Verbessern Sie Ihren Kundenservice

Ihr Leitfaden in 6 Schritten zur Optimierung von Prozessen in Genesys Cloud CX.
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Optimieren Sie den Kundenservice in Genesys Cloud CX

Die Plattform macht verborgene Ineffizienzen und uneinheitliche Kundenerlebnisse in Ihren Prozessen sichtbar. Ermitteln Sie konkrete Engpässe, gewinnen Sie Einblick in die Leistung Ihrer Mitarbeitenden und leiten Sie gezielte Verbesserungen ab. Optimieren Sie noch heute Ihren Service und sorgen Sie für zufriedene Kunden.

Laden Sie unser vorkonfiguriertes Daten-Template herunter und gehen Sie typische Herausforderungen an, um Ihre Effizienz-Ziele zu erreichen. Folgen Sie unserem Verbesserungsplan in sechs Schritten und lesen Sie den Leitfaden zum Daten-Template, um Ihre Abläufe zu verbessern.

Ausführliche Beschreibung anzeigen

Warum die Optimierung des Kundenservice wichtig ist

Der Kundenservice ist ein zentraler Erfolgsfaktor für jedes Unternehmen. Er beeinflusst unmittelbar die Kundenbindung, den Ruf Ihrer Marke und letztlich auch Ihren Geschäftserfolg. In einem dynamischen Umfeld wie Genesys Cloud CX kann die Bearbeitung vieler unterschiedlicher Kundenkontakte komplex werden und Ineffizienzen verursachen. Fehlt der Überblick über den gesamten Serviceprozess, ist oft unklar, warum Serviceanfragen zu lange dauern, an welchen Stellen Agenten überlastet sind oder ob wichtige Compliance-Vorgaben konsequent eingehalten werden. Solche verborgenen Probleme können die Betriebskosten erhöhen, Agenten überlasten und vor allem die Customer Experience beeinträchtigen. Bei der Optimierung Ihres Kundenserviceprozesses geht es nicht nur darum, Kosten zu senken. Entscheidend ist, einen hohen Mehrwert zu bieten, langfristige Kundenbeziehungen aufzubauen und den Servicebetrieb so effizient und reibungslos wie möglich zu gestalten.

Wie Process Mining Abläufe in Genesys Cloud CX sichtbar macht

Process Mining ermöglicht eine datengetriebene Analyse der komplexen Abläufe im Kundenservice von Genesys Cloud CX. Dazu werden Event Logs aus Ihrem Genesys-Cloud-CX-System extrahiert und die tatsächlichen Abläufe jeder Serviceanfrage vom Anfang bis zum Ende rekonstruiert. So sehen Sie genau, wie Kunden mit Ihrem Kontaktcenter interagieren, vom Ereignis „Kundenkontakt gestartet“ bis zur Aktivität „Serviceanfrage geschlossen“. Diese umfassende Sicht ermöglicht Ihnen:

  • Engpässe lokalisieren: Ermitteln Sie, an welchen Stellen im Kundenserviceprozess sich Serviceanfragen stauen oder erhebliche Verzögerungen auftreten. Geschieht das bei der Kategorisierung und Priorisierung der Anfrage oder beim Warten auf angeforderte Kundeninformationen? Sie erkennen genau, wo es zu Verzögerungen kommt.
  • Zykluszeiten analysieren: Messen Sie die Dauer der einzelnen Phasen und die gesamte Zykluszeit im Kundenservice. So sehen Sie, wie lange die Bearbeitung verschiedener Serviceanfragen dauert und welche Verzögerungen die Lösungszeit besonders verlängern.
  • Prozessabweichungen aufdecken: Vergleichen Sie die tatsächlichen Abläufe mit Ihren Sollprozessen oder Standardvorgehensweisen. Erkennen Sie, wenn Serviceanfragen unerwartet weitergeleitet werden, unnötige Eskalationen durchlaufen oder vom geplanten Ablauf abweichen. Das kann Effizienz und Compliance beeinträchtigen.
  • Leistung und Auslastung von Agenten bewerten: Analysieren Sie, wie einzelne Agenten und Teams Serviceanfragen bearbeiten. Ermitteln Sie bewährte Vorgehensweisen, die sich übertragen lassen, und Bereiche, in denen zusätzliche Schulungen oder eine andere Ressourcenverteilung die Effizienz steigern und die Arbeitslast gleichmäßiger verteilen könnten.

