カスタマーサービスを改善する

カスタマーサービスを最適化するための6つのステップ
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カスタマーサービスのプロセスを最適化

ProcessMindを使うと、カスタマーサービスのプロセスで非効率が生じている箇所を特定できます。ボトルネックや手戻りを見つけ、解決までの時間を延ばす不要なステップを減らせます。遅延の発生箇所と、顧客満足度の向上につながる業務の進め方を把握できます。ソースシステムを問わず、データに基づく改善に役立つインサイトを得られます。

事前設定済みのデータテンプレートをダウンロードし、よくある課題に取り組んで、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に沿って進め、データテンプレートガイドを参考に、業務を改善してください。

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プロセスマイニングでカスタマーサービスのプロセスを最適化し、より良いサービスを実現しましょう。プロセスマイニングは、システム内のすべてのサービスリクエストの流れを明らかにする分析手法です。顧客からの最初の問い合わせから、やり取り、引き継ぎ、エスカレーションを経て最終的に解決するまで、ProcessMindがプロセスを可視化します。実際のプロセスフローを見つけ、想定または理想の経路と直接比較することで、逸脱や回避策、見えにくい複雑さをすぐに特定できます。担当者のアクティビティ、システムとのやり取り、顧客との接点を詳しく分析し、従来のレポートでは把握できないインサイトを得られます。チームの実際の業務をデータに基づいて透明性の高い形で把握できるため、サービスの流れに見えない部分を残さず、リクエストが最初から最後までどのように処理されているかを理解できます。

カスタマーサービスには、効率を損ない、顧客満足度に影響する、よくあるものの見えにくい課題があります。予想外の遅延でサービスリクエストへの対応が長引き、顧客の不満や解約につながっていませんか。担当者が手戻りを繰り返したり、複雑な手順をたどって問題を解決したり、情報不足のために何度も電話を転送したりしていませんか。チームはサービスレベル契約を継続的に満たせていますか。それとも、解決プロセスに潜むコンプライアンス上のリスクが、金銭的なペナルティや評判の低下につながるおそれはありませんか。こうした課題は特定のシステムに限らず、ERP、CRM、その他どのソースシステムを使うカスタマーサービス業務でも起こり得ます。プロセスを最初から最後まで見渡せなければ、根強いボトルネック、不適切なリソース配分、手順のばらつき、知識の不足など、非効率の根本原因を特定するのは困難です。従来のレポートやダッシュボードで分かるのは静的な時点の情報にすぎず、プロセスを形づくる動的なイベントの順序や相互関係は示されません。プロセスマイニングを使えば、こうした複雑さを整理し、収益や顧客ロイヤルティに影響する重要な領域をデータに基づいて動的に捉えられます。

ProcessMindは、広く見られるこうした課題に取り組み、推測ではなくデータに基づいて判断できるよう支援します。カスタマーサービスシステムのイベントログを分析し、部門間の過剰な引き継ぎ、複雑な問題のエスカレーションの遅れ、最初の解決が不十分なために繰り返されるサービスリクエスト、承認プロセスの不要な手順など、どこで滞りが起きているかを正確に特定できます。状況を明確に把握することで、初回対応での解決率の向上、平均対応時間の大幅な短縮、非効率なワークフローの特定と見直しによる担当者全体の生産性向上につながります。効率の改善だけでなく、社内方針や外部規制への準拠を支援し、潜在的なリスクを抑えてガバナンスを強化できます。より迅速で一貫性のある質の高いサービスを提供することで顧客満足度を高め、顧客ロイヤルティと推奨の向上につなげられます。既存のインフラ内でリソース配分を最適化し、運用コストを抑えながら、現在の投資を最大限に生かせます。チームの実際の業務の進め方を明確に把握し、サービス組織全体で継続的な改善を進められます。

