> Folyamatos folyamatfejlesztés > Ügyfélszolgálat > Zendesk Support

Fejlessze ügyfélszolgálatát

Hatlépéses útmutató a Zendesk ügyfélszolgálati folyamatainak optimalizálásához.

Adatsablon letöltése

Ügyfélszolgálat

Zendesk Support

Válasszon folyamatot

Válasszon folyamatot, hogy a csatlakoztatott munkaterületen folytathassa a munkát.

Elérhető folyamatok

Elérhető rendszerek

Kihívások(11)Célok(11)6 lépés Előnézet Eredmények Adatok GYIK(4)

Fejlessze ügyfélszolgálati folyamatát a Zendesk Supportban

Az ügyfélszolgálati folyamatokban gyakran rejtett hiányosságok lassítják a munkát, bosszúságot okoznak az ügyfeleknek és növelik a működési költségeket. A platformmal pontosan azonosíthatja a szűk keresztmetszeteket, feltárhatja azok kiváltó okait, és megtalálhatja a fejlesztési lehetőségeket. Ezután gyakorlati változtatásokkal csökkentheti a megoldási időt és növelheti az ügyfelek elégedettségét.

Töltse le az előre beállított adatsablont, és kezelje a gyakori kihívásokat a hatékonysági célok eléréséhez. Kövesse a hatlépéses fejlesztési tervet, és használja az Adatsablon útmutatóját a működés fejlesztéséhez.

Részletes leírás megjelenítése

Miért érdemes fejleszteni a Zendesk Support ügyfélszolgálati folyamatát?

Az ügyfélszolgálat minden sikeres vállalkozás alapja: hatással van az ügyfelek hűségére, a márka megítélésére és végső soron a bevételre is. A mai versenyben már nem elég megfelelni az elvárásoknak. Az ügyfelek gyors, hatékony és személyre szabott segítséget várnak. A Zendesk Supportot használó szervezeteknek azt kell biztosítaniuk, hogy minden jegy a lehető leghatékonyabb úton jusson el a beérkezéstől a megoldásig. A napi működés összetettsége miatt az ügyfélszolgálati folyamatban rejtve maradhatnak a hatékonysági problémák. Ezek hosszabb megoldási időt, magasabb működési költségeket, az ügyintézők túlterhelését és elégedetlen ügyfeleket eredményezhetnek. Az ügyfelek ilyenkor akár más szolgáltatót is választhatnak.

Ha nem látja át a szolgáltatási kérelem teljes útját, csak találgatni lehet, mi okozza a késéseket és az eltéréseket. Egyes ügyintézőkre túl sok feladat jut? Bizonyos kérelemtípusok rendszeresen elakadnak? A felesleges újramunkák vagy átadások miatt romlik az SLA-k teljesítése? Ezekre a kérdésekre fontos választ találni a megalapozott döntésekhez és a folyamatos fejlesztéshez. Az ügyfélszolgálati folyamat fejlesztése nem csupán a költségek csökkentéséről szól. Olyan megbízható, ügyfélközpontú működést teremthet, amely hosszú távú kapcsolatokat épít és támogatja a vállalkozás növekedését.

Hogyan segít a process mining hatékonyabbá tenni az ügyfélszolgálatot?

A process mining segítségével jobban megértheti és fejlesztheti a Zendesk Support ügyfélszolgálati működését. A Zendesk eseménynaplóiból a process mining eszközök rekonstruálják a tényleges folyamatot, és megmutatják a szolgáltatási kérelem minden lépését. Nem azt mutatják meg, hogy Ön szerint mi történik, hanem azt, ami valóban történik, objektív, adatokra épülő képet adva a működésről.

Az elemzéssel áttekintheti az ügyfélszolgálati ügyintézés teljes idejét, feltárhatja a szabályos működéstől való gyakori eltéréseket, és pontosan meghatározhatja a hatékonyságot rontó szűk keresztmetszeteket. Láthatja például, ha egy jegyet többször is más ügyintézőhöz rendelnek, ami képzési igényre vagy a munkafolyamat hibájára utalhat. Azt is azonosíthatja, hogy mely szolgáltatási kérelmek lépik túl rendszeresen a megcélzott megoldási időt, így célzottan alakíthatja át a folyamatot. A process mining feltételezések helyett konkrét bizonyítékot ad a fejlesztésekhez, így a változtatások hatását adatokkal mérheti fel. A problémák pontos feltárása segít megalapozott döntéseket hozni, csökkenteni az ügyfélszolgálati ügyintézés idejét és javítani a teljesítményt.

Milyen fejlesztési lehetőségeket tár fel a process mining?

