Die Hauptursachen für einen Anstieg von Support-Tickets finden

Übersicht

Computer kann Support-Ticket-Daten aus Tools wie Snowflake und Databricks analysieren, das Ticketvolumen über verschiedene Zeiträume hinweg vergleichen und die Produktbereiche, Kundensegmente und Problemkategorien identifizieren, die einen Anstieg verursachen. Das System übernimmt die Datenaufbereitung – wie das Verknüpfen von Ticket-Tabellen mit Kundeneigenschaften, das Gruppieren von Problemen nach geschäftsspezifischen Kategorien und das Vergleichen von Trends über Quartale hinweg –, sodass Support- und Produktteams einen Bericht erhalten, auf dessen Basis sie sofort handeln können, anstatt eine Anfrage bei der Analyseabteilung einzureichen.

Wichtigste Ergebnisse

Computer hat einen Bericht zu den Treibern von Support-Tickets erstellt, der die größten Verursacher des Ticketanstiegs im Quartalsvergleich nach Produktbereichen und Kundensegmenten identifiziert.

Der Abschnitt „Zusammenfassung“ bietet ein Dashboard mit KPI-Karten für die Gesamtzahl der Tickets, die Veränderung im Quartalsvergleich, die wichtigsten Produktbereiche, betroffene Kundensegmente und Follow-ups mit der höchsten Priorität, damit Sie schnell verstehen, woher der Anstieg kommt.

Der Abschnitt „Treiber-Aufschlüsselung“ enthält die vollständige Tabelle der Problemtreiber, sortiert nach ihrem Beitrag zum Anstieg, einschließlich Produktbereich, Kundensegment, Tickets im aktuellen Quartal, Tickets im Vorquartal, absolute Veränderung, prozentuale Veränderung, Anteil am Gesamtanstieg, Vertrauenshinweis und vorgeschlagenem Verantwortlichen.

Der Abschnitt „Trend“ zeigt das wöchentliche Ticketvolumen nach wichtigstem Produktbereich und Kundensegment. Dies ist nützlich, um zu erkennen, ob es sich bei der Veränderung um einen kontinuierlichen Anstieg, einen einwöchigen Spike oder ein Muster im Zusammenhang mit einem Launch oder Vorfall handelt.

Computer hat zudem ein vierteiliges Aktionsrahmenwerk angewendet: Jetzt untersuchen (hohes Volumen mit starken Anstiegen in letzter Zeit), Genau überwachen (wachsende Probleme, die noch nicht zu den größten Treibern gehören), Daten bereinigen (Kategorien mit fehlenden oder inkonsistenten Bezeichnungen) und Priorität senken (geringfügige Änderungen, die unregelmäßig oder isoliert wirken).

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Tipps

• Geben Sie die für Sie relevanten Ticket-Definitionen an: Die Standardanalyse kann alle Support-Tickets umfassen, Sie können sie jedoch einschränken, indem Sie sagen: „Interne Test-Tickets, von Bots generierte Tickets und als Abrechnung getaggte Tickets ausschließen.“
• Fügen Sie nachgelagerten Kontext hinzu: Fügen Sie Anweisungen hinzu wie „Erstelle daraus eine für VPs geeignete Zusammenfassung für das wöchentliche Produkt-Review“ oder „Entwirf Follow-up-Fragen für die Product Owner der drei wichtigsten Treiber.“

Integrieren Sie zusätzliche Filter: Fügen Sie Einschränkungen hinzu wie „Nur Unternehmenskunden einbeziehen“, „Bezahlte Konten mit Testkonten vergleichen“ oder „Auf Tickets konzentrieren, die nach dem letzten Release geöffnet wurden.“