Mejore el servicio al cliente

Guía de 6 pasos para optimizar el servicio al cliente en Zendesk.
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Optimice la atención al cliente en Zendesk Support

Los procesos de atención al cliente suelen ocultar ineficiencias que frustran a los clientes y elevan los costes operativos. Esta plataforma le ayuda a identificar con precisión los cuellos de botella, entender sus causas raíz y detectar oportunidades de mejora. Así podrá aplicar cambios prácticos para reducir los tiempos de resolución y aumentar la satisfacción del cliente.

Descargue nuestro Template de datos preconfigurado y aborde los desafíos habituales para alcanzar sus objetivos de eficiencia. Siga nuestro plan de mejora de seis pasos y consulte la guía del Template de datos para transformar sus operaciones.

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Por qué es fundamental optimizar la atención al cliente en Zendesk Support

La atención al cliente es esencial para cualquier empresa que quiera prosperar: influye directamente en la fidelidad de los clientes, la reputación de la marca y, en última instancia, los ingresos. En el entorno competitivo actual, no basta con cumplir las expectativas; los clientes esperan un soporte rápido, eficiente y personalizado. Para las organizaciones que utilizan Zendesk Support, el reto consiste en garantizar que cada ticket siga el camino más eficiente, desde el primer contacto hasta su resolución. Las ineficiencias del proceso de atención al cliente suelen quedar ocultas en la complejidad de las operaciones diarias y pueden alargar los tiempos de resolución, aumentar los costes operativos, agotar a los agentes y, sobre todo, dejar insatisfechos a clientes que podrían buscar otras opciones.

Sin una visión clara del recorrido completo de una solicitud de servicio, encontrar las causas de las demoras y las desviaciones se convierte en un ejercicio de conjeturas. ¿Hay agentes con demasiados casos? ¿Se atascan con frecuencia ciertos tipos de solicitudes? ¿Se incumplen los SLA por retrabajos innecesarios o demasiados traspasos? Responder estas preguntas es fundamental para tomar decisiones estratégicas y mejorar continuamente. Optimizar la atención al cliente no consiste solo en reducir costes: se trata de crear una operación sólida y centrada en el cliente que fomente relaciones duraderas e impulse el crecimiento del negocio.

Cómo Process Mining mejora la eficiencia de la atención al cliente

Process Mining ofrece una forma distinta de entender y mejorar las operaciones de atención al cliente en Zendesk Support. Al extraer registros de eventos de los datos de Zendesk, las herramientas de Process Mining reconstruyen el flujo real del proceso y muestran cada paso que sigue una solicitud de servicio. No se trata de lo que se supone que ocurre, sino de lo que sucede en realidad, con una visión objetiva de las operaciones basada en datos.

Este análisis permite visualizar el tiempo de ciclo completo de la atención al cliente, detectar desviaciones frecuentes de los procedimientos operativos estándar y localizar los cuellos de botella que reducen la eficiencia. Por ejemplo, puede observar dónde se reasignan los tickets repetidamente, lo que puede señalar necesidades de formación o problemas en el diseño del flujo de trabajo. También puede identificar categorías de solicitudes de servicio que superan sistemáticamente los tiempos de resolución previstos y así orientar el rediseño del proceso. Process Mining permite dejar atrás las suposiciones y aporta pruebas concretas para respaldar las iniciativas de optimización, de modo que los cambios tengan un efecto real y se basen en datos. Al localizar las ineficiencias con precisión, podrá tomar decisiones fundamentadas que reduzcan directamente el tiempo de ciclo de la atención al cliente y mejoren el rendimiento general.

