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Verbessern Sie Ihr Service Request Management

Ihr 6-Schritte-Leitfaden zur Optimierung von Zendesk Support Serviceanfragen
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Verbessern Sie Ihr Service Request Management
Herausforderungen (12) Ziele (12) 6-Schritte-Plan Einblicke Resultate Daten FAQs (4)

Serviceanfragen in Zendesk Support für schnellere Lösung optimieren

Das Serviceanfragen-Management ist oft mit Verzögerungen und Ineffizienzen konfrontiert, was die Kundenzufriedenheit und die Betriebskosten beeinträchtigt. Unsere Plattform hilft, präzise Engpässe und redundante Schritte in Ihrem Workflow zu identifizieren. Wir liefern klare, umsetzbare Erkenntnisse, die Ihnen helfen, Bearbeitungszeiten zu verkürzen und die gesamte Servicebereitstellung zu verbessern. Dies führt zu besseren Kundenerlebnissen und geringeren Betriebskosten.

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 Service Request Managements wichtig ist

Das Service Request Management ist eine entscheidende Funktion für jede Organisation. Es dient als primärer Kanal, über den Benutzer den benötigten Support erhalten. Effizient verwaltet, fördert es eine hohe Kundenzufriedenheit, steigert die Produktivität der Agenten und sorgt für reibungslose Betriebsabläufe. Ineffizienzen innerhalb Ihres Service Request Management-Prozesses, insbesondere bei der Nutzung einer leistungsstarken Plattform wie Zendesk Support, können jedoch zu erheblichen Nachteilen führen. Verzögerungen bei der Lösung, wiederholte Eskalationen und inkonsistente Bearbeitung von Anfragen wirken sich direkt auf das Kundenerlebnis aus und können Vertrauen und Loyalität untergraben. Intern führen diese Ineffizienzen zu höheren Betriebskosten durch verschwendete Agentenzeit, erhöhte Nacharbeit und einen reaktiven statt proaktiven Ansatz bei der Servicebereitstellung. Zu verstehen, wie Sie Ihr Service Request Management verbessern können, geht nicht nur darum, einzelne Vorfälle zu beheben, sondern darum, Ihre gesamte Service-Lieferkette so zu transformieren, dass sie reaktionsschneller und kosteneffizienter wird. Organisationen tun sich oft schwer, die Grundursachen dieser Probleme zu identifizieren, und verlassen sich auf anekdotische Evidenz oder einfache Berichte. Hier wird ein datengesteuerter Ansatz unerlässlich, um echte Möglichkeiten zur Prozessoptimierung aufzudecken.

Wie Process Mining Zendesk Support Workflows verbessert

Process Mining bietet eine revolutionäre Möglichkeit, Ihre Service Request Management Workflows innerhalb von Zendesk Support wirklich zu verstehen und zu verbessern. Anstatt sich auf Annahmen oder idealisierte Prozesskarten zu verlassen, extrahiert Process Mining Ereignisdaten direkt aus Ihren Zendesk-Protokollen, z.B. wenn ein Ereignis 'Serviceanfrage erstellt' oder 'Serviceanfrage Agent zugewiesen' auftritt. Diese Daten ermöglichen es Ihnen, den tatsächlichen, End-to-End-Verlauf jeder Serviceanfrage zu rekonstruieren. Indem Sie diese realen Prozessabläufe visualisieren, können Sie sofort gemeinsame Pfade sowie versteckte Abweichungen und Nacharbeitschleifen identifizieren, die die Bearbeitungszeit für Serviceanfragen verlängern könnten. Zum Beispiel könnten Sie feststellen, dass eine beträchtliche Anzahl von Anfragen wiederholt die Schritte 'Informationen vom Anfragenden angefordert' oder 'Interne Überprüfung durchgeführt' durchläuft, bevor die 'Lösung vorgeschlagen' wird, was auf die Notwendigkeit einer klareren anfänglichen Informationssammlung oder einer optimierten internen Zusammenarbeit hindeutet. Process Mining hilft, kritische Fragen zu beantworten: Wo verbringen Anfragen die meiste Zeit? Welche Agenten oder Teams haben die effizientesten Lösungspfade? Werden Ihre Service Level Agreements (SLAs) konsistent über alle Servicearten hinweg eingehalten, oder gibt es spezifische Phasen, in denen die Einhaltung scheitert? Diese analytische Leistung liefert die notwendigen Beweise, um fundierte Entscheidungen zur Prozessoptimierung zu treffen.

