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顧客サービスを改善する

Dynamics 365の顧客サービスを最適化する6つのステップ
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Microsoft Dynamics 365 Customer Service

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課題 (12) 目標 (12) 6つのステップ プレビュー 成果 データ よくある質問 (5)

Dynamics 365のカスタマーサービスを最適化

顧客サービスのプロセスに非効率な点があると、顧客の不満や運用コストの増加につながります。ProcessMindを使うと、最初の問い合わせから解決まで、サービスリクエストの流れにあるボトルネックを正確に特定できます。業務を効率化し、担当者の対応力を高め、顧客体験を改善する機会を見つけましょう。

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最適化が重要な理由

カスタマーサービスは、組織の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重要な業務です。競争が激しい現在、顧客は迅速で正確かつ一貫したサポートを求めています。しかし、Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceのようなシステムの内部では、複雑なプロセスが非効率になり、対応の遅れや問い合わせの繰り返し、顧客の不満につながることがあります。こうした非効率は顧客の信頼を損なうだけでなく、担当者の業務負荷や解決までの時間、手戻りを増やし、運用コストを押し上げます。顧客からの問い合わせを受け付けてから解決に至るまで、実際にどのように処理されているかを把握することは、持続的な成長と顧客維持に欠かせません。現在のプロセスを明確に把握できなければ、問題の所在を推測するしかなく、効果的な改善に取り組むことも困難です。

プロセスマイニングで見つける業務改善の余地

プロセスマイニングを使うと、Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceにおけるカスタマーサービス業務をデータに基づいて把握し、改善できます。システムで生成されたイベントログを分析し、問い合わせが実際にどのように処理されているかを客観的なプロセスマップとして可視化します。各ステップや逸脱、サービス提供に影響するボトルネックを確認できます。プロセスが「どう動いていると思うか」ではなく、実際のデータに基づいて「どう動いているか」を明らかにします。

カスタマーサービスでは、「Service Request」ごとに「Customer Contact Initiated」から「Service Request Closed」までのアクティビティを追跡します。「Request Assigned to Agent」や「Agent Investigates Issue」の処理中、または「Information Requested from Customer」への回答待ちなど、問い合わせに時間がかかっている箇所を特定できます。遅延が発生するタイミングを正確に把握し、問題の再開や再エスカレーションによる手戻りを見つけられます。また、通常のレポートでは見過ごされる可能性のあるコンプライアンス上の不備も明らかになります。問い合わせの受付から完了まで、全体を把握できるプロセス診断の手段です。

プロセスマイニングで特定できる主な改善領域

Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceのデータにプロセスマイニングを適用すると、次のような改善領域が見えてきます。

  • 問い合わせのサイクルタイムを短縮する： 一連の処理を可視化し、「Service Request Resolved」や「Service Request Closed」までの時間を不必要に延ばしているアクティビティや引き継ぎを特定できます。「Request Categorized and Prioritized」の遅れ、「Agent Investigates Issue」の長期化、「Internal Escalation Triggered」の非効率などが該当します。これらのステップを改善すれば、顧客が解決を待つ時間を短縮できます。
  • 担当者の効率と生産性を高める： 担当者の業務負荷や、繰り返し発生する手戻りを把握し、対応に苦慮している箇所や研修が必要な領域を特定できます。たとえば、「Information Requested from Customer」が何度も発生するケースや、「Internal Escalation Triggered」が複数回記録されるケースが多ければ、最初の情報収集を改善したり、Dynamics 365 Customer Serviceのナレッジベース記事を充実させたりする必要があるかもしれません。
  • 顧客体験と満足度を高める： 顧客の反応や、よくある不満の原因を把握しやすくなります。処理の流れを分析することで、長い待ち行列や同じ説明の繰り返し、「Solution Proposed to Customer」までの待ち時間など、顧客の不満につながるアクティビティを特定できます。こうしたやり取りを効率化することで、顧客満足度の向上につながります。
  • コンプライアンスと標準化を徹底する： 重要な承認ステップを省略したケースや、「Initial Customer Acknowledgment Sent」が記録されていないケースなど、標準手順からの逸脱をすぐに確認できます。チームがベストプラクティスや規制要件に沿って対応しているかを把握し、サービスの品質と一貫性を保てます。

