> Kontinuierliche Prozessoptimierung > Kundenservice > Freshdesk

Ihren Kundenservice verbessern

Ihr 6-Schritte-Leitfaden zur Optimierung des Freshdesk Kundenservice.
Datenvorlage herunterladen
Ihren Kundenservice verbessern
Herausforderungen (11) Ziele (11) 6-Schritte-Plan Einblicke Resultate Daten FAQs (5)

Optimieren Sie Ihren Kundenservice in Freshdesk für höhere Zufriedenheit

Kundenservice-Prozesse stehen oft vor Herausforderungen wie langen Lösungszeiten und inkonsistenter Agentenleistung. Unsere Plattform hilft Ihnen, genau zu bestimmen, wo Serviceanfragen auf Verzögerungen stoßen. Wir führen Sie durch praktische Schritte, um Abläufe zu optimieren, die Agenteneffizienz zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.

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

Warum Kundenservice in Freshdesk optimieren?

Der Kundenservice ist das Herzstück jedes erfolgreichen Unternehmens, doch er birgt oft Ineffizienzen, die klammheimlich die Kundenzufriedenheit untergraben und die Betriebskosten in die Höhe treiben. In einem System wie Freshdesk, wo täglich unzählige Interaktionen stattfinden, können sich Engpässe direkt vor den Augen verbergen, was zu verzögerten Lösungen, frustrierten Kunden und überlasteten Agenten führt. Wenn Serviceanfragen schleppen, leidet der Ruf Ihrer Marke, und das Potenzial für Kundenabwanderung steigt. Die wahre Reise einer Serviceanfrage zu verstehen, von ihrer Initiierung bis zu ihrer Lösung, ist entscheidend für die Aufrechterhaltung des Wettbewerbsvorteils und den Aufbau dauerhafter Kundenbindung. Ihren Kundenservice in Freshdesk zu optimieren, bedeutet nicht nur, Probleme zu beheben – es geht darum, Ihre Servicebereitstellung in einen reibungslosen, effizienten und kundenorientierten Betrieb zu transformieren.

Wie Process Mining Einblicke in den Freshdesk Kundenservice erschließt

Process Mining bietet einen revolutionären Ansatz, um Ihren Freshdesk Kundenservice zu verstehen und zu verbessern. Anstatt sich auf Annahmen oder aggregierte Berichte zu verlassen, nutzt Process Mining die in Freshdesk generierten Event Logs, um die tatsächliche Reise jeder Serviceanfrage zu rekonstruieren. Es visualisiert jeden Schritt, den ein Ticket durchläuft, von „Kundenkontakt initiiert“ und „Serviceanfrage erstellt“, über verschiedene Agentenzuweisungen, „Interne Eskalation ausgelöst“, und schließlich zu „Serviceanfrage gelöst“ und „Serviceanfrage geschlossen“. Diese umfassende Ansicht hebt sofort hervor, wo der Prozess vom idealen Pfad abweicht, identifiziert häufig übersprungene Schritte und deckt versteckte Nacharbeitschleifen auf. Sie erhalten eine beispiellose Transparenz Ihres Prozessflusses, die es Ihnen ermöglicht, genau zu sehen, wo Verzögerungen auftreten, die Ursachen für lange Zykluszeiten zu verstehen und Bereiche für eine signifikante Prozessoptimierung zu identifizieren.

Wichtige Verbesserungsbereiche im Freshdesk Kundenservice

Mit Process Mining können Sie spezifische Bereiche für Verbesserungen innerhalb Ihrer Freshdesk-Umgebung identifizieren:

  • Engpass-Identifikation: Visualisieren Sie einfach, wo Serviceanfragen stecken bleiben. Ist es ein bestimmter Agent, eine spezifische Abteilungsübergabe oder vielleicht das Warten auf „Informationen vom Kunden angefordert“? Durch die Identifizierung dieser Engpässe können Sie gezielte Lösungen implementieren, die Ihnen helfen, die Zykluszeit des Kundenservice zu reduzieren.
  • Reduzierung der Zykluszeit: Analysieren Sie die in jeder Aktivität und jedem Übergang verbrachte Zeit. Entdecken Sie Möglichkeiten zur Prozessoptimierung, zur Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und zur Eliminierung unnötiger Schritte, um die Gesamtzeit bis zur Lösung von Serviceanfragen erheblich zu reduzieren.
  • SLA-Compliance und Einhaltung: Überwachen Sie, ob Ihre Service Level Agreements, die SLA-Ziel-Lösungszeit, konsistent eingehalten werden. Process Mining deckt spezifische Fälle und Gründe für SLA-Verletzungen auf, sodass Sie systemische Probleme proaktiv angehen können, anstatt auf individuelle Fehler zu reagieren.
  • Agentenleistung und Arbeitslastausgleich: Verstehen Sie die Agenteneffizienz, indem Sie diejenigen identifizieren, die Probleme durchweg schneller lösen oder mehr Eskalationen erleben. Dieser Einblick unterstützt gezielte Schulungen, verbessert die Ressourcenzuweisung und hilft, die Arbeitslast der Agenten effektiv auszugleichen.
  • Ursachenanalyse für Eskalationen: Verfolgen Sie die genauen Abfolgen von Ereignissen, die zu internen Eskalationen führen, wie „Interne Eskalation ausgelöst.“ Entdecken Sie häufige vorangehende Aktivitäten oder Bedingungen, die zu komplexen oder ungelösten Problemen beitragen.

