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La guida in 6 passaggi per ottimizzare il servizio clienti in Dynamics 365
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Ottimizzi il servizio clienti in Dynamics 365

Processi di assistenza clienti inefficienti possono causare insoddisfazione nei clienti e aumentare i costi operativi. La nostra piattaforma La aiuta a identificare con precisione i colli di bottiglia nel flusso delle richieste di assistenza, dal primo contatto alla risoluzione. Individui le opportunità per semplificare le operazioni, migliorare l'efficienza degli agenti e offrire esperienze cliente eccellenti.

Scarichi il nostro template dei dati preconfigurato e affronti le sfide comuni per raggiungere i Suoi obiettivi di efficienza. Segua il nostro piano di miglioramento in sei passaggi e consulti la Guida al template dei dati per trasformare le Sue operazioni.

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Perché è fondamentale ottimizzare il servizio clienti

Il servizio clienti è il cuore pulsante di qualsiasi organizzazione: incide direttamente sulla fidelizzazione, sulla reputazione del marchio e, in definitiva, sui risultati economici. Nell’attuale scenario competitivo, i clienti si aspettano un’assistenza rapida, accurata e coerente. Tuttavia, dietro le quinte, i processi complessi all’interno di sistemi come Microsoft Dynamics 365 Customer Service possono diventare inefficienti, causando ritardi frustranti, contatti ripetuti e clienti insoddisfatti. Queste inefficienze non compromettono soltanto la fiducia dei clienti, ma aumentano anche i costi operativi a causa del maggiore carico di lavoro degli agenti, dei tempi di risoluzione più lunghi e della necessità di rielaborare le richieste. Comprendere il flusso effettivo delle richieste di assistenza, dal momento in cui il cliente avvia il contatto fino alla risoluzione finale, è essenziale per una crescita sostenibile e per la fidelizzazione dei clienti. Senza una visione chiara dei processi attuali, si può soltanto ipotizzare dove risiedano i problemi, rendendo quasi impossibili iniziative di miglioramento realmente efficaci.

Come il Process Mining porta alla luce le inefficienze nascoste

Il Process Mining offre un approccio potente e basato sui dati per comprendere e migliorare concretamente le operazioni di assistenza clienti in Microsoft Dynamics 365 Customer Service. Analizzando gli event log generati dal sistema, il Process Mining costruisce una mappa visiva e oggettiva del modo in cui le richieste di assistenza vengono effettivamente gestite, mettendo in evidenza ogni passaggio, deviazione e collo di bottiglia che incide sull’erogazione del servizio. Non si tratta di come si pensa che funzioni il processo, ma di come funziona realmente, sulla base dei dati del mondo reale.

In particolare, per il servizio clienti, il Process Mining segue ogni 'Service Request' dalle attività 'Customer Contact Initiated' a 'Service Request Closed'. Evidenzia i punti in cui le richieste di assistenza rimangono in attesa troppo a lungo, ad esempio durante 'Request Assigned to Agent', 'Agent Investigates Issue' o in attesa di 'Information Requested from Customer'. Questa prospettiva dettagliata consente di individuare con precisione i momenti di ritardo, identificare i cicli di rielaborazione in cui i problemi vengono riaperti o nuovamente sottoposti a escalation e scoprire lacune di conformità che potrebbero non emergere nei report standard. È uno strumento diagnostico preciso per l’ottimizzazione dei processi, che offre una visibilità senza precedenti sull’intero ciclo di vita della richiesta di assistenza.

Principali aree di miglioramento individuate dal Process Mining

L’applicazione del Process Mining ai dati del servizio clienti in Microsoft Dynamics 365 Customer Service mette in luce diverse aree di miglioramento fondamentali:

