カスタマーサービスを改善する

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

ProcessMindは、プロセスに潜む非効率や対応品質のばらつきを明らかにします。ボトルネックを特定し、エージェントの対応状況を把握して、具体的な改善につなげられます。サービスの提供方法を見直し、顧客満足度の向上を目指しましょう。

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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カスタマーサービスの改善が必要な理由

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、ひいては業績に直接影響する、事業を支える重要な機能です。Genesys Cloud CXのように変化の多い環境で、多様な顧客対応を大量に処理すると、業務が複雑になり、非効率が生じることがあります。サービス全体の流れが見えなければ、サービスリクエストの対応に時間がかかる理由や、担当者の業務が滞っている箇所、重要なコンプライアンス基準が一貫して守られているかを特定するのは容易ではありません。こうした問題が見えないままだと、運用コストの増加や担当者の疲弊につながり、顧客体験も損なわれます。カスタマーサービスのプロセスを改善する目的は、コスト削減だけではありません。顧客に優れた価値を提供し、長期的な関係を築き、サービス業務をできるだけスムーズかつ効率的に進めることも大切です。

プロセスマイニングでGenesys Cloud CXの業務を可視化

プロセスマイニングを使うと、データに基づいてGenesys Cloud CXのカスタマーサービスプロセスを詳しく分析できます。Genesys Cloud CXからイベントログを抽出し、各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します。これにより、最初の「顧客からの連絡を受信」イベントから「サービスリクエストをクローズ」アクティビティまで、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正確に可視化できます。全体像を把握することで、次の分析が可能になります。

  • ボトルネックの特定: 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、顧客からの情報提供を待つ段階でしょうか。滞りが生じている箇所を正確に把握できます。
  • サイクルタイムの分析: 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。サービスリクエストの種類ごとの解決時間や、解決の遅れにつながる箇所を把握できます。
  • プロセス逸脱の発見: 実際のプロセスフローを、理想的な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の経路に振り分けられるケース、不要なエスカレーション、計画された手順からの逸脱を見つけ、業務効率やコンプライアンスへの影響を確認できます。
  • 担当者の業務状況と負荷の把握: 担当者やチームごとのサービスリクエストへの対応状況を確認できます。ほかの担当者にも広げられるベストプラクティスや、業務効率の向上と負荷の偏りの軽減に向けて、追加のトレーニングやリソースの再配分が必要な領域を特定できます。

カスタマーサービスの主な改善領域

プロセスマイニングで得られるインサイトをもとに、Genesys Cloud CXのカスタマーサービス業務で改善効果が見込める領域を絞り込めます。

  • リクエストの振り分けを改善: サービスリクエストの種類に応じて担当者やキューへの割り当てを見直し、適切な担当者に適切なタイミングでリクエストが届くようにします。転送を減らし、対応時間の短縮につなげます。
  • 初回コンタクトでの解決率(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主な理由を特定できます。担当者が初回の連絡で問題を解決できるよう、ツールやナレッジベース、トレーニングの改善に役立てられます。
  • エスカレーション経路を見直す: 社内エスカレーションが発生するタイミングと理由を分析できます。複雑な問題を不要な遅延なく解決できるよう、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: 「顧客への初回確認を送信」や「顧客に情報を依頼」といったアクティビティが、解決時間や顧客満足度に与える影響を把握できます。効果が見込める場合は、コミュニケーションの標準化や自動化を検討できます。
  • サービスレベル契約(SLA)を遵守: SLAの目標解決時間を超過するリスクがあるサービスリクエストを早期に特定し、対策を講じることで、安定したサービス提供とペナルティの回避につなげます。

改善効果の測定

プロセスマイニングでGenesys Cloud CXのカスタマーサービスを改善すると、次のような効果を測定できます。

  • 運用コストの削減: 非効率をなくし、ワークフローを見直し、担当者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抑えられます。
  • 解決時間の短縮: カスタマーサービスの平均サイクルタイムを短縮し、問題の早期解決と顧客満足度の向上につなげます。
  • 顧客満足度(CSAT)の向上: 効率的で一貫したサービスを提供することで、顧客満足度とロイヤルティの向上が期待できます。
  • 担当者の生産性と意欲の向上: プロセスを明確にし、業務上のストレスを減らすことで、仕事への満足度を高め、離職を抑えます。
  • コンプライアンスの強化: すべてのサービスリクエストが規制要件や社内方針に沿って処理されていることを確認し、リスクの低減と説明責任の向上につなげます。

