> Perbaikan proses berkelanjutan > Layanan pelanggan > Freshdesk

Tingkatkan layanan pelanggan Anda

Panduan 6 langkah untuk mengoptimalkan layanan pelanggan Freshdesk.

Unduh templat data

Layanan pelanggan

Freshdesk

Pilih proses

Pilih proses untuk melanjutkan pekerjaan di ruang kerja yang terhubung.

Proses yang tersedia

Sistem yang tersedia

Tantangan(11)Target(11)6 langkah Pratinjau Hasil Data FAQ(5)

Tingkatkan layanan pelanggan Freshdesk untuk meningkatkan kepuasan

Proses layanan pelanggan sering terkendala waktu penyelesaian yang lama dan kinerja agen yang tidak konsisten. Platform kami membantu Anda menemukan dengan tepat bagian yang membuat permintaan layanan tertunda. Ikuti langkah praktis untuk menyederhanakan operasional, meningkatkan efisiensi agen, dan membuat pelanggan lebih puas.

Unduh templat data yang telah disiapkan dan atasi tantangan umum untuk mencapai target efisiensi Anda. Ikuti rencana perbaikan enam langkah dan lihat Panduan Templat Data untuk meningkatkan operasional Anda.

Tampilkan deskripsi lengkap

Mengapa meningkatkan layanan pelanggan di Freshdesk?

Layanan pelanggan menjadi bagian penting dari bisnis yang sukses. Namun, inefisiensi yang tidak terlihat dapat menurunkan kepuasan pelanggan dan menaikkan biaya operasional. Di Freshdesk, tempat banyak interaksi berlangsung setiap hari, hambatan bisa luput dari perhatian. Akibatnya, penyelesaian tertunda, pelanggan kecewa, dan agen kewalahan. Permintaan layanan yang tak kunjung ditangani juga dapat merusak reputasi merek dan meningkatkan risiko pelanggan berhenti menggunakan layanan Anda. Untuk menjaga daya saing dan membangun loyalitas jangka panjang, Anda perlu memahami perjalanan permintaan layanan dari awal hingga selesai. Meningkatkan layanan pelanggan di Freshdesk bukan sekadar memperbaiki masalah. Tujuannya adalah membangun operasional layanan yang lancar, efisien, dan berfokus pada pelanggan.

Temukan wawasan layanan pelanggan Freshdesk dengan process mining

Process mining membantu Anda memahami dan meningkatkan layanan pelanggan di Freshdesk berdasarkan data. Alih-alih mengandalkan asumsi atau laporan rangkuman, process mining menggunakan log peristiwa yang dihasilkan Freshdesk untuk menyusun kembali perjalanan nyata setiap permintaan layanan. Anda dapat melihat setiap langkah yang dilalui tiket, mulai dari "Kontak Pelanggan Dimulai" dan "Permintaan Layanan Dibuat", dilanjutkan dengan penugasan ke berbagai agen dan "Eskalasi Internal Dipicu", hingga "Permintaan Layanan Diselesaikan" dan "Permintaan Layanan Ditutup". Tampilan ini menunjukkan bagian yang menyimpang dari jalur ideal, langkah yang sering dilewati, dan siklus pengerjaan ulang yang tersembunyi. Anda bisa melihat alur proses dengan jelas, mengetahui lokasi keterlambatan, memahami penyebab waktu penyelesaian yang panjang, dan menemukan peluang perbaikan proses.

Area utama untuk meningkatkan layanan pelanggan Freshdesk

Dengan process mining, Anda dapat menemukan bagian tertentu di Freshdesk yang perlu ditingkatkan:

Menemukan hambatan: Lihat dengan mudah bagian tempat permintaan layanan tersendat. Apakah penyebabnya agen tertentu, serah terima antarbagian, atau menunggu "Informasi Diminta dari Pelanggan"? Setelah menemukan titik hambatan, Anda dapat menerapkan solusi yang tepat untuk mempersingkat waktu siklus layanan pelanggan.
Memperpendek waktu siklus: Analisis waktu yang dihabiskan pada setiap aktivitas dan perpindahan. Temukan peluang untuk menyederhanakan proses, mengotomatiskan tugas berulang, dan menghapus langkah yang tidak perlu agar permintaan layanan lebih cepat diselesaikan.
Kepatuhan terhadap SLA: Pantau apakah target waktu penyelesaian dalam Service Level Agreement (SLA) selalu terpenuhi. Process mining menunjukkan kasus dan penyebab pelanggaran SLA, sehingga Anda dapat menangani masalah sistemik lebih awal, bukan hanya merespons kegagalan satu per satu.
Kinerja agen dan pemerataan beban kerja: Pahami efisiensi agen dan temukan agen yang konsisten menyelesaikan masalah lebih cepat atau lebih sering menghadapi eskalasi. Wawasan ini membantu Anda menentukan pelatihan yang tepat, mengalokasikan sumber daya, dan membagi beban kerja agen secara seimbang.
Analisis akar penyebab eskalasi: Telusuri urutan peristiwa yang memicu eskalasi internal, seperti "Eskalasi Internal Dipicu". Temukan aktivitas atau kondisi sebelumnya yang sering menyebabkan masalah rumit atau tidak terselesaikan.

