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Améliorer votre service client

Votre guide en 6 étapes pour optimiser le service client Freshdesk.
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Améliorer votre service client
Défis (11) Objectifs (11) 6 Étapes Aperçu Résultats Données FAQ (5)

Optimisez votre service client dans Freshdesk pour une satisfaction accrue

Les processus de service client sont souvent confrontés à des défis tels que des temps de résolution prolongés et une performance d'agent incohérente. Notre plateforme vous aide à identifier précisément où les demandes de service rencontrent des retards. Nous vous guidons à travers des étapes pratiques pour rationaliser les opérations, améliorer l'efficacité des agents et élever la satisfaction client.

Téléchargez notre modèle de données préconfiguré et relevez les défis courants pour atteindre vos objectifs d'efficacité. Suivez notre plan d'amélioration en six étapes et consultez le Guide du modèle de données pour transformer vos opérations.

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Pourquoi optimiser votre service client Freshdesk ?

Le service client est le cœur de toute entreprise prospère. Pourtant, il recèle souvent des inefficacités qui érodent silencieusement la satisfaction client et gonflent les coûts opérationnels. Dans un système comme Freshdesk, où d'innombrables interactions ont lieu quotidiennement, les bottlenecks peuvent se cacher à la vue de tous, entraînant des résolutions tardives, des clients frustrés et des agents surchargés. Lorsque les demandes de service stagnent, la réputation de votre marque en pâtit et le risque d'attrition client augmente. Comprendre le véritable parcours d'une demande de service, de son initiation à sa résolution, est crucial pour maintenir un avantage concurrentiel et fidéliser durablement vos clients. Optimiser votre service client dans Freshdesk ne consiste pas seulement à résoudre les problèmes, mais à transformer votre prestation de service en une opération fluide, efficace et centrée sur le client.

Comment le Process Mining révèle les insights de votre service client Freshdesk

Le Process Mining offre une approche révolutionnaire pour comprendre et améliorer votre service client Freshdesk. Au lieu de se fier à des suppositions ou des rapports agrégés, le Process Mining utilise les event logs générés au sein de Freshdesk pour reconstituer le parcours réel de chaque demande de service. Il cartographie visuellement chaque étape d'un ticket, de « Contact client initié » et « Demande de service créée », en passant par diverses attributions d'agents, « Escalade interne déclenchée », et finalement à « Demande de service résolue » et « Demande de service clôturée ». Cette vue complète met immédiatement en évidence les points où le processus s'écarte du chemin idéal, identifie les étapes fréquemment ignorées et expose les boucles de retravail cachées. Vous obtenez une visibilité inégalée sur votre process flow, vous permettant de voir précisément où les retards se produisent, de comprendre les causes profondes des longs cycle times et d'identifier les domaines d'optimisation significative des processus.

Principaux domaines d'amélioration du service client Freshdesk

Grâce au Process Mining, vous pouvez cibler des domaines d'amélioration spécifiques au sein de votre environnement Freshdesk :

  • Identification des bottlenecks : Visualisez facilement où les demandes de service sont bloquées. Est-ce un agent en particulier, un transfert de département spécifique, ou peut-être l'attente d'une « Information demandée au client » ? En identifiant ces points de blocage, vous pouvez mettre en œuvre des solutions ciblées, vous aidant ainsi à réduire le cycle time du service client.
  • Réduction du Cycle Time : Analysez le temps passé dans chaque activity et transition. Découvrez les opportunités de rationaliser les processus, d'automatiser les tâches répétitives et d'éliminer les étapes inutiles pour réduire significativement le temps global de résolution des demandes de service.
  • Conformité et Adhésion aux SLA : Surveillez si vos Accords de Niveau de Service (SLA), le SLA Target Resolution Time, sont systématiquement respectés. Le Process Mining révèle les cases spécifiques et les raisons des violations de SLA, vous permettant d'aborder proactivement les problèmes systémiques plutôt que de réagir aux défaillances individuelles.
  • Performance des agents et équilibrage de la charge de travail : Comprenez l'efficacité des agents, en identifiant ceux qui résolvent les problèmes plus rapidement ou rencontrent plus d'escalades. Cette insight soutient la formation ciblée, améliore l'allocation des ressources et aide à équilibrer efficacement la charge de travail des agents.
  • Analyse des causes profondes des escalades : Tracez les séquences exactes d'events qui mènent aux escalades internes, comme « Escalade interne déclenchée ». Découvrez les activities ou conditions précédentes communes qui contribuent aux problèmes complexes ou non résolus.