改善に向けた取り組みを始める

Genesys Cloud CXのカスタマーサービス業務を改善するために、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、根拠に基づいた改善の道筋を明確にできます。推測に頼るのではなく、データに基づいて判断し、実際の業務に変化をもたらせます。より効率的でコンプライアンスを守り、顧客を重視したサービスモデルを目指して、今日から取り組みを始めましょう。Genesys Cloud CXへの投資を最大限に役立てることで、顧客とチームの双方にメリットをもたらせます。

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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に時間がかかると、顧客満足度に直接影響し、顧客離れにつながるおそれがあります。対応が長引く間、貴重な担当者のリソースが拘束されるため、運用コストが増加し、新たな問い合わせに対応できるキャパシティも大きく低下します。
ProcessMindを使うと、カスタマーサービスのプロセスで遅延が発生している箇所を特定できます。Genesys Cloud CXで解決時間を延ばしている具体的なアクティビティや担当者間の引き継ぎを把握し、的を絞った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、最初に対応した担当者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。顧客の不満が高まるだけでなく、複数の担当者が対応することで運用コストも増加します。トレーニングや必要なリソースへのアクセスに課題があることを示している場合もあります。
ProcessMindを使うと、Genesys Cloud CXでサービスリクエストがたどるエスカレーション経路を可視化できます。よくある発生要因や、エスカレーションが起きやすいリクエストの種類、担当者を特定し、対象を絞ったトレーニングや振り分けの見直しにつなげられます。

重要なSLA目標を達成できないと、金銭的なペナルティや顧客との関係悪化、ブランドの評判低下につながるおそれがあります。サービス提供の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を使うと、Genesys Cloud CXの各サービスリクエストについて、SLAの遵守状況を明確にリアルタイムで確認できます。目標を繰り返し超過するリクエストと、違反の正確な根本原因を特定し、先手を打った対応につなげられます。

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。顧客からの再連絡や担当者の作業のやり直しが発生し、顧客の信頼が損なわれる一方で、運用コストも増加します。
ProcessMindを使うと、Genesys Cloud CXで再オープンされたサービスリクエストのパターンを把握できます。問題の再発に関連する問題の種類、担当者、解決コードを特定し、解決品質の向上に向けた改善に取り組めます。

最初に利用したチャネル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に切り替えるなど、別のコミュニケーションチャネルを利用することがあります。顧客の手間が増え、サポートコストも大幅に上昇します。
ProcessMindを使うと、Genesys Cloud CXで複数のコミュニケーションチャネルをまたぐ顧客の一連の流れを可視化し、チャネルの切り替えが頻繁に起きる箇所を特定できます。チャネル戦略の見直しや初回コンタクトでの解決率の向上に役立ちます。

同じようなサービスリクエストへの対応方法に大きな差があると、顧客体験にばらつきが生じ、業務負荷も偏る可能性があります。その結果、チーム全体の生産性が低下し、顧客満足度にも直接影響します。
ProcessMindを使うと、Genesys Cloud CXのさまざまな指標で担当者の業務状況を比較できます。成果を上げている担当者を把握するとともに、業務効率や対応の一貫性を高めるために追加のトレーニングやプロセスの案内が必要な領域を特定できます。

標準的なカスタマーサービスのプロセスから逸脱すると、業務の非効率が増し、解決時間が延び、コンプライアンス違反につながるおそれがあります。見えにくい余分なステップが運用コストを押し上げ、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検出します。理想的なプロセスフローからのよくある逸脱を可視化し、効率的な解決につながらないアクティビティを特定できます。

特定のキューや部門で遅延が積み重なると、サービスリクエストが大量に滞留し、全体の解決時間にも影響します。人員配置や複雑なケースの種類、チーム間の引き継ぎの非効率が原因となる場合があります。
ProcessMindを使うと、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できます。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把握し、対象を絞ったリソース配分につなげられます。

初回コンタクトでの解決率が低いと、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、チーム全体の担当者の生産性も低下します。
ProcessMindを使うと、Genesys Cloud CXでサービスリクエストがたどる流れを分析し、初回の連絡で問題が解決しない理由を特定できます。複数回のやり取りが発生するパターンや主な理由を明らかにし、担当者が初回コンタクトでより多くの問題を解決できるよう支援します。

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開始することが多い場合、既存のセルフサービスの選択肢が役に立っていないか、使いにくい可能性があります。担当者の負荷が不必要に増え、顧客の不満にもつながります。
ProcessMindを使うと、Genesys Cloud CXでサービスリクエストの発生元を追跡できます。セルフサービスを利用せずに問い合わせる、または利用しても解決に至らないリクエストの種類や顧客層を把握し、セルフサービスの改善領域を見つけられます。

