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Ihr Leitfaden in Anleitung in 6-Schritte-Guidenn zur Optimierung von Genesys Cloud CX-Prozessen.
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Herausforderungen (11) Ziele (11) 6-Schritte-Plan Einblicke Resultate Daten FAQs (5)

Kundenservice in Genesys Cloud CX für maximale Effizienz optimieren

Die Plattform hilft, verborgene Ineffizienzen und inkonsistente Erlebnisse in Ihren Prozessen aufzudecken. Identifizieren Sie genaue Prozessengpässe, verstehen Sie die Agentenleistung und leiten Sie praktische Verbesserungen ein. Beginnen Sie noch heute, Ihre Servicebereitstellung zu optimieren und Ihre Kunden zu begeistern.

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

Den Bedarf an Kundenservice-Optimierung verstehen

Der Kundenservice ist das Basis jedes erfolgreichen Unternehmens und beeinflusst direkt die Kundenbindung, den Markenruf und letztendlich Ihren Geschäftserfolg. In einem dynamischen Umfeld wie Genesys Cloud CX kann die Verwaltung eines hohen Volumens vielfältiger Kundeninteraktionen Komplexitäten einführen, die zu Ineffizienzen führen. Ohne klare Sicht auf die gesamte Servicereise haben Organisationen oft Schwierigkeiten zu erkennen, warum Service-Requestnn zu lange dauern, wo Agenten überlastet sind oder ob kritische Compliance-Standards konsequent eingehalten werden. Diese verborgenen Probleme können zu erhöhten Betriebskosten, Agentenüberlastung und, am wichtigsten, zu einer verschlechterten Kundenerfahrung führen. Die Optimierung Ihres Kundenserviceprozesses geht nicht nur um Kostenreduzierung, es geht darum, außergewöhnlichen Mehrwert zu liefern, langfristige Kundenbeziehungen zu pflegen und sicherzustellen, dass Ihre Serviceabläufe so problemlos und effizient wie möglich funktionieren.

Wie Process Mining Ihre Genesys Cloud CX Operationen beleuchtet

Process Mining bietet einen leistungsstarken, Datengesteuerten Ansatz, um die Komplexität Ihres Kundenserviceprozesses innerhalb von Genesys Cloud CX zu entschlüsseln. Durch die Extraktion von Event-Logs aus Ihrem Genesys Cloud CX System rekonstruiert Process Mining die tatsächliche, durchgängige Reise jeder Service-Requestn. Das bedeutet, Sie können präzise visualisieren, wie Kunden mit Ihrem Kontaktzentrum interagieren, vom initialen Customer Contact Initiated Event bis zur Service Request Closed Aktivität. Diese vollständige Ansicht ermöglicht Sie:

  • Engpässe identifizieren: Leicht Phasen im Kundenserviceprozess identifizieren, in denen Service-Requestnn sich ansammeln oder erhebliche Verzögerungen erfahren. Ist es während der Request Categorization and Prioritization, oder vielleicht beim Warten auf Information Requested from Customer? Sie sehen die genauen Reibungspunkte.
  • Durchlaufzeiten analysierenn: Messen Sie die genaue Dauer jeder Phase und die gesamte Kundenservice-Durchlaufzeit, was Sie hilft zu verstehen, wie lange es dauert, verschiedene Arten von Service-Requestnn zu lösen und wo Verzögerungen am meisten zu längeren Lösungszeiten beitragen.
  • Prozessabweichungen aufdecken: Vergleichen Sie tatsächliche Prozessabläufe mit Ihren idealen oder standardisierten Betriebsabläufen. Erfahren Sie mehr über Fälle, in denen Service-Requestnn unerwartet weitergeleitet werden, unnötige Eskalationen durchlaufen oder vom geplanten Pfad abweichen, was Effizienz und Compliance beeinträchtigt.
  • Agentenleistung und Arbeitslast bewerten: Verstehen Sie, wie einzelne Agenten oder Teams Service-Requestnn bearbeiten. Identifizieren Sie Best Practices, die repliziert werden können, sowie Bereiche, in denen zusätzliche Schulungen oder Ressourcenumverteilungen die Agenteneffizienz verbessern und eine ungleichmäßige Arbeitslast reduzieren könnten.

