> Miglioramento continuo dei processi > Assistenza clienti > Zendesk Support

Migliori il servizio clienti

La guida in 6 passaggi per ottimizzare il servizio clienti in Zendesk.
Migliori il servizio clienti
Assistenza clienti
Zendesk Support

Selezioni un processo

Scelga un processo per continuare a lavorare nell’area di lavoro collegata.

Processi disponibili
Sistemi disponibili
259 Processi
Sfide (11) Obiettivi (11) 6 passaggi Anteprima Risultati Dati Domande frequenti (4)

Ottimizzi l’assistenza clienti in Zendesk Support

Nei processi di assistenza clienti si nascondono spesso inefficienze che frustrano i clienti e aumentano i costi operativi. Questa piattaforma consente di individuare con precisione i colli di bottiglia, comprenderne le cause profonde e trovare opportunità di miglioramento. Potrà quindi introdurre cambiamenti concreti per ridurre i tempi di risoluzione e aumentare la soddisfazione dei clienti.

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.

Mostra la descrizione dettagliata

Perché è fondamentale ottimizzare l’assistenza clienti in Zendesk Support

L’assistenza clienti è alla base del successo di qualsiasi azienda: incide direttamente sulla fidelizzazione, sulla reputazione del marchio e, in ultima analisi, sui ricavi. Nell’attuale contesto competitivo, soddisfare le aspettative non basta: i clienti si aspettano un’assistenza rapida, efficiente e personalizzata. Per le organizzazioni che utilizzano Zendesk Support, la sfida consiste nel fare in modo che ogni ticket, dal primo contatto alla risoluzione, segua il percorso più efficiente. Le inefficienze nel processo di assistenza clienti, spesso celate nella complessità delle attività quotidiane, possono allungare i tempi di risoluzione, aumentare i costi operativi, affaticare gli operatori e, soprattutto, lasciare insoddisfatti i clienti, che potrebbero rivolgersi altrove.

Senza una visione chiara dell’intero percorso di una richiesta di assistenza, individuare le cause profonde dei ritardi e delle deviazioni diventa un esercizio di supposizioni. Alcuni operatori sono sovraccarichi? Determinati tipi di richiesta restano bloccati con regolarità? La conformità agli SLA risente di rilavorazioni evitabili o di passaggi di consegne eccessivi? Rispondere a queste domande è essenziale per prendere decisioni strategiche e migliorare costantemente. Ottimizzare il processo di assistenza clienti non significa soltanto ridurre i costi: significa costruire un’organizzazione solida e attenta ai clienti, capace di coltivare relazioni durature e sostenere la crescita aziendale.

Come il Process Mining migliora l’efficienza dell’assistenza clienti

Il Process Mining offre un metodo concreto per comprendere e migliorare le attività di assistenza clienti in Zendesk Support. Estraendo gli Event Log dai dati di Zendesk, gli strumenti di Process Mining ricostruiscono il flusso effettivo del processo, mostrando ogni passaggio di una richiesta di assistenza. Non si tratta di ciò che si presume accada, ma di ciò che accade davvero, osservato in modo oggettivo e basato sui dati.

L’analisi consente di visualizzare il tempo di ciclo completo dell’assistenza clienti, individuare le deviazioni ricorrenti dalle procedure operative standard e localizzare i colli di bottiglia che ostacolano l’efficienza. Per esempio, può mostrare i ticket riassegnati più volte, segnalando possibili esigenze di formazione o problemi nella progettazione dei flussi di lavoro. Può inoltre individuare le categorie di richieste che superano regolarmente i tempi di risoluzione previsti, così da intervenire in modo mirato sul processo. Il Process Mining aiuta a superare le supposizioni e fornisce riscontri concreti a sostegno degli interventi di ottimizzazione, affinché le modifiche siano mirate e basate sui dati. Individuando con precisione le inefficienze, permette di prendere decisioni informate che riducono direttamente il tempo di ciclo dell’assistenza clienti e migliorano i risultati complessivi.

