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Verbessern Sie Ihren Kundenservice

Ihr 6-Schritte-Leitfaden zur Optimierung des Kundenservice in ServiceNow CSM
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Herausforderungen (12) Ziele (11) 6-Schritte-Plan Einblicke Resultate Daten FAQs (5)

Kundenservice in ServiceNow CSM für maximale Effizienz optimieren

Kundenserviceprozesse enthalten oft versteckte Ineffizienzen, die zu Serviceverzögerungen und geringerer Kundenzufriedenheit führen. Unsere Plattform hilft Ihnen, genau zu identifizieren, wo Anfragen stecken bleiben, vom Erstkontakt bis zur endgültigen Lösung. Entdecken Sie umsetzbare Erkenntnisse, um Workflows zu optimieren und außergewöhnliche Kundenerlebnisse zu liefern, wodurch die Gesamteffizienz und Compliance gesteigert werden.

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

Im heutigen wettbewerbsintensiven Umfeld sind Ihre Kundenservice-Operationen das Herzstück von Kundenzufriedenheit, -bindung und letztendlich dem Ruf Ihrer Marke. Obwohl ServiceNow CSM leistungsstarke Tools für die Verwaltung von Kundeninteraktionen bietet, können versteckte Ineffizienzen die Servicequalität, die Agentenproduktivität und Ihr Geschäftsergebnis erheblich beeinträchtigen. Lange Lösungszeiten, häufige Eskalationen und eine inkonsistente Servicebereitstellung frustrieren nicht nur Kunden, sondern erhöhen auch die Betriebskosten und belasten die Agentenressourcen. Das Verständnis des tatsächlichen Ablaufs einer Serviceanfrage, vom Erstkontakt bis zum endgültigen Abschluss, ist entscheidend, um zu identifizieren, wo wertvolle Zeit und Ressourcen verloren gehen. Ohne tiefe Einblicke in die tatsächliche Prozessausführung führen Bemühungen zur Verbesserung des Kundenservice oft zu oberflächlichen Änderungen, anstatt die Ursachen von Performance-Problemen anzugehen. Die Kosten dieser Ineffizienzen, einschließlich nicht erfüllter Service Level Agreements, erhöhter Kundenabwanderung und Agenten-Burnout, können erheblich sein.

Wie Process Mining die Effizienz im Kundenservice erschließt

Process Mining bietet ein beispielloses Maß an Transparenz für Ihre Kundenservice-Operationen innerhalb von ServiceNow CSM. Durch die Analyse der Event Logs aus Tabellen wie sn_customerservice_case, interaction und task_sla rekonstruiert Process Mining die vollständige, durchgängige Reise jeder Serviceanfrage. Dies ermöglicht es Ihnen, den tatsächlichen Prozessfluss zu visualisieren, nicht nur den idealisierten, und dabei Bottlenecks, Abweichungen und Nacharbeiten aufzudecken, die in der Standardberichterstattung oft unbemerkt bleiben. Sie können jede „Serviceanfrage“ als Case verfolgen und jede Aktivität von „Kundenkontakt initiiert“ bis „Serviceanfrage geschlossen“ beobachten. Diese detaillierte Perspektive hilft Ihnen, genau zu identifizieren, warum Serviceanfragen stecken bleiben, indem sie Aktivitäten wie „Anfrage einem Agenten zugewiesen“ oder „Agent untersucht Problem“ aufzeigt, die unerwartete Verzögerungen aufweisen oder zu häufigen Neu-Zuweisungen führen könnten. Process Mining liefert datengestützte Antworten auf Fragen wie: „Warum werden einige Serviceanfragen häufig intern eskaliert?“ oder „Was sind die gängigen Muster, die zu wiederholten Informationsanfragen von Kunden führen?“ Es liefert die faktenbasierte Grundlage für die Prozessoptimierung und zeigt Bereiche auf, in denen menschliches Eingreifen oder Systemkonfigurationen unnötige Reibung in der Customer Journey erzeugen.

Schlüsselbereiche für Verbesserungen durch Process Mining identifiziert

Die Anwendung von Process Mining auf Ihre ServiceNow CSM Daten wird mehrere kritische Bereiche zur Optimierung beleuchten. Sie erhalten Klarheit über die tatsächlich in jeder Phase des Kundenservice-Lebenszyklus verbrachte Zeit, wie die Dauer zwischen „Serviceanfrage erstellt“ und „Anfrage kategorisiert und priorisiert“ oder die Übergabezeit von „Agent untersucht Problem“ zu „Lösung dem Kunden vorgeschlagen“. Diese Analyse deckt häufig auf:

  • Bottlenecks in der Ressourcenzuweisung: Identifizierung, wo Agenten überlastet sind oder wo bestimmte Anfragetypen konsistent Verzögerungen bei der Zuweisung oder Lösung aufweisen.
  • Nacharbeiten und erneute Eingaben: Entdeckung von Fällen, in denen Serviceanfragen wiederholt zwischen Abteilungen oder Agenten übertragen werden, oder wo mehrere
Kundenservice Serviceanfragen-Management Support-Desk Kundenbeziehungen SLA-Optimierung Lösungszeit Agenten-Effizienz Kundenzufriedenheit

Häufige Probleme & Herausforderungen

Identifizieren Sie, welche Herausforderungen Sie beeinträchtigen.

