大量的数据来自于支持交互，足以让精明的支持领导者获得见解，发现趋势，并改善他们的业务为客户服务的方式。虽然这些数据可能只能说明你的客户和代理商的情况，但能够发现你的客户和代理商的趋势是很重要的客户服务分析很快。
这里有五个迹象表明，你的客户和客户支持的有效性正在成为一种趋势:
客户期望的变化
值得关注的指标:CSAT，自助服务解决方案的峰值
客户满意度(CSAT)分数表明的不仅仅是令人满意的支持互动，它还可以表明客户是否对整个业务感到满意。
如果整体的CSAT在下降，深入研究并找出原因是一个很好的做法。你可以发送一个后续调查，甚至分析满意分数较低的门票，试图找到它们之间的相似性(注意解决时间较慢或升级太多)。满意度较低的票提供了对流程调整或为您的团队提供额外培训机会的深入了解。
还要注意自助服务解决方案的峰值。如果多个客户在一篇特定的帮助文章中找到了他们需要的帮助(或者一个客户经常推荐)人工智能助理比如回答机器人)，它可以表明你的客户感兴趣的点。这些信息可以传递给产品团队进行未来的改进，或者它可能会激发一场运动，让更多的人了解该功能是如何工作的。
客户的渠道偏好
值得关注的指标:频道数量、自助服务分辨率、票务偏转率
如果你愿意多种支持渠道，了解您的客户倾向于哪个渠道可以为您的支持优化策略提供信息。
通过按渠道查看门票数量，您可以看到通过每个渠道进入的门票数量。这可以让支持领导者更好地了解如何在这些渠道上为代理人员配备人员，或者应该引导客户使用哪些渠道。例如，当客户想要购买或迫切需要支持时，他们可能更喜欢与某人进行实时聊天。这个选项可以在您的定价页面或购物车中显示给客户。
由于许多客户在联系代理之前更喜欢自助服务，请注意自助服务解决方案的发生频率。优化这些选项可能是值得的。衡量自助服务的成功包括找到你的票面偏转率通过将您的帮助中心的用户总数除以提交的门票总数。也要密切关注文章的浏览量和评论——这些数字将表明是否使用了帮助指南。
当你的客户需要帮助时
值得关注的指标:门票销量峰值
票务量的峰值揭示了客户什么时候更喜欢使用你的产品，这通常与他们何时寻求客户支持有关。寻找模式，并与其他因素交叉检查，例如不常见的事件，如服务中断。如果峰值在没有异常情况下发生，那么您的客户可能更愿意在这些时间寻求帮助。
了解你的客户什么时候经常寻求帮助也可以为积极的策略提供信息——如果你打算推出一款新产品，那就回顾一下你上次的产品发布，并回顾一下它的票价峰值。它可以深入了解客户对新产品的反应:他们问了什么，什么时候问，等等。这可以更好地告诉代理团队要注意什么。
客户要求的复杂性
观察指标:完整的分辨率时间，票务重新打开，第一次接触分辨率，路由
解决时间突出显示支持组织解决票据所需的时间，时间越长，客户的问题就越复杂。票据重新打开，路由细节可能表明票据正在支持代理之间移动(有困难问题的客户通常需要多个代理的帮助)。
第一次接触的决议(FCR)是一个衡量复杂性的指标，但要小心。大量的fcr可能表明票据没有得到它们所需要的努力。如果有大量的票据重新打开，这尤其正确，因为这表明解决速度比支持质量更重要。
代理管理请求的效率如何
观察指标:CSAT，回复时间指标，解决时间指标，票务积压，代理开票
如果代理在管理传入请求时遇到困难，那么对于高质量的客户体验来说，这不是一个好兆头。CSAT可以表明客户得到了适当的支持，但也可以关注基于时间的指标，如回复时间和解决时间。这些类别的数字越高，可能意味着特工们忙得不可开交。
一个团队管理客户请求的良好程度的一个明显标志是票据积压。票积压过多的情况会不时发生，但不应该经常发生(可以用一个解决方案来缓解)协调，团队为基础的“砸票”)．详细描述代理的开放票据的度量可以突出显示单个代理如何管理请求——太多可能表明代理有太多事情要处理。
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