Principali aree di miglioramento individuate con il Process Mining

L’analisi dei dati di Zendesk Support con il Process Mining fa spesso emergere diverse aree prioritarie di intervento:

  • Individuazione e risoluzione dei colli di bottiglia: localizzi le code, i gruppi di operatori o le singole attività in cui si accumulano le richieste di assistenza e si creano ritardi. Potrà così assegnare le risorse in modo mirato o riprogettare il processo.
  • Ottimizzazione delle rilavorazioni e dei passaggi di consegne: visualizzi i casi di rilavorazione, in cui i ticket vengono riaperti o passano ripetutamente da un team all’altro. Ridurre i passaggi non necessari semplifica il processo, limita gli sforzi sprecati e abbassa il tempo medio di gestione.
  • Analisi della conformità agli SLA e delle deviazioni: monitori il rispetto degli accordi sui livelli di servizio nel processo di assistenza clienti. Individui le cause ricorrenti delle violazioni degli SLA, che dipendano da specifiche fasi del processo, dalla disponibilità degli operatori o da dipendenze interne.
  • Analisi delle cause profonde dei ritardi: approfondisca i fattori che allungano i tempi di ciclo, come le richieste di ulteriori informazioni ai clienti, le escalation interne o le dipendenze esterne, per affrontarli in modo sistematico.
  • Risultati degli operatori ed esigenze formative: nel rispetto della privacy, i dati aggregati possono evidenziare differenze nell’efficienza degli operatori o nell’aderenza alle buone pratiche, orientando la formazione mirata e il bilanciamento dei carichi di lavoro.

Risultati attesi dall’ottimizzazione dell’assistenza clienti in Zendesk

L’applicazione strategica del Process Mining al processo di assistenza clienti in Zendesk Support può produrre benefici significativi e misurabili:

  • Riduzione del tempo di ciclo dell’assistenza clienti: semplifichi i processi eliminando passaggi non necessari e colli di bottiglia, per risolvere più rapidamente i problemi dei clienti.
  • Maggiore soddisfazione dei clienti: un servizio più rapido ed efficiente contribuisce direttamente a migliorare la soddisfazione e la fidelizzazione.
  • Riduzione dei costi operativi: ottimizzi l’assegnazione delle risorse, riduca le rilavorazioni e limiti le attività manuali, ottenendo risparmi significativi.
  • Migliore conformità agli SLA: rispetti con regolarità gli accordi sui livelli di servizio, rafforzando la fiducia dei clienti ed evitando penali.
  • Maggiore trasparenza dei processi: acquisisca una visione completa e oggettiva delle attività di assistenza clienti, a supporto del miglioramento continuo e della risoluzione proattiva dei problemi.

Con il Process Mining, l’assistenza clienti in Zendesk Support può passare da un centro di costo reattivo a un’attività proattiva, efficiente e attenta ai clienti, pronta a rispondere alle esigenze future.

Come iniziare il percorso di ottimizzazione

È pronto a trasformare le attività di assistenza clienti e a migliorare l’efficienza in Zendesk Support? Analizzi con metodo i flussi di lavoro esistenti per individuare dove si trovano i colli di bottiglia e come ridurre efficacemente il tempo di ciclo dell’assistenza clienti. Questo approccio consente di introdurre miglioramenti mirati e aiutare il team a offrire un servizio eccellente con la massima efficienza. Inizi oggi il percorso verso un’esperienza di assistenza clienti in Zendesk Support più efficiente e attenta alle esigenze dei clienti.

Assistenza clienti Gestione delle operazioni di assistenza Efficienza degli operatori Accordi sui livelli di servizio Soddisfazione dei clienti Risoluzione dei ticket Gestione del servizio di assistenza Miglioramento dell’esperienza cliente Gestione dei ticket Gestione dei ticket Ticket di assistenza Centro di contatto Assistenza clienti CRM Servizio di assistenza Risoluzione dei casi

Problemi e sfide comuni

Individui le sfide che La riguardano

I ritardi nella gestione delle richieste di assistenza clienti causano insoddisfazione e possono spingere i clienti a rivolgersi altrove. Le lunghe attese peggiorano l’esperienza e aumentano il carico degli operatori, che devono gestire ulteriori richieste di aggiornamento.
ProcessMind analizza l’intero ciclo di vita di ogni richiesta di assistenza in Zendesk Support e mostra dove e perché i tempi di risoluzione superano gli obiettivi. Evidenzia i colli di bottiglia in specifiche sequenze di attività o assegnazioni agli operatori, indicando con precisione dove è possibile migliorare l’efficienza.

