> Průběžné zlepšování procesů > Zákaznický servis > Zendesk Support

Zlepšete zákaznickou podporu

Průvodce v 6 krocích, jak zlepšit zákaznickou podporu v Zendesk.

Stáhnout datovou šablonu

Zákaznický servis

Zendesk Support

Vyberte proces

Vyberte proces a pokračujte v práci v připojeném pracovním prostoru.

Dostupné procesy

Dostupné systémy

Problémy(11)Cíle(11)6 kroků Náhled Výsledky Data Časté dotazy(4)

Zlepšete zákaznický servis v Zendesk Support

V procesech zákaznické podpory se často skrývá neefektivita, která vede k nespokojenosti zákazníků a vyšším provozním nákladům. Tato platforma vám pomůže přesně určit úzká místa, pochopit jejich příčiny a najít možnosti zlepšení. Pak můžete zavést praktické změny, zkrátit dobu vyřešení a zvýšit spokojenost zákazníků.

Stáhněte si naši předpřipravenou datovou šablonu a řešte běžné problémy, abyste dosáhli svých cílů v oblasti efektivity. Postupujte podle našeho plánu zlepšování v šesti krocích a při změnách provozu využijte průvodce datovou šablonou.

Zobrazit podrobný popis

Proč je důležité zlepšovat zákaznický servis v Zendesk Support

Zákaznický servis ovlivňuje loajalitu zákazníků, pověst značky i tržby. V konkurenčním prostředí nestačí pouze splnit očekávání. Zákazníci chtějí rychlou, efektivní a osobní podporu. Organizace používající Zendesk Support potřebují zajistit, aby každý požadavek, od prvního kontaktu až po vyřešení, prošel co nejefektivněji. Neefektivní postupy v zákaznickém servisu se často skrývají v každodenním provozu. Mohou prodlužovat dobu řešení, zvyšovat náklady na provoz, přispívat k vyhoření pracovníků podpory a především vést k nespokojenosti zákazníků, kteří pak mohou hledat jinou možnost.

Bez přehledu o celém průběhu požadavku je hledání příčin zpoždění a odchylek jen odhadováním. Jsou někteří pracovníci podpory přetížení? Zasekávají se opakovaně určité typy požadavků? Zhoršuje shodu s SLA zbytečné přepracování nebo příliš mnoho předání? Odpovědi na tyto otázky jsou důležité pro rozhodování i průběžné zlepšování. Zlepšování zákaznického servisu není jen o snižování nákladů. Jde také o budování spolehlivého provozu zaměřeného na zákazníky, který podporuje dlouhodobé vztahy a růst firmy.

Jak process mining pomáhá zefektivnit zákaznický servis

Process mining nabízí způsob, jak porozumět provozu zákaznického servisu v Zendesk Support a zlepšovat ho. Nástroje process mining načtou záznamy událostí z dat Zendesk a sestaví skutečný průběh procesu. Ukážou každý krok, kterým požadavek prochází. Nejde o to, co si myslíte, že se děje, ale o to, co se skutečně děje. Získáte tak objektivní pohled na provoz založený na datech.

Analýza zobrazí celkovou dobu vyřízení požadavků, odhalí časté odchylky od standardních postupů a určí konkrétní úzká místa, která brzdí efektivitu. Můžete například zjistit, kde se požadavky opakovaně předávají jiným pracovníkům, což může ukazovat na potřebu školení nebo změny workflow. Také můžete najít kategorie požadavků, u kterých se pravidelně překračuje cílová doba řešení, a zaměřit se na úpravu procesu. Process mining vám pomůže opřít zlepšování o konkrétní důkazy místo předpokladů. Díky tomu můžete přijímat informovaná rozhodnutí, která zkrátí dobu vyřízení a zlepší celkový výkon.

