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顧客サービスを改善

Genesys Cloud CXのプロセスを最適化する6ステップガイドです。
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Genesys Cloud CXのカスタマーサービスを最適化

このプラットフォームは、プロセスに潜む非効率や一貫性のない顧客体験を明らかにします。プロセス上のボトルネックを正確に特定し、エージェントのパフォーマンスを把握し、具体的な改善を進められます。サービス提供の最適化と顧客満足度の向上を、今すぐ始められます。

ダウンロードして、事前設定済みのデータテンプレートをご利用ください。よくある課題に取り組み、業務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もご確認ください。業務の進め方を変えていけます。

詳細な説明を表示

カスタマーサービスの最適化が必要な理由

カスタマーサービスは、顧客ロイヤルティやブランドの評判、ひいては収益に直接影響する、事業の基盤です。Genesys Cloud CXのように多様な顧客とのやり取りが大量に発生する環境では、複雑さが非効率につながることがあります。サービス全体の流れを明確に把握できなければ、サービスリクエストに時間がかかる理由、エージェントが滞留している箇所、重要なコンプライアンス基準が継続的に守られているかを特定するのは容易ではありません。こうした見えにくい問題は、運用コストの増加、エージェントの疲弊、そして何より顧客体験の低下につながります。カスタマーサービスプロセスの最適化は、コスト削減だけが目的ではありません。高い価値を提供し、長期的な顧客関係を築き、サービス運営をスムーズかつ効率的に行うための取り組みです。

プロセスマイニングでGenesys Cloud CXの運用を可視化

プロセスマイニングは、Genesys Cloud CXにおけるカスタマーサービスプロセスの複雑さを、データに基づいて明らかにする方法です。Genesys Cloud CXからイベントログを抽出すると、プロセスマイニングによってすべてのサービスリクエストの実際の開始から終了までの流れを再構成できます。顧客がコンタクトセンターとどのようにやり取りしているかを、「顧客連絡開始」イベントから「サービスリクエスト終了」アクティビティまで正確に可視化できます。この全体像から、次のことが可能になります。

  • **ボトルネックを特定：**サービスリクエストが滞留したり、大幅な遅延が発生したりする段階を簡単に見つけられます。リクエストの分類・優先順位付けの段階でしょうか。それとも、顧客からの情報待ちでしょうか。問題が発生している箇所を正確に確認できます。
  • **サイクルタイムを分析：**各段階にかかる時間とカスタマーサービス全体のサイクルタイムを正確に測定できます。さまざまな種類のサービスリクエストの解決にかかる時間や、解決時間の長期化に最も影響している遅延を把握できます。
  • **プロセスの逸脱を発見：**実際のプロセスフローを、理想の手順や標準業務手順と比較できます。サービスリクエストが想定外に振り分けられたケース、不要なエスカレーションが発生したケース、計画した経路から外れたケースを見つけ、効率やコンプライアンスへの影響を確認できます。
  • **エージェントのパフォーマンスと業務量を評価：**個々のエージェントやチームがサービスリクエストにどのように対応しているかを把握できます。横展開できるベストプラクティスに加え、追加研修やリソースの再配分によって効率を高め、業務量の偏りを減らせる領域も特定できます。

カスタマーサービスを改善する主な領域

プロセスマイニングで得た分析結果をもとに、Genesys Cloud CXのカスタマーサービス運営における具体的な改善領域を絞り込めます。

  • **リクエストの振り分けを効率化：**サービスリクエストの種類をエージェントやキューに割り当てる方法を最適化し、適切なリクエストを適切なエージェントが適切なタイミングで受け取れるようにします。転送を減らし、対応時間を短縮できます。
  • **初回コンタクト解決率（FCR）を高める：**複数回のやり取りやエスカレーションが発生する一般的な理由を特定し、より良いツール、ナレッジベース、研修によって、初回の対応で解決できるようエージェントを支援します。
  • **エスカレーション経路を最適化：**内部エスカレーションがいつ、なぜ発生するのかを分析します。複雑な問題を不要な遅延なく効率的に解決できるよう、エスカレーションの手順を見直します。
  • 顧客とのコミュニケーションを改善：「初回顧客確認の送信」や「顧客への情報依頼」などのアクティビティが、解決時間や顧客満足度に与える影響を把握します。効果が見込めるコミュニケーションを標準化・自動化します。
  • **サービスレベル合意（SLA）を遵守：**SLA目標解決時間を超過するリスクのあるサービスリクエストを早期に特定し、是正措置を講じます。安定したサービス提供を実現し、ペナルティを回避できます。

