Verbessern Sie Ihren Kundenservice

Ihr 6-Schritte-Leitfaden zur Optimierung des Kundenservice.
Verbessern Sie Ihren Kundenservice

Optimieren Sie Ihren Kundenserviceprozess für Exzellenz

ProcessMind hilft Ihnen, Ineffizienzen in Ihrem Kundenserviceprozess genau zu identifizieren. Erkennen Sie mühelos Engpässe, decken Sie Nacharbeiten auf und reduzieren Sie unnötige Schritte, die die Lösungszeiten verlangsamen. Verstehen Sie, wo Verzögerungen auftreten und wie Sie Abläufe straffen können, um die Kundenzufriedenheit zu steigern. Unsere Plattform bietet klare Einblicke, unabhängig von Ihrem Quellsystem, und ermöglicht datengestützte Verbesserungen.

Laden Sie unsere vorkonfigurierte Datenvorlage herunter und gehen Sie häufige Herausforderungen an, um Ihre Effizienz-Ziele zu erreichen. Befolgen Sie unseren Sechs-Schritte-Verbesserungsplan und einsetzen Sie den Leitfaden zur Datenvorlage, um Ihre Abläufe zu optimieren.

Detaillierte Beschreibung anzeigen

Optimieren Sie Ihren Kundenserviceprozess für Exzellenz mit Process Mining, einem leistungsstarken Analyseansatz, der die vollständige Reise jeder Serviceanfrage in Ihrem System beleuchtet. Vom ersten Kundenkontakt über jede Interaktion, Weiterleitung und Eskalation bis zur endgültigen Lösung bietet ProcessMind eine beispiellose Transparenz. Sie entdecken die tatsächlichen Prozessflüsse und vergleichen sie direkt mit Ihren beabsichtigten oder idealen Pfaden, wobei Sie sofort Abweichungen, Workarounds und versteckte Komplexitäten identifizieren. Dieser tiefgehende Einblick deckt kritische Erkenntnisse über Agentenaktivitäten, Systeminteraktionen und Kundenkontaktpunkte auf, die herkömmliche Berichte einfach nicht liefern können. Gewinnen Sie ein transparentes, datengestütztes Bild der realen Abläufe Ihres Teams, stellen Sie sicher, dass kein Teil der Service Journey verborgen bleibt, und ermöglichen Sie sich, genau zu verstehen, wie Serviceanfragen von Anfang bis Ende bearbeitet werden.

Die Kundenservice-Landschaft ist voller gängiger, oft unsichtbarer Herausforderungen, die die Effizienz untergraben und die Kundenzufriedenheit beeinträchtigen. Leiden Ihre Serviceanfragen unter unerwarteten Verzögerungen, die zu frustrierten Kunden und erhöhter Abwanderung führen? Führen Agenten häufig Nacharbeiten durch, navigieren sie auf komplizierten Wegen, um Probleme zu lösen, oder leiten sie Anrufe wiederholt weiter, weil Informationen unvollständig sind? Erfüllt Ihr Team konsequent die Service Level Agreements, oder gibt es versteckte Compliance-Risiken in Ihren Lösungsprozessen, die zu finanziellen Strafen oder Reputationsschäden führen könnten? Dies sind systemunabhängige Herausforderungen, die jeden Kundenservicebetrieb plagen können, unabhängig von Ihrem spezifischen ERP-, CRM- oder Quellsystem. Ohne eine umfassende End-to-End-Sicht auf den Prozess wird die Identifizierung der Hauptursachen dieser Ineffizienzen, wie hartnäckige Engpässe, suboptimale Ressourcenallokation, inkonsistente Verfahren oder Wissenslücken, zu einer entmutigenden und oft unmöglichen Aufgabe. Traditionelle Berichte und Dashboards zeigen nur statische Momentaufnahmen; sie versagen darin, die dynamische Abfolge von Ereignissen und die gegenseitigen Abhängigkeiten darzustellen, die Ihren Prozess wirklich definieren. Process Mining durchdringt diese Komplexität und bietet eine dynamische, datengestützte Linse für diese kritischen Bereiche, die sich auf Ihr Endergebnis und die Kundenbindung auswirken.

