Mejore su servicio de atención al cliente

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

Los procesos de atención al cliente suelen contener ineficiencias ocultas que provocan frustración en los clientes y aumentan los costes operativos. Esta plataforma le ayuda a identificar con precisión los cuellos de botella, comprender sus causas raíz y descubrir oportunidades de mejora. Después, podrá aplicar cambios prácticos para reducir los tiempos de resolución y elevar 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 crucial optimizar el servicio al cliente en Zendesk Support

El servicio al cliente es la base de cualquier empresa exitosa: influye directamente en la fidelidad de los clientes, la reputación de la marca y, en última instancia, los ingresos. En el entorno competitivo actual, cumplir las expectativas ya no es suficiente; los clientes esperan una atención rápida, eficiente y personalizada. Para las organizaciones que dependen de Zendesk Support, el reto consiste en garantizar que cada ticket, desde el contacto inicial hasta la resolución definitiva, siga el camino más eficiente. Las ineficiencias del proceso de Customer Service, a menudo ocultas en la complejidad de las operaciones diarias, pueden prolongar los tiempos de resolución, aumentar los costes operativos, provocar el agotamiento del personal de atención y, lo más importante, generar insatisfacción en clientes que podrían buscar alternativas.

Sin una visibilidad clara del recorrido completo de una solicitud de servicio, identificar las causas raíz de las demoras y las desviaciones se convierte en un ejercicio de suposiciones. ¿Hay agentes sobrecargados? ¿Algunos tipos de solicitudes se quedan atascados de forma recurrente? ¿El cumplimiento de sus SLA se ve afectado por reprocesos innecesarios o demasiados traspasos? Comprender las respuestas a estas preguntas es fundamental para tomar decisiones estratégicas y mejorar de forma continua. Optimizar el proceso de Customer Service no consiste solo en reducir costes, sino en construir una operación sólida y centrada en el cliente que fomente relaciones duraderas e impulse el crecimiento del negocio.

Cómo Process Mining mejora la eficiencia del servicio al cliente

Process Mining ofrece un enfoque innovador para comprender y mejorar sus operaciones de Customer Service en Zendesk Support. Al extraer registros de eventos de sus datos de Zendesk, las herramientas de Process Mining reconstruyen el flujo real del proceso, tal como se ejecuta, y muestran cada paso que sigue una solicitud de servicio. No se trata de lo que usted cree que ocurre, sino de lo que ocurre realmente, con una visión objetiva basada en datos.

Este análisis permite visualizar el tiempo total del ciclo de atención al cliente, identificar desviaciones frecuentes respecto de los procedimientos operativos estándar y localizar con precisión los cuellos de botella que limitan la eficiencia. Por ejemplo, puede observar dónde se reasignan tickets repetidamente, lo que ayuda a detectar necesidades de formación o problemas en el diseño del Workflow. También puede identificar categorías concretas de solicitudes que superan de forma sistemática sus tiempos objetivo de resolución y, así, rediseñar el proceso de manera específica. Process Mining le ayuda a ir más allá de las suposiciones y aporta pruebas concretas para respaldar sus iniciativas de optimización, de modo que los cambios sean eficaces y estén basados en datos. Esta identificación precisa de las ineficiencias le permite tomar decisiones fundamentadas que reducen directamente el tiempo del ciclo de Customer Service y mejoran el rendimiento general.

Principales áreas de mejora identificadas mediante Process Mining

La aplicación de Process Mining a sus datos de Zendesk Support suele revelar varias áreas críticas de mejora:

  • Identificación y resolución de cuellos de botella: Localice colas, grupos de agentes o incluso actividades concretas donde se acumulan las solicitudes de servicio y se producen demoras. Esto permite asignar recursos de forma específica o rediseñar el proceso.
  • Optimización del reproceso y los traspasos: Visualice los casos de reproceso, cuando los tickets se reabren o pasan repetidamente de un equipo a otro. Reducir los traspasos innecesarios agiliza el proceso, elimina esfuerzos desperdiciados y reduce el tiempo medio de gestión.
  • Cumplimiento de SLA y análisis de desviaciones: Supervise en qué medida su proceso de Customer Service cumple los acuerdos de nivel de servicio. Identifique las causas habituales de los incumplimientos de SLA, ya sean determinados pasos del proceso, la disponibilidad de los agentes o dependencias internas.
  • Análisis de causas raíz de las demoras: Examine los factores que contribuyen a los ciclos prolongados, 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: Siempre respetando la privacidad, los datos agregados pueden revelar diferencias en la eficiencia de los agentes o en el cumplimiento de las mejores prácticas, lo que ayuda a diseñar programas de formación específicos o equilibrar la carga de trabajo.

