Mejore su Servicio al Cliente

Su guía de 6 pasos para optimizar el Servicio al Cliente en Zendesk.
Mejore su Servicio al Cliente

Optimice el Servicio al Cliente en Zendesk Support para una Eficiencia Máxima

Los procesos de servicio al cliente a menudo contienen ineficiencias ocultas que llevan a clientes frustrados y a un aumento de los costos operativos. Esta plataforma le ayuda a identificar con precisión los cuellos de botella, comprender sus causas raíz y descubrir oportunidades de mejora. Luego, podrá implementar cambios prácticos para reducir los tiempos de resolución y elevar la satisfacción del cliente.

Descargue nuestra plantilla de datos preconfigurada y aborde los desafíos comunes para alcanzar sus metas de eficiencia. Siga nuestro plan de mejora de seis pasos y consulte la Guía de la Plantilla de Datos para transformar sus operaciones.

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Por qué Optimizar el Servicio al Cliente en Zendesk Support es Crucial

El servicio al cliente es la columna vertebral de cualquier negocio exitoso, impactando directamente la lealtad del cliente, la reputación de la marca y, en última instancia, los ingresos. En el panorama competitivo actual, simplemente cumplir las expectativas no es suficiente; los clientes esperan un soporte rápido, eficiente y personalizado. Para las organizaciones que confían en Zendesk Support, el desafío radica en asegurar que cada ticket, desde el contacto inicial hasta la resolución final, siga el camino más eficiente. Las ineficiencias en su proceso de Servicio al Cliente, a menudo ocultas dentro de las complejidades de las operaciones diarias, pueden llevar a tiempos de resolución prolongados, mayores costos operativos, agotamiento de los agentes y, lo que es más crítico, clientes insatisfechos que pueden buscar alternativas.

Sin una visibilidad clara del recorrido completo de una solicitud de servicio, identificar las causas raíz de los retrasos y las desviaciones se convierte en un juego de adivinanzas. ¿Están ciertos agentes sobrecargados? ¿Se quedan atascados constantemente tipos específicos de solicitudes? ¿Está sufriendo el cumplimiento de su SLA debido a reprocesos innecesarios o traspasos excesivos? Comprender las respuestas a estas preguntas es vital para la toma de decisiones estratégicas y la mejora continua. Optimizar su proceso de Servicio al Cliente no se trata solo de reducir costos, sino de construir una operación robusta y centrada en el cliente que fomente relaciones a largo plazo e impulse el crecimiento del negocio.

Cómo el Process Mining Impulsa la Eficiencia del Servicio al Cliente

El Process Mining ofrece un enfoque revolucionario para comprender y mejorar sus operaciones de Servicio al Cliente dentro de Zendesk Support. Al extraer registros de eventos de sus datos de Zendesk, las herramientas de Process Mining reconstruyen el flujo de proceso real, tal como es, revelando cada paso que toma una solicitud de servicio. Esto no se trata de lo que usted cree que sucede, sino de lo que realmente sucede, proporcionando una visión objetiva y basada en datos de sus operaciones.

Mediante este potente análisis, puede visualizar el tiempo completo del ciclo de servicio al cliente, identificar desviaciones frecuentes de sus procedimientos operativos estándar y señalar los cuellos de botella exactos que dificultan la eficiencia. Por ejemplo, puede observar dónde se reasignan repetidamente los tickets, lo que destaca necesidades de capacitación o problemas de diseño de flujo de trabajo. Puede identificar categorías específicas de solicitudes de servicio que consistentemente superan sus tiempos de resolución objetivo, lo que permite una reingeniería de procesos dirigida. El Process Mining le ayuda a ir más allá de las suposiciones, proporcionando evidencia concreta para respaldar sus esfuerzos de optimización, asegurando que los cambios sean impactantes y basados en datos. Esta identificación precisa de ineficiencias le permite tomar decisiones informadas que reducen directamente el tiempo del ciclo de Servicio al Cliente y mejoran el rendimiento general.