Wichtige Ansatzpunkte zur Verbesserung des Kundenservice

Erkenntnisse aus dem Process Mining helfen Ihnen, gezielt Bereiche mit großem Verbesserungspotenzial im Kundenservice von Genesys Cloud CX anzugehen:

  • Weiterleitung von Anfragen verbessern: Optimieren Sie die Zuweisung von Serviceanfragetypen an Agenten oder Warteschlangen. So erhält die richtige Person die passende Anfrage zum richtigen Zeitpunkt. Das verringert Weiterleitungen und verkürzt die Bearbeitungszeit.
  • Lösungsquote beim Erstkontakt erhöhen: Ermitteln Sie häufige Ursachen für wiederholte Kontakte oder Eskalationen. So können Sie Agenten mit besseren Werkzeugen, Wissensdatenbanken oder Schulungen unterstützen, damit sie Anliegen bereits beim ersten Kontakt lösen.
  • Eskalationswege optimieren: Analysieren Sie, wann und warum eine interne Eskalation ausgelöst wird. Passen Sie Ihre Eskalationsregeln an, damit komplexe Anliegen effizient und ohne unnötige Verzögerungen bearbeitet werden.
  • Kundenkommunikation verbessern: Untersuchen Sie, wie sich Aktivitäten wie das Versenden einer ersten Eingangsbestätigung oder einer Anfrage nach weiteren Informationen auf die Lösungszeit und Kundenzufriedenheit auswirken. Standardisieren und automatisieren Sie Mitteilungen, wenn dies sinnvoll ist.
  • Service Level Agreements (SLAs) einhalten: Erkennen Sie frühzeitig Serviceanfragen, bei denen die SLA-Zielzeit für die Lösung gefährdet ist, und leiten Sie Korrekturmaßnahmen ein. So sichern Sie eine gleichbleibende Servicequalität und vermeiden Vertragsstrafen.

Messbare Ergebnisse der Optimierung

Wenn Sie Process Mining einsetzen, um den Kundenservice in Genesys Cloud CX zu optimieren, können Sie konkrete, messbare Verbesserungen erzielen:

  • Betriebskosten senken: Beseitigen Sie Ineffizienzen, verbessern Sie Workflows und verteilen Sie Agentenressourcen gezielter. So können Sie die Kosten pro Serviceanfrage deutlich senken.
  • Lösungszeiten verkürzen: Verringern Sie die durchschnittliche Zykluszeit im Kundenservice. Probleme werden schneller gelöst und die Kundenzufriedenheit steigt.
  • Kundenzufriedenheit (CSAT) steigern: Ein effizienterer und konsistenterer Service sorgt für zufriedenere Kunden und stärkt die Kundenbindung.
  • Produktivität und Zufriedenheit der Agenten verbessern: Klarere Abläufe und weniger Frustration steigern die Arbeitszufriedenheit und können die Fluktuation senken.
  • Compliance verbessern: Stellen Sie sicher, dass alle Serviceanfragen regulatorische Anforderungen und interne Richtlinien erfüllen. So senken Sie Risiken und stärken die Verantwortlichkeit.

So starten Sie mit der Optimierung

Für die Optimierung Ihres Kundenservice in Genesys Cloud CX benötigen Sie keine umfassenden technischen Vorkenntnisse. Process Mining liefert Ihnen eine klare, evidenzbasierte Grundlage für Verbesserungen. Statt sich auf Vermutungen zu verlassen, können Sie datengetriebene Entscheidungen treffen und konkrete Veränderungen umsetzen. Beginnen Sie noch heute damit, Ihren Service effizienter und konform auszurichten und stärker auf Ihre Kunden abzustimmen. So schöpfen Sie das Potenzial Ihrer Genesys-Cloud-CX-Investition besser aus. Ihre Kunden und Ihr Team werden davon profitieren.

Kundenservice Kontaktcenter-Betrieb Agentenleistung Serviceanfragenmanagement SLA-Konformität Customer Experience Support-Team Effizienz des Helpdesks Ticketbearbeitung Ticketmanagement Support-Tickets Kontaktcenter Kundensupport CRM Helpdesk Fallbearbeitung

Häufige Probleme und Herausforderungen

Ermitteln Sie, welche Herausforderungen Sie betreffen

Lange Bearbeitungszeiten für Serviceanfragen beeinträchtigen die Kundenzufriedenheit und können dazu führen, dass Kunden abwandern. Während der langen Bearbeitung sind wertvolle Agentenressourcen gebunden. Das erhöht die Betriebskosten und verringert die Kapazität für neue Anfragen erheblich.
ProcessMind zeigt genau, wo im Kundenserviceprozess Verzögerungen auftreten. Die Plattform lokalisiert bestimmte Aktivitäten oder Übergaben zwischen Agenten in Genesys Cloud CX, die die Bearbeitungszeit verlängern. Diese gezielten Erkenntnisse helfen Ihnen, wirksame Verbesserungen umzusetzen.

Häufige Eskalationen können darauf hindeuten, dass Agenten an der ersten Anlaufstelle nicht über die nötigen Befugnisse oder Kenntnisse verfügen, um Anliegen zu lösen. Das frustriert Kunden und erhöht durch die Beteiligung mehrerer Agenten die Betriebskosten. Es kann auch auf Lücken bei Schulungen oder beim Zugang zu Ressourcen hinweisen.
ProcessMind visualisiert die Eskalationswege Ihrer Serviceanfragen in Genesys Cloud CX. Die Plattform zeigt häufige Auslöser und macht sichtbar, welche Anfragetypen oder Agenten besonders oft zu Eskalationen führen. So können Sie gezielte Schulungen oder Anpassungen bei der Weiterleitung vornehmen.

