Encuentra los principales factores detrás de un aumento repentino de tickets de soporte

Resumen

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

Resultado clave

Computer generó un informe de factores impulsores de tickets de soporte que identificó a los mayores contribuyentes al aumento de tickets trimestre a trimestre en todas las áreas de productos y segmentos de clientes.

La sección de Resumen ofrece un panel con tarjetas de KPI para el total de tickets, el cambio trimestre a trimestre, las principales áreas de productos, 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 de Desglose de factores impulsores es la tabla completa de factores impulsores de problemas ordenada por contribución al aumento, con el área de productos, el segmento de clientes, los tickets del trimestre actual, los tickets del trimestre anterior, el cambio absoluto, el cambio porcentual, la cuota del aumento total, la nota de confianza y el propietario sugerido.

La sección de Tendencia muestra el volumen semanal de tickets por área de productos principal y segmento de clientes, lo cual resulta 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 mayores impulsores), 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”.
• Añade contexto posterior: Continúa con “convierte esto en un resumen listo para el vicepresidente para la revisión semanal del producto” o “redacta preguntas de seguimiento para los propietarios de productos de los tres principales impulsores”.

Incorpora filtros adicionales: Añade restricciones como “incluir solo clientes empresariales”, “comparar cuentas de pago frente a cuentas de prueba” o “centrarse en los tickets abiertos después de la última versión”.