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Verbessern Sie Ihren Kundenservice

Ihr 6-Schritte-Leitfaden zur Optimierung des Kundenservice in Dynamics 365
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Herausforderungen (12) Ziele (12) 6-Schritte-Plan Einblicke Resultate Daten FAQs (5)

Kundenservice in Dynamics 365 für maximale Effizienz optimieren

Ineffiziente Kundenservice-Prozesse können zu frustrierten Kunden und erhöhten Betriebskosten führen. Unsere Plattform hilft Ihnen, Bottlenecks in Ihrem Serviceanfragen-Flow präzise zu identifizieren – vom ersten Kontakt bis zur Lösung. Entdecken Sie Möglichkeiten, Abläufe zu optimieren, die Agenten-Effizienz zu steigern und außergewöhnliche Kundenerlebnisse zu bieten.

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.

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Warum die Optimierung des Kundenservice entscheidend ist

Der Kundenservice ist das Lebenselixier jeder Organisation und beeinflusst direkt die Kundenbindung, den Ruf der Marke und letztendlich Ihr Geschäftsergebnis. Im heutigen Wettbewerbsumfeld erwarten Kunden schnelle, präzise und konsistente Unterstützung. Hinter den Kulissen können jedoch komplexe Prozesse innerhalb von Systemen wie Microsoft Dynamics 365 Customer Service ineffizient werden, was zu frustrierenden Verzögerungen, wiederholten Kontakten und unzufriedenen Kunden führt. Diese Ineffizienzen untergraben nicht nur das Kundenvertrauen, sondern treiben auch die Betriebskosten durch erhöhte Agentenarbeitslast, verlängerte Lösungszeiten und die Notwendigkeit von Nacharbeit in die Höhe. Das Verständnis des tatsächlichen Ablaufs von Serviceanfragen, vom ersten Kontakt des Kunden bis zur endgültigen Lösung, ist für nachhaltiges Wachstum und Kundenbindung von größter Bedeutung. Ohne klare Einblicke in Ihre aktuellen Prozesse raten Sie lediglich, wo die Probleme liegen, was effektive Verbesserungsinitiativen nahezu unmöglich macht.

Wie Process Mining verborgene Effizienzen aufdeckt

Process Mining bietet einen leistungsstarken, datengesteuerten Ansatz, um Ihre Customer Service-Operationen innerhalb von Microsoft Dynamics 365 Customer Service wirklich zu verstehen und zu verbessern. Durch die Analyse von Event Logs aus Ihrem System erstellt Process Mining eine objektive, visuelle Karte, wie Serviceanfragen tatsächlich ablaufen. Es offenbart jeden Schritt, jede Abweichung und jeden Bottleneck, der Ihre Servicebereitstellung beeinflusst. Hier geht es nicht darum, wie Sie denken, dass Ihr Prozess funktioniert, sondern wie er tatsächlich funktioniert, basierend auf realen Daten.

Speziell für den Customer Service verfolgt Process Mining jede 'Serviceanfrage' von der Aktivität 'Customer Contact Initiated' bis 'Service Request Closed'. Es zeigt auf, wo Serviceanfragen übermäßige Zeit verbringen, z. B. während 'Request Assigned to Agent', 'Agent Investigates Issue' oder beim Warten auf 'Information Requested from Customer'. Diese detaillierte Perspektive ermöglicht es Ihnen, genaue Verzögerungsmomente zu identifizieren, Nacharbeits-Schleifen zu erkennen, bei denen Probleme wiedereröffnet oder erneut eskaliert werden, und Compliance-Lücken aufzudecken, die in der Standardberichterstattung möglicherweise unbemerkt bleiben. Es ist ein präzises Diagnosewerkzeug zur Prozessoptimierung, das eine unübertroffene Sichtbarkeit Ihres gesamten Servicerequest-Lebenszyklus bietet.

Wichtige Verbesserungsbereiche, die durch Process Mining identifiziert wurden

Die Anwendung von Process Mining auf Ihre Customer Service-Daten in Microsoft Dynamics 365 Customer Service beleuchtet mehrere kritische Verbesserungsbereiche:

  • Reduzierung der Bearbeitungszeit für Serviceanfragen: Durch die Visualisierung des gesamten Customer Journey können Sie Aktivitäten oder Übergaben identifizieren, die die Ereignisse 'Service Request Resolved' oder 'Service Request Closed' unnötig verlängern. Dies könnte Verzögerungen bei 'Request Categorized and Prioritized', verlängerte 'Agent Investigates Issue'-Phasen oder ineffiziente 'Internal Escalation Triggered'-Prozesse umfassen. Die Optimierung dieser Schritte reduziert direkt die Gesamtzeit, die ein Kunde auf eine Lösung wartet.
  • Steigerung der Agenten-Effizienz und Produktivität: Process Mining hilft, die Arbeitslast der Agenten zu verstehen, häufige Nacharbeitsmuster zu identifizieren und Bereiche aufzuzeigen, in denen Agenten Schwierigkeiten haben könnten oder Schulungen von Vorteil wären. Wenn beispielsweise viele Cases wiederholte 'Information Requested from Customer'- oder mehrere 'Internal Escalation Triggered'-Ereignisse beinhalten, könnte dies auf die Notwendigkeit einer besseren anfänglichen Informationserfassung oder verbesserter Knowledge Base-Artikel in Dynamics 365 Customer Service hindeuten.
  • Verbesserung der Kundenerfahrung und -zufriedenheit: Das Verständnis der Kundensentiment und häufiger Pain Points wird klarer. Durch die Analyse des Workflows können Sie Aktivitäten identifizieren, die zu Kundenfrustration führen, wie lange Warteschlangen, wiederholte Erklärungen oder längeres Warten auf 'Solution Proposed to Customer'. Die Straffung dieser Interaktionen führt zu einer höheren Kundenzufriedenheit.
  • Sicherstellung von Compliance und Standardisierung: Abweichungen von den Standardarbeitsanweisungen, wie Cases, die kritische Genehmigungsschritte umgehen oder 'Initial Customer Acknowledgment Sent' vermissen, sind sofort sichtbar. Dies hilft sicherzustellen, dass Ihr Team Best Practices und regulatorische Anforderungen einhält, wodurch Servicequalität und -konsistenz gewahrt bleiben.

Erwartete Ergebnisse der Prozessoptimierung

Durch die Nutzung der aus Process Mining gewonnenen Erkenntnisse können Organisationen transformative Ergebnisse für ihre Microsoft Dynamics 365 Customer Service-Operationen erwarten. Sie werden eine signifikante Reduzierung Ihrer durchschnittlichen Bearbeitungszeit für Serviceanfragen erreichen, was zu schnelleren Lösungen und zufriedeneren Kunden führt. Die Betriebskosten werden durch verbesserte Agenten-Effizienz, weniger Nacharbeit und optimierte Ressourcenzuweisung sinken. Über die Effizienz hinaus werden Sie eine messbare Steigerung der Kundenzufriedenheitswerte, eine bessere Einhaltung von Service Level Agreements (SLAs) und ein insgesamt konsistenteres und zuverlässigeres Servicebereitstellungsmodell feststellen. Diese datengesteuerten Verbesserungen bieten einen klaren Weg zu nachhaltiger Exzellenz und einem Wettbewerbsvorteil.

Erste Schritte zur Verbesserung des Kundenservice-Prozesses

Der Beginn Ihrer Reise zur Optimierung des Customer Service in Microsoft Dynamics 365 Customer Service ist einfacher, als Sie vielleicht denken. Mit Process Mining erhalten Sie eine klare, umsetzbare Roadmap zur Verbesserung Ihrer Servicebereitstellung, ohne umfangreiches Data Engineering-Fachwissen zu erfordern. Die Erkenntnisse sind sofort und greifbar, wodurch Sie fundierte Entscheidungen treffen können, die echte, wirkungsvolle Veränderungen bewirken. Beginnen Sie noch heute mit Ihrer Prozessoptimierung und verwandeln Sie Ihren Kundenservice von einem Kostenfaktor in ein starkes Alleinstellungsmerkmal. Entdecken Sie, wie Sie den Customer Service verbessern und die Bearbeitungszeit für Serviceanfragen effektiv mit objektiven Daten reduzieren können. Dieser Ansatz wurde entwickelt, um Sie von der ersten Analyse bis zur nachhaltigen Prozessverbesserung zu führen und das volle Potenzial Ihrer Dynamics 365-Umgebung zu nutzen.

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

Häufige Probleme & Herausforderungen

Identifizieren Sie, welche Herausforderungen Sie beeinträchtigen.

Kunden müssen lange auf die Problemlösung warten, was zu Unzufriedenheit und potenzieller Abwanderung führt. Dies wirkt sich direkt auf die Kundenbindung aus und kann die Betriebskosten aufgrund wiederholter Kontakte und Eskalationen in die Höhe treiben. ProcessMind identifiziert Bottlenecks und nicht-standardisierte Pfade, die Verzögerungen in den Kundenservice-Prozessen innerhalb von Microsoft Dynamics 365 verursachen. Es deckt spezifische Aktivitäten oder Agentenzuweisungen auf, die die Lösungszeiten verlängern, und ermöglicht so gezielte Verbesserungen.

Zu viele Serviceanfragen werden intern eskaliert, was zusätzliche Agenten- und Supervisorzeit erfordert, die Betriebskosten erhöht und Kundenlösungen verzögert. Dies deutet oft auf unzureichendes anfängliches Agententraining oder unzureichende Wissensdatenbankressourcen hin. ProcessMind bildet Eskalationsmuster ab, identifiziert häufige Auslöser und problematische Anfragetypen in Microsoft Dynamics 365 Customer Service. Es zeigt auf, wo Agenten Schwierigkeiten haben, was gezielte Schulungen oder die Entwicklung von Wissensartikeln zur Reduzierung von Eskalationen ermöglicht.