Schlüsselbereiche zur Verbesserung des Kundenservice

Mit Erkenntnissen aus Process Mining können Sie spezifische Bereiche für signifikante Verbesserungen innerhalb Ihrer Genesys Cloud CX Kundenservice-Operationen anvisieren:

  • Anfrage-Routing optimieren: Optimieren Sie, wie Service Request Typs Agenten oder Warteschlangen zugewiesen werden, um sicherzustellen, dass der richtige Agent die richtige Anfrage zur richtigen Zeit erhält, Übertragungen minimiert und die Bearbeitungszeit reduziert.
  • Erstkontaktlösung (FCR) verbessern: Häufige Gründe für mehrfache Interaktionen oder Eskalationen identifizieren, was Sie ermöglicht, Agenten mit besseren Tools, WissensDatenbanken oder Schulungen auszustatten, um Probleme beim ersten Kontakt zu lösen.
  • Eskalationspfade optimieren: Analysieren Sie, wann und warum Internal Escalation is Triggered. Verfeinern Sie Ihre Eskalationsprotokolle, um sicherzustellen, dass komplexe Probleme effizient und ohne unnötige Verzögerungen gelöst werden.
  • Kundenkommunikation verbessern: Verstehen Sie den Einfluss von Aktivitäten wie Initial Customer Acknowledgment Sent und Information Requested from Customer auf die gesamte Lösungszeit und Kundenzufriedenheit. Kommunikation standardisieren und automatisieren, wo vorteilhaft.
  • Service Level Agreements (SLAs) einhalten: Proaktiv Service-Requestnn identifizieren, die Gefahr laufen, die SLA Target Resolution Time zu überschreiten, und Korrekturmaßnahmen implementieren, um eine konsistente Servicebereitstellung zu sicherstellen und Strafen zu vermeiden.

Messbare Resultate der Optimierung

Durch den Einsatz von Process Mining zur Optimierung Ihres Kundenservice in Genesys Cloud CX können Sie greifbare, messbare Vorteile erwarten:

  • Reduzierte Betriebskosten: Durch die Beseitigung von Ineffizienzen, die Straffung von Workflows und die Optimierung der AgentenRessourcenallokation können Sie Ihre Kosten pro Service-Requestn erheblich senken.
  • Schnellere Lösungszeiten: Reduzieren Sie die durchschnittliche Kundenservice-Durchlaufzeit, was zu schnellerer Problemlösung und verbesserter Kundenzufriedenheit führt.
  • Höhere Kundenzufriedenheit (CSAT): Eine effizientere und konsistentere Serviceerfahrung führt direkt zu zufriedeneren Kunden und stärkerer Loyalität.
  • Verbesserte AgentenProduktivität und -moral: Ermöglichen Sie Agenten mit klareren Prozessen und reduzierter Frustration, was zu höherer Arbeitszufriedenheit und geringerer Fluktuation führt.
  • Verbesserte Compliance: Stellen Sie sicher, dass alle Service-Requestnn regulatorischen Anforderungen und internen Richtlinien entsprechen, was das Risiko reduziert und die Verantwortlichkeit verbessert.

Beginnen Sie Ihre Optimierungsreise

Die Transformation Ihrer Kundenservice-Operationen in Genesys Cloud CX erfordert keine tiefgehende technische Expertise. Durch den Einsatz von Process Mining erhalten Sie eine klare, evidenzbasierte Leitfaden für Verbesserungen. Sie können sich von Vermutungen lösen und Datengesteuerte Entscheidungen treffen, die zu echten, wirkungsvollen Änderungen führen. Beginnen Sie noch heute Ihre Reise zu einem effizienteren, konformen und kundenorientierten Servicebereitstellungsmodell und schöpfen Sie das gesamte Potenzial Ihrer Genesys Cloud CX Investition aus. Ihre Kunden und Ihr Team werden es Sie danken.

Kundenservice Kontaktzentrums-Operationen Agentenleistung Service-Requestnnmanagement SLA-Konformität Kundenerlebnis Kundensupport Helpdesk-Effizienz Ticketing Ticketmanagement Support-Tickets Contact Center Kundensupport CRM `Helpdesk` `Case`-Lösung

Häufige Probleme & Herausforderungen

Identifizieren Sie, welche Herausforderungen Sie beeinträchtigen.

Lange Bearbeitungszyklen für Service-Requestnn wirken sich direkt auf die Kundenzufriedenheit aus und können zu Abwanderung führen. Diese verlängerten Zeiten binden wertvolle AgentenRessourcen, erhöhen die Betriebskosten und reduzieren die Gesamtkapazität für die Bearbeitung neuer Anfragen erheblich. ProcessMind identifiziert genau, wo in Ihrem Kundenserviceprozess Verzögerungen auftreten, und lokalisiert spezifische Aktivitäten oder Agentenübergaben innerhalb von Genesys Cloud CX, die die Bearbeitungszeiten verlängern. Diese gezielte Erkenntnis ermöglicht es Sie, effektive Verbesserungen umzusetzen.

Häufige Eskalationen deuten darauf hin, dass die ursprünglichen Agenten möglicherweise nicht die Autorität oder den Antrag bearbeitet.as Wissen besitzen, um Probleme zu lösen, was zu Kundenfrustration und erhöhten Betriebskosten aufgrund mehrfacher Agentenkontakte führt. Dies kann auch auf Lücken in der Schulung oder den Antrag bearbeitet.er Ressourcenverfügbarkeit hinweisen. ProcessMind visualisiert Eskalationspfade für Ihre Service-Requestnn innerhalb von Genesys Cloud CX, offenbart häufige Auslöser und identifiziert, welche Arten von Anfragen oder Agenten am anfälligsten für Eskalationen sind. Dies ermöglicht gezielte Schulungen oder Routing-Anpassungen.