Erwartete Ergebnisse: Greifbare Vorteile für Ihre Freshdesk-Operationen

Die Implementierung von Prozessoptimierung durch Process Mining in Freshdesk liefert klare, messbare Vorteile:

  • Verkürzte Lösungszeiten: Reduzieren Sie die durchschnittliche Zeit zur Lösung von Kundendienstanfragen erheblich, was zu höherer Kundenzufriedenheit führt.
  • Erhöhte Betriebseffizienz: Optimieren Sie Workflows, eliminieren Sie redundante Schritte und optimieren Sie die Ressourcenzuweisung, was zu geringeren Betriebskosten führt.
  • Verbesserte Kundenzufriedenheit: Bieten Sie schnelleren, konsistenteren und qualitativ hochwertigeren Service, indem Sie die Kundenstimmung verbessern und die Loyalität fördern.
  • Verbesserte SLA-Einhaltung: Erfüllen und übertreffen Sie proaktiv Ihre Service Level Agreements, wodurch Vertrauen und Zuverlässigkeit gestärkt werden.
  • Größere Prozesstransparenz: Erlangen Sie ein umfassendes, objektives Verständnis Ihres Kundenserviceprozesses, das datengestützte Entscheidungsfindung und kontinuierliche Verbesserungsinitiativen ermöglicht.

Erste Schritte mit Process Mining für den Freshdesk Kundenservice

Bereit, Ihre Kundenservice-Operationen zu transformieren? Unsere Plattform macht es einfach, Ihre Freshdesk-Daten zu verbinden und Ihre Process Mining Reise zu beginnen. Mit intuitiven Visualisierungen und leistungsstarken Analysetools müssen Sie kein Data Scientist sein, um kritische Einblicke zu gewinnen. Beginnen Sie noch heute, um ein klareres Bild Ihrer Serviceprozesse zu erhalten, Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren und ein unvergleichliches Kundenerlebnis zu bieten.

Kundenservice Serviceanfragenmanagement Support-Desk-Betrieb Agenten-Effizienz SLA-Konformität Lösungszeit Kundenerlebnis `Helpdesk`

Häufige Probleme & Herausforderungen

Identifizieren Sie, welche Herausforderungen Sie beeinträchtigen.

Kunden erwarten schnelle Lösungen, aber komplexe Serviceanfragepfade in Freshdesk führen oft zu frustrierend langen Wartezeiten. Diese Verzögerungen untergraben das Kundenvertrauen und können zu negativen Bewertungen, erhöhter Abwanderung und höheren Betriebskosten aufgrund längerer Agentenbeteiligung führen. ProcessMind deckt die genauen Phasen und Aktivitäten auf, die Verzögerungen bei Ihren Freshdesk-Serviceanfragen verursachen, indem es Engpässe und ineffiziente Übergaben identifiziert. Durch die Visualisierung des tatsächlichen Prozessflusses können Sie die Grundursachen ermitteln und gezielte Verbesserungen implementieren, um die Lösung zu beschleunigen.

Serviceanfragen in Freshdesk, 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 durch den wiederholten Aufwand für dasselbe Problem. ProcessMind bildet den vollständigen Lebenszyklus von Serviceanfragen ab und deckt gängige Muster der Wiedereröffnung und die vorangegangenen Aktivitäten auf. Diese Analyse hilft dabei, Agenten, Anfragetypen oder Prozessschritte zu identifizieren, die häufig zu Nacharbeit führen, sodass Sie zugrunde liegende Qualitätsprobleme in Ihrem Kundenservice beheben können.

Die Nichteinhaltung von Service Level Agreements (SLAs) für Antwort- und Lösungszeiten in Freshdesk wirkt sich direkt auf die Kundenzufriedenheit aus und kann zu Strafen oder Vertragsbrüchen führen. Ein Mangel an klarer Transparenz, warum SLAs verfehlt werden, verhindert rechtzeitiges Eingreifen und kontinuierliche Verbesserung der Kundenservice-Bereitstellung. ProcessMind vergleicht automatisch Ihre tatsächlichen Serviceanfragepfade mit den definierten SLA-Zielen und hebt jede Instanz einer Verletzung und ihre beitragenden Faktoren hervor. Sie können dann kritische Phasen, Agentengruppen oder Anfragetypen identifizieren, die am anfälligsten für SLA-Verletzungen sind, was proaktive Anpassungen ermöglicht.

