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Ottimizzi l’assistenza clienti con Salesforce per ottenere la massima efficienza

Nei servizi di assistenza clienti, i tempi di risoluzione disomogenei e il mancato rispetto degli accordi sul livello di servizio sono problemi frequenti. La nostra piattaforma aiuta a individuare con precisione i colli di bottiglia e le inefficienze nei processi. Le consente di semplificare i flussi di lavoro degli agenti e migliorare sensibilmente la soddisfazione dei clienti. Migliori oggi l’erogazione del servizio.

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

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Perché ottimizzare il servizio clienti in Salesforce Service Cloud?

Il servizio clienti è al centro di ogni azienda di successo: incide direttamente sulla fidelizzazione, sulla reputazione del marchio e, in ultima analisi, sui risultati economici. In un mercato competitivo, limitarsi a rispondere alle richieste dei clienti non è più sufficiente. I clienti si aspettano un’esperienza rapida, coerente e personalizzata. Tuttavia, gestire interazioni complesse in un sistema articolato come Salesforce Service Cloud può presentare ancora notevoli difficoltà. Senza una visione chiara e completa dei processi di assistenza, potreste trovarvi ad affrontare tempi di risoluzione disomogenei, operatori frustrati e costi operativi in aumento.

Le inefficienze nel processo di assistenza clienti possono avere conseguenze serie. Un tempo di ciclo del servizio clienti prolungato, per esempio, è direttamente correlato a una minore soddisfazione dei clienti. Un elevato ricambio del personale, il mancato rispetto degli accordi sui livelli di servizio (SLA) e la scarsa visibilità sui processi spesso dipendono da colli di bottiglia e deviazioni che restano inosservati. Ottimizzare il servizio clienti non significa soltanto ridurre i costi: significa offrire un valore eccezionale, costruire relazioni durature con i clienti e valorizzare davvero l’investimento in Salesforce Service Cloud.

Come il Process Mining fa emergere informazioni utili in Salesforce Service Cloud

Il Process Mining offre un nuovo modo per comprendere e migliorare le attività di assistenza clienti in Salesforce Service Cloud. Anziché basarsi su supposizioni o testimonianze isolate, utilizza i dati degli eventi generati dal sistema Salesforce, in particolare dagli oggetti Case, Knowledge, Entitlement e Milestone, per ricostruire ogni percorso di assistenza. Ne risulta una rappresentazione imparziale e basata sui dati dell’intero processo, dal primo contatto del cliente fino alla risoluzione e alla chiusura del caso.

Analizzando i dati delle richieste di assistenza, il Process Mining ricostruisce con precisione i flussi più comuni, individua le differenze rispetto alle procedure standard e mostra dove si verificano i ritardi. Questa visione completa consente, per esempio, di capire con quale frequenza i casi vengono inoltrati a un livello superiore, quali canali di comunicazione portano a risoluzioni più rapide o se alcuni operatori sono costantemente sovraccarichi. L’obiettivo è trasformare i dati grezzi di Salesforce in informazioni utili per agire e rispondere a domande cruciali come: «Che cosa determina davvero il tempo di ciclo del servizio clienti?» e «Dove si trovano i principali colli di bottiglia?».

Aree chiave per migliorare il processo di assistenza clienti

Con il Process Mining può individuare le aree specifiche su cui intervenire per ottenere risultati concreti in Salesforce Service Cloud:

Ridurre il tempo di ciclo del servizio clienti: individui i passaggi o i trasferimenti di responsabilità che contribuiscono maggiormente ai ritardi nella risoluzione dei problemi. Potrebbe essere utile ottimizzare l’assegnazione dei casi agli operatori, semplificare le approvazioni interne o rendere più accessibili gli articoli della knowledge base in Salesforce.
Ottimizzare i flussi di lavoro degli operatori: comprenda come gli operatori gestiscono i casi, consultano gli articoli della knowledge base e interagiscono con i clienti. Individui le inefficienze nella raccolta delle informazioni, nel passaggio da un’attività all’altra o nella collaborazione interna che possono rallentare il lavoro.
Aumentare la risoluzione al primo contatto: analizzi i casi che richiedono più interazioni per essere risolti. Il Process Mining può far emergere le cause più comuni dei contatti ripetuti, aiutandola a fornire agli operatori strumenti, formazione o informazioni più adeguati per risolvere i problemi più rapidamente.
Semplificare le procedure di escalation: ricostruisca il percorso dei casi inoltrati a un livello superiore per capire perché e quando avvengono le escalation. Queste informazioni possono aiutare a perfezionare la matrice di escalation o a mettere gli operatori di prima linea nelle condizioni di gestire problemi più complessi.
Garantire il rispetto degli SLA: monitori in tempo reale il rispetto degli accordi sui livelli di servizio. Il Process Mining aiuta a individuare le cause profonde degli SLA non rispettati, così da intervenire sui problemi sistemici anziché limitarsi a reagire alle singole violazioni.