Oblasti zlepšení, které odhalí process mining

Analýza dat Zendesk Support pomocí process mining obvykle odhalí několik oblastí, kde lze proces zlepšit:

Hledání a odstranění úzkých míst: Určete konkrétní fronty, skupiny pracovníků nebo jednotlivé aktivity, ve kterých se požadavky hromadí a vznikají zpoždění. Poté můžete cíleně upravit přidělování zdrojů nebo proces.
Omezení přepracování a předávání: Zobrazte případy, kdy se požadavky znovu otevírají nebo opakovaně předávají mezi týmy. Omezením zbytečného předávání zjednodušíte proces, snížíte plýtvání úsilím i průměrnou dobu vyřízení.
Shoda s SLA a analýza odchylek: Sledujte, nakolik zákaznický servis dodržuje dohody o úrovni služeb. Zjistěte časté příčiny porušení SLA, ať už jde o konkrétní kroky procesu, dostupnost pracovníků nebo interní závislosti.
Analýza příčin zpoždění: Prozkoumejte, co prodlužuje dobu vyřízení, například žádosti o doplňující informace od zákazníků, interní eskalace nebo závislosti na externích stranách. Příčiny pak můžete řešit systematicky.
Výkon pracovníků a potřeba školení: Souhrnná data mohou při respektování soukromí ukázat rozdíly v efektivitě pracovníků nebo v dodržování osvědčených postupů. Pomohou vám naplánovat cílená školení nebo lépe rozložit pracovní zátěž.

Očekávané výsledky zlepšení zákaznického servisu v Zendesk

Strategické využití process mining při analýze zákaznického servisu v Zendesk Support přináší měřitelné přínosy:

Kratší doba vyřízení požadavků: Zjednodušte proces odstraněním zbytečných kroků a úzkých míst, aby se problémy zákazníků řešily rychleji.
Vyšší spokojenost zákazníků: Rychlejší a efektivnější servis vede ke spokojenějším zákazníkům a vyšší míře jejich udržení.
Nižší náklady na provoz: Zlepšete rozdělení zdrojů, omezte přepracování a snižte množství ruční práce. Tím můžete ušetřit náklady.
Lepší shoda s SLA: Dodržujte dohody o úrovni služeb a plňte jejich cíle, posilujte důvěru zákazníků a předcházejte sankcím.
Větší přehled o procesu: Získejte ucelený a objektivní přehled o provozu zákaznického servisu. Usnadní vám průběžné zlepšování i řešení problémů dříve, než se rozrostou.

Díky process mining můžete zákaznický servis v Zendesk Support změnit z reaktivního nákladového střediska na efektivní provoz zaměřený na zákazníky, který je připravený na budoucí potřeby.

Jak začít se zlepšováním

Chcete zlepšit provoz zákaznického servisu a zvýšit efektivitu v Zendesk Support? Analyzujte stávající workflow pomocí process mining. Zjistěte, kde se v procesu tvoří úzká místa, a najděte způsoby, jak zkrátit dobu vyřízení požadavků. Díky tomu můžete zavádět cílená zlepšení a pomoci týmu poskytovat kvalitní servis efektivněji. Začněte zlepšovat zákaznickou zkušenost se Zendesk Support ještě dnes.

Zákaznický servis Provoz podpory Efektivita pracovníků podpory Dohody o úrovni služeb Spokojenost zákazníků Řešení požadavků Správa helpdesku Zlepšování zákaznické zkušenosti Správa požadavků Správa požadavků Požadavky na podporu Kontaktní centrum Zákaznická podpora CRM Helpdesk Řešení případů

Časté problémy a výzvy

Zjistěte, které výzvy se vás týkají

Zpoždění při řešení požadavků zákaznického servisu vedou k nespokojenosti zákazníků a mohou způsobit jejich odchod. Dlouhé čekání zhoršuje zákaznickou zkušenost a zvyšuje zátěž pracovníků podpory, kterým zákazníci posílají další dotazy.
ProcessMind analyzuje celý životní cyklus každého Service Request v Zendesk Support a ukazuje, kde a proč se doba řešení prodlužuje nad stanovený cíl. Odhalí úzká místa v konkrétních posloupnostech aktivit nebo přiřazeních pracovníků a přesně určí, kde lze zvýšit efektivitu.

Časté interní eskalace zákaznických problémů mohou znamenat, že se požadavky nevyřeší při prvním kontaktu a spotřebovávají více zdrojů. Každá eskalace zvyšuje náklady na provoz a prodlužuje dobu řešení, což zhoršuje zákaznickou zkušenost.
ProcessMind zmapuje průběh Service Request a ukáže, jak často a v jaké fázi dochází k interním eskalacím. Odhalí jejich příčiny, například nedostatečné školení pracovníků nebo chybějící články znalostní báze, abyste mohli cíleně zlepšit workflow v Zendesk Support.