Resultados esperados de la optimización del servicio al cliente en Zendesk

La aplicación estratégica de Process Mining al proceso de Customer Service en Zendesk Support genera beneficios importantes y medibles:

  • Reducción del tiempo del ciclo de Customer Service: Agilice los procesos eliminando pasos innecesarios y cuellos de botella para resolver antes los problemas de los clientes.
  • Mayor satisfacción del cliente: Un servicio más rápido y eficiente se traduce directamente en clientes más satisfechos y mejores tasas de retención.
  • Menores costes operativos: Optimice la asignación de recursos, reduzca el reproceso y minimice las tareas manuales para lograr ahorros significativos.
  • Mejor cumplimiento de SLA: Cumpla de forma constante sus acuerdos de nivel de servicio y supere sus objetivos, reforzando la confianza de los clientes y evitando penalizaciones.
  • Mayor transparencia del proceso: Obtenga una visión completa y objetiva de sus operaciones de Customer Service para mejorar continuamente y resolver problemas de forma proactiva.

Al aprovechar Process Mining, puede transformar el Customer Service en Zendesk Support de un centro de costes reactivo en una operación proactiva, eficiente y centrada en el cliente, preparada para responder a las demandas futuras.

Cómo iniciar su proceso de optimización

¿Está preparado para transformar sus operaciones de Customer Service y alcanzar la máxima eficiencia en Zendesk Support? Aproveche el potencial de la optimización de procesos para analizar minuciosamente sus Workflows actuales. Descubra exactamente dónde se encuentran los cuellos de botella de su proceso y cómo reducir eficazmente el tiempo del ciclo de Customer Service. Este enfoque le permite aplicar mejoras específicas y garantizar que su equipo ofrezca un servicio excepcional con una eficiencia sobresaliente. Inicie hoy su camino hacia una experiencia de Zendesk Support más optimizada y centrada en el cliente.

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

Problemas y desafíos habituales

Identifique los desafíos que le afectan

Las demoras en resolver las solicitudes de servicio al cliente provocan insatisfacción y pueden generar abandono. Las esperas prolongadas crean experiencias negativas y aumentan la carga de los agentes debido a las consultas de seguimiento.
ProcessMind analiza todo el ciclo de vida 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 las áreas exactas donde puede mejorar la eficiencia.

Cuando los problemas de los clientes se escalan con frecuencia internamente, esto indica que la resolución en el primer contacto es baja y que se consumen más recursos. Cada escalación aumenta los costes operativos y prolonga los tiempos de resolución, lo que perjudica la experiencia del cliente.
ProcessMind traza las rutas que siguen las Service Requests y muestra claramente con qué frecuencia y en qué etapa se activan las escalaciones internas. Identifica las causas raíz, como la falta de formación de los agentes o la ausencia de artículos en la base de conocimientos, para permitir mejoras específicas en su Workflow de Zendesk Support.

Incumplir de forma constante los objetivos del Service Level Agreement, SLA, provoca penalizaciones, insatisfacción de los clientes y daños reputacionales. Los incumplimientos indican problemas sistémicos 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 solicitudes que incumplen los objetivos con frecuencia. Ofrece información práctica sobre los cuellos de botella que causan demoras y permite ajustar de forma proactiva la prestación del servicio.

Que las solicitudes de servicio se reabran después de la resolución inicial indica que las soluciones son incompletas o ineficaces, lo que frustra a los clientes y desperdicia el esfuerzo de los agentes. Este reproceso aumenta considerablemente el coste medio por resolución y retrasa el rendimiento general.
ProcessMind descubre 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 tipos específicos de Service Request o agentes asociados con altas tasas de reapertura en Zendesk Support, lo que permite orientar la formación o revisar los procesos.

Los clientes suelen cambiar de canal de comunicación durante una misma solicitud de servicio, lo que fragmenta la información y obliga a repetir explicaciones. Esto deteriora considerablemente la experiencia del cliente y prolonga los tiempos de resolución, ya que los agentes tienen dificultades para reconstruir todo el historial.
ProcessMind analiza el Atributo «Communication Channel» de cada Service Request y visualiza dónde y por qué los clientes cambian entre canales como el correo electrónico, el chat o el teléfono. Destaca patrones de su proceso en Zendesk Support que podrían ayudar a agilizar las interacciones o mejorar la integración entre canales.