Viele Serviceanfragen verletzen ihre vereinbarten SLA-Ziele, was zu Strafen, Kundenfrustration und Reputationsschäden führt. Diese mangelnde Compliance deutet auf systemische Probleme bei der Prozessausführung und Ressourcenallokation hin. ProcessMind verfolgt den gesamten Lebenszyklus von Serviceanfragen anhand definierter SLA-Ziele in Microsoft Dynamics 365 und identifiziert präzise Fehlerquellen. Es hilft, die Grundursachen für die Nichteinhaltung zu ermitteln, wie spezifische Warteschlangen, Agenten oder Aktivitätssequenzen.

Einige Agenten sind mit Anfragen überlastet, während andere unterfordert sind, was zu Burnout, reduzierter Effizienz und längeren Wartezeiten für Kunden führt. Dieses Ungleichgewicht wirkt sich negativ auf die Agentenmoral und die gesamte Servicequalität aus. ProcessMind visualisiert die Agentenaktivität und Arbeitslastverteilung innerhalb von Microsoft Dynamics 365 Customer Service. Es identifiziert Ungleichgewichte und schlägt optimale Strategien zur Ressourcenallokation vor, um die Effizienz zu verbessern und die Belastung der Agenten zu reduzieren.

Kunden müssen sich häufig mehrmals wegen desselben Problems an den Support wenden, oder Agenten führen redundante Aufgaben aus, was auf eine ineffiziente anfängliche Bearbeitung und das Fehlen einer Erstkontaktlösung hinweist. Dies treibt die Betriebskosten in die Höhe und frustriert die Kunden. ProcessMind deckt Schleifen und unnötige Aktivitätenwiederholungen im Kundenservice-Prozess auf und identifiziert, wo Nacharbeit in Microsoft Dynamics 365 stattfindet. Es zeigt Möglichkeiten auf, Workflows zu optimieren und die Erstkontaktlösungsraten zu verbessern.

Agenten weichen oft von vorgeschriebenen Verfahren zur Bearbeitung von Serviceanfragen ab, was zu inkonsistenter Servicequalität, erhöhten Fehlerraten und potenziellen Compliance-Risiken führt. Dieser Mangel an Standardisierung erschwert die Prozessverbesserung. ProcessMind entdeckt automatisch alle tatsächlich durchlaufenen Prozesspfade in Microsoft Dynamics 365 Customer Service und vergleicht sie mit idealen Modellen. Es visualisiert Abweichungen und deren Häufigkeit, wodurch das Management Best Practices durchsetzen und die Variabilität reduzieren kann.

Agenten haben Schwierigkeiten, relevante Wissensartikel zu finden oder anzuwenden, was zu längeren Untersuchungszeiten, inkonsistenten Antworten und einer stärkeren Abhängigkeit von Eskalationen führt. Diese Ineffizienz beeinträchtigt die Produktivität der Agenten und die Kundenzufriedenheit. ProcessMind analysiert die Berührungspunkte des Wissensartikelzugriffs und des Lösungserfolgs innerhalb von Microsoft Dynamics 365. Es identifiziert Lücken in der Nutzung der Knowledge Base und hilft, Inhalte und Agentenschulungen für schnellere Lösungen zu optimieren.

Serviceanfragen werden häufig falsch kategorisiert oder priorisiert, was dazu führt, dass sie an die falschen Teams weitergeleitet, verzögert bearbeitet und die Lösungszeiten erhöht werden. Dies untergräbt die Effizienz des gesamten Supportsystems. ProcessMind deckt Muster inkorrekter Kategorisierung und deren Auswirkungen auf den Kundenserviceprozess in Microsoft Dynamics 365 auf. Es identifiziert, wo Kategorisierungsfehler am häufigsten auftreten, und ermöglicht so verbesserte Schulungen oder Systemregeln.

Agenten müssen nach dem ersten Kontakt häufig zusätzliche Informationen von Kunden anfordern, was die Lösungszeiten verlängert und Kunden frustriert, die erwarten, dass Probleme schnell gelöst werden. Dies deutet auf eine unvollständige anfängliche Datenerfassung hin. ProcessMind bildet die Abfolge von Aktivitäten ab, in denen "Information Requested from Customer" auftritt, und zeigt deren Häufigkeit und Auswirkungen auf die Dauer in Microsoft Dynamics 365 Customer Service. Es identifiziert Möglichkeiten zur Verbesserung der anfänglichen Datenerfassung oder der Agentenbefragung.

Die Abhängigkeit von weniger effizienten Kommunikationskanälen für bestimmte Serviceanfragetypen, wie E-Mail bei dringenden Problemen, verlängert die Lösung und erhöht den Agentenaufwand. Dies beeinträchtigt die gesamte Serviceeffizienz und das Kundenerlebnis. ProcessMind analysiert die Nutzung verschiedener Kommunikationskanäle ("Communication Channel" Attribut) für verschiedene Serviceanfragetypen und korreliert sie mit den Lösungszeiten in Microsoft Dynamics 365. Es zeigt auf, welche Kanäle für spezifische Kontexte ineffizient sind.