Opakované neplnění cílů dohody o úrovni služeb (SLA) vede k sankcím, nespokojenosti zákazníků a poškození pověsti. Porušení SLA ukazují na systémové problémy s efektivitou procesu nebo rozdělením zdrojů, které je potřeba řešit.
ProcessMind sleduje každý Service Request podle stanovených pravidel SLA v Zendesk Support a určuje fáze nebo typy požadavků, u kterých se cíle často nedaří plnit. Ukáže, která úzká místa způsobují zpoždění, abyste mohli včas upravit poskytování služeb.

Opětovné otevření Service Request po prvním vyřešení může znamenat, že řešení nebylo úplné nebo účinné. Zákazníky to frustruje a pracovníci podpory musí práci opakovat. Tím se výrazně zvyšují průměrné náklady na vyřešení požadavku a snižuje celková průchodnost procesu.
ProcessMind odhalí případy, kdy po aktivitě „Service Request Resolved“ často následuje nový kontakt se zákazníkem nebo další aktivita. Pomůže určit typy Service Request nebo pracovníky, kteří v Zendesk Support přispívají k častému opětovnému otevírání požadavků. Na základě zjištění můžete cíleně upravit školení nebo proces.

Zákazníci během řešení jednoho požadavku často přecházejí mezi komunikačními kanály. Informace se tím rozdělují a zákazníci musí opakovat, co už sdělili. Zhoršuje to zákaznickou zkušenost a prodlužuje dobu řešení, protože pracovníci podpory musí skládat dohromady celou historii komunikace.
ProcessMind analyzuje atribut „Communication Channel“ u každého Service Request a zobrazí, kde a proč zákazníci přecházejí mezi kanály, jako jsou e-mail, chat nebo telefon. Odhalí vzorce v procesu Zendesk Support, které mohou ukazovat na příležitosti ke zjednodušení komunikace nebo lepšímu propojení kanálů.

Nerovnoměrná pracovní zátěž může některé pracovníky vyčerpat a jiné nevyužít naplno. Ovlivňuje to náladu v týmu i jeho efektivitu. Zákazníci přiřazení přetíženým pracovníkům navíc mohou čekat déle a dostávat nevyrovnanou úroveň služeb.
ProcessMind zpřehlední aktivitu pracovníků a přiřazování Service Request v Zendesk Support. Ukáže pracovníky nebo týmy s nepřiměřeně vysokou či nízkou zátěží, aby vedoucí mohli lépe rozdělit zdroje a zajistit spravedlivé a efektivní vyřizování Service Request.

Odchylky od standardních postupů zákaznického servisu mohou vést k nevyrovnané kvalitě služeb, nedodržení předpisů a vyššímu počtu chyb. Neformální postupy oslabují účinnost školení a ztěžují rozšiřování provozu.
ProcessMind automaticky odhalí skutečné cesty, kterými Service Request procházejí v Zendesk Support, a porovná je s ideálními modely procesů. Zobrazí každou odchylku a ukáže, kde a proč pracovníci nebo systémy nedodržují předepsané workflow. Na základě těchto zjištění můžete přijmout cílená nápravná opatření.

Nesprávná kategorizace nebo stanovení priority Service Request může vést k jejich předání nesprávnému oddělení či pracovníkovi a zpozdit řešení naléhavých problémů. Neefektivní postup zákazníky frustruje a může zabránit včasnému řešení závažných problémů.
ProcessMind analyzuje počáteční aktivity „Request Categorized and Prioritized“ a jejich další průběh v Zendesk Support. Odhalí kategorie nebo priority, které pravidelně vedou k delší době řešení nebo častějším eskalacím. Zjištění mohou ukázat, jak zlepšit příjem požadavků.

Pokud zákazník po vytvoření Service Request dlouho čeká na potvrzení, může to hned zanechat špatný dojem. Má pocit, že ho nikdo nevyslyšel, je nervóznější a může požadavek poslat znovu.
ProcessMind přesně měří dobu mezi aktivitami „Service Request Created“ a „Initial Customer Acknowledgment Sent“ v Zendesk Support. Odhalí úzká místa v této důležité počáteční fázi a ukáže problémy v procesu nebo systému, které zpožďují komunikaci a ovlivňují první dojem.