A Zendesk Support adatainak process mining elemzése jellemzően több fejlesztendő területet mutat meg:

A szűk keresztmetszetek feltárása és megszüntetése: Azonosítsa azokat a várólistákat, ügyintézői csoportokat vagy tevékenységeket, ahol a kérelmek feltorlódnak és késnek. Ez segít célzottan átcsoportosítani az erőforrásokat vagy átalakítani a folyamatot.
Az újramunkák és átadások csökkentése: Lássa, mikor nyitnak meg újra egy jegyet, vagy adják át többször különböző csapatok között. A felesleges átadások csökkentésével egyszerűbbé válik a folyamat, kevesebb munka vész kárba, és rövidül az átlagos ügyintézési idő.
Az SLA-k teljesítésének és az eltéréseknek az elemzése: Kövesse nyomon, mennyire tartja be az ügyfélszolgálati folyamat a szolgáltatási szintre vonatkozó megállapodásokat. Tárja fel az SLA-sértések gyakori okait, például az egyes folyamatlépéseket, az ügyintézők elérhetőségét vagy a belső függőségeket.
A késések kiváltó okainak feltárása: Vizsgálja meg, mi hosszabbítja meg az ügyintézési időt, például az ügyféltől kért további információ, a belső eszkaláció vagy a külső függőség. Így célzottan kezelheti ezeket az okokat.
Az ügyintézői teljesítmény és képzési igények felmérése: Az adatvédelem tiszteletben tartásával az összesített adatok megmutathatják az ügyintézők hatékonysága és a bevált gyakorlatok követése közötti eltéréseket. Ezek alapján célzott képzést indíthat vagy kiegyensúlyozhatja a munkaterhelést.

Milyen eredményeket hozhat a Zendesk ügyfélszolgálati folyamatának fejlesztése?

A Zendesk Support ügyfélszolgálati folyamatának process mining elemzése jelentős, mérhető előnyöket hozhat:

Rövidebb ügyintézési idő: A felesleges lépések és szűk keresztmetszetek megszüntetésével gyorsabban oldhatja meg az ügyfelek problémáit.
Nagyobb ügyfél-elégedettség: A gyorsabb, hatékonyabb kiszolgálás elégedettebb ügyfeleket és jobb ügyfélmegtartást eredményez.
Alacsonyabb működési költségek: Az erőforrások jobb elosztásával, az újramunkák csökkentésével és a kézi feladatok mérséklésével jelentős költséget takaríthat meg.
Jobb SLA-teljesítés: Következetesen teljesítheti, sőt túlteljesítheti a szolgáltatási szintre vonatkozó megállapodásokat, erősítve az ügyfelek bizalmát és elkerülve a büntetéseket.
Átláthatóbb folyamatok: Objektív képet kaphat az ügyfélszolgálat működéséről, ami támogatja a folyamatos fejlesztést és a problémák megelőző kezelését.

A process mining segítségével a Zendesk Support ügyfélszolgálata reaktív költségközpontból hatékony, ügyfélközpontú működéssé válhat, amely felkészült a jövő kihívásaira.

Így kezdheti el a fejlesztést

Szeretné hatékonyabbá tenni a Zendesk Support ügyfélszolgálatát? Elemezze részletesen a meglévő munkafolyamatokat, és tárja fel, hol vannak a szűk keresztmetszetek. Ismerje meg, hogyan csökkentheti az ügyintézési időt. Az elemzés alapján célzott fejlesztéseket vezethet be, hogy csapata gyorsan és hatékonyan szolgálja ki az ügyfeleket. Kezdje el még ma fejleszteni a Zendesk Support ügyfélközpontú működését.

Ügyfélszolgálat Ügyfélszolgálati működés Ügyintézői hatékonyság Szolgáltatási szintre vonatkozó megállapodások Ügyfél-elégedettség Jegyek megoldása Ügyfélszolgálati rendszer kezelése Ügyfélélmény fejlesztése Jegykezelés Jegyek kezelése Ügyfélszolgálati jegyek Ügyfélkapcsolati központ Ügyféltámogatás CRM Ügyfélszolgálat Esetek megoldása

Gyakori problémák és kihívások

Azonosítsa, mely kihívások érintik Önt

Az ügyfélszolgálati kérelmek lassú megoldása elégedetlenséghez és az ügyfelek elvesztéséhez vezethet. A hosszú várakozás rossz élményt okoz, az ügyintézők terhelését pedig tovább növelik az érdeklődő megkeresések.
A ProcessMind elemzi a Zendesk Supportban kezelt minden Service Request teljes életciklusát, és megmutatja, hol és miért lépi túl a megoldási idő a célértéket. Feltárja az egyes tevékenységsorozatokban vagy ügyintézői hozzárendelésekben jelentkező szűk keresztmetszeteket, így pontosan láthatóvá válnak a hatékonyság javításának lehetőségei.

Ha az ügyfélproblémákat gyakran továbbítják belső eszkalációra, az arra utalhat, hogy kevés ügy oldódik meg már az első kapcsolatfelvételkor, és több erőforrásra van szükség. Minden eszkaláció növeli a működési költségeket és hosszabbítja a megoldási időt, rontva az ügyfélélményt.
A ProcessMind feltérképezi a Service Request kérelmek útját, és megmutatja, milyen gyakran, illetve a folyamat mely pontján történik belső eszkaláció. Feltárja a kiváltó okokat, például az ügyintézők képzési hiányosságait vagy a tudásbázisból hiányzó cikkeket, így célzottan fejlesztheti a Zendesk Support munkafolyamatát.