Hasil yang diharapkan: manfaat nyata bagi operasional Freshdesk

Penerapan perbaikan proses berbasis process mining di Freshdesk memberikan manfaat yang jelas dan terukur:

Waktu penyelesaian lebih singkat: Kurangi waktu rata-rata untuk menyelesaikan permintaan layanan pelanggan secara signifikan, sehingga kepuasan pelanggan meningkat.
Efisiensi operasional meningkat: Sederhanakan alur kerja, hapus langkah berulang, dan optimalkan alokasi sumber daya untuk menekan biaya operasional.
Kepuasan pelanggan meningkat: Berikan layanan yang lebih cepat, konsisten, dan berkualitas agar sentimen pelanggan membaik dan loyalitas tumbuh.
Kepatuhan SLA meningkat: Penuhi bahkan lampaui Service Level Agreement secara proaktif untuk memperkuat kepercayaan dan keandalan.
Proses lebih transparan: Pahami proses layanan pelanggan secara menyeluruh dan objektif. Dengan begitu, Anda dapat mengambil keputusan berdasarkan data dan menjalankan perbaikan berkelanjutan.

Mulai gunakan process mining untuk layanan pelanggan Freshdesk

Siap meningkatkan operasional layanan pelanggan? Platform kami memudahkan Anda menghubungkan data Freshdesk dan memulai process mining. Visualisasi yang mudah dipahami dan alat analisis membantu Anda menemukan wawasan penting tanpa perlu menjadi ilmuwan data. Mulai sekarang untuk memahami proses layanan dengan lebih jelas, menemukan peluang perbaikan, dan memberikan pengalaman pelanggan yang lebih baik.

Layanan pelanggan Manajemen permintaan layanan Operasional meja dukungan Efisiensi agen Kepatuhan SLA Waktu penyelesaian Pengalaman pelanggan Meja bantuan Pengelolaan tiket Manajemen tiket Tiket dukungan Pusat kontak Dukungan pelanggan CRM Penyelesaian kasus

Masalah dan tantangan umum

Tentukan tantangan yang Anda hadapi

Pelanggan mengharapkan masalah cepat selesai, tetapi alur permintaan layanan yang rumit di Freshdesk sering membuat mereka menunggu terlalu lama. Keterlambatan ini mengikis kepercayaan pelanggan dan dapat memicu ulasan negatif, meningkatnya jumlah pelanggan yang berhenti, serta biaya operasional yang lebih tinggi karena agen harus menangani permintaan lebih lama. ProcessMind menunjukkan tahapan dan aktivitas yang menyebabkan keterlambatan pada permintaan layanan Freshdesk, sekaligus menemukan hambatan dan serah terima yang tidak efisien. Dengan melihat alur proses yang sebenarnya, Anda dapat menemukan akar masalah dan menerapkan perbaikan yang tepat agar penyelesaian lebih cepat.

Jika permintaan layanan di Freshdesk dibuka kembali tak lama setelah dinyatakan selesai, berarti solusi awal belum tuntas atau belum memadai. Pengerjaan ulang ini menyita waktu agen, membuat pelanggan kecewa karena masalahnya belum benar-benar teratasi, dan menaikkan biaya operasional karena masalah yang sama harus ditangani lagi. ProcessMind memetakan seluruh siklus permintaan layanan, termasuk pola pembukaan kembali yang sering terjadi dan aktivitas sebelumnya. Analisis ini membantu Anda menemukan agen, jenis permintaan, atau langkah proses yang kerap memicu pengerjaan ulang, sehingga Anda dapat mengatasi masalah mendasar pada kualitas layanan pelanggan.

Kegagalan memenuhi Service Level Agreement (SLA) untuk waktu respons dan penyelesaian di Freshdesk berdampak langsung pada kepuasan pelanggan dan dapat memicu penalti atau pelanggaran kontrak. Tanpa gambaran jelas tentang penyebab SLA tidak terpenuhi, Anda akan kesulitan bertindak tepat waktu dan terus meningkatkan layanan pelanggan. ProcessMind membandingkan alur permintaan layanan yang terjadi dengan target SLA yang ditetapkan, lalu menandai setiap pelanggaran beserta faktor penyebabnya. Anda dapat menemukan tahapan penting, kelompok agen, atau jenis permintaan yang paling sering melanggar SLA, lalu melakukan penyesuaian lebih awal.