Risultati misurabili dell’ottimizzazione dei processi

Le iniziative di ottimizzazione basate sulle informazioni emerse dal Process Mining producono benefici significativi e misurabili in tutte le attività di assistenza clienti:

Riduzione dei costi operativi: eliminando i passaggi ridondanti, ottimizzando l’allocazione delle risorse e aumentando l’efficienza degli operatori, può ridurre sensibilmente il costo di ogni interazione di assistenza.
Maggiore soddisfazione dei clienti: tempi di risoluzione più brevi, un servizio più coerente e un approccio proattivo alla gestione dei problemi si traducono direttamente in clienti più soddisfatti e più fedeli.
Maggiore conformità: assicuri che i processi di assistenza rispettino con regolarità le politiche interne e i requisiti normativi esterni, riducendo i rischi e rendendo più chiare le responsabilità.
Più produttività e motivazione per gli operatori: flussi di lavoro semplificati e indicazioni chiare aiutano gli operatori a risolvere i problemi con maggiore efficacia, riducendo lo stress e aumentando la soddisfazione professionale.
Migliore utilizzo delle risorse: individui dove le risorse sono sovrautilizzate o sottoutilizzate, così da pianificare il personale e distribuire i carichi di lavoro in modo più efficace, soprattutto tra reparti o competenze diverse nella configurazione Salesforce.

Come avviare il percorso di ottimizzazione del servizio clienti

Migliorare il servizio clienti in Salesforce Service Cloud può sembrare impegnativo, ma con gli strumenti e l’approccio giusti è un obiettivo alla portata. Il Process Mining offre la chiarezza e le informazioni utili per superare le supposizioni. Analizzando i dati effettivi di Salesforce Service Cloud, può scoprire aspetti delle attività che altrimenti resterebbero nascosti e introdurre interventi mirati, capaci di generare valore concreto per l’azienda. Inizi oggi il percorso per trasformare il servizio clienti da centro di costo a elemento distintivo. Scopra come migliorare il servizio clienti e come ridurre in modo efficace e duraturo il tempo di ciclo del servizio clienti.

Assistenza clienti Esperienza del cliente Erogazione del servizio Gestione del servizio di assistenza Gestione degli SLA Efficienza degli operatori Gestione dei casi Risoluzione dei problemi Gestione dei ticket Gestione dei ticket Ticket di assistenza Centro di assistenza clienti Assistenza clienti CRM Servizio di assistenza Risoluzione dei casi

Problemi e sfide comuni

Individui le sfide che La riguardano

I clienti ricevono un servizio con tempi variabili, con conseguente frustrazione e possibili violazioni degli accordi sui livelli di servizio. Questa disomogeneità incide direttamente sulla soddisfazione dei clienti e può comportare sanzioni per le organizzazioni che utilizzano Salesforce Service Cloud. ProcessMind individua con precisione le attività e i percorsi di processo che determinano i tempi di risoluzione più lunghi, mostrando dove i casi si bloccano. Rappresenta i colli di bottiglia e aiuta a individuarne le cause profonde, così da intervenire in modo mirato sui mancati SLA.

I casi passano spesso da un operatore o reparto all’altro, costringendo i clienti a ripetere le informazioni e allungando i tempi di risoluzione. In Salesforce Service Cloud questo frammenta l’esperienza del cliente e sottrae tempo prezioso agli operatori. ProcessMind mappa tutti i passaggi e le riassegnazioni nel processo di assistenza, mettendo in evidenza i trasferimenti eccessivi. Questa visibilità consente alle organizzazioni di individuare esigenze formative, migliorare le regole di assegnazione o semplificare la collaborazione tra reparti.