  • Ridurre il tempo di ciclo delle richieste di assistenza: visualizzando l’intero percorso, può individuare le attività o i passaggi di consegne che prolungano inutilmente gli eventi 'Service Request Resolved' o 'Service Request Closed'. Tra questi possono rientrare i ritardi in 'Request Categorized and Prioritized', le fasi prolungate di 'Agent Investigates Issue' o processi inefficienti di 'Internal Escalation Triggered'. Ottimizzare questi passaggi riduce direttamente il tempo complessivo che il cliente deve attendere per ottenere una soluzione.
  • Aumentare l’efficienza e la produttività degli agenti: il Process Mining aiuta a comprendere il carico di lavoro degli agenti, individuare i modelli ricorrenti di rielaborazione e identificare le aree in cui gli agenti possono incontrare difficoltà o trarre beneficio dalla formazione. Ad esempio, se molti casi includono ripetutamente 'Information Requested from Customer' o più eventi 'Internal Escalation Triggered', ciò potrebbe indicare la necessità di raccogliere meglio le informazioni iniziali o di migliorare gli articoli della knowledge base in Dynamics 365 Customer Service.
  • Migliorare l’esperienza e la soddisfazione dei clienti: comprendere il sentiment dei clienti e i principali punti critici diventa più semplice. Analizzando il flusso, può individuare le attività che generano frustrazione, come code lunghe, spiegazioni ripetute o attese prolungate per 'Solution Proposed to Customer'. Semplificare queste interazioni porta a una maggiore soddisfazione dei clienti.
  • Garantire conformità e standardizzazione: le deviazioni dalle procedure operative standard, come i casi che ignorano passaggi di approvazione fondamentali o in cui manca 'Initial Customer Acknowledgment Sent', diventano immediatamente visibili. Questo aiuta a garantire che il team segua le best practice e i requisiti normativi, mantenendo qualità e coerenza del servizio.

Risultati attesi dall’ottimizzazione dei processi

Sfruttando gli insight ottenuti dal Process Mining, le organizzazioni possono aspettarsi risultati trasformativi per le operazioni Microsoft Dynamics 365 Customer Service. Otterrà una riduzione significativa del tempo medio di ciclo delle richieste di assistenza, con risoluzioni più rapide e clienti più soddisfatti. I costi operativi diminuiranno grazie alla maggiore efficienza degli agenti, alla riduzione delle rielaborazioni e a un’allocazione più efficace delle risorse. Oltre all’efficienza, si registrerà un aumento misurabile dei punteggi di soddisfazione dei clienti, una migliore aderenza agli accordi sul livello di servizio (SLA) e un modello complessivo di erogazione più coerente e affidabile. Questi miglioramenti basati sui dati offrono un percorso chiaro verso l’eccellenza sostenibile e un vantaggio competitivo.

Come iniziare a migliorare il processo di assistenza clienti

Avviare il percorso di ottimizzazione del servizio clienti in Microsoft Dynamics 365 Customer Service è più semplice di quanto possa pensare. Con il Process Mining, ottiene una roadmap chiara e concreta per migliorare l’erogazione del servizio senza dover disporre di competenze avanzate di data engineering. Gli insight sono immediati e tangibili e Le consentono di prendere decisioni informate, capaci di produrre cambiamenti reali e significativi. Inizi oggi l’ottimizzazione dei processi e trasformi il servizio clienti da centro di costo a elemento distintivo. Scopra come migliorare il servizio clienti e ridurre efficacemente il tempo di ciclo delle richieste di assistenza grazie a dati oggettivi. Questo approccio è pensato per accompagnarLa dall’analisi iniziale al miglioramento continuo dei processi, sfruttando appieno il potenziale del Suo ambiente Dynamics 365.

Servizio clienti Gestione delle richieste di assistenza Help Desk Efficienza degli agenti Conformità agli SLA Esperienza del cliente Tempo di risoluzione Operazioni di assistenza Gestione dei ticket Gestione dei ticket Ticket di assistenza Contact center Assistenza clienti CRM Risoluzione dei casi

Problemi e sfide comuni

Individui le sfide che La riguardano

I clienti devono attendere a lungo la risoluzione dei problemi, con conseguente insoddisfazione e possibile abbandono. Questo incide direttamente sulla fidelizzazione e può aumentare i costi operativi a causa di contatti ed escalation ripetuti. ProcessMind identifica i colli di bottiglia e i percorsi non standard che causano ritardi nei processi di assistenza clienti in Microsoft Dynamics 365. Evidenzia le attività o le assegnazioni agli agenti che prolungano i tempi di risoluzione, consentendo di intervenire in modo mirato.

Un numero eccessivo di richieste di assistenza viene sottoposto a escalation interna, richiedendo ulteriore tempo agli agenti e ai supervisori, aumentando i costi operativi e ritardando la risoluzione per i clienti. Questo indica spesso una formazione iniziale insufficiente degli agenti o risorse inadeguate nella knowledge base. ProcessMind mappa i modelli di escalation, identificando i fattori scatenanti più comuni e i tipi di richieste problematici in Microsoft Dynamics 365 Customer Service. Evidenzia le aree in cui gli agenti incontrano difficoltà, consentendo di concentrare la formazione o sviluppare articoli della knowledge base per ridurre le escalation.

