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Verbessern Sie Ihren Kundenservice

Ihr 6-Schritte-Leitfaden zur Optimierung des Kundenservices in Zendesk.
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Herausforderungen (11) Ziele (11) 6-Schritte-Plan Einblicke Resultate Daten FAQs (4)

Kundenservice in Zendesk Support für höchste Effizienz optimieren

Kundenservice-Prozesse enthalten oft verborgene Ineffizienzen, die zu frustrierten Kunden und erhöhten Betriebskosten führen. Diese Plattform hilft Ihnen, Engpässe präzise zu identifizieren, deren Ursachen zu verstehen und Verbesserungsmöglichkeiten aufzudecken. Sie können dann praktische Änderungen umsetzen, um die Lösungszeiten zu verkürzen und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

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

Warum die Optimierung des Kundenservice in Zendesk Support entscheidend ist

Der Kundenservice ist das Rückgrat jedes erfolgreichen Unternehmens und beeinflusst direkt die Kundenbindung, den Ruf der Marke und letztendlich den Umsatz. In der heutigen Wettbewerbslandschaft reicht es nicht aus, Erwartungen einfach zu erfüllen; Kunden erwarten schnellen, effizienten und personalisierten Support. Für Unternehmen, die auf Zendesk Support setzen, besteht die Herausforderung darin, sicherzustellen, dass jedes Ticket, vom ersten Kontakt bis zur endgültigen Lösung, den effizientesten Weg nimmt. Ineffizienzen in Ihrem Kundenservice-Prozess, oft verborgen in der Komplexität des täglichen Betriebs, können zu längeren Lösungszeiten, erhöhten Betriebskosten, Überlastung der Agenten und, am wichtigsten, unzufriedenen Kunden führen, die möglicherweise nach Alternativen suchen.

Ohne klare Transparenz über den End-to-End-Verlauf einer Serviceanfrage wird die Identifizierung der Ursachen für Verzögerungen und Abweichungen zu einem Ratespiel. Sind bestimmte Agenten überfordert? Bleiben bestimmte Anfragetypen ständig stecken? Leidet Ihre SLA-Compliance unter unnötigen Nacharbeiten oder übermäßigen Übergaben? Das Verständnis der Antworten auf diese Fragen ist entscheidend für strategische Entscheidungen und kontinuierliche Verbesserungen. Die Optimierung Ihres Kundenservice-Prozesses geht nicht nur darum, Kosten zu senken, sondern eine leistungsstarke, kundenorientierte Arbeitsweise aufzubauen, die langfristige Beziehungen fördert und das Unternehmenswachstum vorantreibt.

Wie Process Mining die Effizienz des Kundenservice erschließt

Process Mining bietet einen revolutionären Ansatz zum Verständnis und zur Verbesserung Ihrer Kundenservice-Operationen innerhalb von Zendesk Support. Durch die Extraktion von Event Logs aus Ihren Zendesk-Daten rekonstruieren Process-Mining-Tools den tatsächlichen, aktuellen Prozessablauf und enthüllen jeden Schritt, den eine Serviceanfrage nimmt. Hierbei geht es nicht darum, was Sie denken, dass passiert, sondern darum, was tatsächlich passiert, und bietet eine objektive, datengesteuerte Sicht auf Ihre Abläufe.

Durch diese leistungsstarke Analyse können Sie die gesamte Zykluszeit des Kundenservice visualisieren, häufige Abweichungen von Ihren Standardarbeitsabläufen identifizieren und exakte Bottlenecks aufdecken, die die Effizienz behindern. Sie können beispielsweise beobachten, wo Tickets wiederholt neu zugewiesen werden, was auf Schulungsbedarf oder Probleme im Workflow-Design hinweist. Sie können spezifische Kategorien von Serviceanfragen identifizieren, die ihre Ziel-Lösungszeiten konsequent überschreiten, was eine gezielte Prozessoptimierung ermöglicht. Process Mining hilft Ihnen, über Annahmen hinauszugehen und konkrete Beweise zur Unterstützung Ihrer Optimierungsbemühungen zu liefern, um sicherzustellen, dass Änderungen wirkungsvoll und datengesteuert sind. Diese präzise Identifizierung von Ineffizienzen ermöglicht es Ihnen, fundierte Entscheidungen zu treffen, die die Zykluszeit des Kundenservice direkt reduzieren und die Gesamtleistung verbessern.