Quando i problemi dei clienti vengono spesso inoltrati ad altri livelli interni, significa che la risoluzione al primo contatto è poco frequente e richiede più risorse. Ogni escalation aumenta i costi operativi e allunga i tempi di risoluzione, con effetti negativi sull’esperienza dei clienti.
ProcessMind ricostruisce i percorsi delle richieste di assistenza e mostra con chiarezza la frequenza e la fase in cui si verificano le escalation interne. Individua le cause profonde, come la formazione insufficiente degli operatori o la mancanza di articoli nella base di conoscenza, per orientare interventi mirati sui flussi di lavoro di Zendesk Support.

Il mancato rispetto sistematico degli obiettivi degli accordi sui livelli di servizio (SLA) comporta penali, insoddisfazione dei clienti e danni alla reputazione. Le violazioni segnalano problemi strutturali nell’efficienza dei processi o nell’assegnazione delle risorse, che richiedono un intervento tempestivo.
ProcessMind monitora ogni richiesta di assistenza rispetto alle politiche SLA definite in Zendesk Support e individua le fasi o i tipi di richiesta che superano spesso gli obiettivi. Fornisce indicazioni concrete sui colli di bottiglia che causano i ritardi, così da poter intervenire in modo proattivo sul servizio.

La riapertura delle richieste di assistenza dopo una prima risoluzione indica che le soluzioni sono incomplete o inefficaci, con conseguente frustrazione dei clienti e spreco di tempo degli operatori. Questa rilavorazione aumenta notevolmente il costo medio per risoluzione e rallenta il flusso complessivo delle richieste.
ProcessMind individua gli schemi in cui alle attività ‘Service Request Resolved’ seguono spesso nuovi contatti dei clienti o attività di follow-up. Aiuta a identificare i tipi di richiesta o gli operatori associati a un numero elevato di riaperture in Zendesk Support, per orientare la formazione o la revisione dei processi.

Durante una singola richiesta di assistenza, i clienti passano spesso da un canale di comunicazione all’altro. Le informazioni si frammentano e i clienti devono ripetere quanto già comunicato. L’esperienza peggiora e i tempi di risoluzione si allungano, perché gli operatori faticano a ricostruire l’intera cronologia.
ProcessMind analizza l’attributo ‘Communication Channel’ di ogni richiesta di assistenza e mostra dove e perché i clienti passano da un canale all’altro, per esempio e-mail, chat o telefono. Evidenzia gli schemi del processo in Zendesk Support che possono indicare opportunità per semplificare le interazioni o integrare meglio i canali.

Uno squilibrio nei carichi di lavoro può causare esaurimento per alcuni operatori e un utilizzo insufficiente delle risorse per altri, con ripercussioni sul morale e sull’efficienza del team. Ne possono derivare un servizio discontinuo e ritardi per i clienti assegnati agli operatori sovraccarichi.
ProcessMind offre una visione chiara delle attività degli operatori e delle assegnazioni delle richieste di assistenza in Zendesk Support. Individua gli operatori o i team con carichi di lavoro sproporzionatamente alti o bassi, consentendo ai responsabili di distribuire meglio le risorse e gestire le richieste in modo equo ed efficiente.

Le deviazioni dalle procedure standard di assistenza clienti possono causare una qualità del servizio discontinua, il mancato rispetto delle normative e un aumento degli errori. Queste prassi non standard vanificano gli sforzi di formazione e rendono difficile ampliare le attività in modo efficace.
ProcessMind individua automaticamente i percorsi effettivi delle richieste di assistenza in Zendesk Support e li confronta con i modelli di processo previsti. Evidenzia ogni deviazione e mostra dove e perché gli operatori o i sistemi non seguono il flusso di lavoro definito, consentendo di pianificare interventi correttivi mirati.

Una classificazione o una definizione delle priorità errata può indirizzare le richieste di assistenza al reparto o all’operatore sbagliato, ritardando la gestione dei problemi urgenti. Questa inefficienza può frustrare i clienti e impedire di affrontare tempestivamente le questioni più critiche.
ProcessMind analizza le attività iniziali ‘Request Categorized and Prioritized’ e i loro effetti sulle fasi successive del processo in Zendesk Support. Individua gli schemi in cui determinate categorie o priorità comportano regolarmente tempi di risoluzione più lunghi o più escalation, segnalando dove migliorare la gestione iniziale delle richieste.

