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Migliori la gestione delle richieste

La Sua guida in 6 step per ottimizzare le richieste in Zendesk Support
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Migliori la gestione delle richieste
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Ottimizzare le richieste in Zendesk Support per risoluzioni più rapide

La gestione delle richieste di assistenza deve spesso affrontare ritardi e inefficienze che incidono sulla soddisfazione del cliente e sui costi operativi. La nostra piattaforma aiuta a identificare con precisione i colli di bottiglia e i passaggi ridondanti all'interno del workflow. Forniamo analisi chiare e concrete per aiutarLa a ridurre i tempi di risoluzione e a ottimizzare l'erogazione del servizio, migliorando la customer experience e riducendo i costi di gestione.

Scarichi il nostro template dati preconfigurato e affronti le sfide comuni per raggiungere i suoi obiettivi di efficienza. Segua il nostro piano di miglioramento in sei fasi e consulti la Guida al Template Dati per trasformare le sue operazioni.

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L'importanza di ottimizzare la gestione delle richieste di assistenza

La gestione delle richieste di assistenza è una funzione vitale per ogni azienda, fungendo da canale principale attraverso cui gli utenti ricevono supporto. Se gestita con efficienza, garantisce un'elevata soddisfazione del cliente, aumenta la produttività degli agenti e assicura un flusso operativo fluido. Tuttavia, eventuali inefficienze, anche su piattaforme potenti come Zendesk Support, possono causare gravi problemi. Ritardi nella risoluzione, escalation ripetute e una gestione incoerente delle richieste influenzano direttamente l'esperienza del cliente, minandone la fiducia. Internamente, queste criticità si traducono in costi operativi più alti dovuti a sprechi di tempo, rilavorazioni e un approccio reattivo anziché proattivo. Capire "come migliorare la gestione delle richieste di assistenza" non significa solo risolvere i singoli incidenti, ma trasformare l'intera pipeline di erogazione del servizio affinché sia più rapida ed economica. Spesso le organizzazioni faticano a individuare le cause profonde di questi problemi basandosi solo su sensazioni o report standard. È qui che un approccio basato sui dati diventa indispensabile per scoprire le reali opportunità di ottimizzazione dei processi.

Come il Process Mining potenzia i workflow di Zendesk Support

Il Process Mining offre un metodo rivoluzionario per comprendere e migliorare i workflow in Zendesk Support. Invece di affidarsi a ipotesi o mappe teoriche, il Process Mining estrae i dati degli eventi direttamente dai log di Zendesk (ad esempio, quando viene creata una richiesta o quando viene assegnata a un agente). Questi dati permettono di ricostruire il percorso reale e completo di ogni singola richiesta. Visualizzando i flussi effettivi, è possibile identificare immediatamente i percorsi comuni, le deviazioni nascoste e i loop di rilavorazione che allungano il "tempo di ciclo della gestione delle richieste". Ad esempio, potreste scoprire che molte richieste passano ripetutamente per le fasi di richiesta informazioni o revisione interna prima di arrivare a una soluzione, segnalando la necessità di moduli di raccolta dati più chiari o di una collaborazione interna più snella. Il Process Mining risponde a domande cruciali: dove si perde più tempo? Quali team hanno i percorsi di risoluzione più efficienti? Gli SLA vengono rispettati in modo coerente o ci sono fasi specifiche in cui il processo si blocca? Questo potere analitico fornisce le prove necessarie per prendere decisioni informate.

Aree chiave per migliorare il servizio

Grazie a una visione chiara del flusso dei processi, il Process Mining mette in luce diverse aree di miglioramento. È possibile localizzare con precisione i bottleneck che causano ritardi, come fasi di triage specifiche, code di assegnazione o interventi di fornitori esterni più lunghi del previsto. Confrontando le varianti di processo, potreste scoprire che alcune categorie di servizio richiedono costantemente più passaggi, suggerendo la necessità di form dedicati o FAQ più approfondite. Inoltre, è possibile analizzare l'impatto della priorità o della gravità sul processo, assicurando che le richieste critiche seguano davvero un percorso accelerato. Il Process Mining evidenzia anche opportunità di automazione, identificando attività manuali ripetitive che potrebbero essere gestite da bot o regole di routing automatico in Zendesk. Infine, aiuta a verificare la conformità, mostrando se tutti i passaggi obbligatori vengono seguiti. Comprendere questi pattern permette di snellire i workflow, eliminare i passaggi ridondanti e standardizzare le best practice in tutto il team.

