Ihre Kundenservice-Datenvorlage

Eine Activity stellt einen eigenständigen Schritt oder ein Ereignis im Lebenszyklus einer Serviceanfrage dar. Beispiele sind 'Serviceanfrage erstellt', 'Anfrage zugewiesen', 'Lösung vorgeschlagen' und 'Anfrage geschlossen'. Jede Activity ist mit einer spezifischen Serviceanfrage verknüpft und hat einen Timestamp, der angibt, wann sie stattgefunden hat.

Dieses Attribut ist entscheidend für den Aufbau der Process Map, der visuellen Darstellung des Kundenservice-Workflows. Die Analyse der Reihenfolge und Häufigkeit von Activities hilft, die tatsächlichen Pfade aufzudecken, die Serviceanfragen nehmen, und hebt gängige Workflows, Bottlenecks, Abweichungen und Nacharbeitszyklen hervor. Sie bildet das Rückgrat jeder Process Mining-Analyse.

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

Oft abgeleitet aus Event Logs, Statusänderungstabellen oder Audit-Trail-Datensätzen innerhalb des Kundenservice-Systems.

Event Time, auch als Startzeit bekannt, erfasst den Moment, in dem eine Aktivität stattfand. Jedes Event im Log, von der initialen Erstellung einer Serviceanfrage bis zu ihrem finalen Abschluss, ist mit einem Timestamp versehen. Diese temporären Daten sind entscheidend für die chronologische Reihenfolge der Events.

Die Abfolge dieser Timestamps für eine gegebene Serviceanfrage ermöglicht es Process Mining-Tools, den Prozessfluss so zu rekonstruieren, wie er in der Realität stattfand. Event Time ist die Grundlage für alle zeitbasierten Analysen, einschließlich der Berechnung der Dauer zwischen Activities, der Messung der gesamten Fallbearbeitungszeit, der Identifizierung von Bottlenecks und der Überprüfung der Compliance mit Service Level Agreements (SLAs).

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

In Event Logs oder Audit-Trail-Tabellen zu finden, oft zusammen mit dem Aktivitätsnamen. Kann als 'Erstellungsdatum', 'Ereignisdatum' oder 'Timestamp' benannt sein.

Die Service-Anfrage-ID (Service Request ID) ist der Primärschlüssel, der jeden Kundenfall von seiner Erstellung bis zur endgültigen Lösung eindeutig identifiziert. Sie dient als Case-Identifier, der alle Ereignisse, Mitteilungen und Aktionen im Zusammenhang mit einem bestimmten Kundenproblem zu einer kohärenten Zeitachse gruppiert.\n\nIm Process Mining ist dieses Attribut grundlegend für die Rekonstruktion der End-to-End-Journey jedes Serviceauftrags. Durch die Korrelation jeder Aktivität mit einer spezifischen Service-Anfrage-ID können Analysten Prozessflüsse visualisieren, Abweichungen identifizieren und die Falldauern genau messen. Es ermöglicht eine case-zentrierte Sicht auf den Prozess, die für das Verständnis der Performance und die Identifizierung von Verbesserungsbereichen unerlässlich ist.

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

Typischerweise im Header oder der Haupttabelle für Cases, Tickets oder Incidents in einem Kundenservice-Managementsystem zu finden.

Das Attribut 'Letzte Datenaktualisierung' zeichnet Datum und Uhrzeit der jüngsten Datenextraktion oder -aktualisierung auf. Diese Metadaten sind entscheidend, um die Aktualität der analysierten Daten zu verstehen und die Datenpipeline zu verwalten.\n\nDieses Attribut bietet Business-Nutzern und Analysten Transparenz darüber, wie aktuell ihre Analyse ist. Es hilft bei der Planung von Datenaktualisierungen und stellt sicher, dass Entscheidungen auf Daten basieren, die so aktuell wie erforderlich sind. Für die Überwachung laufender Prozesse ist die Kenntnis der letzten Aktualisierungszeit entscheidend, um den aktuellen Status offener Fälle korrekt zu interpretieren.

Gibt die Aktualität der Daten an und stellt sicher, dass Analysen und Geschäftsentscheidungen auf zeitnahen und relevanten Informationen basieren.

Dieser Timestamp wird typischerweise während des Datenextraktionsprozesses (ETL) generiert und hinzugefügt.

Das Attribut 'Quellsystem' identifiziert die Anwendung oder Plattform, aus der die Kundenservice-Daten stammen, wie z.B. ServiceNow, Salesforce, Zendesk oder ein kundenspezifisches internes System. In Umgebungen, in denen Daten aus mehreren Systemen kombiniert werden, ist dieses Feld entscheidend für Data Governance und Nachvollziehbarkeit.\n\nObwohl es in den meisten Standard-Prozessflussanalysen nicht direkt verwendet wird, liefert es wichtigen Kontext. Es hilft, potenzielle Variationen in der Datenqualität oder Prozessausführung zwischen verschiedenen Systemen zu verstehen. Es ist auch unerlässlich für die Datenvalidierung, die Fehlerbehebung bei Datenextraktionsproblemen und die Verwaltung von Datenintegrationspipelines.

