Ferndesk
Gestionar contenido

Uso de Help Center Analytics para mejorar tu contenido

El panel de Reporting de Ferndesk le muestra cómo los usuarios interactúan con su centro de ayuda, el asistente de IA y los canales de soporte. Utilice estos datos para identificar vacíos de contenido, optimizar artículos populares y reducir el volumen de soporte.

Acceda a Reporting desde la barra lateral del panel. Utilice el selector de rango de fechas (arriba a la derecha) para filtrar los datos por los últimos 7, 30, 90 días o fechas personalizadas.

Help Center Analytics

La pestaña Help Center rastrea el rendimiento de los artículos y el comportamiento de búsqueda en cuatro secciones:

Panel de Overview de Help Center Analytics que muestra tendencias de visitantes, vistas de artículos y artículos con mejor rendimiento

Overview

Consulte las tendencias diarias de visitantes, el total de vistas de artículos y el volumen de búsquedas. La tabla de artículos principales muestra qué contenido recibe más tráfico.

Articles

Rastree vistas, votos positivos y votos negativos para cada artículo publicado. Ordene por interacción para encontrar contenido de alto tráfico que necesita mejoras o artículos de bajo tráfico para descartar.

Pestaña de analíticas de Articles que muestra métricas de rendimiento de artículos individuales, incluyendo vistas, votos positivos y negativos

Searches

Supervise qué buscan los usuarios y si encuentran resultados. Filtre por Hit (resultados encontrados) o Miss (sin resultados). Las búsquedas fallidas revelan vacíos de contenido: cree artículos para las consultas que suelen fallar.

Analíticas de Searches que muestran consultas de búsqueda con estado de acierto o fallo para identificar vacíos de contenido

Feedback

Vea todos los votos positivos, negativos y comentarios de los usuarios sobre los artículos. Un alto nivel de comentarios negativos indica contenido desactualizado o confuso. Haga clic en el menú de puntos suspensivos en cualquier artículo para pedirle a Fern que lo revise basándose en los comentarios o para editarlo manualmente.

Sección de Feedback que muestra calificaciones de artículos y comentarios de usuarios para la mejora de contenido

AI Answers Analytics

La pestaña AI Answers muestra cómo responde Fern a las preguntas de los usuarios en el widget del asistente de IA:

  • Total Conversations: Cuántos chats gestionó Fern

  • Feedback: Calificaciones positivas frente a negativas en las respuestas de la IA

  • Coverage: Si Fern respondió totalmente, parcialmente, no pudo responder o consideró las consultas como irrelevantes

La tabla muestra cada consulta, los artículos citados, el estado de la respuesta y los comentarios del usuario. Haga clic en cualquier fila para ver la conversación completa. Utilice las consultas con respuesta "Unanswered" o "Partially" para identificar documentación faltante.

Analíticas de AI Answers que muestran métricas de conversación, estadísticas de cobertura y detalles de consultas

Signals

Signals agrega tendencias de herramientas de soporte conectadas (Intercom, Zendesk, Help Scout, etc.) y lanzamientos de productos. Rastree el volumen de solicitudes de soporte y correlacione los picos con lanzamientos recientes de funciones.

Uso de Reporting para mejorar el contenido

Combine la información de las pestañas para obtener el máximo impacto:

  1. Encuentre vacíos de contenido: Revise las búsquedas fallidas y las consultas de IA sin respuesta. Cree artículos para temas recurrentes.

  2. Optimice artículos de alto tráfico: Ordene los artículos por vistas. Si los artículos populares tienen comentarios negativos, revíselos de inmediato.

  3. Descarte contenido de bajo valor: Los artículos con casi cero vistas durante 90 días pueden estar desactualizados o ser redundantes.

  4. Monitoree tendencias de soporte: Los picos en las solicitudes de soporte de Signals a menudo indican documentación faltante o poco clara.

Utilice el menú en las secciones de Articles o Feedback para asignar rápidamente a Fern la tarea de reescribir contenido problemático. Fern carga automáticamente los comentarios negativos en la instrucción de la tarea.

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