Die Variabilität in der Bearbeitung ähnlicher Serviceanfragen durch Agenten in Freshdesk kann zu inkonsistenter Servicequalität führen, was das Kundenerlebnis und die Agenteneffizienz beeinträchtigt. Einige Agenten folgen möglicherweise optimalen Pfaden, während andere abweichen, die Lösung verlängern oder mehr Ressourcen erfordern. ProcessMind bietet eine datengesteuerte Ansicht des Agentenverhaltens, indem es Aktivitäten für jede Serviceanfrage verfolgt. Dies ermöglicht es Ihnen, tatsächliche Prozessflüsse über verschiedene Agenten hinweg zu vergleichen, Best Practices zu identifizieren und Bereiche genau zu bestimmen, in denen zusätzliche Schulungen oder standardisierte Verfahren zur Verbesserung des gesamten Kundenservice erforderlich sind.

Serviceanfragen in Freshdesk, die ohne klare Ursache oder frühzeitig im Lebenszyklus häufig eskaliert werden, weisen auf Prozesseffizienzdefizite oder mangelnde anfängliche Agentenbefugnisse hin. Diese unnötigen Übergaben binden höherrangige Ressourcen, verzögern die Lösung und erhöhen die Betriebskosten. ProcessMind visualisiert Eskalationspfade und deckt auf, welche Anfragetypen oder anfänglichen Bearbeitungsschritte am häufigsten zu internen Eskalationen führen. Durch die Analyse dieser Muster können Sie Möglichkeiten identifizieren, Front-Line-Agenten zu ermöglichen, Wissensdatenbanken zu verfeinern oder die anfängliche Weiterleitung im Kundenservice zu optimieren.

Verzögerungen, die durch wiederholtes Anfordern von Informationen von Kunden oder internen Teams verursacht werden, sind eine häufige Frustration bei Freshdesk-Serviceanfragen. Diese Hin- und Her-Kommunikation verlängert die Lösungszeiten, erhöht den Kundenaufwand und schafft Ineffizienzen im Kundenserviceprozess. ProcessMind identifiziert genau, wo und warum Informationsanfragen zu Verzögerungen im Serviceanfrage-Lebenszyklus führen. Es hilft aufzudecken, ob spezifische Anfragetypen, Agenten oder Kommunikationskanäle anfällig für diesen Engpass sind, was Ihnen ermöglicht, die Datenerfassung zu optimieren und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Agenten können bei der Bearbeitung von Serviceanfragen in Freshdesk von dokumentierten Best Practices oder Standardarbeitsanweisungen abweichen, was zu inkonsistenten Ergebnissen, Compliance-Risiken und höheren Betriebskosten führt. Ohne klare Transparenz sind diese Abweichungen schwer zu erkennen und zu beheben. ProcessMind entdeckt automatisch die tatsächlichen Pfade, die Serviceanfragen nehmen, und vergleicht sie mit Ihrem definierten idealen Prozessmodell. Dies ermöglicht Ihnen, alle Abweichungen zu identifizieren, deren Häufigkeit und Auswirkungen zu verstehen und eine bessere Einhaltung der Standardarbeitsanweisungen im Kundenservice durchzusetzen.

Falsche Kategorisierung oder Priorisierung von Serviceanfragen in Freshdesk kann zu Fehlrouting, Verzögerungen beim Erreichen des richtigen Agenten und verfehlten SLA-Zielen führen. Diese anfängliche Ineffizienz wirkt sich auf den gesamten Prozess aus, was sich negativ auf die Lösungszeiten und die Kundenzufriedenheit auswirkt. ProcessMind analysiert den Fluss von Serviceanfragen von der anfänglichen Erstellung und Kategorisierung bis zur Lösung. Es kann aufdecken, ob bestimmte Kategorien oder Prioritätsstufen durchweg längere Lösungszeiten erleben oder höhere Weiterleitungsraten aufweisen, und Bereiche für verbesserte Kundenservice-Schulungen oder Automatisierung hervorheben.

Kunden sind oft frustriert, wenn ihre Serviceanfrage mehrfach zwischen Agenten oder Abteilungen in Freshdesk weitergeleitet wird. Dies führt zu wiederholten Erklärungen, verlängerten Lösungszeiten und einer Wahrnehmung eines unzusammenhängenden Kundenservice, was sich negativ auf die Zufriedenheit auswirkt. ProcessMind visualisiert die gesamte Reise einer Serviceanfrage und zeigt klar alle internen Weiterleitungen auf. Durch die Analyse dieser Übergaben können Sie häufige Weiterleitungsmuster identifizieren, die Gründe dafür verstehen und Agentenfähigkeiten, Routing-Regeln oder Wissensaustausch optimieren, um unnötige Weiterleitungen zu reduzieren.

