1. ダッシュボードの概要

分析のダッシュボードでは、各アプリケーションの指標をチケットの種類、件数、チームのパフォーマンス別に確認できます。受信するチケットが増えるにつれて、これらの指標は、対応、FAQ記事、個々のエージェントの有効性を追跡するのに役立ちます。分析セクションの概要ページを確認する際は、上位3つのセクション（現在未解決のチケット、タグレポート、 ユーザーエンゲージメント）に注目してください。

2. エージェントのパフォーマンスの評価

エージェントのパフォーマンスに関する豊富な情報は、チームタブで 3つの分野（トレンド、エージェント別の概要、そしてグループ別の概要）に整理されて表示されます。「トレンド」では上部のドロップダウンから、チームメンバー、アプリ、プラットフォーム、言語、日付などのさまざまな指標を確認できます。本のアイコンをクリックすると、分析の用語集に移動し、Helpshiftの分析の用語を確認できます。クラウドアイコンをクリックすると、その日に利用可能なすべての指標を自動的にダウンロードできます。

「エージェント別の概要」のタブでは、全エージェントのリストと、エージェントスコア、チケットの割り当て、チケットの解決、アンケートの平均評価などが表示されます。矢印をクリックしてリストを下に移動すると、追加の指標を確認できます。エージェントのパフォーマンスを評価するために、下記の指標を使用できます。

• エージェントスコア:エンドユーザーが「承認」または「終了」した解決策の数に基づいて、1～10の段階で評価されます。スコアが高いほど、エージェントの応答に満足したユーザーが多いことを意味します。
• アンケートの平均評価:エージェントのCSATの応答の平均値。エージェントはCSATの応答を可能な限り高めに目標を設定する必要があります。
• 保留時間:チケットがエージェントに割り当てられてからエージェントが返信するまでの平均時間。新規チケットの自動化は除きます。
• 最初の応答までの時間:エージェントがチケットに初めて応答するまでの時間。最高のサポート体験を提供するためには、この時間を可能な限り短く抑える必要があります。
• 解決までの平均時間:チケット解決にかかる時間。目標は、解決時間を短くし、平均CSATスコアを高く、または解決件数を多くすることです。
• FCR（一次解決率）: 1回のアウトバウンドインタラクションで解決されたケースの割合。これはエージェントの受諾率と照らし合わせて評価する必要があります。
• 受諾率: FCRの割合が高くても、受諾率が低い場合は理想的ではありません。
• アウトバウンドインタラクション:特定のエージェントからの送受信メッセージ数。この数が少ない場合、エージェントは少ないやり取りで効果的にチケットを解決できていることを意味します。

アプリ、プラットフォーム、言語を並べ替えることでこの情報をさらに絞り込むことができます。

最後のタブ「グループ別の概要」では、作成したすべてのエージェントグループについて同じ指標を確認できます。もしエージェントグループを使用していない場合は、「エージェントグループを作成するにはどうすればよいですか?」をご確認いただき、この機能を使い始めてください。

グループは、VIPユーザーや高額課金のユーザー、緊急の技術的エラー、その他の種類のチケットを優先して、より迅速なサポートを提供するのに最適な方法です。優先度の高いグループを追跡する際に使用すべき指標は下記のとおりです：

• CSATスコア: VIPグループは高いCSATスコアを保つ必要があります。
• 最初の応答までの時間: VIPユーザーに可能な限り最高の体験を提供するため、初回応答までの時間は他のグループよりも短くする必要があります。
• 保留時間:初回応答までの時間と同様に、VIPグループの保留時間は他のグループよりも短くする必要があります。

3. FAQの効果測定

FAQの有効性に関する情報は、分析ダッシュボード「FAQ」のタブからご確認いただけます。ここで表示される利用可能なデータは「トレンド」、「FAQ別の概要」、そして「言語別の概要」の3つのカテゴリーに分類されています。各3つのタブそれぞれで、ページ上部のドロップダウンからアプリ、FAQ記事、プラットフォーム、日付範囲を選択し、そのFAQまたは言語のデータが表示されます。選択した条件に該当するデータが存在しない場合は、「選択したフィルターに該当するFAQデータがありません」というメッセージが表示されます。 FAQを挿入機能の使用はすべて（誤って送信したものや未送信のものも含め）FAQ指標にカウントされます。送信済みか未送信かに基づいて絞り込みされることはありません。

FAQの効果は下記の方法で測定できます：

• トップタグ（メインページから）とこれらのタグに関連付けられたFAQコンテンツを比較します。これらはユーザーから最も多く寄せられている問い合わせチケットになるため、セルフサービスやFAQを通じてチケットの発生を抑制できる可能性が最も高い部分です。
• FAQ記事とFAQセクションのデータを確認します。これらは最も多く寄せられているチケットのトピックになるため、単体のFAQではなく、特定の記事を中心としてFAQセクション全体を作成する価値があるかどうかを検討してください。

FAQを改善するには「FAQセクションと記事を作成するにはどうすればよいですか?」と「FAQ記事には何を含めるべきですか?」をご覧ください。

4. アプリ間のデータの比較

アプリケーション間でデータを比較することは、標準値（すべてのアプリケーションで一貫した指標）と異常値（いずれかのアプリケーションでのみ発生する指標）を特定するのに役立ちます。
異常値は、単体のアプリケーション内で提供されるサポート体験が非常に優れているか、または劣っていることが原因である可能性があります。この比較結果を調査することで、単体または複数のアプリケーションを改善し、すべてのアプリケーションで一貫性がある肯定的なサポート体験を提供できる機会が得られる可能性があります。

チケット、エージェント、グループまたはFAQのアプリデータを比較するには、各タブの「トレンド」ページに移動します。そこから、ページ上部にあるドロップダウン（デフォルトで「すべてのアプリ」になっている）をクリックし、特定のアプリを選択します。データを比較したいアプリが表示されたら、右上のクラウドのアイコンをクリックしてデータをエクスポートします。

複数のアプリケーションで同じデータの設定をダウンロードするには、これらの手順を繰り返します。スプレッドシートのソフトウェアを使用して、不要な列を削除し、複数のファイルを1つのスプレッドシートに結合します。このデータを確認する際は、下記の点に注意してください：

• 最もパフォーマンスが高いアプリケーション：成功に貢献する指標と、それらの指標が低下や増加する要因を特定します。最もパフォーマンスが高いアプリには充実したFAQが用意されていますか？チーム構成は異なりますか？チケットへの回答はより迅速かつ効果的になりましたか？これらの情報を活用して、他のアプリケーションを改善しましょう。
• 最もパフォーマンスが低いアプリケーション：最もパフォーマンスが高いアプリケーションと同様に、最もパフォーマンスが低いアプリケーションで、指標が悪化している要因を特定します。
  FAQを追加する必要がありますか？特定のユーザーやチケットの種類を優先すべきでしょうか？そのアプリケーションのサポートを提供するチームを再編成すべきでしょうか？
• 異常値：良い、悪い、あるいはどちらでもないに関わらず、アプリケーション間で指標に差異が生じる要因を考察してください。
  お使いのアプリケーションのいずれかで、解決が困難なタイプのチケットが発生することはよくありますか？特定のタイプのチケットにより多くのサポートリソースを割り当てる必要がありますか？特定のタイプのチケットを防ぐために、積極的にサポートを提供できますか？

追加機能の設定やHelpshiftの最善の方法の詳細については、ナレッジベースをご覧ください。