ProcessMind transformiert Ihre Fähigkeit, diese allgegenwärtigen Herausforderungen direkt anzugehen, und ermöglicht Sie, über Annahmen hinauszugehen und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse von Event Logs aus Ihrem Kundenservice-System ermöglichen wir Sie, genau zu bestimmen, wo Reibung auftritt, sei es durch übermäßige Übergaben zwischen Abteilungen, Verzögerungen bei der Eskalation komplexer Probleme, wiederkehrende Serviceanfragen aufgrund unvollständiger initialer Lösungen oder unnötige Schritte im Genehmigungsprozess. Die Vorteile dieser Klarheit sind tiefgreifend und greifbar: Erreichen Sie höhere Erstlösungsraten, reduzieren Sie die durchschnittlichen Bearbeitungszeiten erheblich und steigern Sie die gesamte Agentenproduktivität, indem Sie ineffiziente Workflows identifizieren und straffen. Über die Effizienz hinaus hilft ProcessMind, die strikte Compliance mit internen Richtlinien und externen Vorschriften sicherzustellen, potenzielle Risiken zu mindern und die Governance zu stärken. Letztendlich steigern Sie die Kundenzufriedenheit durch die Bereitstellung eines schnelleren, konsistenteren und qualitativ hochwertigeren Services, was sich direkt in erhöhter Kundenbindung und -befürwortung niederschlägt. All dies wird erreicht, während die Ressourcenallokation optimiert und die Betriebskosten innerhalb Ihrer bestehenden Infrastruktur reduziert werden, um sicherzustellen, dass Sie das Maximum aus Ihren aktuellen Investitionen herausholen. Gewinnen Sie klare, umsetzbare Einblicke in die tatsächliche Arbeitsweise Ihres Teams und ermöglichen Sie eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung in Ihrer gesamten Serviceorganisation.

Der Start dieser Reise zur Optimierung Ihres Kundenserviceprozesses ist mit ProcessMind bemerkenswert unkompliziert und zugänglich. Unsere Plattform ist so konzipiert, dass sie alle Systeme willkommen heißt und integriert, um sicherzustellen, dass jede Organisation, unabhängig von ihrer technologischen Landschaft, davon profitieren kann. Verbinden Sie einfach Ihr Quellsystem, sei es Ihr CRM, Ticketing-System, ERP oder jede andere Plattform, die Serviceanfrage-Events erfasst. Sie müssen Ihren aktuellen IT-Stack nicht überarbeiten; ProcessMind integriert sich reibungslos. Wir stellen ein klares, leicht verständliches Datentemplate zur Verfügung, das die minimalen Datenanforderungen umreißt und eine schnelle, sichere und reibungslose Einrichtung gewährleistet. Innerhalb weniger Tage können Sie von Rohdaten zu einer umfassenden Visualisierung Ihrer gesamten Kundenservice-Landschaft übergehen, sofort Optimierungsmöglichkeiten entdecken und datengestützte Entscheidungen treffen, die operationelle Exzellenz vorantreiben. Lassen Sie nicht länger zu, dass versteckte Ineffizienzen das Kundenvertrauen und die operative Rentabilität untergraben; nutzen Sie ProcessMind, um Ihre Serviceabläufe noch heute zu transformieren und unvergleichliche Kundenerlebnisse zu liefern.

Kundenservice Prozessoptimierung Effizienz Serviceanfrage Kundenerlebnis Engpassanalyse Service Delivery

Häufige Probleme & Herausforderungen

Identifizieren Sie, welche Herausforderungen Sie beeinträchtigen.

Kunden erwarten schnelle Lösungen, doch versteckte Engpässe und ineffiziente Prozessschritte führen oft zu frustrierend langen Wartezeiten. Diese Verzögerungen untergraben das Kundenvertrauen, können zu negativen Bewertungen und Abwanderung führen und erhöhen die Betriebskosten durch verlängertes Agenten-Engagement bei einer einzelnen Serviceanfrage.

ProcessMind deckt die exakten Phasen und Aktivitäten auf, die Verzögerungen verursachen, und identifiziert ineffiziente Übergaben und versteckte Schleifen. Durch die Visualisierung des tatsächlichen Prozessflusses aus Ihren Systemdaten können Sie die Hauptursachen für lange Lösungszyklen genau bestimmen und gezielte Verbesserungen implementieren, um die Servicebereitstellung zu beschleunigen.

Das Nichteinhalten von Service Level Agreements für Reaktions- und Lösungszeiten wirkt sich direkt auf die Kundenzufriedenheit aus und kann zu finanziellen Strafen oder Vertragsverletzungen führen. Ein Mangel an klarer Transparenz darüber, warum SLAs verfehlt werden, verhindert zeitnahes Eingreifen und untergräbt Bemühungen zur kontinuierlichen Verbesserung der Servicebereitstellung.