Un desequilibrio en la carga de trabajo de los agentes puede provocar agotamiento en algunas personas y una infrautilización de otras, lo que afecta a la moral y la eficiencia del equipo. Esto suele traducirse en una prestación del servicio irregular y en 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 Requests en Zendesk Support. Identifica agentes o equipos con cargas de trabajo desproporcionadamente altas o bajas, lo que permite a los responsables optimizar la distribución de recursos y garantizar una gestión justa y eficiente de las Service Requests.

Las desviaciones respecto de los procedimientos estándar de atención al cliente pueden provocar una calidad de servicio irregular, incumplimientos normativos y un aumento de los errores. Estas prácticas ad hoc debilitan la formación y dificultan la ampliación eficaz de las operaciones.
ProcessMind descubre automáticamente las rutas reales que siguen las Service Requests en Zendesk Support y las compara con los modelos de proceso ideales. Destaca cada desviación y muestra exactamente dónde y por qué los agentes o sistemas no siguen el Workflow establecido, lo que permite aplicar medidas correctivas específicas.

Categorizar 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 y hacer que se pierdan oportunidades de abordar rápidamente problemas críticos.
ProcessMind analiza las actividades iniciales «Request Categorized and Prioritized» y su impacto posterior en Zendesk Support. Identifica patrones en los que determinadas categorías o prioridades conducen sistemáticamente a tiempos de resolución más largos o a más escalaciones, lo que señala áreas donde mejorar los procesos de recepción.

Las demoras en enviar un acuse de recibo inicial después de crear una solicitud de servicio pueden generar de inmediato una impresión negativa. Este tiempo de espera hace que los clientes se sientan ignorados, aumenta su preocupación y puede provocar contactos duplicados.
ProcessMind mide con precisión el tiempo transcurrido entre «Service Request Created» y «Initial Customer Acknowledgment Sent» en Zendesk Support. Identifica los cuellos de botella de esta fase inicial crítica y señala problemas del proceso o del sistema que retrasan una comunicación oportuna y afectan a la primera impresión.

Cuando los agentes piden repetidamente información que el cliente ya proporcionó o que está fácilmente disponible, esto indica ineficiencia y un flujo de información fragmentado. El proceso añade pasos innecesarios, prolonga los tiempos de resolución y frustra considerablemente a los clientes.
ProcessMind traza la aparición de las actividades «Information Requested from Customer» dentro de los Workflows de Service Request. Descubre situaciones en las que esta actividad ocurre varias veces o sin necesidad, y señala carencias en el acceso de los agentes a la información o en la captura inicial de datos en Zendesk Support.

Si los agentes dedican demasiado tiempo a investigar los problemas o tienen dificultades para encontrar información relevante, los tiempos de resolución se prolongan considerablemente. Esta ineficiencia afecta a la productividad de los agentes, retrasa la atención esencial al cliente y aumenta los costes operativos.
ProcessMind analiza la duración y las actividades anteriores a «Solution Proposed to Customer» o «Service Request Resolved». Destaca los casos en los que «Agent Investigates Issue» tarda un tiempo inusualmente largo, lo que puede indicar la necesidad de mejorar la integración de la base de conocimientos o la formación de los agentes en Zendesk Support.

Objetivos habituales

Defina cómo es el éxito

Este objetivo busca acortar considerablemente el tiempo necesario para resolver las solicitudes de servicio al cliente, desde el contacto inicial hasta el cierre definitivo. Lograrlo aumenta directamente la satisfacción del cliente, reduce los costes operativos asociados a los casos prolongados y libera capacidad de los agentes, mejorando la eficiencia de sus operaciones en Zendesk Support.
ProcessMind analiza sus datos de Zendesk Support para localizar cuellos de botella y demoras en el flujo de resolución. Identifica actividades o secuencias concretas que prolongan la resolución y ofrece información para agilizar procesos, automatizar tareas repetitivas y reasignar recursos de forma eficaz. Puede aspirar a 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 penalizaciones. Este objetivo se centra en aumentar el porcentaje de solicitudes de servicio resueltas dentro de los objetivos de SLA definidos, garantizando una calidad y fiabilidad constantes en su entorno de Zendesk Support.
ProcessMind identifica de forma proactiva los casos en riesgo de incumplir los SLA mediante la supervisión de rutas críticas y la señalización de demoras. Localiza las causas raíz de los fallos de SLA, ya se deban a traspasos entre agentes, demoras en la investigación o brechas de comunicación, y permite aplicar intervenciones específicas para mejorar el cumplimiento entre un 10 % y un 20 %.