Risultati attesi dall'ottimizzazione dei processi

Implementare miglioramenti basati sugli insight del Process Mining per Zendesk Support porta benefici tangibili e misurabili. In primo luogo, otterrete una significativa riduzione del "tempo di ciclo della gestione delle richieste", risolvendo i problemi più velocemente e migliorando la soddisfazione del cliente. In secondo luogo, eliminando i bottleneck e ottimizzando i workflow, l'efficienza operativa aumenterà drasticamente, consentendo agli agenti di gestire più richieste senza stress o necessità di straordinari, con una conseguente riduzione dei costi. In terzo luogo, una maggiore visibilità garantisce una migliore conformità alle policy interne e alle normative esterne, riducendo i rischi. Vedrete anche un miglioramento nel rispetto degli SLA, potendo intervenire proattivamente dove i target vengono spesso mancati. In definitiva, sapere "come ridurre il tempo di ciclo delle richieste" diventa un vantaggio strategico per allocare meglio le risorse e offrire un servizio di qualità superiore.

Iniziare l'analisi dei processi di assistenza

Intraprendere un percorso basato sui dati per ottimizzare Zendesk Support non richiede competenze avanzate di data science. Applicando i principi del Process Mining, potete trasformare i dati grezzi in insight chiari e pronti all'uso per guidare i vostri sforzi di miglioramento. Questo approccio vi permette di superare le congetture, prendendo decisioni supportate dai fatti per aumentare l'efficienza, ridurre i costi ed elevare l'esperienza del cliente. Iniziate oggi stesso a esplorare i vostri processi e sbloccatene tutto il potenziale.

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Problemi e Sfide Comuni

Identifichi le sfide che la stanno influenzando

Le richieste di assistenza richiedono troppo tempo per essere risolte, con conseguente frustrazione dei clienti e mancato raggiungimento dei target interni. Questo prolungato periodo di attesa mina la soddisfazione del cliente e può far lievitare i costi operativi a causa dell'impiego prolungato delle risorse. ProcessMind aiuta a individuare le attività e i passaggi di consegna esatti che introducono ritardi nel Suo workflow di Zendesk Support. Visualizza i percorsi critici in cui le richieste ristagnano, permettendoLa di identificare le cause profonde dei tempi di ciclo prolungati e di implementare miglioramenti mirati.

Molte richieste non rispettano i target SLA, causando insoddisfazione e danni d'immagine. Le violazioni costanti indicano inefficienze o problemi di risorse. ProcessMind svela i punti esatti dove i target saltano, analizzando sequenze e durate delle attività. Evidenzia bottleneck e percorsi non conformi, permettendo di intervenire proattivamente e migliorare il rispetto degli accordi.

Le richieste di assistenza vengono spesso riaperte o richiedono un notevole rework dopo un primo tentativo di risoluzione, facendo perdere tempo agli agenti e ritardando la soddisfazione finale del cliente. Questo ciclo di riaperture sovraccarica le risorse e frustra sia gli operatori che gli utenti. ProcessMind mappa i percorsi reali delle richieste, rivelando dove e perché si verificano i loop di rework. Identifica gli schemi che portano a 'Risoluzione Proposta' seguita da 'Informazioni Richieste' o 'Richiesta Riaperta', aiutandoLa ad affrontare i problemi di qualità alla radice all'interno di Zendesk Support.

Le richieste di assistenza vengono spesso indirizzate inizialmente ai team o agli agenti sbagliati, causando trasferimenti non necessari e ritardi prima di raggiungere l'operatore corretto. Questo effetto "ping-pong" allunga i tempi di risoluzione e riduce la produttività degli agenti. ProcessMind visualizza il flusso delle richieste tra i diversi team e operatori, identificando i modelli comuni di instradamento errato e i punti in cui le richieste vengono riassegnate più frequentemente. Offre spunti per ottimizzare la logica di assegnazione iniziale e migliorare la mappatura delle competenze degli agenti nella configurazione di Zendesk Support.

Se gli agenti devono chiedere spesso informazioni aggiuntive ai clienti, il processo si allunga e l'esperienza utente peggiora. Ciò indica una raccolta dati iniziale incompleta. ProcessMind evidenzia la frequenza dell'attività 'Richiesta informazioni all'utente', mostrando quali canali o tipi di richiesta causano questo ping-pong, aiutandovi a ottimizzare i moduli di contatto o la formazione degli agenti.

