> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://help.zaapi.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://help.zaapi.com/th/analytics/how-we-calculate-metrics.md).

# วิธีคำนวณตัวชี้วัด

หน้านี้อธิบายกฎพื้นฐานที่อยู่เบื้องหลัง **ทุก** ตัวเลขในแดชบอร์ด Analytics — วิธีการทำงานของช่วงเวลา วิธีนับตั๋ว เหตุผลที่รายงานย้อนหลังคงที่ และวิธีจัดการกรณีที่ซับซ้อน (การเปิดตั๋วซ้ำ การตอบกลับอัตโนมัติ การตอบกลับจาก AI ฯลฯ)

แต่ละหน้า (ประสิทธิภาพโดยรวม ประสิทธิภาพทีม และอื่น ๆ) จะระบุคำนิยามของเมตริกอย่างชัดเจน หน้านี้คือรากฐานร่วมที่ทุกหน้าสร้างต่อยอดจากกัน

***

### กฎเดียวที่อธิบายทุกอย่าง

**Analytics จะคำนวณตามช่วงวันที่ที่เลือกเสมอ**

เลือกช่วงวันที่ด้วยตัวเลือกที่มุมขวาบนของแต่ละหน้า โดยค่าเริ่มต้นคือ **7 วันที่ผ่านมา**และสามารถย้อนหลังได้ถึง **1 ปี (365 วัน)** ในมุมมองเดียว

ตั๋ว ข้อความ หรือเหตุการณ์ จะถูกรวมในรายงาน **เฉพาะเมื่อเหตุการณ์ที่เมตริกนั้นวัดผลเกิดขึ้นภายในช่วงวันที่นั้น** นั่นคือโมเดลทั้งหมด รายละเอียดที่ต้องระวัง — และเป็นเหตุผลที่เมตริกสองตัวอาจให้ผลไม่ตรงกันสำหรับตั๋ว "เดียวกัน" — คือ **เมตริกแต่ละตัวติดตามเหตุการณ์คนละแบบ** เรียกสิ่งนี้ว่า *เหตุการณ์อ้างอิง*.

| เมตริก                         | ตั๋วจะถูกนับในช่วงเวลาที่…                                                     |
| ------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------ |
| **ตั๋วที่สร้าง**               | ตั๋วถูก **สร้าง** ในช่วงเวลาดังกล่าว                                           |
| **ตั๋วที่มีการตอบกลับ**        | ตั๋วได้รับ **การตอบกลับจากเจ้าหน้าที่อย่างน้อย 1 ครั้ง** ในช่วงเวลาดังกล่าว    |
| **ข้อความที่ส่ง**              | แต่ละข้อความถูก **ส่ง** ในช่วงเวลาดังกล่าว *(นับจำนวนข้อความ ไม่ใช่จำนวนตั๋ว)* |
| **เวลาตอบกลับครั้งแรก**        | การ **ตอบกลับครั้งแรกของเจ้าหน้าที่** เกิดขึ้นในช่วงเวลาดังกล่าว               |
| **เวลาปิดเคส**                 | ตั๋วถูก **ปิด** (การปิดเคสครั้งสุดท้าย) ในช่วงเวลาดังกล่าว                     |
| **ตั๋วที่ปิดแล้ว / แก้ไขแล้ว** | ตั๋วถูก **ปิด** ในช่วงเวลาดังกล่าว และยังคงปิดอยู่เมื่อสิ้นสุดช่วงเวลา         |
| **ตั๋วที่เปิดอยู่**            | ตั๋ว **ยังเปิดอยู่** เมื่อสิ้นสุดช่วงเวลา                                      |
| **ตั๋วตอบกลับครั้งเดียว**      | ตั๋วถูก **ปิด** ในช่วงเวลาดังกล่าว                                             |

ดังนั้นตั๋วใบเดียวอาจถูกนับในเมตริกหนึ่ง แต่ไม่ปรากฏในอีกเมตริกหนึ่ง ขึ้นอยู่กับว่าเหตุการณ์ใดของตั๋วนั้นเกิดขึ้นภายในวันที่ที่เลือก ตัวอย่างที่คำนวณไว้ด้านล่างของหน้านี้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าเป็นอย่างไร

***

### รายงานย้อนหลังจะไม่เปลี่ยน

นี่คือผลลัพธ์สำคัญที่สุดของการนับตามช่วงเวลา และเป็นเหตุผลที่สามารถเชื่อถือการเปรียบเทียบรายสัปดาห์ได้:

**เมื่อช่วงเวลาผ่านไปแล้ว ตัวเลขจะถูกล็อก เหตุการณ์ใด ๆ ที่เกิดขึ้น *****หลัง***** ช่วงเวลานั้น จะไม่เปลี่ยนแปลงตัวเลขเดิม**