Résultats attendus : des avantages tangibles pour vos opérations Freshdesk

La mise en œuvre de l'optimisation des processus par le Process Mining dans Freshdesk génère des avantages clairs et mesurables :

  • Réduction des Temps de Résolution : Diminuez significativement le temps moyen nécessaire pour résoudre les demandes de service client, ce qui améliore la satisfaction client.
  • Augmentation de l'Efficacité Opérationnelle : Rationalisez les workflows, éliminez les étapes redondantes et optimisez l'allocation des ressources, entraînant une réduction des coûts opérationnels.
  • Satisfaction Client Améliorée : Offrez un service plus rapide, plus cohérent et de meilleure qualité, améliorant le Sentiment Client et favorisant la fidélité.
  • Meilleure Adhésion aux SLA : Respectez et dépassez proactivement vos Accords de Niveau de Service, renforçant la confiance et la fiabilité.
  • Transparence Accrue des Processus : Obtenez une compréhension complète et objective de votre processus de service client, favorisant la prise de décision basée sur les data et les initiatives d'amélioration continue.

Démarrer le Process Mining pour le service client Freshdesk

Prêt(e) à transformer vos opérations de service client ? Notre plateforme facilite la connexion de vos data Freshdesk et le démarrage de votre parcours Process Mining. Avec des visualisations intuitives et de puissants outils analytiques, vous n'avez pas besoin d'être un(e) scientifique des data pour découvrir des insights cruciaux. Commencez dès aujourd'hui pour obtenir une vision plus claire de vos processus de service, identifier les opportunités d'amélioration et offrir une expérience client inégalée.

Service client Gestion des demandes de service Opérations de centre de support Efficacité des agents Conformité SLA Délai de résolution Customer Experience Help Desk

Problèmes et défis courants

Identifiez les défis qui vous impactent

Les clients s'attendent à des résolutions rapides, mais les parcours complexes des demandes de service dans Freshdesk entraînent souvent des temps d'attente frustrants. Ces retards érodent la confiance des clients et peuvent entraîner des avis négatifs, une augmentation de l'attrition et des coûts opérationnels plus élevés en raison d'un engagement prolongé des agents. ProcessMind révèle les étapes et activities exactes qui causent des retards dans vos demandes de service Freshdesk, identifiant les bottlenecks et les transferts inefficaces. En visualisant le process flow réel, vous pouvez identifier les causes profondes et mettre en œuvre des améliorations ciblées pour accélérer la résolution.

Les demandes de service dans Freshdesk qui sont résolues mais rapidement rouvertes indiquent que les solutions initiales étaient incomplètes ou inadéquates. Ce rework gaspille le temps des agents, frustre les clients qui ont l'impression que leur problème n'a pas été réellement résolu, et augmente les coûts opérationnels en exigeant des efforts répétés pour le même problème. ProcessMind cartographie le cycle de vie complet des demandes de service, révélant les schémas courants de réouverture et les activités précédentes. Cette analyse aide à identifier les agents, les types de demandes ou les étapes de processus qui mènent fréquemment à un rework, vous permettant de résoudre les problèmes de qualité sous-jacents dans votre service client.

