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Améliorez votre service client

Votre guide en 6 étapes pour optimiser le service client dans Dynamics 365
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Optimisez le service client dans Dynamics 365

Des processus de service client inefficaces peuvent frustrer les clients et augmenter les coûts opérationnels. Notre plateforme vous aide à identifier précisément les goulots d’étranglement dans le traitement de vos demandes, du premier contact à la résolution. Repérez les possibilités d’optimiser vos opérations, d’améliorer l’efficacité des agents et d’offrir une expérience client exceptionnelle.

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 l’optimisation du service client est essentielle

Le service client est au cœur de toute organisation. Il influe directement sur la fidélité des clients, la réputation de la marque et, en définitive, vos résultats financiers. Dans un environnement concurrentiel, les clients attendent une assistance rapide, précise et cohérente. Pourtant, en arrière-plan, les processus complexes de systèmes tels que Microsoft Dynamics 365 Customer Service peuvent devenir inefficaces, entraînant des retards frustrants, des contacts répétés et l’insatisfaction des clients. Ces inefficacités érodent la confiance des clients et augmentent les coûts opérationnels, en raison d’une charge de travail accrue pour les agents, de délais de résolution plus longs et de reprises. Comprendre le déroulement réel des demandes de service, du premier contact du client jusqu’à la résolution finale, est essentiel pour soutenir une croissance durable et fidéliser la clientèle. Sans vision claire de vos processus actuels, vous ne faites que supposer où se situent les problèmes, ce qui rend les initiatives d’amélioration efficaces presque impossibles.

Comment le Process Mining révèle les gains d’efficacité

Le Process Mining offre une approche fondée sur les données pour comprendre et améliorer réellement vos opérations de service client dans Microsoft Dynamics 365 Customer Service. En analysant les journaux d’événements générés par votre système, il construit une représentation visuelle et objective du parcours réel des demandes de service. Vous pouvez ainsi voir chaque étape, chaque écart et chaque goulot d’étranglement qui influent sur la prestation de service. Il ne s’agit pas de la façon dont vous pensez que le processus fonctionne, mais de la façon dont il fonctionne réellement, à partir de données issues du terrain.

Pour le service client, le Process Mining suit chaque « Service Request », de l’activité « Customer Contact Initiated » à « Service Request Closed ». Il met en évidence les étapes pendant lesquelles les demandes restent trop longtemps en attente, par exemple « Request Assigned to Agent », « Agent Investigates Issue » ou l’attente de « Information Requested from Customer ». Cette vue détaillée vous permet de localiser précisément les retards, d’identifier les boucles de reprise lorsque des problèmes sont rouverts ou réorientés vers un niveau supérieur, et de repérer les écarts de conformité qui passent inaperçus dans les rapports classiques. Vous disposez ainsi d’un outil de diagnostic précis pour optimiser le processus et d’une visibilité complète sur le cycle de vie de chaque demande de service.

Principaux axes d’amélioration identifiés par le Process Mining

L’application du Process Mining à vos données de service client dans Microsoft Dynamics 365 Customer Service met en évidence plusieurs axes d’amélioration :

  • Réduire le temps de cycle des demandes de service : en visualisant l’ensemble du parcours, vous pouvez identifier les activités ou les transferts qui prolongent inutilement les événements « Service Request Resolved » ou « Service Request Closed ». Il peut s’agir de retards lors de « Request Categorized and Prioritized », de phases prolongées d’« Agent Investigates Issue » ou de processus inefficaces liés à « Internal Escalation Triggered ». L’optimisation de ces étapes réduit directement le délai d’attente du client.
  • Améliorer l’efficacité et la productivité des agents : le Process Mining aide à comprendre la charge de travail des agents, à repérer les schémas de reprise fréquents et à identifier les situations dans lesquelles une formation serait utile. Si de nombreux dossiers comportent plusieurs événements « Information Requested from Customer » ou « Internal Escalation Triggered », cela peut indiquer la nécessité de recueillir davantage d’informations dès le premier contact ou d’améliorer les articles de la base de connaissances dans Dynamics 365 Customer Service.
  • Améliorer l’expérience et la satisfaction client : l’analyse du parcours permet de mieux comprendre le ressenti des clients et leurs difficultés récurrentes. Vous pouvez repérer les activités qui génèrent de la frustration, comme les longues attentes en file, les explications répétées ou l’attente prolongée de « Solution Proposed to Customer ». L’optimisation de ces interactions contribue à accroître la satisfaction.
  • Garantir la conformité et la standardisation : les écarts par rapport aux procédures opératoires standard, comme le contournement d’étapes d’approbation importantes ou l’absence de « Initial Customer Acknowledgment Sent », deviennent immédiatement visibles. Vous pouvez ainsi vérifier que vos équipes respectent les bonnes pratiques et les exigences réglementaires, tout en maintenant un niveau de qualité et de cohérence constant.