Il ritardo nell’invio di una prima conferma ai clienti dopo la creazione di una richiesta di assistenza può lasciare subito una cattiva impressione. Durante l’attesa, i clienti possono sentirsi ignorati, diventare più preoccupati e inviare richieste duplicate.
ProcessMind misura con precisione il tempo trascorso tra ‘Service Request Created’ e ‘Initial Customer Acknowledgment Sent’ in Zendesk Support. Individua i colli di bottiglia in questa fase iniziale cruciale e mette in luce i problemi di processo o di sistema che ritardano la comunicazione e compromettono la prima impressione.

Quando gli operatori chiedono più volte informazioni già fornite dai clienti o facilmente reperibili, è segno di inefficienza e di un flusso informativo frammentato. Si aggiungono passaggi non necessari, si allungano i tempi di risoluzione e aumenta la frustrazione dei clienti.
ProcessMind mostra quante volte ricorrono le attività ‘Information Requested from Customer’ nei flussi di lavoro delle richieste di assistenza. Individua i casi in cui questa attività si ripete o non è necessaria, segnalando lacune nell’accesso degli operatori alle informazioni o nella raccolta iniziale dei dati in Zendesk Support.

Se gli operatori dedicano troppo tempo all’analisi dei problemi o faticano a trovare le informazioni pertinenti, i tempi di risoluzione si allungano sensibilmente. L’inefficienza riduce la produttività degli operatori, ritarda l’assistenza necessaria ai clienti e aumenta i costi operativi.
ProcessMind analizza la durata e le attività che precedono ‘Solution Proposed to Customer’ o ‘Service Request Resolved’. Evidenzia i casi in cui ‘Agent Investigates Issue’ richiede tempi insolitamente lunghi, suggerendo possibili miglioramenti nell’integrazione della base di conoscenza o nella formazione degli operatori in Zendesk Support.

Obiettivi tipici

Definisca i criteri di successo

L’obiettivo è ridurre sensibilmente il tempo necessario per gestire le richieste di assistenza clienti, dal primo contatto alla chiusura. Raggiungerlo migliora direttamente la soddisfazione dei clienti, riduce i costi operativi legati ai casi prolungati e libera capacità degli operatori, aumentando l’efficienza delle attività in Zendesk Support.
ProcessMind analizza i dati di Zendesk Support per individuare colli di bottiglia e ritardi nel flusso di risoluzione. Identifica le attività o le sequenze che allungano i tempi e fornisce indicazioni per semplificare i processi, automatizzare le attività ripetitive e riallocare le risorse in modo efficace. È possibile puntare a una riduzione del 15-25% del tempo medio di risoluzione.

Rispettare gli accordi sui livelli di servizio è fondamentale per offrire un’assistenza clienti affidabile ed evitare penali. L’obiettivo è aumentare la percentuale di richieste di assistenza risolte entro i rispettivi obiettivi SLA, garantendo qualità e affidabilità costanti nell’ambiente Zendesk Support.
ProcessMind individua in modo proattivo i casi a rischio di violazione degli SLA, monitorando i percorsi critici e segnalando i ritardi. Identifica le cause profonde delle violazioni, che dipendano dai passaggi tra operatori, dai ritardi nelle indagini o da lacune nella comunicazione, consentendo interventi mirati per aumentare la conformità del 10-20%.

Un numero elevato di escalation interne segnala spesso problemi sottostanti, come conoscenze insufficienti degli operatori, una classificazione iniziale inadeguata o passaggi complessi tra le fasi del processo. L’obiettivo è ridurre la frequenza con cui le richieste di assistenza clienti vengono inoltrate a livelli superiori o ad altri reparti in Zendesk Support, contenendo i costi e accelerando la risoluzione.
ProcessMind ricostruisce i percorsi delle escalation e individua le cause ricorrenti, mostrando dove si trovano lacune nelle conoscenze o ambiguità nei processi. Analizzando le circostanze che portano alle escalation, aiuta a migliorare la formazione, i contenuti della base di conoscenza e la valutazione iniziale delle richieste, con una possibile riduzione delle escalation del 10-15%.