Viele Kundenservice-Operationen in Freshdesk sind von Natur aus reaktiv und adressieren Probleme erst, wenn sie eskaliert sind oder erhebliche Kundenfrustration verursacht haben. Dies führt zu höheren Abwanderungsraten und verpassten Gelegenheiten, Kunden durch proaktives Lösen potenzieller Probleme zu begeistern. ProcessMind hilft, Muster in Serviceanfragen zu identifizieren, die auf wiederkehrende oder neu auftretende Probleme hinweisen, die proaktiv angegangen werden könnten. Durch die Analyse von Grundursachen und häufigen Auslösern können Sie von einem reaktiven zu einem prädiktiveren Kundenservice-Modell wechseln, wodurch das Gesamterlebnis verbessert wird.

Wenn Kunden mehrere Kanäle für eine einzelne Serviceanfrage in Freshdesk nutzen, oder wenn Agenten Schwierigkeiten haben, Informationen kanalübergreifend zu integrieren, führt dies zu fragmentierten Erfahrungen und erhöhten Betriebskosten. Eine ineffiziente Kanalnutzung beeinträchtigt sowohl die Kundenzufriedenheit als auch die Agenten-Arbeitslast. ProcessMind kann den Kommunikationskanal verfolgen, der für jede Aktivität innerhalb einer Serviceanfrage verwendet wird. Durch die Analyse des gesamten Flusses deckt es auf, ob bestimmte Kanäle weniger effizient sind oder ob ein übermäßiger Kanalwechsel auftritt, sodass Sie Ihre Omnichannel-Kundenservice-Strategie optimieren können.

Typische Ziele

Definieren Sie, wie Erfolg aussieht

Lange Lösungszeiten wirken sich direkt auf die Kundenzufriedenheit aus und erhöhen die Betriebskosten. Die Reduzierung dieser Metrik bedeutet, dass Kunden schnellere Lösungen erhalten, was zu höherer Loyalität und einem effizienteren Support-Team in Freshdesk führt. ProcessMind identifiziert genaue Engpässe und Grundursachen für Verzögerungen im Freshdesk-Kundenserviceprozess, wobei Aktivitäten oder Agenten hervorgehoben werden, die zu verlängerten Lösungszeiten beitragen. Es kann helfen, die Lösungszeit um 15-25% zu reduzieren, durch Optimierung von Übergaben und Identifizierung unnötiger Schritte, und bietet umsetzbare Erkenntnisse zur Optimierung von Workflows und zur Verbesserung der Teameffizienz.

Häufiges Wiedereröffnen von Serviceanfragen deutet auf unvollständige oder unbefriedigende anfängliche Lösungen hin, was Kundenfrustration verursacht und redundante Arbeit für Agenten. Die Minimierung dieser Rate bedeutet eine höhere Qualität der Erstkontaktlösung und ein verbessertes Kundenvertrauen in Ihren Freshdesk-Support. ProcessMind deckt die Gründe für Ticket-Wiedereröffnungen auf, indem es Prozessvariationen analysiert, die zu wiederkehrenden Problemen führen, und Agenten oder Anfragetypen mit hohen Wiedereröffnungsraten identifiziert. Dieser Einblick ermöglicht gezielte Schulungen oder Prozessanpassungen, wodurch Wiedereröffnungsraten potenziell um 10-20% reduziert und die allgemeine Kundenzufriedenheit verbessert wird.

Die Nichteinhaltung von Service Level Agreements (SLAs) kann zu Kundenunzufriedenheit, Strafen und einem beschädigten Geschäftsruf führen. Eine höhere SLA-Compliance gewährleistet eine konsistente Servicebereitstellung, erfüllt Kundenerwartungen und stärkt die Zuverlässigkeit Ihrer Marke innerhalb der Freshdesk-Operationen. ProcessMind visualisiert Abweichungen von idealen Pfaden, die SLA-Verletzungen verursachen, indem es spezifische Aktivitäten oder Phasen identifiziert, in denen Verzögerungen auftreten, die Tickets über ihre Ziel-Lösungszeiten hinausdrängen. Es hilft, Compliance-Lücken aufzudecken und Korrekturmaßnahmen zu implementieren, was zu einer 20-30%igen Verbesserung der SLA-Einhaltung und besseren Kundenbeziehungen führt.

Inkonsistente Agentenleistung führt zu unterschiedlichen Kundenerlebnissen und unvorhersehbarer Servicequalität. Die Standardisierung der Leistung gewährleistet, dass alle Kunden hochwertigen, konsistenten Service erhalten, was die allgemeine Zufriedenheit und die operationelle Vorhersehbarkeit in Ihrem Freshdesk-Team verbessert. ProcessMind bietet Einblicke in individuelle Agenten-Workflows, indem es Best Practices hervorhebt und Abweichungen von optimalen Pfaden oder Variationen bei der Bearbeitung ähnlicher Anfragen identifiziert. Indem es Prozesskonformität und Effizienzunterschiede aufzeigt, unterstützt es gezielte Schulungen und Prozessstandardisierung, wodurch die konsistente Servicequalität potenziell um 15-25% verbessert wird.