Perbedaan cara agen menangani permintaan layanan serupa di Freshdesk dapat menghasilkan kualitas layanan yang tidak konsisten. Hal ini berdampak pada pengalaman pelanggan dan efisiensi agen. Sebagian agen mungkin mengikuti jalur terbaik, sementara yang lain menyimpang sehingga penyelesaian lebih lama atau membutuhkan lebih banyak sumber daya. ProcessMind memberikan gambaran perilaku agen berdasarkan data dengan melacak aktivitas setiap permintaan layanan. Anda dapat membandingkan alur proses antaragen, menemukan praktik terbaik, dan mengetahui bagian yang memerlukan pelatihan tambahan atau prosedur standar untuk meningkatkan layanan pelanggan secara keseluruhan.

Permintaan layanan di Freshdesk yang sering dieskalasikan tanpa alasan jelas atau sejak awal penanganan dapat menandakan proses yang tidak efisien atau kurangnya wewenang agen lini depan. Pemindahan yang tidak perlu menyita waktu sumber daya tingkat lanjut, menunda penyelesaian, dan menaikkan biaya operasional. ProcessMind memvisualisasikan jalur eskalasi dan menunjukkan jenis permintaan atau langkah penanganan awal yang paling sering memicu eskalasi internal. Dengan menganalisis pola ini, Anda dapat memberdayakan agen lini depan, memperbaiki basis pengetahuan, atau menyempurnakan perutean awal layanan pelanggan.

Permintaan informasi berulang kepada pelanggan atau tim internal sering menunda permintaan layanan di Freshdesk dan membuat pelanggan frustrasi. Komunikasi bolak-balik memperpanjang waktu penyelesaian, menambah upaya pelanggan, dan membuat proses layanan pelanggan kurang efisien. ProcessMind menunjukkan dengan tepat kapan dan mengapa permintaan informasi menunda siklus permintaan layanan. Anda dapat mengetahui apakah jenis permintaan, agen, atau saluran komunikasi tertentu sering mengalami hambatan ini, lalu menyederhanakan pengumpulan data dan meningkatkan pengalaman pelanggan.

Saat menangani permintaan layanan di Freshdesk, agen mungkin menyimpang dari praktik terbaik yang terdokumentasi atau prosedur operasional standar. Akibatnya, hasil layanan tidak konsisten, risiko kepatuhan meningkat, dan biaya operasional bertambah. Tanpa visibilitas yang jelas, penyimpangan ini sulit diketahui dan ditangani. ProcessMind menemukan jalur yang benar-benar dilalui permintaan layanan dan membandingkannya dengan model proses ideal yang Anda tetapkan. Anda dapat mengidentifikasi semua penyimpangan, memahami frekuensi dan dampaknya, serta meningkatkan kepatuhan terhadap prosedur operasional standar layanan pelanggan.

Kesalahan dalam mengategorikan atau menentukan prioritas permintaan layanan di Freshdesk dapat menyebabkan salah rute, keterlambatan penanganan oleh agen yang tepat, dan target SLA yang terlewat. Inefisiensi di awal ini berdampak pada seluruh proses, memperpanjang waktu penyelesaian dan menurunkan kepuasan pelanggan. ProcessMind menganalisis alur permintaan layanan sejak dibuat dan dikategorikan hingga selesai. Anda dapat mengetahui apakah kategori atau tingkat prioritas tertentu selalu membutuhkan waktu penyelesaian lebih lama atau lebih sering dialihkan, sehingga pelatihan layanan pelanggan atau otomatisasi dapat ditingkatkan.

Pelanggan sering merasa frustrasi ketika permintaan layanan mereka berulang kali dialihkan antaragen atau bagian di Freshdesk. Mereka harus menjelaskan masalah yang sama berkali-kali, waktu penyelesaian bertambah, dan layanan terasa tidak terkoordinasi. Hal ini menurunkan kepuasan pelanggan. ProcessMind memvisualisasikan seluruh perjalanan permintaan layanan dan memperlihatkan setiap pengalihan internal. Dengan menganalisis serah terima ini, Anda dapat menemukan pola pengalihan yang umum, memahami penyebabnya, lalu meningkatkan keterampilan agen, aturan perutean, atau berbagi pengetahuan untuk mengurangi pengalihan yang tidak perlu.