Un’elevata percentuale di richieste di assistenza riaperte indica che la prima soluzione non risolve completamente i problemi dei clienti, causando insoddisfazione e aumentando il carico di lavoro. L’obiettivo è fare in modo che i problemi dei clienti vengano risolti in modo completo ed efficace al primo tentativo in Zendesk Support.
ProcessMind analizza l’intero ciclo di vita delle richieste riaperte e individua gli schemi ricorrenti, gli operatori o i tipi di richiesta associati alle riaperture. Aiuta a capire dove le soluzioni sono insufficienti o non affrontano completamente i problemi sottostanti, consentendo miglioramenti che possono ridurre le riaperture del 5-10%.

L’uso non uniforme dei canali di comunicazione può frammentare l’esperienza dei clienti e rendere meno efficienti i flussi di lavoro degli operatori. L’obiettivo è definire e applicare canali standard per le interazioni con i clienti, garantendo chiarezza e coerenza e rendendo più fluido il servizio in Zendesk Support.
ProcessMind visualizza i canali di comunicazione utilizzati durante l’intero ciclo di vita di una richiesta di assistenza. Evidenzia le deviazioni dai canali preferiti e individua i casi in cui vengono utilizzati più canali, potenzialmente fonte di confusione, orientando gli interventi per semplificare e uniformare la comunicazione e migliorare l’esperienza cliente.

Una distribuzione disomogenea del carico di lavoro può causare esaurimento degli operatori, ritardi nel servizio e qualità discontinua. L’obiettivo è garantire un carico di lavoro equilibrato agli operatori dell’assistenza clienti in Zendesk Support, migliorando l’efficienza e distribuendo le risorse in modo equo all’interno del team.
ProcessMind fornisce indicazioni sulle attività dei singoli operatori e sulle assegnazioni dei casi, mettendo in luce squilibri e colli di bottiglia. Aiuta a individuare opportunità per bilanciare i carichi, favorire la formazione trasversale o modificare le regole di assegnazione, così da distribuire il lavoro in modo più equo ed efficiente e aumentare del 10% la produttività degli operatori.

Una conferma tardiva delle nuove richieste di assistenza clienti può lasciare una cattiva prima impressione e aumentare la preoccupazione dei clienti. L’obiettivo è ridurre sensibilmente il tempo che intercorre tra il primo contatto e la conferma iniziale in Zendesk Support.
ProcessMind misura con precisione il tempo che intercorre tra ‘Customer Contact Initiated’ e ‘Initial Customer Acknowledgment Sent’. Individua ritardi e lacune nel processo in questa fase iniziale cruciale, consentendo alle organizzazioni di introdurre risposte automatiche più rapide o semplificare la valutazione iniziale delle richieste, con un miglioramento del 20-30% nei tempi di conferma.

Una classificazione inadeguata delle richieste di assistenza spesso causa instradamenti errati, ritardi e una gestione inefficiente. L’obiettivo è classificare e definire con maggiore precisione le priorità delle richieste in arrivo in Zendesk Support, affinché raggiungano rapidamente l’operatore o il reparto più adatto.
ProcessMind analizza la relazione tra la classificazione iniziale e i successivi percorsi del processo, comprese le escalation e le riassegnazioni. Evidenzia gli schemi di classificazione errata e aiuta a perfezionare le regole, migliorare la formazione degli operatori o automatizzare la valutazione iniziale, aumentando la precisione del 15-20%.

I clienti si irritano quando viene chiesto loro più volte di fornire le stesse informazioni durante una richiesta di assistenza. L’obiettivo è semplificare la raccolta delle informazioni in Zendesk Support, assicurandosi che tutti i dettagli necessari vengano acquisiti in modo efficiente, idealmente già al primo contatto.
ProcessMind mostra in quali fasi del processo di assistenza vengono richieste informazioni ai clienti. Individua le richieste ridondanti e i casi in cui gli operatori chiedono più volte dati già forniti, consentendo di modificare il processo e ridurre questi episodi del 10-20%.