Molte richieste di assistenza non rispettano gli obiettivi SLA concordati, causando penali, frustrazione nei clienti e danni alla reputazione del marchio. Questa mancanza di conformità indica problemi sistemici nell’esecuzione dei processi e nell’allocazione delle risorse. ProcessMind monitora l’intero ciclo di vita delle richieste di assistenza rispetto agli obiettivi SLA definiti in Microsoft Dynamics 365, individuando con precisione i punti di mancato rispetto. Aiuta a identificare le cause principali della non conformità, come code, agenti o sequenze di attività specifiche.

Alcuni agenti sono sovraccarichi di richieste, mentre altri sono sottoutilizzati, con conseguenti burnout, riduzione dell’efficienza e aumento dei tempi di attesa dei clienti. Questo squilibrio incide negativamente sul morale degli agenti e sulla qualità complessiva dell’erogazione del servizio. ProcessMind visualizza l’attività degli agenti e la distribuzione del carico di lavoro in Microsoft Dynamics 365 Customer Service. Identifica gli squilibri e suggerisce strategie ottimali di allocazione delle risorse per migliorare l’efficienza e ridurre il carico sugli agenti.

I clienti devono spesso contattare più volte il supporto per lo stesso problema oppure gli agenti svolgono attività ridondanti, segnalando una gestione iniziale inefficiente e una scarsa risoluzione al primo contatto. Questo aumenta i costi operativi e genera frustrazione nei clienti. ProcessMind individua i loop e le ripetizioni di attività non necessarie nel processo di Customer Service, identificando dove si verificano le rilavorazioni in Microsoft Dynamics 365. Evidenzia le opportunità per semplificare i Workflow e migliorare il tasso di risoluzione al primo contatto.

Gli agenti si discostano spesso dalle procedure previste per la gestione delle richieste di assistenza, causando una qualità del servizio non uniforme, un aumento degli errori e potenziali rischi per la conformità. Questa mancanza di standardizzazione rende difficile migliorare il processo. ProcessMind rileva automaticamente tutti i percorsi effettivamente seguiti in Microsoft Dynamics 365 Customer Service e li confronta con i modelli ideali. Visualizza le deviazioni e la loro frequenza, consentendo al management di applicare le best practice e ridurre la variabilità.

Gli agenti incontrano difficoltà nel trovare o applicare gli articoli della knowledge base pertinenti, con conseguenti tempi di analisi più lunghi, risposte non uniformi e maggiore ricorso alle escalation. Questa inefficienza incide sulla produttività degli agenti e sulla soddisfazione dei clienti. ProcessMind analizza i punti di contatto relativi all’accesso agli articoli della knowledge base e al successo della risoluzione in Microsoft Dynamics 365. Identifica le lacune nell’utilizzo della knowledge base, contribuendo a ottimizzare i contenuti e la formazione degli agenti per ottenere risoluzioni più rapide.

Le richieste di assistenza vengono spesso categorizzate o prioritizzate in modo errato, con conseguente instradamento verso i team sbagliati, gestione ritardata e aumento dei tempi di risoluzione. Questo compromette l’efficienza dell’intero sistema di supporto. ProcessMind evidenzia i modelli di categorizzazione errata e il loro impatto a valle sul processo di Customer Service in Microsoft Dynamics 365. Individua i punti in cui si verificano più frequentemente gli errori di categorizzazione, consentendo di migliorare la formazione o le regole di sistema.

Dopo il primo contatto, gli agenti devono spesso richiedere ulteriori informazioni ai clienti, prolungando i tempi di risoluzione e frustrando chi si aspetta una soluzione rapida. Questo indica che la raccolta iniziale dei dati è incompleta. ProcessMind mappa la sequenza delle attività in cui si verifica "Information Requested from Customer", mostrando la frequenza e l’impatto sulla durata in Microsoft Dynamics 365 Customer Service. Identifica le opportunità per migliorare la raccolta iniziale dei dati o le domande poste dagli agenti.