Übermäßige oder unnötige Eskalationen erhöhen die Betriebskosten, verlängern die Lösungszeiten und können Kunden frustrieren, die erwarten, dass ihre Probleme beim ersten Kontakt gelöst werden. Deren Reduzierung gewährleistet eine effizientere Problembehebung und Ressourcennutzung innerhalb von Freshdesk. ProcessMind kartiert die vollständige Reise eskalierter Serviceanfragen und identifiziert die spezifischen Auslöser und Bedingungen, die zu Eskalationen führen, sei es aufgrund von Agenten-Skill-Lücken oder unzureichenden Wissensdatenbanken. Diese Analyse kann helfen, unnötige Eskalationen um 10-20% zu reduzieren, indem sie proaktive Problemlösung ermöglicht und Frontline-Agenten ermöglicht, wodurch Ihr Kundenservice kostengünstiger wird.

Verzögerungen bei der Beschaffung notwendiger Informationen von Kunden sind ein signifikanter Engpass im Serviceanfragen-Lösungsprozess, was zu Hin- und Her-Kommunikation und frustrierten Kunden führt. Die Optimierung dieses Prozesses beschleunigt die Lösung und verbessert das Kundenerlebnis in Freshdesk. ProcessMind identifiziert die Phasen und Anfragetypen, wo die Informationsbeschaffung signifikante Verzögerungen oder mehrere Kontaktpunkte verursacht, und zeigt Möglichkeiten auf, Datenerfassungsmethoden oder anfängliche Aufnahmeformulare zu optimieren. Durch die Identifizierung dieser Engpässe kann es informationsbedingte Verzögerungen um 10-15% reduzieren, wodurch der Serviceprozess reibungsloser und effizienter wird.

Abweichungen von Standardarbeitsanweisungen können zu Ineffizienzen, Compliance-Risiken und inkonsistenten Serviceergebnissen führen. Die Sicherstellung strikter Einhaltung garantiert eine vorhersehbare, qualitativ hochwertige Servicebereitstellung und reduziert potenzielle Fehler oder Nacharbeit innerhalb der Freshdesk-Operationen. ProcessMind entdeckt automatisch alle Prozessvarianten und vergleicht sie mit dem definierten optimalen Pfad, wobei jede Instanz hervorgehoben wird, in der Agenten oder automatisierte Schritte vom Standard abweichen. Diese Fähigkeit ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung und Durchsetzung von Best Practices, wodurch die Prozesseinhaltung um 20-30% verbessert und Betriebsrisiken reduziert werden.

Falsche Kategorisierung von Serviceanfragen kann zu Fehlrouting, Verzögerungen bei der Zuweisung und ineffizienter Lösung führen, was Frustration bei Kunden und Agenten verursacht. Die Verbesserung der Genauigkeit stellt sicher, dass Anfragen schnell die richtige Abteilung oder den richtigen Agenten erreichen und die Gesamteffizienz von Freshdesk steigert. ProcessMind analysiert den Fluss falsch kategorisierter Anfragen und identifiziert häufige Muster, Eintrittspunkte oder spezifische Kategorisierer, die häufig zu Nacharbeit oder Weiterleitungen führen. Dieser Einblick hilft, Kategorisierungsregeln und Agentenschulungen zu verfeinern, wodurch die Genauigkeit potenziell um 15-25% verbessert und die anfängliche Weiterleitung und Lösung beschleunigt wird.

Hohe Raten bei der Weiterleitung von Serviceanfragen zwischen Agenten oder Abteilungen deuten auf einen Mangel an Erstkontaktlösungsfähigkeit hin, was Kunden potenziell frustriert und die Bearbeitungszeiten erhöht. Die Minimierung von Weiterleitungen führt zu schnelleren Lösungen und einem nahtloseren Kundenerlebnis innerhalb von Freshdesk. ProcessMind visualisiert die Weiterleitungspfade von Serviceanfragen und identifiziert die spezifischen Gründe, Agenten oder Anfragetypen, die häufig zu mehreren Übergaben und Verzögerungen führen. Diese detaillierte Analyse ermöglicht eine gezielte Kompetenzentwicklung oder Verbesserungen der Wissensdatenbank, wodurch Weiterleitungen um 10-15% reduziert und die Agenteneffizienz gesteigert wird.

Der Übergang von reaktiver Problemlösung zu proaktivem Service antizipiert Kundenbedürfnisse und -probleme, bevor sie entstehen, und steigert so die Kundenzufriedenheit und -loyalität erheblich. Diese strategische Neuausrichtung kann das Freshdesk-Kundenerlebnis transformieren. ProcessMind analysiert historische Serviceanfrage-Muster und Customer Journeys, um wiederkehrende Probleme oder häufige Vorläufer von Kundenproblemen zu identifizieren. Dies ermöglicht die Erkennung von Möglichkeiten für proaktives Engagement. Durch das Verständnis von Grundursachen und Gemeinsamkeiten unterstützt es die Entwicklung proaktiver Strategien, die potenzielle Reduzierung eingehender Anfragen um 5-10% und die Verbesserung der allgemeinen Kundenwahrnehmung.