A szolgáltatási szintre vonatkozó megállapodások, vagyis az SLA-k célértékeinek rendszeres elmaradása büntetésekhez, ügyfél-elégedetlenséghez és a hírnév romlásához vezethet. Az SLA-sértések a folyamat hatékonyságának vagy az erőforrások elosztásának rendszerszintű problémáira utalnak, amelyek gyors beavatkozást igényelnek.
A ProcessMind a Zendesk Supportban minden Service Request kérelmet összevet a meghatározott SLA-szabályokkal, és azonosítja azokat a folyamatlépéseket vagy kérelmeket, amelyeknél gyakori a célérték túllépése. Megmutatja, mely szűk keresztmetszetek okozzák a késéseket, így időben módosíthatja a szolgáltatásnyújtás folyamatát.

Ha egy szolgáltatási kérelmet a kezdeti megoldás után újra megnyitnak, az arra utalhat, hogy a megoldás hiányos vagy nem hatékony. Ez bosszantja az ügyfeleket, és feleslegesen terheli az ügyintézőket. Az újramunka jelentősen növeli az egy megoldásra jutó átlagos költséget, és lassítja a teljes ügyintézést.
A ProcessMind feltárja azokat a mintázatokat, amelyekben a „Service Request Resolved” tevékenységet gyakran újabb ügyfélmegkeresés vagy utókövetés követi. Segít azonosítani azokat a Service Request Type értékeket vagy ügyintézőket, amelyekhez a Zendesk Supportban sok újranyitás kapcsolódik, így célzott képzést vagy folyamatmódosítást végezhet.

Az ügyfelek gyakran váltanak kommunikációs csatornát egyetlen szolgáltatási kérelem intézése közben. Emiatt az információk szétszóródnak, az ügyfeleknek pedig többször kell elmondaniuk ugyanazt. Ez rontja az ügyfélélményt és hosszabbítja a megoldási időt, mert az ügyintézőknek több helyről kell összegyűjteniük az előzményeket.
A ProcessMind elemzi a „Communication Channel” attribútumot minden Service Request esetében, és megmutatja, hol, illetve miért váltanak az ügyfelek például e-mailről csevegésre vagy telefonra. Feltárja a Zendesk Support folyamatának olyan mintázatait, amelyek alapján egyszerűsítheti az ügyfélkapcsolatot vagy javíthatja a csatornák összekapcsolását.

Az ügyintézők közötti egyenlőtlen munkaterhelés egyeseket túlterhelhet, mások kapacitását pedig kihasználatlanul hagyhatja. Ez rontja a csapat hangulatát és hatékonyságát, valamint egyenetlen szolgáltatási színvonalhoz és késésekhez vezethet, ha túlterhelt ügyintézőhöz kerülnek az ügyek.
A ProcessMind átláthatóvá teszi az ügyintézők tevékenységét és a Service Request kérelmek hozzárendelését a Zendesk Supportban. Megmutatja, mely ügyintézők vagy csapatok terhelése kiugróan magas vagy alacsony, így a vezetők jobban eloszthatják az erőforrásokat, és kiegyensúlyozottabbá, hatékonyabbá tehetik a kérelmek kezelését.

Az ügyfélszolgálati előírásoktól való eltérések egyenetlen szolgáltatási színvonalhoz, a szabályozások megsértéséhez és több hibához vezethetnek. Az egyedi, nem szabályozott gyakorlatok gyengítik a képzések hatását, és megnehezítik a működés hatékony bővítését.
A ProcessMind automatikusan feltárja a Service Request kérelmek tényleges útját a Zendesk Supportban, és összeveti azt az ideális folyamatmodellekkel. Megmutatja az összes eltérést, és pontosan jelzi, hol, illetve miért nem követik az ügyintézők vagy a rendszerek az előírt munkafolyamatot. Így célzott korrekciós intézkedéseket hozhat.

Ha a szolgáltatási kérelmeket rosszul kategorizálják vagy rangsorolják, könnyen nem megfelelő osztályhoz vagy ügyintézőhöz kerülhetnek, ami késlelteti a sürgős ügyek megoldását. Ez bosszanthatja az ügyfeleket, és késleltetheti a fontos problémák kezelését.
A ProcessMind elemzi a „Request Categorized and Prioritized” tevékenységeket és azok későbbi hatását a Zendesk Supportban. Feltárja, ha bizonyos kategóriák vagy prioritások rendszeresen hosszabb megoldási idővel vagy több eszkalációval járnak, így javíthatja a kérelmek fogadásának és besorolásának folyamatát.