Áreas Clave de Mejora Identificadas Mediante el Process Mining

La aplicación de Process Mining a sus datos de Zendesk Support típicamente descubre varias áreas críticas de mejora:

  • Identificación y Resolución de Cuellos de Botella: Señale colas específicas, grupos de agentes o incluso actividades individuales donde las solicitudes de servicio se acumulan, causando retrasos. Esto permite una asignación de recursos o un rediseño de procesos dirigido.
  • Optimización de Reprocesos y Traspasos: Visualice instancias de reproceso, donde los tickets se reabren o se pasan repetidamente entre equipos. Reducir los traspasos innecesarios agiliza el proceso, disminuyendo el esfuerzo desperdiciado y el tiempo promedio de manejo.
  • Cumplimiento de SLA y Análisis de Desviaciones: Monitoree qué tan bien su proceso de Servicio al Cliente se adhiere a los Acuerdos de Nivel de Servicio (SLA). Identifique las razones comunes de las infracciones de SLA, ya sean pasos de proceso específicos, disponibilidad de agentes o dependencias internas.
  • Análisis de la Causa Raíz de los Retrasos: Profundice en los factores que contribuyen a los largos tiempos de ciclo, como solicitudes de información adicional de los clientes, escalaciones internas o dependencias externas, lo que le permite abordarlos sistemáticamente.
  • Rendimiento del Agente y Necesidades de Capacitación: Respetando la privacidad, los datos agregados pueden resaltar variaciones en la eficiencia del agente o en el cumplimiento de las mejores prácticas, informando programas de capacitación dirigidos o el equilibrio de la carga de trabajo.

Resultados Esperados de la Optimización del Servicio al Cliente de Zendesk

La aplicación estratégica del Process Mining para su proceso de Servicio al Cliente en Zendesk Support produce beneficios significativos y medibles:

  • Reducción del Tiempo del Ciclo de Servicio al Cliente: Agilice los procesos eliminando pasos innecesarios y cuellos de botella, lo que lleva a una resolución más rápida de los problemas de los clientes.
  • Mejora de la Satisfacción del Cliente: Un servicio más rápido y eficiente se traduce directamente en clientes más satisfechos y mejores tasas de retención de clientes.
  • Menores Costos Operacionales: Optimice la asignación de recursos, reduzca los reprocesos y minimice los esfuerzos manuales, lo que resulta en ahorros de costos sustanciales.
  • Mejora del Cumplimiento de SLA: Cumpla y supere consistentemente sus Acuerdos de Nivel de Servicio, lo que refuerza la confianza del cliente y evita penalizaciones.
  • Mayor Transparencia del Proceso: Obtenga una comprensión exhaustiva y objetiva de sus operaciones de Servicio al Cliente, lo que permite la mejora continua y la resolución proactiva de problemas.

Al aprovechar el Process Mining, usted transforma su Servicio al Cliente en Zendesk Support de un centro de costos reactivo a una operación proactiva, eficiente y centrada en el cliente, lista para satisfacer las demandas futuras.

Comenzando su Viaje de Optimización

¿Listo para transformar sus operaciones de Servicio al Cliente y alcanzar la máxima eficiencia en Zendesk Support? Adopte el poder de la optimización de procesos para analizar meticulosamente sus flujos de trabajo existentes. Descubra con precisión dónde se encuentran sus cuellos de botella en el proceso y aprenda cómo reducir eficazmente el tiempo del ciclo de Servicio al Cliente. Este enfoque le permite implementar mejoras dirigidas, asegurando que su equipo brinde un servicio excepcional con una eficiencia inigualable. Comience hoy mismo su viaje hacia una experiencia de Zendesk Support más optimizada y centrada en el cliente.

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Problemas y Desafíos Comunes

Identifique qué desafíos le están afectando

Los retrasos en la resolución de las solicitudes de servicio al cliente provocan insatisfacción del cliente y posible abandono. Las largas esperas generan experiencias negativas, aumentando la carga de trabajo de los agentes con consultas de seguimiento.
ProcessMind analiza el ciclo de vida completo de cada Solicitud de Servicio en Zendesk Support, destacando dónde y por qué los tiempos de resolución superan los objetivos. Revela cuellos de botella en secuencias de actividad específicas o asignaciones de agentes, señalando áreas exactas para mejorar la eficiencia.