Kundenservice-Cases verweilen zu lange im System, was sich auf die Kundenzufriedenheit auswirkt und möglicherweise Service Level Agreements verletzt. Dies führt zu frustrierten Kunden, erhöhten Betriebskosten aufgrund längerer Agentenbindung und einem Rückstand an ungelösten Problemen. ProcessMind deckt Bottlenecks in Ihrem ServiceNow CSM Prozess auf und identifiziert genau, wo Serviceanfragen stecken bleiben, sei es während der Untersuchung, während auf Kundeninformationen gewartet wird oder bei internen Übergaben. Es liefert datengestützte Erkenntnisse zur Straffung von Workflows und zur Beschleunigung der Lösung.

Serviceanfragen werden häufig zwischen Agenten oder Abteilungen neu zugewiesen, was die Lösungszeit verlängert und Kunden frustriert, die oft Informationen wiederholen müssen. Diese Ineffizienz treibt die Betriebskosten in die Höhe, führt zu inkonsistentem Service und mindert das Kundenvertrauen.
ProcessMind visualisiert alle Neuzuweisungen und internen Eskalationen innerhalb von ServiceNow CSM und deckt die tatsächlichen Wege auf, die Fälle nehmen. Es identifiziert, wo und warum ineffiziente Übergaben stattfinden, und ermöglicht so optimierte Routing-Regeln, verbesserten Wissensaustausch und bessere Agentenschulungen.

Wichtige Service Level Agreements (SLAs) für Reaktionszeit und Problemlösung werden regelmäßig nicht eingehalten, was zu potenziellen Vertragsstrafen, Kundenunzufriedenheit und Rufschädigung führen kann. Ohne klare Einblicke ist es eine große Herausforderung, die wahren Ursachen dieser Verstöße zu identifizieren.
ProcessMind bietet Echtzeit-Transparenz über die SLA-Performance in Ihren ServiceNow CSM-Prozessen. Es zeigt spezifische Aktivitäten, Phasen oder Agenten auf, die häufig zu Verstößen führen. So können Sie Probleme proaktiv angehen und die Einhaltung Ihrer Serviceverpflichtungen sicherstellen.

Cases werden häufig intern ohne klare Begründung eskaliert, was zu erhöhter Ressourcenauslastung, höheren Kosten und verzögerter Lösung für Kunden führt. Dies deutet oft auf mangelnde anfängliche Agenten-Empowerment, unzureichendes Training oder unklare Prozessrichtlinien hin. ProcessMind bildet die gesamte Eskalations-Journey innerhalb von ServiceNow CSM ab und identifiziert Muster und Auslöser für unnötige interne Eskalationen. Es hilft, Wissensbasen zu optimieren, anfängliche Triage-Prozesse zu verfeinern und das Agententraining zu verbessern, um diese kostspieligen Vorkommnisse zu reduzieren.

Agenten führen oft redundante Aufgaben aus, fordern bereits bereitgestellte Informationen erneut an oder weichen im Prozess zurück, was zu verschwendeter Mühe und erhöhter Bearbeitungszeit pro Case führt. Dies wirkt sich direkt auf die operative Effizienz aus und führt zu einem schlechten Kundenerlebnis. ProcessMind deckt Abweichungen vom idealen Prozessfluss in ServiceNow CSM auf und zeigt genau, wo Nacharbeiten (Rework), Schleifenaktivitäten oder doppelte Aktionen auftreten. Es hilft bei der Standardisierung von Abläufen, der Verbesserung der anfänglichen Datenerfassung und der Erweiterung des Agententrainings, um diese Ineffizienzen zu eliminieren.

Agenten verfolgen unterschiedliche Pfade zur Lösung ähnlicher Serviceanfragen, was zu unvorhersehbaren Ergebnissen, Compliance-Risiken und der Unfähigkeit führt, effiziente Praktiken im gesamten Kundenservice-Team zu skalieren. Dies erschwert Performance-Benchmarking und kontinuierliche Verbesserungsbemühungen. ProcessMind entdeckt automatisch alle Prozessvarianten in ServiceNow CSM, von den häufigsten bis zu seltenen Abweichungen. Es hebt hervor, wo und warum Inkonsistenzen auftreten, ermöglicht besseres Training, gezielte Automatisierungsmöglichkeiten und die Einhaltung von Best Practices für eine konsistente Servicebereitstellung.

