Zendesk Exploreで最初から用意されているダッシュボードについてまとめてみる（Guide 編）

こんにちは、ゲームソリューション部でZendeskのエンジニアを担当している入井です。本記事はクラスメソッドZendesk Advent Calendar 2023の8日目の記事です。

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クラスメソッド Zendeskのカレンダー | Advent Calendar 2023 - Qiita

Zendesk Exploreには、最初から用意されているデータ分析用ダッシュボードがいくつかあります。これらは既定のダッシュボードと呼ばれており、何も設定作業をすることなく自動的にZendesk環境についてのデータ分析が実行され、その結果をダッシュボードから閲覧することが可能です。独自のダッシュボードを作成する機能はSuite Professionalから利用できますが、既定のダッシュボードであればSuite Growth, Suite Teamプランでも利用可能です（読み取り専用）

既定のダッシュボードは以下の種類が用意されています。それぞれ、Zendeskの主要機能別にデータ分析が行われています。

• Zendesk Support
  • Zendesk Exploreで最初から用意されているダッシュボードについてまとめてみる（Support 編） | DevelopersIO
• Zendesk Talk
• Zendesk Guide
• Zendesk Chat
• Zendesk Answer Bot
• Zendesk Sell

今回は、Zendesk Guideダッシュボードでどのような分析結果が閲覧できるかをご紹介します。

Zendesk Guideダッシュボードについて

このダッシュボードでは、Zendesk Guideで構築したFAQサイトやコミュニティフォーラムについて、ユーザーによる閲覧や検索の状況、ナレッジキャプチャによるSupportチケットとの連携状況などを数値指標やグラフを見ることができます。

ダッシュボードは、分析の種類により以下の5つのタブに分かれており、タブをクリックして遷移することでそれぞれの分析結果を閲覧可能です。

• Knowledge Baseタブ
• Searchタブ
• Knowledge Captureタブ
• Team Publishingタブ
• Communityタブ

各タブでは、フィルタ設定を操作することができます。これにより、以下のような観点で分析結果をフィルタリング可能です。

• どの期間に作成されたFAQ記事か
• どのブランドに所属するFAQ記事か
• どの言語のFAQ記事か
• 記事を閲覧などしたユーザーのロールの種類
• FAQ記事の所属するカテゴリ

次の項目以降で、それぞれのタブの詳細について紹介していきます。ダッシュボードの要素として、グラフの他に数値によって分析結果が分かるヘッドラインメトリックがあります。

Knowledge Baseタブ

このタブでは、FAQサイト記事の閲覧状況についてのレポートによる分析が可能です。

以下のフィルタリングが利用可能です。

• ブランド
• チャネル
• 閲覧者のロール
• 記事の言語
• 記事のセクション
• 記事のカテゴリ

ヘッドラインメトリック

• Views
  • 記事全体のページ閲覧数の合計です。選択した期間内に1人のユーザーが記事を何回閲覧したかにかかわらず、すべての記事の閲覧数が記録されます。
  • 選択した期間内にFAQがどれだけ活用されているかを把握できます。
• Articles viewed
  • 閲覧された記事の合計件数です。記事の翻訳版は別記事としてカウントされます。
  • 複数回閲覧された場合でも、記事ごとに1回としてカウントされます。
• Views per article
  • 表示された各記事の平均ページ閲覧数を示します。1記事あたり何回閲覧されたかの平均値であり、計算式は、Views / Articles viewdです。
  • 何度も閲覧されている属性はどれかなどを比較できます。
• Article comments
  • 2023年2月25日以降に記事に付けられたコメントの総数です。
  • コメントのカテゴリ別の傾向を把握できます。
• Article subscriptions
  • 2023年2月25日以降に記事に対して行われたフォロー登録の総数です。
  • ユーザーが最も関心を持っている属性やカテゴリなどを特定できます。
  • フォロー数の多い記事を重点的に更新することで、ユーザーにとって価値のある情報を提供することができます。