Die Gesamtkosten für die Lösung jeder Serviceanfrage sind höher als die Benchmarks, was die Rentabilität und Ressourcenallokation beeinträchtigt. Dies kann auf Nacharbeit, Eskalationen oder verlängerte Bearbeitungszeiten im gesamten Kundenserviceprozess zurückzuführen sein. ProcessMind aggregiert Prozessdaten und ermöglicht ein klares Verständnis der Aktivitäten und Ressourcen, die pro Serviceanfrage in Microsoft Dynamics 365 verbraucht werden. Es identifiziert Kostentreiber und ermöglicht gezielte Maßnahmen zur Reduzierung der Servicekosten.

Die Kundenzufriedenheit variiert erheblich zwischen verschiedenen Agenten, Anfragetypen oder Abteilungen, was auf inkonsistente Servicequalität und verpasste Gelegenheiten zum Aufbau von Kundenbindung hinweist. Umfragen nach der Lösung zeigen keine konsistent positiven Ergebnisse. ProcessMind korreliert die "Customer Sentiment" mit Prozessvarianten und der Agentenleistung innerhalb von Microsoft Dynamics 365 Customer Service. Es zeigt auf, welche Prozesspfade oder Agentenverhaltensweisen zu niedrigeren Zufriedenheitswerten führen, und leitet so Verbesserungen an.

Typische Ziele

Definieren Sie, wie Erfolg aussieht

Kürzere Lösungszeiten steigern die Kundenzufriedenheit und die Betriebseffizienz erheblich. Verzögerungen frustrieren Kunden und binden Agentenressourcen länger als nötig, was die Kosten in Microsoft Dynamics 365 Customer Service erhöht. Dieses Ziel zielt darauf ab, eine schnellere und effizientere Problemlösung zu erreichen.
ProcessMind identifiziert Engpässe und nicht-standardisierte Wege, die die Lösung verzögern. Durch die Visualisierung des tatsächlichen Prozessflusses identifiziert es Aktivitäten, Warteschlangen oder Agenten, die Verzögerungen verursachen, und ermöglicht gezielte Interventionen, um die Lösungszeiten um 15-25% zu verkürzen. Metriken wie die durchschnittliche Bearbeitungszeit und die Zeit bis zur Lösung werden transparent.

Übermäßige interne Eskalationen weisen auf Prozessineffizienzen oder Fähigkeitslücken hin, belasten mehrere Teams und verzögern die Lösung für Kunden in Microsoft Dynamics 365 Customer Service. Der Abbau dieser verbessert die abteilungsübergreifende Effizienz und stellt sicher, dass Probleme, wann immer möglich, beim ersten Kontakt gelöst werden.
ProcessMind bildet Eskalationspfade und -häufigkeiten ab und deckt Grundursachen wie Fehlkategorisierung, unzureichende Informationen oder mangelnde Agentenschulung auf. Es kann identifizieren, wo Eskalationen am häufigsten auftreten, und so gezielte Schulungen oder Prozessanpassungen ermöglichen, um deren Volumen potenziell um 20% oder mehr zu reduzieren.

Die Einhaltung von SLAs ist entscheidend für das Kundenvertrauen und zur Vermeidung von Strafen. Eine konsequente Nichteinhaltung dieser Ziele in Microsoft Dynamics 365 Customer Service schädigt den Ruf und kann zu finanziellen Konsequenzen führen. Dieses Ziel stellt sicher, dass Serviceverpflichtungen stets eingehalten werden.
ProcessMind deckt alle SLA-Verletzungen und deren Ursachen auf, sei es bei spezifischen Aktivitäten, Warteschlangen oder Agentenübergaben. Durch die Visualisierung der genauen Fehlerpunkte im Serviceanfrageprozess können Unternehmen Änderungen implementieren, um die SLA-Einhaltung um 10-15% zu steigern und sicherzustellen, dass kritische Fristen eingehalten werden.

Eine ungleichmäßige Arbeitslastverteilung führt zu Agenten-Burnout, reduzierter Produktivität und inkonsistenter Servicequalität im gesamten Kundenservice-Team in Microsoft Dynamics 365. Eine faire und effiziente Zuweisung von Serviceanfragen ist entscheidend für nachhaltige Leistung und Agentenzufriedenheit.
ProcessMind bietet Einblicke, wie Serviceanfragen verschiedenen Agenten und Abteilungen zugewiesen und von diesen bearbeitet werden. Es deckt Warteschlangen und Engpässe auf, die mit der Verfügbarkeit oder Spezialisierung von Agenten zusammenhängen, und ermöglicht es Managern, Arbeitslasten neu zu verteilen und Schulungsbedarfe zu identifizieren, wodurch die Gesamtkapazitätsauslastung potenziell um 10% verbessert wird.