Serviceanfragen geraten häufig ins Stocken, während Agenten auf die erforderlichen Informationen von Kunden warten, was die Lösungszeiten erheblich verlängert und die Kundenzufriedenheit senkt. Das Management dieser 'Warten auf Kunden'-Zustände erweist sich oft als ineffizient.
ProcessMind identifiziert die Phasen und Aktivitäten, in denen Fälle häufig pausieren, und hebt insbesondere Verzögerungen hervor, die auf 'Informationen vom Kunden angefordert' in ServiceNow CSM zurückzuführen sind. Es hilft, Kommunikationsstrategien und proaktive Informationsbeschaffung zu optimieren, um diese frustrierenden Wartezeiten zu minimieren.

Serviceanfragen werden oft in der anfänglichen Erfassungsphase falsch kategorisiert oder priorisiert, was zu Fehlrouting, Verzögerungen bei kritischen Fällen und ineffizienter Ressourcenzuweisung führt. Dies beeinträchtigt die gesamte Servicequalität und Ressourcennutzung.
ProcessMind analysiert die anfänglichen Kategorisierungs- und Priorisierungsaktivitäten in ServiceNow CSM im Vergleich zu den tatsächlichen Lösungspfaden und -ergebnissen. Es deckt Muster von Fehlklassifikationen auf und ermöglicht so Verbesserungen bei Erfassungsformularen, automatisiertem Routing und Agentenschulungen für eine effektivere Ersttriage.

Viele Kundenkontakte erfordern mehrere Interaktionen oder Nachfassaktionen zur Lösung, was darauf hindeutet, dass Probleme beim ersten Kontakt nicht vollständig bearbeitet werden. Dies erhöht die Betriebskosten, frustriert Kunden und bindet Agentenressourcen.
ProcessMind verfolgt den gesamten Verlauf einer Serviceanfrage in ServiceNow CSM und deckt Fälle auf, die mehrere 'Kundenkontakt initiiert'- oder 'Informationen vom Kunden angefordert'-Aktivitäten vor der endgültigen Lösung beinhalten. Es hilft, die Grundursachen für eine mangelnde Erstkontaktlösung zu identifizieren.

Auch nachdem eine Serviceanfrage als 'Gelöst' markiert wurde, dauert es oft unnötig lange, bis der Case formell 'Geschlossen' wird, wodurch Ressourcen gebunden und Performance-Metriken verzerrt werden. Dies kann die Genauigkeit der Berichterstattung und die Ressourcenplanung erheblich beeinflussen. ProcessMind misst präzise die Zeit, die zwischen den Aktivitäten 'Serviceanfrage gelöst' und 'Serviceanfrage geschlossen' in ServiceNow CSM verstreicht. Es identifiziert die Gründe für diese Verzögerungen nach der Lösung und ermöglicht schnellere Bereinigungsprozesse und eine genauere Performance-Berichterstattung.

Bestimmte Kommunikationskanäle führen konsistent zu längeren Lösungszeiten, mehr Nacharbeiten (Rework) oder geringerer Kundenzufriedenheit, wobei ihr spezifischer Einfluss auf den Gesamtprozess nicht klar verstanden wird. Dies beeinflusst die Ressourcenplanung und die Effektivität der Kanalstrategie. ProcessMind korreliert 'Kommunikationskanal'-Attribute mit wichtigen Prozessergebnissen, wie Lösungszeit, Häufigkeit der Neu-Zuweisung und Kundenstimmung, innerhalb von ServiceNow CSM. Es hebt hervor, welche Kanäle am effizientesten sind und wo Verbesserungen für andere erforderlich sind, um die Servicebereitstellung zu optimieren.

Bestimmte Arten von Serviceanfragen oder Produktkategorien führen konsistent zu längeren Lösungszeiten, höheren Eskalationsraten oder geringerer Kundenzufriedenheit, was auf zugrundeliegende Lücken im Agentenwissen oder in der Effektivität des Trainings hinweist. Dies wirkt sich auf Servicequalität und Kosten aus. ProcessMind verknüpft spezifische 'Serviceanfragetypen' oder 'Produkt-/Servicekategorien' mit Prozessineffizienzen, Agenten-Performance und Eskalationsraten in ServiceNow CSM. Diese Daten zeigen Bereiche auf, in denen gezieltes Training, Wissensdatenbank-Verbesserungen und Kompetenzentwicklung für Ihr Support-Team am dringendsten benötigt werden.