Le deviazioni dalle procedure operative standard possono causare una qualità del servizio discontinua, rischi per la conformità e inefficienze operative. L’obiettivo è fare in modo che tutti gli operatori e i processi di assistenza clienti in Zendesk Support seguano le linee guida e i flussi di lavoro definiti.
ProcessMind individua e visualizza automaticamente tutti i percorsi effettivi del processo, confrontandoli con il modello di riferimento previsto. Evidenzia scorciatoie non autorizzate, passaggi mancanti e azioni non conformi, fornendo riscontri chiari per rafforzare il rispetto delle procedure e migliorare la coerenza del 20%.

Le fasi di indagine inefficienti possono allungare sensibilmente i tempi di risoluzione e aumentare i costi dell’assistenza clienti. L’obiettivo è ottimizzare le attività necessarie per diagnosticare e risolvere i problemi dei clienti, rendendole più rapide ed efficaci in Zendesk Support.
ProcessMind individua cicli ricorrenti, rilavorazioni e passaggi non necessari nella fase ‘Agent Investigates Issue’. Evidenzia dove gli operatori impiegano troppo tempo o ripetono le stesse azioni e fornisce indicazioni per migliorare gli strumenti diagnostici, l’accesso alla base di conoscenza o la collaborazione interna, riducendo del 10-15% i tempi di indagine.

Il percorso di miglioramento dell’assistenza clienti in 6 passaggi

1

Scarichi il template
2

Esporti i dati di Zendesk
3

Carichi il Suo insieme di dati
4

Analizzi il flusso del servizio
5

Attui i miglioramenti prioritari
6

Monitori i miglioramenti delle prestazioni
1

Scarichi il template

Cosa fare

Acceda al template Excel preconfigurato e lo scarichi. È stato progettato appositamente per analizzare i processi di assistenza clienti in Zendesk Support.

Consulta la guida al template dei dati Scarica il template
Perché è importante

Una struttura standardizzata dei dati consente di acquisire correttamente tutte le informazioni essenziali dei ticket di Zendesk Support e di analizzare i processi con precisione.

Risultato atteso

Un template Excel pronto all’uso, predisposto per i dati di assistenza clienti di Zendesk Support.

COSA OTTERRÀ

Scopra i percorsi nascosti nel processo di assistenza clienti

ProcessMind trasforma i dati grezzi di Zendesk Support in visualizzazioni interattive e intuitive. Ricostruisca ogni fase del percorso di assistenza clienti per individuare inefficienze e opportunità di miglioramento.
  • Visualizzi il processo di assistenza dall’inizio alla fine
  • Individui i colli di bottiglia nascosti in Zendesk
  • Ottimizzi i passaggi di consegne tra gli operatori e le attività
  • Riduca il tempo medio di risoluzione delle richieste dei clienti
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

Miglioramenti concreti nel servizio clienti

Questi risultati illustrano i benefici concreti che le organizzazioni ottengono applicando il Process Mining ai dati di Zendesk Support. Analizzando il ciclo di vita delle richieste di assistenza, le aziende possono individuare inefficienze e colli di bottiglia e migliorare sensibilmente le attività operative.

0 %
Tempi di risoluzione più brevi

Riduzione del tempo medio di risoluzione delle richieste di assistenza

Il Process Mining individua colli di bottiglia e inefficienze e aiuta a ottimizzare i flussi di lavoro, riducendo sensibilmente il tempo necessario per risolvere i problemi dei clienti.
- 0 %
Maggiore conformità agli SLA

Miglioramento del rispetto degli accordi sul livello del servizio

Individuando i percorsi di processo non conformi e le relative cause profonde, le organizzazioni possono intervenire in modo proattivo affinché un numero maggiore di richieste rispetti gli obiettivi SLA.
0 %
Meno escalation

Riduzione delle richieste che richiedono un’escalation interna

Capire quali situazioni portano alle escalation interne permette di migliorare la formazione degli operatori e di adeguare i processi, riducendo la necessità di coinvolgere i livelli di supporto superiori.
0 %
Meno casi riaperti

Riduzione delle riaperture delle richieste di assistenza clienti

Analizzare i motivi per cui i casi vengono riaperti aiuta a migliorare la qualità e la completezza della prima risoluzione, riducendo i contatti ripetuti dei clienti e aumentandone la soddisfazione.
0 %
Prima risposta più rapida

Riduzione del tempo medio necessario per la prima risposta al cliente

Individuare i ritardi nel primo contatto aiuta a semplificare questa fase, a definire aspettative più chiare per i clienti e a migliorarne la soddisfazione fin dall’inizio.