Le richieste di assistenza vengono gestite in modo incoerente tra i vari agenti o team, causando variazioni nella qualità, rischi di conformità e tempi di risoluzione imprevedibili. Questo approccio non standardizzato rende difficile scalare le operazioni o garantire un'esperienza cliente uniforme. ProcessMind scopre tutte le variazioni reali nel processo di gestione delle richieste, non solo quelle teoriche. Rivela le deviazioni dal percorso ideale (happy path), mostrando quali agenti o team seguono sequenze non standard, consentendo una formazione mirata e l'applicazione corretta del processo in Zendesk Support.

Il coinvolgimento di fornitori esterni nella risoluzione delle richieste introduce spesso ritardi significativi, che incidono sui tempi di risoluzione globali e sulla soddisfazione del cliente. Monitorare e gestire queste dipendenze esterne è una sfida importante. ProcessMind traccia il ciclo di vita delle richieste che coinvolgono l'attività 'Fornitore esterno incaricato', quantificando il tempo trascorso in attesa di risposte o azioni. Fornisce una visibilità chiara sui colli di bottiglia legati ai vendor e sul loro impatto sul Suo processo di gestione delle richieste.

Le richieste di assistenza che necessitano di revisione o approvazione interna subiscono spesso ritardi significativi, creando arretrati e rallentando l'intero flusso di risoluzione. Queste fasi di revisione possono diventare punti di strozzatura se non gestite in modo efficiente. ProcessMind identifica esattamente dove le attività di 'Revisione interna effettuata' creano ritardi, rivelando quali specifici passaggi o team stanno bloccando le richieste. Quantifica i tempi di attesa e aiuta a ottimizzare i workflow di approvazione interna in Zendesk Support.

Un numero elevato di richieste escalate ai livelli superiori indica che i primi tentativi di risoluzione falliscono o che il processo attuale non gestisce bene certe complessità, sovraccaricando le risorse senior. ProcessMind traccia i percorsi che portano all'escalation, identificando pattern ricorrenti come tipi di servizio specifici o errori nelle assegnazioni iniziali, permettendovi di intervenire sulle cause profonde.

Un carico di lavoro sbilanciato tra gli agenti causa burnout e tempi morti, influenzando l'efficienza complessiva. ProcessMinds analizza la distribuzione del lavoro tracciando l'assegnazione per tipo di richiesta e priorità, rivelando squilibri e opportunità per ottimizzare l'allocazione delle risorse e la formazione interna.

Dopo il triage, le richieste spesso si bloccano nella fase di sviluppo o attuazione della soluzione, specialmente per i casi complessi. ProcessMind quantifica il tempo trascorso in queste attività, identificando quali tipi di servizio causano i ritardi maggiori e suggerendo dove potenziare le competenze degli agenti o migliorare il processo.

Se i punteggi CSAT rimangono bassi nonostante le risoluzioni, significa che il processo non soddisfa le aspettative, rischiando di causare abbandono. ProcessMind può collegare le varianti di processo ai feedback dei clienti, identificando quali flussi o comportamenti degli agenti correlano con la scarsa soddisfazione, permettendo interventi mirati sull'esperienza utente.

Obiettivi Tipici

Definisca il significato di successo

L'obiettivo è ridurre significativamente il tempo medio necessario per risolvere una richiesta, dall'invio alla chiusura finale. Una risoluzione più rapida migliora la soddisfazione del cliente e libera la capacità degli agenti, permettendo loro di gestire più ticket. ProcessMind identifica attività e sequenze che causano ritardi, come stati di attesa eccessivi o riassegnazioni non necessarie. Analizzando l'intero ciclo di vita delle richieste, individua i colli di bottiglia e le deviazioni dai percorsi ottimali, consentendo miglioramenti mirati in grado di tagliare i tempi di risoluzione del 15-25%.

Raggiungere questo obiettivo significa rispettare costantemente gli accordi sul livello di servizio (SLA) in Zendesk Support, aumentando la fiducia dei clienti e garantendo risposte tempestive. ProcessMind offre una visione chiara di dove e perché avvengono le violazioni, individuando attività o agenti critici. Analizzando le varianti di processo e i tempi di ciclo rispetto alle policy SLA, permette di migliorare i tassi di conformità del 10-20%.