Résultats attendus de l’optimisation des processus

En s’appuyant sur les analyses issues du Process Mining, les organisations peuvent obtenir des résultats significatifs pour leurs opérations Microsoft Dynamics 365 Customer Service. Vous réduirez sensiblement le temps de cycle moyen des demandes de service, ce qui accélérera les résolutions et améliorera la satisfaction des clients. Les coûts opérationnels diminueront grâce à une meilleure efficacité des agents, à la réduction des reprises et à une allocation optimisée des ressources. Au-delà de l’efficacité, vous constaterez une hausse mesurable des scores de satisfaction, un meilleur respect des accords de niveau de service (SLA) et une prestation de service plus cohérente et plus fiable. Ces améliorations fondées sur les données ouvrent la voie à une excellence durable et à un avantage concurrentiel.

Premiers pas vers l’amélioration du service client

Commencer à optimiser le service client dans Microsoft Dynamics 365 Customer Service est plus accessible que vous ne le pensez. Avec le Process Mining, vous disposez d’une feuille de route claire et concrète pour améliorer votre prestation de service, sans devoir posséder une expertise approfondie en ingénierie des données. Les analyses sont immédiates et tangibles, ce qui vous permet de prendre des décisions éclairées et d’engager des changements qui produisent des résultats réels. Commencez dès aujourd’hui à optimiser vos processus et transformez votre service client, d’un centre de coûts en véritable facteur de différenciation. Découvrez comment améliorer le service client et réduire efficacement son temps de cycle grâce à des données objectives. Cette approche vous accompagne de l’analyse initiale à l’amélioration continue de vos processus, en tirant le meilleur parti de votre environnement Dynamics 365.

Service client Gestion des demandes de service Centre d’assistance Efficacité des agents Conformité aux SLA Expérience client Délai de résolution Opérations d’assistance Gestion des tickets Gestion des tickets Tickets d’assistance Centre de contacts Assistance client CRM Résolution des demandes

Problèmes et défis courants

Identifiez les défis qui vous concernent

Les clients doivent attendre longtemps avant la résolution de leurs problèmes, ce qui entraîne de l’insatisfaction et peut provoquer leur départ. Cette situation nuit directement à leur fidélité et peut augmenter les coûts opérationnels en raison des contacts et des escalades répétés. ProcessMind identifie les goulots d’étranglement et les parcours non standard qui causent des retards dans les processus de service client de Microsoft Dynamics 365. La plateforme révèle les activités ou les affectations d’agents qui prolongent les délais de résolution, afin de permettre des améliorations ciblées.

Un trop grand nombre de demandes de service sont escaladées en interne. Elles mobilisent davantage de temps de la part des agents et des superviseurs, augmentent les coûts opérationnels et retardent la résolution pour les clients. Cette situation révèle souvent une formation initiale insuffisante des agents ou des ressources inadéquates dans la base de connaissances. ProcessMind cartographie les schémas d’escalade et identifie les déclencheurs fréquents ainsi que les types de demandes problématiques dans Microsoft Dynamics 365 Customer Service. La plateforme met en évidence les difficultés rencontrées par les agents, ce qui permet de cibler les formations ou de créer des articles de connaissances afin de réduire les escalades.

