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Migliorare il Vostro Servizio Clienti.

La Sua guida in 6 passi per ottimizzare il Servizio Clienti in Zendesk.
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Migliorare il Vostro Servizio Clienti.
Sfide (11) Obiettivi (11) 6 Fasi Anteprima Risultati Dati FAQ (4)

Ottimizzare il Servizio Clienti in Zendesk Support per la Massima Efficienza.

I processi di servizio clienti spesso contengono inefficienze nascoste che portano a clienti frustrati e a un aumento dei costi operativi. Questa piattaforma vi aiuta a identificare con precisione i bottleneck, a comprenderne le cause profonde e a scoprire opportunità di miglioramento. Potrete quindi implementare cambiamenti pratici per ridurre i tempi di risoluzione ed elevare la soddisfazione del cliente.

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Perché Ottimizzare il Servizio Clienti in Zendesk Support è Cruciale

Il servizio clienti è la spina dorsale di qualsiasi attività di successo, influenzando direttamente la fedeltà del cliente, la reputazione del marchio e, in ultima analisi, i ricavi. Nel panorama competitivo odierno, soddisfare semplicemente le aspettative non è sufficiente; i clienti si aspettano un supporto rapido, efficiente e personalizzato. Per le organizzazioni che si affidano a Zendesk Support, la sfida consiste nell'assicurarsi che ogni ticket, dal contatto iniziale alla risoluzione finale, segua il percorso più efficiente. Le inefficienze nel processo di servizio clienti, spesso nascoste nelle complessità delle operazioni quotidiane, possono portare a tempi di risoluzione prolungati, aumento dei costi operativi, burnout degli agenti e, cosa più critica, clienti insoddisatti che potrebbero cercare alternative.

Senza una chiara visibilità sul percorso end-to-end di una richiesta di servizio, identificare le cause profonde dei ritardi e delle deviazioni diventa un gioco d'azzardo. Ci sono agenti sovraccarichi? Tipi specifici di richieste si bloccano costantemente? La vostra SLA compliance è compromessa da rilavorazioni non necessarie o trasferimenti (handoff) eccessivi? Comprendere le risposte a queste domande è vitale per le decisioni strategiche e il miglioramento continuo. Ottimizzare il processo di servizio clienti non significa solo tagliare i costi, ma costruire un'operazione robusta, orientata al cliente, che favorisca relazioni a lungo termine e stimoli la crescita aziendale.

Come il Process Mining Sblocca l'Efficienza del Servizio Clienti

Il process mining offre un approccio rivoluzionario per comprendere e migliorare le vostre operazioni di servizio clienti all'interno di Zendesk Support. Estraendo i log di eventi dai vostri dati Zendesk, gli strumenti di process mining ricostruiscono il flusso di processo effettivo,

Servizio clienti Operazioni di Supporto Efficienza dell'Agente. Accordi sul Livello di Servizio Soddisfazione del Cliente Risoluzione Ticket Gestione dell'`Help Desk`. Miglioramento della CX.

Problemi e Sfide Comuni

Identifichi le sfide che la stanno influenzando

I ritardi nella risoluzione delle richieste di servizio clienti portano all'insoddisfazione del cliente e al potenziale churn. Lunghe attese creano esperienze negative, aumentando il carico sugli agenti con richieste di follow-up.
ProcessMind analizza il ciclo di vita completo di ogni richiesta di servizio in Zendesk Support, evidenziando dove e perché i tempi di risoluzione superano gli obiettivi. Rivela bottleneck in specifiche sequenze di attività o assegnazioni di agenti, individuando aree esatte per guadagni di efficienza.

Quando i problemi dei clienti vengono frequentemente scalati internamente, ciò indica che la risoluzione al primo contatto è bassa e consuma più risorse. Ogni escalation aggiunge ai costi operativi e prolunga i tempi di risoluzione, impattando negativamente l'esperienza del cliente.
ProcessMind mappa i percorsi intrapresi dalle Richieste di Servizio, mostrando chiaramente quanto spesso e in quale fase vengono triggerate le escalation interne. Identifica le cause radice, come la mancanza di formazione degli agenti o articoli mancanti nella knowledge base, consentendo miglioramenti mirati nel Suo workflow di Zendesk Support.