Identifiziert den Datenursprung, was entscheidend ist für Daten-Governance, Fehlerbehebung und Analyse in Multi-System-Umgebungen.

Dies wird typischerweise während des Datenextraktionsprozesses (ETL) hinzugefügt und ist möglicherweise nicht direkt in den Tabellen des Quellsystems vorhanden.

Der 'Anfragestatus' gibt den Zustand eines Serviceauftrags zu einem bestimmten Zeitpunkt in seinem Lebenszyklus an. Der Status ändert sich, während der Auftrag bearbeitet wird, z.B. von 'Neu' zu 'In Bearbeitung', dann 'Wartet auf Kunden' und schließlich 'Gelöst'. Die Abfolge der Statusänderungen bildet oft die Grundlage für die Aktivitäten im Prozessmodell.\n\nDie Analyse von Statusänderungen ist eine primäre Methode, um den Prozessfluss zu verstehen. Sie hilft zu identifizieren, wie viel Zeit Anfragen in bestimmten Zuständen wie 'Ausstehend' verbringen, was Abhängigkeiten von externen Parteien hervorheben kann. Sie wird auch verwendet, um zwischen offenen und geschlossenen Fällen zu unterscheiden, was für die Berichterstattung über aktive Fallzahlen und Lösungsraten von grundlegender Bedeutung ist.

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

Ein zentrales Feld im Fall- oder Ticketdatensatz. Statusänderungen werden oft in einer Prüfverlaufstabelle protokolliert.

Der 'Anfragetyp' bietet eine übergeordnete Kategorisierung des Problems oder der Anfrage des Kunden. Diese Klassifizierung hilft, Serviceaufträge zu segmentieren, um die verschiedenen Arten von Anforderungen an die Supportorganisation zu verstehen. Gängige Typen sind technische Probleme, Abrechnungsfragen, Informationsanfragen oder Beschwerden.\n\nDieses Attribut ist äußerst wertvoll für die Analyse, da es das Filtern und Vergleichen von Prozessen für verschiedene Arten von Anfragen ermöglicht. Zum Beispiel könnte der Lösungsprozess für eine 'Abrechnungsfrage' viel einfacher und schneller sein als für einen 'technischen Vorfall'. Das Verständnis dieser Unterschiede ist entscheidend für die Festlegung geeigneter SLAs, die Gestaltung effizienter Workflows und die effektive Zuweisung von Ressourcen.

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

Dies ist ein Standardfeld im Haupt-Case- oder Ticketformular, oft benannt als 'Typ', 'Kategorie' oder 'Klassifizierung'.

Das Attribut 'Agent' identifiziert den einzelnen Mitarbeiter, der eine bestimmte Aktivität ausgeführt hat oder aktuell einem Serviceauftrag zugewiesen ist. Dies kann eine eindeutige ID, eine E-Mail-Adresse oder der vollständige Name sein.\n\nDieses Attribut ermöglicht die Leistungs- und Arbeitslastanalyse auf individueller Ebene. Es zeigt Managern, wie die Arbeit verteilt ist, vergleicht die Agentenleistung anhand von Kennzahlen wie Lösungszeit oder Kundenzufriedenheit und identifiziert Schulungsbedarfe. Es ist auch entscheidend für die Analyse von Übergaben zwischen Agenten, die eine Ursache für Verzögerungen und Kundenfrustration sein können.

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

Häufig in Fallzuweisungs-Historientabellen, Event Logs oder als Feld im Hauptfall- oder Ticketdatensatz zu finden.

Das Attribut 'Endzeit' markiert den Abschluss einer Aktivität. Während die 'Event Time' den Start kennzeichnet, liefert die 'End Time' den weiteren notwendigen Punkt, um die Dauer einer spezifischen Aufgabe zu messen. Nicht alle Ereignisse haben eine eindeutige Endzeit, aber für jene, die dies tun, wie z.B. eine 'Agenten-Untersuchung' oder ein Kundenanruf, sind dies wertvolle Informationen.\n\nIn der Analyse ergibt die Differenz zwischen 'End Time' und 'Event Time' die Verarbeitungszeit der Aktivität. Dies ist fundamental für die Engpassanalyse, deren Ziel es ist, die Schritte im Prozess zu finden, die die meiste Zeit in Anspruch nehmen. Das Verständnis der Aktivitätsdauern hilft bei der Ressourcenplanung, Leistungsbewertung und Identifizierung von Möglichkeiten zur Prozessoptimierung.