Il ricorso a canali di comunicazione meno efficienti per determinati tipi di richieste di assistenza, come l’e-mail per i problemi urgenti, prolunga i tempi di risoluzione e aumenta l’impegno richiesto agli agenti. Questo incide sull’efficienza complessiva del servizio e sull’esperienza del cliente. ProcessMind analizza l’utilizzo dei diversi canali di comunicazione, Attributi "Communication Channel", per i vari tipi di richieste di assistenza e lo mette in relazione con i tempi di risoluzione in Microsoft Dynamics 365. Evidenzia quali canali risultano inefficienti in specifici contesti.

Il costo totale sostenuto per risolvere ogni richiesta di assistenza è superiore ai benchmark, con ripercussioni sulla redditività e sull’allocazione delle risorse. Le cause possono essere rilavorazioni, escalation o tempi di gestione prolungati nell’intero processo di Customer Service. ProcessMind aggrega i dati di processo, consentendo di comprendere con chiarezza le attività e le risorse consumate per ogni richiesta di assistenza in Microsoft Dynamics 365. Identifica i fattori che determinano i costi, permettendo di intervenire in modo mirato per ridurre il costo del servizio.

La soddisfazione dei clienti varia significativamente tra agenti, tipi di richieste o reparti diversi, segnalando una qualità del servizio non uniforme e opportunità mancate di rafforzare la fidelizzazione. I sondaggi successivi alla risoluzione non mostrano risultati positivi costanti. ProcessMind mette in relazione "Customer Sentiment" con le variazioni del processo e le prestazioni degli agenti in Microsoft Dynamics 365 Customer Service. Evidenzia quali percorsi di processo o comportamenti degli agenti portano a punteggi di soddisfazione più bassi, orientando gli interventi di miglioramento.

Obiettivi tipici

Definisca come si presenta il successo

Tempi di risoluzione più brevi aumentano significativamente la soddisfazione dei clienti e l’efficienza operativa. I ritardi frustrano i clienti e impegnano le risorse degli agenti più a lungo del necessario, aumentando i costi in Microsoft Dynamics 365 Customer Service. Questo obiettivo mira a ottenere una risoluzione dei problemi più rapida ed efficiente.
ProcessMind identifica i colli di bottiglia e i percorsi non standard che prolungano la risoluzione. Visualizzando il flusso reale del processo, individua le attività, le code o gli agenti che causano i ritardi, consentendo interventi mirati per ridurre i tempi di risoluzione del 15-25%. Metriche come il tempo medio di gestione e il tempo di risoluzione diventano trasparenti.

Un numero eccessivo di escalation interne indica inefficienze di processo o lacune nelle competenze, grava su più team e ritarda la risoluzione per i clienti in Microsoft Dynamics 365 Customer Service. Ridurle migliora l’efficienza tra i reparti e garantisce, ove possibile, la risoluzione dei problemi al primo contatto.
ProcessMind mappa i percorsi e la frequenza delle escalation, rivelando cause profonde come categorizzazione errata, informazioni insufficienti o formazione inadeguata degli agenti. Può identificare i punti in cui le escalation si verificano più spesso, consentendo di intervenire con formazione mirata o modifiche al processo per ridurne il volume, potenzialmente del 20% o più.

Rispettare gli SLA è fondamentale per mantenere la fiducia dei clienti ed evitare penalità. Il mancato raggiungimento costante di questi obiettivi in Microsoft Dynamics 365 Customer Service danneggia la reputazione e può comportare conseguenze finanziarie. Questo obiettivo garantisce il rispetto costante degli impegni di servizio.
ProcessMind evidenzia tutte le violazioni degli SLA e le relative cause, siano esse attività specifiche, code o passaggi di consegne tra agenti. Visualizzando i punti esatti di insuccesso nel processo delle richieste di assistenza, le organizzazioni possono introdurre modifiche per aumentare il rispetto degli SLA del 10-15% e garantire il raggiungimento delle scadenze critiche.

Una distribuzione non uniforme del carico di lavoro causa burnout degli agenti, riduzione della produttività e qualità del servizio non omogenea nel team di Customer Service di Microsoft Dynamics 365. Un’assegnazione equa ed efficiente delle richieste di assistenza è essenziale per mantenere prestazioni elevate e la soddisfazione degli agenti.
ProcessMind offre visibilità sulle modalità con cui le richieste di assistenza vengono assegnate ed elaborate dai diversi agenti e reparti. Evidenzia code e colli di bottiglia legati alla disponibilità o alla specializzazione degli agenti, consentendo ai responsabili di riequilibrare i carichi di lavoro e individuare le esigenze formative, con un possibile miglioramento del 10% nell’utilizzo complessivo della capacità.