De nombreuses demandes de service dépassent les objectifs SLA convenus, ce qui entraîne des pénalités, la frustration des clients et une dégradation de la réputation de la marque. Ce manque de conformité révèle des problèmes systémiques dans l’exécution des processus et l’allocation des ressources. ProcessMind suit l’ensemble du cycle de vie des demandes de service par rapport aux objectifs SLA définis dans Microsoft Dynamics 365 et localise précisément les points de défaillance. La plateforme aide à identifier les causes profondes de la non-conformité, qu’il s’agisse de files d’attente, d’agents ou de séquences d’activités spécifiques.

Certains agents sont submergés de demandes tandis que d’autres sont sous-utilisés, ce qui entraîne un épuisement professionnel, une baisse d’efficacité et un allongement des délais d’attente pour les clients. Ce déséquilibre nuit au moral des agents et à la qualité globale du service. ProcessMind visualise l’activité des agents et la répartition de leur charge de travail dans Microsoft Dynamics 365 Customer Service. La plateforme identifie les déséquilibres et suggère des stratégies optimales d’allocation des ressources afin d’améliorer l’efficacité et de réduire la pression exercée sur les agents.

Les clients doivent souvent contacter l’assistance plusieurs fois pour un même problème, ou les agents effectuent des tâches redondantes. Cela révèle une prise en charge initiale inefficace et un faible taux de résolution au premier contact. Les coûts opérationnels augmentent et les clients sont frustrés. ProcessMind met au jour les boucles et les répétitions d’activités inutiles dans le processus de service client, en identifiant les reprises dans Microsoft Dynamics 365. La plateforme fait ressortir les possibilités de simplifier les flux de travail et d’améliorer le taux de résolution au premier contact.

Les agents s’écartent souvent des procédures prescrites de traitement des demandes de service, ce qui entraîne une qualité de service inégale, une hausse du taux d’erreur et des risques potentiels en matière de Conformité. Cette absence de standardisation complique l’amélioration des processus. ProcessMind découvre automatiquement tous les chemins réellement suivis dans Microsoft Dynamics 365 Customer Service et les compare aux modèles cibles. La plateforme visualise les écarts et leur fréquence, afin de permettre à la direction de faire appliquer les bonnes pratiques et de réduire la variabilité.

Les agents ont du mal à trouver ou à utiliser les articles de connaissances pertinents, ce qui allonge les temps d’analyse, entraîne des réponses incohérentes et augmente le recours aux escalades. Cette inefficacité pèse sur la productivité des agents et la satisfaction des clients. ProcessMind analyse les points de contact liés à l’accès aux articles de connaissances et à la réussite de la résolution dans Microsoft Dynamics 365. La plateforme identifie les lacunes dans l’utilisation de la base de connaissances afin d’optimiser les contenus et la formation des agents, pour accélérer les résolutions.

Les demandes de service sont souvent mal catégorisées ou classées selon une priorité incorrecte. Elles sont alors orientées vers les mauvaises équipes, traitées avec retard et résolues plus lentement. Cela réduit l’efficacité de l’ensemble du système de support. ProcessMind révèle les schémas de catégorisation incorrecte et leur impact en aval sur le processus de service client dans Microsoft Dynamics 365. La plateforme indique où les erreurs de catégorisation sont les plus fréquentes, afin d’améliorer la formation ou les règles du système.

Les agents doivent souvent demander des informations supplémentaires aux clients après le premier contact, ce qui allonge les délais de résolution et frustre les clients qui s’attendent à une prise en charge rapide. Cela révèle que les données initiales sont incomplètes. ProcessMind cartographie la séquence d’activités au cours de laquelle « Information Requested from Customer » intervient, en montrant sa fréquence et son impact sur la durée dans Microsoft Dynamics 365 Customer Service. La plateforme identifie les possibilités d’améliorer la collecte initiale des données ou le questionnement des agents.

Le recours à des canaux de communication moins efficaces pour certains types de demandes de service, comme l’e-mail pour les problèmes urgents, prolonge les délais de résolution et augmente l’effort demandé aux agents. Cela nuit à l’efficacité globale du service et à l’expérience client. ProcessMind analyse l’utilisation des différents canaux de communication, via l’attribut « Communication Channel », pour les différents types de demandes de service, et la met en relation avec les délais de résolution dans Microsoft Dynamics 365. La plateforme met en évidence les canaux inefficaces selon les contextes.