ProcessMindを使えば、カスタマーサービスのプロセス最適化を簡単に始められます。さまざまなシステムに対応するプラットフォームのため、技術環境を問わず、どの組織でも利用できます。CRM、チケット管理システム、ERPなど、サービスリクエストのイベントを記録するソースシステムを接続するだけです。現在のIT環境を全面的に入れ替える必要はありません。必要最小限のデータをまとめた分かりやすいテンプレートをご用意しており、短期間で安全に設定できます。数日で、生のデータからカスタマーサービスのプロセス全体を可視化し、最適化の機会を見つけて、オペレーショナルエクセレンスにつながるデータに基づいた判断を始められます。見えにくい非効率によって顧客の信頼や業務の収益性が損なわれる前に、ProcessMindでサービス業務を改善し、優れた顧客体験を提供しましょう。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

顧客は迅速な解決を期待していますが、見えにくいボトルネックや非効率なプロセスの手順によって、待ち時間が長くなることがあります。遅延は顧客の信頼を損ない、否定的なレビューや解約につながるほか、1件のサービスリクエストに担当者が長時間対応することで運用コストも増加します。

ProcessMindは、遅延の原因となる段階やアクティビティを明らかにし、非効率な引き継ぎや見えにくい処理の繰り返しを特定します。システムのデータから実際のプロセスフローを可視化し、解決までに時間がかかる根本原因を見つけることで、サービス提供を早めるための改善策を実施できます。

応答時間や解決時間に関するサービスレベル契約を守れないと、顧客満足度に直接影響し、金銭的なペナルティや契約違反につながるおそれがあります。SLA未達の原因を明確に把握できなければ、早期に対処できず、サービス提供の継続的な改善も進めにくくなります。

ProcessMindは、実際のサービスリクエストの処理経路を定められたSLA目標と自動で比較し、未達の発生箇所とその要因を示します。違反が起きやすい重要な段階、担当者グループ、リクエストの種類を特定し、コンプライアンスを確保するための先回りした調整ができます。

担当者間で頻繁に転送されたり、上位のサポート層へエスカレーションされたりするサービスリクエストは、顧客にとって一貫性のない不満の残る体験につながります。不要な引き継ぎによって貴重なリソースが費やされ、最終的な解決が遅れるうえ、リクエストごとの運用コストも大きくなります。

ProcessMindはエスカレーションと引き継ぎの経路をすべて可視化し、どの種類のリクエストや初期対応が引き継ぎにつながりやすいかを明らかにします。こうしたパターンを分析することで、一次対応の担当者への権限付与、ナレッジベースの見直し、初期の振り分けルールの改善につながる機会を見つけられます。

解決後すぐに再オープンされるサービスリクエストは、最初の対応が不十分だった可能性を示します。手戻りは担当者の時間を浪費し、問題が解決していないと感じる顧客の不満を招き、同じ問題への再対応によって運用コストも増加させます。

ProcessMindはサービスリクエストの全ライフサイクルを図示し、再オープンが起きやすいパターンと、その前に行われたアクティビティを明らかにします。分析結果から、手戻りにつながりやすい担当者、リクエストの種類、プロセスの手順を特定し、品質上の根本的な課題に対処できます。

サービスリクエストへの対応時に、担当者が文書化されたベストプラクティスや標準業務手順から外れると、対応結果にばらつきが生じ、コンプライアンス上のリスクや業務コストの増加につながることがあります。状況を把握できなければ、チーム内で発生するこうした標準外の対応を見つけ、是正するのは困難です。

ProcessMindは、サービスリクエストが実際にたどった経路を自動で明らかにし、定義した理想的なプロセスモデルと比較します。これにより、逸脱をすべて特定し、その頻度や影響を把握したうえで、標準業務手順の遵守を促せます。

同様のサービスリクエストでも担当者によって対応が大きく異なると、サービス品質にばらつきが生じ、顧客体験や業務効率に影響します。また、業務量の偏りは担当者の疲弊やボトルネックにつながる一方、キャパシティが十分に使われていない状況は見過ごされがちです。

ProcessMindは、サービスリクエストごとのアクティビティを追跡し、担当者の対応状況と業務量をデータに基づいて可視化します。実際のプロセスの流れを比較し、成果を上げている担当者のベストプラクティスを特定するとともに、追加のトレーニングやリソース配分の見直しが必要な領域を明らかにできます。

