> 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/support-dashboard.md). # แดชบอร์ดฝ่ายสนับสนุน **ภาพรวมด้านปริมาณ การตอบกลับ และสถานะการปิดงานของบทสนทนาทั้งหมด** หน้านี้คือหน้าภาพรวมสำหรับติดตามการทำงานประจำวัน: มีรายการเข้ามาเท่าใด ตอบกลับได้เร็วเพียงใด ปิดงานได้มากน้อยแค่ไหน และตัวเลขเหล่านี้แยกตามช่องทางอย่างไร ข้อมูลทั้งหมดในส่วนนี้คำนวณตาม **ช่วงวันที่ที่เลือก** และใช้ตัวกรองด้านบนทั้งหมด — ดังนั้นตัวเลขจะแสดงข้อมูลตามช่วงที่กำลังดูเสมอ หากยังไม่ได้อ่าน โปรดอ่านหัวข้อ วิธีคำนวณข้อมูลวิเคราะห์ ก่อน โดยหัวข้อนี้อธิบายโมเดลช่วงเวลา เขตเวลา และกฎที่เมตริกทุกตัวในหน้านี้ใช้ *** ### ตัวกรองและวิธีอ่านการ์ด มีตัวควบคุม 3 รายการอยู่ด้านบนของหน้า: * **ช่วงวันที่** — ตัวอย่างเช่น *7 วันล่าสุด · 6 พฤษภาคม – 12 พฤษภาคม 2026*ใช้กำหนดช่วงเวลาที่เมตริกทุกตัวจะคำนวณ * **ช่องทาง** — ตัวอย่างเช่น *ทุกช่องทาง (4)*ใช้จำกัดข้อมูลให้เหลือเฉพาะประเภทช่องทางที่เลือกอย่างน้อย 1 ช่องทาง (Facebook, Instagram, WhatsApp, Email) * **เอเจนต์** — ตัวอย่างเช่น *เอเจนต์ทั้งหมด*ใช้จำกัดเมตริกให้ครอบคลุมเฉพาะเอเจนต์ที่ระบุ การ์ดสรุปแต่ละใบแสดง 3 ส่วน ได้แก่ **ค่า** สำหรับช่วงเวลานั้น **เส้นแนวโน้ม** (การเปลี่ยนแปลงภายในช่วงนั้นแบบวันต่อวัน) และ **การเปรียบเทียบกับช่วงก่อนหน้า** ที่มีความยาวเท่ากัน (7 วันก่อนหน้าของช่วง 7 วันที่เลือก) สำหรับเมตริกด้านปริมาณ การเปรียบเทียบจะแสดงการเปลี่ยนแปลงเป็นเปอร์เซ็นต์ สำหรับเมตริกด้านเวลา จะแสดงเป็น **"เร็วขึ้น"** หรือ **"ช้าลง"** — หากเวลาในการตอบกลับหรือปิดงานเพิ่มขึ้น จะถือว่า *ช้าลง*และจะแสดงเป็นสีแดง เพราะค่ายิ่งสูงยิ่งไม่ดี *** ### วิธีนับการตอบกลับจากมนุษย์และ AI ในหน้านี้ Zaapi ออกแบบโดยให้ AI เป็นด่านแรก ดังนั้นหลายเมตริกจึงแยกงานที่ AI Agent จัดการออกจากงานที่ทีมมนุษย์จัดการอย่างชัดเจน โมเดลที่ใช้ในหน้านี้มีดังนี้: | เมตริก | เกณฑ์การนับ | | ------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------------------------------- | | เวลาเฉลี่ยในการตอบกลับครั้งแรก, เวลาเฉลี่ยในการตอบกลับ | **การตอบกลับจาก AI Agent /** **เอเจนต์ที่เป็นมนุษย์** เท่านั้น | | ทิกเก็ต One Touch | **เอเจนต์ที่เป็นมนุษย์** นับเฉพาะการตอบกลับ | | ทิกเก็ต Zero Touch | **การปิดงานโดย AI Agent / ระบบอัตโนมัติ** โดยไม่มีการตอบกลับจากเอเจนต์ที่เป็นมนุษย์ | | เวลาเฉลี่ยในการปิดงาน, ทิกเก็ตที่สร้าง / ปิด | **ทั้งหมด** ทิกเก็ต ไม่ว่าจะปิดงานด้วยวิธีใด | ดังนั้น หาก AI ปิดงานทิกเก็ตได้สมบูรณ์โดยไม่มีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้อง ทิกเก็ตนั้นจะนับเป็น **Closed**มี **เวลาในการปิดงาน**และอยู่ในหมวด **Zero Touch** — แต่จะ **ไม่มี First Response Time** (เพราะไม่มีการตอบกลับจากมนุษย์ให้ใช้วัด) *** ### ปริมาณ จำนวนสรุป 4 รายการสำหรับช่วงเวลานั้น #### ทิกเก็ตที่สร้าง