Schlüsselbereiche für die Verbesserung von Serviceanfragen

Mit einem klaren Blick auf Ihren Service Request Management Prozessablauf beleuchtet Process Mining mehrere Schlüsselbereiche, die reif für Verbesserungen sind. Sie können Engpässe, die Verzögerungen verursachen, präzise lokalisieren, wie spezifische Triage-Schritte, Agenten-Zuweisungswarteschlangen oder externe Anbieterbeteiligungen, die länger als erwartet dauern. Durch den Vergleich verschiedener Prozessvarianten könnten Sie aufdecken, dass Anfragen für bestimmte Service-Typ-Kategorien konstant längere Bearbeitungszeiten für Serviceanfragen aufweisen oder mehr Schritte zur 'Informationsanfrage vom Anfragenden' erfordern, was auf die Notwendigkeit spezieller Formulare oder FAQs hindeutet. Darüber hinaus können Sie den Einfluss von Priorität oder Schweregrad auf den Prozess analysieren und sicherstellen, dass kritische Anfragen tatsächlich einen beschleunigten Pfad durchlaufen. Process Mining zeigt auch Automatisierungsmöglichkeiten auf, zum Beispiel durch die Identifizierung wiederkehrender manueller Aufgaben, die von einem Bot oder automatisierten Routing-Regeln in Zendesk Support übernommen werden könnten. Es hilft bei der Bewertung der Compliance, indem es aufzeigt, ob alle obligatorischen Schritte befolgt werden und ob Übergaben gemäß der Richtlinie erfolgen. Das Verständnis dieser Muster ermöglicht es Ihnen, Workflows zu optimieren, redundante Schritte zu eliminieren und Best Practices in Ihrem gesamten Serviceteam zu standardisieren, was zu einem effizienteren und vorhersehbareren Serviceerlebnis führt.

Erwartete Ergebnisse der Prozessoptimierung

Die Implementierung von Verbesserungen basierend auf Process Mining-Erkenntnissen für Ihr Service Request Management in Zendesk Support bringt greifbare und messbare Vorteile. Erstens werden Sie eine signifikante Reduzierung der Bearbeitungszeit für Serviceanfragen feststellen, was bedeutet, dass Anfragen schneller gelöst werden und Kunden schnellere Antworten erhalten. Dies führt direkt zu einer erhöhten Kundenzufriedenheit und -loyalität. Zweitens wird durch die Eliminierung von Engpässen und die Optimierung von Workflows Ihre operative Effizienz dramatisch verbessert, wodurch Agenten mehr Anfragen effektiver bearbeiten können und der Bedarf an kostspieligen Überstunden oder zusätzlichem Personal reduziert wird. Dies führt zu einer direkten Reduzierung der Betriebskosten. Drittens gewährleistet eine verbesserte Transparenz Ihrer Prozesse eine bessere Einhaltung interner Richtlinien und externer Vorschriften, wodurch Risiken reduziert werden. Sie werden auch eine verbesserte SLA-Einhaltung feststellen, da Sie proaktiv Bereiche angehen können, in denen Service-Level-Ziele häufig verfehlt werden. Letztendlich wird die effektive Beantwortung der Frage, wie Sie die Bearbeitungszeit für Serviceanfragen reduzieren können, zu einem strategischen Vorteil, der eine bessere Ressourcenzuweisung, eine höhere Servicequalität und ein positiveres Arbeitsumfeld für Ihre Support-Teams ermöglicht.

Erste Schritte zur Analyse von Serviceanfragen

Der Start einer datengesteuerten Reise zur Optimierung Ihres Service Request Managements innerhalb von Zendesk Support erfordert keine komplexe Data Science-Expertise. Durch die Anwendung von Process Mining-Prinzipien können Sie Roh-Ereignisdaten in klare, umsetzbare Erkenntnisse umwandeln, die Ihre Verbesserungsbemühungen leiten. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, sich über Vermutungen hinwegzusetzen und datengestützte Entscheidungen zu treffen, um die Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und das Kundenerlebnis zu verbessern. Beginnen Sie noch heute mit der Analyse Ihrer Serviceanfragenprozesse und schöpfen Sie deren volles Optimierungspotenzial aus.

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Häufige Probleme & Herausforderungen

Identifizieren Sie, welche Herausforderungen Sie beeinträchtigen.

Die Bearbeitung von Serviceanfragen dauert zu lange, was zu frustrierten Kunden und verpassten internen Zielen führt. Diese verlängerte Wartezeit mindert die Kundenzufriedenheit und kann die Betriebskosten aufgrund des längeren Ressourceneinsatzes erhöhen.ProcessMind hilft, die genauen Aktivitäten und Übergaben zu identifizieren, die Verzögerungen in Ihrem Zendesk Support-Workflow verursachen. Es visualisiert die kritischen Pfade, auf denen Anfragen verweilen, sodass Sie die Ursachen für verlängerte Durchlaufzeiten erkennen und gezielte Verbesserungen implementieren können.

Viele Serviceanfragen verfehlen ihre definierten SLA-Ziele, was zu Strafen, Kundenunzufriedenheit und einem beschädigten Ruf führt. Konsistente SLA-Verletzungen deuten auf zugrunde liegende Ineffizienzen oder Probleme bei der Ressourcenzuweisung innerhalb Ihrer Support-Operationen hin. ProcessMind deckt die spezifischen Punkte im Service Request Management-Prozess auf, an denen SLA-Ziele konsequent verfehlt werden. Durch die Analyse von Aktivitätssequenzen und -dauern hebt es Engpässe oder nicht-konforme Pfade hervor, die zu Verletzungen beitragen, und ermöglicht so proaktives Eingreifen und eine Verbesserung der Einhaltung.

Serviceanfragen werden häufig wiedereröffnet oder erfordern nach einem ersten Lösungsversuch erhebliche Nacharbeit, was Agentenzeit verschwendet und die letztendliche Kundenzufriedenheit verzögert. Dieser Zyklus der wiederholten Bearbeitung belastet Ressourcen und frustriert sowohl Agenten als auch Anfragende.ProcessMind bildet die tatsächlichen Wege ab, die Anfragen nehmen, und zeigt, wo und warum Nacharbeitsschleifen entstehen. Es identifiziert Muster, die zu „Lösung vorgeschlagen“ führen, gefolgt von „Informationen angefordert“ oder „Serviceanfrage wiedereröffnet“, und hilft Ihnen, Qualitätsprobleme direkt in Zendesk Support zu beheben.