L'obiettivo è ridurre il numero di richieste che richiedono rework o vengono riaperte dopo essere state inizialmente chiuse. Un alto tasso di rework indica che le soluzioni iniziali erano inadeguate o incomplete, causando uno spreco di risorse e frustrando i clienti. Ridurre questo valore migliora la risoluzione al primo contatto. ProcessMind mappa i percorsi esatti delle richieste riaperte, rivelando le cause profonde come una raccolta informazioni insufficiente, diagnosi iniziali errate o chiusure premature. Esponendo questi loop inefficienti, può aiutare a ridurre i tassi di rework del 10-15%, portando a un'erogazione del servizio più efficace in Zendesk Support.

L'obiettivo è garantire che le richieste siano indirizzate immediatamente all'agente o al team più appropriato. Un instradamento efficace riduce i tempi di trasferimento e assicura che i ticket siano gestiti dagli operatori più esperti, migliorando l'efficienza. ProcessMind visualizza i flussi reali, evidenziando casi di routing errato, trasferimenti eccessivi o riassegnazioni. Identifica i modelli comuni di handover inefficienti e suggerisce miglioramenti basati sull'automazione delle regole, riducendo potenzialmente i casi di routing errato del 20% e accelerando i tempi di risposta iniziali.

L'obiettivo è stabilire processi coerenti basati sulle best practice per la gestione di tutti i tipi di richieste in tutta l'organizzazione. La standardizzazione riduce la variabilità della qualità del servizio, garantisce la conformità e rende più efficiente la formazione degli agenti. Ciò porta a risultati prevedibili e affidabili in Zendesk Support. ProcessMind scopre tutte le variazioni reali nel processo delle richieste, confrontandole con i percorsi ideali o prescritti. Identifica scorciatoie non autorizzate o deviazioni prolungate, consentendo la creazione di workflow standardizzati e la riduzione delle varianti di processo fino al 30%.

L'obiettivo è abbreviare il tempo necessario per sviluppare e implementare una soluzione una volta compresa la richiesta. Ridurre questa fase minimizza l'attesa del cliente e velocizza il lavoro degli agenti. ProcessMind individua le attività nella fase di sviluppo della soluzione che causano ritardi, come revisioni interne prolungate. Fornisce insight sulla durata di ogni sottoprocesso, evidenziando aree da parallelizzare o eliminare, velocizzando potenzialmente l'erogazione della soluzione del 10-20%.

L'obiettivo è ridurre al minimo la latenza introdotta dal coinvolgimento di fornitori esterni. I ritardi in questa fase possono prolungare notevolmente i tempi complessivi di risoluzione. Snellire questo passaggio è fondamentale per mantenere il ritmo del servizio in Zendesk Support. ProcessMind traccia la durata esatta delle attività legate ai vendor e identifica i punti specifici in cui le richieste si bloccano in attesa di un'azione o risposta esterna. Aiuta ad analizzare le performance dei fornitori rispetto alle tempistiche concordate, consentendo miglioramenti che possono tagliare i ritardi da dipendenza esterna del 15% o più.

L'obiettivo è ottimizzare l'efficienza delle revisioni interne e delle approvazioni. Fasi di revisione complesse o ridondanti possono creare colli di bottiglia significativi, allungando i tempi di risoluzione. Semplificare questi processi accelera il percorso verso la chiusura dei ticket. ProcessMind mappa tutti i loop di revisione interna e le attività di approvazione, rivelando quali passaggi richiedono più tempo o vengono rivisitati più spesso. Evidenzia dipendenze e problemi di sequenza, consentendo di re-ingegnerizzare il processo di revisione per ridurre i tempi di ciclo del 20-30% ed eliminare i passaggi di mano superflui.

L'obiettivo è diminuire la percentuale di richieste che devono essere scalate ai livelli superiori o al management. Elevati tassi di escalation indicano spesso fallimenti nella gestione iniziale, lacune nelle conoscenze degli agenti o problemi sistemici di processo. Ridurre le escalation significa ottenere risoluzioni più efficienti al primo livello e una migliore customer experience. ProcessMind identifica le attività precedenti e le caratteristiche comuni delle richieste scalate, individuando le cause alla radice. Analizzando questi schemi, le aziende possono implementare corsi di formazione mirati o modifiche ai processi, puntando a una riduzione del 10-15% del volume di escalation.