プロセス最適化で期待できる成果

プロセスマイニングで得たインサイトをもとに改善を進めることで、Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceの業務に変化をもたらせます。問い合わせの平均サイクルタイムを大幅に短縮し、より迅速な解決と顧客満足につなげられます。担当者の効率向上や手戻りの削減、リソース配分の最適化により、運用コストも抑えられます。さらに、顧客満足度スコアの向上、サービスレベル契約（SLA）の遵守率向上、サービス提供の一貫性と信頼性の向上も期待できます。データに基づく改善が、継続的なプロセスエクセレンスと競争力の強化につながります。

カスタマーサービスのプロセス改善を始める

Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceのカスタマーサービスを最適化する取り組みは、想像するほど難しくありません。プロセスマイニングを使えば、高度なデータエンジニアリングの専門知識がなくても、サービス提供を改善するための明確な道筋を得られます。得られるインサイトはすぐに確認でき、具体的なため、実際の変化につながる判断に役立ちます。今日からプロセスの最適化に取り組み、コストセンターとしてのカスタマーサービスを、他社との差別化につながる強みに変えましょう。客観的なデータをもとに、カスタマーサービスを改善し、サイクルタイムを効果的に短縮する方法をご確認ください。この方法では、Dynamics 365環境を最大限に利用しながら、初期分析から継続的なプロセス改善まで進められます。

カスタマーサービス サービスリクエスト管理 ヘルプデスク エージェントの業務効率 SLA遵守 顧客体験 解決時間 サポート業務 チケット管理システム 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 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

問題の解決まで長く待たされると、顧客の不満が高まり、他社への乗り換えにつながる可能性があります。顧客ロイヤルティが損なわれるだけでなく、問い合わせの繰り返しやエスカレーションによって運用コストも増加します。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365のカスタマーサービスプロセスで遅延を引き起こすボトルネックや標準外の処理経路を特定します。解決時間を延ばしているアクティビティや担当者の割り当てを明らかにし、改善すべき箇所を絞り込めます。

問い合わせの社内エスカレーションが多すぎると、担当者やスーパーバイザーの対応時間が増え、運用コストが上昇し、顧客への回答も遅れます。初期研修が不十分であることや、ナレッジベースの情報が不足していることが原因かもしれません。ProcessMindはエスカレーションのパターンを可視化し、Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceでよく見られるきっかけや問題のある問い合わせの種類を特定します。担当者が対応に苦慮している箇所を明らかにし、研修やナレッジ記事の整備を通じてエスカレーションの削減を支援します。

多くの問い合わせで合意済みのSLA目標を達成できないと、違約金や顧客の不満、ブランドの評判低下につながります。コンプライアンス上の不備は、プロセスの実行やリソース配分に構造的な問題があることを示しています。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365で問い合わせの全ライフサイクルを定められたSLA目標と照らし合わせ、未達となった箇所を正確に特定します。特定の待ち行列や担当者、アクティビティの順序など、未達の根本原因を見つけるのに役立ちます。

一部の担当者に問い合わせが集中する一方、十分に業務を割り当てられていない担当者もいると、燃え尽きや効率の低下、顧客の待ち時間の長期化につながります。この偏りは担当者の士気を下げ、サービス全体の品質にも悪影響を及ぼします。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceにおける担当者のアクティビティと業務負荷の分布を可視化します。偏りを特定し、効率を高めて担当者の負担を軽減するためのリソース配分を検討できます。

同じ問題について顧客から何度も問い合わせがあったり、担当者が重複した作業を行ったりする場合、初回対応が非効率で、最初の問い合わせで解決できていない可能性があります。運用コストが増え、顧客の不満にもつながります。ProcessMindはカスタマーサービスのプロセスにおける繰り返しや不要なアクティビティを明らかにし、Microsoft Dynamics 365で手戻りが発生している箇所を特定します。ワークフローの効率化や初回解決率の向上に向けた改善点を見つけられます。

担当者が定められた問い合わせ対応手順から逸脱すると、サービス品質にばらつきが生じ、エラー率やコンプライアンス上のリスクが高まります。標準化されていないと、プロセスの改善も難しくなります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceで実際に行われたすべてのプロセス経路を自動で検出し、理想的なモデルと比較します。逸脱とその発生頻度を可視化することで、管理者がベストプラクティスの徹底とばらつきの低減を進められます。