Když pracovníci opakovaně žádají zákazníky o informace, které už poskytli nebo které lze snadno dohledat, ukazuje to na neefektivní a roztříštěný tok informací. Přibývají zbytečné kroky, prodlužuje se doba řešení a zákazníci jsou frustrovaní.
ProcessMind zmapuje výskyt aktivit „Information Requested from Customer“ ve workflow Service Request. Odhalí případy, kdy se tato aktivita opakuje nebo není potřeba. Může jít o problém s přístupem pracovníků k informacím nebo s jejich získáváním při prvním kontaktu v Zendesk Support.

Pokud pracovníci věnují prověřování problémů příliš mnoho času nebo obtížně hledají potřebné informace, výrazně se prodlužuje doba řešení. Snižuje se jejich produktivita, zákazníci čekají déle a rostou náklady na provoz.
ProcessMind analyzuje dobu trvání a předchozí aktivity před „Solution Proposed to Customer“ nebo „Service Request Resolved“. Ukáže případy, kdy aktivita „Agent Investigates Issue“ trvá neobvykle dlouho. Může to ukazovat na potřebu lepšího propojení se znalostní bází nebo dalšího školení pracovníků v Zendesk Support.

Typické cíle

Určete, jak vypadá úspěch

Cílem je výrazně zkrátit dobu od prvního kontaktu zákazníka až po uzavření požadavku. Rychlejší řešení zvyšuje spokojenost zákazníků, snižuje náklady na dlouho otevřené případy a uvolňuje kapacitu pracovníků. Zvyšuje tak efektivitu provozu Zendesk Support.
ProcessMind analyzuje data Zendesk Support a hledá úzká místa a zpoždění v průběhu řešení. Určí konkrétní aktivity nebo jejich posloupnosti, které řešení prodlužují, a nabídne podklady pro zjednodušení procesů, automatizaci opakujících se úloh a efektivnější rozdělení zdrojů. Můžete si stanovit cíl snížit průměrnou dobu řešení o 15–25 %.

Dodržování dohod o úrovni služeb je důležité pro spolehlivý zákaznický servis i předcházení sankcím. Cílem je zvýšit podíl Service Request vyřešených v rámci stanovených cílů SLA a zajistit tak konzistentní a spolehlivé služby v Zendesk Support.
ProcessMind sleduje kritické cesty a upozorňuje na případy, u kterých hrozí porušení SLA. Určí příčiny nedodržení SLA, ať už jde o předávání mezi pracovníky, zpoždění při prověřování nebo nedostatky v komunikaci. Díky tomu můžete cíleně zasáhnout a zvýšit míru plnění cílů o 10–20 %.

Časté interní eskalace mohou ukazovat na hlubší problémy, například nedostatečné znalosti pracovníků, nesprávnou počáteční kategorizaci nebo složité předávání mezi týmy. Cílem je omezit, jak často se požadavky zákaznického servisu v Zendesk Support předávají na vyšší úroveň nebo jinému oddělení. Snížíte tak náklady a urychlíte řešení.
ProcessMind zmapuje cesty eskalací a určí jejich časté spouštěče. Ukáže, kde chybějí znalosti nebo jsou postupy nejasné. Analýza okolností vedoucích k eskalaci vám pomůže zlepšit školení, obsah znalostní báze i počáteční třídění požadavků. Míru eskalací tak můžete snížit o 10–15 %.

Vysoký počet znovu otevřených Service Request může znamenat, že první řešení problém zákazníka zcela nevyřešilo. To vede k nespokojenosti a zvyšuje pracovní zátěž. Cílem je zajistit, aby se problémy zákazníků v Zendesk Support vyřešily úplně a účinně hned napoprvé.
ProcessMind analyzuje celý životní cyklus znovu otevřených požadavků a hledá společné vzorce, pracovníky nebo typy požadavků, které s nimi souvisejí. Pomůže odhalit nedostatečná řešení nebo nevyřešené příčiny problémů. Na základě zjištění můžete snížit počet znovu otevřených požadavků o 5–10 %.