Typische Ziele

Definieren Sie, wie Erfolg aussieht

Dieses Ziel zielt darauf ab, die Lösungszeit für Kundenserviceanfragen in ServiceNow CSM erheblich zu verkürzen. Kürzere Lösungszeiten führen direkt zu höherer Kundenzufriedenheit, verbesserter operativer Effizienz und einem stärkeren Markenruf. Unternehmen können eine geringere Kundenabwanderung und niedrigere Supportkosten erwarten.
ProcessMind kartiert die komplette End-to-End-Reise jeder Serviceanfrage und identifiziert spezifische Aktivitäten oder Phasen, die Verzögerungen verursachen. Durch die Analyse der Zykluszeiten für jeden Schritt, einschließlich Agentenuntersuchung und Kundenantworten, identifiziert ProcessMind Engpässe und empfiehlt Prozessänderungen zur Verkürzung der Lösungszeiten, potenziell um 15-25 %.

Häufige Übergaben zwischen Agenten oder Abteilungen für eine einzelne Serviceanfrage führen zu Frustration bei den Kunden und erhöhen die Betriebskosten. Das Erreichen dieses Ziels bedeutet ein optimiertes Kundenerlebnis, reduzierte redundante Informationsbeschaffung und erhöhte Agentenproduktivität innerhalb von ServiceNow CSM. ProcessMind visualisiert alle Agenten-Neu-Zuweisungen und Eskalationen innerhalb des Serviceanfrage-Lifecycles. Es identifiziert gemeinsame Handoff-Muster und deckt Ursachen wie unzureichendes anfängliches Agententraining oder unklare Routing-Regeln auf. Durch die Aufdeckung dieser Ineffizienzen hilft ProcessMind, die Zuweisungslogik zu optimieren und strebt eine Reduzierung der Handoffs um 10-20% an.

Die Einhaltung von Service Level Agreement (SLA)-Zielen ist entscheidend für das Kundenvertrauen und zur Vermeidung von Vertragsstrafen. Dieses Ziel stellt sicher, dass Kundenserviceanfragen in ServiceNow CSM innerhalb der vereinbarten Fristen gelöst werden, was die Kundenzufriedenheit steigert und die Servicequalität stärkt.
ProcessMind verfolgt präzise die Dauer jeder Aktivität im Vergleich zu definierten SLA-Zielen und hebt jede Nichteinhaltung hervor. Es deckt die spezifischen Schritte oder Abweichungen auf, die zu SLA-Verletzungen führen, wie Verzögerungen bei Genehmigungen oder Informationsanfragen. Diese Transparenz ermöglicht es Unternehmen, gezielte Maßnahmen zu ergreifen und die SLA-Einhaltung um bis zu 30 % zu steigern.

Übermäßige interne Eskalationen deuten auf Prozessstörungen hin, die oft aus einem Mangel an klaren Verfahren, Wissenslücken bei den Agenten oder ineffizientem Routing resultieren. Die Reduzierung dieser Eskalationen führt zu schnellerer Problemlösung, geringerem operativem Overhead und einem effizienteren Kundenservice-Betrieb in ServiceNow CSM. ProcessMind bietet eine klare Sicht auf alle Eskalationspfade und deren Auslöser innerhalb des Serviceanfrageprozesses. Es hilft, häufige Szenarien zu identifizieren, die zu Eskalationen führen, sei es spezifische Anfragetypen, Performance-Probleme der Agenten oder Bottlenecks in abhängigen Abteilungen. Die Erkenntnisse von ProcessMind ermöglichen es Unternehmen, Prozesse und Agentenschulungen zu verfeinern, wodurch Eskalationen erheblich reduziert werden.

Nacharbeit und redundante Aktivitäten verbrauchen wertvolle Zeit und Ressourcen, was sich direkt auf die Effizienz und Kosteneffektivität des Kundenservice in ServiceNow CSM auswirkt. Die Erreichung dieses Ziels bedeutet, dass Agenten sich auf produktive Arbeit konzentrieren können, was zu schnelleren Lösungen und höherer Arbeitszufriedenheit führt.
ProcessMind identifiziert und quantifiziert präzise Instanzen von wiederholten Aktivitäten oder Schleifen innerhalb von Serviceanfragenprozessen. Durch die Visualisierung tatsächlicher Prozessabläufe wird hervorgehoben, wo Informationen erneut eingegeben oder Aufgaben unnötig dupliziert werden, was oft zugrunde liegende Systemprobleme oder Prozessdesignfehler offenbart. ProcessMind hilft, Workflows zu straffen, um diese Ineffizienzen zu beseitigen und erhebliche Betriebskosten einzusparen.