Wichtige Verbesserungsbereiche, identifiziert durch Process Mining

Die Anwendung von Process Mining auf Ihre Zendesk Support-Daten deckt typischerweise mehrere kritische Verbesserungsbereiche auf:

  • Bottleneck-Identifikation und -Behebung: Lokalisieren Sie spezifische Warteschlangen, Agentengruppen oder sogar einzelne Aktivitäten, in denen sich Serviceanfragen ansammeln und Verzögerungen verursachen. Dies ermöglicht eine gezielte Ressourcenallokation oder Prozessneugestaltung.
  • Optimierung von Nacharbeit und Übergaben: Visualisieren Sie Fälle von Nacharbeit, bei denen Tickets wiedereröffnet oder wiederholt zwischen Teams weitergegeben werden. Die Reduzierung unnötiger Übergaben strafft den Prozess, reduziert den vergeudeten Aufwand und verkürzt die durchschnittliche Bearbeitungszeit.
  • SLA-Compliance und Abweichungsanalyse: Überwachen Sie, wie gut Ihr Kundenservice-Prozess die Service Level Agreements einhält. Identifizieren Sie häufige Gründe für SLA-Verletzungen, sei es durch spezifische Prozessschritte, Agentenverfügbarkeit oder interne Abhängigkeiten.
  • Ursachenanalyse für Verzögerungen: Tauchen Sie tief in die Faktoren ein, die zu langen Zykluszeiten beitragen, wie Anfragen nach zusätzlichen Informationen von Kunden, interne Eskalationen oder externe Abhängigkeiten, um diese systematisch anzugehen.
  • Agentenleistung und Schulungsbedarf: Unter Wahrung der Privatsphäre können aggregierte Daten Variationen in der Agenteneffizienz oder der Einhaltung von Best Practices aufzeigen, was gezielte Schulungsprogramme oder die Auslastungsplanung beeinflusst.

Erwartete Ergebnisse der Zendesk Kundenservice-Optimierung

Die strategische Anwendung von Process Mining für Ihren Zendesk Support Kundenservice-Prozess führt zu erheblichen, messbaren Vorteilen:

  • Reduzierte Zykluszeit im Kundenservice: Straffen Sie Prozesse durch die Eliminierung unnötiger Schritte und Bottlenecks, was zu einer schnelleren Lösung von Kundenproblemen führt.
  • Erhöhte Kundenzufriedenheit: Schnellerer, effizienterer Service führt direkt zu zufriedeneren Kunden und verbesserten Kundenbindungsraten.
  • Niedrigere Betriebskosten: Optimieren Sie die Ressourcenzuweisung, reduzieren Sie Nacharbeiten und minimieren Sie manuelle Aufwände, was zu erheblichen Kosteneinsparungen führt.
  • Verbesserte SLA-Compliance: Erfüllen und übertreffen Sie konsequent Ihre Service Level Agreements, stärken Sie das Kundenvertrauen und vermeiden Sie Strafen.
  • Größere Prozesstransparenz: Erhalten Sie ein umfassendes, objektives Verständnis Ihrer Kundenservice-Operationen, was eine kontinuierliche Verbesserung und proaktive Problemlösung ermöglicht.

Durch den Einsatz von Process Mining verwandeln Sie Ihren Kundenservice in Zendesk Support von einem reaktiven Kostenfaktor in eine proaktive, effiziente und kundenorientierte Arbeitsweise, die bereit ist, zukünftige Anforderungen zu erfüllen.

Beginnen Sie Ihre Optimierungsreise

Bereit, Ihre Kundenservice-Operationen zu transformieren und höchste Effizienz in Zendesk Support zu erreichen? Nutzen Sie die Kraft der Prozessoptimierung, um Ihre bestehenden Workflows sorgfältig zu analysieren. Entdecken Sie genau, wo Ihre Prozess-Bottlenecks liegen, und lernen Sie, wie Sie die Zykluszeit des Kundenservice effektiv reduzieren können. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, gezielte Verbesserungen umzusetzen und sicherzustellen, dass Ihr Team außergewöhnlichen Service mit unvergleichlicher Effizienz liefert. Beginnen Sie noch heute Ihre Reise zu einer optimierteren, kundenorientierten Zendesk Support-Erfahrung.

Kundenservice Support-Operationen Agenten-Effizienz Service Level Agreements Kundenzufriedenheit Ticket-Lösung Helpdesk-Management CX-Verbesserung

Häufige Probleme & Herausforderungen

Identifizieren Sie, welche Herausforderungen Sie beeinträchtigen.

Verzögerungen bei der Lösung von Kundenserviceanfragen führen zu Kundenunzufriedenheit und potenzieller Abwanderung. Lange Wartezeiten schaffen negative Erfahrungen und erhöhen die Belastung der Agenten durch Nachfragen.
ProcessMind analysiert den gesamten Lebenszyklus jeder Serviceanfrage in Zendesk Support und beleuchtet, wo und warum Lösungszeiten über die Ziele hinausgehen. Es zeigt Engpässe in spezifischen Aktivitätssequenzen oder Agentenzuweisungen auf und identifiziert genaue Bereiche für Effizienzsteigerungen.

Wenn Kundenprobleme häufig intern eskaliert werden, deutet dies auf eine geringe Erstkontaktlösung hin und verbraucht mehr Ressourcen. Jede Eskalation erhöht die Betriebskosten und verlängert die Lösungszeiten, was sich negativ auf die Kundenerfahrung auswirkt.
ProcessMind kartiert die von Serviceanfragen genommenen Pfade und zeigt klar, wie oft und in welcher Phase interne Eskalationen ausgelöst werden. Es identifiziert Ursachen, wie mangelnde Agentenschulung oder fehlende Wissensdatenbankartikel, und ermöglicht gezielte Verbesserungen in Ihrem Zendesk Support Workflow.