Principales áreas de mejora que revela Process Mining

Al aplicar Process Mining a los datos de Zendesk Support, suelen aparecer varias áreas clave de mejora:

  • Detección y resolución de cuellos de botella: Localice las colas, los grupos de agentes o las actividades concretas donde se acumulan las solicitudes de servicio y se producen demoras. Así podrá asignar recursos de forma más precisa o rediseñar el proceso.
  • Optimización del retrabajo y los traspasos: Visualice los casos de retrabajo, como los tickets que se reabren o pasan repetidamente de un equipo a otro. Reducir los traspasos innecesarios agiliza el proceso, evita esfuerzos desperdiciados y disminuye el tiempo medio de gestión.
  • Cumplimiento de los SLA y análisis de desviaciones: Supervise en qué medida el proceso de atención al cliente cumple los acuerdos de nivel de servicio. Detecte las causas habituales de los incumplimientos de SLA, ya sean pasos concretos del proceso, la disponibilidad de los agentes o dependencias internas.
  • Análisis de las causas de las demoras: Examine los factores que alargan los tiempos de ciclo, como las solicitudes de información adicional a los clientes, las escalaciones internas o las dependencias externas, para abordarlos de forma sistemática.
  • Rendimiento de los agentes y necesidades de formación: Sin dejar de respetar la privacidad, los datos agregados pueden mostrar diferencias en la eficiencia de los agentes o en el seguimiento de las buenas prácticas. Esta información permite orientar la formación y equilibrar las cargas de trabajo.

Resultados esperados al optimizar la atención al cliente en Zendesk

La aplicación estratégica de Process Mining al proceso de atención al cliente en Zendesk Support ofrece beneficios importantes y medibles:

  • Menor tiempo de ciclo de atención al cliente: Agilice los procesos al eliminar pasos innecesarios y cuellos de botella, para resolver más rápido los problemas de los clientes.
  • Mayor satisfacción del cliente: Un servicio más rápido y eficiente se traduce directamente en clientes más satisfechos y una mayor retención.
  • Menores costes operativos: Optimice la asignación de recursos, reduzca el retrabajo y limite las tareas manuales para lograr ahorros considerables.
  • Mejor cumplimiento de los SLA: Cumpla sistemáticamente los acuerdos de nivel de servicio y supere sus objetivos para reforzar la confianza de los clientes y evitar sanciones.
  • Mayor transparencia del proceso: Obtenga una visión completa y objetiva de las operaciones de atención al cliente para impulsar la mejora continua y resolver problemas de forma proactiva.

Con Process Mining, puede transformar la atención al cliente en Zendesk Support: pasar de una operación reactiva que genera costes a un servicio eficiente, proactivo y centrado en el cliente, preparado para responder a las necesidades futuras.

Cómo comenzar a optimizar el proceso

¿Está listo para transformar las operaciones de atención al cliente y mejorar la eficiencia en Zendesk Support? Analice a fondo sus flujos de trabajo actuales para descubrir cómo optimizar los procesos. Localice los cuellos de botella y descubra cómo reducir eficazmente el tiempo de ciclo de la atención al cliente. Así podrá aplicar mejoras específicas y ayudar a su equipo a ofrecer un servicio excepcional con mayor eficiencia. Comience hoy a crear una experiencia de atención al cliente más optimizada y centrada en las personas en Zendesk Support.

Atención al cliente Operaciones de soporte Eficiencia de los agentes Acuerdos de nivel de servicio Satisfacción del cliente Resolución de tickets Gestión del centro de soporte Mejora de la experiencia del cliente Gestión de tickets Gestión de tickets Tickets de soporte Centro de contacto Soporte al cliente CRM Centro de soporte Resolución de casos

Problemas y desafíos frecuentes

Identifique los desafíos que le afectan

Las demoras en resolver las solicitudes de atención al cliente generan insatisfacción y pueden hacer que los clientes se marchen. Las esperas prolongadas crean experiencias negativas y aumentan la carga de los agentes, que reciben consultas de seguimiento.
ProcessMind analiza el ciclo de vida completo de cada Service Request en Zendesk Support y muestra dónde y por qué los tiempos de resolución superan los objetivos. Revela cuellos de botella en secuencias de actividades o asignaciones de agentes concretas y señala dónde se puede mejorar la eficiencia.