サービスリクエストのクローズから長い時間が経ってから顧客満足度アンケートを送ると、正確なフィードバックを得られず、適切なタイミングでサービスを改善する機会も逃しかねません。その結果、顧客の声に関するデータの信頼性や、改善への役立てやすさが損なわれます。
ProcessMindは、Genesys Cloud CXで「サービスリクエストをクローズ」してから「顧客満足度アンケートを送信」するまでの時間を確認します。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

成功の基準を定義

この目標では、カスタマーサービスのリクエストを解決するまでの平均時間を大幅に短縮することを目指します。解決時間が短くなると顧客満足度が高まり、担当者のキャパシティにも余裕が生まれるため、Genesys Cloud CXでより効率的かつ迅速に顧客へ対応できます。迅速な解決は、顧客満足度の向上と運用コストの削減につながります。ProcessMindを使うと、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アクティビティや引き継ぎを正確に把握できます。ボトルネックやプロセス実行のばらつきを特定し、ワークフローや担当者のトレーニング、システム設定の改善につなげられます。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向上によって成果を測定できます。

初回コンタクトでの解決率(FCR)を高めると、顧客の問題をフォローアップや転送なしに、最初のやり取りで解決できる割合が増えます。顧客側の手間を減らし、Genesys Cloud CXで効率よくサービスを受けられるという印象を高めるため、顧客満足度の向上に欠かせません。ProcessMindは、カスタマーサービスで顧客が実際にたどる流れを詳しく可視化し、再連絡や転送につながるパターンを明らかにします。担当者の知識不足、ツールの不備、最初の問い合わせ内容の複雑さなど、FCRが低い根本原因を特定できます。こうしたインサイトを分析することで、初回のやり取りで解決できる問題の割合を高めるための変更を進められます。

上位の担当者や別の部門への社内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、業務効率の向上につながります。エスカレーションが減れば、解決が早まり、業務の複雑さが軽減され、Genesys Cloud CX環境で専門性の高いリソースをより適切に使えます。これは、最前線の担当者がより多くの問題に対応できることを示します。ProcessMindを使うと、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、よくある発生要因や不要な引き継ぎを特定できます。情報不足や担当者のスキル不足、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。こうしたパターンを分析し、ワークフローを見直すことで、担当者がエスカレーションせずに幅広い問題へ対応できるよう支援します。

サービスレベル契約(SLA)を一貫して遵守することは、顧客の信頼を保ち、ペナルティを避けるうえで大切です。この目標では、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で予測可能かつ質の高いサービスを提供することを目指します。ProcessMindは、定められた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、遅延に関わったプロセスのステップと担当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しく把握できるため、対象を絞ったプロセスの見直しとモニタリングが可能です。

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、解決策が長続きしていない可能性があります。この目標では、Genesys Cloud CXで解決済みとしたリクエストが再び未解決にならないようにし、手戻りを減らして顧客満足度を高めることを目指します。ProcessMindを使うと、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、問題の再発など、再開のよくある理由を特定できます。クローズに至るアクティビティと、その後の再オープンを分析し、解決手順の見直しや担当者のトレーニング、解決品質の向上につなげられます。

この目標では、Genesys Cloud CXを利用するカスタマーサービスチーム全体で、担当者の業務効率と対応品質のばらつきを抑えることを目指します。対応の標準化により、安定したサービス提供と公平な業務負荷の配分につながります。ProcessMindを使うと、成果を上げている担当者と効率的なプロセス経路を特定し、業務が期待どおりに進んでいない担当者や最適なワークフローから逸脱している担当者と比較できます。業務効率の向上や遅延の原因となる具体的なアクティビティや手順を把握できます。こうしたインサイトをもとに、対象を絞ったトレーニングやベストプラクティスの共有を進め、チーム全体の業務水準を高められます。

顧客の問い合わせ内容に合った効率的な連絡チャネルへ案内することで、顧客体験と業務効率の両方を高められます。この目標では、Genesys Cloud CXで顧客が適切なチャネルを選べるよう支援し、無駄な対応を減らしてリソース配分を改善します。ProcessMindは、複数の連絡チャネルにおける問い合わせの流れを分析し、チャネルの切り替え状況や、問い合わせの種類ごとの各チャネルの効率を明らかにします。顧客が非効率なやり取りを繰り返している箇所や、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。こうしたインサイトをもとに、チャネル戦略や振り分け方法を改善できます。

特定のサービスキューにあるボトルネックを特定して解消することは、業務を円滑に進め、遅延を防ぐうえで欠かせません。この目標では、Genesys Cloud CXのキューを通る顧客からの問い合わせを効率よく処理し、待ち時間を短縮して処理件数を増やします。ProcessMindは、問い合わせがキューをどのように進むかを可視化し、どこにどれだけ滞留しているかを示します。特定のスキルを持つ担当者の不足、非効率な振り分けルール、キューの過負荷など、ボトルネックの根本原因も特定します。その結果に基づき、リソース配分や振り分けルールを的確に見直せます。

