Discord टिकट एनालिटिक्स आपके बंद और खुले टिकटों को संख्याओं में बदलता है: कितने खोले गए, claim और बंद किए गए, स्टाफ़ औसतन कितनी तेज़ी से जवाब देता है, और सबसे ज़्यादा काम कौन कर रहा है। इसके बिना "क्या हमारा सपोर्ट सच में अच्छा है" सिर्फ़ उन टिकटों पर आधारित अंदाज़ा है जो आपको याद हैं। Noxyr का टिकट एनालिटिक्स डैशबोर्ड सारे समय के कुल आंकड़े, 24 घंटे का अंतर, चार्ट के साथ अवधि-वार विवरण, और बंद करने, जवाब की गति और मैसेज के आधार पर शीर्ष-5 स्टाफ़ लीडरबोर्ड दिखाता है। यह गाइड बताती है कि हर संख्या का क्या मतलब है, और छोटे नमूने को ज़रूरत से ज़्यादा महत्व दिए बिना उसे कैसे पढ़ें।
डैशबोर्ड में क्या दिखता है
ऊपर चार मुख्य कार्ड हैं: सारे समय में बनाए गए टिकट, सारे समय में बंद, सारे समय में claimed, और 5 में से औसत रेटिंग (रेटिंग सुविधा से, अगर आपने उसे चालू किया है)। पहले तीन में से हर एक यह भी दिखाता है कि पिछले 24 घंटों में कितने हुए, ताकि आप एक नज़र में धीमे हफ़्ते और सचमुच धीमे महीने में फ़र्क कर सकें।
इसके नीचे एक अवधि चुनने वाला है: 7, 14, 30 दिन, या सारे समय। पेज पर बाकी सब कुछ इसी से चलता है: उस अवधि के लिए खोले गए, claimed, बंद, औसत प्रतिक्रिया समय, और प्रति दिन मैसेज, साथ में दो चार्ट। एक चार्ट दिन के हिसाब से खोले, claimed और बंद टिकट दिखाता है; दूसरा औसत प्रतिक्रिया समय को मैसेज की मात्रा के साथ दिखाता है, ताकि आप देख सकें कि व्यस्त हफ़्ते का मतलब धीमा हफ़्ता भी था या नहीं।
"औसत प्रतिक्रिया" कैसे मापी जाती है
इस डैशबोर्ड पर प्रतिक्रिया समय, चुनी गई अवधि के टिकटों में, सदस्य के मैसेज और अगले स्टाफ़ जवाब के बीच का औसत समय है। एक ही बहुत धीमा रात का जवाब किसी धीमे हफ़्ते में औसत को काफ़ी ऊपर खींच सकता है, इसलिए इसे अवधियों के बीच रुझान मानें, किसी एक टिकट के लिए सटीक SLA संख्या नहीं। अगर आपको जानना है कि कोई एक टिकट इतना लंबा क्यों चला, तो ट्रांसक्रिप्ट ही असली स्रोत है; ये कैसे सहेजे और खोजे जाते हैं, यह जानने के लिए हमारी ट्रांसक्रिप्ट गाइड देखें।
स्टाफ़ लीडरबोर्ड
Most Active Staff सेक्शन चुनी गई अवधि के लिए अधिकतम पांच स्टाफ़ सदस्यों को बंद किए गए टिकटों की संख्या से रैंक करता है, और उनके औसत जवाब समय और टिकटों में भेजे गए कुल मैसेज उसके साथ दिखाता है। इसे इस तरह बनाया गया है कि जहां संभव हो, खुद से बंद किए गए टिकट बाहर रहें, ताकि कोई सदस्य अपना हल हुआ टिकट बंद करे तो उसे स्टाफ़ गतिविधि न गिना जाए।
इसका उपयोग यह पहचानने के लिए करें कि असल में टिकट का बोझ कौन उठा रहा है, और उस स्टाफ़ सदस्य को पहचानने के लिए जिसका जवाब समय बाकियों से लगातार बहुत धीमा है; वह कोचिंग की बात है, संख्याओं की समस्या नहीं। गुणवत्ता तय करने के लिए सिर्फ़ कच्ची बंद संख्या पर भरोसा न करें: पांच जटिल मामले संभालने वाला स्टाफ़ सदस्य बंद संख्या में बीस एक-लाइन सवाल संभालने वाले से "कम उत्पादक" दिख सकता है, भले ही उसका कठिन काम ज़्यादा मायने रखता हो।
चार्ट पढ़ें, बिना ज़रूरत से ज़्यादा प्रतिक्रिया दिए
- खोले गए टिकटों में उछाल के साथ बंद रेखा एक-दो दिन सपाट हो, तो किसी घोषणा, सेल या आउटेज के बाद यह सामान्य है; देखें कि अवधि के भीतर बंद संख्या पकड़ती है या नहीं, न कि उछाल हुआ ही क्यों।