Las altas tasas de escalación interna suelen indicar problemas subyacentes, como falta de conocimientos de los agentes, una categorización inicial inadecuada o traspasos complejos entre procesos. Este objetivo busca reducir la frecuencia con la que las solicitudes de servicio al cliente deben escalarse a niveles superiores o a otros departamentos en Zendesk Support, reduciendo así los costes y acelerando la resolución.
ProcessMind traza las rutas de escalación e identifica los desencadenantes habituales, mostrando dónde existen carencias de conocimiento o ambigüedades en el proceso. Al analizar las circunstancias que conducen a las escalaciones, ayuda a optimizar la formación, mejorar el contenido de la base de conocimientos y perfeccionar la clasificación inicial, con un potencial de reducción de las tasas de escalación del 10 % al 15 %.

Una tasa elevada de solicitudes de servicio reabiertas sugiere que las resoluciones iniciales no abordan por completo los problemas de los clientes, lo que provoca insatisfacción y aumenta la carga de trabajo. Este objetivo se centra en garantizar que los problemas de los clientes se resuelvan completa y eficazmente desde el primer contacto en su sistema de Zendesk Support.
ProcessMind analiza todo el ciclo de vida de las solicitudes reabiertas e identifica patrones, agentes o tipos de solicitudes asociados con las reaperturas. Ayuda a descubrir dónde las resoluciones son insuficientes o dónde no se abordan por completo los problemas subyacentes, lo que permite aplicar mejoras capaces de reducir las tasas de reapertura entre un 5 % y un 10 %.

El uso incoherente de los canales de comunicación puede fragmentar la experiencia del cliente y generar Workflows ineficientes para los agentes. Este objetivo busca establecer y aplicar canales estándar para las interacciones con los clientes, garantizando claridad, coherencia y un proceso de servicio más ágil en Zendesk Support.
ProcessMind visualiza el flujo de los canales de comunicación utilizados durante el ciclo de vida de una solicitud de servicio. Destaca las desviaciones respecto de los canales preferidos e identifica situaciones en las que se utilizan varios canales potencialmente confusos, orientando los esfuerzos para agilizar y estandarizar la comunicación y mejorar la experiencia del cliente.

Una distribución desigual de la carga de trabajo puede provocar agotamiento de los agentes, demoras en el servicio y una calidad irregular. Este objetivo busca garantizar que los agentes de atención al cliente en Zendesk Support tengan una carga equilibrada, maximizando la eficiencia y promoviendo una asignación justa de los recursos en todo el equipo.
ProcessMind ofrece información sobre la actividad individual de los agentes y la asignación de casos, y revela desequilibrios y cuellos de botella. Ayuda a identificar oportunidades para equilibrar la carga, realizar formación cruzada o ajustar las reglas de asignación, con el fin de lograr una distribución más equitativa y eficiente y mejorar la productividad de los agentes en un 10 %.

Un acuse de recibo lento de las nuevas solicitudes de servicio al cliente puede generar una primera impresión negativa y aumentar la preocupación de los clientes. Este objetivo consiste en reducir considerablemente el tiempo que tardan los clientes en recibir un acuse de recibo inicial después de iniciar el contacto en Zendesk Support.
ProcessMind realiza un seguimiento minucioso del tiempo transcurrido entre «Customer Contact Initiated» y «Initial Customer Acknowledgment Sent». Identifica demoras y brechas del proceso en este primer paso crítico, lo que permite implementar respuestas automatizadas más rápidas o agilizar la clasificación inicial para mejorar entre un 20 % y un 30 % el tiempo de acuse de recibo.

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

A los clientes les resulta frustrante que les pidan repetidamente la misma información durante una solicitud de servicio. Este objetivo se centra en agilizar la recopilación de información en Zendesk Support para garantizar que todos los datos necesarios se obtengan de forma eficiente, idealmente durante la primera interacción.
ProcessMind traza los puntos del proceso de servicio en los que se solicita información al cliente. Identifica patrones de solicitudes redundantes o actividades en las que los agentes vuelven a pedir datos ya proporcionados, lo que permite ajustar el proceso y reducir estos casos entre un 10 % y un 20 %.