Das Nichteinhalten wichtiger SLA-Ziele kann zu finanziellen Strafen, Schäden an Kundenbeziehungen und einem Rückgang des Markenrufs führen. Es signalisiert grundlegende Ineffizienzen im Servicebereitstellungsprozess, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern. ProcessMind bietet eine klare, Echtzeit-Sichtbarkeit der SLA-Compliance für jede Service-Requestn in Genesys Cloud CX. Es hebt hervor, welche Anfragen konsequent Ziele verletzen, und identifiziert die genauen Grundursachen dieser Verstöße, was proaktives Eingreifen ermöglicht.

Wenn Service-Requestnn häufig wiedereröffnet werden, deutet dies darauf hin, dass die ursprünglichen Lösungen unvollständig oder fehlerhaft waren. Dies führt zu wiederholtem Kundenkontakt, vergeblicher Agentenarbeit und einem geschwächten Kundenvertrauen, während die Betriebskosten steigen.\nProcessMind deckt Muster von wiedereröffneten Service-Requestnn innerhalb von Genesys Cloud CX auf und identifiziert spezifische Problemtypen, Agenten oder Lösungscodes, die mit wiederkehrenden Problemen verbunden sind. Dies ermöglicht gezielte Verbesserungen der Lösungsqualität.

Kunden wechseln oft Kommunikationskanäle, zum Beispiel von Chat zu Telefon, wenn ihre Probleme nicht effizient über die ursprüngliche Kontaktmethode gelöst werden. Dies führt zu Reibungsverlusten in der Customer Journey und erhöht die Supportkosten erheblich. ProcessMind kartiert vollständige Customer Journeys über verschiedene Kommunikationskanäle in Genesys Cloud CX, identifiziert spezifische Punkte, an denen Kanalwechsel häufig auftreten. Dies hilft, die Kanalstrategie zu optimieren und die Erstkontaktlösung zu verbessern.

Große Unterschiede in der Art und Weise, wie Agenten ähnliche Service-Requestnn bearbeiten, können zu inkonsistenten Kundenerlebnissen und einer ungleichmäßigen Arbeitslastverteilung führen. Dies beeinflusst letztendlich die gesamte TeamProduktivität und wirkt sich direkt auf die Kundenzufriedenheit aus.\nProcessMind benchmarks Agent Leistungsfähigkeit across various Metrics within your Genesys Cloud CX Environment, highlighting Top Performers und Specific Areas where Agents may need additional Training or Process Guidance to improve Efficiency und Consistency.

Abweichungen vom standardmäßigen Kundenserviceprozess führen zu erheblichen Ineffizienzen, verlängern die Bearbeitungszeiten und können zu Non-Compliance führen. Diese versteckten, zusätzlichen Schritte erhöhen die Betriebskosten und fügen unnötige Komplexität hinzu. ProcessMind entdeckt automatisch die tatsächlichen Pfade, die von Service-Requestnn in Genesys Cloud CX genommen werden, hebt häufige Abweichungen vom idealen Prozessablauf hervor und identifiziert Aktivitäten, die nicht zu einer effizienten Lösung beitragen.

Verzögerungen können sich in bestimmten Warteschlangen oder Abteilungen ansammeln, was zu einem erheblichen Rückstand an Service-Requestnn führt und die gesamten Bearbeitungszeiten beeinträchtigt. Dies kann auf Personalprobleme, komplexe Falltypen oder ineffiziente Übergaben zwischen Teams zurückzuführen sein. ProcessMind visualisiert den Fluss von Service-Requestnn durch verschiedene Abteilungen und Warteschlangen in Genesys Cloud CX, identifiziert präzise, wo Engpässe auftreten und quantifiziert deren Auswirkungen auf die Durchlaufzeiten, was eine gezielte Ressourcenallokation ermöglicht.

Niedrige Erstkontaktlösungsraten bedeuten, dass Kunden mehrmals interagieren müssen, um ein einziges Problem zu lösen. Dies beeinträchtigt die Kundenerfahrung erheblich, erhöht die Betriebskosten und reduziert die AgentenProduktivität im gesamten Team. ProcessMind analysiert die Service-Requestnn-Journeys in Genesys Cloud CX, um zu identifizieren, warum Probleme nicht beim ersten Kontakt gelöst werden. Es offenbart Muster, häufige Gründe für mehrfache Interaktionen und Möglichkeiten, Agenten für eine bessere Erstkontaktlösung zu ermöglichen.