Serviceanfragen werden anfänglich oft an die falschen Teams oder Agenten weitergeleitet, was zu unnötigen Weitergaben und Verzögerungen führt, bevor sie den richtigen Bearbeiter erreichen. Dieser „Ping-Pong“-Effekt verlängert die Bearbeitungszeiten und mindert die Agentenproduktivität.ProcessMind visualisiert den Fluss von Anfragen über verschiedene Teams und Agenten hinweg, identifiziert häufige Fehlleitungsmuster und die Punkte, an denen Anfragen oft neu zugewiesen werden. Es bietet Einblicke in die Optimierung der initialen Zuordnungslogik und die Verbesserung der Agentenfähigkeiten in Ihrer Zendesk Support-Konfiguration.

Agenten müssen häufig nach der Übermittlung einer Serviceanfrage zusätzliche Informationen von Kunden anfordern, was den Lösungsprozess verlängert und zu einem schlechten Kundenerlebnis führt. Dies deutet auf eine unvollständige anfängliche Datenerfassung oder unklare Anforderungen hin. ProcessMind hebt Aktivitäten wie 'Informationen vom Anfragenden angefordert' und deren Häufigkeit hervor, um zu zeigen, welche Anfragetypen oder Kanäle zu diesem Hin und Her führen. Es hilft, Lücken bei der anfänglichen Formularübermittlung oder in der Agentenschulung zu identifizieren, um diese störenden Zyklen in Zendesk Support zu minimieren.

Serviceanfragen werden von verschiedenen Agenten oder Teams inkonsistent bearbeitet, was zu unterschiedlicher Qualität, Compliance-Risiken und unvorhersehbaren Bearbeitungszeiten führt. Dieser nicht standardisierte Ansatz erschwert die Skalierung von Vorgängen und die Sicherstellung eines konsistenten Kundenerlebnisses.ProcessMind deckt alle tatsächlichen Variationen in Ihrem Serviceanfragen-Management-Prozess auf, nicht nur die geplanten. Es zeigt Abweichungen vom gewünschten „Happy Path“ auf und identifiziert, welche Agenten oder Teams nicht-standardmäßige Abläufe befolgen, was gezieltes Training und die Durchsetzung von Prozessen in Zendesk Support ermöglicht.

Die Einbindung externer Anbieter bei der Bearbeitung von Serviceanfragen führt häufig zu erheblichen Verzögerungen, die sich auf die gesamten Bearbeitungszeiten und die Kundenzufriedenheit auswirken. Die Überwachung und Verwaltung dieser externen Abhängigkeiten ist eine große Herausforderung.ProcessMind verfolgt den Lebenszyklus von Anfragen, die die Aktivität „Externer Anbieter involviert“ umfassen, und quantifiziert die Zeit, die auf die Antworten oder Aktionen des Anbieters gewartet wird. Es bietet klare Einblicke in anbieterbezogene Engpässe und deren Auswirkungen auf Ihren Serviceanfragen-Management-Prozess.

Serviceanfragen, die eine interne Prüfung oder Genehmigung erfordern, erfahren oft erhebliche Verzögerungen, was zu einem Rückstand führt und den gesamten Bearbeitungsablauf verlangsamt. Diese Prüfungsphasen können zu Engpässen werden, wenn sie nicht effizient verwaltet werden.ProcessMind identifiziert präzise, wo Aktivitäten wie 'Interne Prüfung durchgeführt' Verzögerungen verursachen, und zeigt auf, welche spezifischen Prüfungsschritte oder Teams Anfragen zurückhalten. Es quantifiziert die Wartezeiten und hilft, die internen Genehmigungs-Workflows in Zendesk Support zu optimieren.

Eine große Anzahl von Serviceanfragen wird an höhere Instanzen oder das Management eskaliert, was darauf hindeutet, dass anfängliche Lösungsversuche fehlschlagen oder der aktuelle Prozess bestimmte Komplexitäten nicht bewältigen kann. Dies führt zu einer zusätzlichen Belastung für erfahrene Ressourcen. ProcessMind kann die Wege verfolgen, die Anfragen bei einer Eskalation nehmen. Es hilft, Muster zu identifizieren, die zu Eskalationen führen, wie z.B. spezifische Servicetypen oder anfängliche Agentenzuweisungen, wodurch Sie die Grundursachen in Ihrem Service Request Management beheben können.

Agenten können mit bestimmten Anfragetypen überlastet sein, während andere unterfordert sind, was in einigen Bereichen zu Burnout und in anderen zu Leerlaufzeiten führt. Diese unausgewogene Arbeitslast beeinträchtigt die gesamte Teameffizienz und die Lösungszeiten. ProcessMind analysiert die Agentenaktivität und die Arbeitslastverteilung, indem es 'Zugelassener Agent/Team' über verschiedene Serviceanfragetypen und Prioritäten hinweg verfolgt. Es deckt Ungleichgewichte und Möglichkeiten zur Optimierung der Ressourcenzuweisung und Schulung innerhalb Ihrer Zendesk Support-Operationen auf.