Le rilavorazioni e i contatti ripetuti dei clienti indicano che le risoluzioni iniziali sono incomplete o inefficaci, causando frustrazione e costi operativi più elevati in Microsoft Dynamics 365 Customer Service. L’obiettivo è risolvere correttamente i problemi al primo tentativo, ogni volta.
ProcessMind traccia l’intero percorso delle richieste di assistenza, identificando i modelli di casi riaperti o di contatti successivi. Individua le attività o gli agenti associati alle rilavorazioni, consentendo di riprogettare il processo o introdurre formazione mirata per ridurre il tasso di rilavorazione del 10-20% e migliorare la risoluzione al primo contatto.

Le deviazioni dalle procedure operative standard introducono incoerenze, aumentano il tasso di errore e fanno lievitare i costi nel processo di Customer Service di Microsoft Dynamics 365. Garantire un’esecuzione uniforme è fondamentale per ottenere risultati prevedibili e un servizio di alta qualità.
ProcessMind rileva automaticamente tutte le varianti effettive del processo e le confronta con il percorso ideale. Quantifica la frequenza e l’impatto delle deviazioni, consentendo ai team di applicare le best practice e ridurre del 20-30% i percorsi non conformi, con una conseguente erogazione del servizio più prevedibile ed efficiente.

Il sottoutilizzo degli articoli della knowledge base esistenti in Microsoft Dynamics 365 costringe gli agenti a risolvere nuovamente da zero problemi comuni, aumentando i tempi di risoluzione e l’incoerenza. Massimizzarne l’utilizzo garantisce una gestione dei problemi più rapida e standardizzata.
ProcessMind può analizzare come e quando gli articoli della knowledge base vengono consultati o non consultati durante la risoluzione delle richieste di assistenza. Evidenzia i punti in cui gli agenti possono avere difficoltà a trovare le informazioni pertinenti o in cui sono necessari nuovi articoli, con un possibile aumento dell’utilizzo del 15% e una riduzione dei tempi di risoluzione.

Una categorizzazione iniziale errata delle richieste di assistenza in Microsoft Dynamics 365 comporta un instradamento non corretto, ritardi e numerosi passaggi di consegne, con conseguente insoddisfazione dei clienti e aumento dei costi operativi. Una categorizzazione accurata è fondamentale per gestire le richieste in modo efficiente.
ProcessMind traccia il percorso delle richieste categorizzate in modo errato e identifica dove e perché si discostano dal flusso ideale. Analizzando i punti in cui si verificano più frequentemente gli errori di categorizzazione, consente di migliorare i processi di acquisizione iniziale o i modelli AI, aumentando del 10-15% l’accuratezza della categorizzazione.

I ritardi nella raccolta delle informazioni necessarie dai clienti prolungano i tempi di risoluzione e possono generare interazioni multiple, con un impatto negativo sull’esperienza del cliente in Microsoft Dynamics 365 Customer Service. Semplificare questo processo è fondamentale.
ProcessMind identifica le fasi o le attività specifiche in cui le richieste di informazioni vengono effettuate più frequentemente o causano ritardi. Evidenzia le opportunità per raccogliere i dati in anticipo o migliorare gli script e i moduli degli agenti, con una possibile riduzione del 20% dei cicli di raccolta delle informazioni.

L’utilizzo inefficiente dei canali di comunicazione può frammentare le interazioni con i clienti, aumentare i cambi di contesto per gli agenti e prolungare i tempi di risoluzione in Microsoft Dynamics 365. Ottimizzare l’utilizzo dei canali migliora l’efficienza e l’esperienza del cliente.
ProcessMind analizza il percorso delle richieste di assistenza attraverso i diversi canali di comunicazione, evidenziando i punti in cui avvengono i cambi di canale o in cui i canali contribuiscono ai ritardi. Aiuta a identificare le sequenze e le modalità di utilizzo ottimali, con una possibile riduzione del 10% del carico di comunicazione.

Costi operativi elevati per richiesta di assistenza incidono sulla redditività e sull’allocazione delle risorse in Microsoft Dynamics 365 Customer Service. Questo obiettivo si concentra sull’identificazione e sull’eliminazione delle inefficienze che generano spese non necessarie.
ProcessMind offre una visione trasparente dell’intero ciclo di vita della richiesta di assistenza, rivelando attività costose, colli di bottiglia e loop di rilavorazione. Ottimizzando i processi e riducendo inefficienze come le nuove escalation o i contatti ripetuti, le organizzazioni possono ridurre del 5-15% il costo per richiesta.