Eine inkonsistente Ausführung von Kundenserviceprozessen kann zu unterschiedlicher Servicequalität, unvorhersehbaren Lösungszeiten und Compliance-Risiken innerhalb von ServiceNow CSM führen. Dieses Ziel ist darauf ausgerichtet, einen konsistenten, optimalen Weg für die Bearbeitung aller Serviceanfragen zu etablieren und durchzusetzen, um vorhersehbare Ergebnisse und eine hochwertige Servicebereitstellung zu gewährleisten. ProcessMind entdeckt automatisch die wahren Prozessvariationen, die in der realen Ausführung existieren, und vergleicht sie mit idealen oder vorgeschriebenen Pfaden. Es hebt Abweichungen, übersprungene Schritte oder unautorisierte Workarounds hervor. Durch die Bereitstellung dieser objektiven Ansicht ermöglicht ProcessMind Unternehmen zu identifizieren, wo die Standardisierung fehlschlägt, und Best Practices über alle Kundeninteraktionen hinweg durchzusetzen.

Verzögerungen im Kundenservice resultieren oft daraus, dass Agenten auf Informationen vom Kunden warten, was zu frustrierender Hin- und Her-Kommunikation führt. Die Beschleunigung dieses Informationsabrufprozesses in ServiceNow CSM wird die gesamten Lösungszeiten erheblich reduzieren und die Effizienz des gesamten Support-Workflows verbessern. ProcessMind visualisiert die spezifischen Punkte in der Customer Service Journey, an denen Informationen vom Kunden angefordert werden und wie lange Agenten auf Antworten warten. Es kann Muster aufzeigen, bei denen bestimmte Anfragetypen oder Agenten längere Wartezeiten erfahren, was hilft, Möglichkeiten für proaktive Informationsbeschaffung oder verbesserte Kommunikationsstrategien zu identifizieren. ProcessMind hilft, diese Wartezeiten zu verkürzen und den gesamten Prozess zu beschleunigen.

Eine präzise und konsistente Kategorisierung von Serviceanfragen ist grundlegend für effizientes Routing, Ressourcenzuweisung und Reporting in ServiceNow CSM. Dieses Ziel konzentriert sich darauf, die Präzision der Klassifizierung von Anfragen zu verbessern, um sicherzustellen, dass sie schnell den richtigen Agenten oder die richtige Abteilung erreichen und von Anfang an angemessen bearbeitet werden. ProcessMind analysiert die Reise von Serviceanfragen nach der Kategorisierung und deckt Fälle auf, in denen die anfängliche Kategorisierung zu häufigen Neu-Zuweisungen oder Eskalationen führt, was auf Ungenauigkeiten hindeutet. Es kann Muster zwischen anfänglichen Kategorien und nachfolgenden Nacharbeiten oder Verzögerungen identifizieren. Durch die Korrelation der Kategorisierung mit der nachgelagerten Effizienz hilft ProcessMind dabei, Kategorisierungsregeln und Agententraining zu verfeinern und die Genauigkeit des ersten Durchgangs zu verbessern.

Das Lösen eines Kundenproblems beim Erstkontakt ist ein entscheidender Faktor für die Kundenzufriedenheit und operative Kosteneinsparungen in ServiceNow CSM. Dieses Ziel zielt darauf ab, Agenten zu ermöglichen, Anfragen schnell und ohne weitere Interaktionen zu bearbeiten und abzuschließen, wodurch das Kundenerlebnis und die Agenteneffizienz erheblich verbessert werden.
ProcessMind identifiziert Serviceanfragen, die mehrere Interaktionen erfordern, im Vergleich zu jenen, die beim ersten Kontakt gelöst werden, und untersucht die damit verbundenen Prozesspfade. Es deckt Faktoren auf, die zu einer Nicht-Erstkontaktlösung beitragen, wie fehlendes Agentenwissen oder ineffizienter Informationszugang. Die Erkenntnisse von ProcessMind ermöglichen gezielte Verbesserungen von Agenten-Tools und Schulungen, wodurch die FCR-Raten um 5-10 % gesteigert werden.

Verzögerungen beim formalen Abschluss von Serviceanfragen, selbst nachdem sie funktional gelöst sind, können Performance-Metriken verzerren, Ressourcen binden und eine genaue Berichterstattung in ServiceNow CSM verhindern. Dieses Ziel konzentriert sich auf die Straffung der letzten Schritte des Prozesses, um einen zeitnahen und effizienten administrativen Abschluss zu gewährleisten. ProcessMind misst präzise die zwischen einer als 'gelöst' markierten Serviceanfrage und ihrem endgültigen 'Abschluss' verstrichene Zeit. Es zeigt Bottlenecks im Post-Resolution Workflow auf, wie ausstehende Umfragen oder administrative Aufgaben, die unnötige Verzögerungen verursachen. ProcessMind hilft, Möglichkeiten für Automatisierung oder Prozessanpassungen zu identifizieren, um diesen entscheidenden letzten Schritt zu beschleunigen und die Datenqualität und Effizienz zu verbessern.