この目標では、カスタマーサービスのプロセスにある不要なアクティビティ、手戻り、重複した手順を特定して取り除きます。プロセスの流れを効率化すると、業務コストを抑え、サービスの提供を迅速化し、Genesys Cloud CXで一貫した顧客体験を実現できます。ProcessMindは現状のプロセスマップを自動で作成し、理想的な経路からの逸脱を含め、問い合わせが実際にたどった経路をすべて明らかにします。逸脱の頻度と影響を数値化し、価値を生まないアクティビティも特定します。こうした非効率な箇所を把握することで、組織はプロセスを再設計し、流れを整えて複雑さを抑えられます。

担当者を介さずにセルフサービスで問題を解決できるよう顧客を支援することは、コストを抑えながら顧客の自立を促す方法です。この目標では、Genesys Cloud CXでセルフサービスに誘導できる問い合わせの割合を高めます。ProcessMindは、最初にセルフサービスを利用した後、担当者による対応に移った顧客の経路を分析します。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よくある問い合わせを特定します。こうしたインサイトは、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ちます。

顧客満足度(CSAT)アンケートを適切なタイミングで一貫して送信することは、サービス品質に関する正確なフィードバックを集めるうえで欠かせません。この目標では、問い合わせの解決後すみやかにアンケートを送信し、Genesys Cloud CXのサービス改善に役立つ、具体的で有用なインサイトを得られるようにします。ProcessMindは、問い合わせの終了からCSATアンケート送信のトリガーまで、サービスリクエストの終了プロセス全体を追跡します。アンケート配信ワークフローの遅延やばらつきを特定し、システム連携の問題やプロセスの抜けを明らかにします。これらの箇所を分析することで、フィードバックの仕組みが常に適切に機能するよう整えられます。

カスタマーサービス改善の6つのステップ

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に合わせて作成された専用のExcelテンプレートを入手します。このテンプレートを使うと、Genesys Cloud CXのデータを分析に適した形式に整えられます。

重要な理由

正確で効率的なプロセスマイニングには、標準化されたデータ構造が欠かせません。信頼できるインサイトを得るための基盤となり、データのインポートエラーも防げます。

期待される結果

カスタマーサービスのプロセスデータを入力できるよう、書式を整えたExcelテンプレート。

得られること

Genesysのカスタマーサービスに潜む実態を明らかに

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可視化し、各インタラクションの詳細なインサイトを提供します。
  • カスタマーサービスの一連の流れを可視化
  • サービスプロセスのボトルネックをすばやく特定
  • Genesysのエージェントごとの対応状況を分析
  • サービスを改善するための道筋を発見
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インサイトをもとに、カスタマーサービスのプロセスを改善した組織で一般的に見られる、測定可能な成果です。

0 %
解決時間を短縮

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、顧客からのサービスリクエストの解決にかかる時間を大幅に短縮し、迅速な対応につなげられます。顧客満足度が高まり、担当者のキャパシティにも余裕が生まれます。

0 %
初回問い合わせ解決率の向上

初回問い合わせ解決率の上昇

プロセスマイニングで再問い合わせの根本原因を特定し、初回の顧客対応で解決できる問題の割合を高めるための対策を講じられます。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を削減

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やタイミングを把握することで、担当者に適切なツール、トレーニング、情報を提供し、コストのかかる社内引き継ぎを減らせます。プロセスが効率化され、業務負荷も軽減されます。

0 %
SLAの遵守率を向上

サービスレベル契約の遵守率の向上

プロセスマイニングは、SLA違反につながる逸脱を明らかにします。ワークフローやリソース配分を見直し、サービスの約束を継続的に守れるようにします。顧客の信頼を高め、違約金の発生も防げます。

0 %
キューの待ち時間を短縮

顧客のキュー平均待ち時間の短縮

サービスキューのボトルネックを特定して解消すると、顧客がサポートを待つ時間を短縮でき、よりスムーズで満足度の高いサービスにつながります。顧客からの評価と業務の流れの両方を改善できます。

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。ここに示す数値は、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

顧客との応対に関するすべてのアクティビティを関連付ける主な識別子です。

重要な理由

すべてのプロセスステップを結び付ける重要なケースIDです。顧客との応対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過程で、特定の時点に発生した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、実際のプロセスの流れを設計上の流れと比較して可視化、分析できます。