Una soddisfazione dei clienti variabile dopo la risoluzione di una richiesta di assistenza indica una qualità del servizio o un follow-up non uniformi, con un impatto sulla fidelizzazione e sulla percezione del brand in Microsoft Dynamics 365. Esperienze positive e costanti dopo la risoluzione sono fondamentali.
ProcessMind collega il sentiment dei clienti, se acquisito negli Attributi, e i codici di risoluzione a specifici percorsi di processo. Identifica le deviazioni o le fasi che precedono più frequentemente punteggi di soddisfazione bassi, consentendo miglioramenti mirati nelle attività di risoluzione e nel follow-up e aumentando la soddisfazione del 5-10%.

Il percorso di miglioramento del Customer Service in 6 passaggi

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Cosa fare

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Perché è importante

Utilizzare il Template corretto evita disallineamenti nei dati e consente un’analisi accurata ed efficiente del processo di Customer Service.

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Un Template Excel pronto all’uso, con le intestazioni e il formato corretti per i dati del Customer Service.

COSA OTTERRÀ

Scopra le reali prestazioni del processo di assistenza clienti

ProcessMind rivela il percorso effettivo delle richieste di assistenza clienti, offrendo visualizzazioni chiare di ogni interazione e passaggio di consegne. Ottenga una visione senza precedenti delle prestazioni degli agenti e dei punti di attrito nel percorso del cliente.
  • Mappare i flussi effettivi delle richieste di assistenza clienti
  • Individuare immediatamente i colli di bottiglia nel processo di assistenza
  • Ottimizzare i passaggi di consegne tra agenti e i tempi di risposta
  • Aumentare la soddisfazione del cliente e l'efficacia della risoluzione
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RISULTATI TIPICI

Miglioramenti concreti nel Customer Service

Questi risultati rappresentano i vantaggi concreti che le organizzazioni ottengono generalmente applicando il process mining alle operazioni di Customer Service, identificando colli di bottiglia e inefficienze nell’elaborazione delle richieste di assistenza in Microsoft Dynamics 365 Customer Service.

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Risoluzione più rapida delle richieste di assistenza

Riduzione del tempo medio di ciclo

Identificando e rimuovendo i colli di bottiglia nel ciclo di vita delle richieste di assistenza, le organizzazioni riducono significativamente il tempo necessario per risolvere i problemi dei clienti, ottenendo un servizio più rapido e clienti più soddisfatti.
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Riduzione delle escalation interne

Diminuzione dell’instradamento dei casi complessi

Il process mining aiuta a individuare le cause profonde delle escalation interne, consentendo ai team di fornire agli agenti di primo livello risorse e conoscenze migliori e riducendo così la necessità di coinvolgere i livelli di supporto superiori.
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Maggiore conformità agli SLA

Migliore rispetto degli impegni di servizio

Individuando con precisione le deviazioni e i ritardi di processo che mettono a rischio gli accordi sul livello di servizio, le organizzazioni possono ottimizzare proattivamente i Workflow per rispettare o superare costantemente i tempi di risoluzione promessi, evitando penalità e rafforzando la fiducia.
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Aumento della risoluzione al primo contatto

Maggiore efficienza nelle interazioni iniziali

L’analisi delle mappe del percorso del cliente aiuta a identificare le opportunità per risolvere i problemi già durante il primo contatto, riducendo le chiamate ripetute e facendo risparmiare tempo sia al cliente sia all’agente, con un miglioramento complessivo dell’efficienza.
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Maggiore soddisfazione dei clienti

Punteggi CSAT più elevati dopo la risoluzione

Comprendere il sentiment dei clienti e i punti di frizione lungo il processo di assistenza consente alle organizzazioni di introdurre miglioramenti mirati, che portano a clienti più soddisfatti e a una maggiore fidelizzazione al brand dopo la risoluzione dei problemi.

I risultati variano in base alla complessità specifica dei processi di Customer Service e alla qualità dei dati disponibili in Microsoft Dynamics 365 Customer Service. Queste cifre illustrano i miglioramenti tipicamente osservati nelle diverse implementazioni.