Le non-respect des Accords de Niveau de Service (SLA) pour les temps de réponse et de résolution dans Freshdesk a un impact direct sur la satisfaction client et peut entraîner des pénalités ou des ruptures de contrat. Un manque de visibilité claire sur les raisons des SLA non respectés empêche une intervention rapide et une amélioration continue de la prestation de service client. ProcessMind compare automatiquement les chemins réels de vos Service Requests aux cibles SLA définies, mettant en évidence chaque instance de violation et ses facteurs contributifs. Vous pouvez ensuite identifier les étapes critiques, les groupes d'agents ou les types de demandes les plus sujets aux violations de SLA, permettant des ajustements proactifs.

La variabilité dans la manière dont les agents gèrent des demandes de service similaires dans Freshdesk peut entraîner une qualité de service incohérente, impactant l'expérience client et l'efficacité des agents. Certains agents peuvent suivre des parcours optimaux, tandis que d'autres dévient, prolongeant la résolution ou nécessitant davantage de ressources. ProcessMind offre une vue basée sur les data du comportement des agents en suivant les activités pour chaque demande de service. Cela vous permet de comparer les flux de processus réels entre différents agents, d'identifier les meilleures pratiques et de cibler les domaines où une formation supplémentaire ou des procédures standardisées sont nécessaires pour améliorer le service client global.

Les demandes de service dans Freshdesk qui sont fréquemment escaladées sans cause claire ou tôt dans leur cycle de vie indiquent des inefficacités de processus ou un manque d'autonomie initiale de l'agent. Ces transferts inutiles monopolisent des ressources de niveau supérieur, retardent la résolution et augmentent les coûts opérationnels. ProcessMind visualise les chemins d'escalade, révélant quels types de demandes ou quelles étapes de traitement initial mènent le plus souvent à des escalades internes. En analysant ces modèles, vous pouvez identifier les opportunités d'autonomiser les agents de première ligne, d'affiner les bases de connaissances ou d'optimiser l'acheminement initial dans le service client.

Les retards causés par des demandes répétées d'informations aux clients ou aux équipes internes sont une frustration courante dans les demandes de service Freshdesk. Cette communication incessante prolonge les temps de résolution, augmente l'effort client et crée des inefficacités dans le processus de service client. ProcessMind identifie précisément où et pourquoi les demandes d'informations entraînent des retards dans le cycle de vie des demandes de service. Cela aide à découvrir si des types de demandes, des agents ou des canaux de communication spécifiques sont sujets à ce bottleneck, vous permettant de rationaliser la collecte de data et d'améliorer l'expérience client.

Les agents peuvent s'écarter des meilleures pratiques documentées ou des procédures opérationnelles standard lors du traitement des demandes de service dans Freshdesk, entraînant des résultats incohérents, des risques de conformité et des coûts opérationnels plus élevés. Sans visibilité claire, ces déviations sont difficiles à détecter et à corriger. ProcessMind découvre automatiquement les chemins réels empruntés par les demandes de service et les compare à votre modèle de processus idéal défini. Cela vous permet d'identifier toutes les déviations, de comprendre leur fréquence et leur impact, et de renforcer une meilleure adhésion aux procédures opérationnelles standard du service client.

Une catégorisation ou une priorisation incorrecte des Service Requests dans Freshdesk peut entraîner un mauvais routage, des retards pour atteindre le bon agent et des cibles SLA manquées. Cette inefficacité initiale se répercute sur l'ensemble du processus, impactant négativement les temps de résolution et la satisfaction client. ProcessMind analyse le flux des Service Requests depuis leur création et catégorisation initiales jusqu'à leur résolution. Il peut révéler si certaines catégories ou niveaux de priorité connaissent systématiquement des temps de résolution plus longs ou des taux de réacheminement plus élevés, mettant en évidence des domaines pour une meilleure formation du service client ou une automatisation.

Les clients sont souvent frustrés lorsque leur demande de service est transférée plusieurs fois entre agents ou départements dans Freshdesk. Cela entraîne des explications répétées, des temps de résolution prolongés et une perception d'un service client décousu, impactant négativement la satisfaction. ProcessMind visualise le parcours complet d'une demande de service, montrant clairement tous les transferts internes. En analysant ces transferts, vous pouvez identifier les schémas de transfert courants, comprendre les raisons qui les sous-tendent et optimiser les compétences des agents, les règles de routage ou le partage des connaissances pour réduire les transferts inutiles.

