Ihr Daten-Template für den Kundenservice

Das Attribut Aktivität bezeichnet eine einzelne Aktion oder Statusänderung im Verlauf einer Serviceanfrage. Es erfasst wichtige Geschäftsvorfälle wie „Ticket erstellt“, „Ticket zugewiesen“, „Erste Antwort gesendet“ und „Ticket gelöst“. Diese Aktivitäten bilden die Knoten in der Prozessübersicht.

Die Abfolge und Häufigkeit dieser Aktivitäten zu analysieren, ist ein zentraler Bestandteil des Process Mining. So lassen sich Prozessabläufe visualisieren, häufige und seltene Pfade erkennen und Abweichungen von der Standardvorgehensweise aufdecken. Das Verständnis der Aktivitäten ist entscheidend, um Ineffizienzen, Nacharbeitsschleifen wie „Ticket wiedereröffnet“ und Compliance-Probleme zu erkennen.

Dieses Attribut definiert die Schritte in der Prozessübersicht und ermöglicht es, den Prozessablauf von Anfang bis Ende zu visualisieren und zu analysieren.

Wird aus Ereignistypen in Freshdesk abgeleitet. Dazu können Statusänderungen aus dem API-Endpunkt „Tickets“ und bestimmte Ereignisse wie Notizen oder Antworten aus dem Endpunkt „Conversations“ kombiniert werden.

Die Ereigniszeit, also der Timestamp, erfasst das genaue Datum und die Uhrzeit einer Aktivität. Sie ist entscheidend, um Ereignisse chronologisch zu ordnen und die Dauer zwischen einzelnen Prozessschritten zu berechnen. Für jede erfasste Aktivität ist ein zugehöriger Timestamp erforderlich.

Bei der Analyse dient dieses Attribut dazu, den zeitlichen Verlauf jeder Serviceanfrage abzubilden. Es bildet die Grundlage für alle zeitbezogenen KPIs, etwa Lösungszeit, Zeit bis zur ersten Antwort und Dauer von Engpässen. Genaue Timestamps sind wichtig, um die Prozessleistung zu verstehen und Verzögerungen zu erkennen.

Dieser Timestamp ist entscheidend, um Ereignisse chronologisch zu ordnen und alle zeitbasierten Kennzahlen zu berechnen, etwa Durchlaufzeiten und die SLA-Einhaltung.

Entspricht den Feldern „created_at“ oder „updated_at“ für Ticketereignisse, Antworten oder Statusänderungen in der Freshdesk-API.

Die Serviceanfrage ist die zentrale Case-ID, über die alle Aktivitäten zu einer einzelnen Kundeninteraktion verknüpft werden. Jede neue Kundenanfrage, jedes Problem und jeder Auftrag erhält eine eindeutige ID. Diese bleibt während des gesamten Ticketverlaufs gleich, von der Erstellung und Zuweisung bis zur Lösung und zum Abschluss.

Im Process Mining ist dieses Attribut entscheidend, um den gesamten Verlauf jedes Kunden-Cases zu rekonstruieren. Werden alle zugehörigen Ereignisse unter einer einzigen Serviceanfrage-ID gruppiert, können Analysten Prozessabläufe visualisieren, Durchlaufzeiten messen und Abweichungen oder Engpässe in einzelnen Cases erkennen.

Diese zentrale Case-ID verknüpft alle zugehörigen Ereignisse zu einer einzelnen Prozessinstanz und ermöglicht so einen vollständigen Überblick über den Verlauf jeder Kundenserviceanfrage.

Dies ist die primäre Ticket-ID in Freshdesk. Sie ist in der Regel als Feld „id“ im API-Endpunkt „Tickets“ zu finden.

Die Art der Serviceanfrage ist ein wichtiges Kategorisierungsfeld, das den Gegenstand der Kundenanfrage beschreibt. Die Klassifizierung wird in der Regel beim Erstellen des Tickets oder während der ersten Sichtung festgelegt. Sie hilft dabei, die Anfrage an das passende Team oder den zuständigen Agenten weiterzuleiten.

In der Analyse ermöglicht dieses Attribut, den Prozess nach Anfrageart aufzuschlüsseln und die Bearbeitung verschiedener Anliegen zu vergleichen. So lässt sich beispielsweise beantworten: „Dauert die Lösung von Vorfällen länger als die Beantwortung von Fragen?“ oder „Welche Arten von Anfragen werden am häufigsten wiedereröffnet?“ Diese Aufschlüsselung hilft, spezifische Engpässe zu erkennen und Workflows gezielt zu optimieren.