Cuando los problemas de los clientes se escalan con frecuencia a nivel interno, puede ser señal de que se resuelven pocos casos en el primer contacto y de que se consumen más recursos. Cada escalación aumenta los costes operativos y alarga los tiempos de resolución, lo que perjudica la experiencia del cliente.
ProcessMind traza las rutas que siguen las Service Requests y muestra con claridad con qué frecuencia y en qué etapa se producen las escalaciones internas. Identifica causas de fondo, como la falta de formación de los agentes o la ausencia de artículos en la base de conocimientos, para que pueda aplicar mejoras específicas al flujo de trabajo de Zendesk Support.

Incumplir sistemáticamente los objetivos de los acuerdos de nivel de servicio (SLA) puede acarrear sanciones, insatisfacción de los clientes y daños a la reputación. Los incumplimientos señalan problemas estructurales de eficiencia del proceso o de asignación de recursos que requieren atención urgente.
ProcessMind supervisa cada Service Request según las políticas de SLA definidas en Zendesk Support e identifica las etapas o los tipos de solicitud que incumplen los objetivos con frecuencia. Ofrece información útil para la acción sobre los cuellos de botella que causan demoras y permite ajustar la prestación del servicio de forma proactiva.

Cuando se reabren solicitudes de servicio después de su resolución inicial, puede ser señal de que las soluciones fueron incompletas o ineficaces. Esto frustra a los clientes y desperdicia el esfuerzo de los agentes. El retrabajo aumenta considerablemente el coste medio por resolución y reduce el rendimiento general.
ProcessMind detecta patrones en los que las actividades 'Service Request Resolved' suelen ir seguidas de un nuevo contacto del cliente o de actividades de seguimiento. Ayuda a identificar los tipos de Service Request o los agentes relacionados con una tasa elevada de reaperturas en Zendesk Support, para orientar la formación o revisar el proceso.

A menudo, los clientes cambian de canal de comunicación durante una misma solicitud de servicio. Esto fragmenta la información y obliga a repetir explicaciones, lo que perjudica la experiencia y alarga los tiempos de resolución, ya que los agentes tienen dificultades para reconstruir el historial completo.
ProcessMind analiza el atributo 'Communication Channel' de cada Service Request y muestra dónde y por qué los clientes cambian de canal, por ejemplo, entre correo electrónico, chat y teléfono. También revela patrones del proceso en Zendesk Support que pueden ayudar a agilizar las interacciones o mejorar la integración entre canales.

Una carga de trabajo desequilibrada puede agotar a algunos agentes y dejar a otros con poca actividad, lo que afecta la moral y la eficiencia del equipo. También puede provocar un servicio inconsistente y demoras para los clientes asignados a agentes sobrecargados.
ProcessMind ofrece una visión clara de la actividad de los agentes y de las asignaciones de Service Request en Zendesk Support. Identifica a los agentes o equipos con cargas de trabajo desproporcionadamente altas o bajas, para que quienes gestionan el equipo puedan distribuir mejor los recursos y garantizar una atención equitativa y eficiente de las Service Requests.

Las desviaciones de los procedimientos estándar de atención al cliente pueden generar una calidad de servicio inconsistente, incumplimientos normativos y más errores. Estas prácticas improvisadas dificultan la formación y hacen más complejo ampliar las operaciones de forma eficaz.
ProcessMind descubre automáticamente las rutas reales que siguen las Service Requests en Zendesk Support y las compara con los modelos de proceso ideales. Muestra cada desviación e indica dónde y por qué los agentes o sistemas no siguen el flujo de trabajo establecido, lo que permite aplicar medidas correctivas específicas.

Clasificar o priorizar incorrectamente las solicitudes de servicio puede enviarlas al departamento o agente equivocado y retrasar la resolución de los problemas urgentes. Esta ineficiencia puede frustrar a los clientes e impedir que se atiendan a tiempo los problemas críticos.
ProcessMind analiza las actividades iniciales 'Request Categorized and Prioritized' y sus efectos posteriores en Zendesk Support. Detecta patrones en los que determinadas categorías o prioridades suelen alargar los tiempos de resolución o aumentar las escalaciones, lo que permite identificar oportunidades para mejorar la recepción de solicitudes.