Ha a szolgáltatási kérelem létrehozása után késik az első visszaigazolás, az már az elején rossz benyomást kelthet. A várakozás miatt az ügyfelek úgy érezhetik, hogy nem foglalkoznak velük, ami fokozza az aggodalmukat, és újabb megkeresésekhez vezethet.
A ProcessMind pontosan méri a „Service Request Created” és az „Initial Customer Acknowledgment Sent” közötti időt a Zendesk Supportban. Feltárja a kezdeti szakasz szűk keresztmetszeteit, és megmutatja, mely folyamat- vagy rendszerproblémák késleltetik a gyors visszajelzést és rontják az első benyomást.

Ha az ügyintézők újra és újra olyan információt kérnek az ügyfelektől, amelyet már megadtak, vagy amely könnyen elérhető, az a folyamat és az információáramlás hiányosságaira utal. A felesleges lépések hosszabbítják a megoldási időt és jelentősen bosszantják az ügyfeleket.
A ProcessMind feltérképezi, hányszor fordul elő az „Information Requested from Customer” tevékenység a Service Request munkafolyamataiban. Megmutatja, ha erre többször vagy indokolatlanul kerül sor, ami arra utalhat, hogy az ügyintézők nem férnek hozzá a szükséges információkhoz, vagy a Zendesk Supportban nem gyűjtik be megfelelően az adatokat a folyamat elején.

Ha az ügyintézők túl sok időt töltenek a problémák kivizsgálásával, vagy nehezen találják meg a szükséges információkat, jelentősen megnő a megoldási idő. Ez rontja a hatékonyságot, késlelteti az ügyfelek támogatását és növeli a működési költségeket.
A ProcessMind elemzi a „Solution Proposed to Customer” vagy a „Service Request Resolved” előtti tevékenységek időtartamát és sorrendjét. Megmutatja, ha az „Agent Investigates Issue” szakasz szokatlanul sokáig tart, ami a tudásbázis jobb elérhetőségére vagy az ügyintézők képzésére utalhat a Zendesk Supportban.

Jellemző célok

Határozza meg, mit jelent a siker

A cél az, hogy jelentősen csökkenjen az ügyfélszolgálati kérelmek megoldásához szükséges idő, az első kapcsolatfelvételtől a lezárásig. Ezzel közvetlenül javul az ügyfél-elégedettség, csökkennek a hosszú ügyintézés költségei, és több kapacitás szabadul fel az ügyintézőknél. Mindez hatékonyabbá teszi a Zendesk Support működését.
A ProcessMind elemzi a Zendesk Support adatait, és feltárja a megoldási folyamat szűk keresztmetszeteit és késéseit. Azonosítja azokat a tevékenységeket és tevékenységsorozatokat, amelyek meghosszabbítják az ügyintézést, és megmutatja, hogyan egyszerűsítheti a folyamatokat, automatizálhatja az ismétlődő feladatokat, illetve oszthatja el hatékonyabban az erőforrásokat. Az átlagos megoldási idő 15-25%-os csökkentését tűzheti ki célul.

A szolgáltatási szintre vonatkozó megállapodások teljesítése megbízható ügyfélszolgálatot biztosít, és segít elkerülni a büntetéseket. A cél, hogy a meghatározott SLA-célértéken belül megoldott szolgáltatási kérelmek aránya növekedjen, így a Zendesk Supportban következetes és megbízható szolgáltatást nyújthat.
A ProcessMind a kritikus folyamatútvonalak figyelésével és a késések jelzésével időben azonosítja az SLA-sértés kockázatának kitett eseteket. Feltárja az SLA-célértékek elmaradásának okait, például az ügyintézők közötti átadásokat, a kivizsgálás késését vagy a kommunikációs hiányosságokat. Így célzott beavatkozásokkal 10-20%-kal javíthatja az SLA-k teljesítését.

A gyakori belső eszkaláció olyan problémákra utalhat, mint az ügyintézők hiányos tudása, a pontatlan kezdeti besorolás vagy a bonyolult átadások. A cél, hogy a Zendesk Supportban ritkábban kelljen magasabb szintre vagy másik osztályhoz továbbítani az ügyfélszolgálati kérelmeket. Ezzel csökkentheti a költségeket és gyorsíthatja a megoldást.
A ProcessMind feltérképezi az eszkalációk útját és feltárja a gyakori kiváltó okokat, így láthatóvá válnak a tudásbeli hiányosságok és a folyamat bizonytalanságai. Az eszkalációkhoz vezető körülmények elemzése segít fejleszteni a képzést, javítani a tudásbázis tartalmát és pontosítani a kezdeti besorolást. Ezzel akár 10-15%-kal is csökkentheti az eszkalációk arányát.