顧客や社内チームに何度も情報を求めることで、大幅な遅延が生じることがあります。こうしたやり取りの繰り返しは解決までの時間を延ばし、顧客の負担を増やすだけでなく、サービスプロセスの効率も大きく損ないます。

ProcessMindは、情報の照会がサービスリクエストのライフサイクルのどこで、なぜ遅延を招いているのかを特定します。特定のリクエスト種別や連絡チャネルでボトルネックが起きやすいかを把握できるため、データ収集の方法を見直し、顧客体験の向上につなげられます。

1つの問題を解決するために顧客が何度もサポートへ連絡しなければならないと、顧客体験やサービス品質への評価が大きく損なわれます。初回対応での解決率が低いと、担当者が同じ作業を繰り返すことになり、サポートの受信トレイも滞留して、業務コストが増加します。

ProcessMindは、サービスリクエストの一連の流れを分析し、初回の対応で問題が解決しない理由を明らかにします。再度の問い合わせや社内での手戻りといったパターンを示し、担当者が適切なツールや知識を使って速やかに問題を解決できるよう、改善の余地を見つけます。

一般的な目標

成功の基準を定義

解決までに時間がかかると、顧客満足度が低下し、業務コストも増加します。この目標では、最初の問い合わせから最終的な解決まで、サービスリクエストのライフサイクル全体を短縮し、顧客への迅速な対応と担当者が処理できる件数の増加を目指します。

ProcessMindは、カスタマーサービスのプロセスで遅延を招くボトルネックと根本原因を特定し、解決時間を延ばしているアクティビティや引き継ぎを明らかにします。既存システムの範囲内でワークフローを効率化し、手順の自動化やチームの業務効率向上につなげる具体的な改善案を提示します。

サービスレベル契約(SLA)に違反すると、顧客の不満や金銭的なペナルティ、企業の評判低下につながることがあります。SLAの遵守率を高めることで、顧客の期待に応える安定したサービスを提供し、ブランドへの信頼を高められます。

ProcessMindは、SLA違反につながるプロセス逸脱を可視化し、目標時間を超過する原因となったアクティビティや段階を特定します。コンプライアンス上の不足を把握し、是正措置を講じることで、SLAの遵守率向上につなげられます。

過度な転送やエスカレーションは業務コストを増やし、解決までの時間を延ばします。また、問題を何度も説明しなければならない顧客の不満にもつながります。こうした対応を減らし、最前線の担当者が問題を解決できるようにすることで、効率的な解決とリソースの適切な配分を促せます。

ProcessMindは、エスカレーションや転送が発生したサービスリクエストの全体像を示し、引き継ぎにつながるきっかけや条件を特定します。スキル不足やナレッジベースの情報不足といった根本原因への対処に役立ち、カスタマーサービスの改善につなげられます。

サービスリクエストが何度も再開されたり、初回の問い合わせで解決できなかったりする場合、最初の対応が不十分である可能性があります。顧客の不満や重複作業を招くため、初回で正しく解決し、顧客の信頼と担当者の業務効率を高めることが目標です。

ProcessMindは、プロセスのばらつきを分析し、問い合わせが繰り返される理由を明らかにします。再開率の高い担当者やリクエストの種類を特定できるため、対象を絞ったトレーニングやプロセスの見直しを通じて、解決の質を高められます。

担当者の対応にばらつきがあり、標準手順から逸脱すると、顧客体験やサービス品質が一定しません。プロセスを標準化することで、すべての顧客に質の高いサービスを提供し、顧客満足度と業務の予測可能性を高められます。

ProcessMindは、すべてのプロセスバリアントを自動で明らかにし、定義された最適な経路と比較して、逸脱を示します。継続的なモニタリングを通じてベストプラクティスの定着を促し、業務上のリスクを抑えながら、安定したサービス提供につなげられます。

顧客からの情報待ちや社内承認待ちなど、見えにくいボトルネックがサービスの解決を遅らせることがあります。こうした滞りを解消すれば、解決を早め、担当者の待機時間を減らし、顧客体験を向上できます。

ProcessMindは、ボトルネックによる大幅な遅延や複数回の問い合わせが発生している段階とリクエストの種類を特定します。遅延の実態を把握することで、データ収集方法の見直し、承認フローの簡素化、初回受付フォームの改善に役立てられます。