Le coût total engagé pour résoudre chaque demande de service est supérieur aux références, ce qui pèse sur la rentabilité et l’allocation des ressources. Cette situation peut s’expliquer par des reprises, des escalades ou des temps de traitement prolongés dans le processus de service client. ProcessMind agrège les données du processus afin de donner une vision claire des activités et des ressources consommées pour chaque demande de service dans Microsoft Dynamics 365. La plateforme identifie les facteurs de coût et permet de cibler les efforts visant à réduire le coût de traitement.

La satisfaction client varie fortement selon les agents, les types de demandes ou les services, ce qui révèle une qualité de service inégale et des occasions manquées de fidéliser les clients. Les enquêtes réalisées après la résolution ne produisent pas systématiquement des résultats positifs. ProcessMind met en relation le « Customer Sentiment », les variations du processus et la performance des agents dans Microsoft Dynamics 365 Customer Service. La plateforme révèle les chemins de processus ou les comportements des agents associés aux scores de satisfaction les plus faibles, afin d’orienter les améliorations.

Objectifs habituels

Définissez les critères de réussite

Des délais de résolution plus courts améliorent nettement la satisfaction client et l’efficacité opérationnelle. Les retards frustrent les clients et mobilisent les ressources des agents plus longtemps que nécessaire, ce qui augmente les coûts dans Microsoft Dynamics 365 Customer Service. Cet objectif vise à résoudre les problèmes plus rapidement et plus efficacement.
ProcessMind identifie les goulots d’étranglement et les chemins non standard qui prolongent les résolutions. En visualisant le flux réel du processus, la plateforme repère les activités, les files d’attente ou les agents à l’origine des retards, ce qui permet de mener des interventions ciblées et de réduire les délais de résolution de 15 à 25 %. Des indicateurs tels que le temps moyen de traitement et le délai de résolution deviennent transparents.

Des escalades internes trop nombreuses révèlent des inefficacités de processus ou des lacunes en matière de compétences. Elles sollicitent plusieurs équipes et retardent la résolution pour les clients dans Microsoft Dynamics 365 Customer Service. Leur réduction améliore l’efficacité entre les services et permet de résoudre les problèmes dès le premier point de contact, lorsque cela est possible.
ProcessMind cartographie les chemins et la fréquence des escalades, en révélant leurs causes profondes, comme une mauvaise catégorisation, des informations insuffisantes ou une formation inadéquate des agents. La plateforme identifie les points où les escalades sont les plus fréquentes, afin de cibler la formation ou d’ajuster les processus et de réduire leur volume, potentiellement de 20 % ou davantage.

Le respect des SLA est essentiel pour préserver la confiance des clients et éviter les pénalités. Le non-respect répété de ces objectifs dans Microsoft Dynamics 365 Customer Service nuit à la réputation et peut entraîner des conséquences financières. Cet objectif vise à garantir le respect constant des engagements de service.
ProcessMind met en évidence tous les dépassements de SLA et leurs causes sous-jacentes, qu’il s’agisse d’activités précises, de files d’attente ou de transferts entre agents. En visualisant les points exacts de défaillance dans le processus de demande de service, les organisations peuvent mettre en œuvre des changements pour augmenter le respect des SLA de 10 à 15 % et tenir les échéances importantes.

Une répartition inégale de la charge de travail entraîne l’épuisement professionnel des agents, une baisse de productivité et une qualité de service inégale au sein de l’équipe de service client dans Microsoft Dynamics 365. Une allocation équitable et efficace des demandes de service est essentielle pour maintenir la performance et la satisfaction des agents.
ProcessMind fournit une vision de la manière dont les demandes de service sont attribuées et traitées par les différents agents et services. La plateforme révèle les files d’attente et les goulots d’étranglement liés à la disponibilité ou à la spécialisation des agents, afin de permettre aux responsables de rééquilibrer les charges et d’identifier les besoins de formation. L’utilisation globale de la capacité peut ainsi progresser de 10 %.