ตัวอย่างของผลลัพธ์ในทางปฏิบัติ:

* ตั๋วถูก **ปิด** ในวันศุกร์ จากนั้น **ถูกเปิดกลับ** ถูกเปิดอีกครั้งในวันจันทร์ถัดมา ในรายงานของสัปดาห์ที่แล้ว ตั๋วยังคงถูกนับว่าเป็นรายการที่ปิดแล้ว — การเปิดใหม่ในวันจันทร์จะนับเป็นของ *สัปดาห์* นี้ ไม่ใช่สัปดาห์ที่แล้ว
* ผู้ใช้งาน **ลบป้ายกำกับ** ออกจากตั๋วหลังจากช่วงเวลาสิ้นสุด ตั๋วยังคงถูกนับภายใต้ป้ายกำกับนั้นสำหรับช่วงเวลาที่ตั๋วมีป้ายกำกับดังกล่าว
* ผู้ใช้งาน **มอบหมายใหม่** ตั๋วให้กับเจ้าหน้าที่คนอื่นในสัปดาห์หน้า สำหรับช่วงเวลาที่ปิดไปแล้ว ตั๋วจะยังคงอยู่กับผู้ที่เป็นผู้รับมอบหมาย **เมื่อสิ้นสุดช่วงเวลา**.
* ตั๋วถูก **ทำเครื่องหมายว่าเป็นสแปม**หากตั๋วมีความเคลื่อนไหวในช่วงเวลาดังกล่าว ตั๋วยังคงถูกนับในช่วงเวลานั้น

ผลลัพธ์คือ ตัวเลขที่อ่านวันนี้สำหรับ "เดือนที่แล้ว" จะยังคงเหมือนเดิมอีก 6 เดือนข้างหน้า ไม่มีค่าคลาดเคลื่อน

***

### สิ่งที่นับและสิ่งที่ไม่รวม

**ไม่รวมอยู่ใน analytics เสมอ:**

* **ตั๋วสแปม**
* **โน้ตภายใน** โน้ตระหว่างทีมจะไม่นับเป็นการตอบกลับหรือข้อความที่ส่ง — เมตริกเหล่านี้วัดเฉพาะข้อความที่ลูกค้าได้รับจริงเท่านั้น

**การตอบกลับอัตโนมัติและการตอบกลับจาก AI:**

* **ข้อความยืนยันอัตโนมัติ** (เช่น ข้อความอัตโนมัติว่า "ขอบคุณ ได้รับข้อความแล้ว") จะถูก **ไม่นับ** สำหรับเวลาตอบกลับครั้งแรก เมตริกนี้ออกแบบมาเพื่อวัดว่าลูกค้าต้องรอนานแค่ไหนเพื่อรับ *คำตอบที่มีความหมาย* ไม่ใช่เพียงข้อความรับทราบ
* **การตอบกลับจาก AI Agent** ที่ตอบคำถามของลูกค้าหรือช่วยแก้ไขปัญหาได้จริง **จะถูกนับ** เป็นทั้งการตอบกลับและการแก้ไข

***

### เมตริกตามเวลา: นับช่วงกลางคืนและวันหยุดสุดสัปดาห์หรือไม่

**โดยค่าเริ่มต้น เมตริกตามเวลา (เวลาตอบกลับครั้งแรก, เวลาปิดเคส) วัดจากเวลาที่ผ่านไปจริง — รวมกลางคืน วันหยุดสุดสัปดาห์ และวันหยุดนักขัตฤกษ์** หากลูกค้าส่งข้อความเวลา 21:00 และตอบกลับเมื่อเปิดทำการเวลา 09:00 ระบบจะบันทึกเป็นเวลาตอบกลับครั้งแรก 12 ชั่วโมง แม้ไม่มีการทำงานในช่วงกลางคืน

***

### การเปิดตั๋วซ้ำและตั๋วที่มีหลายประเด็น

* **เปิดซ้ำภายในช่วงเวลา:** หากตั๋วถูกปิดแล้วเปิดใหม่ก่อนช่วงเวลาสิ้นสุด จะถูกนับเป็น **เปิดอยู่** เมื่อสิ้นสุดช่วงเวลา ไม่ใช่ปิดแล้ว
* **ปิดมากกว่าหนึ่งครั้งในช่วงเวลาเดียวกัน:** นับ **เพียงครั้งเดียว** ว่าเป็นรายการที่ปิดแล้ว
* **เวลาปิดเคสของตั๋วที่เปิดซ้ำ:** วัดจากข้อความแรกของลูกค้าจนถึง **การ** ปิดครั้งสุดท้าย ไม่ว่าระหว่างทางจะถูกเปิดและปิดกี่ครั้ง
* **หลายประเด็นในตั๋วเดียว:** เวลาปิดเคสยังคงนับจากข้อความแรกของลูกค้าจนถึงการปิดครั้งสุดท้าย ไม่ว่าจะมีคำถามแยกกันกี่เรื่อง

***

### เขตเวลา

วันที่และช่วงเวลาทั้งหมดคำนวณตาม **เขตเวลาของเวิร์กสเปซ**.