グラフ

• Views by channel
  • ヘルプセンターやモバイルSDK、エージェントワークスペースなど、各チャネルから受信したページビューを表示します。
  • どのチャネルが最も多くの閲覧者に興味を持たれているかを把握できます。
• Views by user role
  • 各ユーザーロールからのページビューの割合をパーセントで表示します（エンドユーザー、スタッフ、匿名など）。
  • どのユーザーグループが最も関心を持っているかを把握できます。
• Views, comments and subscriptions by date
  • 指定した期間について、毎日の記事の閲覧数、コメント数、受信登録数を表示します。レポート上部の「記事のタイトル」フィールドでフィルターすることも可能です。
  • 記事への関心が時系列でどのように変化しているかを把握できます。コンテンツの更新や新しい記事の公開を適切なタイミングで行う助けとなります。
• Article upvotes and downvotes over time
  • 2023年2月25日以降の指定した期間について、毎日の賛成票数と反対票数を表示します。「記事のタイトル」フィールドでフィルターできます。
  • 記事へのユーザーの反応が時系列でどのように変化しているかを把握できます。
• Article engagement by selected attribute
  • 以下の単位で記事の詳細なデータを確認できます。
    • 記事
    • セクション
    • 言語
    • カテゴリ
    • 作成者
  • 確認できるデータは以下の通りです。
    • ブランド
    • 閲覧数
    • 総投票数
    • コメント数
    • 受信登録数
    • 賛成票数
  • 一部のデータを基準に、ランキング形式で上位下位を把握可能です。
  • 様々な指標をもとにユーザーからの反応を細かく分析することが可能です。例えば、カテゴリ別に見れることでどのようなカテゴリの需要が高いかを把握できますし、言語別に見ることで利用されやすい言語は何かなど、多くのフィードバックを得ることができます。

Searchタブ

このタブでは、ユーザーがFAQサイトでどのように検索機能を利用しているかを分析することができます。

以下のフィルタリングが利用可能です。

• ブランド
• チャネル
• ユーザーロール
• ユーザーロケール

ヘッドラインメトリック

• Total searches
  • ユーザーがFAQ内で実行した検索の合計件数。
  • ユーザーが検索機能を利用している規模を把握できます。
• Searches with no results
  • ユーザーの検索に対して結果が返されなかった件数の合計。
  • ユーザーが求める情報がFAQに存在しない可能性があることを把握できます。
• Avg click-through rate
  • 検索結果がクリックされた割合。
  • 計算式は、「クリックされた検索結果の数 / 検索数」 。
  • 低い場合、検索によって得られる結果がユーザーの需要に合っていない可能性があります。
• Tickets created
  • FAQサイトのフォーム経由で作成されたチケットの総数。
  • チケットが作成される=FAQの記事で疑問を解決できなかったということであるため、これが多い場合はユーザーの需要に応える記事が無いか、記事にたどり着けない状況の可能性があります。

グラフ

• Searches by results and clicks (last 7 days)
  • ユーザーによって実行された検索の総件数について、以下の内訳を円グラフで表示します。
    • 結果がクリックされた検索
    • 結果が無かった検索
    • 結果がクリックされなかった検索
  • これにより、ユーザーの検索に有効な結果をどの程度返せているかを視覚的に分析できます。
• Searches by user role
  • ユーザーによって実行された検索の総件数について、ユーザーロールの内訳を円グラフで表示します。
  • 例えば、以下のような分類が可視化できます。
    • 匿名ユーザー
    • 認証エンドユーザー
    • エージェント
  • これにより、FAQの検索の活用具合をロール毎に把握できます。例えば、エージェントに比べてエンドユーザーが検索をあまり使用していない場合、検索の使い方が正しく伝わっていない可能性があります。
• Searches with no results (top 5)
  • 検索結果が返されなかった検索文字列のうち、上位5件を横棒グラフで表示します。
  • ユーザーに需要があるのにFAQサイトに存在しない情報を把握できます。
• Search effectiveness
  • ユーザーによって実行された検索の総件数について、以下の内訳を縦棒グラフで表示します。
    • 結果が返された検索
    • 結果が無かった検索
  • 縦棒グラフの上部に、結果についてのクリック率を折れ線グラフで表示します。
  • 実行された検索の総数の内訳を、結果が返された検索と結果の返されなかった検索に分けて縦棒グラフで表示します。縦棒の上部には、同時期の平均クリックスルー率を示す折れ線グラフが表示されます。
  • ユーザーの需要に応える記事を検索で表示できているかとともに、それが実際にユーザーがクリックしてくれる記事になっているかを把握できます。
• Ticket to search ratio
  • FAQサイト経由でのチケットの作成数を時系列で縦棒グラフで表示します。
  • 縦棒グラフと同時に、同時期の検索数に対するチケット作成数の割合を折れ線グラフで表示します。
  • これにより、検索がサポートチケットの作成にどの程度影響しているかを把握できます。例えば、検索数とチケット作成数に相関関係があったら、ヘルプセンターの記事を充実することで問い合わせ数を減らせる可能性があります。
• Search queries overview (last 30 days)
  • 過去30日間でユーザーが検索した文字列をテーブル形式で表示します。
  • 各検索文字列について、以下の数値を表示します。
    • 検索実行数
    • 平均で何件の結果が返されたか
    • 平均クリックスルー率
    • その文字列を検索したタイミングでFAQサイト経由で作成されたチケット数
  • 検索文字列別にユーザーの需要にFAQサイトの記事が対応できているかを確認できます。
• Search queries and top clicked articles
  • クリックされた回数が最も多かった記事をテーブル形式で表示します。
  • 各記事について、以下の数値を表示します。
    • 記事を見つけるために検索した文字列
    • 記事がクリックされた回数