Dati consigliati

Inizi dagli attributi e dalle attività più importanti, quindi ampli l'analisi secondo necessità.
Non conosce ancora gli Event Log? Scopra come creare un Event Log per il Process Mining.

Attributi

Punti dati fondamentali da acquisire per l’analisi

L'identificativo univoco di una richiesta di assistenza, nota anche come caso o ticket.

Perché è importante

È il Case ID essenziale che collega tutti gli eventi correlati in una singola istanza di processo, rendendo possibile l'analisi end-to-end del processo.

Il nome dell'agente del customer service o dell'utente responsabile dell'attività.

Perché è importante

Consente di analizzare le prestazioni individuali e del team, contribuisce a bilanciare il carico di lavoro e individua opportunità di coaching per migliorare la qualità complessiva del servizio.

La categoria o classificazione principale della richiesta di assistenza.

Perché è importante

Consente di segmentare il processo per individuare colli di bottiglia specifici per tipo, esigenze di risorse e opportunità di miglioramento, supportando strategie migliori di instradamento e gestione.

Il livello di priorità assegnato alla richiesta di assistenza, che ne indica l'urgenza.

Perché è importante

Aiuta a comprendere se le richieste ad alta priorità vengono elaborate più rapidamente e raggiungono i relativi obiettivi, nonché in che modo i livelli di priorità influenzano le prestazioni complessive del processo.

Il canale di comunicazione attraverso il quale è stata avviata la richiesta di assistenza.

Perché è importante

Fornisce informazioni sull'impatto dei diversi canali di contatto con il cliente sull'efficienza del processo, sui tempi di risoluzione e sulla soddisfazione del cliente.

Il tempo obiettivo concordato contrattualmente per risolvere la richiesta di assistenza.

Perché è importante

È il principale parametro di riferimento per misurare le prestazioni del servizio rispetto agli impegni assunti e consente direttamente di analizzare la conformità agli SLA e le violazioni.

Fornisce un motivo più dettagliato dello stato attuale della richiesta di assistenza.

Perché è importante

Offre una visione dettagliata dell'esito di un caso e delle ragioni delle modifiche di stato, consentendo un'analisi più precisa dei percorsi di risoluzione e delle cause principali.

Il nome del cliente o dell'account associato alla richiesta di assistenza.

Perché è importante

Consente un'analisi a livello di cliente per individuare pattern, migliorare il servizio per gli account strategici e comprendere il percorso del cliente.

Attività

Passaggi del processo da monitorare e ottimizzare

Questa attività segna l’inizio del processo di Customer Service, quando nel sistema viene creato un nuovo record di caso. La creazione è un evento esplicito, registrato con un timestamp specifico al primo salvataggio del record dell’entità 'Incident'.

Perché è importante

In quanto evento iniziale principale, questa attività è essenziale per calcolare la durata complessiva del ciclo di vita del caso e comprendere le tendenze relative ai volumi dei casi. Costituisce il punto di riferimento per tutte le analisi successive del processo.

Questa attività rappresenta l’assegnazione di un caso a una coda o a un utente specifico per la gestione. Il sistema registra esplicitamente le modifiche al proprietario del caso, che possono essere tracciate tramite i log di audit del sistema.

Perché è importante

Monitorare le assegnazioni è fondamentale per analizzare la distribuzione del carico di lavoro, identificare i ritardi legati all’assegnazione e comprendere l’efficienza dell’instradamento. Aiuta a rispondere a domande come quanto rapidamente i casi vengono indirizzati al team o alla persona corretti.

Indica l’attivazione di un timer relativo a un Service Level Agreement (SLA) per il caso, che inizia a misurare il tempo rispetto a una metrica di servizio definita, come 'First Response By' o 'Resolve By'. Si tratta di un evento esplicito gestito dal motore SLA di Dynamics 365.

Perché è importante

Questa attività è fondamentale per monitorare la conformità agli SLA e comprendere da quando decorre il tempo previsto per gli impegni di servizio. Supporta direttamente l’analisi del rispetto degli obiettivi di servizio.

Rappresenta l’escalation formale di un caso verso un livello di supporto superiore o un team diverso. Può trattarsi di un’azione esplicita dell’utente che riassegna il caso a una coda o a un utente designato per le escalation.

Perché è importante

Monitorare le escalation è fondamentale per il KPI «Internal Escalation Rate» e per individuare le cause principali dei problemi che il supporto di primo livello non riesce a risolvere. Questa attività mette in evidenza le debolezze del processo e le opportunità di formazione.