Wenn Kunden nach dem Versuch des Self-Service häufig vollständige Service-Requestnn initiieren, deutet dies darauf hin, dass bestehende Self-Service-Optionen entweder ineffektiv oder schwer zu bedienen sind. Dies erhöht unnötig die Arbeitslast der Agenten und frustriert die Kunden. ProcessMind kann den Ursprung von Service-Requestnn innerhalb von Genesys Cloud CX verfolgen, um zu verstehen, welche Anfragetypen oder Kundensegmente Self-Service-Kanäle umgehen oder nicht erfolgreich einsetzen, was Verbesserungspotenziale in Ihrem Self-Service-Angebot aufzeigt.

Das Versenden von Kundenzufriedenheitsumfragen lange nach Abschluss einer Service-Requestn kann zu ungenauem Feedback und verpassten Gelegenheiten für eine zeitnahe Service-Wiederherstellung führen. Dies beeinträchtigt die Zuverlässigkeit und Verwertbarkeit von KundensentimentDaten erheblich.\nProcessMind überwacht in Genesys Cloud CX die verstrichene Zeit zwischen 'Service Request Closed' und 'Customer Satisfaction Survey Sent'. Es identifiziert Inkonsistenzen beim Umfrageversand und hilft so, eine zeitnahe und relevante Feedback-Erfassung sicherzustellen.

Typische Ziele

Definieren Sie, wie Erfolg aussieht

Dieses Ziel konzentriert sich darauf, die durchschnittliche Zeit zur Lösung von Customer Service Requests erheblich zu reduzieren. Kürzere Resolution Times steigern direkt die Customer Satisfaction und free up Agent Kapazität, leading to a more efficient and responsive Customer Service Operation within Genesys Cloud CX. Faster Resolution means Happier Customers und Lower Operational Costs.ProcessMind uncovers the precise Aktivitäten und Übergaben, die Verzögerungen im Service Request Lebenszyklus verursachen. Durch die Identifizierung von Engpässe und Variances in Process Execution, it allows for Targeted Improvements to Workflows, Agent Training, oder System Configurations. Success is measured by a quantifiable Reduction in Average Resolution Time und Improved Customer Feedback Metrics.

Die Verbesserung der Erstkontaktlösungsrate (FCR) bedeutet, dass mehr Kundenprobleme während der ersten Interaktion vollständig gelöst werden, ohne dass Nachfragen oder Weiterleitungen erforderlich sind. Dies ist maßgeblich für die Kundenzufriedenheit, da es den Aufwand auf Kundenseite minimiert und deren Wahrnehmung einer effizienten Servicebereitstellung innerhalb von Genesys Cloud CX stärkt. ProcessMind kartiert akribisch die tatsächlichen Kundenservice-Journeys, offenbart Muster, die zu wiederholten Kontakten oder Weiterleitungen führen. Es hilft, die Grundursachen für eine niedrige FCR zu identifizieren, wie z.B. Wissenslücken bei Agenten, unzureichende Tools oder komplexe Erstanfragen. Durch die Analyse dieser Erkenntnisse können Organisationen Änderungen implementieren, um einen höheren Prozentsatz von Problemen zu erreichen, die bei der ersten Interaktion gelöst werden.

Die Reduzierung der Anzahl von Service-Requestnn, die eine interne Eskalation an höhere Ebenen oder andere Abteilungen erfordern, ist ein zentrales Effizienzziel. Weniger Eskalationen bedeuten schnellere Lösungen, reduzierte operative Komplexität und eine bessere Nutzung spezialisierter Ressourcen in der Genesys Cloud CX-Umgebung. Dies spiegelt eine leistungsfähigere erste Kontaktstelle wider.ProcessMind visualisiert den gesamten Pfad eskalierter Anfragen, identifiziert gemeinsame Auslöser und unnötige Übergaben. Es hilft aufzudecken, warum Anfragen eskaliert werden, z.B. aufgrund fehlender Informationen, Qualifikationslücken bei Agenten oder unklarer Routing-Regeln. Durch die Analyse dieser Muster können Unternehmen Workflows optimieren und Agenten ermöglichen, vielfältigere Probleme ohne Eskalation zu bearbeiten.

Das konsequente Einhalten von Service Level Agreements (SLAs) ist maßgeblich, um das Kundenvertrauen zu wahren und Strafen zu vermeiden. Dieses Ziel stellt sicher, dass alle Kundenserviceanfragen innerhalb definierter Zeitrahmen bearbeitet und gelöst werden, wodurch ein vorhersehbares und qualitativ hochwertiges Serviceerlebnis in Genesys Cloud CX garantiert wird. ProcessMind erkennt automatisch alle Fälle, in denen Service-Requestnn ihre definierten SLAs verletzen, identifiziert die genauen Prozessschritte und verantwortlichen Teams, die an den Verzögerungen beteiligt sind. Es liefert detaillierte Einblicke in die Ursachen der Nichteinhaltung, von Ressourcenengpässen bis hin zu ineffizienter Warteschlangenverwaltung, was gezielte Prozessanpassungen und -überwachung ermöglicht.