Das konsequente Verfehlen von Service Level Agreement (SLA)-Zielen führt zu Strafen, Kundenunzufriedenheit und Reputationsschäden. Verletzungen weisen auf systemische Probleme in der Prozesseffizienz oder Ressourcenallokation hin, die dringende Aufmerksamkeit erfordern.
ProcessMind überwacht jede Serviceanfrage anhand definierter SLA-Richtlinien in Zendesk Support und identifiziert spezifische Phasen oder Anfragetypen, die häufig Ziele verfehlen. Es liefert umsetzbare Erkenntnisse über die Engpässe, die Verzögerungen verursachen, und ermöglicht proaktive Anpassungen Ihrer Servicebereitstellung.

Das Wiedereröffnen von Serviceanfragen nach der ersten Lösung deutet auf unvollständige oder ineffektive Lösungen hin, was Kunden frustriert und Agentenanstrengungen verschwendet. Diese Nacharbeit erhöht die durchschnittlichen Kosten pro Lösung erheblich und verzögert den gesamten Durchlauf.
ProcessMind deckt Muster auf, bei denen Aktivitäten des Typs 'Serviceanfrage gelöst' oft von neuen Kundenkontakten oder Folgeaktivitäten gefolgt werden. Es hilft, spezifische Serviceanfragetypen oder Agenten zu identifizieren, die zu hohen Wiedereröffnungsraten in Zendesk Support beitragen, und ermöglicht so gezielte Schulungen oder Prozessrevisionen.

Kunden wechseln oft die Kommunikationskanäle während einer einzigen Serviceanfrage, was zu fragmentierten Informationen und wiederholten Erklärungen führt. Dies verschlechtert die Kundenerfahrung erheblich und verlängert die Lösungszeiten, da Agenten Schwierigkeiten haben, die vollständige Historie zusammenzusetzen.
ProcessMind analysiert das Attribut 'Kommunikationskanal' für jede Serviceanfrage und visualisiert, wo und warum Kunden zwischen Kanälen wie E-Mail, Chat oder Telefon wechseln. Es hebt Muster in Ihrem Zendesk Support-Prozess hervor, die Interaktionen optimieren oder die Kanalintegration verbessern könnten.

Ein Ungleichgewicht in der Arbeitslast der Agenten kann bei einigen zu Überlastung und bei anderen zu Unterauslastung führen, was sich auf die allgemeine Teamstimmung und Effizienz auswirkt. Dies führt oft zu inkonsistentem Service und Verzögerungen für Kunden, die überlasteten Agenten zugewiesen sind.
ProcessMind bietet klare Transparenz über die Agentenaktivitäten und Serviceanfragen-Zuweisungen in Zendesk Support. Es identifiziert Agenten oder Teams mit überproportional hohen oder niedrigen Arbeitslasten, wodurch Manager die Ressourcenverteilung optimieren und eine faire, effiziente Bearbeitung von Serviceanfragen sicherstellen können.

Abweichungen von den Standard-Kundenserviceprozeduren können zu inkonsistenter Servicequalität, Nichteinhaltung von Vorschriften und erhöhten Fehlerraten führen. Diese Ad-hoc-Praktiken untergraben Schulungsbemühungen und erschweren die effektive Skalierung des Betriebs.
ProcessMind entdeckt automatisch die tatsächlichen Pfade, die Serviceanfragen in Zendesk Support nehmen, und vergleicht sie mit idealen Prozessmodellen. Es hebt jede Instanz von Abweichungen hervor und zeigt genau, wo und warum Agenten oder Systeme dem vorgeschriebenen Workflow nicht folgen, was gezielte Korrekturmaßnahmen ermöglicht.

Falsche Kategorisierung oder Priorisierung von Serviceanfragen führt zu Fehlleitungen an die falsche Abteilung oder den falschen Agenten, wodurch die Lösung dringender Probleme verzögert wird. Diese Ineffizienz kann zu Kundenfrustration und verpassten Gelegenheiten führen, kritische Probleme umgehend zu beheben.
ProcessMind analysiert die anfänglichen Aktivitäten 'Anfrage kategorisiert und priorisiert' und deren nachgelagerte Auswirkungen in Zendesk Support. Es identifiziert Muster, bei denen bestimmte Kategorien oder Prioritäten konsequent zu längeren Lösungszeiten oder höheren Eskalationen führen, was auf Bereiche für verbesserte Eingangsprozesse hindeutet.