Il mancato raggiungimento costante degli obiettivi degli Service Level Agreement (SLA) porta a sanzioni, insoddisfazione del cliente e danni alla reputazione. Le violazioni indicano problemi sistemici nell'efficienza del processo o nell'allocazione delle risorse che richiedono un'attenzione urgente.
ProcessMind monitora ogni richiesta di servizio rispetto alle politiche SLA definite in Zendesk Support, identificando fasi o tipi specifici di richieste che frequentemente violano gli obiettivi. Fornisce insight azionabili sui bottleneck che causano ritardi, consentendo adeguamenti proattivi alla vostra erogazione del servizio.

Le richieste di servizio riaperte dopo la risoluzione iniziale indicano soluzioni incomplete o inefficaci, frustrando i clienti e sprecando lo sforzo dell'agente. Questa rielaborazione aumenta significativamente il costo medio per risoluzione e ritarda la produttività complessiva.
ProcessMind scopre schemi in cui le attività di 'Richiesta di Servizio Risolta' sono spesso seguite da nuovi contatti del cliente o attività di follow-up. Aiuta a identificare specifici Tipi di Richiesta di Servizio o agenti che contribuiscono ad alti tassi di riapertura all'interno di Zendesk Support, consentendo formazione mirata o revisioni dei processi.

I clienti spesso cambiano canale di comunicazione durante una singola richiesta di servizio, portando a informazioni frammentate e spiegazioni ripetute. Ciò degrada significativamente l'esperienza del cliente ed estende i tempi di risoluzione, poiché gli agenti faticano a ricostruire l'intera cronologia.
ProcessMind analizza l'attributo 'Communication Channel' per ogni richiesta di servizio, visualizzando dove e perché i clienti passano tra canali come email, chat o telefono. Evidenzia i pattern nel vostro processo Zendesk Support che potrebbero ottimizzare le interazioni o migliorare l'integrazione dei canali.

Uno squilibrio nel carico di lavoro degli agenti può portare al burnout per alcuni e alla sottoutilizzazione per altri, influenzando il morale e l'efficienza complessiva del team. Ciò spesso si traduce in un'erogazione del servizio incoerente e in ritardi per i clienti assegnati ad agenti sovraccarichi.
ProcessMind fornisce una chiara visibilità sull'attività degli agenti e sulle assegnazioni delle richieste di servizio in Zendesk Support. Identifica agenti o team con carichi di lavoro sproporzionatamente alti o bassi, consentendo ai manager di ottimizzare la distribuzione delle risorse e garantire una gestione equa ed efficiente delle richieste di servizio.

Le deviazioni dalle procedure standard di servizio clienti possono portare a una qualità del servizio incoerente, alla non conformità con le normative e a un aumento dei tassi di errore. Queste pratiche ad-hoc minano gli sforzi di formazione e rendono difficile scalare le operazioni in modo efficace.
ProcessMind scopre automaticamente i percorsi effettivi intrapresi dalle richieste di servizio in Zendesk Support, confrontandoli con i modelli di processo ideali. Evidenzia ogni istanza di deviazione, mostrando esattamente dove e perché gli agenti o i sistemi non stanno seguendo il workflow prescritto, consentendo azioni correttive mirate.

La categorizzazione o la prioritizzazione errata delle richieste di servizio comporta un indirizzamento sbagliato al dipartimento o all'agente errato, ritardando la risoluzione per problemi urgenti. Questa inefficienza può portare alla frustrazione del cliente e a opportunità mancate di affrontare prontamente problemi critici.
ProcessMind analizza le attività iniziali di 'Request Categorized and Prioritized' e il loro impatto a valle in Zendesk Support. Identifica i pattern in cui specifiche categorie o priorità portano costantemente a tempi di risoluzione più lunghi o a maggiori escalation, suggerendo aree per processi di acquisizione migliorati.

I ritardi nell'invio di un riconoscimento iniziale ai clienti dopo la creazione di una richiesta di servizio possono creare immediatamente un'impressione negativa. Questo periodo di attesa fa sentire i clienti inascoltati, aumentando l'ansia e potenzialmente portando a contatti duplicati.
ProcessMind misura con precisione il tempo trascorso tra 'Service Request Created' e 'Initial Customer Acknowledgment Sent' in Zendesk Support. Identifica i bottleneck in questa fase iniziale critica, evidenziando problemi di processo o di sistema che ritardano la comunicazione tempestiva e influenzano le prime impressioni.