Gli operatori svolgono spesso attività duplicate o indagano nuovamente su problemi già analizzati, segno di possibili carenze nella raccolta delle informazioni o nell’accesso alle conoscenze. Queste rilavorazioni riducono la produttività degli operatori e aumentano i costi operativi, soprattutto in ambienti Salesforce Service Cloud con volumi elevati. ProcessMind individua tutti i cicli e le attività ripetute nel processo, quantificandone la frequenza e l’impatto sulla risoluzione dei casi. Aiuta a capire dove si verificano passaggi superflui e a individuare opportunità per semplificare e automatizzare il processo.

Le richieste di assistenza seguono spesso percorsi improvvisati e diversi tra loro, con risultati imprevedibili, rischi per la conformità ed esperienze disomogenee per i clienti. Questa mancanza di standardizzazione rende difficile ampliare in modo efficiente il servizio in Salesforce Service Cloud. ProcessMind individua automaticamente tutte le varianti effettive del processo e le confronta con le procedure operative ideali o standard. Le organizzazioni possono così individuare e correggere le deviazioni, garantendo una qualità del servizio e una conformità più costanti.

Alcune fasi o attività del processo di assistenza rallentano inspiegabilmente l’avanzamento dei casi, creando arretrati e allungando i tempi complessivi di ciclo. Questi colli di bottiglia difficili da individuare compromettono gravemente l’efficienza e la soddisfazione dei clienti in Salesforce Service Cloud. ProcessMind offre una visione completa dell’intero percorso di assistenza, indicando con precisione dove e per quanto tempo i casi restano bloccati. Individua le attività o le risorse che causano i ritardi, consentendo interventi mirati per sbloccare il flusso.

Le richieste di assistenza ad alta priorità potrebbero non ricevere la gestione accelerata necessaria e restare in coda o seguire i percorsi standard. In Salesforce Service Cloud questo può causare grave insoddisfazione nei clienti e impedire di rispondere a esigenze aziendali urgenti. ProcessMind analizza i flussi di processo in base al livello di priorità, mostrando se i casi prioritari vengono davvero gestiti più rapidamente o subiscono ritardi simili a quelli dei casi meno urgenti. Aiuta a ottimizzare i criteri di priorità e l’allocazione delle risorse.

Un numero elevato di escalation interne può indicare che gli operatori non dispongono degli strumenti, della formazione o dell’autonomia necessari per risolvere i problemi al primo contatto. In Salesforce Service Cloud questo aggiunge passaggi, ritarda la risoluzione e aumenta i costi operativi. ProcessMind rappresenta tutti i percorsi di escalation, individuando le cause ricorrenti e i reparti coinvolti più spesso. Queste informazioni aiutano le organizzazioni a colmare le lacune nelle conoscenze, dare maggiore autonomia agli operatori o migliorare la collaborazione interna.

Spesso i clienti devono interagire più volte o ricontattare l’assistenza per risolvere un singolo problema, segno che il primo contatto non è stato sufficiente. Questo aumenta i costi operativi e la frustrazione dei clienti, soprattutto negli ambienti Salesforce Service Cloud. ProcessMind individua i casi che richiedono più attività «Customer Contact Initiated» o ripetizioni di «Agent Investigates Issue» prima della risoluzione finale. Aiuta a capire quali fattori impediscono di risolvere il problema al primo contatto e a migliorare la formazione degli operatori o i contenuti della knowledge base.

Alcuni canali di comunicazione, come e-mail o chat, possono comportare tempi di risoluzione molto più lunghi o processi più complessi rispetto ad altri. In Salesforce Service Cloud questo crea un’esperienza disomogenea e riduce l’efficacia nell’impiego delle risorse. ProcessMind confronta l’intero processo da un capo all’altro sui diversi canali di comunicazione, mostrando quali sono meno efficienti o richiedono più passaggi. Le organizzazioni possono così ottimizzare la strategia dei canali e l’assegnazione delle competenze agli operatori.

Il carico di lavoro può essere distribuito in modo disomogeneo tra gli operatori: alcuni sono sovraccarichi, mentre altri hanno capacità disponibile. In Salesforce Service Cloud questo causa ritardi, riduce la motivazione e compromette la qualità complessiva del servizio. ProcessMind mostra chiaramente come le attività vengono distribuite e gestite dai singoli operatori e dai team. Individua gli squilibri nei carichi di lavoro e i colli di bottiglia legati alle risorse, favorendo una migliore pianificazione della capacità e un’assegnazione più equa delle attività.