Verzögerungen beim Versenden einer ersten Bestätigung an Kunden nach der Erstellung einer Serviceanfrage können sofort einen negativen Eindruck hinterlassen. Diese Wartezeit gibt Kunden das Gefühl, ungehört zu sein, erhöht die Angst und kann möglicherweise zu doppelten Kontakten führen.
ProcessMind misst präzise die verstrichene Zeit zwischen 'Serviceanfrage erstellt' und 'Erste Kundenbestätigung gesendet' in Zendesk Support. Es identifiziert Engpässe in dieser kritischen Anfangsphase und hebt Prozess- oder Systemprobleme hervor, die eine zeitnahe Kommunikation verzögern und den ersten Eindruck beeinträchtigen.

Wenn Agenten wiederholt Kunden nach bereits bereitgestellten oder leicht zugänglichen Informationen fragen, deutet dies auf Ineffizienz und einen fragmentierten Informationsfluss hin. Dieser Prozess fügt unnötige Schritte hinzu, verlängert die Lösungszeiten und frustriert Kunden erheblich.
ProcessMind bildet das Auftreten von Aktivitäten 'Informationen vom Kunden angefordert' innerhalb von Serviceanfragen-Workflows ab. Es deckt Szenarien auf, in denen diese Aktivität mehrfach oder unnötig auftritt, was auf Lücken im Informationszugang der Agenten oder bei der initialen Datenerfassung in Zendesk Support hinweist.

Wenn Agenten übermäßig viel Zeit mit der Untersuchung von Problemen verbringen oder Schwierigkeiten haben, relevante Informationen zu finden, verlängert dies die Lösungszeiten erheblich. Diese Ineffizienz beeinträchtigt die Produktivität der Agenten und verzögert den wesentlichen Kundensupport, wodurch die Betriebskosten steigen.
ProcessMind analysiert die Dauer und die vorangehenden Aktivitäten vor 'Lösung dem Kunden vorgeschlagen' oder 'Serviceanfrage gelöst'. Es hebt Fälle hervor, in denen die 'Agenten-Untersuchung' ungewöhnlich lange dauert, was auf die Notwendigkeit einer besseren Wissensdatenbank-Integration oder Agentenschulung innerhalb von Zendesk Support hinweist.

Typische Ziele

Definieren Sie, wie Erfolg aussieht

Dieses Ziel ist es, die Zeit, die zur Lösung von Kundenserviceanfragen vom Erstkontakt bis zum endgültigen Abschluss benötigt wird, erheblich zu verkürzen. Dies steigert direkt die Kundenzufriedenheit, reduziert die Betriebskosten, die mit langwierigen Fällen verbunden sind, und setzt Agentenkapazitäten frei, wodurch die Effizienz Ihrer Zendesk Support-Operationen verbessert wird.
ProcessMind analysiert Ihre Zendesk Support-Daten, um Engpässe und Verzögerungen im Lösungsfluss genau zu lokalisieren. Es identifiziert spezifische Aktivitäten oder Sequenzen, die die Lösung verlängern, und bietet Einblicke zur Prozessoptimierung, Automatisierung wiederkehrender Aufgaben und effektiven Umverteilung von Ressourcen. Sie können eine Reduzierung der durchschnittlichen Lösungszeit um 15-25% anstreben.

Die Einhaltung von Service Level Agreements ist entscheidend, um zuverlässigen Kundenservice zu bieten und Strafen zu vermeiden. Dieses Ziel konzentriert sich darauf, den Prozentsatz der Serviceanfragen zu erhöhen, die innerhalb ihrer definierten SLA-Ziele gelöst werden, um eine konsistente Servicequalität und Zuverlässigkeit in Ihrer Zendesk Support-Umgebung zu gewährleisten.
ProcessMind identifiziert proaktiv Fälle, die Gefahr laufen, SLAs zu verletzen, indem es kritische Pfade überwacht und Verzögerungen markiert. Es ermittelt die Grundursachen für SLA-Ausfälle, sei es aufgrund von Agentenübergaben, Untersuchungsverzögerungen oder Kommunikationslücken, und ermöglicht gezielte Interventionen, um die Compliance um 10-20% zu erhöhen.

Hohe interne Eskalationsraten weisen oft auf zugrunde liegende Probleme hin, wie mangelndes Agentenwissen, unzureichende anfängliche Kategorisierung oder komplexe Prozessübergaben. Dieses Ziel zielt darauf ab, die Häufigkeit zu reduzieren, mit der Kundenserviceanfragen an höhere Ebenen oder andere Abteilungen in Zendesk Support eskaliert werden müssen, wodurch Kosten gesenkt und die Lösungszeit beschleunigt werden.
ProcessMind kartiert Eskalationspfade und identifiziert gemeinsame Auslöser, die auf Wissenslücken oder Prozessunschärfen hinweisen. Durch die Analyse der Umstände, die zu Eskalationen führen, hilft es, Schulungen zu optimieren, den Inhalt der Wissensdatenbank zu verbessern und die initiale Triage zu verfeinern, wodurch die Eskalationsraten potenziell um 10-15% reduziert werden können.