Cuando los problemas de los clientes se escalan con frecuencia internamente, indica que la resolución en el primer contacto es baja y consume más recursos. Cada escalación aumenta los costos operativos y extiende los tiempos de resolución, impactando negativamente la experiencia del cliente.
ProcessMind mapea los caminos tomados por las Solicitudes de Servicio, mostrando claramente con qué frecuencia y en qué etapa se activan las escalaciones internas. Identifica las causas raíz, como la falta de formación del agente o la ausencia de artículos en la base de conocimientos, lo que permite mejoras dirigidas en su flujo de trabajo de Zendesk Support.

Incumplir consistentemente los objetivos del Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA) conlleva a sanciones, insatisfacción del cliente y daño reputacional. Los incumplimientos indican problemas sistémicos en la eficiencia del proceso o la asignación de recursos que necesitan atención urgente.
ProcessMind monitorea cada Solicitud de Servicio contra las políticas de SLA definidas en Zendesk Support, identificando etapas o tipos específicos de solicitudes que frecuentemente incumplen los objetivos. Proporciona información accionable sobre los cuellos de botella que causan retrasos, permitiendo ajustes proactivos a su prestación de servicio.

Las solicitudes de servicio que se reabren después de la resolución inicial indican soluciones incompletas o ineficaces, frustrando a los clientes y desperdiciando el esfuerzo del agente. Este retrabajo aumenta significativamente el costo promedio por resolución y retrasa el rendimiento general.
ProcessMind descubre patrones donde las actividades de 'Solicitud de Servicio Resuelta' a menudo son seguidas por un nuevo contacto con el cliente o actividades de seguimiento. Ayuda a identificar Tipos de Solicitudes de Servicio o agentes específicos que contribuyen a altas tasas de reapertura dentro de Zendesk Support, permitiendo una formación dirigida o revisiones de procesos.

Los clientes a menudo cambian de canal de comunicación durante una única solicitud de servicio, lo que lleva a información fragmentada y explicaciones repetidas. Esto degrada significativamente la experiencia del cliente y prolonga los tiempos de resolución, ya que los agentes luchan por reconstruir el historial completo.
ProcessMind analiza el atributo 'Canal de Comunicación' para cada Solicitud de Servicio, visualizando dónde y por qué los clientes transitan entre canales como correo electrónico, chat o teléfono. Destaca patrones en su proceso de Zendesk Support que podrían agilizar las interacciones o mejorar la integración de canales.

Un desequilibrio en la carga de trabajo de los agentes puede llevar al agotamiento de algunos y a la infrautilización de otros, afectando la moral y eficiencia general del equipo. Esto a menudo resulta en una prestación de servicio inconsistente y retrasos para los clientes asignados a agentes sobrecargados.
ProcessMind proporciona una visibilidad clara de la actividad de los agentes y las asignaciones de Solicitudes de Servicio en Zendesk Support. Identifica agentes o equipos con cargas de trabajo desproporcionadamente altas o bajas, permitiendo a los gerentes optimizar la distribución de recursos y asegurar un manejo justo y eficiente de las Solicitudes de Servicio.

Las desviaciones de los procedimientos estándar de servicio al cliente pueden llevar a una calidad de servicio inconsistente, incumplimiento de las regulaciones y mayores tasas de error. Estas prácticas ad hoc socavan los esfuerzos de capacitación y dificultan la escalabilidad efectiva de las operaciones.
ProcessMind descubre automáticamente las rutas reales tomadas por las Solicitudes de Servicio en Zendesk Support, comparándolas con modelos de proceso ideales. Destaca cada instancia de desviación, mostrando exactamente dónde y por qué los agentes o sistemas no están siguiendo el flujo de trabajo prescrito, lo que permite acciones correctivas dirigidas.

La categorización o priorización incorrecta de las solicitudes de servicio resulta en una dirección errónea al departamento o agente equivocado, retrasando la resolución de problemas urgentes. Esta ineficiencia puede llevar a la frustración del cliente y a la pérdida de oportunidades para abordar problemas críticos con prontitud.
ProcessMind analiza las actividades iniciales de 'Solicitud Categorizada y Priorizada' y su impacto posterior en Zendesk Support. Identifica patrones donde categorías o prioridades específicas conducen consistentemente a tiempos de resolución más largos o a mayores escalaciones, sugiriendo áreas para mejorar los procesos de entrada.

