Encuentra los principales impulsores detrás de un aumento de tickets de soporte

Resumen

Computer puede analizar datos de tickets de soporte de herramientas como Snowflake y Databricks, comparar el volumen de tickets entre períodos de tiempo e identificar las áreas de producto, los segmentos de clientes y las categorías de problemas que provocan un aumento repentino. Se encarga de la preparación de datos, como unir tablas de tickets con atributos de clientes, agrupar problemas por categorías definidas por el negocio y comparar tendencias entre trimestres para que los equipos de soporte y de producto obtengan un informe que puedan utilizar de inmediato en lugar de presentar una solicitud al equipo de análisis.

Resultado clave

Computer produjo un informe de impulsores de tickets de soporte que identificó los mayores contribuyentes al aumento de tickets trimestre tras trimestre en todas las áreas de producto y segmentos de clientes.

La sección Resumen ofrece un panel con tarjetas de KPI para el total de tickets, el cambio trimestre tras trimestre, las principales áreas de producto, los segmentos de clientes afectados y las acciones de seguimiento de mayor prioridad para que puedas comprender rápidamente de dónde proviene el aumento repentino.

La sección Desglose de impulsores es la tabla completa de impulsores de problemas ordenados por su contribución al aumento, con el área de producto, el segmento de clientes, los tickets del trimestre actual, los tickets del trimestre anterior, el cambio absoluto, el cambio porcentual, la proporción del aumento total, la nota de confianza y el propietario sugerido.

La sección Tendencia muestra el volumen semanal de tickets por área de producto principal y segmento de clientes, lo cual es útil para ver si el cambio fue un aumento constante, un pico de una semana o un patrón vinculado a un lanzamiento o incidente.

Computer también aplicó un marco de acción de cuatro partes: investigar ahora (problemas de alto volumen con grandes aumentos recientes), monitorear de cerca (problemas en crecimiento que aún no son los impulsores más grandes), limpiar datos (categorías con etiquetas faltantes o inconsistentes) y despriorizar (cambios de bajo volumen que parecen ruidosos o aislados).

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Consejos

• Especifica las definiciones de tickets que te interesan: el análisis predeterminado puede incluir todos los tickets de soporte, pero puedes acotarlo diciendo “excluir tickets de prueba internos, tickets generados por bots y tickets etiquetados como facturación”.
• Agrega contexto posterior: continúa con “convierte esto en un resumen listo para un vicepresidente para la revisión semanal de producto” o “redacta preguntas de seguimiento para los responsables de producto de los tres principales impulsores”.

Añade filtros adicionales: agrega restricciones como “incluir solo clientes empresariales”, “comparar cuentas pagadas frente a cuentas de prueba” o “centrarse en los tickets abiertos después del último lanzamiento”.