最適化によって得られる測定可能な成果

プロセスマイニングでGenesys Cloud CXのカスタマーサービスを最適化すると、次のような具体的で測定可能な成果が期待できます。

  • **運用コストを削減：**非効率をなくし、ワークフローを効率化し、エージェントのリソース配分を最適化することで、サービスリクエスト1件あたりのコストを大幅に削減できます。
  • **解決時間を短縮：**カスタマーサービスの平均サイクルタイムを短縮し、問題をより早く解決して顧客満足度を高めます。
  • **顧客満足度（CSAT）を向上：**効率的で一貫したサービス体験は、顧客満足度とロイヤルティの向上に直結します。
  • **エージェントの生産性と意欲を向上：**明確なプロセスと負担の軽減によってエージェントを支援し、仕事への満足度を高め、離職を抑えます。
  • **コンプライアンスを強化：**すべてのサービスリクエストが規制要件と社内ポリシーに沿って処理されるようにし、リスクを減らして説明責任を高めます。

最適化を始める

Genesys Cloud CXのカスタマーサービス運営を変えるために、高度な技術知識は必要ありません。プロセスマイニングを使えば、根拠に基づく改善の道筋を明確に描けます。推測に頼らず、実際の変化につながるデータに基づく意思決定が可能になります。より効率的でコンプライアンスに沿った、顧客中心のサービス提供モデルに向けた取り組みを今すぐ始め、Genesys Cloud CXへの投資を最大限に役立ててください。顧客とチームの双方に、確かな価値をもたらします。

カスタマーサービス コンタクトセンター運用 担当者のパフォーマンス サービスリクエスト管理 SLAコンプライアンス 顧客体験 サポートチーム ヘルプデスクの効率 チケット管理 チケット管理 サポートチケット コンタクトセンター カスタマーサポート CRM ヘルプデスク ケース解決

よくある問題と課題

影響している課題を特定

サービスリクエストの解決サイクルが長引くと、顧客満足度に直接影響し、顧客離れにつながる可能性があります。解決までの時間が長いほど、貴重なエージェントのリソースが拘束され、運用コストが増加します。その結果、新たな問い合わせに対応できる全体の処理能力も大きく低下します。
ProcessMindは、カスタマーサービスプロセスのどこで遅延が発生しているかを正確に特定します。Genesys Cloud CX内で解決時間を長引かせている具体的なアクティビティやエージェント間の引き継ぎを明らかにし、効果的な改善につなげられます。

エスカレーションが頻繁に発生する場合、初期対応のエージェントに問題を解決する権限や知識が不足している可能性があります。その結果、顧客の不満が高まり、複数のエージェントが対応することで運用コストも増加します。研修やリソースへのアクセスに不足があることを示している場合もあります。
ProcessMindは、Genesys Cloud CX内のサービスリクエストにおけるエスカレーション経路を可視化します。一般的な発生要因や、エスカレーションされやすいリクエストの種類・エージェントを明らかにし、研修や振り分けの見直しに役立てられます。

重要なSLA目標を達成できないと、金銭的なペナルティ、顧客関係の悪化、ブランド評価の低下につながる可能性があります。サービス提供プロセスに根本的な非効率があり、早急な対応が必要であることを示しています。
ProcessMindは、Genesys Cloud CXのすべてのサービスリクエストについて、SLAコンプライアンスを明確かつリアルタイムに可視化します。目標を繰り返し超過するリクエストを示し、違反の正確な根本原因を特定することで、先回りした対応を可能にします。

サービスリクエストが頻繁に再オープンされる場合、最初の解決が不完全または誤っていた可能性があります。顧客からの再問い合わせやエージェントの手戻りが発生し、顧客の信頼が低下する一方で、運用コストも増加します。
ProcessMindは、Genesys Cloud CX内で再オープンされたサービスリクエストのパターンを明らかにします。繰り返し問題につながる具体的な問題の種類、エージェント、解決コードを特定し、解決品質の改善に役立てられます。