Eine hohe Rate wiedereröffneter Serviceanfragen deutet darauf hin, dass anfängliche Lösungen Kundenprobleme nicht vollständig beheben, was zu Unzufriedenheit und erhöhtem Arbeitsaufwand führt. Dieses Ziel konzentriert sich darauf, sicherzustellen, dass Kundenprobleme im Zendesk Support-System beim ersten Mal vollständig und effektiv gelöst werden.
ProcessMind analysiert den gesamten Lebenszyklus wiedereröffneter Anfragen und identifiziert gemeinsame Muster, Agenten oder Anfragetypen, die mit Wiedereröffnungen verbunden sind. Es hilft aufzudecken, wo Lösungen unzureichend sind oder wo zugrunde liegende Probleme nicht vollständig angegangen werden, und ermöglicht so Verbesserungen, die die Wiedereröffnungsraten um 5-10% senken können.

Die inkonsistente Nutzung von Kommunikationskanälen kann zu fragmentierten Kundenerfahrungen und ineffizienten Agenten-Workflows führen. Dieses Ziel zielt darauf ab, Standardkanäle für Kundeninteraktionen zu etablieren und durchzusetzen, um Klarheit, Konsistenz und einen optimierteren Serviceprozess in Zendesk Support zu gewährleisten.
ProcessMind visualisiert den Fluss der verwendeten Kommunikationskanäle über den gesamten Lebenszyklus einer Serviceanfrage. Es hebt Abweichungen von bevorzugten Kanälen hervor und identifiziert Szenarien, in denen mehrere, potenziell verwirrende Kanäle verwendet werden, um Bemühungen zur Rationalisierung und Standardisierung der Kommunikation für eine bessere CX zu leiten.

Eine ungleichmäßige Verteilung der Arbeitslasten kann zu Burnout bei den Agenten, Serviceverzögerungen und inkonsistenter Qualität führen. Dieses Ziel konzentriert sich darauf, sicherzustellen, dass Kundenservice-Agenten im Zendesk Support eine ausgewogene Arbeitslast haben, wodurch die Effizienz maximiert und eine faire Ressourcenzuweisung im gesamten Team gefördert wird.
ProcessMind bietet Einblicke in die individuellen Agentenaktivitäten und Fallzuweisungen, deckt Ungleichgewichte und Engpässe auf. Es hilft, Möglichkeiten für den Lastenausgleich, Querschulungen oder die Anpassung von Zuweisungsregeln zu identifizieren, um eine gerechtere und effizientere Arbeitslastverteilung zu gewährleisten und die Agentenproduktivität um 10% zu verbessern.

Eine langsame Bestätigung neuer Kundenserviceanfragen kann einen negativen ersten Eindruck hinterlassen und die Kundenangst erhöhen. Dieses Ziel besteht darin, die Zeit, die Kunden benötigen, um eine erste Bestätigung nach der Kontaktaufnahme im Zendesk Support zu erhalten, signifikant zu reduzieren.
ProcessMind verfolgt akribisch die Zeit vom 'Kundenkontakt initiiert' bis zur 'Ersten Kundenbestätigung gesendet'. Es identifiziert Verzögerungen und Prozesslücken in diesem kritischen ersten Schritt und ermöglicht es Unternehmen, schnellere automatisierte Antworten zu implementieren oder die anfängliche Triage zu optimieren, um eine Verbesserung der Bestätigungszeit um 20-30% zu erzielen.

Eine mangelhafte Kategorisierung von Serviceanfragen führt oft zu Fehlleitungen, Verzögerungen und ineffizienter Bearbeitung. Dieses Ziel zielt darauf ab, die Präzision zu verbessern, mit der eingehende Anfragen in Zendesk Support kategorisiert und priorisiert werden, um sicherzustellen, dass sie schnell den richtigen Agenten oder die richtige Abteilung erreichen.
ProcessMind analysiert den Zusammenhang zwischen der initialen Kategorisierung und den nachfolgenden Prozesspfaden, einschließlich Eskalationen oder Umzuweisungen. Es hebt Muster von Fehlkategorisierungen hervor und hilft so, Kategorisierungsregeln zu verfeinern, die Agentenschulung zu verbessern oder die erste Triage zu automatisieren, um eine Genauigkeitssteigerung von 15-20% zu erzielen.

Kunden empfinden es als frustrierend, wenn sie während einer Serviceanfrage wiederholt nach denselben Informationen gefragt werden. Dieses Ziel konzentriert sich auf die Optimierung des Informationsbeschaffungsprozesses in Zendesk Support, um sicherzustellen, dass alle notwendigen Details effizient, idealerweise bereits bei der ersten Interaktion, gesammelt werden.
ProcessMind kartiert die Punkte im Serviceprozess, an denen Informationen vom Kunden angefordert werden. Es identifiziert Muster redundanter Anfragen oder Aktivitäten, bei denen Agenten wiederholt nach bereits bereitgestellten Daten fragen, und ermöglicht so Prozessanpassungen, um diese Fälle um 10-20% zu reduzieren.