Ermöglicht die Aufschlüsselung des Prozesses, um Leistung und Workflows bei verschiedenen Kundenanliegen zu vergleichen, etwa bei Vorfällen und Fragen.

Entspricht wahrscheinlich dem Feld „type“ im Freshdesk-Objekt „Tickets“.

Das Attribut „Priorität“ gibt die Dringlichkeit einer Serviceanfrage an und bestimmt häufig die angestrebten Reaktions- und Lösungszeiten. Die Priorität kann regelbasiert automatisch oder während der Triage manuell durch einen Agenten festgelegt werden.

Dieses Attribut ist wichtig, um die SLA-Einhaltung und die Ressourcenzuweisung zu analysieren. Filtern Analysten die Prozessübersicht nach Priorität, können sie feststellen, ob Tickets mit hoher Priorität tatsächlich schneller bearbeitet werden als Tickets mit niedriger Priorität. Außerdem lässt sich erkennen, wie häufig Prioritäten geändert werden, was eine Form von Nacharbeit darstellt, und welche Auswirkungen diese Änderungen auf den Prozess haben.

Wichtig für die SLA-Analyse und die Frage, ob Ressourcen so zugewiesen werden, dass dringende Anliegen schneller bearbeitet werden als Anliegen mit niedriger Priorität.

Dies entspricht dem Feld „priority“ im Freshdesk-Objekt „Tickets“.

Das Attribut „Status“ gibt an, welchen Zustand eine Serviceanfrage zu einem bestimmten Zeitpunkt hat. Statusänderungen markieren häufig wichtige Meilensteine im Prozess. Wechselt der Status beispielsweise von „Offen“ zu „Ausstehend“, wartet das Team auf eine Rückmeldung des Kunden. Antwortet der Kunde, kann der Status von „Ausstehend“ wieder zu „Offen“ wechseln.

Statusänderungen zu verfolgen, ist entscheidend, um den Lebenszyklus eines Tickets zu verstehen. So lässt sich feststellen, wie lange Tickets in bestimmten Zuständen verbleiben und wo Engpässe entstehen. Ein langer Zeitraum mit dem Status „Ausstehend“ kann beispielsweise darauf hindeuten, dass Informationen von Kunden nur verzögert eingehen.

Statusänderungen zu verfolgen, ist entscheidend, um den Lebenszyklus eines Tickets zu verstehen und festzustellen, wie lange Fälle in bestimmten Zuständen wie „Ausstehend“ oder „Wartet“ verbleiben.

Dies entspricht dem Feld „status“ im Freshdesk-Objekt „Tickets“. Frühere Status müssen anhand der Aktivitätsprotokolle abgeleitet werden.

Dieses Attribut kennzeichnet den Agenten, der mit der Bearbeitung der Serviceanfrage betraut ist. Im Verlauf eines Tickets kann sich die zuständige Person durch Neuzuweisungen oder Eskalationen ändern.

Die Auswertung nach zugewiesenem Agenten ist wichtig für Dashboards zum Leistungsmanagement. Sie ermöglicht es, agentenbezogene KPIs wie durchschnittliche Lösungszeit, Ticketvolumen und Wiedereröffnungsrate zu messen. So lassen sich besonders leistungsstarke Agenten erkennen, Schulungsbedarf ermitteln und die Auswirkungen von Übergaben auf die gesamte Lösungszeit analysieren.

Ermöglicht die Leistungsanalyse einzelner Agenten. So lassen sich besonders leistungsstarke Mitarbeitende, Schulungsbedarf und die Auswirkungen von Neuzuweisungen erkennen.

Entspricht dem Feld „responder_id“ im Freshdesk-Objekt „Tickets“, das mit den Agentendaten verknüpft werden kann.

Diese Kennzahl auf Fallebene zählt, wie oft der zuständige Agent eines Tickets gewechselt hat. Sie wird berechnet, indem für jede Serviceanfrage die Vorkommen der Aktivität „Ticket Reassigned“ gezählt werden.