L'obiettivo è garantire che le risorse siano utilizzate in modo ottimale, abbinando le competenze ai tipi di richiesta e gestendo i carichi di lavoro in modo efficace. Un'allocazione inefficiente porta al burnout degli agenti e a risposte ritardate. ProcessMind fornisce insight sulla distribuzione del carico di lavoro, rivelando colli di bottiglia o capacità sottoutilizzate. Identificando le inefficienze nella logica di assegnazione, supporta modifiche che possono migliorare l'utilizzo delle risorse del 15% e ridurre i tempi di inattività.

L'obiettivo è ridurre al minimo il numero di volte in cui gli agenti devono ricontattare il cliente per ottenere informazioni aggiuntive. Un eccessivo scambio di messaggi prolunga i tempi di risoluzione e peggiora la customer experience. Migliorare la raccolta iniziale dei dati è fondamentale per l'efficienza in Zendesk Support. ProcessMind mappa i casi in cui le informazioni vengono richieste ripetutamente, identificando i trigger comuni o i punti critici nella raccolta dati iniziale. Evidenziando queste inefficienze, aiuta a perfezionare i moduli di richiesta e le tecniche di interrogazione degli agenti, riducendo potenzialmente questi cicli del 20%.

L'obiettivo è aumentare la percentuale di richieste risolte completamente durante la prima interazione con il cliente, senza necessità di ulteriori follow-up o trasferimenti interni. Un tasso di risoluzione al primo contatto più elevato aumenta significativamente la soddisfazione del cliente e l'efficienza operativa. ProcessMind identifica le caratteristiche delle richieste risolte subito rispetto a quelle che richiedono più interazioni. Analizzando i percorsi e le attività degli agenti, può rivelare best practice e aree di formazione, puntando a un miglioramento del 5-10% di questa metrica.

Il percorso in 6 step per migliorare la gestione delle richieste di assistenza

1

Scarica il Modello
2

Esportare i Vostri `Dati` Zendesk.
3

Carica il Tuo Dataset
4

Analizzare le richieste di assistenza
5

Implementare Modifiche
6

Monitorare e perfezionare
1

Scarica il Modello

Cosa fare

Scarichi il template Excel pre-strutturato. Questo modello garantisce che i dati siano pronti per l'analisi e allineati ai requisiti di ProcessMind.

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Perché è importante

Un formato dati standardizzato è fondamentale per un Process Mining accurato, prevenendo errori di importazione e garantendo un avvio fluido dell'analisi.

Risultato atteso

Un template Excel vuoto, già formattato e pronto per ospitare i dati di Zendesk Support.

COSA OTTERRAI

Individui i ritardi principali nel workflow delle Sue richieste

ProcessMind svela il percorso reale delle richieste tramite visualizzazioni potenti. Identifichi le inefficienze esatte e il loro impatto sui tempi di risposta.
  • Visualizzi il flusso del processo delle Sue richieste
  • Identificare i bottleneck che causano ritardi
  • Scoprire rilavorazioni nascoste e passaggi inefficienti
  • Ottimizzi i tempi di risoluzione per clienti più felici
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

RISULTATI TIPICI

Cosa ottengono le aziende nella gestione delle richieste di assistenza

Questi risultati rappresentano i miglioramenti comuni osservati dalle aziende che ottimizzano i propri processi di gestione delle richieste tramite il Process Mining, portando a una maggiore efficienza e soddisfazione dei clienti.

0 % faster
Tempi di Risoluzione più Rapidi

Tempo medio di ciclo delle richieste

Il Process Mining individua i colli di bottiglia nei workflow, portando a risoluzioni end-to-end molto più veloci e clienti più soddisfatti.
0 % fewer
Tassi di Rilavorazione Ridotti

Riduzione delle richieste riaperte

Individuando le cause dei casi riaperti, il Process Mining aiuta a migliorare la qualità della risoluzione iniziale, riducendo il lavoro inutile per gli agenti.
0 % increase
Maggiore Conformità agli SLA

Migliore aderenza ai livelli di servizio

Il Process Mining rivela le deviazioni dagli SLA target, permettendo aggiustamenti proattivi ai processi e alle risorse per garantire il rispetto dei tempi.
0 % more efficient
Operazioni ottimizzate

Gestione standardizzata delle richieste

Scopra ed elimini le varianti di processo e le riassegnazioni non necessarie, ottenendo percorsi più prevedibili ed efficienti. Questo riduce la complessità operativa.
0 % better CX
Soddisfazione del cliente migliorata

Minor numero di solleciti dai clienti

Capisca perché sono necessarie troppe richieste di informazioni o perché la risoluzione al primo contatto fallisce. Il Process Mining aiuta a creare interazioni più fluide.