Abweichungen von den Standardarbeitsabläufen können zu inkonsistenter Servicequalität, Compliance-Risiken und betrieblichen Ineffizienzen führen. Dieses Ziel zielt darauf ab, sicherzustellen, dass alle Kundenservice-Agenten und -Prozesse innerhalb von Zendesk Support strikt definierten Richtlinien und Workflows folgen.
ProcessMind entdeckt und visualisiert automatisch alle tatsächlichen Prozesspfade und vergleicht sie mit dem idealen Referenzmodell. Es hebt unautorisierte Abkürzungen, fehlende Schritte oder nicht-konforme Aktionen hervor und liefert klare Beweise, um Prozessdisziplin durchzusetzen und die Konsistenz um 20% zu verbessern.

Ineffiziente Untersuchungsschritte können die Lösungszeiten erheblich verlängern und die Kosten im Kundenservice erhöhen. Dieses Ziel konzentriert sich auf die Optimierung der Aktivitäten zur Diagnose und Lösung von Kundenproblemen, um sie in Zendesk Support schneller und effektiver zu gestalten.
ProcessMind identifiziert häufige Schleifen, Nacharbeiten und unnötige Schritte innerhalb der Phase 'Agent untersucht Problem'. Es hebt hervor, wo Agenten übermäßig viel Zeit verbringen oder Aktionen wiederholen, und liefert Einblicke zur Optimierung von Diagnosetools, Wissensdatenbankzugriff oder interner Zusammenarbeit, wodurch die Untersuchungszeit um 10-15% verkürzt wird.

Der 6-Schritte-Verbesserungspfad für den Kundenservice

1

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2

Ihre Zendesk-Daten exportieren
3

Laden Sie Ihren Datensatz hoch
4

Analysieren Sie Ihren Service-Flow
5

Zentrale Verbesserungen umsetzen
6

Leistungssteigerungen überwachen
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Was ist zu tun

Greifen Sie auf die vorkonfigurierte Excel-Datenvorlage zu und laden Sie sie herunter, die speziell für die Analyse von Kundenserviceprozessen in Zendesk Support entwickelt wurde.

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Bedeutung

Eine standardisierte Datenstruktur stellt sicher, dass alle kritischen Informationen aus Ihren Zendesk Support-Tickets korrekt erfasst werden, um eine präzise Prozessanalyse zu ermöglichen.

Erwartetes Ergebnis

Eine sofort einsatzbereite Excel-Vorlage, maßgeschneidert für Kundenservicedaten aus Zendesk Support.

WAS SIE ERHALTEN

Verborgene Pfade in Ihrem Kundenserviceprozess entdecken

ProcessMind wandelt Ihre Rohdaten aus Zendesk Support in anschauliche, interaktive Visualisierungen um. Entdecken Sie jeden Schritt Ihrer Kundenservice-Reise und decken Sie Ineffizienzen sowie Verbesserungspotenziale auf.
  • Visualisieren Sie Ihren End-to-End-Serviceprozess
  • Verborgene Engpässe in Zendesk aufdecken
  • Agentenübergaben und Aufgaben optimieren
  • Durchschnittliche Lösungszeit für Kunden reduzieren
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
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Design your optimized process
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TYPISCHE ERGEBNISSE

Praktische Verbesserungen im Kundenservice

Diese Ergebnisse veranschaulichen die greifbaren Vorteile, die Organisationen durch die Anwendung von Process Mining auf ihre Zendesk Support Daten erzielen. Durch die Analyse von Serviceanfragen-Lebenszyklen können Unternehmen Ineffizienzen und Engpässe identifizieren, was zu erheblichen operativen Verbesserungen führt.

0 %
Schnellere Lösungszeiten

Reduzierung der durchschnittlichen Serviceanfragen-Lösungszeit

Process Mining identifiziert Engpässe und Ineffizienzen und hilft so, Workflows zu optimieren, um die Bearbeitungszeit für Kundenanliegen erheblich zu verkürzen.
- 0 %
Verbesserte SLA-Compliance

Verbesserung der Einhaltung von Service Level Agreements

Indem nicht-konforme Prozesspfade und deren Ursachen identifiziert werden, können Organisationen proaktiv Probleme angehen, um sicherzustellen, dass mehr Anfragen ihre SLA-Ziele erfüllen.
0 %
Niedrigere Eskalationsraten

Abnahme der Anfragen, die eine interne Eskalation erfordern

Das Verständnis der Auslöser für interne Eskalationen ermöglicht bessere Agentenschulungen und Prozessanpassungen, wodurch der Bedarf an höherstufiger Beteiligung reduziert wird.
0 %
Weniger wiedereröffnete Fälle

Abnahme der Wiedereröffnungen von Kundenserviceanfragen

Die Analyse, warum Fälle wiedereröffnet werden, hilft, die Qualität und Vollständigkeit der Erstlösung zu verbessern, wiederholte Kundenkontakte zu reduzieren und die Zufriedenheit zu steigern.
0 %
Schnellere Bestätigung

Reduzierung der durchschnittlichen Zeit bis zur ersten Kundenbestätigung

Das Erkennen von Verzögerungen beim Erstkontakt hilft, den ersten Berührungspunkt zu optimieren, bessere Kundenerwartungen zu setzen und die frühe Zufriedenheit zu verbessern.