Los retrasos en el envío de un acuse de recibo inicial a los clientes después de que se crea una solicitud de servicio pueden generar inmediatamente una impresión negativa. Este período de espera hace que los clientes se sientan ignorados, aumentando la ansiedad y potencialmente llevando a contactos duplicados.
ProcessMind mide con precisión el tiempo transcurrido entre 'Solicitud de Servicio Creada' y 'Acuse de Recibo Inicial Enviado al Cliente' en Zendesk Support. Identifica cuellos de botella en esta fase inicial crítica, destacando problemas de proceso o sistema que retrasan la comunicación oportuna y afectan las primeras impresiones.

Cuando los agentes piden repetidamente a los clientes información ya proporcionada o de fácil acceso, esto indica ineficiencia y un flujo de información fragmentado. Este proceso añade pasos innecesarios, prolonga los tiempos de resolución y frustra significativamente a los clientes.
ProcessMind mapea la ocurrencia de actividades 'Información solicitada al cliente' dentro de los flujos de trabajo de Solicitudes de Servicio. Descubre escenarios donde esta actividad ocurre varias veces o innecesariamente, señalando brechas en el acceso del agente a la información o en la captura inicial de datos en Zendesk Support.

Si los agentes dedican un tiempo excesivo a investigar problemas o tienen dificultades para encontrar información relevante, esto prolonga significativamente los tiempos de resolución. Esta ineficiencia impacta la productividad del agente y retrasa el soporte esencial al cliente, aumentando los costos operativos.
ProcessMind analiza la duración y las actividades precedentes antes de 'Solución Propuesta al Cliente' o 'Solicitud de Servicio Resuelta'. Destaca instancias en las que 'Agente Investiga Incidencia' toma un tiempo inusualmente largo, sugiriendo la necesidad de una mejor integración de la base de conocimientos o capacitación del agente dentro de Zendesk Support.

Metas Típicas

Defina cómo se ve el éxito

Este objetivo busca acortar significativamente el tiempo que se tarda en resolver las solicitudes de servicio al cliente desde el contacto inicial hasta el cierre final. Lograr esto impulsa directamente la satisfacción del cliente, reduce los costos operativos asociados con casos prolongados y libera la capacidad del agente, mejorando la eficiencia de sus operaciones de Zendesk Support.
ProcessMind analiza sus datos de Zendesk Support para identificar cuellos de botella y retrasos en el flujo de resolución. Identifica actividades o secuencias específicas que prolongan la resolución, ofreciendo información para agilizar procesos, automatizar tareas repetitivas y reasignar recursos de manera efectiva. Puede apuntar a reducciones del 15-25% en el tiempo promedio de resolución.

Cumplir los Acuerdos de Nivel de Servicio (SLA) es crucial para ofrecer un servicio al cliente fiable y evitar penalizaciones. Este objetivo se centra en aumentar el porcentaje de solicitudes de servicio que se resuelven dentro de sus objetivos de SLA definidos, asegurando una calidad y fiabilidad de servicio consistentes dentro de su entorno Zendesk Support.
ProcessMind identifica proactivamente los casos en riesgo de incumplir los SLA monitoreando rutas críticas y señalando retrasos. Señala las causas raíz de los fallos de SLA, ya sea debido a traspasos de agentes, retrasos en la investigación o brechas de comunicación, lo que permite intervenciones dirigidas para aumentar el cumplimiento entre un 10% y un 20%.

Las altas tasas de escalaciones internas a menudo indican problemas subyacentes, como falta de conocimiento del agente, categorización inicial inadecuada o traspasos de procesos complejos. Este objetivo busca reducir la frecuencia con la que las solicitudes de servicio al cliente necesitan ser escaladas a niveles superiores o a diferentes departamentos en Zendesk Support, reduciendo así los costos y acelerando la resolución.
ProcessMind mapea las rutas de escalación e identifica los desencadenantes comunes, mostrando dónde existen lagunas de conocimiento o ambigüedades en el proceso. Al analizar las circunstancias que conducen a las escalaciones, ayuda a optimizar la capacitación, mejorar el contenido de la base de conocimientos y refinar el triaje inicial, reduciendo potencialmente las tasas de escalación entre un 10% y un 15%.