I clienti devono affrontare procedure complicate, ripetere le informazioni o attendere a lungo, vivendo un’esperienza frustrante e impegnativa. Questo è direttamente correlato a una minore soddisfazione e fidelizzazione, come mostrano i dati sul sentiment in Salesforce Service Cloud. ProcessMind individua le varianti di processo e i punti di contatto che aumentano l’impegno richiesto ai clienti, anche mettendo in relazione i dati di processo con il sentiment o i risultati dei sondaggi. Aiuta a semplificare i percorsi dei clienti per rendere l’esperienza più fluida.

I clienti si aspettano una conferma tempestiva della ricezione e della gestione della richiesta di assistenza, soprattutto dopo il primo contatto. Un ritardo nell’invio di «Initial Customer Acknowledgment Sent» può generare incertezza, richieste ripetute e perdita di fiducia. ProcessMind monitora il tempo che intercorre tra «Customer Contact Initiated» o «Service Request Created» e «Initial Customer Acknowledgment Sent». Individua le cause dei ritardi nelle conferme, aiutando a comunicare tempestivamente e a rafforzare la fiducia dei clienti.

Obiettivi tipici

Definisca i criteri di successo

Rispettare gli accordi sui livelli di servizio (SLA) è fondamentale per la fiducia dei clienti e la responsabilità operativa. Il mancato rispetto degli SLA incide direttamente sulla soddisfazione dei clienti e può comportare sanzioni o la perdita di clienti. L’obiettivo è aumentare la percentuale di richieste di assistenza risolte entro i tempi concordati. ProcessMind analizza direttamente il ciclo di vita delle richieste di assistenza in Salesforce Service Cloud, individuando i casi che non rispettano gli SLA e le attività che hanno portato a tale esito. Evidenzia ritardi, colli di bottiglia e percorsi non standard, consentendo ai team di riprogettare i processi per raggiungere gli obiettivi con maggiore regolarità e misurare nel tempo i progressi nel rispetto degli SLA.

Ridurre il tempo necessario per risolvere i problemi dei clienti è direttamente correlato a una maggiore soddisfazione e a una migliore efficienza operativa. Tempi di risoluzione lunghi frustrano i clienti e impegnano inutilmente gli operatori, incidendo sulla qualità complessiva del servizio e sulla rapidità percepita delle attività in Salesforce Service Cloud. ProcessMind rappresenta l’intero percorso di ogni richiesta di assistenza, mostrando la durata esatta tra le attività e individuando ritardi e colli di bottiglia nascosti. Analizzando le varianti di processo e il loro impatto sui tempi di risoluzione, può individuare opportunità di automazione o di nuova formazione e ridurre in modo misurabile il tempo medio di risoluzione.

Risolvere il problema di un cliente al primo contatto aumenta notevolmente la sua soddisfazione e riduce in modo significativo i costi operativi. Ogni interazione o ricontatto aggiuntivo richiede più impegno sia al cliente sia all’operatore; per questo, un’elevata percentuale di risoluzione al primo contatto (FCR) è un indicatore chiave dell’efficienza del servizio clienti in Salesforce. ProcessMind analizza i percorsi delle richieste che non raggiungono l’FCR e individua le cause più comuni dei nuovi contatti o dei passaggi aggiuntivi. Fa emergere schemi nelle sequenze di attività, nell’uso della knowledge base o nelle lacune di competenze degli operatori che impediscono una risoluzione immediata, consentendo di introdurre interventi formativi o modifiche mirate ai processi e monitorare il miglioramento dell’FCR.

I passaggi eccessivi tra operatori o reparti allungano i tempi di risoluzione e spesso costringono i clienti a ripetere le informazioni, generando frustrazione. Ridurre questi trasferimenti semplifica l’esperienza di assistenza, migliora l’efficienza degli operatori e rende il servizio più coerente in Salesforce Service Cloud. ProcessMind mappa il flusso delle richieste tra operatori e team diversi, individuando con precisione i trasferimenti superflui e le cause che li generano. Rappresentando questi percorsi complessi, può riorganizzare i team, migliorare la formazione degli operatori o perfezionare le regole di assegnazione, riducendo in modo misurabile il numero di passaggi per caso.