ProcessMind vergleicht automatisch Ihre tatsächlichen Serviceanfragen-Pfade mit den definierten SLA-Zielen und hebt jede Verletzung und ihre beitragenden Faktoren hervor. Sie können kritische Phasen, Agentengruppen oder Anfragetypen identifizieren, die am anfälligsten für Verstöße sind, und so proaktive Anpassungen zur Sicherstellung der Compliance vornehmen.

Serviceanfragen, die häufig zwischen Agenten weitergeleitet oder an höhere Ebenen eskaliert werden, schaffen ein fragmentiertes und frustrierendes Kundenerlebnis. Diese unnötigen Übergaben binden wertvolle Ressourcen, verzögern die endgültige Lösung und erhöhen die Betriebskosten für jede Serviceanfrage erheblich.

ProcessMind visualisiert alle Eskalations- und Übergabepfade und zeigt auf, welche Anfragetypen oder anfänglichen Bearbeitungsschritte am häufigsten zu Übergaben führen. Durch die Analyse dieser Muster können Sie Möglichkeiten identifizieren, um Frontline-Agenten zu ermöglichen, Wissensdatenbanken zu verfeinern oder initiale Routing-Regeln zu optimieren.

Serviceanfragen, die gelöst, aber schnell wiedereröffnet werden, deuten darauf hin, dass die ursprünglichen Lösungen unvollständig oder unzureichend waren. Diese Nacharbeit verschwendet Agentenzeit, frustriert Kunden, die das Gefühl haben, ihr Problem sei nicht wirklich behoben worden, und erhöht die Betriebskosten, da wiederholter Aufwand für dasselbe Problem erforderlich ist.

ProcessMind bildet den vollständigen Lebenszyklus von Serviceanfragen ab und zeigt gängige Muster der Wiedereröffnung und die vorangegangenen Aktivitäten auf. Diese Analyse hilft, Agenten, Anfragetypen oder Prozessschritte zu identifizieren, die häufig zu Nacharbeiten führen, sodass Sie zugrunde liegende Qualitätsprobleme angehen können.

Agenten weichen möglicherweise bei der Bearbeitung von Serviceanfragen von dokumentierten Best Practices oder Standardarbeitsabläufen ab, was zu inkonsistenten Ergebnissen, Compliance-Risiken und höheren Betriebskosten führt. Ohne klare Transparenz sind diese nicht-standardisierten Prozessvarianten teamweit schwer zu erkennen und zu korrigieren.

ProcessMind entdeckt automatisch die tatsächlichen Pfade, die Serviceanfragen nehmen, und vergleicht sie mit Ihrem definierten idealen Prozessmodell. Dies ermöglicht es Ihnen, alle Abweichungen zu identifizieren, deren Häufigkeit und Auswirkungen zu verstehen und eine bessere Einhaltung der Standardarbeitsabläufe durchzusetzen.

Eine große Variabilität in der Bearbeitung ähnlicher Serviceanfragen durch Agenten kann zu einer inkonsistenten Servicequalität führen, die das Kundenerlebnis und die Gesamteffizienz beeinträchtigt. Darüber hinaus können unausgeglichene Arbeitslasten zu Agenten-Burnout führen und Engpässe verursachen, während ungenutzte Kapazitäten unbemerkt bleiben.\n\nProcessMind bietet eine datengestützte Sicht auf das Verhalten und die Arbeitslast der Agenten, indem es Aktivitäten für jeden Serviceauftrag verfolgt. Dies ermöglicht es Ihnen, tatsächliche Prozessabläufe zu vergleichen, Best Practices von Top-Performern zu identifizieren und Bereiche zu ermitteln, in denen zusätzliche Schulungen oder eine bessere Ressourcenzuweisung erforderlich sind.

Erhebliche Verzögerungen werden oft durch wiederholtes Anfordern von Informationen von Kunden oder internen Teams verursacht. Diese Hin- und Her-Kommunikation verlängert die Lösungszeiten, erhöht den Kundenaufwand, um eine Antwort zu erhalten, und schafft große Ineffizienzen im Serviceprozess.

ProcessMind identifiziert genau, wo und warum Informationsanfragen zu Verzögerungen im Serviceanfragen-Lebenszyklus führen. Es hilft aufzudecken, ob spezifische Anfragetypen oder Kommunikationskanäle anfällig für diesen Engpass sind, was Ihnen ermöglicht, die Datenerfassung zu optimieren und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Wenn Kunden den Support mehrfach kontaktieren müssen, um ein einziges Problem zu lösen, beeinträchtigt dies deren Erfahrung und Wahrnehmung Ihrer Servicequalität erheblich. Niedrige First-Contact-Resolution-Raten erhöhen zudem die Betriebskosten, da sie doppelten Agentenaufwand erfordern und Support-Warteschlangen verstopfen.\n\nProcessMind analysiert die End-to-End-Journey des Serviceauftrags, um herauszufinden, warum Probleme nicht beim ersten Versuch gelöst werden. Es deckt Muster wie wiederholte Kontakte oder interne Nacharbeit auf und zeigt Möglichkeiten auf, Agenten mit besseren Tools und Wissen auszustatten, um Probleme sofort zu lösen.