Una alta tasa de solicitudes de servicio reabiertas sugiere que las resoluciones iniciales no abordan completamente los problemas de los clientes, lo que lleva a insatisfacción y una mayor carga de trabajo. Este objetivo se centra en asegurar que los problemas de los clientes se resuelvan de manera completa y efectiva la primera vez dentro de su sistema Zendesk Support.
ProcessMind analiza todo el ciclo de vida de las solicitudes reabiertas, identificando patrones comunes, agentes o tipos de solicitudes asociados con las reaperturas. Ayuda a descubrir dónde las resoluciones son insuficientes o dónde los problemas subyacentes no se abordan por completo, permitiendo mejoras que pueden reducir las tasas de reapertura entre un 5% y un 10%.

El uso inconsistente de los canales de comunicación puede llevar a experiencias de cliente fragmentadas y flujos de trabajo de agente ineficientes. Este objetivo busca establecer y hacer cumplir canales estándar para las interacciones con el cliente, asegurando claridad, consistencia y un proceso de servicio más ágil en Zendesk Support.
ProcessMind visualiza el flujo de los canales de comunicación utilizados a lo largo del ciclo de vida de una solicitud de servicio. Destaca las desviaciones de los canales preferidos e identifica escenarios donde se utilizan múltiples canales, potencialmente confusos, guiando los esfuerzos para agilizar y estandarizar la comunicación para una mejor CX.

La distribución desigual de las cargas de trabajo puede llevar al agotamiento del agente, retrasos en el servicio y una calidad inconsistente. Este objetivo se centra en asegurar que los agentes de servicio al cliente en Zendesk Support tengan una carga de trabajo equilibrada, maximizando la eficiencia y promoviendo una asignación justa de recursos en todo el equipo.
ProcessMind proporciona insights sobre la actividad individual del agente y las asignaciones de casos, revelando desequilibrios y cuellos de botella. Ayuda a identificar oportunidades para el balanceo de carga, la capacitación cruzada o el ajuste de las reglas de asignación para asegurar una distribución de la carga de trabajo más equitativa y eficiente, mejorando la productividad del agente en un 10%.

Un acuse de recibo lento de las nuevas solicitudes de servicio al cliente puede crear una primera impresión negativa y aumentar la ansiedad del cliente. Este objetivo trata de reducir significativamente el tiempo que tardan los clientes en recibir un acuse de recibo inicial después de iniciar el contacto en Zendesk Support.
ProcessMind rastrea meticulosamente el tiempo desde 'Contacto del Cliente Iniciado' hasta 'Acuse de Recibo Inicial del Cliente Enviado'. Identifica retrasos y brechas en el proceso en este primer paso crítico, permitiendo a las organizaciones implementar respuestas automatizadas más rápidas o agilizar el triaje inicial para una mejora del 20-30% en el tiempo de acuse de recibo.

Una mala categorización de las solicitudes de servicio a menudo conduce a un enrutamiento incorrecto, retrasos y una gestión ineficiente. Este objetivo busca mejorar la precisión con la que se categorizan y priorizan las solicitudes entrantes en Zendesk Support, asegurando que lleguen al agente o departamento correcto rápidamente.
ProcessMind analiza la correlación entre la categorización inicial y las rutas de proceso posteriores, incluyendo escalaciones o reasignaciones. Destaca patrones de categorización errónea, ayudando a refinar las reglas de categorización, mejorar la formación de los agentes o automatizar el triaje inicial para un aumento del 15-20% en la precisión.

A los clientes les resulta frustrante que se les solicite repetidamente la misma información durante una solicitud de servicio. Este objetivo se centra en agilizar el proceso de recopilación de información en Zendesk Support para asegurar que todos los detalles necesarios se recojan de manera eficiente, idealmente en la primera interacción.
ProcessMind mapea los puntos del proceso de servicio donde se solicita información al cliente. Identifica patrones de solicitudes redundantes o actividades donde los agentes preguntan repetidamente por datos ya proporcionados, permitiendo ajustes en el proceso para reducir estas instancias entre un 10% y un 20%.