Eine hohe Rate wiedereröffneter Service-Requestnn deutet darauf hin, dass Probleme beim ersten Versuch nicht vollständig gelöst werden oder den Antrag bearbeitet.ass Lösungen nicht nachhaltig sind. Dieses Ziel soll sicherstellen, dass eine Anfrage, sobald sie in Genesys Cloud CX als gelöst markiert ist, auch gelöst bleibt, was Nacharbeit reduziert und die Kundenzufriedenheit verbessert. ProcessMind verfolgt den Lebenszyklus wiedereröffneter Anfragen, identifiziert häufige Gründe für deren Reaktivierung, wie unvollständige Lösungen, Missverständnisse oder wiederkehrende Probleme. Es hilft, die Aktivitäten zu analysierenn, die zur Schließung und anschließenden Wiedereröffnung führen, was Organisationen ermöglicht, Lösungsverfahren zu verfeinern, die Agentenschulung zu verbessern und die Lösungsqualität zu erhöhen.

Dieses Ziel konzentriert sich darauf, die Variabilität in der Agentenleistung zu reduzieren und ein konsistentes Maß an Effizienz und Qualität im gesamten Kundenservice-Team mit Genesys Cloud CX sicherzustellen. Standardisierte Leistungsfähigkeit führt zu vorhersehbarer Service Delivery und gerechter Workload Distribution.ProcessMind identifiziert Top-Performing Agents und ihre effizienten Prozesspfade, contrasting them with Agents, die möglicherweise unterperforming sind oder von optimalen Workflows abweichen. Es hebt spezifische Aktivitäten oder Sequences hervor, die zu höherer Efficiency beitragen oder Verzögerungen verursachen. Diese Erkenntnisse enable Targeted Training Programs und Best Practice Dissemination to uplift Overall Team Leistungsfähigkeit.

Sicherzustellen, dass Kunden die am besten geeigneten und effizientesten Kommunikationskanäle für ihre Service-Requestnn einsetzen, verbessert sowohl die Kundenerfahrung als auch die operative Effizienz. Dieses Ziel zielt darauf ab, Kunden zu optimalen Kanälen zu führen, überflüssige Anstrengungen zu reduzieren und die Ressourcenallokation in Genesys Cloud CX zu verbessern. ProcessMind analysiert die Reise von Service-Requestnn über verschiedene Kommunikationskanäle, offenbart Muster des Kanalwechsels und die Effizienz jedes Kanals für verschiedene Anfragetypen. Es kann identifizieren, wo Kunden in ineffizienten Schleifen stecken bleiben oder wo Self-Service-Optionen unterausgelastet sind. Diese Erkenntnisse ermöglichen eine bessere Kanalstrategie und Routing-Verbesserungen.

Die Identifizierung und Beseitigung von Engpässen in spezifischen Service-Warteschlangen ist maßgeblich für die Aufrechterhaltung eines problemlosen Betriebs und die Vermeidung von Verzögerungen. Dieses Ziel stellt sicher, dass Kundenserviceanfragen effizient durch Genesys Cloud CX Warteschlangen fließen, Wartezeiten minimiert und der Durchsatz verbessert wird. ProcessMind bietet eine visuelle Darstellung, wie Anfragen Warteschlangen durchlaufen, und hebt hervor, wo sich Anfragen ansammeln und für wie lange. Es identifiziert die Grundursachen dieser Engpässe, wie z.B. unzureichende Agentenkapazität für eine spezifische Fähigkeit, ineffiziente Routing-Logik oder überlastete Warteschlangen. Dies ermöglicht gezielte Anpassungen der Ressourcenallokation und Routing-Regeln.

Dieses Ziel besteht darin, unnötige Aktivitäten, Rework Loops oder redundante Schritte innerhalb des Customer Service Prozesses zu identifizieren und zu eliminieren. Ein streamlined Flow reduziert Operational Costs, beschleunigt die Service Delivery und stellt ... sicher eine konsistentere Experience für Kunden in Genesys Cloud CX.ProcessMind entdeckt automatisch die As-Is Prozessdarstellung (Process Map), revealing all actual Paths taken by Service Requests, including Deviations from the Ideal Path. Es quantifiziert die Frequency und den Impact dieser Deviations und identifiziert Aktivitäten, die keinen Mehrwert adden. Durch das Pinpointing dieser Inefficiencies können Organisations Processes für einen optimalen Flow und reduzierte Complexity redesignen.