Die konkret erzielten Ergebnisse können je nach Prozesskomplexität, Datenqualität und Implementierungsumfang variieren. Diese Beispiele spiegeln gängige Verbesserungen wider, die von Organisationen beobachtet wurden, die Process Mining für ihre Kundenservice-Prozesse nutzen.

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 Kundenservice-Anfrage, auch bekannt als Ticket oder Case.

Bedeutung

Dies ist die essentielle Case ID, die alle Prozessschritte verbindet und die Rekonstruktion und Analyse jeder einzelnen Kundenservice-Journey ermöglicht.

Der Timestamp, der anzeigt, wann eine Aktivität oder ein Event begann.

Bedeutung

Dieser Timestamp ist unerlässlich für die Reihenfolge der Events, die Berechnung von Dauern und die Analyse der Zeitachse des Serviceanfragenprozesses.

Der Name oder die ID des Kundenservice-Agenten, der für die Bearbeitung der Serviceanfrage zuständig ist.

Bedeutung

Verfolgt, welcher Agent eine Aktion ausgeführt hat, und ermöglicht die Analyse der individuellen Leistung, Arbeitslastverteilung und Ressourcenzuweisung.

Die Klassifizierung der Serviceanfrage, wie 'Frage', 'Vorfall', 'Problem' oder 'Aufgabe'.

Bedeutung

Kategorisiert Anfragen, um Leistungsvergleiche und Analysen über verschiedene Problemtypen hinweg zu ermöglichen, was für gezielte Prozessverbesserungen entscheidend ist.

Die der Serviceanfrage zugewiesene Prioritätsstufe, wie 'Niedrig', 'Normal', 'Hoch' oder 'Dringend'.

Bedeutung

Gibt die Dringlichkeit einer Anfrage an, was entscheidend ist für die Analyse der SLA-Compliance und die Sicherstellung, dass kritische Probleme umgehend behoben werden.

Der Kanal, über den die Serviceanfrage eingereicht oder die Kommunikation erfolgte.

Bedeutung

Zeigt, wie Kunden und Agenten interagieren, und ermöglicht die Analyse der Kanaleffizienz sowie deren Auswirkungen auf den Prozess und die Kundenerfahrung.

Die Zieldauer, innerhalb derer eine Serviceanfrage gemäß ihrer SLA-Richtlinie gelöst werden soll.

Bedeutung

Definiert das Serviceversprechen an den Kunden und dient als Benchmark für die Messung der Pünktlichkeit und SLA-Compliance.

Eine boolesche Markierung, die angibt, ob die Lösungszeit der Serviceanfrage das SLA-Ziel überschritten hat.

Bedeutung

Bietet ein klares, binäres Ergebnis für die SLA-Performance jedes Falls und vereinfacht so die Compliance-Überwachung und Berichterstattung.

Die gesamte verstrichene Zeit von der Erstellung einer Serviceanfrage bis zu ihrer endgültigen Lösung.

Bedeutung

Misst die End-to-End-Falldauer, eine kritische KPI zur Bewertung der gesamten Prozesseffizienz und Kundenerfahrung.

Aktivitäten

Prozessschritte zur Verfolgung und Optimierung

Diese Aktivität markiert den Beginn des Kundenserviceprozesses, wenn ein neues Ticket in Zendesk über einen beliebigen Kanal wie E-Mail, Webformular oder Chat generiert wird. Dieses Event wird vom System bei der Erstellung explizit mit einer eindeutigen Ticket-ID und einem Timestamp protokolliert.

Bedeutung

Als primäres Start-Ereignis ist es essenziell für die Berechnung der gesamten Falldauer und die Analyse des Volumens eingehender Anfragen über die Zeit. Es dient als Grundlage für die Messung wichtiger Leistungskennzahlen wie der Zeit bis zur ersten Antwort und der gesamten Lösungszeit.

Dieses Event signalisiert, dass die Serviceanfrage einem bestimmten Agenten zur Bearbeitung zugewiesen wurde. Dies kann automatisch basierend auf Routing-Regeln oder manuell durch einen Teamleiter oder Agenten geschehen.

Bedeutung

Die Zuweisung ist ein entscheidender Meilenstein für die Verantwortlichkeit und das Workload-Management. Die Analyse der Zuweisungszeit und der Neuzuweisungsmuster offenbart Engpässe im Triage- und Verteilungsprozess.

Tritt auf, wenn ein Agent weitere Informationen von einem Kunden benötigt, um fortzufahren, und den Ticketstatus auf 'ausstehend' ändert. Diese Statusänderung zeigt explizit an, dass der Prozess nun auf eine externe Partei wartet.

Bedeutung

Diese Aktivität verdeutlicht Abhängigkeiten vom Kunden und pausiert interne SLA-Zähler. Häufige oder wiederholte Vorkommen bei einem einzelnen Ticket können auf unvollständige initiale Informationssammlung hindeuten und zu längeren Lösungszeiten führen.