Las desviaciones respecto de los procedimientos operativos estándar pueden provocar una calidad de servicio irregular, riesgos de incumplimiento y deficiencias operativas. Este objetivo busca garantizar que todos los agentes y procesos de atención al cliente de Zendesk Support sigan estrictamente las directrices y los Workflows definidos.
ProcessMind descubre y visualiza automáticamente todas las rutas reales del proceso y las compara con el modelo de referencia ideal. Destaca atajos no autorizados, pasos omitidos o acciones que no cumplen las normas, aportando pruebas claras para reforzar la disciplina del proceso y mejorar la coherencia en un 20 %.

Los pasos de investigación ineficientes pueden prolongar considerablemente los tiempos de resolución y aumentar los costes del servicio al cliente. Este objetivo se centra en optimizar las actividades relacionadas con el diagnóstico y la resolución de problemas, para que sean más rápidas y eficaces en Zendesk Support.
ProcessMind identifica bucles frecuentes, reprocesos y pasos innecesarios dentro de la fase «Agent Investigates Issue». Destaca 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, reduciendo el tiempo de investigación entre un 10 % y un 15 %.

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

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Descargar el Template

Qué hacer

Acceda al Template de datos de Excel preconfigurado y descárguelo. Está diseñado específicamente para analizar procesos de atención al cliente en Zendesk Support.

Por qué es importante

Una estructura de datos estandarizada garantiza que toda la información crítica de sus tickets de Zendesk Support se capture correctamente para realizar un análisis preciso del proceso.

Resultado esperado

Un Template de Excel listo para usar y adaptado a los datos de atención al cliente de Zendesk Support.

LO QUE OBTENDRÁ

Descubra rutas ocultas en su proceso de atención al cliente

ProcessMind transforma sus datos sin procesar de Zendesk Support en visualizaciones interactivas y dinámicas. Descubra cada paso del recorrido de atención al cliente para revelar ineficiencias y oportunidades de mejora.
  • Visualice su proceso de servicio de principio a fin
  • Identifique cuellos de botella ocultos en Zendesk
  • Optimice las transferencias entre agentes y las tareas
  • Reduzca el tiempo medio de resolución para el cliente
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
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Design your optimized process
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RESULTADOS HABITUALES

Mejoras reales en el servicio al cliente

Estos resultados muestran los beneficios tangibles que obtienen las organizaciones al aplicar 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 se traduce en mejoras operativas significativas.

0 %
Tiempos de resolución más cortos

Reducción del tiempo promedio de resolución de las solicitudes de servicio

Process Mining identifica cuellos de botella e ineficiencias, lo que ayuda a optimizar los flujos de trabajo y reducir significativamente 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 de proceso que no cumplen los requisitos y sus causas raíz, las organizaciones pueden abordar los problemas de forma proactiva para garantizar que más solicitudes cumplan sus objetivos de SLA.

0 %
Menores tasas de escalamiento

Reducción de las solicitudes que requieren un escalamiento interno

Comprender qué desencadena los escalamientos internos permite mejorar la capacitación de los agentes y ajustar los procesos, reduciendo la necesidad de involucrar a niveles superiores de soporte.

0 %
Menos casos reabiertos

Reducción de las reaperturas de solicitudes de servicio

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

0 %
Confirmación más rápida

Reducción del tiempo promedio hasta la confirmación inicial al cliente

Identificar los retrasos en el primer contacto ayuda a agilizar este punto inicial de interacción, establecer expectativas más claras para los clientes y mejorar su satisfacción desde el comienzo.

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 utilizan Process Mining para sus procesos de servicio al cliente.

Datos recomendados

Empiece por los atributos y las actividades más importantes y amplíe el alcance según sea necesario.
¿Es nuevo en los registros de eventos? Aprenda a crear un registro de eventos de Process Mining.

Atributos

Datos clave que debe recopilar para el análisis

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

Por qué es importante

Es el Case ID esencial que conecta todos los pasos del proceso y permite reconstruir y analizar el recorrido individual de cada cliente en el servicio.

La 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 las duraciones y analizar la cronología 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

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

La clasificación de la solicitud de servicio, como «Question», «Incident», «Problem» o «Task».

Por qué es importante

Categoriza las solicitudes para comparar y analizar el rendimiento de distintos tipos de problemas, algo fundamental para mejorar el proceso de forma específica.

El nivel de prioridad asignado a la solicitud de servicio, como «Low», «Normal», «High» o «Urgent».

Por qué es importante

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

El 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 los canales y su impacto en el proceso y la experiencia del cliente.