Quando gli agenti chiedono ripetutamente ai clienti informazioni già fornite o facilmente accessibili, ciò segnala inefficienza e un flusso di informazioni frammentato. Questo processo aggiunge passaggi non necessari, prolunga i tempi di risoluzione e frustra significativamente i clienti.
ProcessMind mappa l'occorrenza delle attività 'Informazioni Richieste al Cliente' all'interno dei workflow delle Richieste di Servizio. Scopre scenari in cui questa attività si verifica più volte o inutilmente, indicando lacune nell'accesso dell'agente alle informazioni o nella cattura iniziale dei dati in Zendesk Support.

Se gli agenti impiegano troppo tempo a investigare i problemi o faticano a trovare informazioni pertinenti, i tempi di risoluzione si prolungano significativamente. Questa inefficienza influisce sulla produttività degli agenti e ritarda il supporto essenziale ai clienti, aumentando i costi operativi.
ProcessMind analizza la durata e le attività precedenti a 'Solution Proposed to Customer' o 'Service Request Resolved'. Evidenzia i casi in cui 'Agent Investigates Issue' richiede un tempo insolitamente lungo, suggerendo la necessità di una migliore integrazione della knowledge base o di formazione degli agenti all'interno di Zendesk Support.

Obiettivi Tipici

Definisca il significato di successo

Questo obiettivo mira a ridurre significativamente il tempo necessario per risolvere le richieste di assistenza clienti, dal contatto iniziale alla chiusura finale. Raggiungere questo risultato aumenta direttamente la soddisfazione del cliente, riduce i costi operativi associati a case prolungati e libera la capacità degli agenti, migliorando l'efficienza delle Sue operazioni di Zendesk Support.
ProcessMind analizza i Suoi dati di Zendesk Support per individuare i bottleneck e i ritardi nel flusso di risoluzione. Identifica attività o sequenze specifiche che prolungano la risoluzione, offrendo insight per semplificare i processi, automatizzare le attività ripetitive e riallocare efficacemente le risorse. Può puntare a riduzioni del 15-25% nel tempo medio di risoluzione.

Il rispetto degli Service Level Agreement è cruciale per fornire un servizio clienti affidabile ed evitare penalità. Questo obiettivo si concentra sull'aumento della percentuale di richieste di servizio risolte entro i loro obiettivi SLA definiti, garantendo una qualità e affidabilità del servizio coerenti all'interno del vostro ambiente Zendesk Support.
ProcessMind identifica proattivamente i case a rischio di violazione degli SLA monitorando percorsi critici e segnalando i ritardi. Individua le cause profonde dei fallimenti SLA, sia a causa di trasferimenti di agente (handoff), ritardi nell'indagine o lacune nella comunicazione, consentendo interventi mirati per aumentare la conformità del 10-20%.

Alti tassi di escalation interne spesso indicano problemi sottostanti, come una mancanza di conoscenza degli agenti, una categorizzazione iniziale inadeguata o complessi trasferimenti di processo (handoff). Questo obiettivo mira a ridurre la frequenza con cui le richieste di servizio clienti devono essere escalate a livelli superiori o a dipartimenti diversi in Zendesk Support, riducendo così i costi e accelerando la risoluzione.
ProcessMind mappa i percorsi di escalation e identifica i trigger comuni, mostrando dove esistono lacune di conoscenza o ambiguità di processo. Analizzando le circostanze che portano alle escalation, aiuta a ottimizzare la formazione, migliorare il contenuto della knowledge base e affinare il triage iniziale, riducendo potenzialmente i tassi di escalation del 10-15%.