担当者が関連するナレッジ記事を見つけたり、対応に役立てたりできないと、調査に時間がかかり、回答にばらつきが生じ、エスカレーションも増えます。担当者の生産性と顧客満足度に影響する非効率です。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365におけるナレッジ記事の参照状況と問題解決の成否を分析します。ナレッジベースの利用に関する課題を特定し、コンテンツや担当者研修の改善を通じて、迅速な解決を支援します。

問い合わせの分類や優先順位付けを誤ると、適切でないチームに割り当てられ、対応や解決に時間がかかります。サポート体制全体の効率も損なわれます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365のカスタマーサービスプロセスにおける分類ミスのパターンと、その後の処理への影響を明らかにします。分類ミスが頻発する箇所を特定し、研修やシステムルールの改善につなげられます。

初回の問い合わせ後に追加情報を求めることが多いと、解決までの時間が延び、迅速な対応を期待する顧客の不満につながります。最初の情報収集が不十分である可能性があります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceで「Information Requested from Customer」が発生するアクティビティの順序を可視化し、その頻度と所要時間への影響を示します。初回の情報収集や担当者の質問方法を改善する機会を特定できます。

緊急の問い合わせにメールを使うなど、問い合わせの種類に合わないコミュニケーションチャネルを利用すると、解決が遅れ、担当者の作業も増えます。サービス全体の効率と顧客体験に影響します。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365でさまざまな問い合わせの種類に使われているコミュニケーションチャネル（「Communication Channel」属性）を分析し、解決時間との関係を確認します。特定の状況で効率の低いチャネルを明らかにします。

問い合わせ1件の解決にかかる総コストがベンチマークを上回ると、収益性やリソース配分に影響します。カスタマーサービスのプロセス全体で発生する手戻りやエスカレーション、対応時間の長期化が原因となる場合があります。ProcessMindはプロセスデータを集約し、Microsoft Dynamics 365における問い合わせ1件あたりのアクティビティとリソース消費を明確にします。コストの要因を特定し、サービス提供コストの削減に向けた取り組みを支援します。

担当者や問い合わせの種類、部門によって顧客満足度に大きな差がある場合、サービス品質に一貫性がなく、顧客ロイヤルティを高める機会を逃している可能性があります。解決後のアンケートでも、肯定的な結果が安定して得られていません。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceにおける「Customer Sentiment」とプロセスの違いや担当者の対応状況を関連付けます。満足度スコアの低下につながるプロセス経路や担当者の行動を明らかにし、改善に役立てられます。

一般的な目標

成功の基準を定義

解決時間を短縮すると、顧客満足度と業務効率が大きく向上します。対応の遅れは顧客の不満を招き、担当者のリソースを必要以上に拘束するため、Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceのコスト増加につながります。この目標では、問題をより迅速かつ効率的に解決することを目指します。
ProcessMindは、解決を長引かせるボトルネックや標準外の処理経路を特定します。実際のプロセスの流れを可視化し、遅延の原因となるアクティビティや待ち行列、担当者を明らかにすることで、解決時間を15～25％短縮するための対策を検討できます。平均対応時間や解決までの時間などの指標も明確になります。

社内エスカレーションが多すぎると、プロセスの非効率やスキル不足が疑われます。複数のチームに負担がかかり、Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceで顧客への回答が遅れます。エスカレーションを減らすことで、部門間の連携を効率化し、可能な限り最初の窓口で問題を解決できます。
ProcessMindはエスカレーションの経路と頻度を可視化し、分類ミスや情報不足、担当者の研修不足などの根本原因を明らかにします。エスカレーションが頻発する箇所を特定し、研修やプロセスの見直しを通じて、件数を20％以上削減できる可能性があります。

SLAの目標達成は、顧客の信頼を得て違約金を避けるうえで欠かせません。Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceで目標未達が続くと、評判が損なわれ、金銭的な損失につながる可能性があります。この目標では、サービス上の約束を一貫して守ることを目指します。
ProcessMindは、SLA違反とその原因を、特定のアクティビティや待ち行列、担当者間の引き継ぎなどに分けて明らかにします。問い合わせプロセスで未達となった箇所を正確に可視化することで、組織はSLA遵守率を10～15％高めるための変更を実施し、重要な期限を守れるようになります。