- पूरे हफ़्ते भर (सिर्फ़ एक दिन नहीं) claimed का खोले गए से काफ़ी नीचे रहना असली संकेत है कि स्टाफ़ कम है, या claim करना अभी वर्कफ़्लो का हिस्सा नहीं है। अगर claim दर इसलिए कम है कि स्टाफ़ claim कमांड इस्तेमाल ही नहीं करता, तो हमारी claiming गाइड देखें।
- कई अवधियों तक लगातार प्रतिक्रिया समय बढ़ना उसी चार्ट पर टिकट मात्रा के साथ जांचने लायक है: अगर प्रति दिन मैसेज उसी दर से बढ़े हैं, तो यह स्टाफ़िंग की समस्या है, प्रेरणा की नहीं।
एनालिटिक्स क्या नहीं बता सकता
डैशबोर्ड टिकट और मैसेज गिनता है; वह उन्हें पढ़ता नहीं। यह नहीं बताएगा कि कौन से जवाब गलत हैं, किसी पैनल का स्वागत संदेश लोगों को गलत प्रकार का टिकट खोलने के लिए तो नहीं उलझा रहा, या कोई "बंद" टिकट असल में हल हुआ था या छोड़ दिया गया था। किसी चिंताजनक संख्या पर नीति बदलने से पहले उसे असली ट्रांसक्रिप्ट और बंद करने के कारणों से मिलाएं; संख्याएं बताती हैं कि कहां देखना है, यह नहीं कि क्या मिलेगा।
ज़्यादा स्टाफ़ को इसे देखने के लिए प्रेरित करना
यह पेज डैशबोर्ड नेविगेशन में Tickets Analytics पर है, मुख्य Tickets प्रबंधन पेज से अलग। अगर आप चाहते हैं कि आपकी टीम प्रतिक्रिया समय को सिर्फ़ तब नहीं, नियमित रूप से देखे जब कुछ गलत लगे, तो लिंक को वहां रखें जहां स्टाफ़ पहले से देखता है: आंतरिक स्टाफ़ चैनल में पिन किया गया मैसेज इस उम्मीद से बेहतर है कि लोग डैशबोर्ड में खुद ढूंढ लेंगे।
एक सरल साप्ताहिक आदत
इस पेज से लाभ लेने के लिए डैशबोर्ड का कोई अनुष्ठान ज़रूरी नहीं है; इसे हफ़्ते में एक बार देखना काफ़ी है ताकि धीमा रुझान पैटर्न बनने से पहले पकड़ में आ जाए। तीन चीज़ें इस क्रम में देखें: खोले गए टिकट उल्लेखनीय रूप से बदले या नहीं, प्रतिक्रिया समय मैसेज मात्रा की उसी दिशा में चला या उल्टी दिशा में (उल्टा हो तो पूछने लायक), और स्टाफ़ लीडरबोर्ड अब भी मोटे तौर पर वैसा है जैसा आप उम्मीद करते हैं। अगर तीनों सामान्य लगें, तो जांच में तीस सेकंड लगे। अगर एक न लगे, तो शिकायत बनने से पहले वही सूत्र खींचने लायक है।
आम सवाल
क्या एनालिटिक्स के लिए कुछ अतिरिक्त पैसा लगता है? नहीं, यह Noxyr की मुफ़्त टिकट प्रणाली में शामिल है, मॉड्यूल के बाकी हिस्सों की तरह।
क्या मैं डेटा एक्सपोर्ट कर सकता हूं? डैशबोर्ड ही व्यू है; टिकट एनालिटिक्स के लिए खास तौर पर कोई अंतर्निहित CSV एक्सपोर्ट नहीं है।
क्या स्टाफ़ लीडरबोर्ड में वे एडमिन शामिल होते हैं जो टिकट को कभी छूते ही नहीं? अवधि के दौरान जिसने टिकटों में बंद, claim या मैसेज किया हो, सिर्फ़ वही दिखता है; यह गतिविधि-आधारित है, स्थिर स्टाफ़ सूची नहीं।
मेरी औसत रेटिंग "No ratings yet" क्यों दिखाती है? रेटिंग चालू होनी चाहिए और औसत दिखने से पहले कम से कम एक सदस्य का स्कोर जमा होना चाहिए; इसे चालू करने के लिए रेटिंग गाइड देखें।
क्या "सारे समय" का मतलब सच में हर टिकट है, या उसकी कोई सीमा है? सारे समय वाले कार्ड डेटाबेस में आपके पूरे टिकट इतिहास को दर्शाते हैं; अवधि-वार चार्ट चुनी गई खिड़की (7/14/30 दिन या सारे समय) तक सीमित हैं।
अपने आंकड़े डैशबोर्ड पर जांचें, या Noxyr के मुफ़्त टिकट बॉट से शुरू करें।