Banyak operasional layanan pelanggan di Freshdesk bersifat reaktif. Masalah baru ditangani setelah meningkat atau membuat pelanggan sangat kecewa. Akibatnya, lebih banyak pelanggan berhenti menggunakan layanan dan peluang untuk menyenangkan pelanggan dengan menyelesaikan masalah lebih awal terlewat. ProcessMind membantu menemukan pola permintaan layanan yang menunjukkan masalah berulang atau masalah baru yang bisa ditangani lebih awal. Dengan menganalisis akar penyebab dan pemicu yang umum, Anda dapat beralih dari layanan reaktif ke layanan yang lebih antisipatif dan meningkatkan pengalaman pelanggan secara keseluruhan.

Jika pelanggan menggunakan beberapa saluran untuk satu permintaan layanan di Freshdesk, atau agen kesulitan menggabungkan informasi dari berbagai saluran, pengalaman pelanggan menjadi terputus-putus dan biaya operasional meningkat. Penggunaan saluran yang tidak efisien juga berdampak pada beban kerja agen dan kepuasan pelanggan. ProcessMind melacak saluran komunikasi yang digunakan pada setiap aktivitas dalam permintaan layanan. Dengan menganalisis seluruh alur, Anda dapat mengetahui saluran yang kurang efisien atau perpindahan saluran yang berlebihan, lalu menyempurnakan strategi layanan pelanggan omnichannel.

Tujuan umum

Tentukan seperti apa keberhasilan itu

Waktu penyelesaian yang lama berdampak langsung pada kepuasan pelanggan dan menaikkan biaya operasional. Dengan memperpendek waktu ini, pelanggan mendapat solusi lebih cepat, loyalitas meningkat, dan tim dukungan Freshdesk bekerja lebih efisien. ProcessMind menemukan hambatan dan akar penyebab keterlambatan dalam proses layanan pelanggan Freshdesk, termasuk aktivitas atau agen yang memperpanjang waktu penyelesaian. Dengan menyempurnakan serah terima dan menemukan langkah yang tidak perlu, ProcessMind dapat membantu mengurangi waktu penyelesaian sebesar 15-25% serta memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti untuk menyederhanakan alur kerja dan meningkatkan efisiensi tim.

Permintaan layanan yang sering dibuka kembali menandakan penyelesaian awal belum tuntas atau belum memuaskan. Hal ini membuat pelanggan frustrasi dan menambah pekerjaan agen. Mengurangi kejadian ini menunjukkan bahwa masalah lebih sering selesai dengan baik sejak kontak pertama dan kepercayaan pelanggan terhadap dukungan Freshdesk meningkat. ProcessMind menemukan penyebab tiket dibuka kembali dengan menganalisis variasi proses yang memicu masalah berulang, serta mengidentifikasi agen atau jenis permintaan dengan tingkat pembukaan kembali yang tinggi. Wawasan ini membantu Anda menentukan pelatihan atau penyesuaian proses yang tepat, dan berpotensi mengurangi tingkat pembukaan kembali sebesar 10-20% serta meningkatkan kepuasan pelanggan secara keseluruhan.

Pelanggaran Service Level Agreement (SLA) dapat membuat pelanggan kecewa, memicu penalti, dan merusak reputasi bisnis. Kepatuhan SLA yang lebih baik membantu menjaga konsistensi layanan, memenuhi harapan pelanggan, dan memperkuat keandalan merek dalam operasional Freshdesk. ProcessMind memvisualisasikan penyimpangan dari jalur ideal yang menyebabkan pelanggaran SLA dan menunjukkan aktivitas atau tahapan yang tertunda hingga tiket melewati target waktu penyelesaian. Anda dapat menemukan kesenjangan kepatuhan dan menerapkan tindakan perbaikan. Upaya ini dapat meningkatkan kepatuhan SLA sebesar 20-30% dan mempererat hubungan dengan pelanggan.

Kinerja agen yang tidak konsisten menghasilkan pengalaman pelanggan yang beragam dan kualitas layanan yang sulit diprediksi. Kinerja yang lebih seragam membantu semua pelanggan menerima layanan berkualitas secara konsisten, meningkatkan kepuasan dan membuat operasional tim Freshdesk lebih mudah diprediksi. ProcessMind memberikan wawasan tentang alur kerja setiap agen, menunjukkan praktik terbaik dan penyimpangan dari jalur optimal atau perbedaan dalam menangani permintaan serupa. Dengan memperlihatkan tingkat kepatuhan proses dan perbedaan efisiensi, ProcessMind mendukung pelatihan yang tepat sasaran dan standardisasi proses. Upaya ini berpotensi meningkatkan konsistensi kualitas layanan sebesar 15-25%.