Nesjednocené používání komunikačních kanálů může vést k roztříštěné zákaznické zkušenosti a neefektivní práci podpory. Cílem je stanovit a dodržovat standardní kanály pro komunikaci se zákazníky. Zajistíte tak srozumitelnější a jednotnější komunikaci i plynulejší proces v Zendesk Support.
ProcessMind zobrazí průběh komunikace napříč kanály během životního cyklu Service Request. Upozorní na odchylky od preferovaných kanálů a ukáže případy, kdy se používá více potenciálně matoucích kanálů. Zjištění vám pomohou komunikaci zjednodušit a sjednotit, a zlepšit tak zákaznickou zkušenost.

Nerovnoměrné rozdělení práce může vést k vyhoření pracovníků, zpožděním a nevyrovnané kvalitě služeb. Cílem je zajistit vyváženou pracovní zátěž pracovníků zákaznického servisu v Zendesk Support, zvýšit efektivitu a spravedlivě rozdělit zdroje v týmu.
ProcessMind poskytne přehled o aktivitách jednotlivých pracovníků a přiřazování případů. Odhalí nerovnováhu a úzká místa. Pomůže najít příležitosti k vyrovnání zátěže, vzájemnému zaškolení nebo úpravě pravidel přiřazování. Tím lze práci rozdělit spravedlivěji a efektivněji a zvýšit produktivitu pracovníků o 10 %.

Pomalé potvrzení přijetí nových požadavků zákaznického servisu může zanechat špatný první dojem a zvýšit obavy zákazníků. Cílem je výrazně zkrátit dobu, za kterou zákazník po navázání kontaktu dostane první potvrzení v Zendesk Support.
ProcessMind přesně sleduje dobu od aktivity „Customer Contact Initiated“ po „Initial Customer Acknowledgment Sent“. Odhalí zpoždění a nedostatky v procesu při tomto důležitém prvním kroku. Organizace pak mohou zavést rychlejší automatické odpovědi nebo zjednodušit počáteční třídění požadavků a zkrátit dobu potvrzení o 20–30 %.

Nesprávná kategorizace Service Request často vede k chybnému směrování, zpožděním a neefektivnímu vyřizování. Cílem je přesněji kategorizovat a určovat prioritu příchozích požadavků v Zendesk Support, aby se rychle dostaly ke správnému pracovníkovi nebo oddělení.
ProcessMind analyzuje souvislost mezi počáteční kategorizací a dalším průběhem procesu, včetně eskalací a opětovného přiřazení. Odhalí chybné vzorce kategorizace a pomůže upravit pravidla, zlepšit školení pracovníků nebo automatizovat počáteční třídění. Přesnost tak můžete zvýšit o 15–20 %.

Zákazníky frustruje, když je během řešení požadavku opakovaně žádáte o stejné informace. Cílem je zjednodušit získávání informací v Zendesk Support a zajistit, aby se všechny potřebné údaje získaly efektivně, ideálně hned při prvním kontaktu.
ProcessMind zmapuje místa v procesu, kde se od zákazníka žádají informace. Odhalí opakované žádosti nebo případy, kdy pracovníci znovu požadují údaje, které už zákazník poskytl. Na základě zjištění můžete upravit proces a snížit počet těchto případů o 10–20 %.

Odchylky od standardních postupů mohou vést k nevyrovnané kvalitě služeb, rizikům v oblasti shody a neefektivnímu provozu. Cílem je zajistit, aby pracovníci zákaznického servisu i procesy v Zendesk Support důsledně dodržovali stanovené pokyny a workflow.
ProcessMind automaticky odhalí a zobrazí všechny skutečné cesty procesem a porovná je s ideálním referenčním modelem. Upozorní na neschválené zkratky, vynechané kroky nebo činnosti, které nejsou v souladu s pravidly. Získáte tak jasné podklady pro důslednější dodržování postupů a zvýšení konzistence o 20 %.

Neefektivní prověřování může výrazně prodloužit dobu řešení a zvýšit náklady zákaznického servisu. Cílem je zlepšit aktivity spojené s diagnostikou a řešením problémů zákazníků, aby v Zendesk Support probíhaly rychleji a účinněji.
ProcessMind odhalí opakující se smyčky, přepracování a zbytečné kroky ve fázi „Agent Investigates Issue“. Ukáže, kde pracovníci tráví příliš mnoho času nebo opakují činnosti. Zjištění vám pomohou zlepšit diagnostické nástroje, přístup ke znalostní bázi nebo spolupráci v týmu a zkrátit dobu prověřování o 10–15 %.