Le rilavorazioni e le attività ripetute nel processo di assistenza consumano risorse preziose, aumentano i costi operativi e ritardano le risoluzioni. Individuare ed eliminare questi passaggi ridondanti è fondamentale per migliorare l’efficienza complessiva del processo e fare in modo che gli operatori di Salesforce Service Cloud si concentrino su attività che generano valore. ProcessMind individua automaticamente tutte le varianti di processo, mettendo in evidenza i cicli e le sequenze di attività ripetute nel ciclo di vita delle richieste di assistenza. Quantifica la frequenza e il costo delle rilavorazioni, aiutando a individuarne le cause profonde, come problemi di qualità dei dati o informazioni incomplete, e a introdurre modifiche per eliminare questi passaggi inutili.

Processi di assistenza disomogenei generano esperienze diverse per i clienti, rischi per la conformità e un uso inefficiente delle risorse. Definire e seguire flussi di lavoro standardizzati rende il servizio più prevedibile, ne migliora la qualità e semplifica la formazione degli operatori che gestiscono i casi in Salesforce Service Cloud. ProcessMind rappresenta tutti i percorsi effettivi delle richieste di assistenza e mostra le deviazioni rispetto al modello di processo ideale o conforme. Consente di individuare gli operatori o i reparti che si discostano dallo standard, così da pianificare interventi formativi mirati o applicare i flussi di lavoro in modo più coerente, riducendo in maniera misurabile le varianti non standard.

Una definizione inefficace delle priorità dei casi di assistenza può ritardare la gestione dei problemi critici mentre si dà precedenza a quelli meno urgenti, compromettendo la soddisfazione dei clienti e rischiando di violare gli accordi sui livelli di servizio. Per offrire un servizio efficiente è fondamentale gestire ogni caso con il giusto livello di urgenza. ProcessMind analizza la relazione tra i diversi livelli di priorità e i percorsi e tempi effettivi di risoluzione. Può mostrare se i casi ad alta priorità vengono davvero gestiti più rapidamente o se quelli meno urgenti finiscono per ritardare i casi critici, fornendo indicazioni per perfezionare le regole di priorità e allocare le risorse in base all’impatto aziendale.

Le frequenti escalation interne nel processo di assistenza clienti possono indicare problemi di fondo, come scarsa autonomia degli operatori, conoscenze insufficienti o limiti dei sistemi troppo complessi. Ridurre le escalation accelera la risoluzione e aiuta gli operatori ad affrontare con maggiore sicurezza le diverse richieste dei clienti. ProcessMind ricostruisce con precisione il percorso delle richieste di assistenza inoltrate a un livello superiore, individuando le attività o le condizioni che innescano più spesso un’escalation. Fa emergere le cause ricorrenti dei passaggi interni e consente di intervenire in modo mirato sulla formazione degli operatori, sui contenuti della knowledge base o sulla progettazione dei processi per ridurne la frequenza.

L’uso inefficiente dei canali di comunicazione o il passaggio da un canale all’altro, per esempio dall’e-mail alla chat, possono frammentare le interazioni con i clienti e rallentare le risoluzioni. Ottimizzare l’uso dei canali offre ai clienti un’esperienza più fluida e aiuta gli operatori a lavorare con maggiore efficienza in Salesforce Service Cloud. ProcessMind analizza il percorso delle richieste sui diversi canali di comunicazione, individuando dove e perché si cambia canale e quali canali comportano tempi di risoluzione più lunghi. Queste informazioni aiutano a ottimizzare l’assegnazione dei canali, integrarli in modo più efficace e ridurre gli ostacoli nel percorso del cliente.

Una distribuzione disomogenea del carico di lavoro tra gli operatori del servizio clienti può causare esaurimento per alcuni, sottoutilizzo per altri e una qualità del servizio incostante. Un carico di lavoro equilibrato favorisce il benessere degli operatori e un servizio coerente e di qualità. ProcessMind mostra nel dettaglio come le richieste di assistenza vengono distribuite e gestite dai singoli operatori e dai team. Individua i colli di bottiglia dovuti a squilibri nella capacità o nell’assegnazione delle competenze, consentendo ai responsabili di riequilibrare i carichi, perfezionare la logica di assegnazione in Salesforce Service Cloud e ottimizzare l’impiego delle risorse.