La duración objetivo en la que se espera resolver una solicitud de servicio, según su política de SLA.

Por qué es importante

Define el compromiso de servicio con el cliente y actúa como referencia para medir el rendimiento dentro del plazo y el cumplimiento del SLA.

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

Por qué es importante

Proporciona un resultado binario claro sobre el rendimiento del SLA en cada caso y simplifica la supervisión y los informes de cumplimiento.

Actividades

Pasos del proceso que debe supervisar 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 el correo electrónico, un formulario web o el chat. El sistema registra explícitamente este evento con un ID de ticket único y una marca de tiempo en el momento de su creación.

Por qué es importante

Como evento de inicio principal, es esencial para calcular la duración total del caso y analizar el volumen de solicitudes entrantes 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. Puede ocurrir automáticamente según las reglas de enrutamiento o de forma manual por parte de un líder de equipo o un agente.

Por qué es importante

La asignación es un hito fundamental para garantizar la responsabilidad y gestionar la carga de trabajo. Analizar el tiempo hasta la asignación y los patrones de reasignación permite detectar cuellos de botella en el proceso de clasificación y distribución.

Ocurre 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 esperando a una persona externa.

Por qué es importante

Esta actividad pone de manifiesto las dependencias del cliente y pausa los relojes internos del SLA. Las apariciones frecuentes o repetidas en un mismo ticket pueden indicar que la recopilación inicial de información fue incompleta y provocar tiempos de resolución más largos.

Un agente marca la solicitud de servicio como «solved» después de proporcionar una solución al cliente. Es un estado temporal, ya que el cliente puede reabrir el ticket al responder antes de que se cierre de forma permanente.

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 ha terminado y proporciona una base para analizar el retrabajo si el ticket se reabre.

Esta actividad ocurre si un cliente responde a un ticket que tiene el 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 fundamental de fallos en la resolución en el primer contacto y de una calidad deficiente de las soluciones. Analizar la frecuencia y los motivos de los tickets reabiertos ayuda a identificar áreas de mejora en la capacitación de los agentes y los procedimientos de resolución.

Esta es la actividad final y marca el cierre permanente de la solicitud de servicio. Normalmente ocurre de forma automática después de que transcurre un periodo establecido desde que el ticket se marcó como «solved», siempre que el cliente no envíe nuevas respuestas.

Por qué es importante

Como evento de finalización definitivo, cierra el ciclo de vida del ticket. El tiempo entre «solved» y «closed» representa el periodo en el que podría 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 servicio en Zendesk e identifica cuellos de botella, desviaciones e ineficiencias. Muestra dónde se atascan las solicitudes de atención al cliente o tardan demasiado, lo que permite optimizar los Workflows y reducir los tiempos de resolución. También puede identificar las causas raíz de problemas como las altas tasas de reapertura o los incumplimientos de SLA críticos.

Para realizar Process Mining, necesita principalmente registros de eventos de Zendesk Support. Estos incluyen identificadores de casos, como el ID de la solicitud de servicio; nombres de actividades, como "Ticket creado" o "Agente asignado"; y marcas de tiempo para cada actividad. Los ID de los agentes y los cambios de estado, por ejemplo, "Abierto", "Pendiente" y "Resuelto", también son fundamentales.

Puede esperar reducciones significativas del tiempo medio de resolución y de las tasas de escalación interna. El Process Mining ayuda a mejorar el cumplimiento de los SLA críticos y reduce el número de solicitudes de servicio reabiertas. En última instancia, esto se traduce en una mayor satisfacción del cliente y un uso más eficiente del tiempo de los agentes.

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

Aunque resulta útil comprender las estructuras de datos, muchas plataformas modernas de Process Mining están diseñadas para usuarios de negocio. Los conocimientos básicos de SQL pueden ayudar en la preparación de datos, pero no siempre se necesitan ingenieros de datos dedicados. La herramienta de Process Mining se encarga del trabajo analítico complejo.

Sí, el Process Mining es especialmente eficaz para destacar los pasos del proceso que provocan retrasos, como una confirmación inicial lenta. Al analizar los registros de eventos, también puede identificar patrones en los que se solicita repetidamente la misma información a los clientes, lo que indica procesos de investigación ineficientes o una categorización deficiente de las solicitudes. Esto permite 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 conclusiones útiles para la acción durante las primeras 4 a 8 semanas. La supervisión continua permite aplicar mejoras constantes y garantiza que los beneficios se mantengan.

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