Si se tarda en confirmar a los clientes que se ha recibido su solicitud de servicio, la primera impresión puede ser negativa. La espera puede hacer que sientan que nadie los escucha, aumentar su preocupación y llevarlos a contactar de nuevo.
ProcessMind mide con precisión el tiempo transcurrido entre 'Service Request Created' e 'Initial Customer Acknowledgment Sent' en Zendesk Support. Detecta cuellos de botella en esta etapa inicial clave y señala problemas del proceso o del sistema que retrasan la comunicación y afectan la primera impresión.

Cuando los agentes vuelven a pedir información que los clientes ya proporcionaron o que pueden consultar fácilmente, puede ser señal de ineficiencia y de un flujo de información fragmentado. Esto añade pasos innecesarios, alarga los tiempos de resolución y frustra a los clientes.
ProcessMind muestra cuándo se producen las actividades 'Information Requested from Customer' en los flujos de trabajo de Service Request. Detecta situaciones en las que esta actividad se repite o no es necesaria, lo que puede revelar dificultades de acceso a la información para los agentes o deficiencias en la recopilación inicial de datos en Zendesk Support.

Si los agentes dedican demasiado tiempo a investigar los problemas o tienen dificultades para encontrar información pertinente, los tiempos de resolución se alargan considerablemente. Esta ineficiencia reduce la productividad de los agentes, retrasa el soporte que necesitan los clientes y aumenta los costes operativos.
ProcessMind analiza la duración y las actividades previas a 'Solution Proposed to Customer' o 'Service Request Resolved'. Señala los casos en que 'Agent Investigates Issue' tarda más de lo habitual, lo que puede indicar la necesidad de integrar mejor la base de conocimientos o reforzar la formación de los agentes en Zendesk Support.

Objetivos habituales

Defina cómo se ve el éxito

Este objetivo busca reducir considerablemente el tiempo que transcurre desde el primer contacto hasta el cierre de una solicitud de atención al cliente. Lograrlo aumenta directamente la satisfacción, reduce los costes operativos asociados a los casos prolongados y libera capacidad de los agentes, lo que mejora la eficiencia de las operaciones en Zendesk Support.
ProcessMind analiza los datos de Zendesk Support para localizar cuellos de botella y demoras en el flujo de resolución. Identifica las actividades o secuencias que alargan la resolución y ofrece información para agilizar los procesos, automatizar tareas repetitivas y reasignar recursos de forma eficaz. Puede fijarse como objetivo reducir entre un 15 % y un 25 % el tiempo medio de resolución.

Cumplir los acuerdos de nivel de servicio es fundamental para ofrecer una atención al cliente fiable y evitar sanciones. Este objetivo busca aumentar el porcentaje de solicitudes de servicio que se resuelven dentro de los objetivos de SLA establecidos, para garantizar un servicio consistente y fiable en Zendesk Support.
ProcessMind detecta de forma proactiva los casos que podrían incumplir los SLA: supervisa las rutas críticas y señala las demoras. Identifica las causas de fondo de los incumplimientos, ya sean traspasos entre agentes, demoras en la investigación o fallos de comunicación, para que pueda intervenir de forma específica y aumentar el cumplimiento entre un 10 % y un 20 %.

Una tasa elevada de escalaciones internas suele indicar problemas de fondo, como falta de conocimientos de los agentes, una clasificación inicial inadecuada o traspasos complejos entre etapas del proceso. Este objetivo busca reducir la frecuencia con que las solicitudes de atención al cliente se escalan a niveles superiores o a otros departamentos en Zendesk Support, para disminuir los costes y acelerar la resolución.
ProcessMind traza las rutas de escalación e identifica los motivos más frecuentes, mostrando dónde hay lagunas de conocimiento o ambigüedades en el proceso. Al analizar las circunstancias que llevan a una escalación, ayuda a mejorar la formación, ampliar el contenido de la base de conocimientos y perfeccionar la clasificación inicial. Así, la tasa de escalaciones podría reducirse entre un 10 % y un 15 %.