Werden wichtige SLA-Ziele verfehlt, kann das zu finanziellen Vertragsstrafen, belasteten Kundenbeziehungen und einem schlechteren Markenruf führen. Es weist auf grundlegende Ineffizienzen im Serviceprozess hin, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern.
ProcessMind bietet einen klaren Überblick über die SLA-Konformität jeder Serviceanfrage in Genesys Cloud CX. Die Plattform zeigt, welche Anfragen wiederholt Zielvorgaben verfehlen, und ermittelt die konkreten Ursachen. So können Sie frühzeitig eingreifen.

Werden Serviceanfragen häufig wiedereröffnet, waren die ursprünglichen Lösungen offenbar unvollständig oder fehlerhaft. Das führt zu erneuten Kundenkontakten, zusätzlichem Aufwand für Agenten und sinkendem Kundenvertrauen. Gleichzeitig steigen die Betriebskosten.
ProcessMind deckt Muster bei wiedereröffneten Serviceanfragen in Genesys Cloud CX auf. Die Plattform ermittelt bestimmte Problemtypen, Agenten oder Lösungscodes, die mit wiederkehrenden Problemen verbunden sind. So können Sie die Qualität der Lösungen gezielt verbessern.

Kunden wechseln häufig den Kommunikationskanal, zum Beispiel vom Chat zum Telefon, wenn ihr Anliegen über den zuerst gewählten Kanal nicht effizient gelöst wird. Das erschwert den Kundenprozess und erhöht die Supportkosten erheblich.
ProcessMind bildet vollständige Kundenprozesse über verschiedene Kommunikationskanäle in Genesys Cloud CX ab. Die Plattform zeigt, an welchen Stellen Kunden häufig den Kanal wechseln. So können Sie Ihre Kanalstrategie verbessern und die Lösungsquote beim Erstkontakt erhöhen.

Wenn Agenten ähnliche Serviceanfragen sehr unterschiedlich bearbeiten, führt das zu uneinheitlichen Kundenerlebnissen und einer ungleichen Arbeitsverteilung. Das beeinträchtigt die Produktivität des gesamten Teams und wirkt sich direkt auf die Kundenzufriedenheit aus.
ProcessMind vergleicht die Leistung von Agenten anhand verschiedener Kennzahlen in Ihrer Genesys-Cloud-CX-Umgebung. Die Plattform zeigt, wer besonders gute Ergebnisse erzielt und wo zusätzliche Schulungen oder Prozesshinweise die Effizienz und Konsistenz verbessern könnten.

Abweichungen vom Standardprozess im Kundenservice verursachen erhebliche Ineffizienzen, verlängern die Bearbeitungszeiten und können zu Verstößen gegen Vorgaben führen. Diese verborgenen zusätzlichen Schritte erhöhen die Betriebskosten und machen die Abläufe unnötig komplex.
ProcessMind ermittelt automatisch die tatsächlichen Abläufe von Serviceanfragen in Genesys Cloud CX. Die Plattform zeigt häufige Abweichungen vom Sollprozess und Aktivitäten, die nicht zu einer effizienten Lösung beitragen.

In einzelnen Warteschlangen oder Abteilungen können sich Verzögerungen ansammeln. Dadurch entsteht ein erheblicher Rückstand an Serviceanfragen, der die gesamte Bearbeitungszeit verlängert. Ursachen können eine unzureichende Besetzung, komplexe Falltypen oder ineffiziente Übergaben zwischen Teams sein.
ProcessMind visualisiert den Ablauf von Serviceanfragen durch verschiedene Abteilungen und Warteschlangen in Genesys Cloud CX. Die Plattform lokalisiert Engpässe genau und beziffert ihre Auswirkungen auf die Durchlaufzeiten. So können Sie Ressourcen gezielt zuweisen.

Bei einer niedrigen Lösungsquote beim Erstkontakt müssen Kunden mehrmals Kontakt aufnehmen, um ein einzelnes Anliegen zu klären. Das beeinträchtigt die Customer Experience erheblich, erhöht die Betriebskosten und verringert die Produktivität des gesamten Teams.
ProcessMind analysiert die Abläufe von Serviceanfragen in Genesys Cloud CX und zeigt, warum Anliegen nicht beim ersten Kontakt gelöst werden. Die Plattform macht Muster und häufige Ursachen für wiederholte Kontakte sichtbar und zeigt, wie Agenten die Lösungsquote beim Erstkontakt verbessern können.