Un'alta percentuale di richieste di servizio riaperte suggerisce che le risoluzioni iniziali non affrontano completamente i problemi dei clienti, portando a insoddisfazione e aumento del carico di lavoro. Questo obiettivo si concentra sull'assicurare che i problemi dei clienti siano risolti completamente ed efficacemente la prima volta all'interno del vostro sistema Zendesk Support.
ProcessMind analizza l'intero ciclo di vita delle richieste riaperte, identificando pattern comuni, agenti o tipi di richieste associati alle riaperture. Aiuta a scoprire dove le risoluzioni sono insufficienti o dove i problemi sottostanti non sono completamente affrontati, consentendo miglioramenti che possono ridurre i tassi di riapertura del 5-10%.

L'uso incoerente dei canali di comunicazione può portare a esperienze cliente frammentate e workflow agenti inefficienti. Questo obiettivo mira a stabilire e applicare canali standard per le interazioni con i clienti, garantendo chiarezza, coerenza e un processo di servizio più snello in Zendesk Support.
ProcessMind visualizza il flusso dei canali di comunicazione utilizzati durante il ciclo di vita di una richiesta di servizio. Evidenzia le deviazioni dai canali preferiti e identifica scenari in cui vengono utilizzati più canali, potenzialmente confusi, guidando gli sforzi per semplificare e standardizzare la comunicazione per una migliore CX.

Una distribuzione non uniforme dei carichi di lavoro può portare a burnout degli agenti, ritardi nel servizio e qualità inconsistente. Questo obiettivo si concentra sull'assicurare che gli agenti del servizio clienti in Zendesk Support abbiano un carico di lavoro bilanciato, massimizzando l'efficienza e promuovendo un'allocazione equa delle risorse all'interno del team.
ProcessMind fornisce insight sull'attività individuale degli agenti e sulle assegnazioni dei case, rivelando squilibri e bottleneck. Aiuta a identificare opportunità per il bilanciamento del carico, la formazione incrociata o l'aggiustamento delle regole di assegnazione per garantire una distribuzione del carico di lavoro più equa ed efficiente, migliorando la produttività degli agenti del 10%.

Un lento riconoscimento delle nuove richieste di assistenza clienti può creare una prima impressione negativa e aumentare l'ansia del cliente. Questo obiettivo mira a ridurre significativamente il tempo necessario affinché i clienti ricevano un riconoscimento iniziale dopo aver avviato il contatto in Zendesk Support.
ProcessMind traccia meticolosamente il tempo che intercorre tra 'Contatto Cliente Avviato' e 'Riconoscimento Iniziale Cliente Inviato'. Identifica ritardi e lacune di processo in questa prima fase critica, consentendo alle organizzazioni di implementare risposte automatizzate più rapide o di ottimizzare il triage iniziale per un miglioramento del 20-30% nei tempi di riconoscimento.

Una categorizzazione inadeguata delle richieste di servizio spesso causa smistamenti errati, ritardi e una gestione inefficiente. Questo obiettivo mira a migliorare la precisione con cui le richieste in arrivo sono categorizzate e prioritarizzate in Zendesk Support, assicurando che raggiungano rapidamente l'agente o il dipartimento corretto.
ProcessMind analizza la correlazione tra la categorizzazione iniziale e i successivi percorsi di processo, comprese le escalation o le riassegnazioni. Evidenzia schemi di categorizzazione errata, contribuendo a perfezionare le regole di categorizzazione, migliorare la formazione degli agenti o automatizzare il triage iniziale per un aumento della precisione del 15-20%.

I clienti trovano frustrante quando viene loro ripetutamente richiesta la stessa informazione durante una richiesta di servizio. Questo obiettivo si concentra sulla semplificazione del processo di raccolta delle informazioni in Zendesk Support per garantire che tutti i dettagli necessari siano raccolti in modo efficiente, idealmente nella prima interazione.
ProcessMind mappa i punti nel processo di servizio in cui viene richiesta informazione al cliente. Identifica pattern di richieste ridondanti o attività in cui gli agenti chiedono ripetutamente dati già forniti, consentendo aggiustamenti del processo per ridurre queste istanze del 10-20%.

Le deviazioni dalle procedure operative standard possono portare a una qualità del servizio incoerente, rischi di conformità e inefficienze operative. Questo obiettivo mira a garantire che tutti gli agenti e i processi di servizio clienti all'interno di Zendesk Support seguano rigorosamente le linee guida e i workflow definiti.
ProcessMind scopre e visualizza automaticamente tutti i percorsi di processo effettivi, confrontandoli con il modello di riferimento ideale. Evidenzia scorciatoie non autorizzate, passaggi mancanti o azioni non conformi, fornendo prove chiare per applicare la disciplina di processo e migliorare la coerenza del 20%.

