには、「縦持ち」形式に変換する必要があります。Microsoft ExcelのPower Queryにある列のピボット解除機能やPythonなどのデータ準備ツールを使います。
- 各チケットの行から、値が空でないタイムスタンプ列ごとに新しい行を作成します。
- 最終的なテーブルには、ServiceRequest、ActivityName、StartTimeなどの列を含めます。これらの属性は、同じサービスリクエストの各アクティビティの行に繰り返し記録します。

設定

データセット：主に使用するデータセットはSupport: Ticketsです。1つのクエリで、ほとんどのチケット属性と重要なタイムスタンプを取得できます。
権限：クエリの作成と保存には、Zendesk Exploreの編集者または管理者以上のロールが必要です。
期間：Ticket created - Dateに期間フィルターを設定してください。分析の有用性と処理性能のバランスを取るため、3～6か月分のデータを推奨します。数百万件のチケットをエクスポートすると、時間がかかったり失敗したりする場合があります。
クエリフィルター：特定のサービスやチームに絞って分析する場合は、Ticket brand、Ticket form、Ticket groupなどのチケット属性でフィルターを追加してください。
計算属性：この方法では、ステータス変更やエスカレーションなど、デフォルト属性に含まれないイベントのタイムスタンプを取得するため、標準計算属性を作成します。属性を作成する権限があることを確認してください。

クエリの例 config

This extraction is configured through the Zendesk Explore graphical user interface. There is no single script to execute. The configuration below outlines the components to add in the query builder.

**Dataset**: `Support: Tickets`

**Metrics**:
1.  `COUNT(Tickets)`

**Rows (Attributes)**:
1.  `Ticket ID`
2.  `Assignee name`
3.  `Ticket type`
4.  `Ticket priority`
5.  `Ticket channel`
6.  `SLA resolution time`
7.  `SLA breach status`
8.  `Full resolution time (min)`
9.  `MIN(Ticket created - Timestamp)`
10. `MIN(Ticket assigned - Timestamp)`
11. `MIN(First reply time - Timestamp)`
12. `MIN(Ticket solved - Timestamp)`
13. `MIN(Ticket reopened - Timestamp)`
14. `MIN(Satisfaction rating received - Timestamp)`
15. `MIN(Ticket closed - Timestamp)`
16. `MIN(Timestamp - Categorized and Prioritized)` (Custom calculated attribute)
17. `MIN(Timestamp - Info Requested)` (Custom calculated attribute)
18. `MIN(Timestamp - Customer Responded)` (Custom calculated attribute)
19. `MIN(Timestamp - Escalated)` (Custom calculated attribute)
20. `MIN(Timestamp - SLA Breach)` (Custom calculated attribute)

**Filters**:
1.  `Ticket created - Date`: Select a date range (e.g., last 180 days)

**Standard Calculated Attribute Formulas**:
*   `Timestamp - Categorized and Prioritized`: `IF ([Changes - Field name] = "priority" OR [Changes - Field name] = "type") THEN [Update - Timestamp] ENDIF`
*   `Timestamp - Info Requested`: `IF ([Changes - Field name] = "status" AND [Changes - New value] = "pending") THEN [Update - Timestamp] ENDIF`
*   `Timestamp - Customer Responded`: `IF ([Changes - Field name] = "status" AND [Changes - Previous value] = "pending" AND [Changes - New value] = "open") THEN [Update - Timestamp] ENDIF`
*   `Timestamp - Escalated`: `IF ([Changes - Field name] = "group") THEN [Update - Timestamp] ENDIF`
*   `Timestamp - SLA Breach`: `IF ([SLA breach status]=TRUE) THEN [SLA update - Timestamp] ENDIF`

ステップ

Zendesk APIへのアクセスを準備する：管理者としてZendeskにログインします。「管理センター」から「アプリおよびインテグレーション」＞「API」＞「Zendesk API」の順に開きます。「設定」タブでトークンアクセスが有効になっていることを確認し、「APIトークンを追加」をクリックして新しいトークンを作成します。生成されたトークンは再表示されないため、安全な場所にコピーしてください。
Python環境を設定する：Python 3.6以降がインストールされていることを確認します。Zendesk APIへのHTTPリクエストに必要なrequestsライブラリをインストールします。コマンドラインでpip install requestsを実行してください。
Pythonスクリプトを設定する：提供されたPythonスクリプトをextract_zendesk_log.pyなどのファイル名で保存します。テキストエディターで開き、先頭にあるプレースホルダー変数ZENDESK_SUBDOMAIN、ZENDESK_EMAIL、API_TOKENを、Zendesk環境の情報と認証情報に置き換えます。
抽出期間を指定する：スクリプト内のSTART_TIMESTAMP変数を確認します。この値でデータ抽出の開始日を指定します。Unixエポックタイムスタンプを設定してください。初回の分析では、直近3～6か月に相当する値を推奨します。
スクリプトを実行する：ターミナルまたはコマンドプロンプトを開き、スクリプトを保存したディレクトリに移動して、python extract_zendesk_log.pyを実行します。
実行状況を確認する：処理したチケット数などの進捗がコンソールに表示されます。実行時間は、抽出するデータ量とZendeskのAPIレート制限によって異なります。スクリプトには、レート制限への基本的な対応処理が含まれています。
イベントログを取得する：正常に完了すると、同じディレクトリにzendesk_event_log.csvが作成されます。このファイルには、分析に使える形式のイベントログが含まれています。
アップロードの準備をする：zendesk_event_log.csvを開き、正しく作成されていることを確認します。列が必要な属性ServiceRequest、ActivityName、StartTime、SourceSystem、LastDataUpdateと一致していることを確認してください。これで、プロセスマイニングツールにアップロードできます。

設定

API認証情報：スクリプトの実行には、有効なZendeskサブドメイン、エージェントまたは管理者ユーザーのメールアドレス、アクティブなAPIトークンが必要です。認証情報に紐づくユーザーには、チケット、チケット監査記録、ユーザー、チケット指標を読み取る権限が必要です。
期間：抽出開始日は、スクリプトのSTART_TIMESTAMP変数で指定します。Unixエポックタイムスタンプを設定してください。より長い期間のデータを取得する前に、まず3か月程度の短い期間でスクリプトの出力と処理性能を確認することをお勧めします。
増分エクスポートAPI：この方法では、Zendeskの増分エクスポートAPIを使用します。大量のチケットを取得するために設計されており、一般的なページネーションの問題を避けられるため、効率的で推奨される方法です。
処理性能とレート制限：ZendeskのAPIレート制限は契約プランによって異なります。APIから返されるRetry-Afterヘッダーに基づき、制限に達した場合はスクリプトが処理を一時停止します。大規模な環境では、抽出に数時間かかることがあります。
前提条件：この方法には、動作するPython 3.6以降の環境と外部ライブラリrequestsが必要です。必要なAPIトークンを作成するには、対象のZendesk環境への管理者アクセスが必要です。

クエリの例 python

import requests
import json
import time
import datetime
import csv

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Configuration ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Zendesk details
ZENDESK_SUBDOMAIN = class="hl-string">'[your_zendesk_subdomain]'
ZENDESK_EMAIL = class="hl-string">'[your_zendesk_login_email]'
API_TOKEN = class="hl-string">'[your_zendesk_api_token]'

class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the start time for the export (Unix epoch timestamp)
class=class="hl-string">"hl-comment"># Example: 1672531200 is Jan 1, 2023 00:00:00 GMT
START_TIMESTAMP = 1672531200