Knowledge Captureタブ

このタブでは、チケットからリンクされた記事やナレッジキャプチャー機能の活用状況等を分析することができます。

以下のフィルタリングが利用可能です。

• ブランド
• ユーザーロケール
• エージェント名
• チケットフォーム
• チケットの所属するグループ

ヘッドラインメトリック

• Agent engagement
  • チケットの総数に対し、FAQサイトの記事やナレッジキャプチャーアプリを活用したチケットの割合。
  • 割合が高い場合、エージェントがFAQサイトの情報を効果的に活用してチケット対応を行っていることを意味します。
• Linked articles per ticket
  • ナレッジキャプチャーアプリにリンクされた記事の1チケットあたりの数。
• Linked articles
  • ナレッジキャプチャーアプリを使用してリンクされた記事の総数。
  • 多いほど、FAQサイトの広い範囲がサポートから活用されていることを意味します。
• Flagged articles
  • 既存のチケット内でナレッジキャプチャーアプリを使用して更新フラグ（改善依頼）を付けられた記事の数。
  • この数値が高い場合、FAQサイトの記事の更新や改善が求められていることを示しています。
• Created articles
  • ナレッジキャプチャーアプリを使用して作成された記事の数。
  • この数値が高いほど、エージェントが積極的にFAQサイトの充実に努めていることがわかります。

グラフ

• Knowledge Capture activity by date
  • 選択した日付範囲内で、以下の数値が時系列で折れ線グラフで表示されます。
    • ナレッジキャプチャーアプリを使用したリンク付き記事
    • 作成された記事
  • 同時に更新フラグが付いた記事の数も縦棒グラフで表示されます。
  • ナレッジキャプチャーアプリの使用状況が時系列でどのように変化しているかを把握することができます。
• Linked articles by selected attribute (top 10)
  • ナレッジキャプチャーアプリを使用してリンクされた記事の件数が表示されます。
  • 以下のフィルタリングが活用できます。
    • ナレッジキャプチャーブランド
    • ナレッジキャプチャー言語
  • どのようなブランド、言語からナレッジキャプチャーがよく利用されているかを把握できます。
• Created and flagged articles by selected attribute (top 10)
  • ナレッジキャプチャーアプリを使用して作成されたり、更新フラグが付けられた記事の件数が横棒グラフで表示されます。
  • 以下のフィルタリングが活用できます。
    • ナレッジキャプチャーブランド
    • ナレッジキャプチャー言語
  • 記事の作成やフィードバックがどのような言語やブランドからよく利用されているかを把握できます。
• Agent engagement rate by month (12 months)
  • 過去12か月間の以下の要素が時系列で表示されます。
    • ナレッジキャプチャーアプリを使用したエージェントの割合を表す縦棒グラフ
    • ナレッジキャプチャーアプリを使用したチケットの数を表す折れ線グラフ
• Knowledge Capture activity by agent
  • エージェント毎にナレッジキャプチャーアプリを使用して以下を行った記事の数を表示するテーブル。
    • リンク付け
    • 更新フラグ付け
    • 記事の作成
  • これにより、個々のエージェントがどの程度アプリを活用しているかを把握できます。
• Knowledge Capture activity by article
  • 記事毎にナレッジキャプチャーアプリを使用して以下を行われた数を表示するテーブル。
    • リンクされた
    • 更新フラグが設定された
  • これにより、どの記事がよく使用され、またどの記事が更新が必要とされているかを把握できます。

Team Publishingタブ

このタブでは、記事の作成、公開、編集状況などを把握できます。Knowledge Baseタブが記事の閲覧状況を分析できたのに対し、こちらはエージェントがFAQサイト作成にどの程度積極的に動いているかを分析できます。

以下のフィルタリングが利用可能です。

• ブランド
• 記事の言語
• エージェント名

ヘッドラインメトリック

• Articles created
  • 期間内に新規に作成された記事の件数が表示されます。
  • 未公開状態も含みます。
• Articles edited
  • 期間内に編集された記事の件数が表示されます。
• Articles published
  • 期間内にFAQサイトへ公開された記事の件数が表示されます。
• Articles submitted for review
  • レビューを依頼を出した記事の件数が表示されます。
• Articles approved
  • レビュー後、公開の承認を受けた記事の件数が表示されます。
• Articles assigned
  • メンバーに割り当てられた記事の件数が表示されます。
• Articles verified
  • 最新の状態であることが確認された記事の数が表示されます。
• Articles unverified
  • メンバーによる確認を待っている記事の数が表示されます。