Nacharbeit und wiederholte Kundenkontakte signalisieren, dass anfängliche Lösungen unvollständig oder ineffektiv sind, was zu Kundenfrustration und höheren Betriebskosten in Microsoft Dynamics 365 Customer Service führt. Ziel ist es, Probleme von Anfang an und stets korrekt zu lösen.
ProcessMind verfolgt den gesamten Verlauf von Serviceanfragen und identifiziert Muster von wiedereröffneten Fällen oder Folgekontakten. Es identifiziert Aktivitäten oder Agenten, die mit Nacharbeit verbunden sind, was eine Prozessneugestaltung oder gezielte Schulungen ermöglicht, um Nacharbeitsraten um 10-20% zu reduzieren und die Erstkontaktlösung zu verbessern.

Abweichungen von den Standardarbeitsanweisungen führen zu Inkonsistenzen, erhöhen die Fehlerraten und treiben die Kosten innerhalb des Microsoft Dynamics 365 Customer Service-Prozesses in die Höhe. Die Sicherstellung einer konsistenten Ausführung ist der Schlüssel zu vorhersehbaren Ergebnissen und hochwertigem Service.
ProcessMind entdeckt automatisch alle tatsächlichen Prozessvarianten und vergleicht sie mit dem idealen Pfad. Es quantifiziert die Häufigkeit und Auswirkungen von Abweichungen, wodurch Teams Best Practices durchsetzen und nicht-compliant Pfade um 20-30% reduzieren können, was zu einer vorhersehbareren und effizienteren Servicebereitstellung führt.

Die Unterauslastung bestehender Wissensartikel in Microsoft Dynamics 365 bedeutet, dass Agenten häufige Probleme von Grund auf neu lösen, was Lösungszeiten und Inkonsistenzen erhöht. Die Maximierung ihrer Nutzung gewährleistet eine schnellere, standardisiertere Problemlösung.
ProcessMind kann analysieren, wie und wann Wissensartikel während der Serviceanfragenlösung aufgerufen oder nicht aufgerufen werden. Es zeigt auf, wo Agenten möglicherweise Schwierigkeiten haben, relevante Informationen zu finden, oder wo neue Artikel benötigt werden, was potenziell die Nutzung um 15% steigert und Lösungen beschleunigt.

Eine falsche anfängliche Kategorisierung von Serviceanfragen in Microsoft Dynamics 365 führt zu Fehlleitungen, Verzögerungen und mehrfachen Übergaben, was Kunden frustriert und die Betriebskosten erhöht. Eine genaue Kategorisierung ist grundlegend für eine effiziente Bearbeitung.
ProcessMind verfolgt den Pfad falsch kategorisierter Anfragen und identifiziert, wo und warum sie vom idealen Flow abweichen. Durch die Analyse gängiger Fehlkategorisierungspunkte ermöglicht es Verbesserungen der anfänglichen Aufnahmeprozesse oder AI-Modelle, was zu einer Steigerung der Kategorisierungsgenauigkeit um 10-15% führt.

Verzögerungen bei der Beschaffung notwendiger Informationen von Kunden verlängern die Lösungszeiten und können zu mehreren Interaktionen führen, was sich negativ auf die Kundenerfahrung in Microsoft Dynamics 365 Customer Service auswirkt. Die Straffung dieses Prozesses ist entscheidend.
ProcessMind identifiziert spezifische Phasen oder Aktivitäten, in denen Informationsanfragen häufig gestellt werden oder zu Verzögerungen führen. Es zeigt Möglichkeiten auf, Daten präventiv zu sammeln oder Agentenskripte und Formulare zu verbessern, wodurch die Zyklen der Informationsbeschaffung potenziell um 20% reduziert werden können.

Eine ineffiziente Nutzung von Kommunikationskanälen kann Kundeninteraktionen fragmentieren, den Kontextwechsel für Agenten erhöhen und die Lösungszeiten in Microsoft Dynamics 365 verlängern. Die Optimierung der Kanalnutzung verbessert die Effizienz und das Kundenerlebnis.
ProcessMind analysiert die Journey von Serviceanfragen über verschiedene Kommunikationskanäle hinweg und zeigt auf, wo Wechsel stattfinden oder wo Kanäle zu Verzögerungen beitragen. Es hilft, optimale Kanalsequenzen und -nutzung zu identifizieren, wodurch der Kommunikationsaufwand potenziell um 10% reduziert werden kann.

Hohe Betriebskosten pro Serviceanfrage beeinträchtigen die Rentabilität und Ressourcenallokation innerhalb von Microsoft Dynamics 365 Customer Service. Dieses Ziel konzentriert sich auf die Identifizierung und Beseitigung von Ineffizienzen, die zu unnötigen Ausgaben beitragen.
ProcessMind bietet eine transparente Sicht auf den gesamten Lebenszyklus der Serviceanfrage und deckt kostspielige Aktivitäten, Bottlenecks und Nacharbeitsschleifen auf. Durch die Optimierung von Prozessen und die Reduzierung von Ineffizienzen wie erneuten Eskalationen oder wiederholten Kontakten können Unternehmen die Kosten pro Anfrage um 5-15% senken.

