レーダーにおけるレポートの理解

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ヘルプデスクの管理は簡単なことではありません。ボトルネックの特定、ミスの防止、パフォーマンスの確認などは、ヘルプデスクマネージャーの日常業務です。これらを効果的に行うためには、レポートのような強力な分析ツールが必要です。

レポートとは

レポートは、構造化されたデータの提示方法です。詳細な分析を可能にし、改善の機会や非効率な点を特定するのに役立ちます。ダッシュボードが指標の全体像を表示するのに対し、レポートは個々のポイントごとの詳細な分析を実現します。レポートは、ヘルプデスク内のさまざまなタブからデータを取得し、1か所にまとめて表示できる包括的な機能です。

Radarアプリには、ヘルプデスクの各側面に特化した9つの包括的なレポートが用意されています。本ドキュメントでは、それぞれを詳しくご紹介します。

Agent availabilityレポート

概要

Zoho Desk Agent Availabilityレポートは、エージェントの活動状況と稼働状況を追跡し、勤務時間、セッション情報、パフォーマンスなどのインサイトを提供します。

主な分析内容

エージェントのログインおよびログアウト時刻
勤務時間
セッションデータ

アドバイス:エージェントの勤務時間と完了済みの対応件数を比較することで、エージェントの業務効率を把握できます。対応件数が勤務時間に比べて著しく低い場合は、追加トレーニングが必要であったり、複雑または繰り返し発生する課題のみを担当している可能性があります。

アプリケーション

パフォーマンス評価
報酬の計算
休憩時間のパターン分析
平均セッション時間の算出

エージェント可用性レポートには、概要表示とセッション表示の2つのビューがあります。

概要表示: この表示では、ログイン列とログアウト列にそれぞれ最初のチェックイン時間と最後のチェックアウト時間が表示されます。各エントリー（各行）は1つのシフトに対応します。

セッション表示: この表示では、各エントリー（各行）は1つのセッションに対応し、ログインおよびログアウト時間はそのセッションに関するものです。同じエージェントであっても、1日内に複数のエントリーが表示されることがよくあります。

絞り込み条件

チーム
エージェント役割
エージェント
時間期間

グループ化できる項目

日付
エージェント

使用ケース：worked時間に基づく給与

Zoho Deskを利用するある銀行では、契約エージェントに対し、解決したチケット数に応じて報酬を支払っていました。この方法は一見合理的に思えましたが、エージェントが簡単に解決できるチケットのみを選んで対応するようになり、複雑な問い合わせが未割り当て・未解決のまま残るという課題を引き起こしました。

そこで同社はインセンティブの不一致を認識し、エージェントの稼働時間をエージェント可用性レポートで算出し、その勤務時間数に基づき契約社員に報酬を支払う形へと切り替えました。これにより、従業員への適切な補償とすべてのチケットの迅速な解決が実現しています。

エージェントパフォーマンスレポート

概要

エージェントの応答時間、解決時間、顧客評価などのパフォーマンス指標を算出・追跡します。

インサイト

このレポートを利用することで、次のことが確認できます。

Agent 平均 response 時間
Agent 平均 resolution 時間
FCR resolution 件数
SLA遵守状況および違反回数
顧客 ratings およびフィードバック
指定期間内に送信済み・受領済みのレスポンス数

アプリケーション

エージェントのパフォーマンス評価
優秀なエージェントの特定とインセンティブの提供
低パフォーマンスのエージェントを特定し、追加トレーニングを実施

フィルタ条件

Agent
Metric
時間 period

グループ化条件

日付

使用例: 得意分野と改善が必要な点の特定

ある小売企業のマネージャーは、顧客コミュニケーションにおける共感をテーマにしたセミナーを見つけ、これがサポートエージェントに役立つと考えました。全員が参加するのではなく、エージェントのパフォーマンスレポートをもとに、特に効果が期待できそうな数名を選定しました。

応答率や解決率が高いにもかかわらず、顧客からの評価が常に低いエージェントには、コミュニケーションスキル向上のためセミナーへの参加を求めました。この戦略的な判断は、企業のサポート品質に大きな効果をもたらしました。