Ineffiziente Kommunikation, ob intern oder extern, kann die Zeit, die zur Lösung von Kundenserviceanfragen in ServiceNow CSM benötigt wird, erheblich verlängern. Dieses Ziel konzentriert sich auf die Straffung von Kommunikationsflüssen, um unnötige Wartezeiten zu minimieren und einen zeitnahen Informationsaustausch zu gewährleisten, was zu schnellerer Servicebereitstellung führt. ProcessMind bildet alle Kommunikations-Touchpoints innerhalb des Serviceanfrage-Lifecycles ab, vom anfänglichen Kundenkontakt bis zu Agent-zu-Agent-Interaktionen. Es identifiziert spezifische Verzögerungen, die durch das Warten auf interne Antworten oder externes Kundenfeedback verursacht werden. Durch die Visualisierung von Kommunikationsmustern und deren Auswirkungen auf die Cycle Times hilft ProcessMind, Kanäle und Prozesse zu optimieren, um diese kommunikationsbedingten Verzögerungen erheblich zu reduzieren.

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

Besorgen Sie sich die vorgefertigte Excel-Vorlage, die speziell für den Kundenservice in ServiceNow CSM entwickelt wurde, um die korrekte Strukturierung Ihrer Daten sicherzustellen.

Datenvorlagen-Leitfaden anzeigen Vorlage herunterladen
Bedeutung

Die Verwendung der richtigen Vorlage optimiert die Datenvorbereitung und gewährleistet genaue und konsistente Eingaben für eine zuverlässige Prozessanalyse.

Erwartetes Ergebnis

Eine fertig auszufüllende Excel-Vorlage für Kundenservice-Daten aus ServiceNow CSM.

WAS SIE ERHALTEN

Echte Kundenservice-Pfade in ServiceNow aufdecken

ProcessMind visualisiert jeden Schritt Ihrer Kundenservice-Reise in ServiceNow CSM. Gewinnen Sie tiefe Einblicke in den Anfragefluss und identifizieren Sie präzise, wo Verzögerungen auftreten und die Servicequalität beeinträchtigt wird.
  • End-to-End-Kundenservice-Flow visualisieren
  • Serviceanfragen-Engpässe schnell identifizieren
  • Grundursachen für Verzögerungen und Eskalationen aufdecken
  • ServiceNow CSM für bessere Effizienz optimieren
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
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TYPISCHE ERGEBNISSE

Erhöhte Kundenservice-Effizienz realisieren

Diese Ergebnisse veranschaulichen die greifbaren Verbesserungen, die Unternehmen typischerweise durch die Optimierung ihrer Kundenserviceprozesse mittels Process Mining mit ServiceNow CSM-Daten erzielen, wobei der Fokus auf Serviceanfragen-Workflows liegt.

0 %
Schnellere Lösungszeiten

Reduzierung der durchschnittlichen Zykluszeit von Serviceanfragen

Optimieren Sie den End-to-End-Serviceanfragenprozess, identifizieren und beseitigen Sie Engpässe, um die Lösungszeit für Kundenprobleme erheblich zu verkürzen.
0 %
Höhere SLA-Einhaltung

Anstieg der Erfüllung kritischer Serviceziele

Stellen Sie sicher, dass mehr Serviceanfragen innerhalb ihrer definierten Service Level Agreement Ziele gelöst werden, was zu verbesserter Kundenzufriedenheit und Compliance führt.
0 %
Weniger Agenten-Übergaben (Handoffs)

Rückgang unnötiger Übergaben

Reduzieren Sie die Häufigkeit, mit der eine Serviceanfrage zwischen Agenten wechselt, um die Effizienz zu steigern und Kunden ein schnelleres, konsistenteres Erlebnis zu bieten.
0 %
Erhöhte FCR-Rate

Mehr Probleme beim ersten Kontakt gelöst

Identifizieren und beheben Sie die Ursachen, die eine Erstkontaktlösung verhindern, ermöglichen Sie Agenten, mehr Probleme während der ersten Interaktion zu lösen und den Kundenaufwand zu reduzieren.
0 %
Weniger interne Eskalationen

Reduzierung der Falltransfers an Spezialisten

Decken Sie auf, warum und wann interne Eskalationen auftreten, um gezielte Schulungen oder Prozessänderungen zu ermöglichen, Probleme auf niedrigeren Ebenen zu lösen und Betriebskosten zu senken.
0 days
Schnellerer Case-Abschluss

Beschleunigte administrative Zeit nach der Lösung

Verkürzen Sie die Zeit zwischen der Lösung und der offiziellen Schließung einer Serviceanfrage, um administrative Aufgaben zu optimieren und die Datengenauigkeit sowie Systemhygiene zu verbessern.