グラフ

• Creation and updates
  • 以下の要素について時系列で表示します。
    • 作成された記事の数の縦棒グラフ
    • 公開された記事の数の縦棒クラブ
    • 編集された記事の数の折れ線グラフ
  • 特定の期間にどれだけの記事が追加・更新されたかを把握できます。
• Review status and assignments
  • 以下の要素について時系列で縦棒グラフで表示します。
    • レビューに提出された記事の数
    • 承認された記事の数
    • メンバーに割り当てられた記事の数
  • 特定の期間にどれだけの記事がレビュー・承認のプロセスを経たかを把握できます。
• Verification
  • 選択した期間の間、レビューによる確認済みの記事と未確認の記事の数を表示します。
  • 特定の期間にどれだけの記事が検証されたか、またどれだけの記事が未検証であるかを把握できます。
• Agent activity detailed view
  • 以下の数値についてエージェント別にテーブルで表示します。
    • 作成記事数
    • 編集記事数
    • 公開記事数
    • レビューに提出された記事の数
    • 承認された記事の数
    • メンバーに割り当てられた記事の数
  • これにより、各エージェントの記事の作成等の活動状況を把握し、チームのパフォーマンスを評価できます。

Communityタブ

このタブでは、コミュニティフォーラムについて、投稿やコメントの数、賛成反対投票数などのほか、コミュニティメンバーなどについての分析を行うことができます。

以下のフィルタリングが利用可能です。

• ブランド
• チャネル
• トピックタイトル
• ユーザーロール

ヘッドラインメトリック

• Posts
  • 期間内のコミュニティフォーラムの総投稿数。
  • これにより、コミュニティフォーラム内でユーザーがどれだけの情報を共有し、ディスカッションを行っているかを把握できます。
• Views
  • 期間内のコミュニティフォーラムの総閲覧数。
  • これにより、コミュニティのコンテンツにどれだけの関心をユーザーから持たれているかを評価できます。
• Votes
  • コミュニティフォーラムの総投票数（賛成投票数と反対投票数）。
  • これにより、ユーザーがコミュニティ内の投稿にどれだけ積極的に意見を表明し、評価しているかを把握できます。
• Subscriptions
  • コミュニティフォーラムの総サブスクリプション（フォロー）数。
  • これにより、ユーザーがどれだけ継続的にコミュニティの情報を受け取りたいと考えているかを評価できます。
• Comments
  • コミュニティフォーラムの総コメント数。
  • これにより、ユーザーがコミュニティ内でどれだけディスカッションに参加し、意見を交換しているかを把握できます。

グラフ

• Posts by user role
  • スタッフメンバーとエンドユーザーの投稿の割合を円グラフで表示します。
  • コミュニティを利用しているユーザー層を把握できます。
• Comments by user role
  • スタッフメンバーとエンドユーザーの投稿へのコメントの割合を円グラフで表示します。
  • こちらも、コミュニティを利用しているユーザー層を把握できます。
• Post engagement by views, votes, comments, subscriptions
  • 投稿への反応を時系列に折れ線グラフで表示します。
  • 以下の要素を見ることができます。
    • コメント
    • 閲覧
    • 投票
    • サブスクリプション（フォロ－）
• Help center tickets
  • FAQサイトから送信されたチケットの件数を時系列で折れ線グラフで表示します。
• Posts by first reply time brackets
  • コメントが付いた投稿の数を投稿からの時間別に横棒グラフで表示します。
  • 以下の時間別に確認できます。
    • 8時間以内
    • 8-24時間の間
    • 1-7日の間
    • 8-14日の間
    • 14日以内
    • コメントなし
  • コメントが投稿される際の経過時間の傾向を分析することが可能です。
• Posts created in a selected time period
  • 選択した期間内に作成された投稿の数と、それらのうちコメントのない投稿の数を時系列のエリアグラフで表示します。
  • これにより、特定の期間におけるコミュニティの活動状況を把握できます。
• Community engagement overview
  • 各投稿について以下のデータをテーブルで表示します。
    • タイトル
    • 投稿者
    • 作成日
    • 閲覧数
    • コメント数
    • サブスクリプション（フォロー）数
    • 賛成票数
    • 反対票数
  • 投稿単位で詳細な情報を分析、比較することが可能です。
• Active members in the community
  • 各コミュニティユーザーについて以下のデータをテーブルで表示します。
    • ユーザー名
    • メールアドレス
    • ユーザーID
    • サインアップ日
    • コメント数
  • ユーザー単位で詳細な情報を分析、比較することが可能です。

まとめ

Zendesk Exploreで標準で用意されている既定のダッシュボードのうち、Guideについてのダッシュボードをご紹介しました。

以上のように、多種多様な種類のグラフやメトリクスが用意されており、これらのグラフだけでもFAQサイトやコミュニティフォーラムの利用状況についての細かな分析が可能となっております。