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Script --- 

BASE_URL = fclass="hl-string">'https://{ZENDESK_SUBDOMAIN}.zendesk.com/api/v2'
AUTH = (fclass="hl-string">'{ZENDESK_EMAIL}/token', API_TOKEN)
SOURCE_SYSTEM = class="hl-string">'Zendesk Support'
LAST_DATA_UPDATE = datetime.datetime.utcnow().isoformat() + class="hl-string">'Z'

CSV_FILENAME = class="hl-string">'zendesk_event_log.csv'
CSV_HEADERS = [
    class="hl-string">'ServiceRequest', class="hl-string">'ActivityName', class="hl-string">'StartTime', class="hl-string">'SourceSystem', class="hl-string">'LastDataUpdate',
    class="hl-string">'AssignedAgent', class="hl-string">'ServiceRequestType', class="hl-string">'Priority', class="hl-string">'CommunicationChannel',
    class="hl-string">'SlaTargetResolutionTime', class="hl-string">'IsSlaBreached', class="hl-string">'ServiceRequestResolutionTime'
]

def get_user_name(user_id, users_cache, session):
    if user_id in users_cache:
        return users_cache[user_id]
    if user_id is None:
        return None
    try:
        response = session.get(fclass="hl-string">'{BASE_URL}/users/{user_id}.json')
        response.raise_for_status()
        user_name = response.json().get(class="hl-string">'user', {}).get(class="hl-string">'name')
        users_cache[user_id] = user_name
        return user_name
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(fclass="hl-string">'Warning: Could not fetch user {user_id}. Error: {e}')
        users_cache[user_id] = str(user_id)
        return str(user_id)

def format_duration(seconds):
    if seconds is None:
        return None
    return str(datetime.timedelta(seconds=seconds))

def main():
    session = requests.Session()
    session.auth = AUTH
    users_cache = {}
    event_log = []

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch tickets using the incremental export API
    url = fclass="hl-string">'{BASE_URL}/incremental/tickets/cursor.json?start_time={START_TIMESTAMP}'
    ticket_count = 0

    while url:
        print(fclass="hl-string">'Fetching tickets from: {url}')
        try:
            response = session.get(url)

            if response.status_code == 429:
                retry_after = int(response.headers.get(class="hl-string">'Retry-After', 60))
                print(fclass="hl-string">'Rate limit hit. Retrying after {retry_after} seconds.')
                time.sleep(retry_after)
                continue

            response.raise_for_status()
            data = response.json()
            tickets = data.get(class="hl-string">'tickets', [])

            for ticket in tickets:
                ticket_count += 1
                ticket_id = ticket[class="hl-string">'id']
                print(fclass="hl-string">'Processing ticket {ticket_id} ({ticket_count} total)...')

                class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch ticket metrics for SLA and resolution time
                metrics_response = session.get(fclass="hl-string">'{BASE_URL}/tickets/{ticket_id}/metrics.json')
                ticket_metrics = metrics_response.json().get(class="hl-string">'ticket_metric', {}) if metrics_response.ok else {}

                resolution_time_seconds = ticket_metrics.get(class="hl-string">'full_resolution_time_in_minutes', {}).get(class="hl-string">'business')
                if resolution_time_seconds:
                    resolution_time_seconds *= 60

                class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch ticket audits for events
                audits_url = fclass="hl-string">'{BASE_URL}/tickets/{ticket_id}/audits.json'
                audits_response = session.get(audits_url)
                audits = audits_response.json().get(class="hl-string">'audits', []) if audits_response.ok else []

                first_agent_reply_sent = False

                for audit in audits:
                    audit_created_at = audit[class="hl-string">'created_at']
                    base_event = {
                        class="hl-string">'ServiceRequest': ticket_id,
                        class="hl-string">'StartTime': audit_created_at,
                        class="hl-string">'SourceSystem': SOURCE_SYSTEM,
                        class="hl-string">'LastDataUpdate': LAST_DATA_UPDATE,
                        class="hl-string">'AssignedAgent': get_user_name(ticket.get(class="hl-string">'assignee_id'), users_cache, session),
                        class="hl-string">'ServiceRequestType': ticket.get(class="hl-string">'type'),
                        class="hl-string">'Priority': ticket.get(class="hl-string">'priority'),
                        class="hl-string">'CommunicationChannel': ticket.get(class="hl-string">'via', {}).get(class="hl-string">'channel'),
                        class="hl-string">'SlaTargetResolutionTime': None, class=class="hl-string">"hl-comment"># Requires parsing SLA policies, complex
                        class="hl-string">'IsSlaBreached': ticket_metrics.get(class="hl-string">'sla_breach_at') is not None,
                        class="hl-string">'ServiceRequestResolutionTime': format_duration(resolution_time_seconds)
                    }

                    for event in audit.get(class="hl-string">'events', []):
                        event_type = event.get(class="hl-string">'type')
                        class=class="hl-string">"hl-comment"># Service Request Created
                        if event_type == class="hl-string">'Create' and event.get(class="hl-string">'field_name') == class="hl-string">'id':
                            new_event = base_event.copy()
                            new_event[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Service Request Created'
                            event_log.append(new_event)

                        class=class="hl-string">"hl-comment"># Initial Acknowledgment Sent (Proxy by Notification event)
                        if event_type == class="hl-string">'Notification':
                            new_event = base_event.copy()
                            new_event[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Initial Acknowledgment Sent'
                            event_log.append(new_event)

                        class=class="hl-string">"hl-comment"># Request Categorized And Prioritized, Assigned, Status Changes
                        if event_type == class="hl-string">'Change':
                            field = event.get(class="hl-string">'field_name')
                            if field in [class="hl-string">'type', class="hl-string">'priority', class="hl-string">'custom_field_[your_category_field_id]']:
                                new_event = base_event.copy()
                                new_event[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Request Categorized And Prioritized'
                                event_log.append(new_event)
                            
                            if field == class="hl-string">'assignee_id':
                                new_event = base_event.copy()
                                new_event[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Request Assigned To Agent'
                                new_event[class="hl-string">'AssignedAgent'] = get_user_name(event.get(class="hl-string">'value'), users_cache, session)
                                event_log.append(new_event)

                            if field == class="hl-string">'group_id':
                                new_event = base_event.copy()
                                new_event[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Internal Escalation Triggered'
                                event_log.append(new_event)