Ineffiziente Nutzung von Kommunikationskanälen kann zu höheren Betriebskosten, längeren Antwortzeiten und einem fragmentierten Kundenerlebnis führen. Die Optimierung der Kanalnutzung stellt sicher, dass Kunden effektiv und effizient über ihre bevorzugten und am besten geeigneten Kanäle in Freshdesk bedient werden. ProcessMind kartiert Kundeninteraktionen über verschiedene Kanäle hinweg und identifiziert, welche Kanäle für spezifische Anfragetypen über- oder unterausgelastet sind und wo Kanalwechsel ineffizient stattfinden. Diese Analyse hilft, die Ressourcenzuweisung und Kanalstrategie zu optimieren, wodurch die Betriebskosten potenziell um 5-10% reduziert und die allgemeine Kanaleffizienz verbessert wird.

Der 6-Schritte-Verbesserungspfad für den Kundenservice

1

Laden Sie Ihr `Template` herunter
2

Ihre Freshdesk-Daten exportieren
3

Daten hochladen
4

Ihren Servicefluss analysieren
5

Änderungen implementieren
6

Fortschritt überwachen
1

Laden Sie Ihr `Template` herunter

Was ist zu tun

Greifen Sie auf die vorgefertigte Excel-Vorlage zu, die auf Kundenservice-Daten zugeschnitten ist. Diese Vorlage bietet die optimale Struktur, um Ihre Freshdesk-Ticketinformationen effektiv zu organisieren.

Datenvorlagen-Leitfaden anzeigen Vorlage herunterladen
Bedeutung

Die Verwendung der korrekten Datenstruktur von Anfang an gewährleistet eine genaue Analyse, verhindert Nacharbeit und legt eine solide Grundlage für aussagekräftige Einblicke in Ihre Serviceoperationen.

Erwartetes Ergebnis

Eine gebrauchsfertige Datenvorlage, perfekt strukturiert für Ihre Freshdesk-Kundenservice-Datenextraktion und -Analyse.

WAS SIE ERHALTEN

Verzögerungen in Freshdesk präzise erkennen, Kunden begeistern

ProcessMind visualisiert Ihren gesamten Freshdesk Kundenservice-Prozess und zeigt präzise Pfade und Performance-Metriken auf. Entdecken Sie verborgene Ineffizienzen und Möglichkeiten zur Steigerung der Agentenproduktivität und Kundenzufriedenheit.
  • Tatsächliche Serviceanfragepfade visualisieren
  • Freshdesk Service-Engpässe präzise erkennen
  • Agentenleistung konsistent analysieren
  • Lösungszeiten zur Kundenzufriedenheit 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

Exzellenten Kundenservice erreichen

Diese Ergebnisse verdeutlichen die signifikanten Verbesserungen, die Organisationen typischerweise durch die Anwendung von Process Mining auf ihre Customer Service Workflows erzielen, indem sie Engpässe identifizieren und die Bearbeitung von Serviceanfragen in Systemen wie Freshdesk optimieren.

0 %
Schnellere Lösungszeiten

Durchschnittliche Reduzierung der Lösungsdauer

Durch die Identifizierung und Beseitigung von Engpässen reduzieren Unternehmen die Zeit erheblich, die zur Lösung von Kundendienstanfragen benötigt wird, was zu einer schnelleren Servicebereitstellung führt. Dies verbessert direkt die Kundenerfahrung und die Betriebseffizienz.
0 %
Weniger Ticket-Wiedereröffnungen

Reduzierung von Folgeinteraktionen

Process Mining deckt die Grundursachen für das Wiedereröffnen von Tickets auf, wodurch Unternehmen dauerhafte Lösungen implementieren können. Dies reduziert redundante Arbeit für Agenten und bietet Kunden beim ersten Mal definitive Antworten.
0 %
Höhere SLA-Einhaltung

Verbesserte Einhaltung der Serviceziele

Erhalten Sie klare Einblicke in Prozesse, die SLA-Verletzungen verursachen, und implementieren Sie gezielte Änderungen, um sicherzustellen, dass mehr Anfragen innerhalb der vereinbarten Zeiten gelöst werden. Dies schafft Kundenvertrauen und vermeidet Strafen.
0 %
Weniger Eskalationen & Weiterleitungen

Optimierte Bearbeitung von Serviceanfragen

Durch das Verständnis der Muster, die zu Eskalationen und Weiterleitungen führen, können Unternehmen die Erstkontaktlösung stärken. Dies reduziert die Betriebskosten und verbessert die Customer Journey durch Minimierung von Übergaben.
0 %
Konsistenter Agenten-Service

Geringere Variabilität bei den Lösungszeiten

Identifizieren Sie Best Practices von leistungsstarken Agenten und Bereiche, in denen andere Schwierigkeiten haben, was gezielte Schulungen und Prozessanpassungen ermöglicht. Dies führt zu einer einheitlicheren und zuverlässigeren Servicebereitstellung im gesamten Team.