Wenn Kunden nach einem erfolglosen Self-Service-Versuch häufig eine vollständige Serviceanfrage stellen, sind die vorhandenen Self-Service-Angebote möglicherweise wenig wirksam oder schwer zu bedienen. Das erhöht unnötig die Arbeitslast der Agenten und frustriert Kunden.
ProcessMind kann den Ursprung von Serviceanfragen in Genesys Cloud CX nachverfolgen. So erkennen Sie, welche Anfragetypen oder Kundengruppen Self-Service-Kanäle umgehen oder dort nicht zum Ziel kommen. Das zeigt, wo Sie Ihre Self-Service-Angebote verbessern können.

Werden Umfragen zur Kundenzufriedenheit erst lange nach dem Abschluss einer Serviceanfrage versendet, kann das zu ungenauen Rückmeldungen führen und die Chance auf eine zeitnahe Wiedergutmachung verpassen. Dadurch sinken die Aussagekraft und der praktische Nutzen der Daten zur Kundenzufriedenheit.
ProcessMind überwacht in Genesys Cloud CX die Zeit zwischen „Serviceanfrage geschlossen“ und „Kundenzufriedenheitsumfrage versendet“. Die Plattform erkennt Unregelmäßigkeiten beim Versand und hilft Ihnen, Rückmeldungen zeitnah und zum passenden Zeitpunkt einzuholen.

Typische Ziele

Definieren Sie, woran Sie den Erfolg erkennen

Ziel ist es, die durchschnittliche Bearbeitungszeit von Serviceanfragen deutlich zu verkürzen. Eine schnellere Lösung steigert die Kundenzufriedenheit und schafft Kapazitäten bei den Agenten. So wird der Kundenservice in Genesys Cloud CX effizienter und reaktionsfähiger. Kunden profitieren von schnelleren Lösungen, während die Betriebskosten sinken. ProcessMind zeigt genau, welche Aktivitäten und Übergaben im Lebenszyklus einer Serviceanfrage Verzögerungen verursachen. Durch die Ermittlung von Engpässen und Abweichungen im Prozess können Sie Workflows, Agentenschulungen oder Systemkonfigurationen gezielt verbessern. Den Erfolg messen Sie an der quantifizierbaren Verringerung der durchschnittlichen Bearbeitungszeit und besseren Kundenfeedback-Kennzahlen.

Eine höhere Lösungsquote beim Erstkontakt (FCR) bedeutet, dass mehr Kundenanliegen bereits beim ersten Kontakt vollständig geklärt werden, ohne Rückfragen oder Weiterleitungen. Das ist wichtig für die Kundenzufriedenheit, denn Kunden müssen sich weniger bemühen und erleben den Service in Genesys Cloud CX als effizienter. ProcessMind bildet die tatsächlichen Abläufe im Kundenservice präzise ab und zeigt Muster, die zu wiederholten Kontakten oder Weiterleitungen führen. Die Plattform hilft Ihnen, Ursachen für eine niedrige FCR zu ermitteln, etwa Wissenslücken bei Agenten, unzureichende Werkzeuge oder komplexe Erstanfragen. Anhand dieser Erkenntnisse können Unternehmen Änderungen umsetzen, um mehr Anliegen bereits beim ersten Kontakt zu lösen.

Ein wichtiges Effizienzziel ist es, weniger Serviceanfragen intern an höhere Supportstufen oder andere Abteilungen eskalieren zu müssen. Weniger Eskalationen bedeuten schnellere Lösungen, geringere betriebliche Komplexität und einen gezielteren Einsatz spezialisierter Ressourcen in Genesys Cloud CX. Sie zeigen außerdem, dass die Mitarbeitenden an der ersten Anlaufstelle mehr Anliegen selbst bearbeiten können. ProcessMind visualisiert den vollständigen Ablauf eskalierter Anfragen und ermittelt häufige Auslöser sowie unnötige Übergaben. Die Plattform hilft Ihnen herauszufinden, warum Anfragen eskaliert werden, etwa wegen fehlender Informationen, Wissenslücken bei Agenten oder unklarer Weiterleitungsregeln. Anhand dieser Muster können Unternehmen Workflows verbessern und Agenten dabei unterstützen, mehr unterschiedliche Anliegen ohne Eskalation zu bearbeiten.

Die konsequente Einhaltung von Service Level Agreements (SLAs) ist wichtig, um das Vertrauen der Kunden zu erhalten und Vertragsstrafen zu vermeiden. Ziel ist, alle Kundenanfragen innerhalb der festgelegten Fristen zu bearbeiten und zu lösen. So gewährleisten Sie in Genesys Cloud CX einen verlässlichen Service von gleichbleibend hoher Qualität. ProcessMind erkennt automatisch alle Fälle, in denen Serviceanfragen die festgelegten SLAs verletzen. Die Plattform zeigt die genauen Prozessschritte und verantwortlichen Teams, die an den Verzögerungen beteiligt sind. Detaillierte Erkenntnisse zu den Ursachen, von Ressourcenengpässen bis zur ineffizienten Verwaltung von Warteschlangen, ermöglichen gezielte Prozessanpassungen und eine laufende Überwachung.