                            if field == class="hl-string">'status':
                                new_status = event.get(class="hl-string">'value')
                                if new_status == class="hl-string">'pending':
                                    new_event = base_event.copy()
                                    new_event[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Information Requested From Customer'
                                    event_log.append(new_event)
                                elif new_status == class="hl-string">'solved':
                                    new_event = base_event.copy()
                                    new_event[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Service Request Resolved'
                                    event_log.append(new_event)
                                    class=class="hl-string">"hl-comment"># Satisfaction Survey Sent (Proxy: occurs after solve)
                                    solve_time = datetime.datetime.fromisoformat(audit_created_at.replace(class="hl-string">'Z', class="hl-string">'+00:00'))
                                    survey_time = solve_time + datetime.timedelta(hours=1)
                                    survey_event = new_event.copy()
                                    survey_event[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Satisfaction Survey Sent'
                                    survey_event[class="hl-string">'StartTime'] = survey_time.isoformat().replace(class="hl-string">'+00:00', class="hl-string">'Z')
                                    event_log.append(survey_event)
                                elif new_status == class="hl-string">'closed':
                                    new_event = base_event.copy()
                                    new_event[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Service Request Closed'
                                    event_log.append(new_event)
                                elif new_status == class="hl-string">'open' and event.get(class="hl-string">'previous_value') in [class="hl-string">'solved', class="hl-string">'pending']:
                                    activity = class="hl-string">'Service Request Reopened' if event.get(class="hl-string">'previous_value') == class="hl-string">'solved' else class="hl-string">'Customer Responded'
                                    new_event = base_event.copy()
                                    new_event[class="hl-string">'ActivityName'] = activity
                                    event_log.append(new_event)
                            
                            if field == class="hl-string">'satisfaction_score':
                                new_event = base_event.copy()
                                new_event[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'Satisfaction Rating Received'
                                event_log.append(new_event)

                        class=class="hl-string">"hl-comment"># First Agent Public Reply Sent & Customer Responded
                        if event_type == class="hl-string">'Comment':
                            author_id = event.get(class="hl-string">'author_id')
                            author_details_response = session.get(fclass="hl-string">'{BASE_URL}/users/{author_id}.json')
                            author_role = author_details_response.json().get(class="hl-string">'user',{}).get(class="hl-string">'role', class="hl-string">'end-user') if author_details_response.ok else class="hl-string">'end-user'

                            if author_role in [class="hl-string">'agent', class="hl-string">'admin'] and event.get(class="hl-string">'public') and not first_agent_reply_sent:
                                new_event = base_event.copy()
                                new_event[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'First Agent Public Reply Sent'
                                event_log.append(new_event)
                                first_agent_reply_sent = True

                class=class="hl-string">"hl-comment"># SLA Breach Occurred
                if ticket_metrics.get(class="hl-string">'sla_breach_at'):
                    sla_breach_time = ticket_metrics.get(class="hl-string">'sla_breach_at')
                    new_event = base_event.copy()
                    new_event[class="hl-string">'ActivityName'] = class="hl-string">'SLA Breach Occurred'
                    new_event[class="hl-string">'StartTime'] = sla_breach_time
                    event_log.append(new_event)

            url = data.get(class="hl-string">'after_url')
            if not data.get(class="hl-string">'end_of_stream', False):
                time.sleep(1) class=class="hl-string">"hl-comment"># Be a good API citizen
            else:
                url = None

        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">'An error occurred: {e}')
            break

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Write to CSV
    print(fclass="hl-string">'Writing {len(event_log)} events to {CSV_FILENAME}...')
    with open(CSV_FILENAME, class="hl-string">'w', newline=class="hl-string">'', encoding=class="hl-string">'utf-8') as csvfile:
        writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=CSV_HEADERS)
        writer.writeheader()
        class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort events by ticket and then by time for chronological order
        sorted_log = sorted(event_log, key=lambda x: (x[class="hl-string">'ServiceRequest'], x[class="hl-string">'StartTime']))
        for row in sorted_log:
            writer.writerow(row)
    print(class="hl-string">'Extraction complete.')

if __name__ == class="hl-string">'__main__':
    main()

ステップ

Zendesk Supportアカウントで増分エクスポートAPIを利用できること、および連携用のIDに、チケット、チケットイベント、ユーザー、グループ、コメント、顧客満足度評価、利用可能な場合はSLAデータを読み取る権限があることを確認します。組織で承認された設定に基づき、アカウントのサブドメインと認証方式も確認してください。
必要な分析期間をカバーする抽出開始時刻を選択します。増分チケットエクスポートではUnixタイムスタンプを使用し、その時刻以降に作成または更新されたレコードが返されます。過去のデータをすべて取得する場合は、初回の開始時刻を[システムに応じて設定]にし、返された終了時刻を次回以降の増分実行用に保存します。通常の分析では、業務履歴が十分に含まれる場合、3～6か月の期間を使用します。
Zendeskのサブドメイン、認証情報、開始タイムスタンプ、必要に応じて会社固有のフィルターを設定し、Python抽出スクリプトを実行します。スクリプトは増分チケットデータを要求し、ページネーションに従ってデータを取得した後、変換前のチケットレコードと利用可能なイベント詳細を保存します。
増分チケットの応答だけでは、フィールド変更、担当者の割り当て、コメント、ステータスの詳細が不足する場合、各チケットの監査記録またはイベント履歴を取得します。アカウントで有効化され、認可されたZendesk APIリソースのみを使用してください。返される場合は、元のチケットID、監査ID、コメントID、イベントのタイムスタンプ、実行者、フィールド名、変更前の値、変更後の値を保持します。
タイムスタンプをUTCに統一し、UnixタイムスタンプまたはISO 8601形式の値を一貫した日時形式に変換します。元データをServiceRequest、イベントのタイムスタンプ、元イベントの識別子の順に並べ替えます。監査IDやコメントIDなど、利用可能な中で最も具体的かつ安定した識別子を使って重複を除去します。
必須の14種類のアクティビティすべてについて、イベントログの行を明示的に作成します。ProcessMindがステータス変更やフィールド値からアクティビティを推定することはありません。チケット作成からService Request Createdを、確認済みの自動初回応答からInitial Acknowledgment Sentを、カテゴリ・タイプ・優先度の変更からRequest Categorized And Prioritizedを、担当者の変更からRequest Assigned To Agentを、条件を満たす最初の公開エージェントコメントからFirst Agent Public Reply Sentを、情報提供依頼に伴うpendingへの変更からInformation Requested From Customerを、条件を満たす顧客の返信からCustomer Respondedを、割り当てグループの変更からInternal Escalation Triggeredを、確認済みのSLA違反タイムスタンプまたは明示的に計算した違反からSLA Breach Occurredを、solvedへの変更からService Request Resolvedを、顧客の返信によるsolvedからopenへの変更からService Request Reopenedを、確認済みのアンケート送信イベントからSatisfaction Survey Sentを、送信された評価からSatisfaction Rating Receivedを、closedへの変更または確認済みの恒久的なクローズイベントからService Request Closedを作成します。
必須列のServiceRequest、ActivityName、StartTime、SourceSystem、LastDataUpdateを設定します。元データに信頼できる値がある場合は、推奨列のAssignedAgent、ServiceRequestType、Priority、CommunicationChannel、SlaTargetResolutionTime、IsSlaBreachedも設定します。利用できない任意属性には、値を作り出さずnullを設定してください。
抽出後、エクスポート前に、承認済みの会社固有フィルターを適用します。イベントの判断を監査し、再実行できるよう、元の識別子とタイムスタンプを内部のステージング用コピーに保持してください。
行数、アクティビティの網羅状況、タイムスタンプの順序、重複処理、属性の設定状況を検証します。出力するすべての行にServiceRequest、ActivityName、StartTime、SourceSystem、LastDataUpdateが含まれていることを確認してください。
変換済みのイベントログをUTF-8のCSV、またはProcessMindが対応する別の表形式でエクスポートします。列名が必須属性名と完全に一致し、1つのアクティビティの発生が1行で表されていることを確認し、設定済みのProcessMindインポート手順でファイルをアップロードします。