จำนวนทิกเก็ตที่ถูกสร้างในช่วงเวลานั้น โดยนับตามเวลาที่ทิกเก็ตถูก **สร้าง** #### ทิกเก็ตที่ปิด จำนวนทิกเก็ตที่ถูกปิดในช่วงเวลานั้น และยังคงอยู่ในสถานะปิดเมื่อสิ้นสุดช่วงเวลา โดยนับตามเวลาที่ทิกเก็ตถูก **ปิด**. ค่า Closed อาจ **สูงกว่า** ค่า Created ในช่วงเวลาเดียวกันได้ (ในตัวอย่าง ปิด 1,015 รายการ เทียบกับสร้าง 895 รายการ) ซึ่งเป็นเรื่องปกติเมื่อทีมกำลังเคลียร์งานค้างที่สะสมมาจากช่วงก่อนหน้า ตัวเลข 2 ชุดนี้ไม่ได้ออกแบบมาให้ต้องเท่ากัน #### ข้อความที่ส่ง จำนวนข้อความทั้งหมดที่ส่ง **ถึงลูกค้า** ในช่วงเวลานั้น โดยไม่รวมโน้ตภายใน นับแต่ละข้อความตามเวลาที่ **ส่ง** (ดังนั้นนี่คือจำนวนข้อความ ไม่ใช่จำนวนทิกเก็ต) #### ข้อความที่ได้รับ จำนวนข้อความขาเข้าทั้งหมด **จากลูกค้า** ในช่วงเวลานั้น โดยนับแต่ละข้อความตามเวลาที่ **ได้รับ** ข้อความ *** ### ลูกค้า #### ข้อความจากลูกค้าตามช่วงเวลาในแต่ละวัน ฮีตแมปของช่วงเวลา **ที่ลูกค้าติดต่อเข้ามา**โดยแสดงวันในสัปดาห์ตามแนวนอนด้านบน และแสดงช่วงเวลา 3 ชั่วโมงตามแนวตั้งด้านข้าง แต่ละช่องคือจำนวนข้อความขาเข้าจากลูกค้าที่ได้รับในวันและช่วงเวลานั้น โดยสีจะเข้มขึ้นเมื่อปริมาณสูงขึ้น เวลาทั้งหมดใช้ตาม **เขตเวลาของเวิร์กสเปซ**. ใช้สำหรับวางแผนกำลังคน — กราฟนี้แสดงรูปแบบความต้องการจริงตลอดทั้งสัปดาห์ เพื่อจัดสรรการดูแลให้ตรงกับช่วงที่มีข้อความเข้ามาจริง #### ทิกเก็ตจากลูกค้าใหม่เทียบกับลูกค้าเดิม การแยกทิกเก็ตในช่วงเวลานั้นตามสถานะของลูกค้าว่าเป็น **ใหม่** (ลูกค้าส่งข้อความครั้งแรกมายังธุรกิจในช่วงเวลานี้) หรือ **เดิม** (ลูกค้าเคยส่งข้อความมาก่อนช่วงเวลานี้) โดนัทชาร์ตแสดงจำนวนรวม พร้อมสัดส่วนใหม่/เดิมและส่วนแบ่งของแต่ละฝั่ง #### จำนวนการติดต่อจากลูกค้าที่ไม่ซ้ำกันต่อวัน จำนวน **ลูกค้าที่ไม่ซ้ำกัน** (Contacts) ที่ส่งข้อความต่อวันในช่วงเวลานั้น โดยอิงจาก "opened at" ลูกค้าที่เปิดทิกเก็ต 5 ใบภายในวันเดียวจะนับเพียง 1 ครั้ง *** ### การตอบกลับและการปิดงาน มีค่า 3 รายการที่ใช้อธิบายความเร็ว โดยทั้ง 3 รายการเป็น **ค่ามัธยฐาน** (ไม่ใช่ค่าเฉลี่ย) และวัด **เวลาที่ผ่านไปตามเวลาจริง**ซึ่งรวมช่วงกลางคืนและวันหยุดสุดสัปดาห์ไว้ด้วย — ดูรายละเอียดในหน้าวิธีคำนวณ #### ค่ามัธยฐานของเวลาในการตอบกลับครั้งแรก (FRT) ค่ามัธยฐานของเวลาตั้งแต่ข้อความแรกของลูกค้าจนถึง **การตอบกลับครั้งแรกจากเอเจนต์ที่เป็นมนุษย์**โดยคำนวณจากทิกเก็ตที่ได้รับการตอบกลับครั้งแรกจากมนุษย์ในช่วงเวลานั้น การตอบรับอัตโนมัติไม่นับรวม และทิกเก็ตที่ AI ปิดงานได้โดยไม่มีการตอบกลับจากมนุษย์จะไม่มีค่า FRT (ทิกเก็ตเหล่านี้จะแสดงในหมวด Zero Touch แทน) #### ค่ามัธยฐานของเวลาในการตอบกลับ ค่ามัธยฐานของเวลาที่ลูกค้ารอการตอบกลับ ครอบคลุม **ทุก** การตอบกลับจากเอเจนต์ที่เป็นมนุษย์ในช่วงเวลานั้น — ไม่ใช่เฉพาะครั้งแรกเท่านั้น FRT ใช้วัดการตอบกลับเปิดบทสนทนา ส่วนค่านี้ใช้วัดความรวดเร็วในการตอบกลับต่อเนื่องตลอดบทสนทนา #### ค่ามัธยฐานของเวลาในการปิดงาน