最初に利用した方法で問題が効率よく解決されないと、顧客はチャットから電話へ移るなど、別のコミュニケーションチャネルに切り替えることがあります。これにより顧客体験に負担が生じ、サポートコストも大幅に増加します。
ProcessMindは、Genesys Cloud CXにおける複数のコミュニケーションチャネルをまたいだ顧客の流れをマッピングします。チャネルの切り替えが頻繁に発生する箇所を特定し、チャネル戦略と初回コンタクト解決率の改善に役立てられます。

同様のサービスリクエストに対するエージェントの対応方法に大きな差があると、顧客体験のばらつきや業務量の偏りにつながります。結果としてチーム全体の生産性に影響し、顧客満足度も低下します。
ProcessMindは、Genesys Cloud CX環境で複数の指標を使ってエージェントのパフォーマンスを比較します。高い成果を上げているエージェントと、効率や一貫性を高めるために追加研修やプロセスの指針が必要な領域を明らかにします。

標準的なカスタマーサービスプロセスからの逸脱は、大きな非効率を生み、解決時間を長引かせ、コンプライアンス違反につながる可能性があります。こうした見えにくい追加ステップは、運用コストを増やし、業務を不必要に複雑にします。
ProcessMindは、Genesys Cloud CXでサービスリクエストが実際にたどった経路を自動的に発見します。理想的なプロセスフローからの一般的な逸脱を示し、効率的な解決に寄与しないアクティビティを特定します。

特定のキューや部門に遅延が集中すると、サービスリクエストのバックログが大きくなり、全体の解決時間に影響します。人員配置の問題、複雑なケースの種類、チーム間の引き継ぎの非効率などが原因として考えられます。
ProcessMindは、Genesys Cloud CXでサービスリクエストが部門やキューを通過する流れを可視化します。ボトルネックの発生箇所とリードタイムへの影響を正確に特定し、リソースの重点配分を可能にします。

初回コンタクト解決率が低いと、1つの問題を解決するために顧客が何度もやり取りする必要があります。顧客体験が大きく損なわれ、運用コストが増加し、チーム全体のエージェントの生産性も低下します。
ProcessMindは、Genesys Cloud CXのサービスリクエストの流れを分析し、初回コンタクトで解決できない理由を特定します。繰り返しのやり取りにつながるパターンや一般的な理由、エージェントが初回コンタクトで解決しやすくするための改善機会を明らかにします。

セルフサービスを試した後に、顧客がサービスリクエストを頻繁に開始している場合、既存のセルフサービスが効果的でないか、使いにくい可能性があります。エージェントの業務量が不必要に増え、顧客の不満にもつながります。
ProcessMindは、Genesys Cloud CX内でサービスリクエストの発生元を追跡します。どのリクエストの種類や顧客セグメントがセルフサービスを利用していないのか、またはセルフサービスで解決できていないのかを把握し、セルフサービスの改善領域を明らかにします。

サービスリクエストの終了から長時間経過した後に顧客満足度アンケートを送信すると、正確なフィードバックを得られず、タイムリーなサービス回復の機会も失われます。顧客の感情に関するデータの信頼性と、改善への利用可能性に大きく影響します。
ProcessMindは、Genesys Cloud CXで「サービスリクエスト終了」から「顧客満足度アンケート送信」までの経過時間を監視します。アンケート送信のばらつきを特定し、適切なタイミングで関連性の高いフィードバックを収集できるよう支援します。

一般的な目標

成功の状態を定義

この目標は、カスタマーサービスのリクエスト解決にかかる平均時間を大幅に短縮することです。解決時間が短くなると、顧客満足度が高まり、エージェントの対応余力も増えます。その結果、Genesys Cloud CXにおけるカスタマーサービス運営の効率と応答性が向上します。解決が早まれば、顧客満足度が高まり、運用コストも下がります。ProcessMindは、サービスリクエストのライフサイクルで遅延を引き起こす具体的なアクティビティと引き継ぎを明らかにします。プロセス実行におけるボトルネックやばらつきを特定し、ワークフロー、エージェント研修、システム設定を重点的に改善できます。成功は、平均解決時間の定量的な短縮と、顧客フィードバック指標の改善によって測定します。