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

Üblicherweise in Event Logs oder Audit-Trail-Tabellen neben der Startzeit zu finden. Falls nicht verfügbar, muss sie möglicherweise aus der Startzeit des nachfolgenden Ereignisses abgeleitet werden.

Das Attribut 'Ist eskaliert' ist ein boolesches Flag (wahr oder falsch), das einen Serviceauftrag als formell eskaliert kennzeichnet. Eskalationen treten typischerweise auf, wenn ein Problem für die aktuelle Supportstufe zu komplex ist, nicht innerhalb einer festgelegten Zeit gelöst wird oder wenn ein Kunde sehr unzufrieden ist.\n\nDieses Attribut ist entscheidend für die Eskalationsanalyse. Es ermöglicht Unternehmen, die Eskalationsrate als wichtigen Leistungsindikator zu berechnen. Durch die Analyse des Prozessflusses eskalierter Fälle können Unternehmen die Ursachen für Eskalationen identifizieren, wie z.B. Qualifikationslücken im First-Level-Support, unklare Prozesse oder Produktprobleme. Die Reduzierung von Eskalationen ist oft ein Hauptziel, da sie kostspielig sind und die Kundenzufriedenheit negativ beeinflussen können.

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

Dies ist oft ein Kontrollkästchen oder Flag-Feld im Case- oder Ticketdatensatz. Es kann auch durch das Erkennen einer 'Eskalieren'-Aktivität abgeleitet werden.

Das Attribut 'Kommunikationskanal' identifiziert das Medium, über das der Kunde mit dem Service Desk interagiert. Gängige Kanäle sind E-Mail, Telefon, Webportal, Chat und Social Media. Der Kanal kann die Erwartungen des Kunden und die Komplexität des Lösungsprozesses beeinflussen.\n\nDie Analyse des Prozesses nach Kommunikationskanal kann erhebliche Leistungsunterschiede aufzeigen. Zum Beispiel könnten über Telefon eingereichte Anfragen schnellere Lösungszeiten haben, aber im Vergleich zu Anfragen über ein Webportal mehr Agentenressourcen erfordern. Diese Analyse hilft Unternehmen, ihre Kanalstrategie zu optimieren, Ressourcen effektiv zuzuweisen und das Serviceerlebnis an verschiedene Kommunikationsmethoden anzupassen.

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

Typischerweise als Standardfeld im Case- oder Ticketdatensatz verfügbar, das angibt, wie die Anfrage erstellt wurde.

Customer Satisfaction ist eine wichtige Ergebnismetriken, die die Kundenwahrnehmung des erhaltenen Services misst. Sie wird typischerweise über eine Post-Resolution-Umfrage erfasst, oft auf einer numerischen Skala, wie 1 bis 5, oder als kategoriale Bewertung wie 'Gut', 'Neutral' oder 'Schlecht'.

Dieses Attribut ist entscheidend, um die Prozessperformance mit den Business Outcomes zu verknüpfen. Durch die Korrelation von Zufriedenheits-Scores mit Prozessmetriken können Analysten identifizieren, welche Prozessverhaltensweisen zu zufriedenen oder unzufriedenen Kunden führen. Zum Beispiel könnte die Analyse zeigen, dass Fälle mit mehreren Neuzuweisungen oder langen Lösungszeiten durchweg niedrige Zufriedenheits-Scores erhalten. Dies bietet eine klare, datengestützte Grundlage für die Priorisierung von Prozessverbesserungen, die den größten Einfluss auf die Customer Experience haben werden.

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

Üblicherweise in einer separaten Umfrageantworttabelle gespeichert, die mit dem Serviceauftragsdatensatz verknüpft werden kann.

Das Attribut 'Priorität' gibt die Dringlichkeit eines Serviceauftrags an, was oft die Geschwindigkeit der Bearbeitung beeinflusst. Dieses Niveau wird typischerweise basierend auf dem Geschäftsauswirkungen und der Schwere des vom Kunden gemeldeten Problems festgelegt. SLAs sind oft an die Prioritätsstufe gebunden.\n\nIn der Prozessanalyse ist die Priorität eine wichtige Dimension für Filterung und Vergleich. Analysten können prüfen, ob Anfragen mit hoher Priorität tatsächlich schneller gelöst werden als solche mit niedriger Priorität, wie erwartet. Es hilft zu überprüfen, ob Priorisierungsregeln befolgt werden und ob die Ressourcenzuweisung den Geschäftsprioritäten entspricht. Der Vergleich der Prozessflüsse für verschiedene Prioritätsstufen kann Ineffizienzen bei der Bearbeitung kritischer Probleme aufzeigen.