Eine variable Kundenzufriedenheit nach der Lösung einer Serviceanfrage deutet auf inkonsistente Servicequalität oder Nachbereitung hin, was die Loyalität und Markenwahrnehmung in Microsoft Dynamics 365 beeinträchtigt. Konsistent positive Nach-Lösungs-Erfahrungen sind entscheidend.
ProcessMind verknüpft Kundenstimmung (falls in Attributen erfasst) und Lösungscodes mit spezifischen Prozesspfaden. Es identifiziert Abweichungen oder Phasen, die häufig niedrigeren Zufriedenheitswerten vorausgehen, und ermöglicht gezielte Verbesserungen bei Lösungsaktivitäten und der Nachbereitung, wodurch die Zufriedenheit um 5-10% gesteigert wird.

Der 6-Schritte-Verbesserungspfad für den Kundenservice

1

Vorlage herunterladen
2

Exportieren Sie Ihre Daten
3

Laden Sie Ihren Datensatz hoch
4

Prozess analysieren
5

Verbesserungen umsetzen
6

Überwachen Sie Ihren Prozess
1

Vorlage herunterladen

Was ist zu tun

Holen Sie sich die Excel-Template, die für Microsoft Dynamics 365 Customer Service entwickelt wurde. Dies stellt sicher, dass Ihre Daten für die Analyse korrekt strukturiert sind.

Datenvorlagen-Leitfaden anzeigen Vorlage herunterladen
Bedeutung

Die Verwendung der richtigen Vorlage verhindert Dateninkonsistenzen, was eine genaue und effiziente Analyse Ihres Kundenserviceprozesses ermöglicht.

Erwartetes Ergebnis

Eine gebrauchsfertige Excel-Vorlage mit den korrekten Headern und dem richtigen Format für Ihre Kundenservice-Daten.

WAS SIE ERHALTEN

Echte Kundenservice-Prozessleistung entdecken

ProcessMind enthüllt den wahren Weg Ihrer Kundenserviceanfragen und bietet klare Visualisierungen jeder Interaktion und Übergabe. Gewinnen Sie beispiellose Einblicke in die Agentenleistung und die Reibungspunkte der Customer Journey.
  • Tatsächliche Kundenservice-Anfrageflüsse abbilden
  • Serviceprozess-Engpässe sofort erkennen
  • Agentenübergaben und Reaktionszeiten optimieren
  • Kundenzufriedenheit und Lösungsfindung steigern
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

Praktische Verbesserungen im Kundenservice

Diese Ergebnisse stellen die konkreten Vorteile dar, die Unternehmen typischerweise erzielen, indem sie Process Mining auf ihre Kundenservice-Vorgänge anwenden, Engpässe und Ineffizienzen bei der Bearbeitung von Serviceanfragen innerhalb von Microsoft Dynamics 365 Customer Service identifizieren.

0 %
Schnellere Servicelösung

Durchschnittliche Durchlaufzeitreduzierung

Durch die Identifizierung und Beseitigung von Bottlenecks im Lebenszyklus der Serviceanfrage reduzieren Unternehmen die Zeit zur Lösung von Kundenproblemen erheblich, was zu einer schnelleren Servicebereitstellung und zufriedeneren Kunden führt.
0 %
Reduzierte interne Eskalationen

Abnahme komplexer Case-Routings

Process Mining hilft, die Grundursachen für interne Eskalationen aufzudecken, wodurch Teams Erstlinien-Agenten mit besseren Ressourcen und Wissen ausstatten können und somit die Notwendigkeit, Support der höheren Ebene einzubeziehen, reduziert wird.
0 pp
Höhere `SLA`-`Compliance`

Verbesserte Einhaltung von Serviceverpflichtungen

Durch das Aufspüren von Prozessabweichungen und Verzögerungen, die Service Level Agreements gefährden, können Unternehmen Workflows proaktiv optimieren, um zugesagte Lösungszeiten konsequent einzuhalten oder zu übertreffen. Dies vermeidet Strafen und stärkt das Vertrauen.
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Erhöhte Erstkontaktlösungsrate

Höhere Effizienz bei initialen Interaktionen

Die Analyse von Customer Journey Maps hilft, Möglichkeiten zur Problemlösung bereits beim ersten Kundenkontakt zu identifizieren. Dies reduziert wiederholte Anrufe und spart sowohl Kunden- als auch Agentenzeit, was letztendlich die Effizienz steigert.
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Erhöhte Kundenzufriedenheit

Höhere CSAT-Werte nach der Lösung

Das Verständnis von Kundenstimmung und Reibungspunkten im gesamten Serviceprozess ermöglicht es Organisationen, gezielte Verbesserungen umzusetzen, die nach der Lösung ihrer Probleme zu zufriedeneren Kunden und stärkerer Markenloyalität führen.