Les reprises et les contacts répétés avec les clients indiquent que les résolutions initiales sont incomplètes ou inefficaces. Ils entraînent de la frustration et des coûts opérationnels plus élevés dans Microsoft Dynamics 365 Customer Service. L’objectif est de résoudre correctement chaque problème dès le premier contact.
ProcessMind retrace le parcours complet des demandes de service et identifie les schémas de réouverture des dossiers ou de contacts de suivi. La plateforme repère les activités ou les agents associés aux reprises, afin de permettre une refonte du processus ou une formation ciblée, de réduire le taux de reprise de 10 à 20 % et d’améliorer la résolution au premier contact.

Les écarts par rapport aux procédures opérationnelles standard introduisent des incohérences, augmentent le taux d’erreur et gonflent les coûts dans le processus de service client de Microsoft Dynamics 365. Une exécution homogène est essentielle pour obtenir des résultats prévisibles et un service de qualité.
ProcessMind découvre automatiquement toutes les variantes réellement suivies et les compare au chemin cible. La plateforme quantifie la fréquence et l’impact des écarts, afin de permettre aux équipes de faire appliquer les bonnes pratiques et de réduire de 20 à 30 % les chemins non conformes, pour un service plus prévisible et plus efficace.

La sous-utilisation des articles de connaissances existants dans Microsoft Dynamics 365 oblige les agents à résoudre de nouveau des problèmes courants, ce qui augmente les délais de résolution et les incohérences. Maximiser leur utilisation permet de résoudre les problèmes plus rapidement et de manière plus standardisée.
ProcessMind analyse la manière et le moment où les articles de connaissances sont consultés, ou ne le sont pas, pendant la résolution des demandes de service. La plateforme révèle les situations dans lesquelles les agents ont du mal à trouver les informations pertinentes ou celles qui nécessitent de nouveaux articles. Leur utilisation peut ainsi augmenter de 15 % et les résolutions être accélérées.

Une catégorisation initiale incorrecte des demandes de service dans Microsoft Dynamics 365 entraîne des erreurs d’orientation, des retards et plusieurs transferts, ce qui frustre les clients et augmente les coûts opérationnels. Une catégorisation précise est fondamentale pour traiter efficacement les demandes.
ProcessMind retrace le parcours des demandes mal catégorisées et identifie où et pourquoi elles s’écartent du flux cible. L’analyse des points de mauvaise catégorisation les plus fréquents permet d’améliorer les processus de prise en charge initiale ou les modèles d’IA, avec une hausse de 10 à 15 % de la précision de catégorisation.

Les retards dans la collecte des informations nécessaires auprès des clients prolongent les délais de résolution et peuvent entraîner plusieurs interactions, ce qui dégrade l’expérience client dans Microsoft Dynamics 365 Customer Service. L’optimisation de ce processus est essentielle.
ProcessMind identifie les étapes ou activités au cours desquelles les demandes d’informations sont fréquentes ou provoquent des retards. La plateforme révèle les possibilités de recueillir les données en amont ou d’améliorer les scripts et formulaires des agents, avec une réduction potentielle de 20 % des cycles de collecte d’informations.

Une utilisation inefficace des canaux de communication peut fragmenter les interactions avec les clients, multiplier les changements de contexte pour les agents et allonger les délais de résolution dans Microsoft Dynamics 365. L’optimisation des canaux améliore l’efficacité et l’expérience client.
ProcessMind analyse le parcours des demandes de service à travers les différents canaux de communication et met en évidence les changements de canal ainsi que ceux qui contribuent aux retards. La plateforme aide à déterminer les séquences et les usages de canaux les plus adaptés, avec une réduction potentielle de 10 % des efforts liés à la communication.

Les coûts opérationnels élevés par demande de service pèsent sur la rentabilité et l’allocation des ressources dans Microsoft Dynamics 365 Customer Service. Cet objectif consiste à identifier et à éliminer les inefficacités qui génèrent des dépenses inutiles.
ProcessMind offre une vision transparente de l’ensemble du cycle de vie d’une demande de service et révèle les activités coûteuses, les goulots d’étranglement et les boucles de reprise. En optimisant les processus et en réduisant les inefficacités, comme les ré-escalades ou les contacts répétés, les organisations peuvent diminuer de 5 à 15 % le coût par demande.