Typische Ziele

Definieren Sie, wie Erfolg aussieht

Lange Lösungszeiten wirken sich direkt auf die Kundenzufriedenheit aus und erhöhen die Betriebskosten. Dieses Ziel konzentriert sich darauf, den gesamten Lebenszyklus einer Serviceanfrage, vom ersten Kontakt bis zur endgültigen Lösung, zu verkürzen, um sicherzustellen, dass Kunden schnellere Lösungen erhalten und Agenten ein größeres Volumen bearbeiten können.

ProcessMind identifiziert die genauen Engpässe und Hauptursachen für Verzögerungen in Ihrem Kundenserviceprozess und hebt Aktivitäten oder Übergaben hervor, die zu verlängerten Lösungszeiten beitragen. Es liefert umsetzbare Erkenntnisse zur Straffung von Workflows, Automatisierung von Schritten und Verbesserung der Teameffizienz innerhalb Ihres bestehenden Systems.

Das Nichteinhalten von Service Level Agreements kann zu Kundenunzufriedenheit, finanziellen Strafen und einem geschädigten Unternehmensruf führen. Eine höhere SLA-Compliance gewährleistet eine konsistente, vorhersehbare Servicebereitstellung, die die Kundenerwartungen erfüllt und die Zuverlässigkeit Ihrer Marke stärkt.

ProcessMind visualisiert Prozessabweichungen, die SLA-Verletzungen verursachen, und identifiziert die spezifischen Aktivitäten oder Phasen, in denen Verzögerungen auftreten, die Anfragen über ihre Zielzeiten hinaus verzögern. Es hilft Ihnen, Compliance-Lücken zu lokalisieren und Korrekturmaßnahmen zu implementieren, was zu einer besseren SLA-Einhaltung führt.

Übermäßige Weiterleitungen und Eskalationen erhöhen die Betriebskosten, verlängern die Lösungszeiten und frustrieren Kunden, die ihre Anliegen wiederholen müssen. Eine Reduzierung dieser Faktoren gewährleistet eine effizientere Lösung und eine bessere Ressourcennutzung, indem Frontline-Agenten ermöglicht werden.

ProcessMind bildet die gesamte Reise von eskalierten und weitergeleiteten Serviceanfragen ab und identifiziert die spezifischen Auslöser und Bedingungen, die zu Handoffs führen. Diese Analyse hilft Ihnen, Ursachen wie Qualifikationslücken oder unzureichende Wissensdatenbanken zu beheben und Ihren Kundenservice effektiver zu gestalten.

Häufiges Wiedereröffnen von Serviceanfragen oder das Scheitern einer Erstlösung deutet auf unvollständige initiale Lösungen hin, was zu Kundenfrustration und redundanter Arbeit führt. Dieses Ziel zielt darauf ab, Probleme beim ersten Kontakt korrekt zu lösen, wodurch das Kundenvertrauen und die Agenten-Effizienz steigen.

ProcessMind deckt die Gründe für wiederholte Kontakte auf, indem es Prozessvarianten analysiert, die zu wiederkehrenden Problemen führen. Es identifiziert Agenten oder Anfragetypen mit hohen Wiedereröffnungsraten, was gezielte Schulungen oder Prozessanpassungen zur Verbesserung der Lösungsqualität ermöglicht.

Inkonsistente Agentenleistung und Abweichungen von Standardverfahren führen zu unterschiedlichen Kundenerlebnissen und unvorhersehbarer Servicequalität. Die Standardisierung des Prozesses stellt sicher, dass alle Kunden einen hochwertigen Service erhalten, was die Zufriedenheit und die operationelle Vorhersehbarkeit verbessert.

ProcessMind entdeckt automatisch alle Prozessvarianten und vergleicht sie mit dem definierten optimalen Pfad, wobei jede Abweichung hervorgehoben wird. Diese Fähigkeit ermöglicht ein kontinuierliches Monitoring und die Durchsetzung von Best Practices, reduziert operationelle Risiken und gewährleistet eine konsistente Servicebereitstellung.