Confermare tempestivamente la ricezione di una richiesta di assistenza è fondamentale per instaurare un rapporto di fiducia e gestire le aspettative. Un ritardo in questa fase iniziale può generare apprensione nei clienti e dare l’impressione di un servizio scadente, indipendentemente dalla rapidità della risoluzione finale. ProcessMind misura con precisione il tempo che intercorre tra il primo contatto del cliente e l’invio della conferma iniziale da parte del sistema o di un operatore. Individua i passaggi di processo o i ritardi di sistema che allungano i tempi di conferma, consentendo interventi mirati di automazione o modifiche procedurali per garantire un primo contatto rapido e coerente.

Il percorso in 6 passaggi per migliorare il servizio clienti

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In questo modo i dati avranno un formato uniforme e potranno essere analizzati in ProcessMind con precisione ed efficienza, senza dover apportare modifiche manuali.

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COSA OTTERRÀ

Scopra come si svolge davvero l’assistenza clienti in Salesforce Service Cloud

ProcessMind mostra il flusso effettivo delle attività di assistenza clienti svolte in Salesforce, con visualizzazioni intuitive. Individui schemi finora nascosti e localizzi con precisione ritardi e inefficienze, per aumentare la produttività degli agenti e la soddisfazione dei clienti.

Visualizzi i percorsi effettivi degli agenti dell’assistenza
Individui le cause profonde dei ritardi nella risoluzione
Confronti con precisione i risultati degli agenti
Individui le violazioni degli SLA e le relative cause

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Identify bottlenecks and delays

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Design your optimized process

RISULTATI TIPICI

Eccellenza nel servizio clienti

Questi risultati illustrano i vantaggi concreti che le organizzazioni possono ottenere ottimizzando i processi di assistenza clienti. Applicando il Process Mining ai dati di Salesforce Service Cloud, in particolare alle richieste di assistenza, le aziende ottengono indicazioni chiare per semplificare le operazioni e migliorare la soddisfazione dei clienti.

0 %

Migliorare la conformità agli SLA

Aumento dei casi risolti nei tempi previsti

Fare in modo che un numero maggiore di richieste di assistenza rispetti gli obiettivi previsti dagli accordi sul livello di servizio, rafforzando la fiducia dei clienti ed evitando penali. Questo risultato dimostra una maggiore affidabilità operativa e un impegno concreto.

0 %

Risoluzione più rapida dei casi

Riduzione del tempo medio di risoluzione dei casi

Accelerare l’intero ciclo di vita delle richieste di assistenza, dalla creazione alla risoluzione, per soddisfare più rapidamente i clienti e utilizzare le risorse in modo più efficiente.

0 %

Tasso FCR più elevato

Aumento dei casi risolti al primo contatto

Risolvere una quota maggiore dei problemi dei clienti già al primo contatto, migliorando sensibilmente la loro soddisfazione e riducendo la necessità di ulteriori comunicazioni.

0 %

Meno passaggi tra operatori

Riduzione dei trasferimenti tra operatori

Ridurre il numero di trasferimenti delle richieste di assistenza da un operatore all’altro, semplificando il percorso di risoluzione e migliorando l’esperienza del cliente, che non dovrà ripetere più volte le stesse informazioni.

0 %

Meno rilavorazioni

Riduzione delle attività ripetute che non generano valore

Individuare ed eliminare i casi in cui le richieste di assistenza richiedono indagini ripetute o la riproposizione di soluzioni, ottenendo significativi guadagni di efficienza e riducendo i costi operativi.

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

Inizi dagli attributi e dalle attività più importanti, poi aggiunga altri elementi secondo necessità.

Non conosce ancora gli Event Log? Scopra come creare un Event Log per il Process Mining.

Attributi

Dati chiave da acquisire per l’analisi

Identificativo univoco di un caso o ticket di assistenza clienti, che collega tutte le attività correlate.

Perché è importante

È un elemento fondamentale del Process Mining, perché collega tutti gli eventi relativi allo stesso problema del cliente in un’unica istanza di processo coerente.

Indicazione temporale del completamento di un’attività.

Perché è importante

Consente di calcolare la durata effettiva di un’attività, essenziale per analizzare i risultati degli operatori e individuare i passaggi che richiedono più tempo.

Utente o coda a cui è attualmente assegnata la richiesta di assistenza.