Una tasa elevada de reapertura de solicitudes de servicio puede indicar que las soluciones iniciales no resuelven por completo los problemas de los clientes, lo que genera insatisfacción y aumenta la carga de trabajo. Este objetivo busca garantizar que los problemas de los clientes se resuelvan de forma completa y eficaz desde el primer intento en Zendesk Support.
ProcessMind analiza el ciclo de vida completo de las solicitudes reabiertas e identifica patrones, agentes o tipos de solicitud relacionados con las reaperturas. Ayuda a detectar soluciones insuficientes o problemas de fondo que no se han abordado por completo, para aplicar mejoras que podrían reducir la tasa de reapertura entre un 5 % y un 10 %.

El uso inconsistente de los canales de comunicación puede fragmentar la experiencia de los clientes y dificultar el trabajo de los agentes. Este objetivo busca establecer y aplicar canales estándar para las interacciones con los clientes, con el fin de ofrecer una atención clara y consistente y agilizar el proceso de servicio en Zendesk Support.
ProcessMind visualiza el flujo de los canales de comunicación utilizados durante el ciclo de vida de una solicitud de servicio. Muestra las desviaciones respecto de los canales preferidos e identifica situaciones en las que se usan varios canales que pueden generar confusión. Así, orienta las iniciativas para agilizar y estandarizar la comunicación y mejorar la experiencia del cliente.

Una distribución desigual de la carga de trabajo puede agotar a los agentes, retrasar el servicio y generar una calidad inconsistente. Este objetivo busca equilibrar la carga de trabajo de los agentes de atención al cliente en Zendesk Support, aumentar la eficiencia y distribuir los recursos de forma equitativa en todo el equipo.
ProcessMind ofrece información sobre la actividad de cada agente y la asignación de casos, y revela desequilibrios y cuellos de botella. Ayuda a encontrar oportunidades para equilibrar la carga, ofrecer formación cruzada o ajustar las reglas de asignación. Así se distribuye el trabajo de forma más equitativa y eficiente y se puede aumentar un 10 % la productividad de los agentes.

Confirmar con lentitud la recepción de nuevas solicitudes de atención al cliente puede causar una mala primera impresión y aumentar la preocupación de los clientes. Este objetivo busca reducir considerablemente el tiempo que tardan en recibir una confirmación inicial después de ponerse en contacto con Zendesk Support.
ProcessMind mide con precisión el tiempo transcurrido entre 'Customer Contact Initiated' e 'Initial Customer Acknowledgment Sent'. Detecta demoras y deficiencias del proceso en este primer paso clave, para que las organizaciones puedan implementar respuestas automatizadas más rápidas o agilizar la clasificación inicial y mejorar entre un 20 % y un 30 % el tiempo de confirmación.

Una clasificación deficiente de las solicitudes de servicio suele provocar asignaciones incorrectas, demoras y una gestión ineficiente. Este objetivo busca mejorar la precisión con que se clasifican y priorizan las solicitudes entrantes en Zendesk Support, para que lleguen rápidamente al agente o departamento adecuado.
ProcessMind analiza la relación entre la clasificación inicial y las rutas posteriores del proceso, incluidas las escalaciones y reasignaciones. Detecta patrones de clasificación incorrecta y ayuda a perfeccionar las reglas, mejorar la formación de los agentes o automatizar la clasificación inicial, con el objetivo de aumentar la precisión entre un 15 % y un 20 %.

A los clientes les resulta frustrante que les pidan varias veces la misma información durante una solicitud de servicio. Este objetivo busca agilizar la recopilación de información en Zendesk Support para obtener todos los datos necesarios de forma eficiente, idealmente durante la primera interacción.
ProcessMind muestra en qué puntos del proceso de servicio se solicita información a los clientes. Detecta solicitudes redundantes o situaciones en las que los agentes vuelven a pedir datos que ya se proporcionaron, para que pueda ajustar el proceso y reducir estos casos entre un 10 % y un 20 %.