Nach der Triage und Zuweisung stagnieren Anfragen oft während der Phase 'Lösung entwickelt/implementiert', insbesondere bei komplexen Problemen. Diese Verzögerungen verlängern den Lösungszyklus und beeinträchtigen die Kundenzufriedenheit. ProcessMind quantifiziert die Dauer, die in der Aktivität 'Lösung entwickelt/implementiert' verbracht wird, und identifiziert, welche Servicetypen oder Komplexitäten zu längeren Entwicklungszeiten führen. Es hilft, Bereiche für Prozessverbesserungen oder Kompetenzerweiterungen für Agenten in Zendesk Support zu identifizieren.

Obwohl Anfragen gelöst werden, bleiben die Kundenzufriedenheitswerte (CSAT) niedrig, was darauf hindeutet, dass der Lösungsprozess oder das Ergebnis die Erwartungen nicht vollständig erfüllt. Dies kann zu Kundenabwanderung und einer negativen Markenwahrnehmung führen. ProcessMind kann Prozessvariationen und Lösungswege mit Kundenfeedback verknüpfen, falls integriert. Es hilft, spezifische Prozessabläufe, Agentenverhaltensweisen oder Lösungskategorien zu identifizieren, die mit geringer Zufriedenheit korrelieren, und ermöglicht gezielte Verbesserungen des Kundenerlebnisses in Zendesk Support.

Typische Ziele

Definieren Sie, wie Erfolg aussieht

Dieses Ziel zielt darauf ab, die durchschnittliche Zeit, die zur Bearbeitung einer Serviceanfrage benötigt wird, von der ersten Einreichung bis zum endgültigen Abschluss, erheblich zu verkürzen. Eine schnellere Lösung verbessert die Kundenzufriedenheit direkt durch schnellere Antworten und Lösungen. Es setzt auch Agentenkapazitäten frei, wodurch sie effizienter mehr Anfragen in Zendesk Support bearbeiten können.ProcessMind identifiziert spezifische Aktivitäten und Sequenzen, die Verzögerungen verursachen, wie übermäßige Wartezustände oder unnötige Neu-Zuweisungen. Durch die Analyse des gesamten Lebenszyklus von Serviceanfragen werden Engpässe und Abweichungen von optimalen Pfaden aufgedeckt, was gezielte Prozessverbesserungen ermöglicht, die die Bearbeitungszeiten um 15-25 % verkürzen können.

Dieses Ziel zu erreichen bedeutet, die definierten Service Level Agreements für Serviceanfragen in Zendesk Support konsequent zu erfüllen oder zu übertreffen. Eine konsistente SLA-Einhaltung schafft Vertrauen bei den Kunden und stellt sicher, dass kritische Probleme innerhalb der versprochenen Fristen bearbeitet werden. Dies ist entscheidend für die Aufrechterhaltung eines hohen Standards der Servicebereitstellung. ProcessMind bietet einen klaren Überblick darüber, wo und warum SLA-Verletzungen auftreten, indem es spezifische Aktivitäten oder Agenten identifiziert, die häufig Ziele verfehlen. Es hilft bei der Analyse der Compliance, indem es Prozessvariationen und Zykluszeiten anhand vordefinierter SLA-Richtlinien verfolgt und es Organisationen ermöglicht, eine Verbesserung der Einhaltungsraten um 10-20% zu erreichen.

Ziel ist es, die Anzahl der Serviceanfragen zu reduzieren, die wiederholte Arbeit erfordern oder nach der anfänglichen Markierung als gelöst wiedereröffnet werden. Hohe Nacharbeitsquoten deuten darauf hin, dass die ursprünglichen Lösungen unzureichend oder unvollständig waren, was zu Ressourcenverschwendung und frustrierten Kunden führt. Die Minimierung verbessert die Erstkontaktlösung.ProcessMind bildet die genauen Wege wiedereröffneter Anfragen ab und deckt Ursachen wie unzureichende Informationsbeschaffung, falsche erste Diagnosen oder vorzeitige Schließungen auf. Durch das Aufzeigen dieser ineffizienten Schleifen kann es dazu beitragen, die Nacharbeitsquoten um 10-15 % zu senken, was zu einer effektiveren Servicebereitstellung in Zendesk Support führt.

Dieses Ziel konzentriert sich darauf, sicherzustellen, dass Serviceanfragen sofort an den am besten geeigneten Agenten oder das Team weitergeleitet werden, basierend auf deren Typ, Priorität und erforderlicher Expertise. Effektives Routing reduziert Transferzeiten und stellt sicher, dass Anfragen von Agenten bearbeitet werden, die am besten dafür ausgestattet sind, sie zu lösen, was die Effizienz und Kundenzufriedenheit in Zendesk Support steigert.ProcessMind visualisiert tatsächliche Anfragenabläufe und hebt Fälle von Fehlleitungen, übermäßigen Transfers oder Agenten-Neu-Zuweisungen hervor. Es identifiziert gängige Muster ineffizienter Übergaben und schlägt regelbasierte Automatisierungsverbesserungen vor, wodurch Fehlleitungen potenziell um 20 % reduziert und die anfänglichen Antwortzeiten beschleunigt werden können.