Perché è importante

È essenziale per analizzare il carico di lavoro degli operatori, i loro risultati e la frequenza dei passaggi tra operatori, che incidono direttamente sull’efficienza e sui tempi di risoluzione.

Livello di priorità assegnato alla richiesta di assistenza, ad esempio alta, media o bassa.

Perché è importante

Consente di analizzare se il processo assegna efficacemente la priorità ai casi urgenti e rispetta i diversi livelli di servizio in base all’importanza del caso.

Canale tramite cui è stata avviata la richiesta di assistenza, ad esempio e-mail, telefono o web.

Perché è importante

Consente di confrontare i risultati dei diversi canali di contatto con i clienti, aiutando a ottimizzare la strategia di canale e l’allocazione delle risorse.

Stato attuale della richiesta di assistenza nel suo ciclo di vita, ad esempio nuovo, in corso o chiuso.

Perché è importante

Consente di conoscere lo stato attuale e l’esito del caso; le variazioni di stato vengono spesso utilizzate per ricostruire la sequenza delle attività.

Classificazione della richiesta di assistenza, ad esempio domanda, problema o richiesta di una funzionalità.

Perché è importante

Consente di segmentare il processo per capire se le diverse tipologie di richieste vengono gestite in modo diverso e individuare gli ambiti in cui è possibile apportare miglioramenti mirati.

Data e ora entro cui la richiesta di assistenza dovrebbe essere risolta, secondo quanto previsto dallo SLA.

Perché è importante

Fornisce il valore di riferimento con cui confrontare i risultati effettivi ed è quindi fondamentale per calcolare il rispetto degli SLA e individuare i casi a rischio.

Indica se il caso è stato risolto entro il termine previsto dallo SLA.

Perché è importante

Fornisce un esito chiaro, positivo o negativo, sul rispetto dello SLA per ogni caso, un dato fondamentale per monitorare i risultati e analizzare le cause profonde dei ritardi.

Indicatore che segnala se il caso è stato risolto durante la prima interazione con il cliente.

Perché è importante

Misura direttamente un aspetto fondamentale dell’efficienza dell’assistenza e della soddisfazione dei clienti, aiutando a individuare i fattori che favoriscono una risoluzione efficace dei problemi.

Attività

Fasi del processo da monitorare e ottimizzare

Questa attività segna l’inizio ufficiale del processo di assistenza clienti, quando una nuova richiesta di assistenza, o caso, viene registrata in Salesforce. L’evento viene acquisito esplicitamente alla creazione di un nuovo record nell’oggetto Case, con un’indicazione temporale precisa.

Perché è importante

In quanto evento di inizio principale, questa attività è essenziale per calcolare la durata complessiva del ciclo di vita del caso e i tempi di risoluzione. Fornisce la base di riferimento per misurare i risultati rispetto agli SLA e comprendere il volume dei casi.

Indica il momento in cui una richiesta di assistenza viene assegnata a un operatore specifico o a una coda. È un passaggio fondamentale del processo, registrato tramite una modifica del campo che identifica il proprietario del caso.

Perché è importante

Questa attività è essenziale per monitorare il carico di lavoro degli operatori, i ritardi nelle assegnazioni e la frequenza dei passaggi tra operatori. Costituisce la base per analizzare i risultati degli operatori e individuare i colli di bottiglia nel processo di assegnazione.

Questa attività si verifica quando un caso richiede un livello di assistenza o competenza superiore e viene formalmente inoltrato in escalation. L’evento può essere registrato esplicitamente dalle regole di escalation di Salesforce oppure dedotto da una modifica di un campo.

Perché è importante

L’analisi delle escalation aiuta a individuare le tipologie di casi complessi, le esigenze formative degli operatori di primo livello e i problemi sistemici. È un indicatore importante degli ostacoli nel processo e del loro impatto sui tempi di risoluzione.

Questo evento si attiva quando non viene rispettato un impegno di servizio, come il tempo di prima risposta o di risoluzione. Salesforce lo monitora tramite processi di entitlement e record delle milestone.

Perché è importante

Questa attività è fondamentale per analizzare il rispetto degli SLA e monitorare la conformità. Evidenzia direttamente i casi in cui le aspettative dei clienti non sono state soddisfatte, consentendo di intervenire in modo mirato per migliorare il processo.