Las desviaciones de los procedimientos operativos estándar pueden generar una calidad de servicio inconsistente, riesgos de incumplimiento y deficiencias operativas. Este objetivo busca garantizar que todos los agentes y procesos de atención al cliente en Zendesk Support sigan las directrices y los flujos de trabajo establecidos.
ProcessMind descubre y visualiza automáticamente todas las rutas reales del proceso y las compara con el modelo de referencia ideal. Señala los atajos no autorizados, los pasos omitidos y las acciones que incumplen las directrices. Así aporta pruebas claras para reforzar la disciplina del proceso y mejorar la consistencia en un 20 %.

Las investigaciones ineficientes pueden alargar considerablemente los tiempos de resolución y aumentar los costes de atención al cliente. Este objetivo busca optimizar las actividades de diagnóstico y resolución de problemas para que sean más rápidas y eficaces en Zendesk Support.
ProcessMind identifica ciclos repetidos, retrabajos y pasos innecesarios durante la etapa 'Agent Investigates Issue'. Muestra dónde los agentes dedican demasiado tiempo o repiten acciones y ofrece información para optimizar las herramientas de diagnóstico, el acceso a la base de conocimientos o la colaboración interna. Así, el tiempo de investigación podría reducirse entre un 10 % y un 15 %.

La ruta de mejora de la atención al cliente en 6 pasos

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Descargar la plantilla

Qué hacer

Acceda a la plantilla de datos de Excel preconfigurada y descárguela. Está diseñada específicamente para analizar los procesos de atención al cliente en Zendesk Support.

Por qué es importante

Una estructura de datos estandarizada garantiza que toda la información clave de los tickets de Zendesk Support se registre correctamente para analizar el proceso con precisión.

Resultado esperado

Una plantilla de Excel lista para usar, adaptada a los datos de atención al cliente de Zendesk Support.

QUÉ OBTENDRÁ

Descubra los recorridos ocultos de su proceso de atención al cliente

ProcessMind convierte los datos sin procesar de Zendesk Support en visualizaciones interactivas y claras. Descubra cada etapa del recorrido de atención al cliente para detectar ineficiencias y oportunidades de mejora.
  • Visualice el proceso de atención de principio a fin
  • Detecte cuellos de botella ocultos en Zendesk
  • Optimice los traspasos entre agentes y las tareas
  • Reduzca el tiempo promedio de resolución para sus clientes
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

RESULTADOS HABITUALES

Mejoras concretas en la atención al cliente

Estos resultados muestran los beneficios tangibles que obtienen las organizaciones al aplicar Process Mining a sus datos de Zendesk Support. Al analizar el ciclo de vida de las solicitudes de servicio, las empresas pueden detectar ineficiencias y cuellos de botella, y mejorar significativamente sus operaciones.

0 %
Resolución más rápida

Reducción del tiempo medio de resolución de las solicitudes de servicio

El Process Mining identifica cuellos de botella e ineficiencias y ayuda a optimizar los flujos de trabajo para reducir considerablemente el tiempo necesario para resolver los problemas de los clientes.

- 0 %
Mayor cumplimiento de los SLA

Mejora en el cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio

Al identificar las rutas del proceso que no cumplen los requisitos y sus causas raíz, las organizaciones pueden abordar los problemas de forma proactiva para que más solicitudes cumplan los objetivos de sus SLA.

0 %
Menos escalaciones

Reducción de las solicitudes que requieren escalamiento interno

Comprender qué provoca las escalaciones internas permite mejorar la formación del personal de atención y ajustar los procesos, reduciendo la necesidad de recurrir a niveles de soporte superiores.

0 %
Menos casos reabiertos

Reducción de las reaperturas de solicitudes de atención al cliente

Analizar por qué se reabren los casos ayuda a mejorar la calidad y la exhaustividad de la resolución inicial, reducir los contactos repetidos de los clientes y aumentar su satisfacción.