設定

抽出方法：大量のチケットを取得するには、Zendesk増分エクスポートAPIを使用します。スクリプトで保存済みのUnix開始タイムスタンプからデータを要求し、ページネーションに従い、レート制限を守ってください。次回の実行に備え、返された終了タイムスタンプを保存します。
認証：組織のセキュリティポリシーに従って、承認済みのZendesk認証方式、アカウントのサブドメイン、認証情報、API権限を設定します。認証情報をソース管理に直接保存しないでください。
期間：通常のプロセス分析には3～6か月分のデータを使用します。初回のデータ取得では、分析期間より前に開始時刻を設定してください。分析期間中に、より前に作成されたチケットのアクティビティが発生する場合があるためです。増分取得では、前回正常に完了した抽出のウォーターマークを使い、遅れて届く更新に備えて少し期間を重ねたうえで、元データの識別子を使って重複を除去します。
フィルター：承認済みの組織、グループ、ブランド、チケットタイプ、ステータス、カスタムフィールドなど、Zendeskで利用可能なリソースが対応するフィルターのみを適用します。会社固有のフィルターは、システムに応じて設定してください。ZendeskにCompany CodeやDocument Typeが存在すると想定しないでください。
必須の出力列：ServiceRequest、ActivityName、StartTime、SourceSystem、LastDataUpdate。
推奨する出力列：AssignedAgent、ServiceRequestType、Priority、CommunicationChannel、SlaTargetResolutionTime、IsSlaBreached。
イベントの詳細：増分チケットレコードだけでは、過去のすべての状態変更を取得できない場合があります。必要に応じて、認可されたチケット監査記録、コメント、顧客満足度データ、SLAイベントを取得してください。必須の各アクティビティを、個別の行として明示的に出力します。
SLAの設定：アカウントから取得できる場合は、実際のSLAポリシーと違反タイムスタンプを使用します。違反状況を計算する場合は、使用したポリシー、営業時間、停止時間、タイムゾーンを文書化してください。営業時間のルールが適用される場合、経過した実時間だけで違反を計算しないでください。
処理性能：ページ単位で処理し、レコードをストリーミングまたはバッチ処理します。チケットの詳細をキャッシュし、同時実行数に上限を設け、Zendeskのレート制限への応答を守り、ページの処理が成功するたびに進捗を保存してください。全履歴を繰り返し取得しないようにします。
データ保持：照合や再実行に備え、APIの生の応答、抽出のウォーターマーク、リクエストのメタデータ、変換ログを保持します。
前提条件：Zendesk APIへのアクセス、関連するチケットとイベントリソースの読み取り権限、必要に応じたチケット監査とコメント機能の有効化、CSATアクティビティに必要な顧客満足度データへのアクセス、SLA違反アクティビティに必要なSLAデータへのアクセスが必要です。利用できる機能は、Zendeskのプランとアカウント設定によって異なります。

クエリの例 python

import csv
import json
import os
import sys
import time
from datetime import datetime, timezone
from typing import Any, Dict, Iterable, List, Optional, Tuple

import requests

ZENDESK_SUBDOMAIN = os.environ.get(class="hl-string">"ZENDESK_SUBDOMAIN", class="hl-string">"[Configure based on your system]")
ZENDESK_EMAIL = os.environ.get(class="hl-string">"ZENDESK_EMAIL", class="hl-string">"[Configure based on your system]")
ZENDESK_API_TOKEN = os.environ.get(class="hl-string">"ZENDESK_API_TOKEN", class="hl-string">"[Configure based on your system]")
START_TIME = os.environ.get(class="hl-string">"START_TIME", class="hl-string">"[Configure based on your system]")
OUTPUT_FILE = os.environ.get(class="hl-string">"OUTPUT_FILE", class="hl-string">"zendesk_processmind_event_log.csv")
SOURCE_SYSTEM = class="hl-string">"Zendesk Support"

REQUIRED_COLUMNS = [
    class="hl-string">"ServiceRequest",
    class="hl-string">"ActivityName",
    class="hl-string">"StartTime",
    class="hl-string">"SourceSystem",
    class="hl-string">"LastDataUpdate",
]
RECOMMENDED_COLUMNS = [
    class="hl-string">"AssignedAgent",
    class="hl-string">"ServiceRequestType",
    class="hl-string">"Priority",
    class="hl-string">"CommunicationChannel",
    class="hl-string">"SlaTargetResolutionTime",
    class="hl-string">"IsSlaBreached",
]
ALL_COLUMNS = REQUIRED_COLUMNS + RECOMMENDED_COLUMNS


def fail(message: str) -> None:
    raise RuntimeError(message)


def parse_start_time(value: str) -> int:
    if value.isdigit():
        return int(value)
    try:
        return int(datetime.fromisoformat(value.replace(class="hl-string">"Z", class="hl-string">"+00:00")).timestamp())
    except ValueError as exc:
        raise RuntimeError(class="hl-string">"START_TIME must be a Unix timestamp or ISO 8601 timestamp") from exc


def iso_timestamp(value: Any) -> Optional[str]:
    if value is None or value == class="hl-string">"":
        return None
    if isinstance(value, (int, float)):
        return datetime.fromtimestamp(value, tz=timezone.utc).isoformat().replace(class="hl-string">"+00:00", class="hl-string">"Z")
    text = str(value)
    if text.isdigit():
        return datetime.fromtimestamp(int(text), tz=timezone.utc).isoformat().replace(class="hl-string">"+00:00", class="hl-string">"Z")
    return text


def now_utc() -> str:
    return datetime.now(timezone.utc).isoformat().replace(class="hl-string">"+00:00", class="hl-string">"Z")


def api_get(session: requests.Session, path: str, params: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Dict[str, Any]:
    url = fclass="hl-string">"https://{ZENDESK_SUBDOMAIN}.zendesk.com{path}"
    while True:
        response = session.get(url, params=params, timeout=60)
        if response.status_code == 429:
            retry_after = int(response.headers.get(class="hl-string">"Retry-After", class="hl-string">"5"))
            time.sleep(max(retry_after, 1))
            continue
        response.raise_for_status()
        return response.json()


def paged_get(session: requests.Session, path: str, params: Optional[Dict[str, Any]] = None) -> Iterable[Dict[str, Any]]:
    next_url: Optional[str] = fclass="hl-string">"https://{ZENDESK_SUBDOMAIN}.zendesk.com{path}"
    next_params = params
    while next_url:
        while True:
            response = session.get(next_url, params=next_params, timeout=60)
            if response.status_code == 429:
                retry_after = int(response.headers.get(class="hl-string">"Retry-After", class="hl-string">"5"))
                time.sleep(max(retry_after, 1))
                continue
            response.raise_for_status()
            payload = response.json()
            break
        for item in payload.get(class="hl-string">"tickets", payload.get(class="hl-string">"audits", payload.get(class="hl-string">"comments", payload.get(class="hl-string">"results", [])))):
            yield item
        next_url = payload.get(class="hl-string">"next_page")
        next_params = None