I risultati variano in base alla complessità del processo e alla qualità dei dati. Queste cifre rappresentano i miglioramenti tipici osservati nelle diverse implementazioni.

Dati Consigliati

Inizia con gli attributi e le attività più importanti, poi espandi secondo necessità.
È nuovo agli event log? Impari come creare un event log di Process Mining.

Attributi

Punti dati chiave da acquisire per l'analisi

L'identificativo univoco per ogni ticket di richiesta di assistenza all'interno di Zendesk.

Perché è importante

Questo è l'identificativo del caso essenziale che collega tutti gli eventi nel percorso di una richiesta, rendendo possibile l'analisi del processo end-to-end.

Il nome dell'attività o dell'evento aziendale verificatosi per una richiesta di assistenza.

Perché è importante

Questo attributo definisce le fasi del processo, consentendo la visualizzazione delle mappe di processo e l'analisi del flusso, delle varianti e della conformità.

La data e l'ora precise in cui si è verificata l'attività.

Perché è importante

Questo timestamp ordina gli eventi cronologicamente ed è fondamentale per tutte le analisi di durata, performance e colli di bottiglia.

Il nome dell'agente assegnato alla richiesta al momento dell'evento.

Perché è importante

Questo attributo è fondamentale per analizzare le performance degli agenti, la distribuzione del carico di lavoro e l'impatto delle riassegnazioni sui tempi di risoluzione.

Il team o il gruppo di supporto assegnato alla richiesta.

Perché è importante

Permette di analizzare le performance dei team, il bilanciamento del carico e l'efficienza del routing tra i diversi gruppi di supporto.

Il livello di priorità assegnato alla richiesta, ad esempio Bassa, Normale, Alta o Urgente.

Perché è importante

Consente di segmentare le richieste per urgenza, aspetto fondamentale per analizzare la conformità SLA e assicurare che i problemi critici siano gestiti con priorità.

Lo stato della richiesta di assistenza al momento dell'evento (ad es. Nuovo, Aperto, In attesa).

Perché è importante

Il monitoraggio dello stato è fondamentale per comprendere l'avanzamento della richiesta e identificare quanto tempo viene trascorso in stati di attesa o attivi.

Il canale attraverso il quale è stata inviata la richiesta (ad es. Email, Form Web, Telefono).

Perché è importante

Aiuta ad analizzare l'efficienza e i risultati dei vari canali di supporto, permettendo miglioramenti mirati.

La categoria o il tipo di richiesta (ad es. Incidente, Domanda, Problema, Task).

Perché è importante

Categorizza le richieste per consentire analisi separate di processi diversi, come incident rispetto a semplici domande, che seguono percorsi differenti.

Un elenco di tag applicati alla richiesta di assistenza per finalità di categorizzazione e routing.

Perché è importante

Offre un modo flessibile per sezionare i dati, permettendo analisi approfondite su sotto-processi o attributi specifici dei ticket.

Attività

Fasi del processo da tracciare e ottimizzare

Segna l'inizio del ciclo di vita della richiesta quando viene creato un nuovo ticket. Viene rilevato come evento 'Create', fornendo l'orario di inizio certo del processo.

Perché è importante

Questa attività funge da evento di inizio principale per ogni richiesta, il che la rende essenziale per calcolare i tempi di ciclo end-to-end e analizzare i volumi di richieste in entrata.

Questa attività si verifica quando una richiesta viene assegnata a uno specifico agente per la prima volta. Si desume da un evento di 'Modifica' nell'audit log del ticket in cui il campo 'assignee_id' viene compilato partendo da null o da un ID di gruppo.

Perché è importante

Segna l'inizio del lavoro attivo da parte di un agente ed è fondamentale per misurare i tempi di risposta iniziali, il ritardo della prima assegnazione e la distribuzione del carico di lavoro.