De nombreuses opérations de service client dans Freshdesk sont intrinsèquement réactives, ne traitant les problèmes qu'une fois qu'ils ont escaladé ou causé une frustration client significative. Cela conduit à des taux d'attrition plus élevés et à des opportunités manquées de satisfaire les clients en résolvant proactivement les problèmes potentiels. ProcessMind aide à identifier les schémas dans les Service Requests qui indiquent des problèmes récurrents ou émergents qui pourraient être traités de manière proactive. En analysant les causes profondes et les déclencheurs courants, vous pouvez passer d'un modèle de service client réactif à un modèle plus prédictif, améliorant ainsi l'expérience globale.

Lorsque les clients utilisent plusieurs canaux pour une seule demande de service dans Freshdesk, ou lorsque les agents peinent à intégrer les informations entre les canaux, cela conduit à des expériences désarticulées et à une augmentation des coûts opérationnels. Une utilisation inefficace des canaux impacte à la fois la satisfaction client et la charge de travail des agents. ProcessMind peut suivre le canal de communication utilisé pour chaque activité au sein d'une demande de service. En analysant le flux complet, il révèle si certains canaux sont moins efficaces, ou si des changements excessifs de canal se produisent, vous permettant ainsi d'optimiser votre stratégie de service client omnicanal.

Objectifs typiques

Définir les critères de succès

Les longs temps de résolution ont un impact direct sur la satisfaction client et augmentent les coûts opérationnels. La réduction de cette métrique signifie que les clients reçoivent des solutions plus rapides, conduisant à une plus grande fidélité et à une équipe de support plus efficace dans Freshdesk. ProcessMind identifie les bottlenecks exacts et les causes profondes des retards dans le processus de service client Freshdesk, mettant en évidence les activities ou les agents contribuant à des temps de résolution prolongés. Il peut aider à réduire le temps de résolution de 15 à 25 % en optimisant les transferts et en identifiant les étapes inutiles, fournissant des insights actionnables pour rationaliser les workflows et améliorer l'efficacité de l'équipe.

La réouverture fréquente des Service Requests indique des résolutions initiales incomplètes ou insatisfaisantes, causant frustration client et travail redondant pour les agents. Minimiser ce taux signifie une résolution au premier contact de meilleure qualité et une confiance accrue des clients dans votre support Freshdesk. ProcessMind révèle les raisons derrière les réouvertures de tickets en analysant les variations de processus menant à des problèmes récurrents et en identifiant les agents ou types de demandes avec des taux de réouverture élevés. Cette insight permet des formations ciblées ou des ajustements de processus, réduisant potentiellement les taux de réouverture de 10 à 20 % et améliorant la satisfaction client globale.

Le non-respect des Accords de Niveau de Service (SLA) peut entraîner l'insatisfaction client, des pénalités et une atteinte à la réputation de l'entreprise. Atteindre une meilleure conformité SLA assure une prestation de service cohérente, répond aux attentes des clients et renforce la fiabilité de votre marque au sein des opérations Freshdesk. ProcessMind visualise les déviations par rapport aux chemins idéaux qui causent les violations de SLA, identifiant les activities ou étapes spécifiques où des retards se produisent, poussant les tickets au-delà de leurs temps de résolution cibles. Cela aide à identifier les lacunes en matière de conformité et à mettre en œuvre des actions correctives, menant à une amélioration de 20 à 30 % de l'adhésion aux SLA et à de meilleures relations client.

Une performance d'agent incohérente entraîne des expériences client variées et une qualité de service imprévisible. La standardisation de la performance garantit que tous les clients reçoivent un service de haute qualité et cohérent, améliorant la satisfaction globale et la prévisibilité opérationnelle au sein de votre équipe Freshdesk. ProcessMind fournit des insights sur les workflows des agents individuels, mettant en évidence les meilleures pratiques et identifiant les déviations par rapport aux chemins optimaux ou les variations dans le traitement de demandes similaires. En révélant les différences de conformité et d'efficacité des processus, il soutient la formation ciblée et la standardisation des processus, améliorant potentiellement la qualité de service cohérente de 15 à 25 %.

