ഒരു സപ്പോർട്ട്-ടിക്കറ്റ് കുതിച്ചുചാട്ടത്തിന് പിന്നിലെ പ്രധാന ഡ്രൈവർമാരെ കണ്ടെത്തുക

अवलोकन

Computer-നു Snowflake, Databricks തുടങ്ങിയ ടൂളുകളിൽ നിന്നുള്ള സപ്പോർട്ട്-ടിക്കറ്റ് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനും, കാലയളവുകളിലുടനീളമുള്ള ടിക്കറ്റ് വോളിയം താരതമ്യം ചെയ്യാനും, വർദ്ധനവിന് കാരണമാകുന്ന ഉൽപ്പന്ന മേഖലകൾ, ഉപഭോക്തൃ വിഭാഗങ്ങൾ, പ്രശ്ന വിഭാഗങ്ങൾ എന്നിവ കണ്ടെത്താനും കഴിയും. സപ്പോർട്ട്, പ്രൊഡക്റ്റ് ടീമുകൾക്ക് അനലിറ്റിക്സിൽ ഒരു അഭ്യർത്ഥന ഫയൽ ചെയ്യുന്നതിന് പകരം ഉടൻ തന്നെ നടപടിയെടുക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു റിപ്പോർട്ട് ലഭിക്കുന്നതിന്, ടിക്കറ്റ് ടേബിളുകൾ കസ്റ്റമർ ആട്രിビューട്ടുകളുമായി ജോയിൻ ചെയ്യുക, ബിസിനസ്സ് നിർവചിച്ച വിഭാഗങ്ങൾ അനുസരിച്ച് പ്രശ്നങ്ങൾ ഗ്രൂപ്പ് ചെയ്യുക, പാദങ്ങളിലുടനീളമുള്ള ട്രെൻഡുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യുക തുടങ്ങിയ ഡാറ്റ റാങ്ഗ്ലിംഗ് ഇത് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.

പ്രധാന ഔട്ട്പുട്ട്

ഉൽപ്പന്ന മേഖലകളിലും ഉപഭോക്തൃ വിഭാഗങ്ങളിലുടനീളമുള്ള പാദത്തിൽ നിന്നുള്ള പാദത്തിലേക്കുള്ള ടിക്കറ്റ് വർദ്ധനവിന് ഏറ്റവും വലിയ കാരണക്കാരെ തിരിച്ചറിഞ്ഞ ഒരു സപ്പോർട്ട്-ടിക്കറ്റ് ഡ്രൈവർ റിപ്പോർട്ട് Computer തയ്യാറാക്കി.

വർദ്ധനവ് എവിടുന്നാണ് വരുന്നതെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് പെട്ടെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന്, മൊത്തം ടിക്കറ്റുകൾ, പാദത്തിൽ നിന്നുള്ള പാദത്തിലേക്കുള്ള മാറ്റം, മികച്ച ഉൽപ്പന്ന മേഖലകൾ, ബാധിക്കപ്പെട്ട ഉപഭോക്തൃ വിഭാഗങ്ങൾ, ഉയർന്ന മുൻഗണനയുള്ള ഫോളോ-അപ്പുകൾ എന്നിവയ്ക്കായുള്ള കെപിഐ കാർഡുകളുള്ള ഒരു ഡാഷ്ബോർഡ് സംഗ്രഹം വിഭാഗം നൽകുന്നു.

ഡ്രൈവർ ബ്രേക്ക്ഡൗൺ വിഭാഗം എന്നത് വർദ്ധനവിനായുള്ള സംഭാവനയുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ അടുക്കിയ ഇഷ്യൂ ഡ്രൈവർമാരുടെ മുഴുവൻ ടേബിളാണ്. ഇതിൽ ഉൽപ്പന്ന മേഖല, ഉപഭോക്തൃ വിഭാഗം, നിലവിലെ പാദത്തിലെ ടിക്കറ്റുകൾ, മുൻ പാദത്തിലെ ടിക്കറ്റുകൾ, കേവല മാറ്റം, ശതമാന മാറ്റം, മൊത്തം വർദ്ധനവിന്റെ പങ്ക്, ആത്മവിശ്വാസ കുറിപ്പ്, നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ട ഉടമ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.