Eine hohe Zahl wiedereröffneter Serviceanfragen deutet darauf hin, dass Anliegen beim ersten Versuch nicht vollständig gelöst werden oder die Lösungen nicht dauerhaft greifen. Ziel ist, dass eine in Genesys Cloud CX als gelöst markierte Anfrage auch abgeschlossen bleibt. So verringern Sie Nacharbeit und verbessern die Kundenzufriedenheit. ProcessMind verfolgt den Lebenszyklus wiedereröffneter Anfragen und ermittelt häufige Gründe für ihre erneute Aktivierung, etwa unvollständige Lösungen, Missverständnisse oder wiederkehrende Probleme. Die Plattform analysiert die Aktivitäten vor dem Abschluss und der späteren Wiedereröffnung. So können Unternehmen ihre Lösungsverfahren verbessern, Agenten gezielter schulen und die Qualität der Lösungen steigern.

Ziel ist es, die Unterschiede in der Leistung der Agenten zu verringern und im gesamten Kundenserviceteam, das Genesys Cloud CX verwendet, ein gleichbleibendes Effizienz- und Qualitätsniveau sicherzustellen. Einheitliche Leistung sorgt für verlässlichen Service und eine ausgewogene Arbeitsverteilung. ProcessMind ermittelt besonders leistungsstarke Agenten und ihre effizienten Prozessabläufe und vergleicht sie mit Agenten, die möglicherweise hinter den Erwartungen zurückbleiben oder von optimalen Workflows abweichen. Die Plattform zeigt bestimmte Aktivitäten oder Abläufe, die zu höherer Effizienz beitragen oder Verzögerungen verursachen. Diese Erkenntnisse ermöglichen gezielte Schulungen und die Weitergabe bewährter Vorgehensweisen, um die Leistung des gesamten Teams zu verbessern.

Wenn Kunden für ihre Serviceanfragen die passenden und effizientesten Kommunikationskanäle nutzen, verbessert das sowohl die Customer Experience als auch die betriebliche Effizienz. Ziel ist es, Kunden zu den geeigneten Kanälen zu führen, unnötigen Aufwand zu verringern und Ressourcen in Genesys Cloud CX besser einzusetzen. ProcessMind analysiert den Verlauf von Serviceanfragen über verschiedene Kommunikationskanäle hinweg. So werden Muster beim Kanalwechsel und die Eignung der einzelnen Kanäle für unterschiedliche Anfragearten sichtbar. Die Analyse zeigt, an welchen Stellen Kunden in ineffizienten Schleifen feststecken oder Self-Service-Angebote zu selten nutzen. Diese Erkenntnisse helfen dabei, die Kanalstrategie und das Routing zu verbessern.

Engpässe in einzelnen Service-Warteschlangen zu erkennen und zu beseitigen, ist entscheidend für einen reibungslosen Betrieb und zur Vermeidung von Verzögerungen. So laufen Kundenanfragen effizient durch die Warteschlangen in Genesys Cloud CX, Wartezeiten sinken und der Durchsatz steigt. ProcessMind visualisiert, wie Anfragen die Warteschlangen durchlaufen, und zeigt, wo und wie lange sie sich stauen. Die Analyse macht die Ursachen sichtbar, etwa zu wenige Mitarbeitende mit den benötigten Kompetenzen, ineffiziente Routing-Regeln oder überlastete Warteschlangen. Auf dieser Grundlage lassen sich Ressourcen gezielt anpassen und Routing-Regeln verbessern.

Ziel ist es, unnötige Aktivitäten, Schleifen durch Nacharbeit und überflüssige Schritte im Kundenservice zu erkennen und zu beseitigen. Ein effizienter Prozess senkt die Betriebskosten, beschleunigt die Bearbeitung und sorgt für ein konsistenteres Kundenerlebnis in Genesys Cloud CX. ProcessMind ermittelt automatisch die tatsächliche Prozesslandkarte und zeigt alle Wege, die Serviceanfragen tatsächlich durchlaufen, einschließlich Abweichungen vom Sollprozess. Die Analyse quantifiziert Häufigkeit und Auswirkungen dieser Abweichungen und macht Aktivitäten ohne Mehrwert sichtbar. So können Unternehmen gezielt ineffiziente Abläufe beseitigen und Prozesse mit weniger Komplexität neu gestalten.

Wenn Kunden ihre Anliegen erfolgreich über Self-Service-Kanäle lösen, ohne mit Mitarbeitenden zu sprechen, senkt das die Kosten und stärkt zugleich die Eigenständigkeit der Kunden. Ziel ist es, den Anteil der Serviceanfragen zu erhöhen, die in Genesys Cloud CX über Self-Service gelöst werden. ProcessMind analysiert den Verlauf von Kundenanliegen, bei denen Kunden zunächst Self-Service versuchen und anschließend zu einem betreuten Kanal wechseln. Die Analyse zeigt, an welchen Stellen Self-Service scheitert und welche häufigen Anliegen mit den vorhandenen Angeboten nicht ausreichend gelöst werden. Diese Erkenntnisse helfen, Inhalte der Wissensdatenbank, Chatbots und das Self-Service-Erlebnis insgesamt zu verbessern.