Versteckte Engpässe, wie das Warten auf Kundeninformationen oder interne Genehmigungen, sind eine wesentliche Ursache für Verzögerungen im Service-Lösungsprozess. Die Beseitigung dieser Reibungspunkte beschleunigt die Lösung, reduziert die Leerlaufzeiten der Agenten und verbessert das gesamte Kundenerlebnis.

ProcessMind identifiziert genau die Phasen und Anfragetypen, in denen Engpässe erhebliche Verzögerungen oder mehrere Kontaktpunkte verursachen. Durch das Aufzeigen dieser Verlangsamungen hilft es Ihnen, Datenerfassungsmethoden zu optimieren, Genehmigungsketten zu straffen oder anfängliche Aufnahmeformulare zu verbessern.

Eine ungleichmäßige Arbeitsverteilung kann zu Agenten-Burnout und Unterauslastung führen, während inkonsistente Leistungen eine unvorhersehbare Servicequalität schaffen. Dieses Ziel konzentriert sich darauf, Arbeitslasten auszugleichen und Best Practices zu identifizieren, um die Effizienz des gesamten Teams zu steigern.

ProcessMind bietet klare Einblicke in individuelle Agenten-Workflows und die Arbeitslastverteilung. Es hebt Best-Performing-Muster hervor und identifiziert Abweichungen, was datengestütztes Coaching, eine faire Arbeitslastverteilung und die Standardisierung von Best Practices im gesamten Team ermöglicht.

Eine inkorrekte initiale Kategorisierung von Serviceanfragen führt zu Fehlleitungen, Verzögerungen und mehrfachen Übergaben zwischen Agenten. Die Verbesserung der Genauigkeit stellt sicher, dass Anfragen schnell die richtige Abteilung oder den richtigen Agenten erreichen, was die Gesamteffizienz vom ersten Schritt an steigert.

ProcessMind analysiert den Fluss falsch kategorisierter Anfragen und identifiziert gängige Muster, Einstiegspunkte oder spezifische Kategorisierer, die häufig zu Nacharbeiten oder Weiterleitungen führen. Diese Erkenntnis hilft, Kategorisierungsregeln und Agentenschulungen zu verfeinern, wodurch die initiale Weiterleitung und Lösung beschleunigt werden.

Der 6-Schritte-Weg zur Exzellenz im Kundenservice

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Verbinden & Entdecken

Was ist zu tun

Sammeln Sie Event-Log-Daten aus Ihrem Kundenservice-System und stellen Sie sicher, dass alle relevanten Aktivitäten und Fall-Identifikatoren enthalten sind, um eine umfassende Prozessansicht zu erstellen.

Bedeutung

Ein vollständiger und präziser Datensatz ist grundlegend für Process Mining, da er Ihnen ermöglicht, den tatsächlichen Verlauf von Serviceanfragen zu erkennen und versteckte Ineffizienzen aufzudecken.

Erwartetes Ergebnis

Eine vereinheitlichte, granulare Ansicht aller Kundenservice-Interaktionen und ihres Ablaufs, bereit zur Analyse.

WAS SIE ERHALTEN

Entdecken Sie verborgene Potenziale in Ihrem Kundenservice

ProcessMind enthüllt die wahre Ausführung Ihres Kundenserviceprozesses und hebt jeden Schritt und jede Interaktion hervor. Gewinnen Sie tiefe Einblicke, wie Ihr Team wirklich Support leistet.
  • Tatsächliche Kundenservice-Journeys visualisieren
  • Engpässe und Verzögerungen genau identifizieren
  • Grundursachen für Kundenunzufriedenheit identifizieren
  • Agenten-Workflows für Effizienz optimieren
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

TYPISCHE ERGEBNISSE

Exzellenz im Kundenservice erreichen

Durch die präzise Analyse jedes Schrittes im Lebenszyklus der Serviceanfrage liefert unsere Process Mining-Lösung umsetzbare Erkenntnisse, die wichtige Kundenservice-Metriken erheblich verbessern und so eine höhere Effizienz und Kundenzufriedenheit fördern.

0 %
Schnellere Lösungszeiten

Durchschnittliche Reduzierung der Bearbeitungszeit von Serviceanfragen

Durch das präzise Erkennen und Eliminieren von Prozessengpässen reduzieren Unternehmen die Zeit, die zur Lösung von Kundenproblemen benötigt wird, erheblich, was zu einer schnelleren Servicebereitstellung und erhöhter Kundenzufriedenheit führt. Dies entlastet auch die Agentenkapazität.