A szolgáltatási kérelmek gyakori újranyitása arra utal, hogy az első megoldás nem kezelte teljesen az ügyfél problémáját. Ez elégedetlenséget és többletmunkát okoz. A cél, hogy a Zendesk Supportban az ügyfelek problémái már első alkalommal teljes körű és hatékony megoldást kapjanak.
A ProcessMind elemzi az újranyitott kérelmek teljes életciklusát, és feltárja a gyakori mintázatokat, valamint az újranyitásokhoz kapcsolódó ügyintézőket és kérelmeket. Segít megérteni, hol nem elegendő a megoldás, vagy mely problémákat nem kezelik teljesen. A fejlesztésekkel 5-10%-kal csökkentheti az újranyitások arányát.

A kommunikációs csatornák következetlen használata széttagolt ügyfélélményhez és az ügyintézők munkájának nehezítéséhez vezethet. A cél, hogy a Zendesk Supportban egységes csatornákat alakítson ki és alkalmazzon az ügyfélkapcsolatokhoz, így a szolgáltatás világosabbá, következetesebbé és gördülékenyebbé válik.
A ProcessMind megmutatja, hogyan változnak a kommunikációs csatornák a szolgáltatási kérelem teljes életciklusa során. Jelzi az előnyben részesített csatornáktól való eltéréseket, és feltárja, ha több, esetleg zavaró csatornát használnak. Az eredmények segítenek egyszerűsíteni és egységesíteni a kommunikációt, javítva az ügyfélélményt.

Az egyenlőtlen munkaterhelés túlterheltséghez, késedelmes ügyintézéshez és változó szolgáltatási színvonalhoz vezethet. A cél, hogy a Zendesk Support ügyintézőinek terhelése kiegyensúlyozott legyen, így hatékonyabban működhet a csapat, és igazságosabban oszthatók el az erőforrások.
A ProcessMind betekintést ad az egyes ügyintézők tevékenységébe és az esetek hozzárendelésébe, feltárva az egyenlőtlenségeket és a szűk keresztmetszeteket. Segít megtalálni a terhelés kiegyensúlyozásának, a keresztképzésnek vagy a hozzárendelési szabályok módosításának lehetőségeit. Így igazságosabban és hatékonyabban oszthatja el a munkát, és 10%-kal növelheti az ügyintézők hatékonyságát.

Az új ügyfélszolgálati kérelmek lassú visszaigazolása rossz első benyomást kelthet és fokozhatja az ügyfelek aggodalmát. A cél, hogy a Zendesk Supportban jelentősen csökkenjen az első kapcsolatfelvétel és az ügyfélnek küldött visszaigazolás közötti idő.
A ProcessMind pontosan követi a „Customer Contact Initiated” és az „Initial Customer Acknowledgment Sent” közötti időt. Feltárja a késéseket és a folyamat hiányosságait ebben a kritikus kezdeti lépésben, így gyorsabb automatikus válaszokat vezethet be vagy egyszerűsítheti a kezdeti besorolást. Ezzel 20-30%-kal javíthatja a visszaigazolás idejét.

A szolgáltatási kérelmek pontatlan kategorizálása gyakran rossz helyre irányításhoz, késésekhez és nem hatékony ügyintézéshez vezet. A cél, hogy a Zendesk Supportban pontosabban kategorizálja és rangsorolja a beérkező kérelmeket, így azok gyorsan a megfelelő ügyintézőhöz vagy osztályhoz kerülnek.
A ProcessMind elemzi, hogyan függ össze a kezdeti kategorizálás a későbbi folyamatútvonalakkal, például az eszkalációkkal és az új hozzárendelésekkel. Feltárja a téves kategorizálás mintázatait, így pontosíthatja a besorolási szabályokat, fejlesztheti az ügyintézők képzését vagy automatizálhatja a kezdeti besorolást. Ezzel 15-20%-kal növelheti a pontosságot.

Az ügyfeleket bosszantja, ha egy szolgáltatási kérelem intézése során többször is ugyanazt az információt kérik tőlük. A cél, hogy egyszerűbbé tegye az információgyűjtést a Zendesk Supportban, és minden szükséges adatot hatékonyan, lehetőleg már az első kapcsolatfelvételkor begyűjtsön.
A ProcessMind feltérképezi, hol kérnek információt az ügyféltől a szolgáltatási folyamat során. Feltárja az ismétlődő kéréseket és azokat az eseteket, amikor az ügyintézők újra elkérik a már megadott adatokat. Az eredmények alapján módosíthatja a folyamatot, és 10-20%-kal csökkentheti az ilyen esetek számát.

A működési előírásoktól való eltérések egyenetlen szolgáltatási színvonalhoz, megfelelési kockázatokhoz és hatékonysági problémákhoz vezethetnek. A cél, hogy a Zendesk Support ügyintézői és folyamatai következetesen kövessék a meghatározott irányelveket és munkafolyamatokat.
A ProcessMind automatikusan feltárja és megjeleníti a tényleges folyamatútvonalakat, majd összeveti azokat az ideális referenciamodellel. Jelzi a nem engedélyezett rövidítéseket, a kihagyott lépéseket és a szabályoknak nem megfelelő műveleteket. Így egyértelmű bizonyítékot ad a folyamatfegyelem erősítéséhez, és 20%-kal javíthatja a következetességet.