Šest kroků ke zlepšení zákaznického servisu

Stáhněte si šablonu

Exportujte data ze Zendesk

Nahrajte datovou sadu

Analyzujte průběh zákaznické podpory

Zaveďte důležitá zlepšení

Sledujte dosažená zlepšení

Stáhněte si šablonu

Co dělat

Otevřete a stáhněte si předpřipravenou excelovou šablonu pro analýzu procesů zákaznického servisu v Zendesk Support.

Zobrazit průvodce šablonou dat Stáhnout šablonu

Proč je to důležité

Jednotná struktura dat zajistí, že se všechny důležité informace z požadavků v Zendesk Support správně zaznamenají a budou připravené k přesné analýze procesu.

Očekávaný výsledek

Připravená excelová šablona pro data zákaznického servisu v Zendesk Support.

CO ZÍSKÁTE

Odhalte skryté cesty v procesu zákaznického servisu

ProcessMind převede nezpracovaná data ze Zendesk Support do přehledných interaktivních vizualizací. Zobrazí jednotlivé kroky zákaznického servisu a pomůže odhalit neefektivní postupy i možnosti zlepšení.

Zobrazte si celý proces zákaznického servisu od začátku do konce
Odhalte skrytá úzká místa v Zendesk
Zlepšete předávání požadavků mezi agenty i jejich práci
Zkraťte průměrnou dobu vyřešení požadavku zákazníka

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

OBVYKLÉ VÝSLEDKY

Konkrétní zlepšení zákaznické podpory

Tyto výsledky ukazují konkrétní přínosy, kterých organizace dosahují analýzou dat ze Zendesk Support pomocí process mining. Analýza životního cyklu požadavků zákaznické podpory pomáhá odhalit neefektivní postupy a úzká místa a zlepšit provoz.

0 %

Rychlejší vyřízení požadavků

Zkrácení průměrné doby vyřízení požadavku zákaznické podpory

Process mining odhalí úzká místa a neefektivní postupy. Úpravou workflow pak můžete výrazně zkrátit dobu potřebnou k vyřešení problémů zákazníků.

- 0 %

Lepší plnění SLA

Zlepšení v plnění dohod o úrovni služeb

Když zjistíte, které cesty procesem nesplňují požadavky a proč, můžete problémy řešit dříve a zajistit, aby více požadavků splnilo cíle SLA.

0 %

Méně eskalací

Pokles počtu požadavků předávaných k interní eskalaci

Když porozumíte příčinám interních eskalací, můžete lépe školit agenty a upravit procesy. Snížíte tak potřebu zapojovat pracovníky vyšší úrovně podpory.

0 %

Méně znovu otevřených případů

Pokles počtu znovu otevřených požadavků zákaznické podpory

Analýza příčin opětovného otevření případů pomáhá zlepšit kvalitu a úplnost prvního řešení. Zákazníci se tak nemusejí opakovaně obracet na podporu a jejich spokojenost roste.

0 %

Rychlejší potvrzení přijetí požadavku

Zkrácení průměrné doby do prvního potvrzení přijetí požadavku zákazníka

Když odhalíte prodlevy při prvním kontaktu, můžete zjednodušit úvodní část procesu, lépe nastavit očekávání zákazníků a zvýšit jejich spokojenost hned na začátku.

Konkrétní výsledky se liší podle složitosti procesu, kvality dat a rozsahu nasazení. Uvedené příklady představují běžná zlepšení, kterých organizace dosahují při využití process mining v procesech zákaznické podpory.

Doporučená data

Začněte nejdůležitějšími atributy a aktivitami a podle potřeby je doplňujte.

Pracujete se záznamy událostí poprvé? Přečtěte si, jak vytvořit záznam událostí pro process mining.

Atributy

Důležité údaje pro analýzu

Jedinečný identifikátor každého požadavku zákaznické podpory, označovaného také jako ticket nebo případ.