ค่ามัธยฐานของเวลาตั้งแต่ข้อความแรกของลูกค้าจนถึง **การปิดทิกเก็ตครั้งสุดท้าย**โดยคำนวณจากทิกเก็ตที่ถูกปิดในช่วงเวลานั้น ซึ่งรวมทิกเก็ตที่ AI ปิดงานด้วย ตามที่ระบุในหน้าวิธีคำนวณ: ทิกเก็ตที่ถูกเปิดใหม่จะใช้เวลาปิดครั้งสุดท้ายในการคำนวณรวมไว้ด้วย (จึงไม่ทำให้เวลาในการปิดงานสั้นลง) *** ### ความพยายามในการปิดงาน งานปิดทิกเก็ตเกิดขึ้นมากน้อยเพียงใดโดยแทบไม่มีหรือไม่มีการแตะต้องจากมนุษย์ — เป็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลักของอินบ็อกซ์ที่เน้น AI เป็นหลัก #### ทิกเก็ต Zero Touch ทิกเก็ต **ที่ AI Agent หรือระบบอัตโนมัติปิดงานได้โดยไม่มีการตอบกลับจากเอเจนต์ที่เป็นมนุษย์เลย**โดยแสดงทั้งจำนวนและสัดส่วนของทิกเก็ตที่ปิดแล้ว นี่คือเมตริกด้านระบบอัตโนมัติ/การลดภาระงาน: ค่ายิ่งสูง ทีมก็ยิ่งหลุดพ้นจากงานประจำมากขึ้น #### ทิกเก็ต One Touch ทิกเก็ต **ที่ปิดงานด้วยการตอบกลับจากเอเจนต์ที่เป็นมนุษย์เพียง 1** ครั้ง โดยแสดงทั้งจำนวนและสัดส่วน ตอบกลับโดยมนุษย์เพียงครั้งเดียวก็จบงานได้ โน้ตภายในไม่นับรวมใน "1 ครั้ง" *** ### ประสิทธิภาพแยกตามช่องทาง เป็น **การแจกแจงตามช่องทาง** โดยแสดงเมตริกทั้งหมดด้านบนซ้ำอีกครั้ง แยกตามประเภทช่องทาง และ **ใช้ตัวกรองปัจจุบัน**แถวล่างสุด **รวม** ตรงกับการ์ดสรุปด้านบน | คอลัมน์ | เมตริก (นิยามไว้ด้านบน) | | ------------------ | ------------------------------ | | สร้าง | ทิกเก็ตที่สร้าง | | Closed | ทิกเก็ตที่ปิด | | ส่งข้อความ | ข้อความที่ส่ง | | รับข้อความ | ข้อความที่ได้รับ | | FRT มัธยฐาน | เวลาตอบกลับครั้งแรกมัธยฐาน | | เวลาตอบกลับมัธยฐาน | ค่ามัธยฐานของเวลาในการตอบกลับ | | เวลาปิดงานมัธยฐาน | ค่ามัธยฐานของเวลาในการปิดงาน | | Zero Touch | ทิกเก็ต Zero Touch (จำนวน + %) | | One Touch | ทิกเก็ต One Touch (จำนวน + %) | มี 2 เรื่องที่ควรรู้เมื่ออ่านตารางนี้: * คอลัมน์เวลา (Median FRT, Median Resp, Median Resolution) เป็น **ค่ามัธยฐาน จึงไม่นำมาบวกรวมกัน**แถว Total คือค่ามัธยฐานรวมจากทุกการเชื่อมต่อ ไม่ใช่ผลรวมของแถวด้านบน *** ### ข้อควรรู้ * **เหตุใดตัวเลขเหล่านี้จึงไม่ตรงกับหน้า Live?** รายงาน Support อ้างอิงตามช่วงวันที่และรวมทิกเก็ตที่ปิดแล้ว ส่วน Live เป็นภาพรวมแบบเรียลไทม์ของเฉพาะทิกเก็ตที่ยังเปิดอยู่ คำถามคนละแบบ จึงได้ตัวเลขคนละชุด * **เหตุใด Closed จึงสูงกว่า Created?** กำลังเคลียร์งานค้างเก่าที่สะสมไว้ — ดูคำอธิบาย Closed Tickets ด้านบน * **การตอบกลับจาก AI นับรวมด้วยหรือไม่?** ดู *วิธีนับการตอบกลับจากมนุษย์และ AI* ด้านบน — FRT, Response Time และ One Touch นับเฉพาะมนุษย์; Zero Touch คือมุมมองของ AI/ระบบอัตโนมัติ; ส่วน Resolution Time และเมตริกด้านปริมาณจะนับทั้งหมด --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter: ``` GET https://help.zaapi.com/th/analytics/support-dashboard.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.