Passaggi di indagine inefficienti possono prolungare significativamente i tempi di risoluzione e aumentare i costi nel servizio clienti. Questo obiettivo si concentra sull'ottimizzazione delle attività coinvolte nella diagnosi e risoluzione dei problemi dei clienti, rendendole più rapide ed efficaci all'interno di Zendesk Support.
ProcessMind identifica cicli comuni, rilavorazioni e passaggi non necessari all'interno della fase 'Agent Investigates Issue'. Evidenzia dove gli agenti trascorrono tempo eccessivo o ripetono azioni, fornendo insight per ottimizzare gli strumenti diagnostici, l'accesso alla knowledge base o la collaborazione interna, riducendo il tempo di indagine del 10-15%.

Il Percorso di Miglioramento in 6 Fasi per il Servizio Clienti

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Scarica il Modello
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Esportare i Vostri `Dati` Zendesk.
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Carica il Tuo Dataset
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Analizzare il Vostro Flusso di Servizio.
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Implementare Miglioramenti Chiave
6

Monitorare i Guadagni di Prestazione
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Scarica il Modello

Cosa fare

Accedere e scaricare il template dati Excel pre-configurato, progettato specificamente per analizzare i processi di servizio clienti in Zendesk Support.

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Perché è importante

Una struttura dati standardizzata assicura che tutte le informazioni critiche dai vostri ticket Zendesk Support siano acquisite correttamente per un'analisi di processo accurata.

Risultato atteso

Un template Excel pronto all'uso, personalizzato per i dati del servizio clienti Zendesk Support.

COSA OTTERRAI

Scoprite Percorsi Nascosti nel Vostro Processo di Servizio Clienti.

ProcessMind trasforma i Suoi dati grezzi di Zendesk Support in visualizzazioni vivide e interattive. Scopra ogni fase del Suo percorso di assistenza clienti, rivelando inefficienze e opportunità di miglioramento.
  • Visualizzi il Suo processo di servizio `end-to-end`
  • Individuare i `bottleneck` nascosti in Zendesk.
  • Ottimizzare i trasferimenti (`handoff`) e le `task` degli agenti.
  • Ridurre il tempo medio di risoluzione per il cliente
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
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Design your optimized process
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RISULTATI TIPICI

Miglioramenti Concreti nel Servizio Clienti

Questi risultati illustrano i benefici tangibili che le organizzazioni realizzano applicando il `Process Mining` ai loro `dati` di Zendesk Support. Analizzando i cicli di vita delle Richieste di Servizio, le aziende possono identificare inefficienze e `bottleneck`, portando a significativi miglioramenti operativi.

0 %
Tempi di Risoluzione Più Rapidi.

Riduzione della risoluzione media delle richieste di servizio

Il Process Mining identifica i bottleneck e le inefficienze, contribuendo a ottimizzare i workflow per ridurre significativamente il tempo necessario a risolvere i problemi dei clienti.
- 0 %
Conformità SLA Migliorata

Miglioramento nel raggiungimento degli service level agreement.

Individuando i percorsi di processo non conformi e le loro cause profonde, le organizzazioni possono affrontare proattivamente i problemi per garantire che più richieste soddisfino i loro obiettivi SLA.
0 %
Tassi di `Escalation` Inferiori.

Diminuzione delle richieste che richiedono escalation interna.

Comprendere i trigger per le escalation interne consente una migliore formazione degli agenti e aggiustamenti di processo, riducendo la necessità di coinvolgimento di livello superiore.
0 %
Meno `Case` Riaperti.

Diminuzione delle riaperture delle richieste di servizio clienti.

Analizzare perché i case vengono riaperti aiuta a migliorare la qualità e la completezza della risoluzione iniziale, riducendo i contatti ripetuti con i clienti e aumentando la soddisfazione.
0 %
Riconoscimento Più Rapido

Riduzione del tempo medio di riconoscimento iniziale del cliente

Identificare i ritardi nel primo contatto aiuta a semplificare il punto di contatto iniziale, impostando migliori aspettative del cliente e migliorando la soddisfazione precoce.