アクティビティまたはイベントが開始した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アクティビティを時系列に並べることで、プロセスの流れや所要時間、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日時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算出できます。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。

インタラクションまたはアクティビティを担当したエージェントを一意に識別するIDです。

重要な理由

プロセスのアクティビティを担当者に結び付け、個人のパフォーマンスや業務量、チームの効率を分析できます。

インタラクション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

エージェント名を分かりやすく表示することで、技術的なIDを使わずにパフォーマンスを分析し、結果を共有できます。

インタラクションの振り分け先となっ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や業務量の配分状況の分析に役立ちます。

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。対応結果や問い合わせ内容を分類します。

重要な理由

インタラクションの結果を分類し、よくある問題や解決の有効性、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。

音声、チャット、メールなど、インタラクションに使用されたコミュニケーションチャネルです。

重要な理由

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

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

このアクティビティは、着信電話、チャット、メールなど、顧客との応対の開始を示します。Genesys Cloud CXでは、新しい会話オブジェクトがシステムに作成されると、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な開始イベントです。解決までの合計時間を計算し、顧客からの問い合わせの傾向を把握するうえで欠かせません。

担当者が提示された応対を受け入れ、顧客と接続した時点を示します。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、初回問い合わせ解決率と担当者の対応時間を測定するうえで重要です。担当者がリクエストへの対応を開始したことを示します。

担当者が応対を別のキューまたは担当者に転送したことを示します。担当者がすぐに切断するブラインド転送と、転送先に事前に相談するコンサルテーション転送があります。

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のKPIを測定するうえで欠かせません。転送率が高い場合、トレーニングの必要性、振り分けの誤り、プロセスの複雑さが考えられます。

担当者が、あらかじめ定義された後処理コード(処理結果コード)を応対に割り当てます。「解決済み」や「エスカレーション」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

後処理コードは、リクエストの業務上の結果を判断する主な情報源です。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され、会話が終了したことを示すアクティビティです。サービスリクエストへの応対が技術的に終了した時点として扱われることがよくあります。

重要な理由

応対自体の明確な終了イベントです。応対時間の合計を計算するうえで重要で、リクエストの終了を示す指標として使われることもよくあります。

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の応対データを分析し、顧客対応の実際の流れを明らかにします。ボトルネックや標準プロセスからの逸脱、非効率な箇所を特定できます。こうした状況を把握することで、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、サービスリクエストへの対応状況を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、アクティビティ名(「問い合わせ開始」「担当者割り当て」「問い合わせのエスカレーション」「ケース解決」など)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分析に役立ちます。

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連携ツールなど、さまざまな方法でデータを抽出できます。通常は、応対の詳細、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。具体的な環境に適した抽出方法については、弊社チームがご案内します。

最初のデータ抽出とモデルの設定には、データ量や複雑さに応じて数週間かかる場合があります。モデルの作成後は、数日から1週間ほどで初期のインサイトや改善機会が見つかることがよくあります。継続的なモニタリングにより、その後も改善機会を見つけられます。

はい。プロセスマイニングでは、サービスリクエストが実際にたどる経路を可視化し、遅延や頻繁なエスカレーションにつながるアクティビティや担当者を特定できます。根本原因を把握することで、解決時間の短縮や社内での引き継ぎの削減に向けた対策を講じられます。

プロセスマイニングは、従来のレポートとは異なり、プロセスの流れを詳しく分析します。そのインサイトは、既存のGenesys Cloud CXレポートを補完できます。指標の変化を示すだけでなく、その背景にある理由や根本原因を特定し、具体的な対策につなげます。分析で得たインサイトをもとに戦略を見直すと、その効果を通常のレポートで確認できます。

初期のデータ抽出には、Genesys Cloud CXへのアクセスと、データ構造に関する基本的な理解が必要です。プロセスマイニングツールが複雑な分析を担いますが、基本的なデータ管理の知識や、安全なデータ転送を支援するITサポートがあると役立ちます。通常、エンドユーザーに高度なプログラミ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しく可視化し、再問い合わせや同じ問題に対する複数回の応対につながるパターンを明らかにします。初回の問い合わせで十分に解決できていないよくある要望や、初回問い合わせ解決率の高い担当者を特定できます。これにより、優れた対応方法の共有や、対象を絞ったトレーニングが可能になります。

はい。プロセスマイニングでは、Genesys Cloud CXの複数のチャネルにまたがる顧客対応の全過程を追跡できます。顧客が不要にチャネルを切り替えているケースや、解決までに時間がかかる、またはエスカレーションが多いチャネルを特定できます。その結果に基づき、チャネルの振り分けや担当者のスキル割り当てを見直せます。

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