I risultati effettivi variano in base alla complessità del processo, alla qualità dei dati e all’ambito dell’implementazione. Gli esempi riportati riflettono i miglioramenti più comuni osservati nelle organizzazioni che applicano il Process Mining ai processi di assistenza clienti.

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 ogni richiesta di assistenza clienti, detta anche ticket o caso.

Perché è importante

È l’ID del caso essenziale che collega tutti i passaggi del processo e consente di ricostruire e analizzare ogni singolo percorso di assistenza clienti.

La data e l’ora che indicano quando è iniziata un’attività o si è verificato un evento.

Perché è importante

Questa data e ora è essenziale per ordinare gli eventi, calcolare le durate e analizzare la sequenza temporale del processo di assistenza.

Il nome o l’ID dell’operatore del servizio clienti incaricato della richiesta di assistenza.

Perché è importante

Indica quale operatore ha svolto un’azione e consente di analizzare le prestazioni individuali, la distribuzione del carico di lavoro e l’assegnazione delle risorse.

La classificazione della richiesta di assistenza, ad esempio 'Domanda', 'Incidente', 'Problema' o 'Attività'.

Perché è importante

Classifica le richieste per confrontare e analizzare le prestazioni in base alle diverse tipologie di problema, un passaggio essenziale per migliorare i processi in modo mirato.

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

Perché è importante

Indica l’urgenza di una richiesta, un dato essenziale per analizzare il rispetto degli SLA e garantire che i problemi critici vengano gestiti tempestivamente.

Il canale attraverso il quale è stata inviata la richiesta di assistenza o è avvenuta la comunicazione.

Perché è importante

Mostra come interagiscono clienti e agenti, consentendo di analizzare l’efficienza dei canali e il loro impatto sul processo e sull’esperienza dei clienti.

La durata entro cui si prevede di risolvere una richiesta di assistenza, in base alla relativa policy SLA.

Perché è importante

Definisce il livello di servizio promesso al cliente e costituisce il valore di riferimento per misurare il rispetto dei tempi e degli SLA.

Indicatore booleano che segnala se il tempo di risoluzione della richiesta di assistenza ha superato l’obiettivo SLA.

Perché è importante

Fornisce un esito chiaro, binario, sulle prestazioni SLA di ogni caso e semplifica il monitoraggio e la rendicontazione della conformità.

Attività

Fasi del processo da monitorare e ottimizzare

Questa attività segna l’inizio del processo di assistenza clienti, quando in Zendesk viene creato un nuovo ticket da un canale qualsiasi, come e-mail, modulo web o chat. Al momento della creazione, il sistema registra esplicitamente l’evento con un ID ticket univoco e una data e ora.

Perché è importante

In quanto evento iniziale principale, è essenziale per calcolare la durata complessiva del caso e analizzare nel tempo il volume delle richieste in entrata. Costituisce la base di riferimento per misurare KPI importanti, come il tempo alla prima risposta e il tempo totale di risoluzione.

Questo evento indica che la richiesta di assistenza è stata assegnata a un operatore specifico. L’assegnazione può avvenire automaticamente in base alle regole di instradamento oppure manualmente da parte di un responsabile del team o di un operatore.

Perché è importante

L’assegnazione è un passaggio fondamentale per definire responsabilità chiare e gestire i carichi di lavoro. Analizzare il tempo necessario per l’assegnazione e le modalità di riassegnazione permette di individuare i colli di bottiglia nella classificazione e distribuzione delle richieste.

Si verifica quando un operatore ha bisogno di ulteriori informazioni dal cliente per procedere e imposta lo stato del ticket su 'pending'. Questa modifica indica esplicitamente che il processo è in attesa di una risposta esterna.

Perché è importante

Questa attività evidenzia la dipendenza dal cliente e sospende il conteggio degli SLA interni. Se si verifica spesso o più volte per lo stesso ticket, può indicare che la raccolta iniziale delle informazioni è incompleta e allungare i tempi di risoluzione.

Un operatore contrassegna la richiesta di assistenza come 'solved' dopo aver fornito una soluzione al cliente. Si tratta di uno stato temporaneo: il ticket può essere riaperto se il cliente risponde prima della chiusura definitiva.