Las desviaciones de los procedimientos operativos estándar pueden llevar a una calidad de servicio inconsistente, riesgos de cumplimiento e ineficiencias operativas. Este objetivo busca asegurar que todos los agentes y procesos de servicio al cliente dentro de Zendesk Support sigan estrictamente las directrices y flujos de trabajo definidos.
ProcessMind descubre y visualiza automáticamente todas las rutas de proceso reales, comparándolas con el modelo de referencia ideal. Destaca atajos no autorizados, pasos faltantes o acciones no conformes, proporcionando evidencia clara para hacer cumplir la disciplina del proceso y mejorar la consistencia en un 20%.

Los pasos de investigación ineficientes pueden prolongar significativamente los tiempos de resolución y aumentar los costos en el servicio al cliente. Este objetivo se centra en optimizar las actividades involucradas en el diagnóstico y la resolución de problemas de los clientes, haciéndolos más rápidos y efectivos dentro de Zendesk Support.
ProcessMind identifica bucles comunes, retrabajos y pasos innecesarios dentro de la fase 'Agente Investiga Incidencia'. Destaca dónde los agentes dedican tiempo excesivo o repiten acciones, proporcionando información para optimizar las herramientas de diagnóstico, el acceso a la base de conocimientos o la colaboración interna, reduciendo el tiempo de investigación entre un 10% y un 15%.

La Ruta de Mejora de 6 Pasos para el Servicio al Cliente

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Descargar la Plantilla

Qué hacer

Acceda y descargue la plantilla de datos de Excel preconfigurada, diseñada específicamente para analizar procesos de servicio al cliente en Zendesk Support.

Por qué es importante

Una estructura de datos estandarizada asegura que toda la información crítica de sus tickets de Zendesk Support se capture correctamente para un análisis de procesos preciso.

Resultado esperado

Una plantilla de Excel lista para usar, diseñada para datos de servicio al cliente de Zendesk Support.

QUÉ OBTENDRÁ

Descubra Rutas Ocultas en su Proceso de Servicio al Cliente

ProcessMind transforma sus datos brutos de Zendesk Support en visualizaciones vívidas e interactivas. Descubra cada paso de su recorrido de servicio al cliente, revelando ineficiencias y oportunidades de mejora.
  • Visualice su proceso de servicio de principio a fin
  • Identifique cuellos de botella ocultos en Zendesk
  • Optimizar traspasos y tareas de agentes
  • Reducir el tiempo promedio de resolución de cliente
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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RESULTADOS TÍPICOS

Mejoras Reales en el Servicio al Cliente

Estos resultados ilustran los beneficios tangibles que las organizaciones obtienen al aplicar el process mining a sus datos de Zendesk Support. Al analizar los ciclos de vida de las Solicitudes de Servicio, las empresas pueden identificar ineficiencias y cuellos de botella, lo que lleva a mejoras operativas significativas.

0 %
Tiempos de Resolución Más Rápidos

Reducción en la resolución promedio de solicitudes de servicio

El process mining identifica cuellos de botella e ineficiencias, lo que ayuda a optimizar los flujos de trabajo para reducir significativamente el tiempo de resolución de los problemas de los clientes.

- 0 %
Cumplimiento de SLA Mejorado

Mejora en el cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio

Al identificar rutas de proceso no conformes y sus causas raíz, las organizaciones pueden abordar proactivamente los problemas para asegurar que más solicitudes cumplan sus objetivos de SLA.

0 %
Tasas de Escalación Más Bajas

Disminución en las solicitudes que requieren escalación interna

Comprender los disparadores de las escalaciones internas permite una mejor formación de los agentes y ajustes de proceso, reduciendo la necesidad de una implicación de nivel superior.

0 %
Menos Casos Reabiertos

Disminución en las reaperturas de solicitudes de servicio al cliente

Analizar por qué se reabren los casos ayuda a mejorar la calidad y la completitud de la resolución inicial, reduciendo los contactos repetidos de los clientes y aumentando la satisfacción.

0 %
Acuse de recibo más rápido

Reducción del tiempo promedio de acuse de recibo inicial del cliente

Identificar los retrasos en el primer contacto ayuda a agilizar el punto de contacto inicial, estableciendo mejores expectativas del cliente y mejorando la satisfacción temprana.