CSAT-Umfragen zur Kundenzufriedenheit müssen zeitnah und zuverlässig versendet werden, damit das Feedback zur Servicequalität aussagekräftig ist. Ziel ist es, Umfragen unmittelbar nach Abschluss einer Serviceanfrage zu versenden und so relevante, umsetzbare Erkenntnisse zur Verbesserung des Service in Genesys Cloud CX zu gewinnen. ProcessMind verfolgt den gesamten Abschluss einer Serviceanfrage bis zum anschließenden Auslöser für den Versand der CSAT-Umfrage. Die Analyse zeigt Verzögerungen und Unregelmäßigkeiten im Versand-Workflow sowie mögliche Probleme bei der Systemintegration oder Lücken im Prozess. So können Unternehmen sicherstellen, dass Feedback zuverlässig eingeholt wird.

Der 6-Schritte-Pfad zur Verbesserung des Kundenservice

1

Template herunterladen

Was zu tun ist

Laden Sie das speziell für Prozessdaten aus dem Kundenservice entwickelte Excel-Template herunter. Es sorgt dafür, dass Ihre Daten aus Genesys Cloud CX für die Analyse richtig strukturiert sind.

Warum das wichtig ist

Eine standardisierte Datenstruktur ist die Grundlage für präzises und effizientes Process Mining. Sie ermöglicht verlässliche Erkenntnisse und beugt Fehlern beim Datenimport vor.

Erwartetes Ergebnis

Ein vorformatiertes Excel-Template, in das Sie Ihre Prozessdaten aus dem Kundenservice eintragen können.

DAS ERWARTET SIE

Machen Sie verborgene Abläufe im Genesys-Kundenservice sichtbar

ProcessMind zeigt den tatsächlichen Ablauf Ihres Kundenservice in Genesys Cloud CX. Anschauliche Visualisierungen und detaillierte Erkenntnisse geben Ihnen Einblick in jede Interaktion.
  • Kundenservice-Prozesse von Anfang bis Ende abbilden
  • Engpässe im Serviceprozess gezielt aufdecken
  • Leistungsunterschiede zwischen Genesys-Mitarbeitenden analysieren
  • Konkrete Ansätze zur Optimierung des Kundenservice entdecken
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

Kundenservice messbar verbessern

Diese Ergebnisse zeigen messbare Verbesserungen, die Unternehmen typischerweise durch die Optimierung ihrer Kundenserviceprozesse erzielen. Grundlage sind Erkenntnisse aus Daten von Genesys Cloud CX und Service-Request-Cases.

0 %
Kürzere Bearbeitungszeiten

Durchschnittliche Verkürzung der Bearbeitungszeit von Serviceanfragen

Wenn Unternehmen Engpässe in ihren Prozessen erkennen und beseitigen, verkürzt sich die Bearbeitungszeit von Kundenanfragen deutlich. Der Service wird schneller erbracht, die Kundenzufriedenheit steigt und Mitarbeitende gewinnen Kapazität für weitere Anliegen.

0 %
Mehr Lösungen beim ersten Kontakt

Steigerung der Lösungsquote beim ersten Kontakt

Process Mining hilft, die Ursachen wiederholter Kontakte zu finden. Gezielte Verbesserungen erhöhen den Anteil der Anliegen, die bereits beim ersten Kundenkontakt gelöst werden. Das verbessert die Effizienz und die Customer Experience.

0 %
Weniger interne Eskalationen

Rückgang interner Eskalationen

Wenn Unternehmen verstehen, warum und wann Eskalationen auftreten, können sie Mitarbeitenden bessere Werkzeuge, Schulungen oder Informationen bereitstellen. Dadurch sinkt der Bedarf an kostspieligen internen Übergaben. Die Prozesse werden einfacher und der betriebliche Aufwand nimmt ab.

0 %
Bessere Einhaltung von SLAs

Verbesserung der Einhaltung von Service Level Agreements

Process Mining zeigt, welche Abweichungen zu SLA-Verstößen führen. Unternehmen können daraufhin Workflows und Ressourceneinsatz anpassen, um Servicevereinbarungen zuverlässig einzuhalten. Das stärkt das Vertrauen der Kunden und hilft, Vertragsstrafen zu vermeiden.

0 %
Kürzere Wartezeiten in Warteschlangen

Rückgang der durchschnittlichen Wartezeit von Kunden in Warteschlangen

Wenn Unternehmen Engpässe in Service-Warteschlangen erkennen und beseitigen, müssen Kunden kürzer auf Unterstützung warten. Das sorgt für ein angenehmeres Serviceerlebnis und verbessert sowohl die Kundenzufriedenheit als auch den Prozessablauf.