業務負荷の偏りは、担当者の燃え尽きや生産性の低下、Microsoft Dynamics 365のカスタマーサービスチーム全体におけるサービス品質のばらつきにつながります。継続的な業務遂行と担当者の満足度を保つには、問い合わせを公平かつ効率的に割り当てることが重要です。
ProcessMindは、担当者や部門ごとの問い合わせの割り当てと処理状況を把握するためのインサイトを提供します。担当者の対応可能状況や専門性に関わる待ち行列とボトルネックを明らかにし、管理者が業務負荷を再配分したり、研修の必要性を特定したりできるようにします。キャパシティ利用率を全体で10％改善できる可能性があります。

手戻りや顧客からの再問い合わせは、最初の対応で問題を解決できていないことを示しています。Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceで顧客の不満と運用コストが増える原因になります。毎回、最初の対応で正しく解決することを目指します。
ProcessMindは問い合わせの全行程を追跡し、ケースの再開やフォローアップの問い合わせが発生するパターンを特定します。手戻りに関係するアクティビティや担当者を明らかにし、プロセスの再設計や対象を絞った研修を通じて、手戻り率を10～20％削減し、初回解決率を高められます。

標準手順からの逸脱は、Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceのプロセスにばらつきをもたらし、エラー率やコストを増加させます。一貫した実行は、予測可能な成果と質の高いサービスを実現するうえで欠かせません。
ProcessMindは実際のプロセスバリアントを自動で検出し、理想的な経路と比較します。逸脱の頻度と影響を数値で示すため、チームはベストプラクティスを徹底し、コンプライアンスに沿わない処理経路を20～30％削減できます。これにより、サービス提供の予測可能性と効率が高まります。

Microsoft Dynamics 365にあるナレッジ記事が十分に使われていないと、担当者がよくある問題を一から調べ直すことになり、解決時間が延び、対応にもばらつきが生じます。記事を十分に利用すれば、問題をより迅速かつ標準的な方法で解決できます。
ProcessMindは、問い合わせの解決中にナレッジ記事がいつ、どのように参照されているか、または参照されていないかを分析します。担当者が関連情報を見つけにくい箇所や、新しい記事が必要な領域を明らかにします。利用率を15％高め、解決を迅速化できる可能性があります。

Microsoft Dynamics 365で問い合わせの初期分類を誤ると、誤ったチームへの割り当てや遅延、複数回の引き継ぎが発生し、顧客の不満と運用コストの増加につながります。正確な分類は、効率的な処理の基本です。
ProcessMindは、誤分類された問い合わせの経路を追跡し、理想的な流れから外れた箇所と原因を特定します。誤分類が頻発する箇所を分析することで、受付プロセスやAIモデルの改善につなげ、分類精度を10～15％高められます。

顧客から必要な情報を集めるのに時間がかかると、解決が遅れ、やり取りの回数も増えるため、Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceでの顧客体験に悪影響を及ぼします。このプロセスの効率化が欠かせません。
ProcessMindは、情報の追加依頼が頻繁に発生する段階や、遅延につながるアクティビティを特定します。事前に情報を収集したり、担当者用のスクリプトやフォームを改善したりする機会を明らかにし、情報収集にかかるサイクルを20％短縮できる可能性があります。

コミュニケーションチャネルを効率的に使えないと、顧客とのやり取りが分断され、担当者のコンテキスト切り替えが増え、Microsoft Dynamics 365での解決時間も長くなります。チャネルの使い方を最適化すると、業務効率と顧客体験の向上につながります。
ProcessMindは、さまざまなコミュニケーションチャネルを通じた問い合わせの経路を分析し、チャネルの切り替えが発生する箇所や遅延につながるチャネルを明らかにします。最適なチャネルの順序や使い方を特定し、コミュニケーションにかかる負担を10％削減できる可能性があります。

Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceで問い合わせ1件あたりの運用コストが高いと、収益性やリソース配分に影響します。この目標では、不要な費用につながる非効率を特定し、取り除くことを目指します。
ProcessMindは問い合わせの全ライフサイクルを可視化し、コストのかかるアクティビティやボトルネック、手戻りの繰り返しを明らかにします。プロセスを最適化し、再エスカレーションや再問い合わせなどの非効率を減らすことで、問い合わせ1件あたりのコストを5～15％削減できます。