Eskalasi yang berlebihan atau tidak perlu menaikkan biaya operasional, memperpanjang waktu penyelesaian, dan membuat pelanggan frustrasi karena masalah mereka tidak selesai saat pertama kali menghubungi dukungan. Mengurangi eskalasi membantu menyelesaikan masalah dan menggunakan sumber daya dengan lebih efisien di Freshdesk. ProcessMind memetakan seluruh perjalanan permintaan layanan yang dieskalasikan dan menemukan pemicu serta kondisi yang menyebabkannya, baik karena keterampilan agen yang perlu ditingkatkan maupun basis pengetahuan yang belum memadai. Analisis ini dapat membantu mengurangi eskalasi yang tidak perlu sebesar 10-20% dengan mendorong penyelesaian masalah lebih awal dan memberdayakan agen lini depan, sehingga layanan pelanggan lebih hemat biaya.

Keterlambatan mengumpulkan informasi yang diperlukan dari pelanggan menjadi hambatan besar dalam penyelesaian permintaan layanan. Akibatnya, komunikasi bolak-balik dan pelanggan frustrasi. Proses pengumpulan yang lebih sederhana mempercepat penyelesaian dan meningkatkan pengalaman pelanggan di Freshdesk. ProcessMind menunjukkan tahapan dan jenis permintaan yang mengalami keterlambatan signifikan atau memerlukan beberapa kali kontak untuk mengumpulkan informasi. Anda dapat menemukan peluang untuk menyempurnakan metode pengumpulan data atau formulir awal. Dengan menemukan hambatan ini, Anda dapat mengurangi keterlambatan terkait informasi sebesar 10-15% dan membuat proses layanan lebih lancar serta efisien.

Penyimpangan dari prosedur operasional standar dapat menimbulkan inefisiensi, risiko kepatuhan, dan hasil layanan yang tidak konsisten. Kepatuhan yang kuat membantu menjaga kualitas layanan, membuat hasil lebih mudah diprediksi, serta mengurangi potensi kesalahan atau pengerjaan ulang dalam operasional Freshdesk. ProcessMind secara otomatis menemukan semua variasi proses dan membandingkannya dengan jalur optimal yang ditetapkan. ProcessMind menandai setiap penyimpangan yang dilakukan agen atau langkah otomatis dari standar. Anda dapat memantau dan menerapkan praktik terbaik secara berkelanjutan, meningkatkan kepatuhan proses sebesar 20-30%, dan mengurangi risiko operasional.

Kesalahan mengategorikan permintaan layanan dapat menyebabkan salah rute, keterlambatan penugasan, dan penyelesaian yang tidak efisien. Hal ini membuat pelanggan dan agen frustrasi. Kategorisasi yang lebih akurat membantu permintaan sampai ke bagian atau agen yang tepat dengan cepat, sehingga efisiensi Freshdesk meningkat. ProcessMind menganalisis alur permintaan yang salah kategori dan menemukan pola umum, titik masuk, atau petugas yang sering memicu pengerjaan ulang atau pengalihan. Wawasan ini membantu menyempurnakan aturan kategorisasi dan pelatihan agen, serta berpotensi meningkatkan akurasi sebesar 15-25% dan mempercepat perutean awal serta penyelesaian.

Tingginya frekuensi pengalihan permintaan layanan antaragen atau bagian menunjukkan bahwa masalah belum cukup sering diselesaikan saat kontak pertama. Hal ini dapat membuat pelanggan frustrasi dan memperpanjang waktu penanganan. Mengurangi pengalihan mempercepat penyelesaian dan menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih lancar di Freshdesk. ProcessMind memvisualisasikan jalur pengalihan permintaan layanan dan menemukan penyebab, agen, atau jenis permintaan yang sering memicu serah terima berulang dan keterlambatan. Analisis terperinci ini membantu Anda mengembangkan keterampilan secara tepat sasaran atau memperbaiki basis pengetahuan, sehingga pengalihan dapat berkurang 10-15% dan efisiensi agen meningkat.

Dengan beralih dari penyelesaian masalah reaktif ke layanan proaktif, Anda dapat mengantisipasi kebutuhan dan masalah pelanggan sebelum muncul. Langkah ini meningkatkan kepuasan dan loyalitas pelanggan, serta dapat mengubah pengalaman pelanggan di Freshdesk. ProcessMind menganalisis pola permintaan layanan dan perjalanan pelanggan sebelumnya untuk menemukan masalah berulang atau tanda awal masalah pelanggan, sehingga Anda dapat mengetahui peluang untuk menghubungi pelanggan lebih awal. Dengan memahami akar penyebab dan pola yang sama, Anda dapat menyusun strategi proaktif yang berpotensi mengurangi permintaan masuk sebesar 5-10% dan meningkatkan persepsi pelanggan secara keseluruhan.