業務量の偏りは担当者の疲弊やキャパシティの未活用につながり、対応品質のばらつきはサービスの予測可能性を損ないます。業務量のバランスを整え、ベストプラクティスを特定することで、チーム全体の効率向上を目指します。

ProcessMindは、担当者ごとのワークフローと業務量の分布を明確に示します。成果につながる対応パターンや逸脱を特定できるため、データに基づく指導、公平な業務配分、チーム全体でのベストプラクティスの標準化に役立ちます。

サービスリクエストの初期分類を誤ると、誤った担当への振り分けや遅延、担当者間の引き継ぎが発生します。分類精度を高めれば、最初の段階から適切な部門や担当者に迅速に届けられ、業務全体の効率向上につながります。

ProcessMindは、誤分類されたリクエストの流れを分析し、手戻りや転送につながりやすい共通パターン、受付経路、分類担当者を特定します。この分析結果をもとに分類ルールや担当者向けトレーニングを見直し、初期の振り分けと解決を早められます。

カスタマーサービスのプロセスエクセレンスを実現する6つのステップ

1

接続して、実態を把握

実施内容

カスタマーサービスシステムからイベントログのデータを収集します。プロセス全体を把握できるよう、関連するアクティビティとケース識別子をすべて含めます。

重要な理由

正確で完全なデータセットは、プロセスマイニングの基盤です。サービスリクエストの実際の経路を確認し、見えにくい非効率を明らかにできます。

期待される結果

すべてのカスタマーサービスのやり取りとその流れを、詳細かつ一元的に把握できる分析用データ。

得られること

カスタマーサービスに潜む改善の機会を見つける

ProcessMindを使うと、カスタマーサービスのプロセスが実際にどのように進んでいるかを確認でき、各ステップややり取りを把握できます。チームが実際にどのようにサポートを提供しているかを詳しく理解できます。
  • 実際のカスタマーサービスの流れを可視化
  • ボトルネックや遅延の発生箇所を特定
  • 顧客満足度が低下する根本原因を特定
  • 担当者のワークフローを効率化
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

主な成果

カスタマーサービスのプロセスエクセレンスを実現

サービスリクエストのライフサイクルを一つひとつ分析することで、プロセスマイニングソリューションは主要なカスタマーサービス指標の改善につながる具体的な改善案を提示し、業務効率と顧客満足度の向上を支援します。

0 %
解決時間の短縮

サービスリクエストの平均解決時間の短縮

プロセスのボトルネックを特定して解消することで、組織は顧客の問題解決にかかる時間を大幅に短縮できます。迅速なサービス提供と顧客満足度の向上につながり、担当者のキャパシティにも余裕が生まれます。

0 %
SLA遵守率の向上

サービスレベル契約の目標達成率の向上

プロセスマイニングは、SLA違反につながる逸脱を明らかにし、対象を絞った変更を可能にします。合意した時間内に解決できるリクエストが増え、顧客の信頼を高めるとともに、ペナルティの回避にもつながります。

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初回対応での解決率向上

最初のやり取りで解決する問題の増加

問い合わせが繰り返される根本原因を把握すれば、担当者が最初のやり取りで問題を解決できるよう支援できます。業務効率が高まり、顧客の負担が減り、顧客体験の向上につながります。

0 %
エスカレーションと引き継ぎの削減

社内での転送やエスカレーションの減少

不要なエスカレーションや担当者間の引き継ぎにつながるパターンを特定することで、プロセスの見直しや担当者の対応力向上に役立ちます。顧客対応の流れがスムーズになり、業務コストを抑え、安定したサービスを提供できます。

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手戻りとリクエストの再開を削減

追加作業が必要なケースの減少

プロセス分析により、サービスリクエストが再開されたり、手戻りが発生したりする理由を明らかにし、組織が根本的な解決策を講じるのに役立ちます。担当者の重複作業を減らし、顧客に初回で明確な回答を提供できます。