Ziel ist es, konsistente Best-Practice-Prozesse für die Bearbeitung aller Arten von Serviceanfragen im gesamten Unternehmen zu etablieren. Die Standardisierung reduziert die Variabilität der Servicequalität, gewährleistet Compliance und macht die Agentenschulung effizienter. Dies führt zu vorhersehbaren und zuverlässigen Kundenserviceergebnissen in Zendesk Support.ProcessMind entdeckt alle tatsächlichen Variationen im Serviceanfragenprozess und stellt sie idealen oder vorgeschriebenen Pfaden gegenüber. Es identifiziert nicht autorisierte Abkürzungen oder längere Abweichungen, was die Erstellung standardisierter Workflows und die Reduzierung von Prozessvariationen um bis zu 30 % ermöglicht.

Dieses Ziel zielt darauf ab, die Zeit zu verkürzen, die für die Entwicklung und Implementierung einer Lösung benötigt wird, sobald eine Serviceanfrage vollständig verstanden wurde. Die Reduzierung dieser Phase minimiert die Wartezeiten der Kunden und ermöglicht es den Agenten, schneller zu neuen Anfragen überzugehen. Eine effiziente Lösungsbereitstellung ist entscheidend für die gesamte operative Effektivität in Zendesk Support.ProcessMind spürt spezifische Aktivitäten innerhalb der Lösungsentwicklungsphase auf, die zu Verzögerungen beitragen, wie langwierige interne Überprüfungen oder Genehmigungsschritte. Es bietet Einblicke in die Dauer jedes Teilprozesses und hebt Bereiche für Parallelisierung oder Eliminierung hervor, wodurch die Lösungsbereitstellung potenziell um 10-20 % beschleunigt werden kann.

Ziel ist es, die Latenz zu minimieren, die entsteht, wenn externe Anbieter in die Bearbeitung von Serviceanfragen involviert sind. Verzögerungen in dieser Phase können die gesamten Bearbeitungszeiten erheblich verlängern und Kunden frustrieren. Die Optimierung dieser Übergabe ist entscheidend, um den Service-Schwung in Zendesk Support aufrechtzuerhalten.ProcessMind verfolgt die genaue Dauer anbieterbezogener Aktivitäten und identifiziert spezifische Punkte, an denen Anfragen stagnieren, während auf die Aktion oder Antwort des Anbieters gewartet wird. Es hilft, die Anbieterleistung anhand vereinbarter Zeitpläne zu analysieren und ermöglicht Verbesserungen, die externe Abhängigkeitsverzögerungen um 15 % oder mehr reduzieren können.

Dieses Ziel zielt darauf ab, die Effizienz interner Prüf- und Genehmigungsschritte zu optimieren, die Serviceanfragen durchlaufen können. Komplexe oder redundante Prüfungsphasen können erhebliche Engpässe erzeugen und die Bearbeitungszeiten unnötig verlängern. Die Vereinfachung dieser Prozesse beschleunigt den Lösungsweg für Zendesk Support-Anfragen.ProcessMind bildet alle internen Prüfschleifen und Genehmigungsaktivitäten ab und zeigt auf, welche Schritte am zeitaufwändigsten oder am häufigsten wiederholt werden. Es hebt Abhängigkeiten und Sequenzprobleme hervor, was eine Neugestaltung des Prüfprozesses ermöglicht, um die Durchlaufzeiten um 20-30 % zu reduzieren und unnötige Übergaben zu eliminieren.

Ziel ist es, den Prozentsatz der Serviceanfragen zu verringern, die an höhere Instanzen oder das Management eskaliert werden müssen. Hohe Eskalationsraten deuten oft auf anfängliche Bearbeitungsfehler, Wissenslücken bei Agenten oder systemische Prozessprobleme hin. Die Reduzierung von Eskalationen bedeutet eine effizientere Erstbearbeitung und ein verbessertes Kundenerlebnis in Zendesk Support.ProcessMind identifiziert die häufigsten vorhergehenden Aktivitäten und Merkmale eskalierter Serviceanfragen und spürt die Ursachen der Eskalation auf. Durch die Analyse dieser Muster können Unternehmen gezielte Schulungen oder Prozessänderungen implementieren, um eine Reduzierung des Eskalationsvolumens um 10-15 % anzustreben.

Dieses Ziel konzentriert sich darauf, sicherzustellen, dass Agentenressourcen optimal genutzt werden, indem Fähigkeiten auf Anfragetypen abgestimmt und Arbeitslasten effektiv verwaltet werden. Eine ineffiziente Zuweisung führt zu Agentenüberlastung, verzögerten Antworten und unausgeglichenen Arbeitslasten. Eine bessere Zuweisung maximiert die Produktivität und Servicequalität für Zendesk Support-Teams.ProcessMind liefert Einblicke in die Arbeitslastverteilung der Agenten und die Arten von Anfragen, die jeder Agent oder jedes Team bearbeitet, wodurch Engpässe oder ungenutzte Kapazitäten aufgedeckt werden. Durch die Identifizierung von Ineffizienzen in der Zuweisungslogik unterstützt es Anpassungen, die die Ressourcenauslastung um 15 % verbessern und Leerlaufzeiten reduzieren können.