***

### ข้อมูลอัปเดตเร็วแค่ไหน

* **หน้าที่อิงตามช่วงเวลา** (ภาพรวม ทีม Sales การใช้งานป้ายกำกับ ฟิลด์ของตั๋ว) จะอัปเดตทุกไม่กี่ชั่วโมง ดังนั้นการเปลี่ยนแปลงจะมีผลภายใน 2 ชั่วโมง
* **หน้า Live** เป็นภาพรวมแบบเรียลไทม์ที่รีเฟรชอัตโนมัติทุก 30 วินาที — ดู Live

***

### ตัวอย่างคำนวณแบบครบถ้วน

มาดูตั๋ว WhatsApp หนึ่งใบตลอดอายุการใช้งาน และดูว่าเมตริกใดบ้างที่นับรวมไว้ เวลาทั้งหมดเป็น ICT

**ตั๋ว:**

| เมื่อ                       | เกิดอะไรขึ้น                                    |
| --------------------------- | ----------------------------------------------- |
| **จ. 1 มิ.ย. 09:00**        | ลูกค้า (Contact) ส่งข้อความถึงร้านผ่าน WhatsApp |
| **จ. 1 มิ.ย. 09:00**        | ส่งข้อความยืนยันอัตโนมัติ                       |
| **จ. 1 มิ.ย. 09:25**        | เอเจนต์ **Tom** ส่งการตอบกลับจริงครั้งแรก       |
| **จ. 1 มิ.ย. – อ. 2 มิ.ย.** | มีการโต้ตอบกันเล็กน้อย                          |
| **อ. 2 มิ.ย. 14:00**        | **Tom** ปิดตั๋ว — แก้ไขแล้ว                     |

**หากเลือกช่วงวันที่ 1–7 มิ.ย. ตั๋วนี้จะส่งผลต่อ:**

* **ตั๋วที่สร้าง:** +1 (สร้างในวันจันทร์)
* **เวลาตอบกลับครั้งแรก:** **25 นาที** — วัดจาก 09:00 → 09:25 ข้อความยืนยันอัตโนมัติเวลา 09:00 ไม่นับ ระบบนับเวลาจนถึงการตอบกลับที่มีเนื้อหาของ Tom
* **ตั๋วที่มีการตอบกลับ:** +1
* **ข้อความที่ส่ง:** +1 สำหรับแต่ละข้อความที่ Tom ส่งในช่วงเวลาดังกล่าว
* **เวลาปิดเคส:** **29 ชั่วโมง** — ตั้งแต่ข้อความแรกของลูกค้า (จ. 09:00) จนถึงการปิดครั้งสุดท้าย (อ. 14:00) นี่คือเวลาที่ผ่านไปจริง จึงรวมช่วงคืนวันจันทร์ด้วย
* **ตั๋วที่ปิดแล้ว:** +1
* **ตอบกลับครั้งเดียว:** **ไม่** — Tom ส่งมากกว่าหนึ่งข้อความ (ตั๋วตอบกลับครั้งเดียวคือการปิดตั๋วด้วยการตอบกลับจากเจ้าหน้าที่เพียง 1 ครั้ง)

**หากเปลี่ยนเฉพาะช่วงเวลา — เช่น เลือกเฉพาะวันอังคารที่ 2 มิ.ย.:**

* **ตั๋วที่ปิดแล้ว:** +1 และ **เวลาปิดเคส:** นับ — ตั๋วถูก *ปิด* ในวันอังคาร ดังนั้นรายงานของวันอังคารจึงนับรวม
* **ตั๋วที่สร้าง** และ **เวลาตอบกลับครั้งแรก:** **ไม่นับ** — เหตุการณ์เหล่านั้นเกิดขึ้นในวันจันทร์ ซึ่งอยู่นอกช่วงเวลานี้

ตั๋วเดียวกัน ช่วงเวลาต่างกัน ตัวเลขต่างกัน — เพราะแต่ละเมตริกยึดกับเหตุการณ์คนละแบบ นี่คือโมเดลโดยสรุป