Los resultados específicos alcanzados pueden variar según la complejidad del proceso, la calidad de los datos y el alcance de la implementación. Estos ejemplos reflejan mejoras comunes observadas por organizaciones que utilizan el process mining para procesos de servicio al cliente.

Datos Recomendados

Comienza con los atributos y actividades más importantes, y luego amplía según sea necesario.
¿Nuevo en registros de eventos? Aprenda cómo crear un registro de eventos para Process Mining.

Atributos

Puntos de datos clave a capturar para el análisis

El identificador único para cada solicitud de servicio al cliente, también conocido como ticket o caso.

Por qué es importante

Este es el ID de Caso esencial que conecta todos los pasos del proceso, permitiendo la reconstrucción y el análisis de cada recorrido individual de servicio al cliente.

El timestamp que indica cuándo comenzó una actividad o un evento.

Por qué es importante

Esta marca de tiempo es esencial para ordenar eventos, calcular duraciones y analizar la línea de tiempo del proceso de solicitud de servicio.

El nombre o ID del agente de servicio al cliente asignado para gestionar la solicitud de servicio.

Por qué es importante

Rastrea qué agente realizó una acción, permitiendo el análisis del rendimiento individual, la distribución de la carga de trabajo y la asignación de recursos.

La clasificación de la solicitud de servicio, como 'Pregunta', 'Incidente', 'Problema' o 'Tarea'.

Por qué es importante

Categoriza las solicitudes para permitir la comparación de rendimiento y el análisis entre diferentes tipos de problemas, lo cual es crucial para la mejora dirigida de procesos.

El nivel de prioridad asignado a la solicitud de servicio, como 'Baja', 'Normal', 'Alta' o 'Urgente'.

Por qué es importante

Indica la urgencia de una solicitud, lo cual es crítico para analizar el cumplimiento del SLA y asegurar que los problemas críticos se aborden con prontitud.

El canal a través del cual se envió la solicitud de servicio o se produjo la comunicación.

Por qué es importante

Muestra cómo interactúan clientes y agentes, permitiendo el análisis de la eficiencia del canal y su impacto en el proceso y la experiencia del cliente.

La duración objetivo dentro de la cual se espera que se resuelva una solicitud de servicio, basándose en su política de SLA.

Por qué es importante

Define la promesa de servicio al cliente, actuando como el punto de referencia para medir el rendimiento a tiempo y el cumplimiento del SLA.

Un indicador booleano que señala si el tiempo de resolución de la solicitud de servicio excedió su objetivo de SLA.

Por qué es importante

Proporciona un resultado binario y claro para el rendimiento del SLA en cada caso, simplificando la monitorización del cumplimiento y la elaboración de informes.

El tiempo total transcurrido desde que se creó una solicitud de servicio hasta que se resolvió finalmente.

Por qué es importante

Mide la duración del caso de principio a fin, un KPI crítico para evaluar la eficiencia general del proceso y la experiencia del cliente.

Actividades

Pasos del proceso a seguir y optimizar

Esta actividad marca el inicio del proceso de servicio al cliente, cuando se genera un nuevo ticket en Zendesk desde cualquier canal como correo electrónico, formulario web o chat. Este evento es registrado explícitamente por el sistema con un ID de ticket único y una marca de tiempo en el momento de la creación.

Por qué es importante

Como evento de inicio principal, es esencial para calcular la duración total del caso y analizar los volúmenes de solicitudes entrantes a lo largo del tiempo. Sirve como base para medir indicadores clave de rendimiento como el tiempo hasta la primera respuesta y el tiempo total de resolución.

Este evento significa que la solicitud de servicio ha sido asignada a un agente específico para su manejo. Puede ocurrir automáticamente basándose en reglas de enrutamiento o manualmente por un líder de equipo o agente.

Por qué es importante

La asignación es un hito crítico para la rendición de cuentas y la gestión de la carga de trabajo. Analizar el tiempo de asignación y los patrones de reasignación revela cuellos de botella en el proceso de triaje y distribución.

Ocurre cuando un agente requiere más información de un cliente para continuar y cambia el estado del ticket a 'pendiente'. Este cambio de estado indica explícitamente que el proceso ahora está a la espera de una parte externa.