Kunden dazu zu ermutigen, Probleme erfolgreich über Self-Service-Kanäle und ohne Agenteninteraktion zu lösen, ist eine kosteneffiziente Strategie, die Kunden zudem ermöglicht. Dieses Ziel konzentriert sich darauf, den Anteil der Service-Requestnn zu erhöhen, die in Genesys Cloud CX auf Self-Service umgeleitet werden. ProcessMind analysiert die Reise von Kunden, die zunächst Self-Service versuchen, dann aber zu agentengestützten Kanälen wechseln. Es identifiziert die spezifischen Fehlerpunkte oder häufigen Anfragen, die von Self-Service-Ressourcen nicht ausreichend gelöst werden. Diese Erkenntnisse helfen, den Inhalt der WissensDatenbank, die Effektivität von Chatbots und die gesamte Self-Service-Benutzererfahrung zu verbessern.

Die zeitnahe und konsistente Bereitstellung von Kundenzufriedenheits- (CSAT) Umfragen ist wichtig, um präzises Feedback zur Servicequalität zu sammeln. Dieses Ziel stellt sicher, dass Umfragen umgehend nach der Lösung einer Service-Requestn versendet werden, was relevante und konkrete Optimierungspotenziale zur Verbesserung des Dienste in Genesys Cloud CX ermöglicht.ProcessMind verfolgt den gesamten Prozess der Service-Requestnn-Schließung, einschließlich des anschließenden Triggers für die CSAT-Umfragezustellung. Es identifiziert Verzögerungen oder Inkonsistenzen im Workflow der Umfrageverteilung und hebt Systemintegrationsprobleme oder Prozesslücken hervor. Durch die Analyse dieser Punkte können Organisationen sicherstellen, dass Feedback-Mechanismen stets effektiv funktionieren.

Der 6-Schritte-Verbesserungspfad für den Kundenservice

1

Vorlage herunterladen
2

Exportieren Sie Ihre Daten
3

Laden Sie Ihren Datensatz hoch
4

Prozess analysierenn
5

Verbesserungen umsetzen
6

Überwachen Sie Ihren Prozess
1

Vorlage herunterladen

Was ist zu tun

Laden Sie die spezialisierte Excel-Vorlage für Kundenservice-ProzessDaten herunter. Diese Vorlage stellt sicher, dass Ihre Genesys Cloud CX-Daten korrekt für die Analyse strukturiert sind.

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Bedeutung

Eine standardisierte Datenstruktur ist maßgeblich für präzises und effizientes Process Mining, da sie die Grundlage für leistungsrelevante Einblicke legt und Datenimportfehler vermeidet.

Erwartetes Ergebnis

Eine vorformatierte Excel-Vorlage, bereit für Ihre Kundenservice-ProzessDaten.

WAS SIE ERHALTEN

Verborgenes Potenzial im Genesys Kundenservice aufdecken

ProcessMind offenbart den wahren Fluss Ihrer Kundenservice-Operationen in Genesys Cloud CX und bietet klare Visualisierungen sowie detaillierte Einblicke in jede Interaktion.
  • End-to-End-Kundenreisen im Service abbilden
  • Engpässe im Serviceprozess sofort identifizieren
  • Variationen in der Genesys Agentenleistung analysierenn
  • Klare Wege zur Serviceoptimierung 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

Steigerung der Kundenservice-Leistung

Diese Resultate stellen die messbaren Verbesserungen dar, die Unternehmen in der Regel durch die Optimierung ihrer Kundenservice-Prozesse erzielen, basierend auf Erkenntnissen aus Genesys Cloud CX-Daten und Service-Requestnn.

0 %
Schnellere Lösungszeiten

Durchschnittliche Reduzierung der Bearbeitungszeit von Service-Requestnn

Durch die Identifizierung und Beseitigung von Prozessengpässen reduzieren Organisationen die Bearbeitungszeit für Kundenservice-Anfragen erheblich, was zu einer schnelleren Servicebereitstellung führt. Dies verbessert direkt die Kundenzufriedenheit und setzt Agentenkapazitäten frei.
0 %
Gesteigerte Erstkontaktlösung

Steigerung der Erstkontaktlösungsrate

Process Mining hilft, die Ursachen für wiederholte Kontakte zu identifizieren. Dies ermöglicht gezielte Verbesserungen, die den Prozentsatz der Probleme erhöhen, die während der ersten Kundeninteraktion gelöst werden. Das verbessert die Effizienz und das Kundenerlebnis.
0 %
Interne Eskalationen reduzieren

Verringerung des internen Eskalationsvolumens

Indem Unternehmen verstehen, warum und wann Eskalationen auftreten, können sie Agenten mit besseren Tools, Schulungen oder Informationen ausstatten, wodurch der Bedarf an kostspieligen internen Übergaben reduziert wird. Dies optimiert Prozesse und senkt den Betriebsaufwand.
0 %
Verbesserte SLA-Compliance