Die Ergebnisse hängen von der Komplexität Ihrer Kundenserviceabläufe und der Qualität Ihrer Daten aus Genesys Cloud CX ab. Die genannten Werte entsprechen typischen Verbesserungen aus verschiedenen Implementierungen.

Empfohlene Daten

Beginnen Sie mit den wichtigsten Attributen und Aktivitäten und ergänzen Sie bei Bedarf weitere.
Neu bei Event Logs? Erfahren Sie, wie Sie ein Event Log für Process Mining erstellen.

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse

Die zentrale Kennung einer Kundenservice-Interaktion, die alle zugehörigen Aktivitäten miteinander verknüpft.

Warum das wichtig ist

Dies ist die zentrale Case-ID, die alle Prozessschritte miteinander verknüpft und eine vollständige Analyse jeder Kundeninteraktion vom Anfang bis zum Ende ermöglicht.

Der Name des konkreten Ereignisses oder der Aufgabe, die zu einem bestimmten Zeitpunkt im Verlauf der Serviceanfrage aufgetreten ist.

Warum das wichtig ist

Aktivitäten bilden das Grundgerüst der Prozesslandkarte. Sie ermöglichen es, den tatsächlichen Prozessablauf zu visualisieren und mit dem geplanten Ablauf zu vergleichen.

Der Timestamp, der angibt, wann eine Aktivität oder ein Ereignis begonnen hat.

Warum das wichtig ist

Dieser Timestamp ordnet alle Aktivitäten chronologisch und ermöglicht so eine präzise Analyse von Prozessabläufen, Dauer und Engpässen.

Der Timestamp, der angibt, wann eine Aktivität oder ein Ereignis beendet wurde.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht die genaue Berechnung der Dauer einzelner Aktivitäten. Das ist wichtig, um zeitaufwendige Prozessschritte und Leistungsengpässe zu erkennen.

Die eindeutige Kennung des Agenten, der die Interaktion oder Aktivität bearbeitet hat.

Warum das wichtig ist

Dieses Attribut ordnet Prozessaktivitäten bestimmten Mitarbeitenden zu. So lassen sich individuelle Leistung, Arbeitsaufkommen und Teameffizienz analysieren.

Der vollständige Name des Agenten, der die Interaktion oder Aktivität bearbeitet hat.

Warum das wichtig ist

Gibt den Namen des Agenten in lesbarer Form an. So lassen sich Leistungen einfacher analysieren und Ergebnisse ohne technische IDs kommunizieren.

Der Name der Warteschlange, an die die Interaktion weitergeleitet wurde.

Warum das wichtig ist

Zeigt, wo Serviceanfragen auf ihre Zuweisung warten. So lassen sich Engpässe erkennen und Arbeitsaufkommen analysieren.

Ein Code, den ein Agent am Ende einer Interaktion zuweist, um deren Ergebnis oder Thema zu kategorisieren.

Warum das wichtig ist

Kategorisiert das Ergebnis einer Interaktion und liefert strukturierte Daten zur Analyse häufiger Anliegen, der Wirksamkeit von Lösungen und der Kontaktgründe.

Der für die Interaktion verwendete Kommunikationskanal, zum Beispiel Telefon, Chat oder E-Mail.

Warum das wichtig ist

Die Aufteilung des Prozesses nach Kommunikationskanal ist entscheidend, um die Leistung der einzelnen Kanäle, das Kundenverhalten und den Ressourcenbedarf zu verstehen.

Aktivitäten

Prozessschritte, die Sie verfolgen und optimieren sollten

Diese Aktivität markiert den Beginn einer Kundenservice-Interaktion, etwa eines eingehenden Anrufs, Chats oder einer E-Mail. Genesys Cloud CX protokolliert dieses Ereignis ausdrücklich, sobald im System ein neues Conversation-Objekt erstellt wird.

Warum das wichtig ist

Dies ist das zentrale Start-Event des Serviceanfrageprozesses. Es ist wichtig, um die gesamte Bearbeitungszeit zu berechnen und Muster bei eingehenden Kundenanfragen zu erkennen.

Dieses Ereignis markiert den Zeitpunkt, zu dem eine Person die angebotene Interaktion annimmt und mit dem Kunden verbunden wird. Damit beginnt die direkte Bearbeitung der Serviceanfrage.

Warum das wichtig ist

Diese Aktivität ist wichtig, um die Lösungsquote beim ersten Kontakt und die Bearbeitungszeit der Mitarbeitenden zu messen. Sie kennzeichnet den Beginn der Arbeit an der Anfrage.

Dieses Ereignis bezeichnet die Weiterleitung einer Interaktion durch eine Person an eine andere Warteschlange oder eine andere Person. Bei einer direkten Weiterleitung wird die Verbindung sofort getrennt. Bei einer Rücksprache spricht die Person zuerst mit dem Empfänger.

Warum das wichtig ist

Diese Aktivität ist wichtig für die KPI zur internen Eskalationsquote. Häufige Weiterleitungen können auf Schulungsbedarf, falsches Routing oder komplexe Prozesse hinweisen.