Häufige Weiterleitungen, auch als „Pingpong“ bezeichnet, können zu erheblichen Verzögerungen und einer frustrierenden Customer Experience führen, weil bei jeder Übergabe Kontext verloren geht. Die Analyse der Anzahl der Weiterleitungen hilft, Probleme bei der anfänglichen Zuweisung, fehlende Agentenkenntnisse oder eine hohe Prozesskomplexität zu erkennen. Ziel ist es häufig, unnötige Weiterleitungen zu vermeiden und so Effizienz und Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Misst, wie häufig Anliegen intern weitergegeben werden. Solche Übergaben können erhebliche Verzögerungen und Unzufriedenheit bei Kunden verursachen. Die Analyse hilft, mehr Anliegen auf der ersten Supportebene zu lösen.

Berechnetes Feld. Gibt für jede einzelne Serviceanfrage die Anzahl der Aktivitäten „Ticket Reassigned“ an.

Dieses Attribut auf Fallebene wird auf „true“ gesetzt, wenn im Lebenszyklus einer Serviceanfrage irgendwann die Aktivität „Ticket Reopened“ auftritt. So lassen sich Fälle, bei denen Nacharbeit erforderlich war, einfach erkennen und analysieren.

Ein hoher Anteil erneut geöffneter Tickets deutet darauf hin, dass die ursprüngliche Lösung nicht wirksam oder vollständig war. Das führt zu Ineffizienz und Unzufriedenheit bei Kunden. Durch das Filtern erneut geöffneter Tickets können Analysten die Ursachen untersuchen: etwa häufige Gründe für das erneute Öffnen, Agenten oder Teams mit besonders hohen Anteilen sowie Ticketarten, bei denen dies besonders oft vorkommt.

Kennzeichnet Fälle, bei denen Nacharbeit erforderlich war. Das ist ein wichtiger Indikator für die Lösungsqualität und die Prozesseffizienz. Die Analyse dieser Fälle hilft, mehr Anliegen beim ersten Kontakt zu lösen.

Berechnetes Feld. Für eine Serviceanfrage wird der Wert auf „true“ gesetzt, wenn für den Fall ein Ereignis mit Activity = 'Ticket Reopened' vorliegt.

Dieses Attribut gibt an, über welchen Kanal die Kundenanfrage eingegangen ist. Je nach Kanal können sich Prozessabläufe und Lösungszeiten unterscheiden. Bei einer Anfrage über den Chat ist beispielsweise eine kürzere Lösungszeit zu erwarten als bei einer Anfrage per E-Mail.

Die Analyse des Prozesses nach Kommunikationskanal hilft dabei, Ressourcen gezielt zuzuweisen und die Effizienz der einzelnen Kanäle zu bewerten. Sie zeigt, über welche Kanäle Anfragen schneller gelöst werden oder die Kundenzufriedenheit höher ist. Diese Erkenntnisse unterstützen strategische Entscheidungen darüber, welche Kanäle ausgebaut oder stärker gefördert werden sollten.

Ermöglicht den Vergleich von Prozessleistung und Effizienz über verschiedene Kundenkontaktkanäle wie E-Mail, Telefon und Chat hinweg.

Dies entspricht dem Feld „source“ im Freshdesk-Objekt „Tickets“.

Dieses Attribut gibt an, welchem Kunden die Serviceanfrage zugeordnet ist. Damit lässt sich der Prozess aus Kundensicht analysieren und alle Interaktionen mit einem bestimmten Kunden über einen längeren Zeitraum verfolgen.

Die Analyse nach Kunden kann Muster aufdecken, etwa welche Kunden die meisten Tickets einreichen oder besonders häufig erneut geöffnete Fälle haben. Diese Erkenntnisse unterstützen Maßnahmen im Customer Success und helfen dabei, Kunden zu erkennen, bei denen aufgrund schlechter Serviceerfahrungen eine Abwanderung droht. Außerdem ist das Attribut wichtig, um die gesamte Customer Journey über mehrere Serviceanfragen hinweg zu verstehen.

Ermöglicht eine kundenzentrierte Prozessansicht und hilft dabei, Kunden mit besonders vielen Anfragen oder wiederkehrenden Problemen zu erkennen.

Diese Information ist über „requester_id“ im Objekt „Tickets“ verknüpft. Das Feld verweist in Freshdesk auf das Objekt „Contacts“ oder „Users“.