Die Ergebnisse variieren je nach den spezifischen Komplexitäten Ihrer Kundenserviceprozesse und der Datenqualität in Microsoft Dynamics 365 Customer Service. Diese Zahlen veranschaulichen typische Verbesserungen, 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 eindeutige Identifikator für eine Kundenserviceanfrage, auch bekannt als Fall oder Ticket.

Bedeutung

Dies ist die essentielle Case ID, die alle zugehörigen Events zu einer einzigen Prozessinstanz verbindet und so eine End-to-End-Prozessanalyse ermöglicht.

Der Name des Kundenservice-Agenten oder Benutzers, der für die Aktivität verantwortlich ist.

Bedeutung

Ermöglicht die Analyse der individuellen und Teamleistung, hilft bei der Arbeitslastverteilung und identifiziert Coaching-Möglichkeiten zur Verbesserung der gesamten Servicequalität.

Die primäre Kategorie oder Klassifizierung der Serviceanfrage.

Bedeutung

Ermöglicht die Prozesssegmentierung, um typenspezifische Bottlenecks, Ressourcenbedarfe und Verbesserungsmöglichkeiten aufzudecken, was bessere Routing- und Bearbeitungsstrategien unterstützt.

Das der Serviceanfrage zugewiesene Prioritätsniveau, das ihre Dringlichkeit anzeigt.

Bedeutung

Hilft zu verstehen, ob hochprioritäre Anfragen schneller bearbeitet werden und ihre Ziele erreichen, und wie Prioritätsstufen die Gesamtprozessleistung beeinflussen.

Der Kommunikationskanal, über den die Serviceanfrage initiiert wurde.

Bedeutung

Bietet Einblicke, wie verschiedene Kundenkontaktkanäle die Prozesseffizienz, Lösungszeit und Kundenzufriedenheit beeinflussen.

Die vertraglich vereinbarte Zielzeit zur Lösung der Serviceanfrage.

Bedeutung

Dies ist der primäre Benchmark zur Messung der Serviceleistung im Vergleich zu Verpflichtungen, der direkt die Analyse der SLA-Compliance und von Verletzungen ermöglicht.

Bietet einen detaillierteren Grund für den aktuellen Status der Serviceanfrage.

Bedeutung

Bietet detaillierte Einblicke in den Ausgang eines Falls und die Gründe für seine Statusänderungen, was eine präzisere Analyse von Lösungswegen und Grundursachen ermöglicht.

Der Name des Kunden oder Kontos, der mit der Serviceanfrage verknüpft ist.

Bedeutung

Ermöglicht eine kundenbezogene Analyse, um Muster zu identifizieren, den Service für Schlüsselkonten zu verbessern und die Customer Journey zu verstehen.

Aktivitäten

Prozessschritte zur Verfolgung und Optimierung

Diese Aktivität markiert den Beginn des Kundenserviceprozesses, wenn ein neuer Falldatensatz im System erstellt wird. Die Erstellung ist ein explizites Event, das mit einem spezifischen Timestamp protokolliert wird, wenn der 'Incident'-Entitätsdatensatz zuerst gespeichert wird.

Bedeutung

Als primäres Start-Event ist diese Aktivität entscheidend für die Berechnung der gesamten Case-Lebenszyklusdauer und das Verständnis von Case-Volumentrends. Sie dient als Anker für alle nachfolgenden Prozessanalysen.

Diese Aktivität stellt die Zuweisung eines Falls zu einer spezifischen Warteschlange oder einem Benutzer zur Bearbeitung dar. Das System protokolliert explizit Änderungen am Fallbesitzer, die über die Audit Logs des Systems verfolgt werden können.

Bedeutung

Die Verfolgung von Zuweisungen ist entscheidend für die Analyse der Arbeitslastverteilung, die Identifizierung zuweisungsbezogener Verzögerungen und das Verständnis der Routing-Effizienz. Es hilft, Fragen zu beantworten, wie schnell Fälle dem richtigen Team oder der richtigen Person zugewiesen werden.

Zeigt die Aktivierung eines Service Level Agreement (SLA)-Timers für den Case an, der die Zeitmessung gegen eine definierte Servicemetrik wie 'First Response By' oder 'Resolve By' beginnt. Dies ist ein explizites Event, das von der Dynamics 365 SLA Engine verwaltet wird.

Bedeutung

Diese Aktivität ist grundlegend für die Überwachung der SLA-Compliance und das Verständnis, wann die Uhr für Serviceverpflichtungen zu ticken beginnt. Sie unterstützt direkt die Analyse, ob Serviceziele erreicht werden.

Stellt die formale Eskalation eines Falls an eine höhere Supportstufe oder ein anderes Team dar. Dies kann eine explizite Benutzeraktion sein, die den Fall einer bestimmten Eskalationswarteschlange oder einem Benutzer neu zuweist.

Bedeutung

Die Überwachung von Eskalationen ist entscheidend für den KPI 'Interne Eskalationsrate' und zur Identifizierung der Grundursachen für Probleme, die der Erst-Support nicht lösen kann. Es zeigt Prozessschwächen und Schulungsmöglichkeiten auf.