初回コンタクト解決率（FCR）を高めると、フォローアップや転送を必要とせず、最初のやり取りでより多くの顧客の問題を完全に解決できます。顧客側の負担を減らし、Genesys Cloud CXで効率的なサービスを受けているという印象を高めるため、顧客満足度に直結します。ProcessMindは、実際のカスタマーサービスの流れを詳細にマッピングし、再問い合わせや転送につながるパターンを明らかにします。エージェントの知識不足、不十分なツール、複雑な初回リクエストなど、FCRが低い根本原因を特定できます。分析結果をもとに改善を進め、初回のやり取りで解決できる問題の割合を高められます。

上位の対応層や別部門への内部エスカレーションが必要なサービスリクエストを減らすことは、効率化に向けた重要な目標です。エスカレーションが減ると、解決が早まり、運用の複雑さが軽減され、Genesys Cloud CX環境で専門リソースをより適切に配分できます。これは、初期対応チームの対応力が高まっていることを示します。ProcessMindは、エスカレーションされたリクエストの経路全体を可視化し、一般的な発生要因と不要な引き継ぎを特定します。情報不足、エージェントのスキル不足、振り分けルールの不明確さなど、エスカレーションの理由を明らかにできます。これらのパターンを分析し、ワークフローを効率化して、エージェントがエスカレーションなしでより多様な問題に対応できるよう支援します。

サービスレベル合意（SLA）を継続的に守ることは、顧客の信頼を維持し、ペナルティを避けるために欠かせません。この目標は、すべてのカスタマーサービスリクエストを定められた時間内に処理・解決し、Genesys Cloud CXで予測可能かつ高品質なサービス体験を提供することを目指します。ProcessMindは、定義されたSLAに違反したサービスリクエストをすべて自動的に検出し、遅延に関係する正確なプロセス手順とチームを特定します。リソースのボトルネックやキュー管理の非効率など、コンプライアンス違反の原因を詳細に把握し、プロセスの調整と監視につなげられます。

サービスリクエストの再オープン率が高い場合、最初の対応で問題を完全に解決できていないか、解決状態が維持されていない可能性があります。この目標は、Genesys Cloud CXで解決済みとしたリクエストが再オープンされない状態を実現し、手戻りを減らして顧客満足度を高めることです。ProcessMindは、再オープンされたリクエストのライフサイクルを追跡し、不完全な解決、認識の行き違い、繰り返し発生する問題など、再開の一般的な理由を特定します。終了とその後の再オープンにつながったアクティビティを分析し、解決手順の見直し、エージェント研修の改善、解決品質の向上に役立てられます。

この目標は、Genesys Cloud CXを利用するカスタマーサービスチーム全体で、エージェントのパフォーマンスのばらつきを抑え、効率と品質を安定させることです。パフォーマンスが標準化されると、予測可能なサービス提供と公平な業務量の配分につながります。ProcessMindは、高い成果を上げているエージェントと効率的なプロセス経路を特定し、成果が低いエージェントや最適なワークフローから逸脱しているエージェントと比較します。効率向上に寄与する、または遅延を引き起こす具体的なアクティビティや手順を明らかにします。これらの分析結果を、対象を絞った研修やベストプラクティスの共有に役立て、チーム全体のパフォーマンスを高められます。

サービスリクエストに最も適した効率的なコミュニケーションチャネルを顧客が利用できるようにすると、顧客体験と運用効率の両方が向上します。この目標は、顧客を適切なチャネルへ誘導し、重複対応を減らしてGenesys Cloud CXでのリソース配分を改善することです。ProcessMindは、複数のコミュニケーションチャネルをまたぐサービスリクエストの流れを分析し、チャネルの切り替えパターンと、リクエストの種類ごとの各チャネルの効率を明らかにします。顧客が非効率なループに陥っている箇所や、セルフサービスが十分に利用されていない箇所も特定できます。これらの分析結果を、チャネル戦略と振り分けの改善に役立てられます。