Les escalades excessives ou inutiles augmentent les coûts opérationnels, prolongent les temps de résolution et peuvent frustrer les clients qui s'attendent à ce que leurs problèmes soient résolus au premier point de contact. Les réduire garantit une résolution plus efficace des problèmes et une meilleure utilisation des ressources au sein de Freshdesk. ProcessMind cartographie le parcours complet des Service Requests escaladées, identifiant les déclencheurs et les conditions spécifiques qui mènent aux escalades, que ce soit en raison de lacunes de compétences des agents ou de bases de connaissances insuffisantes. Cette analyse peut aider à réduire les escalades inutiles de 10 à 20 % en permettant une résolution proactive des problèmes et en responsabilisant les agents de première ligne, rendant votre service client plus rentable.

Les retards dans la collecte des informations nécessaires auprès des clients constituent un bottleneck important dans le processus de résolution des demandes de service, entraînant des allers-retours et des clients frustrés. La rationalisation de ce processus accélère la résolution et améliore l'expérience client dans Freshdesk. ProcessMind identifie les étapes et les types de demandes où la collecte d'informations provoque des retards significatifs ou des points de contact multiples, révélant des opportunités d'optimiser les méthodes de collecte de data ou les formulaires d'admission initiaux. En identifiant ces bottlenecks, il peut réduire les retards liés à l'information de 10 à 15 %, rendant le processus de service plus fluide et plus efficace.

Les écarts par rapport aux procédures opérationnelles standard peuvent entraîner des inefficacités, des risques de conformité et des résultats de service incohérents. Assurer une adhésion stricte garantit une prestation de service prévisible et de haute qualité et réduit les erreurs potentielles ou les reprises au sein des opérations Freshdesk. ProcessMind découvre automatiquement toutes les variantes de processus et les compare au chemin optimal défini, mettant en évidence chaque instance où les agents ou les étapes automatisées s'écartent de la norme. Cette capacité permet un suivi et une application continus des meilleures pratiques, améliorant l'adhésion aux processus de 20 à 30 % et réduisant les risques opérationnels.

Une catégorisation incorrecte des Service Requests peut entraîner un mauvais routage, des retards d'attribution et une résolution inefficace, causant de la frustration tant aux clients qu'aux agents. L'amélioration de la précision garantit que les demandes parviennent rapidement au bon département ou agent, améliorant l'efficacité globale de Freshdesk. ProcessMind analyse le flux des demandes mal catégorisées, identifiant les schémas courants, les points d'entrée ou les catégorisateurs spécifiques qui mènent fréquemment à des retravaux ou des transferts. Cette insight aide à affiner les règles de catégorisation et la formation des agents, améliorant potentiellement la précision de 15 à 25 % et accélérant le routage et la résolution initiaux.

Des taux élevés de transfert des Service Requests entre agents ou départements indiquent un manque de capacité de résolution au premier contact, pouvant frustrer les clients et augmenter les temps de traitement. Minimiser les transferts conduit à des résolutions plus rapides et à une expérience client plus fluide au sein de Freshdesk. ProcessMind visualise les chemins de transfert des Service Requests, identifiant les raisons spécifiques, les agents ou les types de demandes qui mènent fréquemment à des transferts multiples et des retards. Cette analyse détaillée permet un développement ciblé des compétences ou des améliorations de la base de connaissances, réduisant les transferts de 10 à 15 % et améliorant l'efficacité des agents.