Die Ergebnisse hängen von Prozesskomplexität und Datenqualität ab. Die Angaben zeigen typische Verbesserungen aus realen Implementierungen.

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 jede Kundenserviceanfrage, jeden Fall oder jedes Ticket.

Bedeutung

Dies ist die essenzielle Fall-ID, die alle Prozessschritte verbindet und die Analyse des gesamten Lebenszyklus jeder Kundenservice-Interaktion ermöglicht.

Der genaue Zeitstempel, der angibt, wann eine spezifische Aktivität oder ein Ereignis stattfand.

Bedeutung

Dieser Zeitstempel ist entscheidend für die korrekte Reihenfolge von Ereignissen und die Berechnung aller Leistungsmetriken, wie Zykluszeiten und Engpässe.

Der einzelne Service-Agent, der aktuell mit der Bearbeitung der Serviceanfrage betraut ist.

Bedeutung

Verfolgt die Agentenverantwortlichkeit und ermöglicht die Analyse von Arbeitslast, Leistung und der Häufigkeit von Neuzuweisungen, was oft auf Prozessreibung hinweist.

Das Team oder die Abteilung, die für die Serviceanfrage verantwortlich ist.

Bedeutung

Identifiziert, welches Team für die Arbeit verantwortlich ist, was entscheidend für die Analyse der Team-Performance, Arbeitslasten und Prozessübergaben zwischen Abteilungen ist.

Die Prioritätsstufe der Serviceanfrage, die ihre Dringlichkeit beeinflusst.

Bedeutung

Dies ermöglicht die Segmentierung von Serviceanfragen nach Dringlichkeit, was essenziell ist, um zu überprüfen, ob kritische Probleme schneller bearbeitet werden als nicht-kritische.

Der aktuelle Status oder Zustand der Serviceanfrage in ihrem Lebenszyklus.

Bedeutung

Zeigt den Status einer Anfrage zu jeder Zeit an und hilft, die in unproduktiven Zuständen wie 'In Wartestellung' oder 'Informationen erwartend' verbrachte Zeit zu identifizieren.

Die primäre Klassifizierung der Serviceanfrage, z. B. 'Abrechnung' oder 'Technisches Problem'.

Bedeutung

Ermöglicht die Aufschlüsselung der Analyse nach Anfragetyp und zeigt auf, ob bestimmte Kategorien anfälliger für Verzögerungen, Eskalationen oder SLA-Verletzungen sind.

Ein boolesches Flag, das anzeigt, ob die Serviceanfrage ihr definiertes Service Level Agreement (SLA) Ziel überschritten hat.

Bedeutung

Bietet eine klare Ja- oder Nein-Antwort darauf, ob ein Fall seine Frist eingehalten hat, was für die Messung und Berichterstattung der SLA-Konformität grundlegend ist.

Aktivitäten

Prozessschritte zur Verfolgung und Optimierung

Diese Aktivität markiert den Beginn des Kundenserviceprozesses, wenn ein neuer Fall formal im System protokolliert wird. Dieses Ereignis wird explizit erfasst, wenn ein neuer Datensatz in die Tabelle sn_customerservice_case eingefügt wird.

Bedeutung

Als Startpunkt für jeden Case ist diese Aktivität unerlässlich für die Berechnung der End-to-End Cycle Time und die Analyse der Anfragenvolumen. Sie dient als Auslöser für alle nachgelagerten Prozesse und SLA Timer.

Diese Aktivität tritt auf, wenn eine Serviceanfrage einem bestimmten Agenten zur Untersuchung und Lösung zugewiesen wird. Sie wird durch Ableitung der Änderung im Feld 'assigned_to' des Falldatensatzes erfasst.

Bedeutung

Dies ist ein entscheidender Meilenstein für die Messung der anfänglichen Reaktionszeiten und der Arbeitslastverteilung der Agenten. Die Verfolgung von Neuzuweisungen dieses Feldes hebt Prozessineffizienzen und potenzielle Engpässe bei der Agentenverfügbarkeit hervor.

Stellt die formelle Eskalation einer Serviceanfrage an eine höhere Support- oder Managementebene zur Lösung dar. Dies kann aus einer Änderung der Zuweisungsgruppe zu einem Team der nächsthöheren Ebene oder dem Setzen eines Flags abgeleitet werden.

Bedeutung

Die Verfolgung von Eskalationen hilft, Prozessschwächen, Wissenslücken im First-Level-Support und komplexe Falltypen zu identifizieren. Dies ist ein Schlüsselindikator für Prozessreibung und Kundenunzufriedenheit.