具体的な結果は、プロセスの複雑さ、データ品質、組織の状況によって異なります。ここに示す数値は、さまざまなカスタマーサービスへの導入で一般的に見られる改善を表しています。

推奨データ

まず重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて対象を広げてください。
イベントログを初めて作成する方はこちら: プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

個々の顧客からの問い合わせや問題を識別する一意のIDです。このIDによって、関連するすべてのアクティビティが1つのケースにまとめられます。

重要な理由

これはケースを識別するために欠かせない項目です。これがなければ、顧客の個々の問題がプロセス内をどのように進んだか追跡できません。

特定のサービスリクエストについて、顧客サービスプロセス内で発生した業務イベント、タスク、またはステップの名称です。

重要な理由

この属性によって、プロセスマップのステップが定義されます。どのような作業がどの順序で行われているかを把握するために欠かせません。

特定のアクティビティやイベントが発生した正確な日時を示すタイムスタンプです。

重要な理由

このタイムスタンプでイベントを時系列に並べ、解決時間の計算やボトルネックの特定など、所要時間に基づく分析を行えます。

アクティビティが完了した時刻を示すタイムスタンプです。個々のアクティビティの所要時間を計算するために使います。

重要な理由

この属性は、個々のアクティビティの所要時間を計算するために欠かせません。ボトルネックの特定や効率性の測定に役立ちます。

アクティビティを実行した、または現在サービスリクエストを担当している顧客サービス担当者やユーザーの氏名または一意の識別子です。

重要な理由

担当者の業務量やパフォーマンス、担当者間の引き継ぎの影響を分析するために欠かせない属性です。

サービスリクエストの割り当て先となるチーム、部門、またはキューです。

重要な理由

チームのパフォーマンスや業務量の分布を分析し、部門間の引き継ぎによる遅延を特定できます。

「質問」「インシデント」「問題」「機能リクエスト」など、サービスリクエストの分類です。

重要な理由

リクエストを種別ごとに分けることで、プロセス経路の違いを把握し、個々の問題に合わせた改善を検討できます。

「オープン」「保留中」「解決済み」「終了」など、サービスリクエストの現在または過去のステータスです。

重要な理由

リクエストのライフサイクル上の段階を追跡し、待機状態の所要時間の特定やプロセスアクティビティの定義に役立ちます。

サービスリクエストに設定された優先度です。「低」「中」「高」「緊急」などがあります。

重要な理由

緊急性の高いリクエストがより迅速に対応されているかを分析し、リソース配分が業務上のニーズに沿っているかを確認できます。

サービスリクエストの受付や連絡に使われたチャネルです。「メール」「電話」「チャット」などがあります。

重要な理由

コミュニケーションチャネルの違いが、解決時間や担当者の作業量、プロセス全体の効率性にどう影響するかを把握できます。

サービスリクエストの解決後に顧客が回答した満足度スコアまたは評価です。

重要な理由

顧客がサービス品質をどう評価しているかを直接測定し、プロセスの効率性と業務上の成果を結び付けます。

サービスリクエストが、より上位のサポート階層や管理者にエスカレーションされたかどうかを示すフラグです。

重要な理由

エスカレーションの頻度や根本原因を特定し、初回連絡での解決率を高める機会を見つけるのに役立ちます。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

顧客のリクエストが正式に記録された時点で、カスタマーサービスプロセスが始まります。ソースシステムで新しいケース、チケット、やり取りの記録が作成されたときに、このイベントが記録されます。

重要な理由

プロセスの主な開始イベントです。ライフサイクル全体の所要時間の測定や、時間の経過に伴うリクエスト件数の分析に欠かせません。

サービスリクエストを最初に特定の担当者またはチームへ割り当てることを示します。リクエストがキューから実際の作業に移る重要な段階です。

重要な理由

このアクティビティは、担当者の業務量や初回割り当てまでの時間を追跡し、振り分けプロセスのボトルネックを特定するうえで重要です。

最初の割り当て後に、サービスリクエストの担当が別の担当者やチームに移ったことを示します。サポートプロセス内での引き継ぎを表します。

重要な理由

再割り当ての追跡は、プロセスの分断を分析し、不要な引き継ぎを特定するうえで重要です。頻繁な再割り当ては、振り分けの問題や知識不足を示している場合があります。

サービスリクエストを上位のサポートレベル、別の部門、または管理者へ正式に引き継ぐことを示します。最初の担当者が問題を解決できない場合に発生します。

重要な理由

エスカレーションは、プロセスの複雑さ、担当者の対応力、初回対応での解決状況を示す重要な指標です。エスカレーションの経路を分析すると、サポート体制の見直しに役立ちます。