Une satisfaction client variable après la résolution d’une demande de service révèle une qualité de service ou un suivi inégal, ce qui nuit à la fidélité et à l’image de marque dans Microsoft Dynamics 365. Des expériences positives et constantes après la résolution sont essentielles.
ProcessMind met en relation le sentiment client, s’il est enregistré dans les attributs, et les codes de résolution avec des chemins de processus précis. La plateforme identifie les écarts ou les étapes qui précèdent fréquemment les scores de satisfaction les plus faibles, afin de permettre des améliorations ciblées des activités de résolution et du suivi, et d’augmenter la satisfaction de 5 à 10 %.

Le parcours d’amélioration du service client en 6 étapes

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Que faire

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Pourquoi c’est important

Utiliser le bon modèle évite les incohérences entre les données et permet une analyse précise et efficace de votre processus de service client.

Résultat attendu

Un modèle Excel prêt à l’emploi, avec les en-têtes et le format adaptés à vos données de service client.

CE QUE VOUS OBTIENDREZ

Découvrez les performances réelles de votre processus de service client

ProcessMind révèle le parcours réel de vos demandes de service client, avec une visualisation claire de chaque interaction et transfert. Vous bénéficiez d’analyses détaillées sur les performances des agents et les points de friction du parcours client.
  • Cartographiez les flux réels des demandes de service client
  • Identifiez immédiatement les goulots d’étranglement du processus de service
  • Optimisez les transferts entre agents et les délais de réponse
  • Améliorez la satisfaction client et le taux de résolution
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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RÉSULTATS TYPIQUES

Des améliorations concrètes du service client

Ces résultats représentent les bénéfices concrets que les organisations obtiennent généralement en appliquant le Process Mining à leurs opérations de service client. Ils permettent d’identifier les goulots d’étranglement et les inefficacités dans le traitement des demandes de service au sein de Microsoft Dynamics 365 Customer Service.

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Résolution plus rapide des demandes de service

Réduction du temps de cycle moyen

En identifiant et en supprimant les goulots d’étranglement du cycle de vie des demandes de service, les organisations réduisent nettement le temps nécessaire pour résoudre les problèmes des clients. Elles peuvent ainsi fournir un service plus rapide et améliorer la satisfaction des clients.
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Réduction des escalades internes

Diminution de l’orientation des dossiers complexes

Le Process Mining aide à révéler les causes profondes des escalades internes. Les équipes peuvent ainsi mieux équiper les agents de première ligne en ressources et en connaissances, ce qui réduit le recours aux niveaux de support supérieurs.
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Meilleure Conformité aux SLA

Meilleur respect des engagements de service

En identifiant précisément les écarts et les retards qui mettent en péril les accords de niveau de service, les organisations peuvent optimiser leurs flux de travail de manière proactive afin de respecter systématiquement les délais de résolution promis, voire de les dépasser, tout en évitant les pénalités et en renforçant la confiance.
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Amélioration de la résolution au premier contact

Une plus grande efficacité lors des premiers échanges

L’analyse des parcours clients permet d’identifier les possibilités de résoudre les problèmes dès le premier contact, de réduire les appels répétés et de faire gagner du temps aux clients comme aux agents, pour une meilleure efficacité globale.
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Une satisfaction client accrue

Des scores CSAT plus élevés après la résolution

Comprendre le sentiment des clients et les points de friction tout au long du processus de service permet aux organisations de mettre en œuvre des améliorations ciblées. Elles peuvent ainsi accroître la satisfaction des clients et renforcer leur fidélité à la marque une fois les problèmes résolus.

Les résultats varient selon la complexité de vos processus de service client et la qualité de vos données dans Microsoft Dynamics 365 Customer Service. Ces chiffres illustrent les améliorations généralement observées dans différentes mises en œuvre.

Données recommandées

Commencez par les attributs et activités les plus importants, puis élargissez l’analyse selon vos besoins.
Vous découvrez les journaux d’événements ? En savoir plus sur la création d’un journal d’événements pour le Process Mining.