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Verbesserte SLA-Konformität

Zunahme der Einhaltung von Service Level Agreements

Process Mining deckt Abweichungen auf, die SLA-Verletzungen verursachen, und ermöglicht es Unternehmen, gezielte Änderungen zu implementieren. Dies stellt sicher, dass mehr Anfragen innerhalb der vereinbarten Zeiten gelöst werden, was das Kundenvertrauen stärkt und Strafen vermeidet.

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Höhere Erstlösungsrate

Zunahme der bei der ersten Interaktion gelösten Probleme

Durch das Verständnis der Ursachen wiederholter Kontakte können Unternehmen ihre Agenten ermöglichen, Probleme bereits bei der ersten Interaktion zu lösen. Dies steigert die Effizienz, reduziert den Kundenaufwand und verbessert das gesamte Kundenerlebnis.

0 %
Reduzierte Eskalationen & Handoffs

Rückgang interner Weiterleitungen und Eskalationen

Das Erkennen von Mustern, die zu unnötigen Eskalationen und Agenten-Handoffs führen, ermöglicht Prozessoptimierung und eine bessere Agenten-Ermöglichung. Dies optimiert die Customer Journey, reduziert die Betriebskosten und bietet einen konsistenteren Service.

0 %
Reduzierte Nacharbeiten & Wiedereröffnungen

Rückgang der Fälle, die zusätzliche Arbeit erfordern

Die Prozessanalyse hilft, die Gründe aufzudecken, warum Serviceanfragen wiedereröffnet werden oder Nacharbeiten erfordern, und ermöglicht es Unternehmen, dauerhafte Lösungen zu implementieren. Dies reduziert redundante Arbeit für Agenten und liefert Kunden beim ersten Mal definitive Antworten.

Während spezifische Ergebnisse je nach Prozesskomplexität, Datenqualität und organisatorischem Kontext variieren, spiegeln diese Zahlen die typischen Verbesserungen wider, die in verschiedenen Kundenservice-Implementierungen beobachtet wurden.

Empfohlene Daten

Beginnen Sie mit den wichtigsten Attributen und Aktivitäten und erweitern Sie diese bei Bedarf.
Neu bei Event-Logs? Erfahren Sie wie Sie ein Process-Mining-Event-Log erstellen.

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse erfassen

Die eindeutige Kennung für eine einzelne Kundenanfrage oder ein Problem. Diese ID verknüpft alle zugehörigen Aktivitäten zu einem einzigen Case.

Bedeutung

Dies ist der essentielle Case-Identifikator. Ohne ihn können Sie den Verlauf eines einzelnen Kundenproblems im Prozess nicht verfolgen.

Der Name eines spezifischen Geschäftsereignisses, einer Aufgabe oder eines Schritts, der innerhalb des Kundenserviceprozesses für einen bestimmten Serviceauftrag stattfand.

Bedeutung

Dieses Attribut definiert die Schritte in Ihrer Prozesslandkarte. Es ist unerlässlich, um zu verstehen, welche Arbeit in welcher Reihenfolge ausgeführt wird.

Der Timestamp, der das genaue Datum und die Uhrzeit angibt, wann eine spezifische Aktivität oder ein Ereignis stattfand.

Bedeutung

Dieser Timestamp ordnet Ereignisse und ermöglicht alle dauerbasierten Analysen, wie die Berechnung von Lösungszeiten und die Identifizierung von Engpässen.

Der Timestamp, der angibt, wann eine Aktivität abgeschlossen wurde. Er wird verwendet, um die Dauer einzelner Aktivitäten zu berechnen.

Bedeutung

Dieses Attribut ist der Schlüssel zur Berechnung individueller Aktivitätsdauern, was für die Identifizierung von Engpässen und die Messung der Effizienz unerlässlich ist.

Der Name oder die eindeutige Kennung des Kundenservice-Agenten oder Benutzers, der für eine Aktivität verantwortlich ist.

Bedeutung

Dieses Attribut ist entscheidend für die Analyse der Arbeitslast und Leistung von Agenten sowie der Auswirkungen von Übergaben zwischen verschiedenen Agenten.

Das Team, die Abteilung oder die Warteschlange, der der Serviceauftrag zugewiesen ist.

Bedeutung

Ermöglicht die Analyse der Teamleistung, der Arbeitslastverteilung und von Verzögerungen, die durch Übergaben zwischen verschiedenen Abteilungen verursacht werden.

Die Klassifizierung des Serviceauftrags, z.B. 'Frage', 'Störung', 'Problem' oder 'Funktionsanfrage'.

Bedeutung

Das Segmentieren von Anfragen nach Typ ist entscheidend, um verschiedene Prozesspfade zu verstehen und Verbesserungen auf spezifische Probleme zuzuschneiden.