Verbesserung der Einhaltung von Service Level Agreements

Process Mining liefert klare Einblicke in Abweichungen, die zu SLA-Verstöße führen, und ermöglicht es Unternehmen, Workflows und Ressourcenzuweisungen zu optimieren, um Servicezusagen konsequent einzuhalten. Dies schafft Kundenvertrauen und vermeidet Strafen.
0 %
Reduzierte Warteschlangenzeit

Verringerung der den Antrag bearbeitet.urchschnittlichen Wartezeit in der Kundenwarteschlange

Die Identifizierung und Behebung von Engpässen in Service-Warteschlangen sorgt dafür, dass Kunden weniger Zeit mit Warten auf Hilfe verbringen, was zu einem problemloseren und zufriedenstellenderen Serviceerlebnis führt. Dies verbessert direkt die Kundenwahrnehmung und den operativen Ablauf.

Die Resultate variieren je nach den spezifischen Komplexitäten Ihrer Kundenservice-Operationen und der Qualität Ihrer Genesys Cloud CX-Daten. Die hier geteilten Zahlen stellen typische Verbesserungen dar, die bei verschiedenen 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 primäre Identifikator für eine Kundenservice-Interaktion, der alle zusammengehörigen Aktivitäten verknüpft.

Bedeutung

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

Der Name des spezifischen Ereignisse oder den Antrag bearbeitet.er Aufgabe, die zu einem bestimmten Zeitpunkt im Lebenszyklus der Service-Requestn stattfand.

Bedeutung

Aktivitäten bilden das Basis der Prozessablauf und ermöglichen die Visualisierung und Analyse des tatsächlichen Prozessflusses im Vergleich zum entworfenen Fluss.

Der Zeitstempel, der angibt, wann eine Aktivität oder ein Event begonnen hat.

Bedeutung

Dieser Zeitstempel ordnet alle Aktivitäten chronologisch und ermöglicht so eine genaue Analyse von Prozessflüssen, Dauern und Engpässen.

Der Zeitstempel, der angibt, wann eine Aktivität oder ein Event endete.

Bedeutung

Ermöglicht die präzise Berechnung individueller Aktivitätsdauern, was für die Identifizierung zeitaufwändiger Schritte und Leistungsengpässe notwendig ist.

Der eindeutige Identifikator für den Agenten, der den Antrag bearbeitet.ie Interaktion oder Aktivität bearbeitet hat.

Bedeutung

Dieses Attribut verbindet Prozessaktivitäten mit spezifischen Mitarbeitern und ermöglicht die Analyse von Einzelleistung, Arbeitslast und Teameffizienz.

Der vollständige Name des Agenten, der den Antrag bearbeitet.ie Interaktion oder Aktivität bearbeitet hat.

Bedeutung

Bietet einen benutzerfreundlichen Namen für den Agenten, was die Leistungsanalyse und Kommunikation der Resultate ohne technische IDs vereinfacht.

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

Bedeutung

Hilft, Engpässe zu identifizieren und die Arbeitslastverteilung zu analysierenn, indem gezeigt wird, wo Service-Requestnn auf Zuweisung warten.

Ein Code, der von einem Agenten am Ende einer Interaktion zugewiesen wird, um deren Ergebnis oder Thema zu kategorisieren.

Bedeutung

Kategorisiert das Ergebnis einer Interaktion und liefert strukturierte Daten zur Analyse häufiger Probleme, der Effektivität der Lösung und der Kontaktgründe.

Der für die Interaktion geverwendete Kommunikationskanal, wie etwa Sprache, Chat oder E-Mail.

Bedeutung

Die Segmentierung des Prozesses nach Kommunikationskanal ist maßgeblich, um kanalspezifische Leistungen, Kundenverhalten und Ressourcenbedarf zu verstehen.

Aktivitäten

Prozessschritte zur Verfolgung und Optimierung

Diese Aktivität markiert den Beginn einer Kundenservice-Interaktion, wie einen eingehenden Anruf, Chat oder eine E-Mail. Genesys Cloud CX protokolliert dieses Event explizit, wenn ein neues Konversationsobjekt im System erstellt wird.

Bedeutung

Dies ist das primäre Start Event für den Service Request Process. Es ist Essential für das Calculating the Total Resolution Time und Understanding Incoming Customer Demand Patterns.

Markiert den Zeitpunkt, an dem ein Agent die angebotene Interaktion annimmt und mit dem Kunden verbunden wird. Dies ist ein wichtiger Meilenstein, an dem die direkte Bearbeitung der Service-Requestn beginnt.

Bedeutung

Diese Aktivität ist maßgeblich für die Messung der Erstkontaktlösung und der Bearbeitungszeit des Agenten. Sie kennzeichnet den Beginn der Arbeit des Agenten an der Anfrage.