Attributs

Données clés à recueillir pour l’analyse

Identifiant unique d’une demande de service client, également appelée dossier ou ticket.

Pourquoi c’est important

Il s’agit du Case ID essentiel qui relie tous les événements associés au sein d’une même instance de processus et rend possible l’analyse du processus de bout en bout.

Nom de l’agent du service client ou de l’utilisateur responsable de l’activité.

Pourquoi c’est important

Permet d’analyser les performances individuelles et collectives, contribue à équilibrer la charge de travail et met en évidence les possibilités d’accompagnement pour améliorer la qualité globale du service.

Catégorie ou classification principale de la demande de service.

Pourquoi c’est important

Permet de segmenter le processus afin de faire apparaître les goulots d’étranglement propres à chaque type, les besoins en Ressources et les possibilités d’amélioration, tout en favorisant de meilleures stratégies d’acheminement et de traitement.

Niveau de priorité attribué à la demande de service, indiquant son degré d’urgence.

Pourquoi c’est important

Aide à déterminer si les demandes prioritaires sont traitées plus rapidement et respectent leurs objectifs, ainsi qu’à comprendre l’incidence des niveaux de priorité sur les performances globales du processus.

Canal de communication par lequel la demande de service a été initiée.

Pourquoi c’est important

Fournit des analyses sur l’incidence des différents canaux de contact client sur l’efficacité du processus, le délai de résolution et la satisfaction client.

Délai cible convenu contractuellement pour résoudre la demande de service.

Pourquoi c’est important

Il s’agit de la référence principale pour mesurer les performances du service au regard des engagements, et il permet directement d’analyser la conformité au SLA et les dépassements.

Fournit une explication plus détaillée du statut actuel de la demande de service.

Pourquoi c’est important

Fournit une analyse détaillée du résultat d’un dossier et des raisons de ses changements de statut, permettant une étude plus précise des parcours de résolution et des causes profondes.

Nom du client ou du compte associé à la demande de service.

Pourquoi c’est important

Permet une analyse au niveau du client afin d’identifier les tendances, d’améliorer le service fourni aux comptes stratégiques et de comprendre le parcours client.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

Cette activité marque le début du processus de service client, lorsqu’un nouvel enregistrement de dossier est créé dans le système. Il s’agit d’un événement explicite, enregistré avec un horodatage précis au moment de la première sauvegarde de l’enregistrement de l’entité « Incident ».

Pourquoi c’est important

En tant qu’événement de début principal, cette activité est essentielle pour calculer la durée globale du cycle de vie d’un dossier et comprendre les tendances du volume de dossiers. Elle sert de point d’ancrage à toutes les analyses ultérieures du processus.

Cette activité représente l’attribution d’un dossier à une file d’attente ou à un utilisateur précis pour traitement. Le système enregistre explicitement les changements de propriétaire du dossier, qui peuvent être suivis dans les journaux d’audit du système.

Pourquoi c’est important

Le suivi des attributions est essentiel pour analyser la répartition de la charge de travail, identifier les retards liés à l’attribution et comprendre l’efficacité de l’orientation. Il permet notamment de déterminer à quelle vitesse les dossiers sont dirigés vers la bonne équipe ou la bonne personne.

Indique l’activation d’un minuteur d’accord de niveau de service (SLA) pour le dossier. Celui-ci commence à mesurer le temps par rapport à un indicateur de service défini, comme « First Response By » ou « Resolve By ». Il s’agit d’un événement explicite géré par le moteur SLA de Dynamics 365.

Pourquoi c’est important

Cette activité est fondamentale pour suivre la Conformité aux SLA et comprendre à quel moment commence le délai associé aux engagements de service. Elle permet directement d’analyser si les objectifs de service sont atteints.

Représente l’escalade formelle d’un dossier vers un niveau de support supérieur ou une autre équipe. Il peut s’agir d’une action explicite de l’utilisateur, qui réattribue le dossier à une file d’escalade ou à un utilisateur désigné.

Pourquoi c’est important

Le suivi des escalades est essentiel pour le KPI « Taux d’escalade interne » et pour identifier les causes profondes des problèmes que le support de premier niveau ne peut pas résoudre. Il met en évidence les faiblesses du processus et les besoins en formation.