Die Ergebnisse variieren je nach Prozesskomplexität, Datenqualität und spezifischem Organisationskontext. Die dargestellten Zahlen veranschaulichen typische Verbesserungen, 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

Der eindeutige Identifier für eine einzelne Kundenanfrage oder ein Problem, allgemein bekannt als Ticket oder Case.

Bedeutung

Dies ist die wesentliche Case ID, die alle verwandten Events zu einer einzigen Prozessinstanz verbindet und eine vollständige Ansicht jeder Kundenservice-Journey ermöglicht.

Der Name eines spezifischen Business Events oder Schrittes, der innerhalb des Kundenservice-Prozesses stattfand.

Bedeutung

Dieses Attribut definiert die Schritte im Prozess-Map und ermöglicht die Visualisierung und Analyse des Prozessflusses von Anfang bis Ende.

Der Zeitstempel, der angibt, wann eine bestimmte Aktivität oder ein Ereignis stattgefunden hat.

Bedeutung

Dieser Timestamp ist unerlässlich für die chronologische Reihenfolge von Events und die Berechnung aller dauerbasierten Metriken, wie z.B. Zykluszeiten und SLA-Compliance.

Der Name oder die ID des Kundenservice-Agenten, der zum Zeitpunkt des Events für das Ticket verantwortlich war.

Bedeutung

Ermöglicht Leistungsanalyse nach individuellem Agenten, die hilft, Spitzenkräfte zu identifizieren, Schulungsmöglichkeiten aufzuzeigen und die Auswirkungen von Neuzuweisungen zu bewerten.

Die Klassifizierung der Serviceanfrage, wie z.B. 'Frage', 'Vorfall', 'Problem' oder 'Funktionsanfrage'.

Bedeutung

Ermöglicht die Prozesssegmentierung, um Leistung und Workflows für verschiedene Arten von Kundenproblemen, wie Vorfälle gegenüber Fragen, zu vergleichen.

Der aktuelle oder historische Status der Serviceanfrage, wie z.B. 'Open', 'Pending', 'Resolved' oder 'Closed'.

Bedeutung

Die Verfolgung von Statusänderungen ist entscheidend, um den Ticket-Lebenszyklus zu verstehen und zu identifizieren, wie lange Cases in spezifischen Zuständen wie 'Pending' oder 'On Hold' verbringen.

Die Prioritätsstufe, die der Serviceanfrage zugewiesen wurde, wie z.B. 'Niedrig', 'Mittel', 'Hoch' oder 'Dringend'.

Bedeutung

Essenziell für die SLA-Analyse und um zu verstehen, ob Ressourcen korrekt zugewiesen sind, um hochprioritäre Probleme schneller als niedrigprioritäre zu bearbeiten.

Die Gesamtzeit, die von der Erstellung einer Serviceanfrage bis zu ihrer Lösung verstrichen ist.

Bedeutung

Dies ist ein primärer KPI zur Messung der Prozesseffizienz, der die Gesamtzeit aufzeigt, die zur Lösung eines Kundenproblems von Anfang bis Ende benötigt wird.

Aktivitäten

Prozessschritte zur Verfolgung und Optimierung

Dies ist das erste Event im Kundenservice-Lebenszyklus, das den Moment darstellt, in dem die Anfrage eines Kunden formell in Freshdesk protokolliert wird. Diese Aktivität wird explizit erfasst, wenn ein neues Ticket generiert wird, sei es per E-Mail, über ein Portal, Telefon oder API-Integration.

Bedeutung

Diese Aktivität dient als Ausgangspunkt für jeden Case, wodurch sie unerlässlich ist für die Berechnung der gesamten Lösungszeiten und die Analyse von Ticketvolumen-Trends nach Kanal oder Typ.

Stellt die Zuweisung eines Tickets an einen bestimmten Agenten oder eine Gruppe zur Bearbeitung dar. Dieses Event wird explizit in der Ticket-Historie protokolliert, wann immer das Feld für den zugewiesenen Agenten oder die Gruppe gefüllt oder geändert wird.

Bedeutung

Die Verfolgung von Zuweisungen ist entscheidend für die Analyse der Agenten-Arbeitslast, die Identifizierung von Routing-Ineffizienzen und die Messung von Time-to-Assignment-KPIs. Sie hilft zu verstehen, wie die Arbeit verteilt ist und wo Verzögerungen auftreten, bevor die Arbeit beginnt.

Markiert die erste öffentliche Antwort, die von einem Agenten an den Kunden gesendet wurde, nachdem das Ticket erstellt wurde. Freshdesk erfasst dieses Event explizit, um die 'Erste Antwortzeit' für das SLA-Tracking zu messen.