Stellt einen Agenten dar, der eine Interaktion an eine andere Warteschlange oder einen anderen Agenten weiterleitet. Dies kann eine Blindübergabe sein, bei der sich der Agent sofort trennt, oder eine Konsultationsübergabe, bei der er zuerst mit dem Empfänger spricht.

Bedeutung

Diese Aktivität ist wichtig für den KPI 'Interne Eskalationsrate'. Hohe Weiterleitungsraten können auf Schulungsbedarf, inkorrektes Routing oder Prozesskomplexität hindeuten.

Ein Agent weist der Interaktion einen vordefinierten Wrap-up-Code oder Dispositionscode zu. Dies kategorisiert explizit das Ergebnis der Service-Requestn, wie 'Gelöst' oder 'Eskaliert'.

Bedeutung

Wrap-Up Codes sind eine primäre Quelle zur Bestimmung des Business Ergebnisse einer Request. They are vital for Calculating Resolution Rates und Segmenting Fälle for Analysis.

Diese Aktivität kennzeichnet das Ende der Konversation, wenn alle Teilnehmer die Verbindung getrennt haben. Dies dient oft als technischer Abschluss der Service-Requestnn-Interaktion.

Bedeutung

Dies ist ein definitives End Event für die Interaktion selbst. Es ist crucial für das Calculating Total Interaction Dauer und wird often used as a Proxy für Request Closure.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Process Mining analysiert Ihre Genesys Cloud CX InteraktionsDaten, um die tatsächliche Customer Service Journey aufzudecken. Es identifiziert Engpässe, Abweichungen von Standardprozessen und Ineffizienzbereiche. Dieses Verständnis hilft Sie, Workflows zu optimieren und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Für Process Mining benötigen Sie primär Event-Logs, die Service Request Interactions detaillieren. Dazu gehören Case-IDs, Zeitstempels für jede Activity und Aktivitätsnames, wie "Contact Initiated," "Agent Assigned," "Request Escalated," oder "Case Resolved." Relevant Attributes, such as Agent ID, Queue, und Channel, sind ebenfalls valuable.

Genesys Cloud CX bietet verschiedene Methoden zur Datenextraktion, einschließlich seiner leistungsstarken API, Datenexportfunktionen oder Tools zur Datenintegration von Drittanbietern. Typischerweise würden Sie Interaktionsdetails, Agentenaktivitätsprotokolle und WarteschlangenleistungsDaten exportieren. Unser Team kann Sie durch die optimale Extraktionsstrategie für Ihr spezifisches Setup führen.

Die anfängliche Datenextraktion und Modellerstellung kann je nach Datenvolumen und Komplexität einige Wochen dauern. Sobald das Modell erstellt ist, zeigen sich erste Einblicke und Verbesserungsmöglichkeiten oft innerhalb weniger Tage bis einer Woche. Kontinuierliches Monitoring bietet fortlaufende Optimierungschancen.

Ja, absolut. Process Mining visualisiert die genauen Pfade, die Service-Requestnn nehmen, und hebt spezifische Aktivitäten oder Agenten hervor, die Verzögerungen oder häufige Eskalationen verursachen. Durch die Identifizierung dieser Root Causes können Sie gezielte Improvements implementieren, um Resolution Times zu verkürzen und interne Übergaben zu minimieren.

Obwohl Process Mining eine tiefere, flow-basierte Analyse bietet, die sich von traditionellem Reporting unterscheidet, können seine Erkenntnisse Ihre bestehenden Genesys Cloud CX Reports ergänzen. Process Mining identifiziert, why certain Metrics are trending, und liefert actionable Root Causes rather than just showing Leistungsfähigkeit Indicators. The Derived Erkenntnisse can then Hinweisrm Strategic Changes visible in your regular Reports.

Sie benötigen primär Access zu Ihrem Genesys Cloud CX System, along with an Understanding of its Daten Structure, to Facilitate the Initial Daten Extraktion. While Process-Mining-Tools handle Complex Analysis, Basic Daten Management und IT Support for Secure Daten Transfer are Beneficial. No advanced Coding Knowledge is typically required from your End Nutzer.

Process Mining bildet Kundenreisen und Agentenaktivitäten sorgfältig ab und deckt Muster auf, die zu wiederholten Kontakten oder mehreren Interaktionen für ein einziges Problem führen. Es kann häufige Kundenanliegen hervorheben, die beim Erstkontakt nicht ausreichend gelöst werden, oder Agenten identifizieren, die konsequent höhere Erstkontaktlösungsraten erzielen. Dies ermöglicht den Austausch bewährter Verfahren und gezielte Schulungen.

Ja, Process Mining kann den gesamten Lebenszyklus von Customer Interactions across different Channels within Genesys Cloud CX verfolgen. Es highlights Instances where Customers switch Channels unnecessarily, or where certain Channels lead to longer Resolution Times oder higher Escalations. This allows you to Optimize Channel Routing und Agent Skill Assignments.

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