Koltin - Zendesk Analytics

El equipo de atención al cliente de Koltin utilizaba Zendesk para gestionar las interacciones, pero se enfrentaba a procesos de informes fragmentados y a una falta de visibilidad en los KPIs críticos. Sus métodos manuales para generar reportes eran lentos y retrasaban las decisiones estratégicas. Los objetivos de Koltin eran claros:

• Centralizar los Datos: Consolidar los datos de Zendesk en una sola plataforma para facilitar el análisis.
• Mejorar los Métricos de Respuesta: Monitorear el desempeño de los agentes y optimizar los tiempos de respuesta.

Impulsar Decisiones Basadas en Datos: Permitir a los líderes del equipo tomar decisiones fundamentadas con tableros en tiempo real.

Semantiks inició el proyecto analizando los procesos de atención al cliente, los flujos de trabajo en Zendesk y los resultados deseados de Koltin. La solución se centró en una arquitectura ELT (Extraer, Cargar, Transformar) por su simplicidad y escalabilidad. A través de la integración de Fivetran, BigQuery y Looker, Semantiks ofreció un enfoque eficiente para la gestión y visualización de datos.

• Integración de Datos: Se seleccionó Fivetran para automatizar la extracción y carga de datos de Zendesk en BigQuery, reduciendo la intervención manual y garantizando la precisión de los datos.
• Transformación de Datos: Se diseñaron vistas en BigQuery para preparar datos estructurados y listos para el análisis.

Tableros Interactivos: Se empleó Looker para crear tableros dinámicos que permiten monitorear KPIs con filtros personalizables.

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La solución implementada integró eficazmente los datos de Zendesk en un ecosistema analítico centralizado:

• Pipeline de Datos: Fivetran automatizó la ingesta de datos de Zendesk en BigQuery, con transformaciones aplicadas para garantizar consistencia y relevancia.
• Tableros en Looker: Se desarrollaron tableros personalizables para proporcionar visibilidad de los KPIs críticos, tales como:some text
  • Tiempo de Primera Respuesta (FRT)
  • Tiempo Total de Trabajo (FWT)
  • Promedio de Velocidad del Agente (ASA)
  • Satisfacción del Cliente (CSAT)
  • Métricas SLA (e.g., primera respuesta dentro de 3 minutos)

Estos tableros también incluyeron capacidades de filtrado por dimensiones como agente, rango de fechas, categoría de tickets y más, permitiendo análisis más profundos y accionables.

La colaboración produjo mejoras significativas para Koltin:

• Informes Simplificados: Los pipelines de datos automatizados eliminaron errores manuales y garantizaron actualizaciones oportunas.
• Información en Tiempo Real: Los líderes obtuvieron acceso instantáneo a métricas clave, permitiéndoles tomar decisiones proactivas.

Mayor Eficiencia: La capacidad de monitorear el cumplimiento de SLA y el desempeño de los agentes mejoró la eficiencia operativa.

Con base en este éxito, Koltin planea expandir sus capacidades analíticas:

• Seguimiento Histórico de Datos: Introducir pipelines para analizar tendencias a lo largo del tiempo.
• Alertas Avanzadas: Aprovechar las funciones de alertas de Looker para abordar brechas en SLA en tiempo real.

Optimización Continua: Mejorar los modelos de datos y la funcionalidad de los tableros para obtener aún más información.

Esta colaboración resalta cómo Koltin y Semantiks trabajaron juntos para transformar las operaciones de atención al cliente a través de decisiones basadas en datos. Al integrar herramientas de vanguardia como Fivetran, BigQuery y Looker, ayudamos a Koltin a alcanzar sus objetivos operativos y sentamos las bases para un éxito continuo. En Semantiks, seguimos comprometidos a empoderar a las organizaciones con soluciones de datos escalables y de alto impacto.