Questa è una milestone fondamentale, che rappresenta il momento in cui l'agente considera risolto il problema del cliente. In Dynamics 365 corrisponde a un'azione esplicita che crea un record di attività «Case Resolution» associato al caso.

Perché è importante

In quanto principale evento finale associato al successo, questa attività è essenziale per calcolare i tempi di risoluzione e i tassi di successo. Costituisce una componente critica di quasi tutti i KPI del customer service.

Questa è la chiusura amministrativa definitiva del record del caso, che può avvenire contemporaneamente alla risoluzione oppure in un momento successivo. L'attività viene acquisita tramite la modifica dello stato del caso in «Closed».

Perché è importante

Rappresenta la conclusione assoluta del ciclo di vita del processo nel sistema. Il tempo trascorso tra «Resolved» e «Closed» può indicare attività amministrative aggiuntive o ritardi nella finalizzazione dei record.

Domande frequenti

Domande frequenti

Il Process Mining analizza gli Event Log del sistema Microsoft Dynamics 365 Customer Service per visualizzare e comprendere il flusso effettivo delle richieste di assistenza. Aiuta a individuare deviazioni, colli di bottiglia e rilavorazioni, mostrando come funzionano realmente i processi rispetto a come sono stati progettati. Queste informazioni sono fondamentali per ottimizzare l’efficienza e migliorare la soddisfazione dei clienti.

In genere è necessario un Event Log contenente un identificativo del caso, il nome di un’attività e un timestamp per ogni passaggio del ciclo di vita di una richiesta di assistenza. Per Dynamics 365, ciò include dati come il Service Request ID, il tipo di attività e le date di creazione e completamento delle diverse fasi o task. Ulteriori attributi, come agente, coda o stato della risoluzione, possono arricchire l’analisi.

L’estrazione dei dati prevede spesso l’utilizzo degli strumenti di reporting standard di Dynamics 365, dei connettori Power BI o di query dirette al database per accedere agli Event Log sottostanti. L’obiettivo è raccogliere in formato strutturato, generalmente un file CSV o simile, le informazioni necessarie su casi, attività e timestamp. Molti strumenti di Process Mining offrono inoltre connettori predefiniti per Dynamics 365.

Il Process Mining può individuare problemi quali tempi di risoluzione delle richieste di assistenza eccessivamente lunghi, escalation interne frequenti e rispetto non uniforme degli accordi sui livelli di servizio. Porta inoltre alla luce le cause profonde delle rilavorazioni eccessive, dei carichi di lavoro non equilibrati tra gli agenti e del sottoutilizzo degli articoli della knowledge base. Visualizzando questi problemi, le organizzazioni possono concentrare gli interventi sulle aree specifiche da migliorare.

Una volta estratti e preparati i dati necessari, spesso è possibile generare i primi insight nell’arco di pochi giorni o di una settimana. L’investimento principale in termini di tempo riguarda l’estrazione, la pulizia e la mappatura dei dati, attività la cui durata può variare in base alla complessità dei dati e all’accessibilità del sistema di origine. Le analisi successive sono generalmente molto più rapide.

No, il Process Mining è una tecnica analitica non invasiva. Opera sui dati storici estratti dal sistema Dynamics 365 e non direttamente sulle operazioni in tempo reale. L’analisi viene eseguita offline, senza alcun impatto sulle attività di assistenza clienti in corso o sulle prestazioni del sistema.

Può aspettarsi vantaggi concreti, come tempi ridotti per la risoluzione delle richieste di assistenza, un minor numero di escalation interne e una migliore conformità agli accordi sui livelli di servizio. Le organizzazioni possono inoltre ottimizzare la distribuzione del carico di lavoro degli agenti, ridurre i costi operativi e aumentare la soddisfazione dei clienti dopo la risoluzione. Questi miglioramenti derivano dalla riprogettazione dei processi basata sui dati.

Sebbene le competenze di base nell’estrazione dei dati siano utili, gli strumenti moderni di Process Mining sono progettati per gli utenti aziendali. Molte piattaforme offrono interfacce intuitive e connettori dati automatizzati, riducendo al minimo la necessità di competenze tecniche approfondite. Il supporto specialistico può essere necessario in scenari di integrazione dati complessi o per analisi avanzate.

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