A nem hatékony kivizsgálási lépések jelentősen meghosszabbíthatják a megoldási időt és növelhetik az ügyfélszolgálat költségeit. A cél, hogy a Zendesk Supportban gyorsabbá és hatékonyabbá tegye az ügyfélproblémák feltárását és megoldását.
A ProcessMind azonosítja az ismétlődő köröket, az újramunkát és a felesleges lépéseket az „Agent Investigates Issue” szakaszban. Megmutatja, hol töltenek az ügyintézők túl sok időt, vagy hol ismételnek meg műveleteket. Az eredmények alapján fejlesztheti a diagnosztikai eszközöket, a tudásbázis elérését vagy a belső együttműködést, és 10-15%-kal csökkentheti a kivizsgálás idejét.

Az ügyfélszolgálat fejlesztésének 6 lépése

Töltse le a sablont

Exportálja a Zendesk adatait

Töltse fel az adatkészletet

Elemezze az ügyfélszolgálati folyamatot

Vezesse be a legfontosabb fejlesztéseket

Kövesse nyomon az eredményeket

Töltse le a sablont

Teendők

Nyissa meg és töltse le az előre konfigurált Excel-adatsablont, amelyet kifejezetten a Zendesk Support ügyfélszolgálati folyamatainak elemzéséhez készítettünk.

Adatsablon-útmutató megtekintése Sablon letöltése

Miért fontos?

Az egységes adatszerkezet biztosítja, hogy a Zendesk Support-jegyek minden fontos adata megfelelően szerepeljen a pontos folyamatelemzéshez.

Várható eredmény

Azonnal használható Excel-sablon a Zendesk Support ügyfélszolgálati adatainak elemzéséhez.

MIT KAP

Tárja fel az ügyfélszolgálati folyamat rejtett útvonalait

A ProcessMind nyers Zendesk Support-adataiból interaktív, jól áttekinthető vizualizációkat készít. Kövesse végig az ügyfélszolgálati folyamat minden lépését, és azonosítsa a hatékonyságot rontó tényezőket, valamint a fejlesztési lehetőségeket.

Lássa át a teljes ügyfélszolgálati folyamatot
Azonosítsa a Zendesk rejtett szűk keresztmetszeteit
Fejlessze az ügyintézők közötti átadásokat és feladatokat
Csökkentse az ügyek átlagos megoldási idejét

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

JELLEMZŐ EREDMÉNYEK

Kézzelfogható javulás az ügyfélszolgálatban

Ezek a példák azt mutatják be, milyen kézzelfogható eredményeket érhetnek el a szervezetek a Zendesk Support-adatok process mining elemzésével. A Service Request életciklusának elemzése feltárja a hatékonysági problémákat és a szűk keresztmetszeteket, ami jelentősen javíthatja a működést.

0 %

Gyorsabb ügyintézés

Az ügyfélszolgálati kérések átlagos megoldási idejének csökkenése

A process mining feltárja a szűk keresztmetszeteket és a hatékonysági problémákat. A munkafolyamatok javításával jelentősen csökkenthető az ügyfélproblémák megoldásához szükséges idő.

- 0 %

Jobb SLA-teljesítés

A szolgáltatási szintre vonatkozó megállapodások teljesítésének javulása

A megállapodásoknak nem megfelelő folyamatútvonalak és azok kiváltó okainak feltárásával a szervezetek időben kezelhetik a problémákat, így több kérés teljesítheti az SLA-célokat.

0 %

Kevesebb eszkaláció

A belső eszkalációt igénylő kérések számának csökkenése

A belső eszkalációk kiváltó okainak megértése segít az ügyintézők képzésének és a folyamatoknak a javításában, így kevesebb esetben kell magasabb támogatási szinthez fordulni.

0 %

Kevesebb újranyitott ügy

Az újranyitott ügyfélszolgálati kérések számának csökkenése

Az újranyitás okainak elemzése javítja az első megoldás minőségét és teljességét. Így kevesebb ismételt ügyfélmegkeresésre van szükség, és nőhet az elégedettség.

0 %

Gyorsabb első visszajelzés

Az ügyfél első visszajelzésére fordított átlagos idő csökkenése

Az első kapcsolatfelvétel késéseinek feltárásával egyszerűsíthető a folyamat kezdete, pontosabb ügyfélelvárások alakíthatók ki, és javítható a kezdeti elégedettség.

Az elért eredmények a folyamat összetettségétől, az adatok minőségétől és a bevezetés hatókörétől függnek. A példák az ügyfélszolgálati folyamatok process mining elemzése során gyakran tapasztalt javulásokat mutatják be.

Javasolt adatok

Kezdje a legfontosabb attribútumokkal és tevékenységekkel, majd szükség szerint bővítse az adatkört.

Most ismerkedik az eseménynaplókkal? Tudja meg, hogyan készíthet process mining eseménynaplót.