Der aktuelle oder historische Status des Serviceauftrags, z.B. 'Offen', 'Ausstehend', 'Gelöst' oder 'Geschlossen'.

Bedeutung

Verfolgt die Lebenszyklusphase einer Anfrage, um die in Wartezuständen verbrachte Zeit zu identifizieren und Prozessaktivitäten zu definieren.

Die dem Serviceauftrag zugewiesene Prioritätsstufe, z.B. 'Niedrig', 'Mittel', 'Hoch' oder 'Dringend'.

Bedeutung

Ermöglicht die Analyse, ob dringende Anfragen schneller bearbeitet werden, und hilft zu überprüfen, ob die Ressourcen an den Geschäftsanforderungen ausgerichtet sind.

Der Kanal, über den der Serviceauftrag initiiert wurde oder die Kommunikation stattfand, z.B. 'E-Mail', 'Telefon' oder 'Chat'.

Bedeutung

Zeigt auf, wie verschiedene Kommunikationskanäle die Lösungszeiten, den Agentenaufwand und die gesamte Prozesseffizienz beeinflussen.

Der Zufriedenheitswert oder die Bewertung, die der Kunde nach der Lösung des Serviceauftrags abgegeben hat.

Bedeutung

Misst direkt die Kundenwahrnehmung der Servicequalität und verknüpft Prozesseffizienz mit Geschäftsergebnissen.

Ein Kennzeichen, das anzeigt, ob die Serviceanfrage an eine höhere Supportebene oder das Management eskaliert wurde.

Bedeutung

Hilft, die Häufigkeit und Ursachen von Eskalationen zu identifizieren und hebt Möglichkeiten zur Verbesserung der Erstlösungsrate hervor.

Aktivitäten

Prozessschritte zur Verfolgung und Optimierung

Kennzeichnet den Beginn des Kundenserviceprozesses, wenn eine Kundenanfrage formal protokolliert wird. Dieses Ereignis wird erfasst, wenn ein neuer Fall-, Ticket- oder Interaktionsdatensatz im Quellsystem generiert wird.

Bedeutung

Dies ist das primäre Startereignis für den Prozess. Es ist unerlässlich für die Messung der gesamten Lebenszyklusdauer und die Analyse des eingehenden Anfragevolumens im Zeitverlauf.

Stellt die anfängliche Zuweisung einer Serviceanfrage an einen bestimmten Agenten oder ein Team zur Bearbeitung dar. Dies ist ein kritischer Schritt, der die Anfrage aus einer Warteschlange in einen aktiven Arbeitsstrom überführt.

Bedeutung

Diese Aktivität ist entscheidend für die Verfolgung der Arbeitslast von Agenten, die Messung der Zeit bis zur ersten Zuweisung und die Identifizierung von Engpässen im Verteilungsprozess.

Zeigt an, dass die Verantwortung für eine Serviceanfrage nach der ersten Zuweisung von einem Agenten oder Team auf ein anderes übertragen wurde. Dies stellt einen Handoff innerhalb des Support-Prozesses dar.

Bedeutung

Die Nachverfolgung von Neuzuweisungen ist entscheidend für die Analyse der Prozessfragmentierung und die Identifizierung unnötiger Übergaben. Häufige Neuzuweisungen können auf Routing-Probleme oder Wissenslücken hindeuten.

Stellt die formelle Eskalation einer Serviceanfrage an eine höhere Support-Ebene, eine andere Abteilung oder das Management dar. Dies geschieht, wenn der initiale Agent das Problem nicht lösen kann.

Bedeutung

Eskalationen sind ein Schlüsselindikator für Prozesskomplexität, Agentenfähigkeit und Misserfolge bei der Erstlösungsrate. Die Analyse von Eskalationspfaden hilft, Supportstrukturen zu optimieren.

Dies ist ein wichtiger Meilenstein, bei dem der Agent die Arbeit abgeschlossen und das Problem des Kunden als gelöst betrachtet hat. Die Anfrage wird in den Status 'Gelöst' oder 'Erledigt' verschoben.

Bedeutung

Dies ist das primäre Ereignis zur Messung der Lösungszeit. Es kennzeichnet den Abschluss der aktiven Arbeit durch das Support-Team und ist ein kritischer Meilenstein im Service-Lebenszyklus.

Tritt auf, wenn eine zuvor gelöste Serviceanfrage in einen aktiven Zustand zurückversetzt wird. Dies geschieht in der Regel, wenn der Kunde meldet, dass das Problem nicht behoben wurde oder wieder aufgetreten ist.