Proč je to důležité

Jde o nezbytné ID případu, které propojuje všechny kroky procesu a umožňuje sestavit a analyzovat průběh každého jednotlivého požadavku zákaznické podpory.

Časové razítko označující, kdy aktivita nebo událost začala.

Proč je to důležité

Toto časové razítko je nezbytné pro seřazení událostí, výpočet dob trvání a analýzu časového průběhu vyřizování požadavku zákaznické podpory.

Jméno nebo ID agenta zákaznické podpory, který vyřizuje požadavek.

Proč je to důležité

Zaznamenává, který agent provedl daný úkon. Umožňuje analyzovat individuální výkon, rozložení pracovní zátěže a přidělování zdrojů.

Klasifikace požadavku zákaznické podpory, například „Dotaz“, „Incident“, „Problém“ nebo „Úkol“.

Proč je to důležité

Zařazuje požadavky do kategorií, aby bylo možné porovnávat výkon a analyzovat různé typy problémů. To je důležité pro cílené zlepšování procesů.

Úroveň priority požadavku zákaznické podpory, například „Nízká“, „Normální“, „Vysoká“ nebo „Naléhavá“.

Proč je to důležité

Udává naléhavost požadavku. Tento údaj je důležitý pro analýzu plnění SLA a rychlé řešení kritických problémů.

Kanál, přes který byl požadavek na podporu odeslán nebo probíhala komunikace.

Proč je to důležité

Ukazuje, jak spolu zákazníci a pracovníci podpory komunikují. Umožňuje analyzovat efektivitu jednotlivých kanálů a jejich vliv na proces i zákaznickou zkušenost.

Cílová doba, během které má být požadavek na podporu vyřešen podle pravidel SLA.

Proč je to důležité

Vyjadřuje závazek vůči zákazníkovi a slouží jako měřítko pro hodnocení včasného vyřešení i plnění SLA.

Logická hodnota určující, zda doba vyřešení požadavku překročila cíl SLA.

Proč je to důležité

U každého případu jasně ukazuje, zda bylo SLA splněno. Usnadňuje tak sledování a vykazování plnění SLA.

Aktivity

Kroky procesu ke sledování a optimalizaci

Tato aktivita označuje začátek procesu zákaznické podpory. V Zendesk se vytvoří nový ticket z některého kanálu, například z e-mailu, webového formuláře nebo chatu. Systém při vytvoření zaznamená událost s jedinečným ID ticketu a časovým razítkem.

Proč je to důležité

Jako hlavní počáteční událost je důležitá pro výpočet celkové doby vyřízení případu a analýzu počtu příchozích požadavků v čase. Slouží jako základ pro měření důležitých ukazatelů, například doby do první odpovědi a celkové doby vyřízení.

Tato událost označuje přiřazení požadavku konkrétnímu agentovi k vyřízení. K přiřazení může dojít automaticky podle pravidel směrování nebo ručně, například vedoucím týmu či agentem.

Proč je to důležité

Přiřazení je důležitým milníkem pro určení odpovědnosti a řízení pracovní zátěže. Analýza doby do přiřazení a opakovaného přiřazování odhalí úzká místa v třídění a rozdělování požadavků.

K této aktivitě dochází, když agent potřebuje od zákazníka další informace a změní stav ticketu na „pending“. Tato změna stavu výslovně označuje, že proces čeká na externí stranu.

Proč je to důležité

Tato aktivita ukazuje závislost na zákazníkovi a pozastavuje interní měření SLA. Časté nebo opakované vyžádání informací u jednoho ticketu může znamenat, že při prvním kontaktu nebyly zjištěny všechny potřebné informace, a prodlužovat dobu vyřízení.

Agent označí požadavek jako „solved“, když zákazníkovi poskytne řešení. Jde o dočasný stav, protože zákazník může na ticket odpovědět a znovu ho otevřít, než bude trvale uzavřen.

Proč je to důležité

Tento milník je hlavním ukazatelem pro měření doby vyřízení a efektivity agentů. Označuje okamžik, kdy agent považuje práci za dokončenou. Pokud zákazník ticket znovu otevře, lze pak analyzovat nutnost opakované práce.

K této aktivitě dochází, když zákazník odpoví na ticket ve stavu „solved“. Zendesk automaticky změní stav zpět na „open“, což znamená, že problém nebyl zcela vyřešen.