Attribútumok

Az elemzéshez szükséges főbb adatok

Az egyes ügyfélszolgálati kérések egyedi azonosítója, más néven jegy- vagy ügyazonosító.

Miért fontos?

Ez az alapvető ügyazonosító kapcsolja össze a folyamat összes lépését, így rekonstruálható és elemezhető minden egyes ügyfél ügyintézési útja.

Az időbélyeg, amely megadja, mikor kezdődött egy tevékenység vagy esemény.

Miért fontos?

Ez az időbélyeg elengedhetetlen az események sorrendbe állításához, az időtartamok kiszámításához és az ügyfélszolgálati folyamat időbeli alakulásának elemzéséhez.

Az ügyfélszolgálati kérés kezeléséért felelős ügyintéző neve vagy azonosítója.

Miért fontos?

Rögzíti, melyik ügyintéző végezte el a műveletet, így elemezhető az egyéni teljesítmény, a munkaterhelés eloszlása és az erőforrások felhasználása.

Az ügyfélszolgálati kérés besorolása, például „Kérdés”, „Incidens”, „Probléma” vagy „Feladat”.

Miért fontos?

A kérések kategorizálásával összehasonlítható és elemezhető a teljesítmény a különböző problématípusok között, ami célzott folyamatfejlesztést tesz lehetővé.

Az ügyfélszolgálati kéréshez rendelt prioritási szint, például „Alacsony”, „Normál”, „Magas” vagy „Sürgős”.

Miért fontos?

A kérelem sürgősségét jelzi. Ez az SLA-megfelelés elemzéséhez és a sürgős ügyek gyors kezeléséhez is fontos.

Az a csatorna, amelyen keresztül az ügyfél benyújtotta a szolgáltatási kérelmet, vagy amelyen a kommunikáció zajlott.

Miért fontos?

Megmutatja, hogyan kommunikálnak az ügyfelek és az ügyintézők, így elemezhető a csatornák hatékonysága, valamint a folyamatra és az ügyfélélményre gyakorolt hatásuk.

Az SLA-szabályzat alapján meghatározott időtartam, amelyen belül a szolgáltatási kérelmet meg kell oldani.

Miért fontos?

Rögzíti az ügyfélnek tett szolgáltatási vállalást, és viszonyítási alapot ad a határidőre történő teljesítés és az SLA-megfelelés méréséhez.

Logikai érték, amely jelzi, hogy a szolgáltatási kérelem megoldási ideje túllépte-e az SLA-célértéket.

Miért fontos?

Egyértelmű, kétértékű eredményt ad az egyes ügyek SLA-teljesítéséről, így egyszerűbbé teszi a megfelelés nyomon követését és jelentését.

Tevékenységek

Követendő és optimalizálandó folyamatlépések

Ez a tevékenység jelöli az ügyfélszolgálati folyamat kezdetét: új jegy jön létre a Zendeskben, például e-mailből, webes űrlapról vagy csevegésből. A rendszer a létrehozáskor egyedi jegyazonosítóval és időbélyeggel rögzíti az eseményt.

Miért fontos?

Ez a folyamat első eseménye, ezért alapvető az ügy teljes időtartamának kiszámításához és a beérkező kérések időbeli alakulásának elemzéséhez. Kiindulópontként szolgál olyan KPI-k méréséhez, mint az első válaszig eltelt idő és a teljes megoldási idő.

Ez az esemény azt jelzi, hogy az ügyfélszolgálati kérést egy adott ügyintézőhöz rendelték. A hozzárendelés történhet automatikusan, irányítási szabályok alapján, vagy kézzel, csoportvezető vagy ügyintéző által.

Miért fontos?

A hozzárendelés fontos mérföldkő az elszámoltathatóság és a munkaterhelés kezelése szempontjából. A hozzárendelésig eltelt idő és az újraosztások mintázatának elemzése feltárja a kezdeti besorolás és az elosztás szűk keresztmetszeteit.

Akkor történik, amikor az ügyintézőnek további információra van szüksége a továbblépéshez, ezért a jegy állapotát „pending” értékre állítja. Ez az állapotváltozás egyértelműen jelzi, hogy a folyamat külső félre vár.

Miért fontos?

Ez a tevékenység jelzi az ügyféltől való függést, és szünetelteti a belső SLA-időmérést. Ha egy jegynél gyakran vagy többször fordul elő, az hiányos kezdeti információgyűjtésre utalhat, és meghosszabbíthatja a megoldási időt.

Az ügyintéző „solved” állapotúra állítja az ügyfélszolgálati kérést, miután megoldást adott az ügyfélnek. Ez még nem végleges állapot, mert az ügyfél válasza a jegy végleges lezárása előtt újranyithatja azt.

Miért fontos?

Ez a megoldási idő és az ügyintézői hatékonyság mérésének fő mérföldköve. Azt jelzi, hogy az ügyintéző befejezettnek tekinti a munkát, és alapot ad az utómunka elemzéséhez, ha a jegyet újranyitják.