I risultati specifici raggiunti possono variare a seconda della complessità del processo, della qualità dei `dati` e dell'ambito di implementazione. Questi esempi riflettono i miglioramenti comuni osservati dalle organizzazioni che sfruttano il `Process Mining` per i processi di assistenza clienti.

Dati Consigliati

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

Attributi

Punti dati chiave da acquisire per l'analisi

L'identificatore unico per ogni richiesta di servizio clienti, conosciuto anche come ticket o case.

Perché è importante

Questo è l'ID di Case essenziale che collega tutti i passaggi del processo, consentendo la ricostruzione e l'analisi di ogni singolo percorso di assistenza clienti.

Il timestamp che indica quando è iniziata un'attività o un evento.

Perché è importante

Questo timestamp è essenziale per ordinare gli event, calcolare le durate e analizzare la timeline del processo di richiesta di servizio.

Il nome o l'ID dell'agente del servizio clienti assegnato per gestire la richiesta di servizio.

Perché è importante

Traccia quale agente ha eseguito un'azione, consentendo l'analisi delle performance individuali, della distribuzione del carico di lavoro e dell'allocazione delle risorse.

La classificazione della richiesta di servizio, come 'Domanda', 'Incidente', 'Problema' o 'Task'.

Perché è importante

Categorizza le richieste per consentire il confronto delle prestazioni e l'analisi tra diversi tipi di problemi, il che è cruciale per un miglioramento mirato del processo.

Il livello di priorità assegnato alla richiesta di servizio, come 'Basso', 'Normale', 'Alto' o 'Urgente'.

Perché è importante

Indica l'urgenza di una richiesta, che è fondamentale per analizzare la SLA compliance e garantire che i problemi critici siano affrontati tempestivamente.

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

Perché è importante

Mostra come interagiscono clienti e agenti, consentendo l'analisi dell'efficienza del canale e del suo impatto sul processo e sull'esperienza del cliente.

La durata target entro la quale una richiesta di servizio dovrebbe essere risolta, basata sulla sua politica SLA.

Perché è importante

Definisce la promessa di servizio al cliente, fungendo da benchmark per misurare le prestazioni puntuali e la SLA compliance.

Un flag booleano che indica se il tempo di risoluzione della richiesta di servizio ha superato il suo obiettivo SLA.

Perché è importante

Fornisce un risultato chiaro e binario per le performance SLA su ciascun caso, semplificando il monitoraggio della Conformità e la reportistica.

Il tempo totale trascorso dalla creazione di una richiesta di servizio fino alla sua risoluzione finale.

Perché è importante

Misura la durata end-to-end del case, un KPI critico per valutare l'efficienza complessiva del processo e l'esperienza del cliente.

Attività

Fasi del processo da tracciare e ottimizzare

Questa attività segna l'inizio del processo di assistenza clienti, quando un nuovo ticket viene generato in Zendesk da qualsiasi canale come e-mail, modulo web o chat. Questo event è esplicitamente registrato dal sistema con un ID ticket unico e un timestamp al momento della creazione.

Perché è importante

Come evento di inizio primario, è essenziale per calcolare la durata complessiva del case e analizzare i volumi di richieste in ingresso nel tempo. Serve come baseline per misurare indicatori chiave di performance (KPI) come il tempo alla prima risposta e il tempo di risoluzione totale.

Questo event significa che la richiesta di servizio è stata assegnata a un agente specifico per la gestione. Può avvenire automaticamente in base a regole di routing o manualmente da un team lead o un agente.

Perché è importante

L'assegnazione è un milestone critico per la responsabilità e la gestione del carico di lavoro. Analizzare il tempo di assegnazione e i pattern di riassegnazione rivela i bottleneck nel processo di triage e distribuzione.

Si verifica quando un agente richiede maggiori informazioni da un cliente per procedere e cambia lo stato del ticket in 'in sospeso'. Questo cambiamento di stato indica esplicitamente che il processo è ora in attesa di una parte esterna.

Perché è importante

Questa attività evidenzia le dipendenze dal cliente e sospende i clock SLA interni. Istanze frequenti o ripetute su un singolo ticket possono indicare una raccolta incompleta delle informazioni iniziali e portare a tempi di risoluzione più lunghi.