Ein Agent markiert die Serviceanfrage als 'gelöst', nachdem er dem Kunden eine Lösung bereitgestellt hat. Dies ist ein temporärer Zustand, da das Ticket durch eine Kundenantwort wiedereröffnet werden kann, bevor es dauerhaft geschlossen wird.

Bedeutung

Dies ist der primäre Meilenstein zur Messung der Lösungszeit und Agenteneffizienz. Er markiert den Punkt, an dem der Agent die Arbeit als abgeschlossen betrachtet, und bietet eine Grundlage für die Analyse von Nacharbeit, falls das Ticket wiedereröffnet wird.

Diese Aktivität tritt auf, wenn ein Kunde auf ein Ticket antwortet, das den Status 'Gelöst' hat. Zendesk ändert den Status automatisch zurück auf 'Offen', was darauf hindeutet, dass das Problem nicht vollständig gelöst wurde.

Bedeutung

Wiedereröffnungen sind ein kritischer Indikator für das Scheitern der Erstkontaktlösung und eine mangelhafte Lösungsqualität. Die Analyse der Häufigkeit und Gründe für wiedereröffnete Tickets hilft dabei, Bereiche für die Verbesserung der Agentenschulung und der Lösungsverfahren zu identifizieren.

Dies ist die finale Aktivität, die den permanenten Abschluss der Serviceanfrage markiert. Dies geschieht typischerweise automatisch, nachdem eine bestimmte Zeitspanne seit der Markierung des Tickets als 'gelöst' vergangen ist, ohne neue Antworten vom Kunden.

Bedeutung

Als definitives Endereignis schließt es den Ticket-Lebenszyklus ab. Die Zeit von 'gelöst' bis 'geschlossen' stellt das Zeitfenster für mögliche Wiedereröffnungen dar, und das Ereignis 'geschlossen' bestätigt, dass die Lösung akzeptiert wurde.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Process Mining hilft Ihnen, den tatsächlichen Fluss von Serviceanfragen in Zendesk zu visualisieren und Engpässe, Abweichungen sowie Ineffizienzen zu identifizieren. Es zeigt auf, wo Kundenserviceanfragen stecken bleiben oder zu lange dauern, wodurch Sie Workflows optimieren und Lösungszeiten verkürzen können. Sie können die Ursachen von Problemen wie hohen Wiedereröffnungsraten oder kritischen SLA-Verletzungen genau bestimmen.

Für Process Mining benötigen Sie hauptsächlich Event Logs aus Zendesk Support. Dazu gehören Case Identifier wie die Service Request ID, Aktivitätsnamen wie „Ticket erstellt“ oder „Agent zugewiesen“ und Zeitstempel für jede Aktivität. Auch Agenten-IDs und Statusänderungen, zum Beispiel „Offen“, „Anhängig“, „Gelöst“, sind entscheidend.

Sie können eine signifikante Reduzierung der durchschnittlichen Lösungszeiten und der internen Eskalationsraten erwarten. Process Mining hilft, die kritische SLA-Compliance zu verbessern und die Anzahl wiedereröffneter Serviceanfragen zu reduzieren. Letztendlich führt dies zu einer höheren Kundenzufriedenheit und einer effizienteren Agentenauslastung.

Zendesk Support bietet verschiedene Möglichkeiten zur Datenextraktion, einschließlich seiner API, Berichtsfunktionen und Datenexportfunktionen. Viele Process Mining Tools bieten auch direkte Konnektoren oder können Daten aus Standardformaten wie CSV oder Excel importieren. Wir können Sie bei der effizientesten Methode für Ihr spezifisches Zendesk-Setup beraten.

Obwohl ein gewisses technisches Verständnis von Datenstrukturen vorteilhaft ist, sind viele moderne Process Mining Plattformen für Business-Anwender konzipiert. Grundlegende SQL-Kenntnisse können für die Datenvorbereitung hilfreich sein, aber dedizierte Dateningenieure sind nicht immer erforderlich. Das Process Mining Tool übernimmt die komplexe analytische Arbeit.

Ja, Process Mining ist hervorragend darin, Prozessschritte hervorzuheben, die Verzögerungen verursachen, wie beispielsweise eine langsame erste Bestätigung. Durch die Analyse von Event-Logs können auch Muster identifiziert werden, bei denen Kunden wiederholt nach denselben Informationen gefragt werden, was auf ineffiziente Untersuchungsprozesse oder eine mangelhafte Anfragenkategorisierung hindeutet. Dies ermöglicht gezielte Verbesserungen.

Die initiale Datenextraktion und Modellerstellung kann typischerweise innerhalb weniger Wochen abgeschlossen werden, abhängig von Datenvolumen und Komplexität. Oft können Sie innerhalb der ersten 4-8 Wochen umsetzbare Erkenntnisse gewinnen. Eine kontinuierliche Überwachung ermöglicht fortlaufende Verbesserungen und stellt sicher, dass die Vorteile nachhaltig sind.

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