Ziel ist es, die Häufigkeit zu minimieren, mit der Agenten während des Lebenszyklus einer Serviceanfrage zusätzliche Informationen vom Kunden anfordern müssen. Übermäßiges Hin und Her verlängert die Bearbeitungszeiten und beeinträchtigt das Kundenerlebnis. Die Verbesserung der anfänglichen Informationserfassung ist entscheidend für die Effizienz in Zendesk Support.ProcessMind bildet Instanzen ab, in denen Informationen wiederholt vom Kunden angefordert werden, und identifiziert gängige Auslöser oder Fehlerpunkte bei der anfänglichen Datenerfassung. Durch das Aufzeigen dieser Ineffizienzen hilft es, Erfassungsformulare und Agentenfragetechniken zu verfeinern, wodurch diese Zyklen potenziell um 20 % reduziert werden können.

Dieses Ziel zielt darauf ab, den Prozentsatz der Serviceanfragen zu erhöhen, die während der ersten Kundeninteraktion vollständig gelöst werden, ohne weitere Nachverfolgung oder interne Transfers. Eine höhere Erstkontaktlösungsrate steigert die Kundenzufriedenheit und die operative Effizienz erheblich und macht Zendesk Support effektiver.ProcessMind identifiziert die Merkmale von Anfragen, die beim Erstkontakt gelöst werden, im Gegensatz zu denen, die mehrere Interaktionen erfordern. Durch die Analyse von Prozesspfaden und Agentenaktivitäten für erfolgreiche Erstkontaktlösungen kann es Best Practices und Bereiche für Agentenschulungen aufzeigen, mit dem Ziel, diese Metrik um 5-10 % zu verbessern.

Der 6-Schritte-Verbesserungspfad für das Service Request Management

1

Vorlage herunterladen
2

Ihre Zendesk-Daten exportieren
3

Laden Sie Ihren Datensatz hoch
4

Serviceanfragen analysieren
5

Änderungen implementieren
6

Überwachen & Verfeinern
1

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Was ist zu tun

Holen Sie sich die vorstrukturierte Excel-Vorlage, die für Service Request Management-Daten entwickelt wurde. Diese Vorlage stellt sicher, dass Ihre Daten für die Analyse bereit sind und den Anforderungen von ProcessMind entsprechen.

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Bedeutung

Ein standardisiertes Datenformat ist entscheidend für präzises Process Mining. Es verhindert häufige Probleme bei der Datenaufnahme und gewährleistet einen reibungslosen Start Ihrer Verbesserungsreise.

Erwartetes Ergebnis

Eine leere, aber korrekt formatierte Excel-Vorlage, bereit für Ihre Zendesk Support-Daten.

WAS SIE ERHALTEN

Wesentliche Verzögerungen in Ihrem Serviceanfragen-Workflow aufdecken

ProcessMind enthüllt den wahren Pfad Ihrer Serviceanfragen durch leistungsstarke Visualisierungen. Identifizieren Sie präzise Ineffizienzen und verstehen Sie deren Auswirkungen auf die Lösungszeiten.
  • Visualisieren Sie Ihren Serviceanfragen-Prozessablauf
  • Engpässe, die Verzögerungen verursachen, präzise identifizieren
  • Versteckte Nacharbeit und ineffiziente Schritte entdecken
  • Lösungszeiten optimieren für zufriedenere Kunden
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

Was Organisationen im Serviceanfragen-Management erreichen

Diese Ergebnisse stellen typische Verbesserungen dar, die von Unternehmen erzielt werden, welche ihre Serviceanfragen-Management-Prozesse mittels Process Mining optimieren, was zu erhöhter Effizienz und Kundenzufriedenheit führt.

0 % faster
Schnellere Lösungszeiten

Durchschnittliche Bearbeitungszeit für Serviceanfragen

Process Mining identifiziert Engpässe in Serviceanfrage-Workflows, was zu einer deutlich schnelleren End-to-End-Lösung führt. Dies bedeutet, dass Kunden Lösungen schneller erhalten.
0 % fewer
Reduzierte Nacharbeitsquoten

Rückgang der wiedereröffneten Serviceanfragen

Durch die präzise Identifizierung der Grundursachen wiedereröffneter Fälle hilft Process Mining, die Qualität und Vollständigkeit der ursprünglichen Lösung zu verbessern. Dies reduziert den unnötigen Aufwand für Agenten.
0 % increase
Höhere `SLA`-`Compliance`

Verbesserte Service-Level-Einhaltung

Process Mining deckt Abweichungen von Ziel-SLAs auf und ermöglicht proaktive Anpassungen von Prozessen und Ressourcenzuweisungen. Dies stellt sicher, dass mehr Anfragen innerhalb der Fristen gelöst werden.
0 % more efficient
Optimierte Abläufe

Standardisierte Anfragenbearbeitung

Decken Sie unnötige Prozessvarianten und Neu-Zuweisungen auf und eliminieren Sie diese, was zu vorhersehbareren und effizienteren Serviceanfragen-Verläufen führt. Dies reduziert die operative Komplexität.
0 % better CX
Erhöhte Kundenzufriedenheit

Weniger Kunden-Nachfragen

Identifizieren Sie, warum mehrere Informationsanfragen erforderlich sind oder warum die Erstkontaktlösung fehlschlägt. Process Mining hilft, reibungslosere Kundeninteraktionen und zufriedenere Kunden zu schaffen.

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

Die eindeutige Kennung für jedes Serviceanfragen-Ticket innerhalb von Zendesk.