Questa attività segna ogni comunicazione inviata da un agente al richiedente. Viene acquisita come evento esplicito di 'Commento' nei dati dei ticket Zendesk dove l'attributo 'public' è vero.

Perché è importante

Questi eventi sono fondamentali per analizzare la frequenza delle comunicazioni, misurare i tempi di risposta degli agenti e identificare il numero di interazioni necessarie per la risoluzione.

Questa attività segna il momento in cui una richiesta di assistenza non rispetta un target SLA definito, come il tempo di prima risposta o di risoluzione. Zendesk registra questo come un evento esplicito quando un target viene mancato.

Perché è importante

Questo è un evento critico per il monitoraggio della conformità ed è un input chiave per il KPI del tasso di aderenza agli SLA. Identifica i mancati rispetti degli impegni di servizio.

Avviene quando un utente risponde a una richiesta già 'risolta', riportandola allo stato 'aperto'. Indica che la soluzione proposta non è stata efficace.

Perché è importante

Questa attività è l'indicatore principale del rework. Analizzarne la frequenza aiuta a misurare la qualità della risoluzione e a identificare le cause dell'insoddisfazione dei clienti.

Questa attività indica che l'agente ha fornito una soluzione e ha cambiato lo stato del ticket in 'risolto'. La richiesta è considerata completata dal punto di vista dell'agente, ma può ancora essere riaperta dal richiedente.

Perché è importante

Questa è una milestone fondamentale che segna la fine del lavoro attivo dell'agente. Il tempo impiegato per raggiungere questo stato è una misura primaria dell'efficienza di risoluzione.

Rappresenta la chiusura definitiva. Un ticket diventa 'chiuso' automaticamente dopo un certo periodo in stato 'risolto' e non può più essere riaperto.

Perché è importante

Questa attività segna la fine definitiva del processo di richiesta assistenza. Fornisce l'endpoint finale per il calcolo della durata completa del caso.

FAQ

Domande frequenti

Il Process Mining visualizza il flusso reale delle richieste su Zendesk, svelando bottleneck, loop di rilavorazione e percorsi non conformi. Aiuta a capire le cause di ritardi, violazioni SLA e insoddisfazione, permettendo interventi mirati.

Avrà bisogno principalmente dei dati storici dei ticket. Le informazioni chiave includono l'identificativo del caso (Case ID), l'ID della richiesta, i timestamp per tutti i cambi di stato, le assegnazioni degli agenti, i commenti e gli eventi di risoluzione. Gli event log che descrivono il ciclo di vita completo di ogni richiesta sono fondamentali per costruire un modello di processo accurato.

I dati possono essere estratti da Zendesk Support tramite le funzioni di reporting, le API o gli strumenti di esportazione dati. Consigliamo un'esportazione strutturata degli Event Log storici, includendo campi come timestamp, ID agenti e cambiamenti di stato.

Il Process Mining permette di ottenere miglioramenti tangibili: riduzione dei tempi di risoluzione, miglior rispetto degli SLA e meno rilavorazioni. Potrete ottimizzare il routing, allocare meglio gli agenti e aumentare il tasso di risoluzione al primo contatto, migliorando la soddisfazione di tutti.

L'implementazione del Process Mining per Zendesk è semplificata dalla struttura dei dati dei ticket. Sebbene l'estrazione richieda attenzione, gli strumenti di analisi sono intuitivi. Vi guideremo nel setup per rendere il processo rapido e gestibile.

Il requisito tecnico principale è l'accesso all'istanza Zendesk Support per esportare i dati storici degli eventi dei ticket. Oltre a ciò, è necessaria una piattaforma software di Process Mining, che può essere cloud o on-premise. In genere non sono richieste integrazioni personalizzate complesse, poiché la maggior parte degli strumenti può importare file CSV standard o esportazioni di database.

Sebbene il Process Mining riveli il flusso generale e identifichi le inefficienze, il suo focus principale è sui problemi sistemici del processo, non sulle performance individuali. Evidenzia dove il processo stesso crea colli di bottiglia o rework. Questi insight possono essere usati per migliorare la formazione o le regole di routing, a vantaggio di tutti gli agenti.

Dopo l'estrazione iniziale, gli insight operativi sono solitamente disponibili entro poche settimane, o persino giorni. L'analisi iniziale individua subito le deviazioni principali e i bottleneck, mentre il monitoraggio continuo permette di misurare l'impatto dei cambiamenti nel tempo.

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