def get_user_name(session: requests.Session, user_id: Any, cache: Dict[str, str]) -> Optional[str]:
    if not user_id:
        return None
    key = str(user_id)
    if key in cache:
        return cache[key]
    try:
        user = api_get(session, fclass="hl-string">"/api/v2/users/{key}.json").get(class="hl-string">"user", {})
        name = user.get(class="hl-string">"name") or user.get(class="hl-string">"email") or key
        cache[key] = str(name)
        return cache[key]
    except requests.HTTPError:
        cache[key] = key
        return key


def get_group_name(session: requests.Session, group_id: Any, cache: Dict[str, str]) -> Optional[str]:
    if not group_id:
        return None
    key = str(group_id)
    if key in cache:
        return cache[key]
    try:
        group = api_get(session, fclass="hl-string">"/api/v2/groups/{key}.json").get(class="hl-string">"group", {})
        name = group.get(class="hl-string">"name") or key
        cache[key] = str(name)
        return cache[key]
    except requests.HTTPError:
        cache[key] = key
        return key


def ticket_field(ticket: Dict[str, Any], names: List[str]) -> Any:
    for name in names:
        if ticket.get(name) is not None:
            return ticket.get(name)
    return None


def base_row(ticket: Dict[str, Any], activity: str, event_time: Any, last_update: str, user_cache: Dict[str, str]) -> Dict[str, Any]:
    return {
        class="hl-string">"ServiceRequest": str(ticket.get(class="hl-string">"id")),
        class="hl-string">"ActivityName": activity,
        class="hl-string">"StartTime": iso_timestamp(event_time),
        class="hl-string">"SourceSystem": SOURCE_SYSTEM,
        class="hl-string">"LastDataUpdate": last_update,
        class="hl-string">"AssignedAgent": get_user_name(session, ticket.get(class="hl-string">"assignee_id"), user_cache),
        class="hl-string">"ServiceRequestType": ticket.get(class="hl-string">"type"),
        class="hl-string">"Priority": ticket.get(class="hl-string">"priority"),
        class="hl-string">"CommunicationChannel": ticket.get(class="hl-string">"via", {}).get(class="hl-string">"channel") if isinstance(ticket.get(class="hl-string">"via"), dict) else ticket.get(class="hl-string">"via"),
        class="hl-string">"SlaTargetResolutionTime": ticket.get(class="hl-string">"sla_target_resolution_time"),
        class="hl-string">"IsSlaBreached": ticket.get(class="hl-string">"is_sla_breached"),
    }


def add_event(events: List[Dict[str, Any]], seen: set, ticket: Dict[str, Any], activity: str, event_time: Any, last_update: str, user_cache: Dict[str, str], source_key: str) -> None:
    if event_time is None:
        return
    key = (str(ticket.get(class="hl-string">"id")), activity, source_key, str(event_time))
    if key in seen:
        return
    seen.add(key)
    events.append(base_row(ticket, activity, event_time, last_update, user_cache))


def audit_events(session: requests.Session, ticket_id: Any) -> List[Dict[str, Any]]:
    return list(paged_get(session, fclass="hl-string">"/api/v2/tickets/{ticket_id}/audits.json"))


def audit_events_for_field(audit: Dict[str, Any], field_names: List[str]) -> List[Tuple[str, Any, Any]]:
    output: List[Tuple[str, Any, Any]] = []
    for event in audit.get(class="hl-string">"events", []):
        if event.get(class="hl-string">"type") != class="hl-string">"Change":
            continue
        field = str(event.get(class="hl-string">"field_name") or event.get(class="hl-string">"field") or class="hl-string">"")
        if field in field_names:
            output.append((field, event.get(class="hl-string">"previous_value"), event.get(class="hl-string">"value")))
    return output


def is_customer_actor(audit: Dict[str, Any], ticket: Dict[str, Any]) -> bool:
    author_id = audit.get(class="hl-string">"author_id")
    requester_id = ticket.get(class="hl-string">"requester_id")
    return author_id is not None and requester_id is not None and str(author_id) == str(requester_id)


def is_public_comment(event: Dict[str, Any]) -> bool:
    return event.get(class="hl-string">"type") in {class="hl-string">"Comment", class="hl-string">"VoiceComment"} and event.get(class="hl-string">"public") is not False


def is_automated_acknowledgment(event: Dict[str, Any]) -> bool:
    body = str(event.get(class="hl-string">"body") or event.get(class="hl-string">"html_body") or class="hl-string">"").lower()
    marker = str(event.get(class="hl-string">"via", {}).get(class="hl-string">"channel") if isinstance(event.get(class="hl-string">"via"), dict) else event.get(class="hl-string">"via") or class="hl-string">"").lower()
    return class="hl-string">"acknowledg" in body or class="hl-string">"received your request" in body or marker in {class="hl-string">"trigger", class="hl-string">"automation", class="hl-string">"system"}