Bedeutung

Wiedereröffnete Anfragen sind ein direktes Maß für Nacharbeiten und ein starker Indikator für das Scheitern der Erstlösungsrate. Die Analyse dieser Events ist entscheidend für die Verbesserung der Lösungsqualität.

Dies ist die finale Aktivität, die den permanenten, administrativen Abschluss des Serviceauftrags darstellt. Danach gilt die Anfrage als abgeschlossen und es werden keine weiteren Maßnahmen erwartet.

Bedeutung

Diese Aktivität markiert das definitive Ende des Prozesslebenszyklus. Die Zeit zwischen Lösung und Abschluss kann Prozessrichtlinien bezüglich der automatischen Schließung oder der abschließenden Überprüfung aufzeigen.

Für maßgeschneiderte Datenempfehlungen, Wählen Sie Ihren spezifischen Prozess.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Process Mining analysiert Ihre Serviceanfrage-Daten, um den tatsächlichen Arbeitsfluss innerhalb Ihrer Kundenservice-Operationen zu visualisieren. Es hilft, Engpässe, gängige Abweichungen von Standardverfahren und Bereiche zu identifizieren, die zu übermäßigen Lösungszeiten oder häufig wiedereröffneten Anfragen beitragen. Diese Einsicht ermöglicht es Ihnen, Ineffizienzen genau zu bestimmen und deren Ursachen zu verstehen.

Sie benötigen hauptsächlich Event Logs, die einen Case-Identifier, Aktivitätsnamen und entsprechende Timestamps für jeden Schritt im Lebenszyklus eines Serviceauftrags enthalten. Für den Kundenservice bedeutet dies Service-Anfrage-IDs, Statusänderungen, Agentenzuweisungen, Eskalationen und deren genaue Zeitpunkte. Zusätzliche Attribute wie Agentenname, Kundensegment oder Anfragekategorie können die Analyse bereichern.

Die Datenextraktionsmethoden variieren je nach Quellsystem und umfassen oft APIs, Berichtsfunktionen oder direkten Datenbankzugriff. Ziel ist es, die notwendigen Fall-, Aktivitäts- und Timestamp-Informationen in einem strukturierten Format, typischerweise einer CSV- oder ähnlichen Datei, zu sammeln. Viele Process Mining-Tools bieten auch vorgefertigte Konnektoren zu gängigen Geschäftssystemen an.

Erste Einblicke können oft innerhalb weniger Wochen generiert werden, nachdem die Datenextraktion und -aufbereitung abgeschlossen sind. Der Zeitrahmen hängt von der Datenkomplexität und -sauberkeit ab. Kontinuierliches Monitoring und tiefere Analysen bieten jedoch fortlaufend Optimierungsmöglichkeiten.

Sie können Verbesserungen bei Schlüsselkennzahlen erwarten, wie verkürzte Lösungszeiten für Serviceaufträge, geringere Wiedereröffnungsraten von Anfragen und eine verbesserte Erstkontaktlösung. Process Mining trägt auch dazu bei, die Service Level Agreement (SLA)-Compliance zu verbessern, die Agentenleistung zu standardisieren und die Nutzung von Kommunikationskanälen zu optimieren. Diese Verbesserungen führen zu erhöhter Kundenzufriedenheit und operativer Effizienz.

Nein, Process Mining ist eine nicht-invasive analytische Methode. Es analysiert exportierte historische Daten aus Ihren Systemen und greift daher nicht in den Live-Betrieb oder Agenten-Workflows ein. Die Analyse erfolgt unabhängig und liefert Einblicke, ohne die Servicebereitstellung zu beeinträchtigen.

Obwohl grundlegende Fähigkeiten zur Datenextraktion und ein Verständnis der Datenstruktur Ihres Systems von Vorteil sind, sind moderne Process Mining Tools für Business-Anwender konzipiert. Viele Plattformen bieten benutzerfreundliche Oberflächen und automatisierte Datenkonnektoren, wodurch der Bedarf an tiefgreifender technischer Expertise minimiert wird. Spezialisierte Unterstützung kann für komplexe Datenintegrationsszenarien oder fortgeschrittene Analysen erforderlich sein.

Process Mining analysiert zeitgestempelte Event-Daten, um den tatsächlichen Fluss jeder Serviceanfrage abzubilden. Durch die Visualisierung häufiger Abweichungen, Schleifen und Verzögerungen zeigt es genau auf, wo Engpässe auftreten und identifiziert wiederholte Schritte oder Nacharbeiten. Dieser datengestützte Ansatz deckt Effizienzlücken auf, die in Standardberichten nicht sichtbar sind.

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