Perché è importante

È il passaggio principale per misurare il tempo di risoluzione e l’efficienza degli operatori. Indica il momento in cui l’operatore considera concluso il lavoro e fornisce una base per analizzare le rilavorazioni nel caso in cui il ticket venga riaperto.

Questa attività si verifica quando un cliente risponde a un ticket con stato 'solved'. Zendesk modifica automaticamente lo stato riportandolo a 'open', segnalando che il problema non è stato risolto del tutto.

Perché è importante

Le riaperture sono un indicatore importante di mancata risoluzione al primo contatto e di scarsa qualità della soluzione. Analizzare la frequenza e i motivi dei ticket riaperti aiuta a individuare come migliorare la formazione degli operatori e le procedure di risoluzione.

Questa è l’attività finale, che segna la chiusura definitiva della richiesta di assistenza. In genere avviene automaticamente dopo un periodo prestabilito da quando il ticket è stato contrassegnato come 'solved', se nel frattempo il cliente non ha inviato altre risposte.

Perché è importante

In quanto evento finale definitivo, conclude il ciclo di vita del ticket. Il tempo che intercorre tra 'solved' e 'closed' rappresenta l’intervallo in cui il ticket può essere riaperto, mentre l’evento 'closed' conferma che la soluzione è stata accettata.

Domande frequenti

Domande frequenti

Il Process Mining consente di visualizzare il flusso effettivo delle richieste di assistenza in Zendesk e di individuare colli di bottiglia, deviazioni e inefficienze. Mostra dove le richieste dei clienti si bloccano o richiedono troppo tempo, aiutando a ottimizzare i flussi di lavoro e a ridurre i tempi di risoluzione. Permette inoltre di risalire alle cause profonde di problemi come l’elevato numero di richieste riaperte o le violazioni critiche degli SLA.

Per il Process Mining servono principalmente gli Event Log di Zendesk Support. Devono includere gli identificativi dei casi, come l’ID della richiesta di assistenza, i nomi delle attività, ad esempio "Ticket creato" o "Operatore assegnato", e le date e gli orari di ciascuna attività. Sono importanti anche gli ID degli operatori e le modifiche di stato, per esempio "Aperto", "In attesa" e "Risolto".

Può aspettarsi una riduzione significativa dei tempi medi di risoluzione e delle escalation interne. Il Process Mining aiuta a migliorare il rispetto degli SLA più critici e a ridurre il numero di richieste di assistenza riaperte. In definitiva, questo si traduce in una maggiore soddisfazione dei clienti e in un impiego più efficiente degli operatori.

Zendesk Support offre diversi metodi per estrarre i dati, tra cui API, funzioni di reportistica e strumenti di esportazione. Molte piattaforme di Process Mining dispongono inoltre di connettori diretti o consentono di importare dati in formati standard come CSV o Excel. Possiamo aiutarLa a individuare il metodo più efficiente per la Sua configurazione di Zendesk.

Una conoscenza di base delle strutture dei dati è utile, ma molte piattaforme moderne di Process Mining sono progettate per gli utenti aziendali. Le nozioni fondamentali di SQL possono agevolare la preparazione dei dati, ma non è sempre necessario disporre di ingegneri dei dati dedicati. La piattaforma di Process Mining gestisce le analisi più complesse.

Sì. Il Process Mining mette in evidenza le fasi del processo che causano ritardi, come una prima risposta tardiva. Analizzando gli Event Log, può anche individuare situazioni in cui ai clienti vengono richieste più volte le stesse informazioni, segno di indagini poco efficienti o di una classificazione inadeguata delle richieste. In questo modo è possibile intervenire in modo mirato.

L’estrazione iniziale dei dati e la creazione del modello si completano in genere nell’arco di alcune settimane, a seconda del volume e della complessità dei dati. Spesso è possibile ottenere informazioni utili per intervenire già nelle prime 4-8 settimane. Il monitoraggio continuo consente di proseguire con i miglioramenti e di mantenerne i benefici.

Elimini i colli di bottiglia nell’assistenza clienti e migliori subito il CSAT

Riduca i contatti ripetuti. Raggiunga un FCR dell’80% e migliori la soddisfazione dei clienti.

Inizi la prova gratuita

Non è richiesta alcuna carta di credito