特定のサービスキューにあるボトルネックを特定して取り除くことは、業務をスムーズに進め、遅延を防ぐために欠かせません。この目標は、Genesys Cloud CXのキュー内でカスタマーサービスリクエストが効率よく流れるようにし、待ち時間を減らして処理量を高めることです。ProcessMindは、リクエストがキューを移動する様子を可視化し、どこにどの程度の時間リクエストが滞留しているかを示します。特定スキルに対応できるエージェントの不足、非効率な振り分けロジック、キューの過負荷など、ボトルネックの根本原因を明らかにします。これにより、リソース配分と振り分けルールを重点的に調整できます。

この目標は、カスタマーサービスプロセス内の不要なアクティビティ、手戻りのループ、重複した手順を特定してなくすことです。流れを効率化すると、運用コストを削減し、サービス提供を迅速化し、Genesys Cloud CXで顧客に一貫した体験を提供できます。ProcessMindは、現状のプロセスマップを自動的に発見し、サービスリクエストが実際にたどったすべての経路と、理想的な経路からの逸脱を明らかにします。逸脱の頻度と影響を定量化し、価値を生まないアクティビティを特定します。こうした非効率を明確にすることで、流れを最適化し、複雑さを抑えたプロセスに再設計できます。

エージェントの対応を受けずにセルフサービスで問題を解決できる顧客を増やすことは、コストを抑えながら顧客の自律的な解決を支援する方法です。この目標は、Genesys Cloud CXでセルフサービスに誘導できるサービスリクエストの割合を高めることです。ProcessMindは、最初にセルフサービスを試した後、エージェント対応のチャネルへ移行した顧客の流れを分析します。セルフサービスで解決できなかった具体的な箇所や、十分に対応できていない一般的な問い合わせを特定します。これらの分析結果を、ナレッジベースの内容、チャットボットの有効性、セルフサービス全体の利用体験の改善に役立てられます。

顧客満足度（CSAT）アンケートを適時かつ一貫して配信することは、サービス品質に関する正確なフィードバックを収集するうえで欠かせません。サービスリクエストの解決後、速やかにアンケートを送信することで、Genesys Cloud CXの改善に役立つ、関連性の高い具体的な分析結果を得られます。ProcessMindは、サービスリクエストのクローズ処理全体と、その後に実行されるCSATアンケート配信のトリガーを追跡します。アンケート配信ワークフローの遅延や不整合を特定し、システム連携の問題やプロセス上の抜け漏れを明らかにします。こうしたポイントを分析することで、組織はフィードバックの仕組みが常に適切に機能していることを確認できます。

カスタマーサービス改善の6ステップ

1

テンプレートをダウンロード
2

データをエクスポート
3

データセットをアップロード
4

プロセスを分析
5

改善を実施
6

プロセスを監視
1

テンプレートをダウンロード

実施内容

カスタマーサービスのプロセスデータ向けに設計された専用のExcelテンプレートを取得します。このテンプレートにより、Genesys Cloud CXのデータを分析に適した形で正しく構成できます。

データテンプレートガイドを見る テンプレートをダウンロード
重要な理由

標準化されたデータ構造は、正確で効率的なプロセスマイニングに欠かせません。信頼できるインサイトの基盤を整え、データのインポートエラーを防ぎます。

期待される成果

カスタマーサービスのプロセスデータを入力できる、書式設定済みのExcelテンプレートです。

得られること

Genesysに隠れたカスタマーサービスの実態を明らかに

ProcessMindは、Genesys Cloud CX上のカスタマーサービス業務の実際の流れを明らかにし、すべてのインタラクションをわかりやすく可視化して、詳細な分析結果を提供します。
  • カスタマーサービスの顧客対応をエンドツーエンドでマッピング
  • サービスプロセスのボトルネックをすばやく特定
  • Genesysのエージェント間におけるパフォーマンスの違いを分析
  • サービスを最適化するための明確な道筋を発見
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

一般的な成果

カスタマーサービスのパフォーマンスを向上

これらは、Genesys Cloud CXのデータとサービスリクエストのケースから得られる分析結果に基づき、組織がカスタマーサービスのプロセスを最適化することで通常達成できる、測定可能な改善を示しています。

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率

プロセスのボトルネックを特定して取り除くことで、組織はカスタマーサービスのサービスリクエストを解決するまでの時間を大幅に短縮できます。サービス提供が迅速になり、顧客満足度が向上するとともに、エージェントの対応余力も生まれます。
0 %
初回接触での解決率向上