Passer d'une résolution de problèmes réactive à un service proactif anticipe les besoins et les problèmes des clients avant qu'ils ne surviennent, améliorant considérablement la satisfaction et la fidélité. Ce changement stratégique peut transformer l'expérience client Freshdesk. ProcessMind analyse les schémas historiques des demandes de service et les parcours client pour identifier les problèmes récurrents ou les précurseurs communs des difficultés clients, permettant de détecter des opportunités d'engagement proactif. En comprenant les causes profondes et les similitudes, l'outil soutient le développement de stratégies proactives, réduisant potentiellement les demandes entrantes de 5 à 10 % et améliorant la perception globale des clients.

Une utilisation inefficace des canaux de communication peut entraîner des coûts opérationnels plus élevés, des temps de réponse plus longs et une expérience client fragmentée. L'optimisation de l'utilisation des canaux garantit que les clients sont servis efficacement et de manière efficiente via leurs canaux préférés et les plus appropriés dans Freshdesk. ProcessMind cartographie les interactions client sur divers canaux, identifiant quels canaux sont sur ou sous-utilisés pour des types de demandes spécifiques et où le changement de canal se produit de manière inefficace. Cette analyse aide à optimiser l'allocation des ressources et la stratégie des canaux, réduisant potentiellement les coûts opérationnels de 5 à 10 % et améliorant l'efficacité globale des canaux.

Le parcours d'amélioration en 6 étapes pour le service client

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Téléchargez votre `Template`
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Exportez vos `data` Freshdesk
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Importez vos données
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Analysez votre `Service Flow`
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Mettre en œuvre les changements
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Suivre les progrès
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Téléchargez votre `Template`

Que faire

Accédez au template Excel préconçu et adapté aux data du service client. Ce template offre la structure optimale pour organiser efficacement les informations de vos tickets Freshdesk.

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Pourquoi c'est important

Utiliser la bonne structure de data dès le départ garantit une analyse précise, évitant le rework et posant une base solide pour des informations significatives sur vos opérations de service.

Résultat attendu

Un template de data prêt à l'emploi, parfaitement structuré pour l'extraction et l'analyse des data de votre service client Freshdesk.

CE QUE VOUS OBTIENDREZ

Identifiez les retards dans Freshdesk, enchantez vos clients

ProcessMind visualise l'intégralité de votre processus de service client Freshdesk, révélant les parcours exacts et les métriques de performance. Découvrez les inefficacités cachées et les opportunités d'améliorer la productivité des agents et la satisfaction client.
  • Visualiser les parcours réels des demandes de service
  • Identifiez les `bottlenecks` du service Freshdesk
  • Analyser la performance des agents de manière cohérente
  • Optimiser les temps de résolution pour la satisfaction
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

RÉSULTATS TYPIQUES

Atteindre un service client supérieur

Ces résultats soulignent les améliorations significatives que les organisations réalisent généralement en appliquant le Process Mining à leurs `workflows` de service client, en identifiant les `bottlenecks` et en optimisant le traitement des demandes de service dans des systèmes comme Freshdesk.

0 %
Temps de résolution plus rapides

Réduction moyenne de la durée de résolution

En identifiant et en éliminant les bottlenecks, les organisations réduisent significativement le temps nécessaire à la résolution des demandes de service client, ce qui se traduit par une prestation de service plus rapide. Cela améliore directement l'expérience client et l'efficacité opérationnelle.
0 %
Moins de réouvertures de tickets

Réduction des interactions de suivi

Le Process Mining révèle les causes profondes de la réouverture des tickets, permettant aux entreprises de mettre en œuvre des solutions durables. Cela réduit le travail redondant pour les agents et fournit aux clients des réponses définitives dès la première interaction.
0 %
Meilleure adhésion aux SLA

Amélioration de la conformité aux objectifs de service

Obtenez des insights clairs sur les processus causant des violations de SLA et mettez en œuvre des changements ciblés pour assurer que plus de demandes sont résolues dans les délais convenus. Cela renforce la confiance des clients et évite les pénalités.
0 %
Moins d'escalades et de transferts

Traitement rationalisé des demandes de service

En comprenant les schémas qui mènent aux escalades et aux transferts, les organisations peuvent favoriser la résolution au premier contact. Cela réduit les coûts opérationnels et améliore le parcours client en minimisant les transferts.
0 %
Service d'agent cohérent

Variabilité réduite des temps de résolution

Identifiez les meilleures pratiques des agents les plus performants et les domaines où d'autres rencontrent des difficultés, permettant des formations ciblées et des ajustements de processus. Cela conduit à une prestation de service plus uniforme et fiable au sein de l'équipe.