Por qué es importante

Esta actividad destaca las dependencias del cliente y pausa los tiempos de SLA internos. Las instancias frecuentes o repetidas en un solo ticket pueden indicar una recopilación de información inicial incompleta y llevar a tiempos de resolución más largos.

Un agente marca la solicitud de servicio como 'resuelta' después de proporcionar una solución al cliente. Este es un estado temporal, ya que el ticket puede ser reabierto por una respuesta del cliente antes de ser cerrado permanentemente.

Por qué es importante

Este es el hito principal para medir el tiempo de resolución y la eficiencia del agente. Significa el punto en el que el agente cree que el trabajo está completo, proporcionando una base para analizar el retrabajo si el ticket se reabre.

Esta actividad ocurre si un cliente responde a un ticket que está en estado 'resuelto'. Zendesk cambia automáticamente el estado de nuevo a 'abierto', indicando que el problema no se resolvió por completo.

Por qué es importante

Las reaperturas son un indicador crítico de fallas en la Resolución en el Primer Contacto y de una calidad de solución deficiente. Analizar la frecuencia y las razones de los tickets reabiertos ayuda a identificar áreas para mejorar la formación de los agentes y los procedimientos de resolución.

Esta es la actividad final, que marca el cierre permanente de la solicitud de servicio. Esto suele ocurrir automáticamente después de que ha transcurrido un período de tiempo establecido desde que el ticket se marcó como 'resuelto', sin nuevas respuestas del cliente.

Por qué es importante

Como el evento final definitivo, cierra el ciclo de vida del ticket. El tiempo desde 'resuelto' hasta 'cerrado' representa la ventana para posibles reaperturas, y el evento 'cerrado' confirma que la resolución fue aceptada.

Preguntas Frecuentes

Preguntas frecuentes

El process mining le ayuda a visualizar el flujo real de las solicitudes de servicio en Zendesk, identificando cuellos de botella, desviaciones e ineficiencias. Revela dónde las solicitudes de servicio al cliente se atascan o tardan demasiado, permitiéndole optimizar los flujos de trabajo y reducir los tiempos de resolución. Puede identificar las causas raíz de problemas como altas tasas de reapertura o incumplimientos críticos de SLA.

Para el Process Mining, usted necesita principalmente registros de eventos de Zendesk Support. Esto incluye identificadores de casos, como el ID de Solicitud de Servicio, nombres de actividades, como "Ticket Creado" o "Agente Asignado", y marcas de tiempo para cada actividad. Los ID de agente y los cambios de estado, por ejemplo, "Abierto", "Pendiente", "Resuelto", también son cruciales.

Puede esperar ver reducciones significativas en los tiempos promedio de resolución y las tasas de escalación internas. El process mining ayuda a mejorar el cumplimiento crítico del SLA y reduce el número de solicitudes de servicio reabiertas. En última instancia, esto conduce a una mayor satisfacción del cliente y una utilización más eficiente del agente.

Zendesk Support ofrece varias formas de extraer datos, incluyendo su API, funciones de informes y funcionalidades de exportación de datos. Muchas herramientas de process mining también proporcionan conectores directos o pueden importar datos desde formatos estándar como CSV o Excel. Podemos guiarle sobre el método más eficiente para su configuración específica de Zendesk.

Si bien cierta comprensión técnica de las estructuras de datos es beneficiosa, muchas plataformas modernas de process mining están diseñadas para usuarios de negocio. Un conocimiento básico de SQL podría ser útil para la preparación de datos, pero no siempre se requieren ingenieros de datos dedicados. La herramienta de process mining maneja el trabajo analítico complejo.

Sí, el process mining es excelente para destacar los pasos del proceso que causan retrasos, como un acuse de recibo inicial lento. Al analizar los registros de eventos, también puede identificar patrones donde se pide repetidamente la misma información a los clientes, lo que indica procesos de investigación ineficientes o una mala categorización de las solicitudes. Esto permite mejoras dirigidas.

La extracción inicial de datos y la creación del modelo suelen completarse en pocas semanas, dependiendo del volumen y la complejidad de los datos. A menudo, se pueden obtener conocimientos procesables en las primeras 4 a 8 semanas. El monitoreo continuo permite mejoras constantes y asegura que los beneficios se mantengan.

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