担当者が作業を完了し、顧客の問題に対処したと判断した重要な節目です。リクエストは「解決済み」または「対応完了」の状態になります。

重要な理由

解決時間を測定する主なイベントです。サポートチームの実作業が完了したことを示し、サービスのライフサイクルにおける重要な節目となります。

解決済みのサービスリクエストが再びアクティブな状態になったときに発生します。顧客から問題が解決していない、または再発したと報告された場合によく見られます。

重要な理由

リクエストの再開は、手戻りを直接示すとともに、初回対応で解決できなかったことを示す指標です。解決の質を高めるには、これらのイベントの分析が欠かせません。

これは最後のアクティビティで、サービスリクエストを事務的に正式終了します。この時点でリクエストは完了とみなされ、それ以降の対応は想定されません。

重要な理由

このアクティビティは、プロセスのライフサイクルが正式に終了したことを示します。解決から終了までの時間から、自動終了や最終確認に関するプロセスポリシーを把握できます。

データに関する推奨事項をカスタマイズするには、 対象のプロセスを選択してください.

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、サービスリクエストのデータを分析し、カスタマーサービス業務の実際の流れを可視化します。ボトルネックや標準手順からの逸脱、解決時間の長期化やリクエストの頻繁な再開につながる領域を特定できます。こうした分析結果から、非効率な箇所とその根本原因を把握できます。

主に必要なのは、ケース識別子、アクティビティ名、サービスリクエストの各段階に対応するタイムスタンプを含むイベントログです。カスタマーサービスの場合、サービスリクエストID、ステータスの変更、担当者の割り当て、エスカレーションとその正確な時刻が該当します。担当者名、顧客セグメント、リクエストのカテゴリなどの属性を加えると、分析をさらに深められます。

データの抽出方法はソースシステムによって異なり、API、レポート機能、データベースへの直接アクセスなどを利用します。必要なケース、アクティビティ、タイムスタンプの情報を、通常はCSVなどの構造化された形式で収集します。多くのプロセスマイニングツールには、一般的な業務システム向けのコネクタも用意されています。

データの抽出と準備が完了してから、数週間以内に初期のインサイトが得られることがよくあります。期間はデータの複雑さや品質によって異なります。その後も継続的なモニタリングと詳細な分析を通じて、改善の機会を見つけられます。

サービスリクエストの解決時間や再開率の低下、初回対応での解決率の向上など、主要な指標の改善が期待できます。また、プロセスマイニングは、サービスレベル契約(SLA)の遵守、担当者の対応の標準化、連絡チャネルの利用方法の最適化にも役立ちます。これらの改善は、顧客満足度と業務効率の向上につながります。

いいえ。プロセスマイニングは、業務に介入しない分析手法です。システムからエクスポートした過去のデータを分析するため、稼働中の業務や担当者のワークフローには影響しません。分析は独立して行われ、サービス提供を妨げることなくインサイトを得られます。

基本的なデータ抽出のスキルや、システムのデータ構造に関する知識があると役立ちますが、現在のプロセスマイニングツールは業務担当者も使えるように設計されています。多くのプラットフォームには、使いやすいインターフェースや自動データコネクタがあり、高度な技術知識がなくても始められます。複雑なデータ連携や高度な分析には、専門的なサポートが必要となる場合があります。

プロセスマイニングは、タイムスタンプ付きのイベントデータを分析し、各サービスリクエストの実際の流れを可視化します。頻繁な逸脱やループ、遅延を示すことで、ボトルネックの発生箇所を明らかにし、繰り返される手順や手戻りを特定します。データに基づく分析により、通常のレポートでは見えない効率上の課題を把握できます。

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