മാറ്റം സ്ഥിരമായ വർദ്ധനവാണോ, ഒരാഴ്ച നീണ്ടുനിൽക്കുന്ന കുതിച്ചുചാട്ടമാണോ, അതോ ഒരു ലോഞ്ചുമായോ സംഭവവുമായോ ബന്ധപ്പെട്ട പാറ്റേണാണോ എന്ന് കാണാൻ ഉപയോഗപ്രദമാകുന്ന മികച്ച ഉൽപ്പന്ന മേഖലയും ഉപഭോക്തൃ വിഭാഗവും അനുസരിച്ചുള്ള പ്രതിവാര ടിക്കറ്റ് വോളിയം ട്രെൻഡ് വിഭാഗം കാണിക്കുന്നു.

Computer നാല് ഭാഗങ്ങളുള്ള ഒരു പ്രവർത്തന ചട്ടക്കൂടും ബാധകമാക്കി: ഇപ്പോൾ അന്വേഷിക്കുക (വലിയ സമീപകാല വർദ്ധനവുകളുള്ള ഉയർന്ന വോളിയമുള്ള പ്രശ്നങ്ങൾ), സൂക്ഷ്മമായി നിരീക്ഷിക്കുക (ഇതുവരെ ഏറ്റവും വലിയ ഡ്രൈവർമാരായിട്ടില്ലാത്ത വളരുന്ന പ്രശ്നങ്ങൾ), ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കുക (누락된 അല്ലെങ്കിൽ പൊരുത്തമില്ലാത്ത ലേബലുകളുള്ള വിഭാഗങ്ങൾ), മുൻഗണന ഒഴിവാക്കുക (ശബ്ദായമാനമോ ഒറ്റപ്പെട്ടതോ ആയി തോന്നുന്ന കുറഞ്ഞ വോളിയം മാറ്റങ്ങൾ).

വലുതാക്കുക

വലുതാക്കുക

നുറുങ്ങുകൾ

• നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കുന്ന ടിക്കറ്റ് നിർവചനങ്ങൾ വ്യക്തമാക്കുക: ഡിഫോൾട്ട് വിശകലനത്തിൽ എല്ലാ സപ്പോർട്ട് ടിക്കറ്റുകളും ഉൾപ്പെടാം, എന്നാൽ “ആന്തരിക ടെസ്റ്റ് ടിക്കറ്റുകൾ, ബോട്ട് സൃഷ്‌ടിച്ച ടിക്കറ്റുകൾ, ബില്ലിംഗ് എന്ന് ടാഗ് ചെയ്‌ത ടിക്കറ്റുകൾ എന്നിവ ഒഴിവാക്കുക” എന്ന് പറഞ്ഞുകൊണ്ട് നിങ്ങൾക്ക് ഇത് ചുരുக்க හැവുന്നതാണ്.
• ഡൗൺസ്ട്രീം സന്ദർഭം ചേർക്കുക: “പ്രതിവാര ഉൽപ്പന്ന അവലോകനത്തിനായി ഇത് ഒരു VP-റെഡി സംഗ്രഹമാക്കി മാറ്റുക” അല്ലെങ്കിൽ “ആദ്യത്തെ മൂന്ന് ഡ്രൈവർമാരുടെ ഉൽപ്പന്ന ഉടമകൾക്കായി ഫോളോ-അപ്പ് ചോദ്യങ്ങൾ തയ്യാറാക്കുക” എന്ന് ഫോളോ അപ്പ് ചെയ്യുക.

അധിക ഫിൽട്ടറുകൾ ലെയർ ചെയ്യുക: “എന്റർപ്രൈസ് ഉപഭോക്താക്കളെ മാത്രം ഉൾപ്പെടുത്തുക,” “പെയ്ഡ്, ട്രയൽ അക്കൗണ്ടുകൾ താരതമ്യം ചെയ്യുക,” അല്ലെങ്കിൽ “ഏറ്റവും പുതിയ റിലீസിന് ശേഷം തുറന്ന ടിക്കറ്റുകളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക” തുടങ്ങിയ നിയന്ത്രണങ്ങൾ ചേർക്കുക.