Bedeutung

Dies ist ein kritischer Meilenstein für die Messung der Kundenreaktionsfähigkeit und der SLA-Compliance. Die Analyse der Zeit bis zu dieser Aktivität hilft, Verzögerungen bei der anfänglichen Kundeninteraktion zu identifizieren.

Stellt den wichtigen Meilenstein dar, bei dem der Agent eine Lösung bereitgestellt und den Ticketstatus auf 'Resolved' geändert hat. Dies ist eine explizite Statusänderung, die in der Ticket-Historie erfasst wird.

Bedeutung

Diese Aktivität markiert das Ende der aktiven Arbeit an einem Ticket und ist die Grundlage für die Messung der Lösungszeit. Sie ist ein kritisches Event für die Analyse der Agenten-Performance und der gesamten Prozesseffizienz.

Dies ist die finale Aktivität, die die permanente Schließung des Tickets repräsentiert. Dies wird oft automatisch vom System durchgeführt, nachdem eine bestimmte Zeit im Status 'Resolved' ohne neue Kundenantworten verstrichen ist.

Bedeutung

Diese Aktivität markiert das definitive Ende des Serviceanfrage-Lebenszyklus. Sie bietet den finalen Endpunkt für präzise End-to-End-Zykluszeitberechnungen.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Process Mining analysiert Ihre Freshdesk-Daten, wie z.B. Details zu Serviceanfragen und Agentenaktionen, um den tatsächlichen Arbeitsfluss aufzuzeigen. Es hilft, Engpässe, gängige Abweichungen und Bereiche zu identifizieren, die zu übermäßigen Lösungszeiten oder häufigem Wiedereröffnen von Tickets beitragen. Diese visuellen Erkenntnisse ermöglichen es Ihnen, Ineffizienzen genau zu bestimmen und deren Ursachen zu verstehen.

Sie benötigen primär Daten, die einen Case-Identifier, Aktivitätsnamen und entsprechende Timestamps umfassen. Für Freshdesk bedeutet dies Serviceanfrage-IDs, Statusänderungen, Agenten-Zuweisungen, Eskalationen und deren genaue Zeiten. Zusätzliche Attribute wie Agentenname, Kundensegment oder Ticketkategorie bereichern die Analyse.

Freshdesk bietet verschiedene Methoden zur Datenextraktion an, einschließlich seiner API, Berichterstellungsfunktionen oder direktem Datenbankzugriff für Enterprise-Pläne. Der beste Ansatz hängt von Ihrer Freshdesk-Einrichtung und dem Datenvolumen ab. Wir können Sie bei der Auswahl der effizientesten und sichersten Methode für Ihre spezifische Umgebung leiten.

Erste Einblicke können oft innerhalb weniger Wochen generiert werden, nachdem die Datenextraktion und -vorbereitung abgeschlossen sind. Der Zeitrahmen hängt von der Datenkomplexität und -sauberkeit ab. Eine kontinuierliche Überwachung und tiefere Analyse bieten jedoch im Laufe der Zeit fortlaufende Optimierungsmöglichkeiten.

Sie können Verbesserungen bei wichtigen Metriken wie reduzierten Lösungszeiten für Serviceanfragen und gesenkten Wiedereröffnungsraten von Tickets erwarten. Process Mining hilft auch, die Einhaltung von Service Level Agreements zu verbessern, die Agenten-Performance zu standardisieren und die Nutzung der Kommunikationskanäle zu optimieren. Diese Verbesserungen führen zu einer gesteigerten Kundenzufriedenheit und operativen Effizienz.

Die anfängliche Einrichtung umfasst die Definition Ihres Prozessumfangs und die Extraktion der korrekten Daten, was ein gewisses technisches Verständnis erfordert. Sobald die Datenkonnektoren jedoch eingerichtet sind, automatisieren Process Mining Tools einen Großteil der Analyse. Wir bieten Unterstützung und Expertise, um diese Implementierung für Ihre Freshdesk-Umgebung zu optimieren.

Nein, Process Mining ist eine nicht-invasive Analysemethode. Es funktioniert durch die Analyse historischer, aus Freshdesk exportierter Daten und greift daher nicht in den laufenden Betrieb oder die Agenten-Workflows ein. Die Analyse erfolgt unabhängig und liefert Erkenntnisse, ohne die Servicebereitstellung zu beeinträchtigen.

Sie benötigen eine Process Mining Software-Lösung, die Cloud-basiert oder On-Premise sein kann, sowie eine Methode zur Datenextraktion, typischerweise über Freshdesk APIs oder Berichte. Grundlegende Fähigkeiten zur Datenbereinigung und -transformation sind ebenfalls vorteilhaft, um die Daten für die Analyse vorzubereiten. Unser Team kann Ihnen helfen, Ihre spezifische technische Landschaft zu bewerten.

Optimieren Sie noch heute Ihren Freshdesk Kundenservice

Erreichen Sie 80 % Erstkontaktlösung und begeistern Sie Ihre Kunden.

Kostenlosen Test starten

Keine Kreditkarte nötig, in wenigen Minuten startklar