初回接触での解決率の向上

プロセスマイニングは、繰り返しの問い合わせにつながる根本原因を特定し、初回の顧客対応で問題を解決できる割合を高める、対象を絞った改善を可能にします。業務効率と顧客体験の向上につながります。
0 %
社内エスカレーションの削減

社内エスカレーション件数の減少

エスカレーションが発生する理由とタイミングを把握することで、企業はエージェントにより適切なツール、研修、情報を提供できます。コストのかかる社内引き継ぎを減らし、プロセスを効率化するとともに、業務負荷を抑えられます。
0 %
SLAコンプライアンスの向上

サービスレベル合意書の遵守率の向上

プロセスマイニングは、SLA違反につながる逸脱を明確に示します。組織はワークフローとリソース配分を最適化し、サービス上の約束を継続的に守れるようになります。顧客からの信頼を高め、違約金も回避できます。
0 %
キュー待ち時間の短縮

顧客の平均キュー待ち時間の短縮

サービスキューのボトルネックを特定して解消することで、顧客が支援を待つ時間を短縮できます。よりスムーズで満足度の高いサービス体験につながり、顧客からの評価と業務フローを直接改善できます。

成果は、カスタマーサービス業務の複雑さやGenesys Cloud CXのデータ品質によって異なります。ここで示す数値は、さまざまな導入事例で確認された一般的な改善幅です。

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ます。
イベントログを初めて扱いますか。学ぶ プロセスマイニングのイベントログを作成する方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

顧客とのやり取りに関連するすべてのアクティビティを結び付ける主要な識別子です。

重要な理由

すべてのプロセスステップを結び付ける必須のケースIDです。各顧客とのやり取りを開始から終了まで一貫して分析できます。

サービスリクエストのライフサイクルにおいて、ある時点で発生した特定のイベントまたはタスクの名前です。

重要な理由

アクティビティはプロセスマップの基盤となり、実際のプロセスフローを設計上のフローと比較しながら可視化・分析できます。

アクティビティまたはイベントが開始された時点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によってすべてのアクティビティを時系列に並べ、プロセスフロー、所要時間、ボトルネックを正確に分析できます。

アクティビティまたはイベントが終了した時点を示すタイムスタンプです。

重要な理由

個々のアクティビティの所要時間を正確に計算できます。時間のかかるステップやパフォーマンス上のボトルネックを特定するうえで欠かせません。

やり取りまたはアクティビティを担当したエージェントの一意の識別子です。

重要な理由

この属性はプロセスアクティビティを特定の従業員に関連付け、個人のパフォーマンス、業務量、チームの効率を分析できるようにします。

やり取りまたはアクティビティを担当したエージェントの氏名です。

重要な理由

エージェントをわかりやすい名前で表示し、技術的なIDを使わずにパフォーマンスを分析したり、結果を共有したりできます。

やり取りが振り分けられたキューの名前です。

重要な理由

サービスリクエストが割り当てを待っている場所を示し、ボトルネックの特定と業務量の分布分析に役立ちます。

インタラクションの結果やトピックを分類するため、インタラクションの終了時にエージェントが割り当てるコードです。

重要な理由

インタラクションの結果を分類し、よくある問題、解決の有効性、問い合わせ理由を分析するための構造化データを提供します。

インタラクションで使用されたコミュニケーションチャネルです。音声、チャット、メールなどが該当します。

重要な理由

コミュニケーションチャネル別にプロセスを分けて分析すると、チャネルごとのパフォーマンス、顧客行動、必要なリソースを把握できます。

アクティビティ

追跡・最適化するプロセスのステップ

このアクティビティは、着信、チャット、メールなど、顧客とのやり取りの開始を示します。Genesys Cloud CXでは、システム内に新しい会話オブジェクトが作成された時点で、このイベントが明示的に記録されます。

重要な理由

サービスリクエストプロセスの主要な開始イベントです。総解決時間の計算や、顧客からの問い合わせ需要のパターンを把握するうえで欠かせません。

エージェントが提示されたやり取りを受け入れ、顧客と接続された時点を示します。サービスリクエストへの直接対応が始まる重要な節目です。

重要な理由

このアクティビティは、初回接触での解決率とエージェントの対応時間を測定するうえで重要です。エージェントによるリクエスト対応の開始を示します。

エージェントがやり取りを別のキューまたはエージェントに転送したことを示します。エージェントが直ちに切断するブラインド転送の場合と、転送先の担当者と事前に話す相談転送の場合があります。