Penggunaan saluran komunikasi yang tidak efisien dapat menaikkan biaya operasional, memperpanjang waktu respons, dan membuat pengalaman pelanggan terasa terputus-putus. Penggunaan saluran yang tepat membantu melayani pelanggan secara efektif melalui saluran yang mereka pilih dan paling sesuai di Freshdesk. ProcessMind memetakan interaksi pelanggan di berbagai saluran dan menunjukkan saluran yang terlalu sering atau jarang digunakan untuk jenis permintaan tertentu, serta perpindahan saluran yang tidak efisien. Analisis ini membantu mengoptimalkan alokasi sumber daya dan strategi saluran, serta berpotensi mengurangi biaya operasional sebesar 5-10% dan meningkatkan efisiensi saluran secara keseluruhan.

6 langkah untuk meningkatkan layanan pelanggan

Unduh templat Anda

Ekspor data Freshdesk Anda

Unggah data Anda

Analisis alur layanan Anda

Terapkan perubahan

Pantau kemajuan

Unduh templat Anda

Yang perlu dilakukan

Gunakan template Excel siap pakai yang dirancang khusus untuk data layanan pelanggan. Strukturnya membantu Anda menata informasi tiket Freshdesk dengan baik.

Lihat panduan template data Unduh template

Mengapa ini penting

Struktur data yang tepat sejak awal membantu menghasilkan analisis akurat, menghindari pekerjaan ulang, dan menjadi dasar untuk mendapatkan wawasan yang berguna tentang operasional layanan Anda.

Hasil yang diharapkan

Template data siap pakai dengan struktur yang sesuai untuk mengekstrak dan menganalisis data layanan pelanggan Freshdesk Anda.

YANG AKAN ANDA DAPATKAN

Temukan keterlambatan di Freshdesk, tingkatkan kepuasan pelanggan

ProcessMind memvisualisasikan seluruh proses layanan pelanggan di Freshdesk, termasuk jalur yang dilalui dan metrik kinerjanya. Temukan inefisiensi yang tersembunyi dan peluang untuk meningkatkan produktivitas agen serta kepuasan pelanggan.

Visualisasikan jalur yang benar-benar dilalui permintaan layanan
Temukan hambatan layanan di Freshdesk
Analisis kinerja agen secara konsisten
Percepat penyelesaian agar pelanggan lebih puas

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

HASIL YANG UMUM DICAPAI

Meningkatkan kualitas layanan pelanggan

Hasil ini menunjukkan perbaikan yang umumnya dicapai organisasi dengan menerapkan process mining pada alur kerja layanan pelanggan. Analisis membantu menemukan hambatan dan mengoptimalkan penanganan permintaan layanan di sistem seperti Freshdesk.

0 %

Waktu penyelesaian lebih singkat

Rata-rata pengurangan durasi penyelesaian

Dengan menemukan dan menghilangkan hambatan, organisasi dapat memangkas waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan permintaan layanan pelanggan. Layanan pun menjadi lebih cepat, pengalaman pelanggan membaik, dan efisiensi operasional meningkat.

0 %

Lebih sedikit tiket dibuka kembali

Pengurangan interaksi tindak lanjut

Process mining mengungkap akar penyebab tiket dibuka kembali, sehingga bisnis dapat menerapkan solusi yang bertahan lama. Agen tidak perlu mengulang pekerjaan, dan pelanggan mendapat jawaban tuntas sejak awal.

0 %

Kepatuhan SLA meningkat

Kepatuhan terhadap target layanan meningkat

Temukan proses yang menyebabkan pelanggaran SLA, lalu terapkan perubahan yang tepat agar lebih banyak permintaan selesai sesuai waktu yang disepakati. Hal ini membangun kepercayaan pelanggan dan menghindari penalti.

0 %

Lebih sedikit eskalasi dan pengalihan

Penanganan permintaan layanan lebih lancar

Dengan memahami pola yang memicu eskalasi dan pengalihan, organisasi dapat meningkatkan penyelesaian pada kontak pertama. Biaya operasional berkurang dan perjalanan pelanggan menjadi lebih lancar karena lebih sedikit perpindahan penanganan.

0 %

Layanan agen yang konsisten

Variasi waktu penyelesaian berkurang

Temukan praktik terbaik dari agen berkinerja tinggi dan area yang masih menjadi kendala bagi agen lain. Hasilnya dapat digunakan untuk menyusun pelatihan dan menyesuaikan proses secara terarah, sehingga layanan tim menjadi lebih konsisten dan andal.