Il s’agit d’une étape clé qui correspond au moment où l’agent considère que le problème du client est traité. Cette action explicite dans Dynamics 365 crée un enregistrement d’activité « Case Resolution » associé au dossier.

Pourquoi c’est important

En tant qu’événement de fin principal fondé sur la réussite, cette activité est essentielle au calcul des délais et des taux de résolution. Elle constitue un élément important de presque tous les KPI du service client.

Il s’agit de la clôture administrative finale de l’enregistrement du dossier, qui peut intervenir en même temps que la résolution ou ultérieurement. Cette activité est capturée par une modification de l’état du dossier vers « Closed ».

Pourquoi c’est important

Elle représente la fin absolue du cycle de vie du processus dans le système. Le délai entre « Resolved » et « Closed » peut révéler une charge administrative ou des retards dans la finalisation des enregistrements.

FAQ

Questions fréquemment posées

Le Process Mining analyse les journaux d’événements de votre système Microsoft Dynamics 365 Customer Service afin de visualiser et de comprendre le déroulement réel des demandes de service. Il aide à identifier les écarts, les goulots d’étranglement et les reprises, en révélant le fonctionnement réel des processus par rapport à leur conception. Ces analyses sont essentielles pour optimiser l’efficacité et améliorer la satisfaction des clients.

Vous avez généralement besoin d’un journal d’événements contenant un identifiant de cas, un nom d’activité et un horodatage pour chaque étape du cycle de vie d’une demande de service. Pour Dynamics 365 Customer Service, cela comprend notamment le Service Request ID, le type d’activité et les dates de création et d’achèvement des différentes étapes ou tâches. Des attributs supplémentaires, comme l’agent, la file d’attente ou le statut de résolution, peuvent enrichir l’analyse.

L’extraction des données s’effectue souvent à l’aide des outils de reporting standard de Dynamics 365, de connecteurs Power BI ou de requêtes directes sur la base de données afin d’accéder aux journaux d’événements sous-jacents. L’objectif est de recueillir les informations nécessaires sur les cas, les activités et les horodatages dans un format structuré, généralement un fichier CSV ou équivalent. De nombreux outils de Process Mining proposent également des connecteurs préconfigurés pour Dynamics 365.

Le Process Mining peut identifier des problèmes tels que des délais de résolution prolongés, des escalades internes fréquentes et un respect irrégulier des accords de niveau de service. Il révèle également les causes profondes des reprises excessives, de la répartition inégale de la charge entre les agents et de la sous-utilisation des articles de la base de connaissances. En visualisant ces problèmes, les organisations peuvent cibler précisément les domaines à améliorer.

Une fois les données nécessaires extraites et préparées, les premières analyses peuvent généralement être produites en quelques jours à une semaine. L’essentiel du temps est consacré à l’extraction, au nettoyage et à l’association des données, qui peuvent varier selon leur complexité et l’accessibilité du système source. Les analyses suivantes sont généralement beaucoup plus rapides.

Non, le Process Mining est une technique d’analyse non intrusive. Il s’appuie sur les données historiques extraites de votre système Dynamics 365, et non directement sur les opérations en production. L’analyse est réalisée hors ligne, ce qui garantit l’absence d’impact sur vos activités de service client en cours ou sur les performances du système.

Vous pouvez attendre des bénéfices concrets, notamment une réduction du temps de résolution des demandes de service, une diminution des escalades internes et une meilleure conformité aux accords de niveau de service. Les organisations peuvent également optimiser la répartition de la charge de travail des agents, réduire leurs coûts opérationnels et améliorer la satisfaction des clients après résolution. Ces améliorations résultent d’une refonte des processus fondée sur les données.

Des compétences de base en extraction de données sont utiles, mais les outils modernes de Process Mining sont conçus pour les utilisateurs métier. De nombreuses plateformes proposent des interfaces intuitives et des connecteurs de données automatisés, ce qui limite le besoin de compétences techniques approfondies. Une assistance spécialisée peut toutefois être nécessaire pour les scénarios complexes d’intégration des données ou les analyses avancées.

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