Proč je to důležité

Opětovné otevření ticketu je důležitým ukazatelem neúspěšného vyřešení při prvním kontaktu a nízké kvality řešení. Analýza četnosti a příčin opětovného otevření pomáhá určit, kde zlepšit školení agentů a postupy řešení.

Jde o poslední aktivitu, která označuje trvalé uzavření požadavku. Obvykle k němu dojde automaticky po uplynutí stanovené doby od označení ticketu jako „solved“, pokud zákazník mezitím neodpoví.

Proč je to důležité

Jako konečná událost uzavírá životní cyklus ticketu. Doba mezi stavy „solved“ a „closed“ představuje období, během kterého lze ticket znovu otevřít. Událost „closed“ potvrzuje, že zákazník řešení přijal.

Časté dotazy

Nejčastější otázky

Jak může process mining zlepšit provoz zákaznické podpory na základě dat ze Zendesk Support?

Process mining zobrazí skutečný průběh vyřizování požadavků v Zendesk a odhalí úzká místa, odchylky i neefektivní postupy. Ukáže, kde se požadavky zákazníků zdržují nebo jejich vyřízení trvá příliš dlouho. Díky tomu můžete upravit workflow a zkrátit dobu řešení. Zjistíte také příčiny problémů, například častého opětovného otevírání požadavků nebo závažného porušování SLA.

Jaká data ze Zendesk Support jsou potřeba pro analýzu pomocí process mining?

Pro process mining potřebujete především záznamy událostí ze Zendesk Support. Patří mezi ně identifikátory případů, například Service Request ID, názvy aktivit, jako „Ticket Created“ nebo „Agent Assigned“, a časová razítka jednotlivých aktivit. Důležitá jsou také ID agentů a změny stavů, například „Open“, „Pending“ a „Solved“.

Jaké výsledky nebo zlepšení můžeme očekávat od process mining analýzy dat ze Zendesk Support?

Můžete očekávat výrazné zkrácení průměrné doby řešení a méně interních eskalací. Process mining pomáhá zlepšit plnění důležitých SLA a snížit počet znovu otevřených požadavků. Výsledkem bývá vyšší spokojenost zákazníků a efektivnější využití kapacity agentů.

Jak ze Zendesk Support získáme potřebná data o událostech pro process mining?

Zendesk Support nabízí několik možností exportu dat, například API, funkce pro tvorbu reportů a export dat. Mnohé nástroje pro process mining mají také přímé konektory nebo umí importovat data v běžných formátech, jako jsou CSV a Excel. Poradíme vám, která metoda se nejlépe hodí pro vaše nastavení Zendesk.

Potřebujeme pro nasazení process mining v Zendesk Support zvláštní technické znalosti nebo infrastrukturu?

Základní znalost datových struktur se hodí, ale řada současných platforem pro process mining je určená i pro firemní uživatele. Při přípravě dat může pomoci základní znalost SQL, specializovaní datoví inženýři však nejsou vždy nutní. Analytickou práci zajišťuje nástroj pro process mining.

Dokáže process mining odhalit problémy, jako je pomalé první potvrzení přijetí požadavku nebo opakované žádosti o stejné informace?

Ano. Process mining dobře odhaluje kroky procesu, které způsobují prodlevy, například pomalé první potvrzení přijetí požadavku. Analýza záznamů událostí může také ukázat, že zákazníci opakovaně dostávají žádost o stejné informace. To může poukazovat na neefektivní postup při zjišťování potřeb nebo nesprávné zařazování požadavků. Na základě těchto zjištění můžete zavést cílená zlepšení.

Jak dlouho obvykle trvá, než po zahájení projektu process mining získáme poznatky a začneme se zlepšováním?

První export dat a vytvoření modelu obvykle zvládnete během několika týdnů. Záleží na objemu a složitosti dat. Užitečné poznatky můžete často získat během prvních 4 až 8 týdnů. Průběžné sledování umožňuje dál zlepšovat proces a udržet dosažené výsledky.

Odstraňte úzká místa v zákaznickém servisu a zvyšte CSAT

Omezte opakované kontakty. Dosáhněte 80% FCR a zvyšte spokojenost zákazníků.

Začněte se zkušební verzí

Platební kartu nepotřebujete