Un agente contrassegna la richiesta di servizio come 'risolta' dopo aver fornito una soluzione al cliente. Questo è uno stato temporaneo, poiché il ticket può essere riaperto da una risposta del cliente prima che venga chiuso permanentemente.

Perché è importante

Questa è la milestone primaria per misurare il tempo di risoluzione e l'efficienza dell'agente. Significa il punto in cui l'agente ritiene che il lavoro sia completo, fornendo una base per analizzare il rilavoro se il ticket viene riaperto.

Questa attività si verifica se un cliente risponde a un ticket che è nello stato 'risolto'. Zendesk cambia automaticamente lo stato di nuovo a 'aperto', indicando che il problema non è stato completamente risolto.

Perché è importante

Le riaperture sono un indicatore critico del fallimento della risoluzione al primo contatto e di una scarsa qualità della soluzione. L'analisi della frequenza e dei motivi dei ticket riaperti aiuta a identificare le aree per migliorare la formazione degli agenti e le procedure di risoluzione.

Questa è l'attività finale, che segna la chiusura permanente della richiesta di servizio. Questo avviene tipicamente in automatico dopo che è trascorso un certo periodo di tempo da quando il ticket è stato contrassegnato come 'solved', senza nuove risposte dal cliente.

Perché è importante

Come evento finale definitivo, completa il ciclo di vita del ticket. Il tempo da 'risolto' a 'chiuso' rappresenta la finestra per potenziali riaperture, e l'evento 'chiuso' conferma che la risoluzione è stata accettata.

FAQ

Domande frequenti

Il Process Mining Le consente di visualizzare il flusso effettivo delle richieste di servizio all'interno di Zendesk, identificando bottleneck, deviazioni e inefficienze. Rivela dove le richieste di assistenza clienti si bloccano o impiegano troppo tempo, permettendole di ottimizzare i workflow e ridurre i tempi di risoluzione. Può individuare le cause profonde di problemi come alti tassi di riapertura o violazioni critiche degli SLA.

Per il process mining, avete bisogno principalmente di log di eventi da Zendesk Support. Questo include identificatori di case, come Service Request ID, nomi di attività, come "Ticket Created" o "Agent Assigned", e timestamp per ogni attività. Gli ID degli agenti e i cambiamenti di stato, ad esempio, "Open", "Pending", "Solved", sono anch'essi cruciali.

Può aspettarsi di vedere significative riduzioni nei tempi medi di risoluzione e nei tassi di escalation interna. Il Process Mining aiuta a migliorare la Conformità SLA critica e riduce il numero di richieste di servizio riaperte. In definitiva, questo porta a una maggiore soddisfazione del cliente e a un'utilizzazione più efficiente degli agenti.

Zendesk Support offre vari modi per estrarre dati, inclusi la sua API, funzionalità di reporting ed esportazione dati. Molti tool di Process Mining forniscono anche connettori diretti o possono importare dati da formati standard come CSV o Excel. Possiamo guidarLa sul metodo più efficiente per la Sua specifica configurazione Zendesk.

Mentre una certa comprensione tecnica delle strutture dei dati è benefica, molte moderne piattaforme di Process Mining sono progettate per utenti aziendali. Una conoscenza di base di SQL potrebbe essere utile per la preparazione dei dati, ma gli ingegneri dei dati dedicati non sono sempre richiesti. Lo strumento di Process Mining gestisce il lavoro analitico complesso.

Sì, il Process Mining è eccellente nell'evidenziare le fasi del processo che causano ritardi, come il lento riconoscimento iniziale. Analizzando gli Event Log, può anche identificare schemi in cui ai clienti viene ripetutamente chiesta la stessa informazione, indicando processi di indagine inefficienti o una scarsa categorizzazione delle richieste. Questo consente miglioramenti mirati.

L'estrazione iniziale dei dati e la creazione del modello possono essere tipicamente completate entro poche settimane, a seconda del volume e della complessità dei dati. Spesso può ottenere insight azionabili entro le prime 4-8 settimane. Il monitoraggio continuo consente miglioramenti costanti e assicura che i benefici siano sostenuti.

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