Dieses Attribut erfasst Datum und Uhrzeit des letzten Exports oder der letzten Aktualisierung des Datensatzes aus Freshdesk. So ist nachvollziehbar, wie aktuell die analysierten Daten sind. Das ist wichtig, um zeitnahe und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Analysten können damit den von den Daten abgedeckten Zeitraum bestimmen und prüfen, ob sie mit den aktuellsten verfügbaren Informationen arbeiten. Als wichtige Metadatenangabe in jedem Process-Mining-Dashboard und -Bericht zeigt sie den Beteiligten, wie aktuell die Daten sind.

Zeigt, wie aktuell die Daten sind, und stellt sicher, dass Analysen und Entscheidungen auf dem neuesten Informationsstand beruhen.

Dieses Metadatenfeld wird beim Datenexport erstellt und enthält den Timestamp des Datenabrufs.

Dieses Attribut gibt an, um welche Produkt- oder Dienstleistungssparte es bei der Serviceanfrage geht. Häufig handelt es sich um ein benutzerdefiniertes Feld in Freshdesk, mit dem Tickets kategorisiert und für die Weiterleitung oder Berichterstellung aufbereitet werden.

Wenn Unternehmen den Prozess nach Produkt filtern, können sie produktspezifische Probleme erkennen. So lässt sich beispielsweise feststellen, ob ein bestimmtes Produkt überdurchschnittlich viele Supportanfragen verursacht oder ob eine Produkteinführung zu einem sprunghaften Anstieg der Anfragen führt. Diese Analyse liefert wertvolle Rückmeldungen für Produktentwicklung und Produktmanagement.

Ermöglicht es, den Prozess nach Produktbereichen zu filtern und zu erkennen, welche Produkte die meisten Supportanfragen oder die längsten Lösungszeiten verursachen.

In der Regel handelt es sich um ein benutzerdefiniertes Feld. Wo genau es zu finden ist, hängt von der Freshdesk-Konfiguration ab. Wahrscheinlich steht es im Abschnitt „custom_fields“ der API-Antwort für „Tickets“.

Dieses Attribut kennzeichnet die Quellanwendung, aus der die Prozessdaten stammen. Für diese Analyse ist der Wert statisch, zum Beispiel „Freshdesk“. Er gibt an, dass alle Ereignisse aus der Freshdesk-Kundenserviceplattform stammen.

Das Attribut mag einfach erscheinen, ist aber für die Data Governance und beim Zusammenführen von Daten aus mehreren Systemen wichtig. Es dokumentiert die Herkunft und den Kontext der Daten, damit Analysten deren Ursprung nachvollziehen können. Das trägt zur Datenintegrität bei und schafft Vertrauen in die Analyse.

Liefert wichtige Informationen zur Datenherkunft. Das ist für die Data Governance und beim Zusammenführen von Daten aus mehreren Quellsystemen entscheidend.

Dies ist ein statischer Wert, „Freshdesk“, der bei der Datentransformation hinzugefügt wird, um die Datenquelle zu kennzeichnen.

Dieses berechnete Attribut zeigt für jede Serviceanfrage eindeutig an, ob das SLA eingehalten wurde. Der Wert ergibt sich aus dem Vergleich der tatsächlichen „ResolutionTime“ mit der „SlaTargetResolutionTime“. Ist die tatsächliche Zeit länger als die Zielzeit, wird der Wert auf „true“ gesetzt.

Das Attribut vereinfacht die Analyse und Darstellung der SLA-Einhaltung in Dashboards. Analysten können verletzte SLAs einfach zählen und filtern, um das Ausmaß der Nichteinhaltung schnell zu erfassen. Anschließend können sie die Prozessmuster dieser Tickets genauer untersuchen und Ursachen ermitteln. Das Attribut unterstützt direkt das Dashboard und die KPI „SLA Compliance Overview“.

Vereinfacht die Analyse der SLA-Einhaltung: Für jeden Fall, bei dem die Zielzeit überschritten wurde, steht eine eindeutige Kennzeichnung zur Verfügung. So lassen sich die Ursachen der SLA-Verletzungen untersuchen.

Berechnetes Feld. Der Wert ergibt sich aus dem Vergleich des tatsächlichen Lösungszeitstempels mit der „SlaTargetResolutionTime“ oder dem Feld „due_by“ in Freshdesk.