Hasil dapat berbeda bergantung pada kompleksitas proses, kualitas data, dan kondisi organisasi. Angka yang ditampilkan menggambarkan perbaikan yang umum terlihat dalam berbagai penerapan layanan pelanggan.

Data yang disarankan

Mulai dari atribut dan aktivitas terpenting, lalu tambahkan data lain sesuai kebutuhan.

Baru mengenal log peristiwa? Pelajari cara membuat log peristiwa process mining.

Atribut

Data penting untuk dikumpulkan saat analisis

Pengenal unik untuk satu pertanyaan atau masalah pelanggan, yang umumnya disebut tiket atau kasus.

Mengapa ini penting

Ini adalah ID Kasus penting yang menghubungkan semua peristiwa terkait ke dalam satu instans proses, sehingga Anda dapat melihat seluruh perjalanan layanan setiap pelanggan.

Nama peristiwa bisnis atau langkah tertentu yang terjadi dalam proses layanan pelanggan.

Mengapa ini penting

Atribut ini menentukan langkah-langkah dalam peta proses, sehingga alur proses dapat divisualisasikan dan dianalisis dari awal hingga akhir.

Stempel waktu yang menunjukkan kapan aktivitas atau peristiwa tertentu terjadi.

Mengapa ini penting

Stempel waktu ini penting untuk mengurutkan peristiwa secara kronologis dan menghitung semua metrik durasi, seperti waktu siklus dan kepatuhan SLA.

Nama atau ID agen layanan pelanggan yang bertanggung jawab atas tiket saat peristiwa terjadi.

Mengapa ini penting

Mendukung analisis kinerja tiap agen, sehingga Anda dapat menemukan agen berkinerja tinggi, peluang pelatihan, dan dampak pengalihan tugas.

Klasifikasi permintaan layanan, seperti 'Pertanyaan', 'Insiden', 'Masalah', atau 'Permintaan fitur'.

Mengapa ini penting

Membantu memisahkan proses untuk membandingkan kinerja dan alur kerja dalam menangani berbagai masalah pelanggan, seperti insiden dan pertanyaan.

Status terkini atau sebelumnya dari permintaan layanan, seperti 'Terbuka', 'Menunggu', 'Terselesaikan', atau 'Ditutup'.

Mengapa ini penting

Melacak perubahan status membantu Anda memahami siklus tiket dan mengetahui berapa lama kasus berada dalam status tertentu, seperti 'Menunggu' atau 'Ditahan'.

Tingkat prioritas permintaan layanan, seperti 'Rendah', 'Sedang', 'Tinggi', atau 'Mendesak'.

Mengapa ini penting

Penting untuk menganalisis SLA dan memastikan sumber daya dialokasikan dengan tepat agar masalah berprioritas tinggi ditangani lebih cepat daripada masalah berprioritas rendah.

Aktivitas

Langkah proses yang perlu dilacak dan dioptimalkan

Ini adalah peristiwa pertama dalam siklus layanan pelanggan, yaitu saat permintaan pelanggan resmi dicatat di Freshdesk. Aktivitas ini tercatat secara eksplisit ketika tiket baru dibuat melalui email, portal, telepon, atau integrasi API.

Mengapa ini penting

Aktivitas ini menjadi titik awal setiap kasus. Data ini penting untuk menghitung waktu penyelesaian secara keseluruhan dan menganalisis tren volume tiket berdasarkan kanal atau jenisnya.

Menunjukkan penugasan tiket kepada agen atau grup tertentu untuk ditangani. Peristiwa ini tercatat secara eksplisit dalam riwayat tiket setiap kali kolom agen atau grup yang ditugaskan diisi atau diubah.

Mengapa ini penting

Melacak penugasan penting untuk menganalisis beban kerja agen, menemukan inefisiensi dalam perutean, dan mengukur KPI waktu hingga penugasan. Data ini membantu memahami pembagian pekerjaan dan menemukan keterlambatan sebelum penanganan dimulai.

Menandai balasan publik pertama yang dikirim agen kepada pelanggan setelah tiket dibuat. Freshdesk mencatat peristiwa ini secara eksplisit untuk mengukur 'First Response Time' dalam pemantauan SLA.

Mengapa ini penting

Ini adalah tonggak penting untuk mengukur kecepatan respons kepada pelanggan dan kepatuhan SLA. Analisis waktu hingga aktivitas ini membantu menemukan keterlambatan dalam merespons pelanggan.

Menandai tonggak penting saat agen memberikan solusi dan mengubah status tiket menjadi 'Resolved'. Perubahan status ini tercatat secara eksplisit dalam riwayat tiket.