def extract_ticket_events(session: requests.Session, ticket: Dict[str, Any], last_update: str, user_cache: Dict[str, str], group_cache: Dict[str, str], seen: set) -> List[Dict[str, Any]]:
    events: List[Dict[str, Any]] = []
    ticket_id = ticket.get(class="hl-string">"id")
    audits = audit_events(session, ticket_id)
    audits.sort(key=lambda item: (str(item.get(class="hl-string">"created_at") or class="hl-string">""), str(item.get(class="hl-string">"id") or class="hl-string">"")))
    add_event(events, seen, ticket, class="hl-string">"Service Request Created", ticket.get(class="hl-string">"created_at"), last_update, user_cache, class="hl-string">"ticket_created")
    first_public_agent_reply = False
    first_ack = False
    for audit in audits:
        audit_time = audit.get(class="hl-string">"created_at")
        audit_id = str(audit.get(class="hl-string">"id") or audit_time)
        for event in audit.get(class="hl-string">"events", []):
            event_type = event.get(class="hl-string">"type")
            if event_type in {class="hl-string">"Comment", class="hl-string">"VoiceComment"} and is_public_comment(event):
                if not first_ack and is_automated_acknowledgment(event):
                    add_event(events, seen, ticket, class="hl-string">"Initial Acknowledgment Sent", audit_time, last_update, user_cache, audit_id + class="hl-string">":ack")
                    first_ack = True
                if not is_customer_actor(audit, ticket) and not first_public_agent_reply and not is_automated_acknowledgment(event):
                    add_event(events, seen, ticket, class="hl-string">"First Agent Public Reply Sent", audit_time, last_update, user_cache, audit_id + class="hl-string">":first_agent_reply")
                    first_public_agent_reply = True
                if is_customer_actor(audit, ticket):
                    add_event(events, seen, ticket, class="hl-string">"Customer Responded", audit_time, last_update, user_cache, audit_id + class="hl-string">":customer_reply")
            if event_type == class="hl-string">"Change":
                field = str(event.get(class="hl-string">"field_name") or event.get(class="hl-string">"field") or class="hl-string">"")
                previous = event.get(class="hl-string">"previous_value")
                value = event.get(class="hl-string">"value")
                if field in {class="hl-string">"type", class="hl-string">"priority", class="hl-string">"custom_fields"}:
                    add_event(events, seen, ticket, class="hl-string">"Request Categorized And Prioritized", audit_time, last_update, user_cache, audit_id + class="hl-string">":category_priority:" + field)
                if field in {class="hl-string">"assignee_id", class="hl-string">"assignee"} and value not in (None, class="hl-string">"", 0, class="hl-string">"0"):
                    add_event(events, seen, ticket, class="hl-string">"Request Assigned To Agent", audit_time, last_update, user_cache, audit_id + class="hl-string">":assignee")
                if field in {class="hl-string">"group_id", class="hl-string">"group"} and previous not in (None, class="hl-string">"", 0, class="hl-string">"0") and value not in (None, class="hl-string">"", 0, class="hl-string">"0") and str(previous) != str(value):
                    get_group_name(session, value, group_cache)
                    add_event(events, seen, ticket, class="hl-string">"Internal Escalation Triggered", audit_time, last_update, user_cache, audit_id + class="hl-string">":group")
                if field == class="hl-string">"status":
                    old_status = str(previous or class="hl-string">"").lower()
                    new_status = str(value or class="hl-string">"").lower()
                    if new_status == class="hl-string">"pending":
                        add_event(events, seen, ticket, class="hl-string">"Information Requested From Customer", audit_time, last_update, user_cache, audit_id + class="hl-string">":pending")
                    if new_status == class="hl-string">"solved":
                        add_event(events, seen, ticket, class="hl-string">"Service Request Resolved", audit_time, last_update, user_cache, audit_id + class="hl-string">":solved")
                    if old_status == class="hl-string">"solved" and new_status == class="hl-string">"open":
                        add_event(events, seen, ticket, class="hl-string">"Service Request Reopened", audit_time, last_update, user_cache, audit_id + class="hl-string">":reopened")
                    if new_status == class="hl-string">"closed":
                        add_event(events, seen, ticket, class="hl-string">"Service Request Closed", audit_time, last_update, user_cache, audit_id + class="hl-string">":closed")
                if field in {class="hl-string">"satisfaction_survey_sent", class="hl-string">"csat_survey_sent"} and str(value).lower() in {class="hl-string">"true", class="hl-string">"1", class="hl-string">"yes", class="hl-string">"sent"}:
                    add_event(events, seen, ticket, class="hl-string">"Satisfaction Survey Sent", audit_time, last_update, user_cache, audit_id + class="hl-string">":survey_sent")
                if field in {class="hl-string">"sla_breached", class="hl-string">"is_sla_breached"} and str(value).lower() in {class="hl-string">"true", class="hl-string">"1", class="hl-string">"yes"}:
                    row = base_row(ticket, class="hl-string">"SLA Breach Occurred", audit_time, last_update, user_cache)
                    row[class="hl-string">"IsSlaBreached"] = True
                    key = (str(ticket_id), class="hl-string">"SLA Breach Occurred", audit_id, str(audit_time))
                    if key not in seen:
                        seen.add(key)
                        events.append(row)
    try:
        satisfaction = api_get(session, fclass="hl-string">"/api/v2/tickets/{ticket_id}/satisfaction_rating.json").get(class="hl-string">"satisfaction_rating")
    except requests.HTTPError:
        satisfaction = None
    if satisfaction:
        add_event(events, seen, ticket, class="hl-string">"Satisfaction Rating Received", satisfaction.get(class="hl-string">"created_at") or satisfaction.get(class="hl-string">"updated_at"), last_update, user_cache, str(satisfaction.get(class="hl-string">"id") or class="hl-string">"rating"))
    return events


def validate_rows(rows: List[Dict[str, Any]]) -> None:
    activities = {
        class="hl-string">"Service Request Created",
        class="hl-string">"Initial Acknowledgment Sent",
        class="hl-string">"Request Categorized And Prioritized",
        class="hl-string">"Request Assigned To Agent",
        class="hl-string">"First Agent Public Reply Sent",
        class="hl-string">"Information Requested From Customer",
        class="hl-string">"Customer Responded",
        class="hl-string">"Internal Escalation Triggered",
        class="hl-string">"SLA Breach Occurred",
        class="hl-string">"Service Request Resolved",
        class="hl-string">"Service Request Reopened",
        class="hl-string">"Satisfaction Survey Sent",
        class="hl-string">"Satisfaction Rating Received",
        class="hl-string">"Service Request Closed",
    }
    missing_columns = [column for column in ALL_COLUMNS if column not in rows[0]] if rows else ALL_COLUMNS
    if missing_columns:
        fail(class="hl-string">"Missing output columns: " + class="hl-string">", ".join(missing_columns))
    invalid = [row for row in rows if not row.get(class="hl-string">"ServiceRequest") or not row.get(class="hl-string">"ActivityName") or not row.get(class="hl-string">"StartTime") or not row.get(class="hl-string">"SourceSystem") or not row.get(class="hl-string">"LastDataUpdate")]
    if invalid:
        fail(fclass="hl-string">"{len(invalid)} rows are missing required values")
    unexpected = sorted({row[class="hl-string">"ActivityName"] for row in rows} - activities)
    if unexpected:
        fail(class="hl-string">"Unexpected activity names: " + class="hl-string">", ".join(unexpected))


def main() -> None:
    global session
    if ZENDESK_SUBDOMAIN.startswith(class="hl-string">"[") or ZENDESK_EMAIL.startswith(class="hl-string">"[") or ZENDESK_API_TOKEN.startswith(class="hl-string">"[") or START_TIME.startswith(class="hl-string">"["):
        fail(class="hl-string">"Configure ZENDESK_SUBDOMAIN, ZENDESK_EMAIL, ZENDESK_API_TOKEN, and START_TIME")
    start_time = parse_start_time(START_TIME)
    session = requests.Session()
    session.auth = (fclass="hl-string">"{ZENDESK_EMAIL}/token", ZENDESK_API_TOKEN)
    session.headers.update({class="hl-string">"Accept": class="hl-string">"application/json"})
    last_update = now_utc()
    user_cache: Dict[str, str] = {}
    group_cache: Dict[str, str] = {}
    seen = set()
    rows: List[Dict[str, Any]] = []
    tickets = paged_get(session, class="hl-string">"/api/v2/incremental/tickets/cursor.json", {class="hl-string">"start_time": start_time})
    for ticket in tickets:
        rows.extend(extract_ticket_events(session, ticket, last_update, user_cache, group_cache, seen))
    rows.sort(key=lambda row: (row[class="hl-string">"ServiceRequest"], row[class="hl-string">"StartTime"], row[class="hl-string">"ActivityName"]))
    validate_rows(rows)
    with open(OUTPUT_FILE, class="hl-string">"w", newline=class="hl-string">"", encoding=class="hl-string">"utf-8") as output:
        writer = csv.DictWriter(output, fieldnames=ALL_COLUMNS, extrasaction=class="hl-string">"ignore")
        writer.writeheader()
        writer.writerows(rows)
    print(json.dumps({class="hl-string">"output_file": OUTPUT_FILE, class="hl-string">"rows": len(rows), class="hl-string">"last_data_update": last_update}))


if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    main()