Dieses Attribut legt fest, innerhalb welcher Zeit eine Serviceanfrage gemäß dem Service Level Agreement (SLA) gelöst werden soll. Die Zielzeit hängt häufig von der Priorität oder Art des Tickets ab.

Sie ist eine wichtige Grundlage für die Berechnung der SLA-Einhaltung. Durch den Vergleich der tatsächlichen Lösungszeit mit der Zielzeit lässt sich feststellen, ob das SLA eingehalten oder verletzt wurde. Die SLA-Leistung nach Anfrageart, Team oder Agent zu analysieren, gehört zu den zentralen Aufgaben des Servicemanagements.

Liefert die Grundlage zur Messung der SLA-Einhaltung, einer wichtigen Leistungskennzahl für jeden Kundenservice.

Das Feld ist möglicherweise als „fr_due_by“ (erste Antwort) oder „due_by“ (Lösung) im Freshdesk-Objekt „Tickets“ verfügbar. Andernfalls muss der Wert anhand der SLA-Richtlinien abgeleitet werden.

Die Zeit bis zur ersten Antwort gibt an, wie schnell ein Kunde eine erste, nicht automatisierte Antwort von einem Serviceagenten erhält. Sie wird berechnet, indem der Zeitstempel der Aktivität „First Response Sent“ mit dem Zeitstempel der Aktivität „Ticket Created“ verglichen wird.

Diese KPI ist ein wichtiger Indikator für die Reaktionsfähigkeit des Service und wirkt sich stark auf die Kundenzufriedenheit aus. Eine kurze Zeit bis zur ersten Antwort zeigt dem Kunden, dass sein Anliegen angekommen ist und bearbeitet wird. Die Analyse dieser Kennzahl hilft Unternehmen, die SLAs für die erste Antwort einzuhalten und Kunden zeitnah zu unterstützen.

Misst die Reaktionsfähigkeit des Service, die maßgeblich zur Kundenzufriedenheit beiträgt und für eine proaktive Betreuung wichtig ist.

Berechnetes Feld. Gibt die Zeitspanne zwischen dem Zeitstempel des Ereignisses „Ticket Created“ und dem Ereignis „First Response Sent“ an.

Die Zufriedenheitsbewertung ist eine wichtige Ergebniskennzahl. Sie wird üblicherweise über eine Umfrage erhoben, die nach der Lösung eines Tickets versendet wird. Die Bewertung besteht meist aus einer Punktzahl oder einer Kategorie wie „Zufrieden“, „Neutral“ oder „Unzufrieden“.

Mit diesem Attribut lassen sich Prozessmuster mit den Ergebnissen für Kunden in Beziehung setzen. Durch die Analyse von Prozessvarianten, die zu niedrigen Zufriedenheitswerten führen, können Unternehmen bestimmte Verhaltensweisen oder Verzögerungen erkennen, die sich negativ auf die Customer Experience auswirken. So wird der Zusammenhang zwischen Prozesseffizienz und Kundenzufriedenheit sichtbar.

Setzt die Prozessausführung mit den Ergebnissen für Kunden in Beziehung und hilft zu erkennen, welche Prozessabläufe zu hoher oder niedriger Kundenzufriedenheit führen.

Diese Daten gehören zur Funktion für Zufriedenheitsbewertungen in Freshdesk und können über den API-Endpunkt „Surveys“ oder „Satisfaction Ratings“ abgerufen werden.

Die zugewiesene Gruppe umfasst die Agenten, die für die Bearbeitung einer bestimmten Serviceanfrage zuständig sind. Tickets werden häufig je nach Art oder Komplexität spezialisierten Gruppen zugewiesen, etwa dem „Technischen Support“ oder der „Abrechnungsabteilung“.

Dieses Attribut eignet sich, um Übergaben zwischen Abteilungen und die Leistung einzelner Teams zu analysieren. Es zeigt, welche Gruppen die meisten Tickets bearbeiten, wo die Lösungszeiten am längsten sind und wie oft Tickets zwischen Gruppen weitergeleitet werden. Diese Informationen helfen dabei, Teamstrukturen und Workflows zu verbessern.

Ermöglicht die Analyse der Leistung einzelner Teams oder Abteilungen. So werden Übergaben sichtbar und Engpässe in bestimmten Gruppen lassen sich erkennen.

Dies entspricht dem Feld „group_id“ im Freshdesk-Objekt „Tickets“.