Dies ist ein wichtiger Meilenstein, der anzeigt, dass der Service-Agent die Arbeit abgeschlossen hat und das Problem als gelöst gilt. Dies wird erfasst, wenn der Fallstatus auf 'Gelöst' geändert und der resolved_at Zeitstempel gefüllt wird.

Bedeutung

Diese Aktivität markiert das Ende des aktiven Lösungsprozesses und ist entscheidend für die Berechnung von Lösungszykluszeiten und der SLA-Einhaltung. Sie dient als primärer Endpunkt für viele Effizienz-KPIs.

Dies ist die letzte Aktivität, die den formalen Abschluss des Serviceanfragen-Datensatzes markiert, oft nach einer Bestätigungsfrist nach der Lösung. Sie wird erfasst, wenn der Fallstatus auf 'Geschlossen' wechselt und der closed_at Zeitstempel gesetzt wird.

Bedeutung

Als definitives Ende des Prozesses ist diese Aktivität wesentlich für die Berechnung des gesamten Case Lifecycles. Die Analyse der Zeit zwischen 'Gelöst' und 'Geschlossen' zeigt administrativen Overhead oder Verzögerungen auf.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Process Mining identifiziert Engpässe in der Serviceanfragenlösung, lokalisiert häufige Agenten-Übergaben und deckt die Grundursachen für SLA-Verletzungen auf. Es visualisiert den tatsächlichen Prozessfluss und enthüllt verborgene Ineffizienzen und Compliance-Lücken in Ihrem Kundenservice. Diese Klarheit ermöglicht Ihnen datengestützte Entscheidungen zur Verbesserung zu treffen.

Durch die Analyse von Event Logs identifiziert Process Mining spezifische Schritte oder Aktivitäten, die Verzögerungen verursachen, wie übermäßige interne Eskalationen oder das Warten auf Kundeninformationen. Es quantifiziert die Auswirkungen dieser Bottlenecks über verschiedene Serviceanfragetypen hinweg. Dies ermöglicht gezielte Anstrengungen zur Straffung von Workflows und zur Reduzierung der gesamten Lösungszeiten.

Sie benötigen primär Event Logs aus Ihrem ServiceNow CSM-Modul. Dazu gehören eine Fall-ID, ein Aktivitätsname und ein Zeitstempel für jedes Ereignis. Optional können Sie Attribute wie Agenten-ID, Fallkategorie oder Lösungsstatus für eine tiefere Analyse und angereicherte Einblicke hinzufügen.

Die initiale Datenextraktion und Modelleinrichtung kann je nach Datenverfügbarkeit und Komplexität in der Regel innerhalb weniger Wochen abgeschlossen werden. Erste umsetzbare Erkenntnisse lassen sich oft schon kurz nach dem Aufbau und der Validierung des initialen Modells gewinnen. Kontinuierliches Monitoring bietet anschließend fortlaufende Optimierungsmöglichkeiten.

Sie können erhebliche Reduzierungen der durchschnittlichen Lösungszeiten von Serviceanfragen, weniger Agenten-Übergaben und eine höhere Einhaltungsrate kritischer SLAs erwarten. Spezifische Verbesserungen umfassen oft die Verringerung interner Eskalationen, die Erhöhung der Erstkontaktlösungsraten und die Standardisierung der Serviceprozessausführung. Dies führt zu einer gesteigerten Kundenzufriedenheit und operativen Effizienz.

Ja, Process Mining kann Abweichungen von Ihren vordefinierten Prozesspfaden und Standardarbeitsanweisungen aufzeigen. Es hilft, Inkonsistenzen in der Serviceprozessausführung zu identifizieren und markiert Fälle, in denen kritische Schritte möglicherweise übersprungen oder in falscher Reihenfolge ausgeführt werden. Dies gewährleistet eine bessere Einhaltung interner Richtlinien und gesetzlicher Anforderungen.

Obwohl ein Verständnis Ihrer ServiceNow CSM-Datenstruktur für die Datenextraktion vorteilhaft ist, bieten viele Process Mining-Tools benutzerfreundliche Oberflächen. Geschäftsbenutzer können die visuellen Prozesskarten und Erkenntnisse interpretieren, sobald die anfängliche Datenverbindung und das Modell konfiguriert sind. Spezialisierte Process Mining-Berater können auch bei der Erstkonfiguration unterstützen.

Process Mining kann gängige Pfade aufzeigen, die Agenten für bestimmte Anfragetypen nutzen, und dabei sowohl Best Practices als auch Abweichungen hervorheben. Durch die Identifizierung, wo Agenten Schwierigkeiten haben, ineffiziente Wege wählen oder von Standardverfahren abweichen, können gezielte Schulungsprogramme und Verbesserungen Ihrer Wissensdatenbank abgeleitet werden. Dies trägt zur Standardisierung der Agentenleistung und zur Steigerung der Servicequalität bei.

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