0 %
Primera respuesta más rápida

Reducción del tiempo medio hasta la primera respuesta al cliente

Identificar las demoras en el primer contacto ayuda a agilizar la atención inicial, establecer expectativas más claras para los clientes y mejorar su satisfacción desde el principio.

Los resultados concretos pueden variar según la complejidad del proceso, la calidad de los datos y el alcance de la implementación. Estos ejemplos reflejan mejoras habituales observadas en organizaciones que aplican Process Mining a sus procesos de atención al cliente.

Datos recomendados

Empiece por los atributos y las actividades más importantes y amplíe el análisis cuando lo necesite.
¿Es nuevo en los registros de eventos? Aprenda a crear un Registro de eventos para Process Mining.

Atributos

Datos clave que debe recopilar para el análisis

Identificador único de cada solicitud de atención al cliente, también conocida como ticket o caso.

Por qué es importante

Este es el ID del caso esencial que conecta todos los pasos del proceso y permite reconstruir y analizar cada recorrido individual de atención al cliente.

Marca de tiempo que indica cuándo comenzó una actividad o un evento.

Por qué es importante

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

Nombre o ID del agente de atención al cliente asignado a la solicitud de servicio.

Por qué es importante

Registra qué agente realizó una acción y permite analizar el rendimiento individual, la distribución de la carga de trabajo y la asignación de recursos.

Clasificación de la solicitud de servicio, por ejemplo, 'Pregunta', 'Incidente', 'Problema' o 'Tarea'.

Por qué es importante

Clasifica las solicitudes para comparar el rendimiento y analizar distintos tipos de problemas, algo fundamental para aplicar mejoras específicas en los procesos.

Nivel de prioridad asignado a la solicitud de servicio, por ejemplo, 'Baja', 'Normal', 'Alta' o 'Urgente'.

Por qué es importante

Indica la urgencia de una solicitud, un dato clave para analizar el cumplimiento de los SLA y garantizar que los problemas críticos se atiendan con rapidez.

Canal por el que se envió la solicitud de servicio o se produjo la comunicación.

Por qué es importante

Muestra cómo interactúan los clientes y los agentes, y permite analizar la eficiencia de cada canal y su efecto en el proceso y la experiencia del cliente.

Tiempo previsto para resolver una solicitud de servicio según la política de SLA correspondiente.

Por qué es importante

Define el compromiso de servicio con el cliente y sirve de referencia para medir el cumplimiento de los plazos y de los SLA.

Indicador booleano que señala si el tiempo de resolución de la solicitud de servicio superó el objetivo del SLA.

Por qué es importante

Muestra de forma clara y binaria el resultado del SLA en cada caso, lo que facilita el seguimiento y la elaboración de informes de cumplimiento.

Actividades

Pasos del proceso que debe supervisar y optimizar

Esta actividad marca el inicio del proceso de atención al cliente, cuando se crea un nuevo ticket en Zendesk desde cualquier canal, como el correo electrónico, un formulario web o el chat. Al crearse, el sistema registra explícitamente el evento con un ID de ticket único y una marca de tiempo.

Por qué es importante

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

Este evento indica que la solicitud de servicio se asignó a un agente específico para su gestión. La asignación puede realizarse automáticamente según las reglas de enrutamiento o manualmente por un líder de equipo o un agente.

Por qué es importante

La asignación es un hito clave para la rendición de cuentas y la gestión de la carga de trabajo. Analizar el tiempo hasta la asignación y los patrones de reasignación permite detectar cuellos de botella en la clasificación y distribución de solicitudes.

Se produce cuando un agente necesita más información del cliente para continuar y cambia el estado del ticket a 'pending'. Este cambio de estado indica explícitamente que el proceso está a la espera de una respuesta externa.

Por qué es importante

Esta actividad pone de manifiesto la dependencia del cliente y pausa los contadores internos del SLA. Si se repite varias veces en un mismo ticket, puede indicar que la recopilación inicial de información fue incompleta y prolongar el tiempo de resolución.