重要な理由

このアクティビティは、社内エスカレーション率KPIに欠かせません。転送率が高い場合、研修の必要性、ルーティングの誤り、またはプロセスの複雑さを示している可能性があります。

エージェントがあらかじめ定義されたラップアップコード、または処理結果コードをやり取りに割り当てます。「解決済み」や「エスカレーション済み」など、サービスリクエストの結果を明示的に分類します。

重要な理由

ラップアップコードは、リクエストの業務上の結果を判断する主要な情報源です。解決率の計算や、分析対象となるケースの分類に欠かせません。

すべての参加者が切断し、会話が終了したことを示します。サービスリクエストのやり取りにおける技術上のクローズとして扱われることが多いイベントです。

重要な理由

やり取り自体の明確な終了イベントです。やり取りの合計時間を計算するうえで重要であり、リクエストのクローズを示す代替指標としてよく使われます。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、Genesys Cloud CXの対応データを分析し、実際のカスタマーサービスの流れを明らかにします。ボトルネック、標準プロセスからの逸脱、非効率な領域を特定できます。この理解により、ワークフローを効率化し、顧客満足度を高められます。

プロセスマイニングには、サービス依頼への対応を詳しく記録したイベントログが主に必要です。ケース識別子、各アクティビティのタイムスタンプ、Contact Initiated、Agent Assigned、Request Escalated、Case Resolvedなどのアクティビティ名が含まれます。担当者ID、キュー、チャネルなどの関連属性も役立ちます。

Genesys Cloud CXでは、API、データエクスポート機能、サードパーティのデータ統合ツールなど、さまざまな抽出方法を利用できます。通常は、対応の詳細、担当者のアクティビティログ、キューのパフォーマンスデータをエクスポートします。特定の構成に適した抽出方法の選定を支援できます。

初期のデータ抽出とモデル設定には、データ量と複雑さに応じて数週間かかる場合があります。モデルの構築後は、数日から1週間ほどで初期インサイトと改善機会が見つかることが多いです。継続的な監視により、改善機会を継続的に見つけられます。

はい。プロセスマイニングは、サービス依頼がたどった経路を正確に可視化し、遅延や頻繁なエスカレーションの原因となる具体的なアクティビティや担当者を示します。根本原因を特定することで、対象を絞った改善を実施し、解決時間を短縮して社内の引き継ぎを最小限に抑えられます。

プロセスマイニングは、従来のレポートとは異なる、より深いフロー分析を提供しますが、得られるインサイトは既存のGenesys Cloud CXレポートを補完できます。指標を示すだけでなく、特定の指標が変化している理由と、実行に移せる根本原因を明らかにします。得られたインサイトは、通常のレポートで確認できる戦略的な変更にも反映できます。

初期のデータ抽出を行うため、Genesys Cloud CXシステムへのアクセスと、そのデータ構造に関する理解が主に必要です。プロセスマイニングツールが複雑な分析を処理するため、基本的なデータ管理と安全なデータ転送に向けたITサポートがあれば十分です。通常、エンドユーザーに高度なコーディング知識は必要ありません。

プロセスマイニングは、顧客の経路と担当者のアクティビティを詳細にマッピングし、1つの問題に対する再問い合わせや複数回の対応につながるパターンを明らかにします。初回対応で十分に解決されていない顧客の意図や、初回対応で一貫して高い解決率を達成している担当者を特定できるため、ベストプラクティスの共有や対象を絞ったトレーニングにつなげられます。

はい。プロセスマイニングは、Genesys Cloud CX内の異なるチャネルをまたいで、顧客対応のライフサイクル全体を追跡できます。顧客が必要以上にチャネルを切り替えているケースや、特定のチャネルで解決時間が長くなったりエスカレーションが増えたりするケースを示します。これにより、チャネルの振り分けと担当者のスキル割り当てを最適化できます。

繰り返しの問い合わせを減らし、今すぐカスタマーサービスを向上

CSATを向上させ、初回対応での解決率80％を無理なく達成します。

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