ステップ

Zendesk Supportに対応したコネクターを提供する商用ETLまたはELTプラットフォームを選びます。チケット、チケットイベントまたは監査記録、コメント、ユーザー、グループ、顧客満足度評価、SLAデータ、およびZendeskアカウントで利用できるトリガーや自動化の実行結果を複製できることを確認してください。
組織で承認された認証方式と選択したコネクターを使って、Zendesk API連携を作成します。チケット、監査記録、コメント、ユーザー、グループ、顧客満足度、SLAデータの読み取りに必要な権限のみを付与してください。接続文字列と認証情報は、ツールの安全な認証情報ストアに保存します。
必要なZendeskオブジェクトを対象のデータウェアハウスに複製するよう、コネクターを設定します。固定のテーブル名や列名を想定せず、コネクターが生成したソースオブジェクトを使用してください。アカウント固有の名称が使われる場合は、実際のオブジェクトとフィールドの対応関係を、プロジェクトの文書に[テーブル名]および[列名]として記録します。
ソースシステムが対応する更新タイムスタンプ、カーソル、変更追跡の仕組みを使って、増分抽出を設定します。通常は3～6か月の分析期間について過去データを含め、繰り返し更新されたデータの重複を除去できるよう、元のイベントまたは監査記録の識別子を保持します。
チケットレコードを、チケット履歴、監査記録またはイベント、コメント、ユーザー、グループ、顧客満足度評価、SLAレコード、およびコネクター固有のトリガーや自動化の記録と組み合わせる、正規化されたステージングモデルを作成します。利用可能な場合は、元のタイムスタンプ、元レコードの識別子、チケット識別子、実行者の識別子、イベントタイプ、フィールド名、変更前の値、変更後の値を保持してください。
明示的に確認できたアクティビティごとに1行を出力するイベント変換を作成します。チケット作成をService Request Createdに、条件を満たす自動初回応答をInitial Acknowledgment Sentに、タイプ・カテゴリ・優先度の変更をRequest Categorized And Prioritizedに、担当者の変更をRequest Assigned To Agentに、条件を満たす最初の公開エージェント返信をFirst Agent Public Reply Sentに、情報提供依頼に伴うpendingへの変更をInformation Requested From Customerに、顧客の返信をCustomer Respondedに、グループの変更をInternal Escalation Triggeredに、確認できたSLA違反記録または違反イベントをSLA Breach Occurredに、solvedへの変更をService Request Resolvedに、顧客の返信によるsolvedからopenへの変更をService Request Reopenedに、確認できたアンケート送信をSatisfaction Survey Sentに、送信された評価をSatisfaction Rating Receivedに、恒久的なclosedへの変更をService Request Closedに対応付けます。
現在のチケットステータスや経過時間だけを根拠に、イベント行を推定して作成しないでください。アンケート送信、SLA違反、自動確認応答、恒久的なクローズのイベントがソースに明示されていない場合、そのアクティビティは記録しないか、明示的に記録する別のデータフィードを使用してください。ProcessMindはイベントログをそのまま読み込み、不足するイベントを補完しません。
可能な場合は、元イベントまたは監査記録の識別子を使ってイベントの重複を除去します。安定した識別子がない場合は、ServiceRequest、ActivityName、StartTime、実行者、元レコードの識別子を含む、文書化された複合キーを使用します。Customer Responded、Information Requested From Customer、Internal Escalation Triggered、Service Request Reopenedなど、正当に複数回発生するアクティビティは保持してください。
必須の出力列ServiceRequest、ActivityName、StartTime、SourceSystem、LastDataUpdateを設定します。ソースに値がある場合は、AssignedAgent、ServiceRequestType、Priority、CommunicationChannel、SlaTargetResolutionTime、IsSlaBreachedも追加します。タイムスタンプはUTCに統一し、ソースのタイムゾーンを変換するルールを保持してください。
最終的なイベントログをProcessMindに対応したCSVとしてエクスポートするか、設定済みのProcessMind取り込み先に読み込みます。1つのアクティビティの発生が1行で表され、ServiceRequestがケース識別子、ActivityNameが正確なアクティビティ名、StartTimeが有効なタイムスタンプであることを確認します。また、技術的に取得可能なすべての行に必須属性が含まれていることを確認してください。

設定

コネクターとソースの範囲：選択した商用ETLまたはELTツールをZendesk Support向けに設定し、チケット、チケット監査記録またはイベント、コメント、ユーザー、グループ、顧客満足度評価、SLA情報、自動化またはトリガーの実行結果を含むソースオブジェクトを選択します。オブジェクト名はコネクターやアカウントによって異なるため、想定したテーブル名ではなく、コネクターの実際のカタログを確認してください。
認証と認可：組織で承認されたZendeskの認証方式を使用します。過去のチケットイベントや顧客満足度データを含め、選択したすべてのソースオブジェクトへの読み取りアクセスを付与してください。APIアクセス、必要なZendeskプランの機能、コネクターのライセンスが有効であることを確認します。
期間：まずは3～6か月分の履歴を対象にします。APIの利用上限、データウェアハウスのキャパシティ、イベント量、過去の監査記録・SLA・顧客満足度データの利用可否を確認してから、期間を延長してください。
増分読み込み：コネクター標準のカーソル、変更追跡、ソースの更新タイムスタンプを優先します。初回に過去データを読み込み、その後は頻繁に増分読み込みを実行します。遅れて届くコメント、評価、SLAの結果、チケット更新に備えて、遡って読み込む期間を設けてください。
アクティビティのフィルター：ソースレコードを、選択した分析期間と対象のZendesk Support環境に絞ります。現在のチケットステータスだけで絞り込まないでください。過去のアクティビティが、現在は別のステータスになっているチケットに属する場合があります。
会社またはアカウントのフィルター：コネクターが複数のZendesk環境、ブランド、組織、事業部門を公開する場合は、コネクターの実際のフィールドを使って、承認済みの会社またはアカウントのフィルターを適用します。Company Codeフィールドが存在すると想定しないでください。
イベントのマッピング：ソースのイベントタイプ、フィールド名、ステータス遷移、実行者の種類、自動化の識別情報から、必須の14種類のActivityNameへの対応を明示したマッピング表を管理します。出力する各行について、ソースに明確な根拠があることを必須とします。
確認応答の識別：ソースが自動初回応答または同等のトリガーによる通知を識別できる場合に限り、Initial Acknowledgment Sentに対応付けます。ソースの根拠なしに、エージェントの返信を自動確認応答として分類しないでください。
SLAの処理：明示的なSLA違反記録、またはコネクターが公開するSLAの結果を使用します。目標時間をSlaTargetResolutionTimeに、違反結果をIsSlaBreachedに記録します。SLAカレンダー、ポリシー、営業時間、目標が利用可能で、計算方法を文書化している場合を除き、経過時間から違反を計算しないでください。
処理性能：初回のデータ読み込みでは期間を限定し、必要な列だけを取得して、増分レプリケーションを使用します。対応している場合は、ServiceRequestとStartTimeでデータウェアハウスのパーティション分割またはクラスタリングを有効にし、生データの取り込み後に正規化されたイベントモデルを作成します。すべてのチケット履歴を繰り返しスキャンしないでください。
データ品質：元データの識別子とタイムスタンプを保持し、タイムスタンプをUTCに統一し、ブール値の形式を標準化します。ソースに属性がない場合はnullを保持してください。担当者、カテゴリ、優先度、SLA、チャネルの欠損値を作り出した値で置き換えないでください。
更新タイムスタンプ：LastDataUpdateには、抽出または変換が完了した時刻を設定します。イベントログ全体でタイムゾーンと形式を統一してください。