受信スレッド

これは何ですか？

頻繁に受信するスレッドを詳細に確認します。

インサイト

受信 response 受領済み時間
送信 response ステータス
対応者
Agent 対応時刻
Agent response 時間
System response 時間
Response SLA 違反
違反時刻
受信 channel
対応するチケット、そのステータス、および担当者

アプリケーション

チャンネルのトラフィックを分析し、混雑しているチャンネルと静かなチャンネルを特定し、音量に基づいて分配します。
未回答の問い合わせを特定し、迅速に応答を送信します。
SLA違反のチケットに対して対応を行います。
繰り返し発生する課題を特定します。
頻繁に出力に到達するユーザーを参照します。

フィルター条件

チャンネル
エージェント
時間期間

グループ化条件

日付
エージェント
チャンネル
チケット

ユースケース：レポートおよび応答速度

有名なフードデリバリー企業が、しばらくの間悪い評判を受けています。顧客からは、ブランドのサポート対応の遅さに対する不満が寄せられています。スーパーバイザーは受信スレッドレポートを活用し、どのチャネルや担当者が高い応答時間やSLA違反をしているかを特定します。追加のトレーニングやリソースの最適な配分により、会社のこの課題解決をサポートしました。

再オープンされたチケット

概要

このレポートでは、すべての再オープンされたチケットを一括で確認し、なぜ同じ問題が繰り返されているのかを把握できます。

インサイト

繰り返し発生する問題
一部のみ解決済みのチケット
誤って完了扱いとなったチケット
満足していない顧客

活用例

再オープンされたチケットの件数は、サポート効率を直接示します。再オープンが多すぎる場合は、提供している解決策が期待に応えていないことを意味します。
さらなるトレーニングが必要な担当者を特定できます。
不満を持つ顧客を特定し、解約前に課題の解消に取り組めます。

絞り込み条件

チャネル
エージェント
チーム
時間 period

グループ化可能な項目

日付
エージェント
チャネル
チケット

ユースケース: 完了済みにならないチケット

活発なe-コマースヘルプデスクでは、チケットがなかなか完了済みにならないという珍しい問題に直面していました。チケットの再オープンが頻発し、業務プロセスが混乱し、パフォーマンス指標にも悪影響が出ていました。マネージャーはこの状況を改善するため、Radarの再オープンチケットレポートを活用して解決策を模索しました。

調査の結果、再オープンされたチケットの多くが返品および返金カテゴリーに属していることが判明しました。さらに詳しく調べると、再オープンの理由は、エージェントが返金が顧客に届く前にチケットを完了済みとしていたことにあることが明らかになりました。マネージャーはすぐにSOPを見直し、ヘルプデスクの秩序を回復しました。

応答時間

概要

このレポートは、それぞれのチケットの応答時間を表示します。

インサイト

各チケットの平均response時間
エージェントがチケットを解決するまでにかかった時間
異なるチャネル経由でチケット差出人に対応するまでにかかる時間の目安
チケットの現在ステータス

アプリケーション

オートメーション、オートレスポンダー、チャットボットがresponse時間に与える影響を測定します。
高い優先度のチケットやMVPによって送信済みのチケットが迅速に対応されたかを確認します。
異なるエージェントやチームのresponse時間を比較します。
カバレッジのギャップを検出し、解消します。

フィルター条件

Response 時間
初回 Response 時間
チャネル
エージェント
チーム
時間期間

グループ化できる項目

日付
エージェント
チャネル
チケット

使用ケース：危機回避

Esme は通信会社のサポートマネージャーです。突発的な基地局の内訳により一時的な接続障害が発生し、ヘルプデスクには大量の問い合わせが寄せられました。Esme は、このような状況下で迅速かつ安心感のある対応がいかに重要かを理解しています。response 時間レポートを活用して、頻度高く送信される response を監視し、SLA違反が発生した場合は自ら対応しました。彼女の迅速な判断とチームの尽力により、危機の最中でも顧客満足度スコアは影響を受けませんでした。