Un agente marca la solicitud de servicio como 'solved' después de ofrecer una solución al cliente. Es un estado temporal, ya que el cliente puede reabrir el ticket si responde antes de que se cierre definitivamente.

Por qué es importante

Este es el hito principal para medir el tiempo de resolución y la eficiencia del agente. Indica el momento en que el agente considera que el trabajo está terminado y permite analizar el retrabajo si se reabre el ticket.

Esta actividad se produce cuando un cliente responde a un ticket con estado 'solved'. Zendesk cambia automáticamente el estado a 'open', lo que indica que el problema no se resolvió por completo.

Por qué es importante

Las reaperturas son un indicador clave de que no se resolvió el problema en el primer contacto y de que la calidad de la solución fue deficiente. Analizar la frecuencia y los motivos de las reaperturas ayuda a detectar oportunidades para mejorar la formación del personal de atención y los procedimientos de resolución.

Esta es la actividad final, que marca el cierre definitivo de la solicitud de servicio. Suele producirse automáticamente cuando transcurre un periodo determinado desde que el ticket se marcó como 'solved', siempre que el cliente no haya respondido.

Por qué es importante

Como evento de fin definitivo, completa el ciclo de vida del ticket. El tiempo entre 'solved' y 'closed' representa el periodo durante el cual el ticket puede reabrirse, y el evento 'closed' confirma que se aceptó la resolución.

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes

El Process Mining le ayuda a visualizar el flujo real de las solicitudes de atención en Zendesk y a identificar cuellos de botella, desviaciones e ineficiencias. Muestra dónde se atascan las solicitudes o por qué tardan demasiado, lo que permite optimizar los flujos de trabajo y reducir los tiempos de resolución. También permite encontrar las causas raíz de problemas como una alta tasa de reaperturas o incumplimientos críticos del SLA.

Para aplicar Process Mining, necesita principalmente registros de eventos de Zendesk Support. Estos incluyen identificadores de casos, como el ID de solicitud de servicio, nombres de actividades, como "Ticket creado" o "Agente asignado", y marcas de tiempo de cada actividad. También son fundamentales los ID del personal de atención y los cambios de estado, por ejemplo, "Abierto", "Pendiente" y "Resuelto".

Puede esperar una reducción significativa de los tiempos medios de resolución y de las tasas de escalamiento interno. El Process Mining ayuda a mejorar el cumplimiento de los SLA críticos y a reducir la cantidad de solicitudes de servicio reabiertas. En última instancia, esto aumenta la satisfacción del cliente y permite aprovechar mejor el tiempo del personal de atención.

Zendesk Support ofrece varias formas de extraer datos, como su API, las funciones de generación de informes y las opciones de exportación. Muchas herramientas de Process Mining también incluyen conectores directos o permiten importar datos en formatos estándar, como CSV o Excel. Podemos orientarle para que elija el método más eficiente según su configuración de Zendesk.

Aunque es útil tener conocimientos básicos sobre estructuras de datos, muchas plataformas modernas de Process Mining están diseñadas para usuarios de negocio. Saber SQL a nivel básico puede ayudar a preparar los datos, pero no siempre se necesitan especialistas en ingeniería de datos. La herramienta de Process Mining se encarga del análisis complejo.

Sí. El Process Mining permite detectar los pasos del proceso que provocan demoras, como una primera respuesta tardía. Al analizar los registros de eventos, también puede identificar patrones en los que se pide varias veces la misma información a los clientes, lo que puede indicar investigaciones ineficientes o una clasificación deficiente de las solicitudes. Así, es posible aplicar mejoras específicas.

La extracción inicial de datos y la creación del modelo suelen completarse en unas semanas, según el volumen y la complejidad de los datos. A menudo, puede obtener información útil para la acción durante las primeras 4-8 semanas. El seguimiento continuo permite seguir mejorando y mantener los beneficios.

Elimine los cuellos de botella en la atención al cliente y mejore el CSAT desde hoy

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