クエリの例 config

WITH source_data AS (
    SELECT
        [Your ticket identifier column] AS service_request,
        [Your source event identifier column] AS source_event_id,
        [Your event type column] AS source_event_type,
        [Your field name column] AS source_field_name,
        [Your previous value column] AS previous_value,
        [Your new value column] AS new_value,
        [Your event timestamp column] AS event_time,
        [Your actor type column] AS actor_type,
        [Your actor identifier column] AS actor_id,
        [Your assigned agent column] AS assigned_agent,
        [Your request type column] AS service_request_type,
        [Your priority column] AS priority,
        [Your communication channel column] AS communication_channel,
        [Your SLA target resolution time column] AS sla_target_resolution_time,
        [Your SLA breached flag column] AS is_sla_breached,
        [Your automated response flag column] AS is_automated_response,
        [Your public comment flag column] AS is_public_comment,
        [Your customer reply flag column] AS is_customer_reply,
        [Your survey sent flag column] AS is_survey_sent,
        [Your satisfaction rating column] AS satisfaction_rating,
        [Your source system value] AS source_system,
        [Your extraction timestamp column] AS last_data_update
    FROM [Your normalized Zendesk event source]
    WHERE [Your event timestamp column] >= [Your start date parameter]
      AND [Your event timestamp column] < [Your end date parameter]
),
activity_events AS (
    SELECT service_request, 'Service Request Created' AS activity_name, event_time AS start_time, source_event_id, assigned_agent, service_request_type, priority, communication_channel, sla_target_resolution_time, is_sla_breached, source_system, last_data_update
    FROM source_data
    WHERE source_event_type = 'ticket_created'
    UNION ALL
    SELECT service_request, 'Initial Acknowledgment Sent', event_time, source_event_id, assigned_agent, service_request_type, priority, communication_channel, sla_target_resolution_time, is_sla_breached, source_system, last_data_update
    FROM source_data
    WHERE source_event_type = 'comment_added' AND is_automated_response = TRUE AND is_public_comment = TRUE
    UNION ALL
    SELECT service_request, 'Request Categorized And Prioritized', event_time, source_event_id, assigned_agent, service_request_type, priority, communication_channel, sla_target_resolution_time, is_sla_breached, source_system, last_data_update
    FROM source_data
    WHERE source_event_type = 'ticket_field_changed' AND source_field_name IN ('type', 'category', 'priority')
    UNION ALL
    SELECT service_request, 'Request Assigned To Agent', event_time, source_event_id, assigned_agent, service_request_type, priority, communication_channel, sla_target_resolution_time, is_sla_breached, source_system, last_data_update
    FROM source_data
    WHERE source_event_type = 'ticket_field_changed' AND source_field_name IN ('assignee', 'assigned_agent')
    UNION ALL
    SELECT service_request, 'First Agent Public Reply Sent', event_time, source_event_id, assigned_agent, service_request_type, priority, communication_channel, sla_target_resolution_time, is_sla_breached, source_system, last_data_update
    FROM source_data
    WHERE source_event_type = 'comment_added' AND is_public_comment = TRUE AND actor_type = 'agent' AND is_automated_response = FALSE
    UNION ALL
    SELECT service_request, 'Information Requested From Customer', event_time, source_event_id, assigned_agent, service_request_type, priority, communication_channel, sla_target_resolution_time, is_sla_breached, source_system, last_data_update
    FROM source_data
    WHERE source_event_type = 'ticket_status_changed' AND new_value = 'pending'
    UNION ALL
    SELECT service_request, 'Customer Responded', event_time, source_event_id, assigned_agent, service_request_type, priority, communication_channel, sla_target_resolution_time, is_sla_breached, source_system, last_data_update
    FROM source_data
    WHERE source_event_type = 'comment_added' AND is_public_comment = TRUE AND is_customer_reply = TRUE
    UNION ALL
    SELECT service_request, 'Internal Escalation Triggered', event_time, source_event_id, assigned_agent, service_request_type, priority, communication_channel, sla_target_resolution_time, is_sla_breached, source_system, last_data_update
    FROM source_data
    WHERE source_event_type = 'ticket_field_changed' AND source_field_name IN ('group', 'assigned_group')
    UNION ALL
    SELECT service_request, 'SLA Breach Occurred', event_time, source_event_id, assigned_agent, service_request_type, priority, communication_channel, sla_target_resolution_time, TRUE, source_system, last_data_update
    FROM source_data
    WHERE source_event_type IN ('sla_breach', 'sla_breached') OR is_sla_breached = TRUE
    UNION ALL
    SELECT service_request, 'Service Request Resolved', event_time, source_event_id, assigned_agent, service_request_type, priority, communication_channel, sla_target_resolution_time, is_sla_breached, source_system, last_data_update
    FROM source_data
    WHERE source_event_type = 'ticket_status_changed' AND new_value = 'solved'
    UNION ALL
    SELECT service_request, 'Service Request Reopened', event_time, source_event_id, assigned_agent, service_request_type, priority, communication_channel, sla_target_resolution_time, is_sla_breached, source_system, last_data_update
    FROM source_data
    WHERE source_event_type = 'ticket_status_changed' AND previous_value = 'solved' AND new_value = 'open' AND is_customer_reply = TRUE
    UNION ALL
    SELECT service_request, 'Satisfaction Survey Sent', event_time, source_event_id, assigned_agent, service_request_type, priority, communication_channel, sla_target_resolution_time, is_sla_breached, source_system, last_data_update
    FROM source_data
    WHERE source_event_type IN ('satisfaction_survey_sent', 'csat_survey_sent') OR is_survey_sent = TRUE
    UNION ALL
    SELECT service_request, 'Satisfaction Rating Received', event_time, source_event_id, assigned_agent, service_request_type, priority, communication_channel, sla_target_resolution_time, is_sla_breached, source_system, last_data_update
    FROM source_data
    WHERE source_event_type IN ('satisfaction_rating_received', 'csat_rating_received') OR satisfaction_rating IS NOT NULL
    UNION ALL
    SELECT service_request, 'Service Request Closed', event_time, source_event_id, assigned_agent, service_request_type, priority, communication_channel, sla_target_resolution_time, is_sla_breached, source_system, last_data_update
    FROM source_data
    WHERE source_event_type = 'ticket_status_changed' AND new_value = 'closed'
),
deduplicated_events AS (
    SELECT
        service_request,
        activity_name,
        start_time,
        assigned_agent,
        service_request_type,
        priority,
        communication_channel,
        sla_target_resolution_time,
        is_sla_breached,
        source_system,
        last_data_update,
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY service_request, activity_name, source_event_id ORDER BY start_time) AS event_rank
    FROM activity_events
)
SELECT
    service_request AS ServiceRequest,
    activity_name AS ActivityName,
    start_time AS StartTime,
    source_system AS SourceSystem,
    last_data_update AS LastDataUpdate,
    assigned_agent AS AssignedAgent,
    service_request_type AS ServiceRequestType,
    priority AS Priority,
    communication_channel AS CommunicationChannel,
    sla_target_resolution_time AS SlaTargetResolutionTime,
    is_sla_breached AS IsSlaBreached
FROM deduplicated_events
WHERE event_rank = 1
ORDER BY service_request, start_time, activity_name;

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