Bedeutung

Dies ist die essentielle Case-Kennung, die alle Ereignisse im Verlauf einer Serviceanfrage verbindet und so die End-to-End-Analyse des Prozesses ermöglicht.

Der Name der Geschäftsaktivität oder des Ereignisses, das für eine Serviceanfrage aufgetreten ist.

Bedeutung

Dieses Attribut definiert die Schritte im Prozess und ermöglicht die Visualisierung von Prozesslandkarten sowie die Analyse von Prozessabläufen, Variationen und Konformität.

Das genaue Datum und die genaue Uhrzeit, zu der die Aktivität stattgefunden hat.

Bedeutung

Dieser Timestamp ordnet Ereignisse chronologisch und ist unerlässlich für alle Dauer-, Leistungs- und Engpassanalysen.

Der Name des Agenten, der der Serviceanfrage zum Zeitpunkt des Ereignisses zugewiesen war.

Bedeutung

Dieses Attribut ist entscheidend für die Analyse der Agentenleistung, der Arbeitslastverteilung und der Auswirkungen von Neu-Zuweisungen auf die Bearbeitungszeiten.

Das Support-Team oder die Gruppe, die der Serviceanfrage zugewiesen ist.

Bedeutung

Ermöglicht die Analyse der Teamleistung, des Arbeitslastausgleichs und der Routing-Effizienz zwischen verschiedenen Support-Gruppen.

Die der Serviceanfrage zugewiesene Prioritätsstufe, z. B. Niedrig, Normal, Hoch oder Dringend.

Bedeutung

Ermöglicht die Segmentierung von Anfragen nach Dringlichkeit, was für die Analyse der SLA-Konformität und die Sicherstellung einer schnellen Bearbeitung kritischer Probleme entscheidend ist.

Der Status der Serviceanfrage zum Zeitpunkt des Ereignisses (z. B. Neu, Offen, Wartend).

Bedeutung

Die Verfolgung des Status ist grundlegend, um den Fortschritt der Anfrage zu verstehen und zu identifizieren, wie viel Zeit in Warte- oder aktiven Zuständen verbracht wird.

Der Kanal, über den die Serviceanfrage eingereicht wurde (z. B. E-Mail, Webformular, Telefon).

Bedeutung

Hilft bei der Analyse der Effizienz und Ergebnisse verschiedener Kundensupportkanäle und ermöglicht gezielte Verbesserungen.

Die Kategorie oder Art der Serviceanfrage (z. B. Vorfall, Frage, Problem, Aufgabe).

Bedeutung

Kategorisiert Anfragen, um eine separate Analyse verschiedener Prozesse zu ermöglichen, wie Vorfälle versus Fragen, die einzigartigen Pfaden folgen.

Eine Liste von Tags, die zur Kategorisierung und Weiterleitung auf die Serviceanfrage angewendet werden.

Bedeutung

Bietet eine flexible Möglichkeit, Daten zu segmentieren und detaillierte Analysen spezifischer Teilprozesse oder Ticket-Attribute zu ermöglichen, die in anderen Feldern nicht erfasst sind.

Aktivitäten

Prozessschritte zur Verfolgung und Optimierung

Markiert den Beginn des Lebenszyklus einer Serviceanfrage, wenn ein neues Ticket von einem Anfragenden über einen beliebigen Kanal eingereicht wird. Dies wird als 'Erstellen'-Ereignis im Zendesk Ticket Audit-Log erfasst und liefert einen definitiven Startzeitpunkt für den Prozess.

Bedeutung

Diese Aktivität dient als primäres Start-Event für jede Serviceanfrage, was sie unerlässlich für die Berechnung von End-to-End-Durchlaufzeiten und die Analyse des Anfrageeingangsvolumens macht.

Diese Aktivität tritt auf, wenn eine Serviceanfrage zum ersten Mal einem spezifischen Agenten zugewiesen wird. Sie wird aus einem „Change“-Ereignis im Ticket-Audit-Log abgeleitet, bei dem das Feld „assignee_id“ von null oder einer Gruppen-ID befüllt wird.

Bedeutung

Dies markiert den Beginn der aktiven Agentenarbeit und ist entscheidend für die Messung der anfänglichen Antwortzeiten, der Verzögerung bei der ersten Zuweisung und der Arbeitslastverteilung der Agenten.

Diese Aktivität kennzeichnet jede Kommunikation, die von einem Agenten an den Anfragenden gesendet wird. Dies wird als explizites „Kommentar“-Ereignis in den Zendesk-Ticketdaten erfasst, wobei das Attribut „public“ auf wahr gesetzt ist.

Bedeutung

Diese Ereignisse sind entscheidend für die Analyse der Kommunikationshäufigkeit, die Messung der Antwortzeiten der Agenten und die Identifizierung der für die Lösung erforderlichen Interaktionen.

Diese Aktivität markiert den Zeitpunkt, zu dem eine Serviceanfrage ein definiertes SLA-Ziel verfehlt, z. B. die erste Antwortzeit oder die Lösungszeit. Zendesk protokolliert dies als explizites Ereignis, wenn ein Ziel verfehlt wird.

Bedeutung

Dies ist ein kritisches Ereignis für die Compliance-Überwachung und eine wichtige Eingabe für den KPI „SLA-Einhaltungsrate“. Es identifiziert Versäumnisse bei der Einhaltung von Serviceverpflichtungen.