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

Ein Standardfeld im Fall- oder Ticketformular der meisten Kundenservicesysteme.

Das Attribut 'Zuständige Gruppe' identifiziert das Team oder die Funktionseinheit, die zu einem bestimmten Zeitpunkt für einen Serviceauftrag verantwortlich ist. Dies könnte 'Level 1 Support', 'Rechnungsabteilung' oder 'Technisches Supportteam' sein. Serviceaufträge werden oft zwischen verschiedenen Gruppen weitergeleitet, während sie bearbeitet werden.\n\nDie Analyse der Zuständigen Gruppe ist entscheidend für das Verständnis der teamübergreifenden Zusammenarbeit und Übergaben. Sie hilft dabei, überlastete Teams zu identifizieren, Engpässe zwischen Gruppen aufzudecken und die Wege zu verfolgen, die verschiedene Arten von Anfragen durch die Organisation nehmen. Diese Informationen sind essenziell für die Optimierung von Teamstrukturen, Ressourcenallokation und Routing-Regeln.

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

Befindet sich im Fall- oder Ticketdatensatz, oft in Feldern wie 'Zuweisungsgruppe', 'Team' oder 'Warteschlange'.

Das Attribut 'Kunde' identifiziert den externen Kunden, sei es eine Einzelperson oder eine Organisation, der mit dem Serviceauftrag verbunden ist. Dies ermöglicht die Gruppierung und Analyse aller Serviceinteraktionen für einen bestimmten Kunden.\n\nEine kundenorientierte Sichtweise ist entscheidend für das Verständnis der gesamten Kundenerfahrung. Durch die Analyse von nach Kunden gefilterten Daten können Unternehmen Kunden identifizieren, die ein hohes Anfragevolumen einreichen, was auf Produktprobleme oder einen Bedarf an besserer Schulung hinweisen könnte. Es hilft auch, die Servicehistorie für wichtige Accounts zu verfolgen, um sicherzustellen, dass sie das erwartete Unterstützungsniveau erhalten.

Ermöglicht eine kundenorientierte Sicht auf den Prozess, die hilft, häufige Probleme für spezifische Kunden zu identifizieren und Schlüsselkonten zu verwalten.

Ein Standardfeld im Fall- oder Ticketdatensatz, das mit dem Kontakt- oder Kontenobjekt im CRM verknüpft ist.

Das Attribut 'Produkt' spezifiziert das Produkt, den Service oder die Funktion, die Gegenstand der Kundenanfrage ist. Dies ermöglicht die Kategorisierung von Serviceaufträgen basierend auf dem Geschäftsbereich, zu dem sie gehören.\n\nDie Analyse von Serviceaufträgen nach Produkt ist entscheidend für die Ursachenanalyse und Produktverbesserung. Ein hohes Ticketvolumen für ein bestimmtes Produkt kann auf Qualitätsprobleme, Bugs oder Usability-Probleme hindeuten. Diese Daten liefern wertvolles Feedback an Produktentwicklungs- und Ingenieurteams und helfen ihnen, Korrekturen und Verbesserungen zu priorisieren, die die Support-Arbeitslast reduzieren und die Kundenerfahrung verbessern.

Verknüpft Serviceanfragen mit bestimmten Produkten und liefert kritisches Feedback zur Produktverbesserung und Ursachenanalyse.

Oft ein Feld im Fall- oder Ticketformular, das mit einem Produktkatalog verknüpft ist oder manuell eingegeben werden kann.

Die SLA-Zielzeit (SLA Target Time) stellt die Frist dar, bis zu der ein Serviceauftrag gemäß dem maßgeblichen Service Level Agreement (SLA) gelöst sein soll. Dieses Ziel hängt oft von der Priorität, dem Typ der Anfrage oder dem Vertragsniveau des Kunden ab. Es kann als spezifischer Timestamp oder als Dauer ab dem Erstellungszeitpunkt gespeichert werden.\n\nDieses Attribut ist grundlegend für die SLA-Compliance-Analyse. Durch den Vergleich der tatsächlichen Lösungszeit mit der SLA-Zielzeit können Organisationen ihre SLA-Erfüllungsrate bestimmen. Process Mining kann dies weiter aufschlüsseln und zeigen, welche Arten von Anfragen oder welche Prozessschritte am meisten zu SLA-Verletzungen beitragen. Dies ermöglicht gezielte Verbesserungen, um Serviceverpflichtungen einzuhalten.

Dies ist unerlässlich für die Messung der SLA-Compliance, einem kritischen KPI für Kundenservice-Organisationen.

Typischerweise berechnet und im Case- oder Ticketdatensatz gespeichert, basierend auf definierten SLA-Richtlinien innerhalb des Systems.