Ez a tevékenység akkor történik, ha az ügyfél „solved” állapotú jegyre válaszol. A Zendesk automatikusan „open” értékre állítja vissza az állapotot, jelezve, hogy a probléma nem oldódott meg teljesen.

Miért fontos?

Az újranyitás az első kapcsolatfelvételkor történő megoldás sikertelenségének és a megoldás gyenge minőségének fontos jelzője. Az újranyitott jegyek gyakoriságának és okainak elemzése segít meghatározni, hogyan javítható az ügyintézők képzése és a megoldási folyamat.

Ez az utolsó tevékenység, amely végleg lezárja az ügyfélszolgálati kérést. Ez általában automatikusan történik, miután a jegy „solved” állapotba került, és egy meghatározott ideig nem érkezett új ügyfélválasz.

Miért fontos?

Ez a végleges lezárást jelző esemény zárja le a jegy életciklusát. A „solved” és a „closed” állapot közötti időszakban még újranyitható a jegy, a „closed” esemény pedig megerősíti, hogy a megoldást elfogadták.

GYIK

Gyakran ismételt kérdések

Hogyan javíthatja a process mining a Zendesk Support-adatok alapján az ügyfélszolgálat működését?

A process mining megmutatja, hogyan haladnak valójában az ügyfélszolgálati kérések a Zendeskben, és feltárja a szűk keresztmetszeteket, az eltéréseket és a hatékonysági problémákat. Láthatóvá teszi, hol akadnak el vagy húzódnak el a kérések, így javíthatja a munkafolyamatokat és csökkentheti a megoldási időt. A magas újranyitási arány vagy a súlyos SLA-sértések kiváltó okai is azonosíthatók.

Milyen Zendesk Support-adatokra van szükség a process mining elemzéshez?

A process mininghez elsősorban a Zendesk Support eseménynaplóira van szükség. Ezek tartalmazzák az ügyazonosítókat, például a Service Request ID-t, a tevékenységek nevét, például a „Ticket Created” vagy az „Agent Assigned” eseményt, valamint az egyes tevékenységek időbélyegét. Az ügyintézők azonosítói és az állapotváltozások, például az „Open”, a „Pending” és a „Solved” szintén fontosak.

Milyen eredményeket vagy javulást várhatunk a Zendesk Support-adatok process mining elemzésétől?

Jelentősen csökkenhet az átlagos megoldási idő és a belső eszkalációk aránya. A process mining segít javítani az SLA-k teljesítését, és csökkenti az újranyitott ügyfélszolgálati kérések számát. Mindez növelheti az ügyfél-elégedettséget, és hatékonyabbá teheti az ügyintézők munkáját.

Hogyan nyerhetjük ki a Zendesk Supportból a process mininghez szükséges eseményadatokat?

A Zendesk Supportból többféleképpen nyerhetők ki adatok, például API-n, jelentéskészítő funkciókon vagy adatexportálással. Számos process mining eszköz közvetlen adatkapcsolatot kínál, vagy szabványos formátumú, például CSV- vagy Excel-fájlokat tud importálni. Segítünk kiválasztani az Ön Zendesk-beállításához leginkább megfelelő módszert.

Szükség van speciális műszaki ismeretekre vagy infrastruktúrára a Zendesk Support process mining bevezetéséhez?

Az adatstruktúrák alapszintű ismerete hasznos, de sok modern process mining platformot üzleti felhasználóknak terveztek. Az adatok előkészítéséhez jól jöhet az SQL alapszintű ismerete, de nem minden esetben van szükség külön adatmérnökökre. A process mining eszköz végzi az összetett elemzést.

A process mining olyan problémákat is feltárhat, mint a lassú első visszajelzés vagy az ismételt adatkérések?

Igen. A process mining jól megmutatja, mely folyamatlépések okoznak késést, például miért lassú az első visszajelzés. Az eseménynaplók elemzésével az ismétlődő adatkérések mintázatai is felismerhetők. Ezek hiányos ügyfeltárásra vagy pontatlan kategorizálásra utalhatnak, és célzott fejlesztést tesznek lehetővé.

Mennyi idő alatt kapunk megállapításokat, és kezdhetünk fejlesztésekbe a process mining projekt elindítása után?

Az első adatkivonás és a modell létrehozása általában néhány hét alatt elvégezhető, az adatok mennyiségétől és összetettségétől függően. Hasznos megállapítások gyakran már az első 4-8 hétben születnek. A folyamatos nyomon követés további fejlesztéseket tesz lehetővé, és segít fenntartani az eredményeket.

Szüntesse meg az ügyfélszolgálati szűk keresztmetszeteket, növelje a CSAT-értéket

Csökkentse az ismételt megkereséseket. Érjen el 80%-os FCR-t, és növelje az ügyfél-elégedettséget.

Kezdje el a próbaverziót

Nincs szükség bankkártyára