Tritt auf, wenn ein Anfragender auf eine Anfrage antwortet, die sich im Status 'gelöst' befindet, wodurch ihr Status automatisch wieder auf 'offen' geändert wird. Dies bedeutet, dass die vorgeschlagene Lösung nicht ausreichend war.

Bedeutung

Diese Aktivität ist der primäre Indikator für Nacharbeit. Die Analyse ihrer Häufigkeit hilft, die Lösungsqualität zu messen und Ursachen für Kundenunzufriedenheit zu identifizieren.

Diese Aktivität markiert den Punkt, an dem ein Agent eine Lösung bereitgestellt und den Ticketstatus auf „gelöst“ geändert hat. Die Anfrage gilt aus Sicht des Agenten als abgeschlossen, kann aber vom Anfragenden weiterhin wiedereröffnet werden.

Bedeutung

Dies ist ein wichtiger Meilenstein, der das Ende der aktiven Agentenarbeit signalisiert. Die Zeit, diesen Status zu erreichen, ist ein primäres Maß für die Lösungs effizienz.

Stellt den endgültigen, permanenten Abschluss der Serviceanfrage dar. Ein Ticket wechselt nach einer bestimmten Zeitspanne im Status 'gelöst' automatisch in den Status 'geschlossen' und kann nicht mehr wiedereröffnet werden.

Bedeutung

Diese Aktivität markiert das definitive Ende des Serviceanfragen-Prozesses. Sie stellt den Endpunkt für die Berechnung der gesamten Case-Dauer dar.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Process Mining visualisiert den tatsächlichen Fluss Ihrer Serviceanfragen in Zendesk Support und deckt Engpässe, Nacharbeitschleifen und nicht-konforme Pfade auf. Dies hilft Ihnen, die Grundursachen für lange Lösungszeiten, SLA-Verletzungen und geringe Kundenzufriedenheit zu identifizieren. Durch das Verständnis dieser Probleme können Sie gezielte Verbesserungen implementieren, um die Effizienz und Servicequalität zu steigern.

Sie benötigen in erster Linie historische Daten zu Serviceanfragen-Tickets. Zu den Schlüsselinformationen gehören die Case-Kennung, die Service Request ID, Timestamps für alle Statusänderungen, Agenten-Zuweisungen, Kommentare und Lösungs-Events. Event Logs, die den vollständigen Lebenszyklus jeder Anfrage detailliert beschreiben, sind entscheidend für den Aufbau eines präzisen Prozessmodells.

Daten können typischerweise aus Zendesk Support mittels dessen Berichtsfunktionen, API oder Datenexportwerkzeugen extrahiert werden. Wir empfehlen einen strukturierten Export historischer Ticket-Ereignisprotokolle, um sicherzustellen, dass alle relevanten Felder wie Zeitstempel, Agenten-IDs und Statusänderungen enthalten sind. Diese Daten werden dann vorbereitet und in das Process Mining-Tool ingestiert.

Process Mining hilft, konkrete Verbesserungen zu erzielen, wie z.B. reduzierte Lösungszeiten für Serviceanfragen, bessere SLA-Einhaltung und minimierte Nacharbeit. Sie können auch ein optimierteres Anfragen-Routing, eine effizientere Agenten-Ressourcenzuweisung und eine höhere Erstkontaktlösungsrate erwarten. Dies führt zu einer erhöhten Kunden- und Agentenzufriedenheit.

Die Implementierung von Process Mining für Zendesk Service Requests ist aufgrund der strukturierten Natur der Ticketdaten optimiert. Während die anfängliche Datenextraktion und -vorbereitung Aufmerksamkeit erfordert, sind die analytischen Tools für eine benutzerfreundliche Erkundung konzipiert. Wir führen Sie durch die Einrichtung und machen den Prozess effizient und handhabbar.

Die primäre technische Anforderung ist der Zugang zu Ihrer Zendesk Support-Instanz, um historische Ticket-Ereignisdaten zu exportieren. Darüber hinaus wird eine Process Mining Software-Plattform benötigt, die cloudbasiert oder On-Premise sein kann. Komplexere benutzerdefinierte Integrationen sind in der Regel nicht erforderlich, da die meisten Tools Standard-CSV- oder Datenbankexporte verarbeiten können.

Während Process Mining den gesamten Prozessablauf aufdeckt und Ineffizienzen identifiziert, liegt der primäre Fokus auf systemischen Problemen innerhalb des Prozesses, nicht auf der individuellen Leistung. Es zeigt auf, wo der Prozess selbst Engpässe oder Nacharbeit erzeugt. Die gewonnenen Erkenntnisse können dann zur Verbesserung von Schulungen oder Weiterleitungsregeln genutzt werden, was allen Agenten zugutekommt.

Nach der anfänglichen Datenextraktion und -aufnahme können umsetzbare Erkenntnisse oft innerhalb von Wochen, manchmal sogar Tagen, generiert werden, abhängig von der Datenkomplexität und dem Projektumfang. Die erste Analyse identifiziert schnell größere Abweichungen und Engpässe. Die kontinuierliche Überwachung hilft dann, die Auswirkungen implementierter Änderungen im Laufe der Zeit zu verfolgen.

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