Eine Person weist der Interaktion einen vordefinierten Abschluss- oder Dispositionscode zu. Damit wird das Ergebnis der Serviceanfrage ausdrücklich kategorisiert, etwa als „Gelöst“ oder „Eskaliert“.

Warum das wichtig ist

Abschlusscodes sind eine wichtige Quelle, um das Geschäftsergebnis einer Anfrage zu bestimmen. Sie sind entscheidend für die Berechnung von Lösungsquoten und die Segmentierung von Cases für die Analyse.

Diese Aktivität markiert das Ende der Conversation, sobald alle Teilnehmenden die Verbindung getrennt haben. Damit ist die Serviceanfrage technisch abgeschlossen.

Warum das wichtig ist

Dies ist das eindeutige End-Event der Interaktion. Es ist wichtig, um die gesamte Interaktionsdauer zu berechnen, und dient häufig als Näherungswert für den Abschluss der Anfrage.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

Process Mining analysiert Ihre Interaktionsdaten aus Genesys Cloud CX und zeigt den tatsächlichen Verlauf des Kundenservice. Dabei werden Engpässe, Abweichungen von Standardprozessen und ineffiziente Abläufe sichtbar. Mit diesen Erkenntnissen können Sie Workflows vereinfachen und die Kundenzufriedenheit steigern.

Für Process Mining benötigen Sie vor allem Event Logs mit den Interaktionen zu Serviceanfragen. Dazu gehören Case-IDs, Timestamps für jede Aktivität und Aktivitätsnamen wie „Kontakt begonnen“, „Mitarbeitenden zugewiesen“, „Anfrage eskaliert“ oder „Case gelöst“. Auch relevante Attribute wie Mitarbeitenden-ID, Warteschlange und Kanal sind hilfreich.

Genesys Cloud CX bietet verschiedene Möglichkeiten für den Datenexport, darunter eine leistungsfähige API, Datenexportfunktionen und Integrationswerkzeuge von Drittanbietern. In der Regel exportieren Sie Interaktionsdetails, Aktivitätsprotokolle der Mitarbeitenden und Leistungsdaten der Warteschlangen. Unser Team unterstützt Sie dabei, die passende Exportstrategie für Ihre Umgebung zu finden.

Der erste Datenexport und die Einrichtung des Modells können je nach Datenmenge und Komplexität einige Wochen dauern. Sobald das Modell erstellt ist, zeigen sich erste Erkenntnisse und Verbesserungsmöglichkeiten häufig innerhalb weniger Tage bis zu einer Woche. Die laufende Überwachung macht weitere Optimierungsmöglichkeiten sichtbar.

Ja. Process Mining visualisiert genau, welche Wege Serviceanfragen durchlaufen, und zeigt Aktivitäten oder Mitarbeitende, die Verzögerungen oder häufige Eskalationen verursachen. Wenn Sie diese Ursachen kennen, können Sie gezielte Verbesserungen umsetzen, die die Bearbeitungszeit verkürzen und interne Übergaben verringern.

Process Mining analysiert Prozessabläufe detaillierter als herkömmliches Reporting und ergänzt Ihre vorhandenen Berichte aus Genesys Cloud CX. Es zeigt, warum sich bestimmte Kennzahlen verändern, und liefert konkrete Erkenntnisse zu den Ursachen, statt nur Leistungsindikatoren darzustellen. Diese Erkenntnisse können in strategische Änderungen einfließen, deren Wirkung Sie in Ihren regulären Berichten verfolgen.

Für den ersten Datenexport benötigen Sie vor allem Zugriff auf Ihr Genesys-Cloud-CX-System und Kenntnisse über dessen Datenstruktur. Process-Mining-Tools übernehmen die komplexe Analyse. Grundkenntnisse in der Datenverwaltung und IT-Unterstützung für die sichere Datenübertragung sind hilfreich. Ihre Endbenutzer benötigen in der Regel keine fortgeschrittenen Programmierkenntnisse.

Process Mining bildet Kundenverläufe und Aktivitäten der Mitarbeitenden detailliert ab. So werden Muster sichtbar, die zu erneuten Kontakten oder mehreren Interaktionen zum selben Anliegen führen. Die Analyse zeigt häufige Kundenanliegen, die beim ersten Kontakt nicht ausreichend gelöst werden, und Mitarbeitende, die besonders oft eine Lösung beim ersten Kontakt erreichen. Das ermöglicht den Austausch bewährter Vorgehensweisen und gezielte Schulungen.

Ja. Process Mining verfolgt den gesamten Verlauf von Kundeninteraktionen über verschiedene Kanäle in Genesys Cloud CX. Es zeigt, wenn Kunden unnötig den Kanal wechseln oder bestimmte Kanäle zu längeren Bearbeitungszeiten oder mehr Eskalationen führen. So können Sie das Kanal-Routing und die Zuordnung von Mitarbeitenden nach Kompetenzen verbessern.

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