Les résultats varient en fonction de la complexité du processus, de la qualité des `data` et du contexte organisationnel spécifique. Les chiffres présentés illustrent les améliorations courantes observées dans diverses implémentations de service client.

Données recommandées

Commencez par les attributs et activités les plus importants, puis développez au besoin.
Nouveau dans les journaux d'événements ? Apprenez comment créer un journal d'événements Process Mining.

Attributs

Points de données clés à capturer pour l'analyse

L'identifiant unique pour une seule demande ou un seul problème client, communément appelé ticket ou case.

Pourquoi c'est important

C'est l'ID de Case essentiel qui relie tous les events connexes en une seule instance de processus, permettant une vue complète de chaque parcours de service client.

Le nom d'un event commercial ou d'une étape spécifique survenue dans le processus de service client.

Pourquoi c'est important

Cet attribut définit les étapes de la carte des processus, permettant la visualisation et l'analyse du flux de processus de bout en bout.

L'horodatage indiquant quand une activité ou un événement spécifique s'est produit.

Pourquoi c'est important

Ce timestamp est essentiel pour ordonner les events chronologiquement et calculer toutes les métriques basées sur la durée, telles que les temps de cycle et la conformité SLA.

Le nom ou l'ID de l'agent de service client responsable du ticket au moment de l'event.

Pourquoi c'est important

Permet l'analyse de la performance par agent individuel, aidant à identifier les meilleurs performeurs, les opportunités de formation et l'impact des réaffectations.

La classification de la demande de service, telle que 'Question', 'Incident', 'Problème' ou 'Demande de fonctionnalité'.

Pourquoi c'est important

Permet la segmentation des processus pour comparer les performances et les workflows pour différents types de problèmes client, comme les incidents par rapport aux questions.

Le status actuel ou historique de la demande de service, tel que 'Ouvert', 'En attente', 'Résolu' ou 'Fermé'.

Pourquoi c'est important

Le suivi des changements de status est essentiel pour comprendre le cycle de vie du ticket et identifier combien de temps les case passent dans des états spécifiques comme 'En attente' ou 'En pause'.

Le niveau de priorité attribué à la demande de service, tel que 'Faible', 'Moyen', 'Élevé' ou 'Urgent'.

Pourquoi c'est important

Essentiel pour l'analyse des SLA et pour comprendre si les ressources sont correctement allouées pour traiter les problèmes de haute priorité plus rapidement que ceux de faible priorité.

Le temps total écoulé entre la création d'une demande de service et sa résolution.

Pourquoi c'est important

Ceci est un KPI principal pour mesurer l'efficacité du processus, montrant le temps total nécessaire pour résoudre le problème d'un client du début à la fin.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

Ceci est le premier event dans le cycle de vie du service client, représentant le moment où la demande d'un client est officiellement enregistrée dans Freshdesk. Cette activité est explicitement capturée lorsqu'un nouveau ticket est généré, que ce soit par email, un portail, téléphone ou intégration API.

Pourquoi c'est important

Cette activité sert de point de départ pour chaque case, la rendant essentielle pour calculer les temps de résolution globaux et analyser les tendances de volume de tickets par canal ou type.

Représente l'affectation d'un ticket à un agent ou un groupe spécifique pour traitement. Cet event est explicitement enregistré dans l'historique du ticket chaque fois que le champ de l'agent ou du groupe affecté est rempli ou modifié.

Pourquoi c'est important

Le suivi des affectations est crucial pour analyser la charge de travail des agents, identifier les inefficacités de routage et mesurer les KPI de temps d'affectation. Il aide à comprendre comment le travail est distribué et où des retards surviennent avant que le travail ne commence.