Mengapa ini penting

Aktivitas ini menandai berakhirnya penanganan aktif tiket dan menjadi dasar untuk mengukur waktu penyelesaian. Peristiwa ini penting untuk menganalisis kinerja agen dan efisiensi proses secara keseluruhan.

Ini adalah aktivitas terakhir yang menandai penutupan tiket secara permanen. Sistem biasanya menutup tiket secara otomatis setelah tiket berstatus 'Resolved' selama jangka waktu tertentu tanpa balasan baru dari pelanggan.

Mengapa ini penting

Aktivitas ini menandai berakhirnya siklus permintaan layanan secara definitif. Data ini menjadi titik akhir untuk menghitung waktu siklus dari awal hingga akhir secara akurat.

FAQ

Pertanyaan yang sering diajukan

Apa yang dapat diungkap process mining tentang operasional layanan pelanggan Freshdesk kami?

Process mining menganalisis data Freshdesk, seperti detail permintaan layanan dan tindakan agen, untuk menunjukkan alur kerja yang sebenarnya. Analisis ini membantu menemukan hambatan, penyimpangan yang sering terjadi, serta penyebab waktu penyelesaian yang terlalu lama atau tiket yang kerap dibuka kembali. Visualisasi ini membantu Anda menemukan inefisiensi dan memahami akar penyebabnya.

Data apa yang saya perlukan dari Freshdesk untuk process mining?

Anda terutama memerlukan data yang mencakup ID kasus, nama aktivitas, dan stempel waktu terkait. Untuk Freshdesk, data ini mencakup ID permintaan layanan, perubahan status, penugasan agen, eskalasi, dan waktu terjadinya. Atribut tambahan seperti nama agen, segmen pelanggan, atau kategori tiket dapat memperkaya analisis.

Bagaimana cara mengekstrak data yang diperlukan dari Freshdesk?

Freshdesk menyediakan beberapa cara untuk mengekstrak data, termasuk API, fitur pembuatan laporan, atau akses langsung ke basis data untuk paket perusahaan. Cara terbaik bergantung pada konfigurasi Freshdesk dan volume data Anda. Kami dapat membantu memilih metode yang paling efisien dan aman untuk lingkungan Anda.

Seberapa cepat kami bisa melihat hasil awal process mining untuk layanan pelanggan?

Wawasan awal biasanya dapat diperoleh dalam beberapa minggu setelah ekstraksi dan persiapan data selesai. Waktunya bergantung pada kompleksitas dan kebersihan data. Pemantauan berkelanjutan dan analisis lebih mendalam dapat membuka peluang perbaikan dari waktu ke waktu.

Perbaikan apa yang bisa kami harapkan pada metrik layanan pelanggan?

Anda dapat melihat perbaikan pada metrik utama, seperti waktu penyelesaian permintaan layanan yang lebih singkat dan berkurangnya tiket yang dibuka kembali. Process mining juga membantu meningkatkan kepatuhan terhadap Service Level Agreement, menyeragamkan kinerja agen, dan mengoptimalkan penggunaan kanal komunikasi. Hasilnya, kepuasan pelanggan dan efisiensi operasional meningkat.

Apakah penerapan process mining dengan data Freshdesk sulit?

Penyiapan awal mencakup penentuan cakupan proses dan ekstraksi data yang tepat, sehingga memerlukan pemahaman teknis tertentu. Namun, setelah konektor data tersedia, alat process mining dapat mengotomatiskan sebagian besar analisis. Kami menyediakan dukungan dan keahlian untuk mempermudah penerapan di lingkungan Freshdesk Anda.

Apakah process mining akan mengganggu operasional Freshdesk sehari-hari?

Tidak. Process mining adalah metode analisis yang tidak mengganggu sistem. Analisis dilakukan terhadap data historis yang diekspor dari Freshdesk, sehingga tidak memengaruhi operasional langsung atau alur kerja agen. Proses analisis berjalan terpisah dan memberikan wawasan tanpa mengganggu layanan.

Apa saja persyaratan teknis untuk melakukan process mining pada data Freshdesk?

Anda memerlukan perangkat lunak process mining berbasis cloud atau yang dipasang di lingkungan sendiri, serta metode untuk mengekstrak data, biasanya melalui API atau laporan Freshdesk. Kemampuan dasar untuk membersihkan dan mengubah data juga berguna sebelum analisis. Tim kami dapat membantu menilai kebutuhan teknis khusus Anda.

Optimalkan layanan pelanggan Freshdesk sekarang

Selesaikan 80% permintaan saat kontak pertama dan tingkatkan kepuasan pelanggan.

Mulai uji coba gratis

Tidak perlu kartu kredit. Penyiapan hanya perlu beberapa menit.