Resolution 時間

概要

このレポートは、各チケットの解決時間に焦点を当てています。

インサイト

各チケットの解決時間
チケットを解決したエージェント
各チャネルごとのチケット解決までにかかる時間

アプリケーション

一部のチケットの解決に時間がかかる理由を把握できます
各チケット種類ごとに解決までにかかる時間を分析できます
エージェントごとにチケットを閉じるまでの所要時間を確認できます
現実的なSLA目標の設定に役立ちます

フィルター条件

チャネル
エージェント
チーム
時間 period

グループ化可能な項目

日付
エージェント
チャネル
チケット

チケット lifecycle レポート

概要

レポートは、チケットがステータス、担当者、部署の変更に伴い実施される各更新情報を表示します。

インサイト

各チケットが経由するステータス、担当者、部署の変更
チケットがステータス、部署、または担当者のもとにある時間の金額
変更を実施したエージェント
ステータス、部署、または担当者のもとでの経過時間

アプリケーション

チケットでよく行われるステータス更新を特定し、ブループリント設計に活用する
解決を遅らせているステータスの特定
頻繁に遷移を実施しているエージェントの特定
チケットの進捗が直線的かどうかの確認
未使用のステータスを特定し、削除する

絞り込み条件

ステータス、エージェント、チーム、部署を選択済み申請の種類に基づき絞り込む
更新された差出人
更新先

使用例: ボトルネックの診断

Carlはロジスティクス単位のスーパーバイザーです。彼はヘルプデスクの多くのチケットが長期間未解決のままであることに気付きます。ライフサイクルレポートを利用して調査した結果、これらのチケットが頻繁に異なるチームや部署間で移動され続けていることが原因であると判明しました。この知見をもとに、すべての割り当てルールを見直し、厳格なブループリントを導入しました。その結果、会社の解決時間と顧客満足度が向上しました。

SLAチケット

概要

このレポートはSLA違反にフォーカスしています。どのSLAが誰によって、いつ違反されたかを把握できます。

インサイト

SLAを違反したチケット
違反されたSLA
違反の種類
違反が発生したチャネル
SLAを違反したエージェント
違反時のチケット担当者

アプリケーション

SLAの遵守が現実的かどうかを認証する
SLA遵守を向上させるため、自動応答やチャットボット、オートメーションなどのテクノロジーの必要性を分析する
違反時の対応策を実施する

使用ケース: エスカレーションを即時対応

あるソフトウェア企業の顧客サポートマネージャーは、SLA違反のみを担当するシニアサポートエージェントに対し、海外法人への出張を提案しました。エージェントはこの機会に興奮しているものの、自身の毎日のタスクを他の誰かに引き継ぐことが不安で、移動に消極的でした。そこでマネージャーは、RadarのSLAレポートを紹介しました。出力をテストした後、エージェントは出張中でもSLA違反を監視し、必要な操作を行えると自信を持つようになりました。

チケットステージ

概要

ヘルプデスクにおけるチケットステータス変更のデータ頻度。

インサイト

チケットが特定のステータスにとどまっている時間
ステータス変更時の担当者

アプリケーション

チケットが停滞しているステータスを見つけましょう。こうしたボトルネックを解消することで、解決までのスピードを向上させることができます。
最も多くステータスを更新しているエージェントを特定します。これにより、チケットを計画的に解決していることが分かります。
チケットが最も頻繁に経験するステータス変更。こうした知見は、設計図を作成する際に役立ちます。

使用例: 解決遅延の改善

SaaSマネージャーが、チームがシンプルな課題でさえ解決に時間がかかる理由を把握できずに悩んでいます。彼はチケットステージレポートを確認し、どのステータスでチケットが進まなくなっているかを調べます。レポートから、チケットが「承認待ち」状態で過剰に時間を費やしていることが明らかになりました。マネージャーはすぐに承認プロセスの初期ステップをすべて自動化し、サポート効率と解決速度の向上を実現しました。