Marque la première réponse publique envoyée par un agent au client après la création du ticket. Freshdesk capture explicitement cet event pour mesurer le 'First Response Time' pour le suivi SLA.

Pourquoi c'est important

Ceci est une étape critique pour mesurer la réactivité client et la conformité SLA. L'analyse du temps jusqu'à cette activité aide à identifier les retards dans l'engagement initial avec les clients.

Représente l'étape clé où l'agent a fourni une solution et modifié le status du ticket à 'Résolu'. Il s'agit d'un changement de status explicite enregistré dans l'historique du ticket.

Pourquoi c'est important

Cette activité marque la fin du travail actif sur un ticket et constitue la base pour mesurer le temps de résolution. C'est un event critique pour analyser la performance des agents et l'efficacité globale du processus.

Ceci est l'activité finale, représentant la fermeture permanente du ticket. Elle est souvent effectuée automatiquement par le système après une période définie à l'état 'Résolu' sans aucune nouvelle réponse du client.

Pourquoi c'est important

Cette activité marque la fin définitive du cycle de vie de la demande de service. Elle fournit le point final pour des calculs précis de temps de cycle de bout en bout.

FAQ

Foire aux questions

Le Process Mining analyse vos data Freshdesk, telles que les détails des demandes de service et les actions des agents, pour révéler le flux de travail réel. Il aide à identifier les bottlenecks, les déviations courantes et les zones contribuant à des temps de résolution excessifs ou à la réouverture fréquente des tickets. Cette visualisation vous permet de repérer les inefficacités et d'en comprendre les causes profondes.

Vous avez principalement besoin de data incluant un identifiant de case, des noms d'activités et les timestamps correspondants. Pour Freshdesk, cela se traduit par les ID de demandes de service, les changements de status, les affectations d'agents, les escalades et leurs heures exactes. Des attributs supplémentaires, tels que le nom de l'agent, le segment client ou la catégorie de ticket, enrichissent l'analyse.

Freshdesk offre diverses méthodes d'extraction de data, y compris son API, ses fonctionnalités de génération de rapports, ou l'accès direct à la base de data pour les plans entreprise. La meilleure approche dépend de votre configuration Freshdesk et du volume de data. Nous pouvons vous guider dans le choix de la méthode la plus efficace et sécurisée pour votre environnement spécifique.

Les insights initiales peuvent souvent être générées en quelques semaines après la fin de l'extraction et de la préparation des data. Le délai dépend de la complexité et de la propreté des data. Cependant, un suivi continu et une analyse approfondie offrent des opportunités d'optimisation permanentes au fil du temps.

Vous pouvez vous attendre à des améliorations des métriques clés telles que la réduction des temps de résolution des demandes de service et la diminution des taux de réouverture des tickets. Le Process Mining aide également à améliorer la conformité aux Accords de Niveau de Service, à standardiser la performance des agents et à optimiser l'utilisation des canaux de communication. Ces améliorations conduisent à une satisfaction client accrue et à une efficacité opérationnelle.

La configuration initiale implique de définir la portée de votre processus et d'extraire les data correctes, ce qui nécessite une certaine compréhension technique. Cependant, une fois les connecteurs de data établis, les outils de Process Mining automatisent une grande partie de l'analyse. Nous fournissons support et expertise pour simplifier cette implémentation dans votre environnement Freshdesk.

Non, le Process Mining est une méthode analytique non-invasive. Il fonctionne en analysant les données historiques exportées de Freshdesk, sans interférer avec les opérations en direct ou les workflows des agents. L'analyse se déroule de manière indépendante, fournissant des informations sans impacter la prestation de service.

Vous aurez besoin d'une solution logicielle de Process Mining, qui peut être basée sur le cloud ou sur site, et d'une méthode d'extraction de data, généralement via les API ou les rapports Freshdesk. Des compétences de base en nettoyage et transformation de data sont également utiles pour préparer les data à l'analyse. Notre équipe peut vous aider à évaluer votre environnement technique spécifique.

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