Questa milestone fondamentale indica che l’operatore ha completato il lavoro necessario per risolvere il problema del cliente. Il caso è in attesa della chiusura definitiva, che può avvenire automaticamente dopo un determinato periodo.

Perché è importante

È un punto finale di riferimento per misurare i tempi di risoluzione ed è fondamentale per calcolare il rispetto degli SLA. Segna la fine del lavoro attivo sul caso.

Questa attività rappresenta la conclusione definitiva del ciclo di vita della richiesta di assistenza. Una volta chiuso il caso, non sono previsti ulteriori interventi, a meno che non venga riaperto.

Perché è importante

In quanto evento terminale, questa attività fornisce il punto finale per calcolare la durata complessiva del caso. Anche il tempo che intercorre tra «Resolved» e «Closed» può rivelare inefficienze nel processo di chiusura.

Domande frequenti

Che cosa può rivelare il Process Mining sul processo di assistenza clienti in Salesforce Service Cloud?

Può individuare inefficienze come tempi di risoluzione disomogenei, passaggi eccessivi tra operatori e processi non standard. Il Process Mining rappresenta il flusso effettivo, facendo emergere colli di bottiglia nascosti e rilavorazioni che incidono sulla qualità e sull’efficienza del servizio.

Quali dati servono da Salesforce Service Cloud per il Process Mining?

Per eseguire il Process Mining servono principalmente gli Event Log di Salesforce Service Cloud. Devono includere dati come l’ID della richiesta di assistenza, le date e gli orari di ogni attività e il nome o la descrizione dell’attività. Idealmente, occorrono anche le informazioni sulla risorsa, sull’operatore o sul ruolo associato a ogni passaggio.

Come si estraggono i dati da Salesforce Service Cloud per l’analisi di Process Mining?

I dati possono essere estratti tramite le integrazioni standard con le API di Salesforce oppure esportando dei report. L’obiettivo è raccogliere Event Log che registrino la sequenza delle attività per ogni richiesta di assistenza. Gli strumenti spesso si collegano direttamente al sistema o importano file CSV.

Quali miglioramenti concreti possiamo aspettarci dal Process Mining nel servizio clienti?

Può aspettarsi risultati come una riduzione del tempo medio di risoluzione dei casi e un aumento della percentuale di risoluzione al primo contatto. Il Process Mining aiuta a standardizzare i flussi di lavoro, ridurre i passaggi tra operatori e ottimizzare i criteri di priorità dei casi, migliorando il rispetto degli SLA e la soddisfazione dei clienti.

Quanto tempo occorre per implementare il Process Mining e iniziare a ottenere informazioni utili?

La configurazione iniziale, compresa l’estrazione dei dati e la creazione del modello, richiede in genere alcune settimane, a seconda della disponibilità e della complessità dei dati. Entro il primo mese può iniziare a ottenere informazioni utili e a individuare le varianti di processo. Il monitoraggio continuo offre poi ulteriori opportunità di ottimizzazione.

Il Process Mining richiede competenze tecniche o strumenti specifici per il nostro team?

Sebbene si utilizzino software specifici per il Process Mining, molte soluzioni offrono interfacce intuitive. Una conoscenza di base dei dati e competenze analitiche sono utili per interpretare i risultati. Le competenze tecniche specialistiche sono in genere necessarie solo per integrazioni complesse dei dati o per personalizzazioni avanzate dei modelli.

In che modo il Process Mining individua i colli di bottiglia e le rilavorazioni nei flussi di lavoro del servizio clienti?

Il Process Mining analizza i dati degli eventi con indicazione temporale per ricostruire il flusso effettivo di ogni richiesta di assistenza. La visualizzazione delle deviazioni ricorrenti, dei cicli e dei ritardi mette in evidenza i punti in cui si verificano i colli di bottiglia e consente di individuare passaggi ripetuti o rilavorazioni. Questo approccio basato sui dati rivela inefficienze che i report standard non mostrano.

Il Process Mining può aiutarci ad aumentare il tasso di risoluzione al primo contatto (FCR)?

Sì. Il Process Mining può incidere direttamente sull’FCR, individuando le cause profonde dei contatti ripetuti. Può mostrare quali tipi di casi, comportamenti degli operatori o percorsi di processo portano a nuovi contatti, così da intervenire su aspetti specifici della formazione, delle basi di conoscenza o della progettazione dei flussi di lavoro.

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