Dies ist ein entscheidender Meilenstein, der den Zeitpunkt darstellt, an dem der Agent das Kundenproblem als behoben betrachtet. Dies ist eine explizite Aktion in Dynamics 365, die einen 'Falllösung' Aktivitätsdatensatz erstellt, der mit dem Fall verknüpft ist.

Bedeutung

Als primäres erfolgsbasiertes End-Event ist diese Aktivität unerlässlich für die Berechnung von Lösungszeiten und Erfolgsquoten. Sie ist eine kritische Komponente nahezu jedes Kundenservice-KPI.

Dies ist der endgültige administrative Abschluss des Falldatensatzes, der gleichzeitig mit der Lösung oder irgendwann danach erfolgen kann. Diese Aktivität wird durch eine Änderung des Fallstatus in 'Geschlossen' erfasst.

Bedeutung

Dies stellt das absolute Ende des Prozesslebenszyklus im System dar. Die Zeit zwischen 'Gelöst' und 'Geschlossen' kann auf administrativen Overhead oder Verzögerungen bei der Finalisierung von Datensätzen hinweisen.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Process Mining analysiert Event Logs aus Ihrem Microsoft Dynamics 365 Customer Service System, um den tatsächlichen Fluss von Serviceanfragen zu visualisieren und zu verstehen. Es hilft, Abweichungen, Engpässe und Nacharbeit zu identifizieren und zeigt auf, wie Prozesse wirklich ablaufen, im Gegensatz zu ihrer Gestaltung. Diese Erkenntnis ist entscheidend für die Optimierung der Effizienz und die Verbesserung der Kundenzufriedenheit.

Sie benötigen typischerweise einen Event Log, der eine Fall-ID, einen Aktivitätsnamen und einen Timestamp für jeden Schritt im Lebenszyklus einer Serviceanfrage enthält. Für Dynamics 365 Customer Service umfasst dies Datenpunkte wie Service Request ID, Aktivitätstyp und Erstellungs-/Abschlussdaten für verschiedene Phasen oder Aufgaben. Zusätzliche Attribute, wie Agent, Warteschlange oder Lösungsstatus, können die Analyse anreichern.

Die Datenextraktion beinhaltet oft die Verwendung von Standard-Dynamics 365-Berichtstools, Power BI-Konnektoren oder direkten Datenbankabfragen, um auf die zugrunde liegenden Event Logs zuzugreifen. Ziel ist es, die erforderlichen Case-, Aktivitäts- und Timestamp-Informationen in einem strukturierten Format, typischerweise einer CSV- oder ähnlichen Datei, zu sammeln. Viele Process Mining-Tools bieten auch vorgefertigte Konnektoren für Dynamics 365.

Process Mining kann Probleme wie langwierige Lösungszeiten für Serviceanfragen, häufige interne Eskalationen und inkonsistente Einhaltung von Service Level Agreements identifizieren. Es deckt auch Grundursachen für übermäßige Nacharbeit, ungleichmäßige Agenten-Arbeitslasten und unzureichend genutzte Wissensartikel auf. Durch die Visualisierung dieser Probleme können Unternehmen gezielt Bereiche für Verbesserungen ansteuern.

Sobald die notwendigen Daten extrahiert und aufbereitet sind, können erste Einblicke oft innerhalb weniger Tage bis einer Woche generiert werden. Die primäre Zeitinvestition liegt in der Datenextraktion, -bereinigung und -zuordnung, was je nach Datenkomplexität und Zugänglichkeit des Quellsystems variieren kann. Nachfolgende Analysen sind typischerweise viel schneller.

Nein, Process Mining ist eine nicht-invasive Analysetechnik. Es arbeitet mit historischen Daten, die aus Ihrem Dynamics 365 System extrahiert wurden, nicht direkt auf Live-Vorgängen. Die Analyse wird offline durchgeführt, wodurch keine Auswirkungen auf Ihre laufenden Kundenservice-Aktivitäten oder die Systemleistung gewährleistet sind.

Erwarten Sie greifbare Vorteile wie verkürzte Lösungszeiten für Serviceanfragen, weniger interne Eskalationen und eine verbesserte Einhaltung von Service Level Agreements. Unternehmen können auch eine optimierte Arbeitslastverteilung der Agenten, reduzierte Betriebskosten und eine höhere Kundenzufriedenheit nach der Lösung erzielen. Diese Verbesserungen ergeben sich aus einem datengesteuerten Prozess Redesign.

Obwohl grundlegende Datenextraktionskenntnisse vorteilhaft sind, sind moderne Process Mining Tools für Geschäftsanwender konzipiert. Viele Plattformen bieten benutzerfreundliche Schnittstellen und automatisierte Datenkonnektoren, wodurch der Bedarf an tiefgreifendem technischem Fachwissen minimiert wird. Spezialisierte Unterstützung kann für komplexe Datenintegrationsszenarien oder fortgeschrittene Analysen erforderlich sein.

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