問い合わせの解決後に顧客満足度にばらつきがある場合、Microsoft Dynamics 365でのサービス品質やフォローアップに一貫性がなく、顧客ロイヤルティやブランドイメージに影響している可能性があります。解決後も一貫して良好な顧客体験を提供することが重要です。
ProcessMindは、属性に記録されている場合の顧客の反応や解決コードを、特定のプロセス経路と関連付けます。満足度スコアの低下に先行して発生する逸脱や段階を特定し、解決時のアクティビティやフォローアップを改善することで、満足度を5～10％高められます。

カスタマーサービスを改善する6つのステップ

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

プロセスをモニタリング
1

テンプレートをダウンロード

実施内容

Microsoft Dynamics 365 Customer Service向けに作成されたExcelテンプレートを入手します。データを分析に適した形式で整理できます。

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

適切なテンプレートを使うことでデータの不一致を防ぎ、カスタマーサービスのプロセスを正確かつ効率的に分析できます。

期待される結果

カスタマーサービスのデータに合わせた見出しと形式を備えた、すぐに使えるExcelテンプレート。

得られること

カスタマーサービスの実態を明らかにする

ProcessMindを使うと、カスタマーサービスの問い合わせが実際にたどる経路を可視化し、やり取りや担当者間の引き継ぎを確認できます。担当者の対応状況や、顧客対応のどこで滞りが生じているかを詳しく把握できます。
  • 実際の問い合わせ対応フローを可視化
  • サービスプロセスのボトルネックをすばやく特定
  • 担当者間の引き継ぎと応答時間を改善
  • 顧客満足度と初回解決率を向上
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

一般的な効果

カスタマーサービスで得られる具体的な改善

これらは、Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceのサービスリクエスト処理におけるボトルネックや非効率を特定し、カスタマーサービス業務にプロセスマイニングを適用した組織で一般的に見られる具体的な効果です。

0 %
サービス解決の迅速化

平均サイクルタイムの短縮

サービスリクエストの処理過程にあるボトルネックを特定して解消することで、顧客の問題解決にかかる時間を大幅に短縮できます。サービスをより迅速に提供でき、顧客満足度の向上にもつながります。
0 %
社内エスカレーションの削減

複雑なケースの振り分けの減少

プロセスマイニングを使うと、社内エスカレーションの根本原因を明らかにできます。チームは一次対応の担当者に適切なリソースや知識を提供し、上位サポートへの引き継ぎを減らせます。
0 pp
SLA適合性の向上

サービス上の約束の遵守率向上

サービスレベル契約に影響するプロセス逸脱や遅延を特定すれば、ワークフローを先回りして見直し、約束した解決時間を継続的に達成、または上回ることができます。これにより、違約金を避け、信頼の向上につなげられます。
0 pp
初回問い合わせでの解決率向上

初回対応の効率向上

顧客のジャーニーマップを分析すると、最初の問い合わせで問題を解決できる機会を見つけられます。再度の問い合わせを減らし、顧客と担当者双方の時間を節約することで、業務効率の向上につながります。
0 points
顧客満足度の向上

解決後のCSATスコア向上

サービスプロセス全体における顧客の反応や不満の要因を把握することで、的を絞った改善を実施できます。問題解決後の顧客満足度を高め、ブランドへの信頼や愛着を育むことにつながります。

結果は、カスタマーサービスプロセスの複雑さや、Microsoft Dynamics 365 Customer Service内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

ケースまたはチケットとも呼ばれる、カスタマーサービスリクエストを一意に識別するIDです。

重要な理由

関連するすべてのイベントを1つのプロセスインスタンスに結び付ける、必須のケースIDです。これにより、プロセス全体を分析できます。

アクティビティを担当したカスタマーサービスのエージェントまたはユーザーの名前です。

重要な理由

個人とチームのパフォーマンスを分析し、業務負荷の調整や、サービス品質の向上に向けた指導機会の特定に役立ちます。

サービスリクエストの主なカテゴリまたは分類です。

重要な理由

プロセスを種別ごとに分けて分析することで、特定の種別に関するボトルネック、必要なリソース、改善の機会を把握できます。より適切な振り分けや対応方針の検討にも役立ちます。

サービスリクエストに設定された優先度で、対応の緊急性を示します。

重要な理由

優先度の高いリクエストがより迅速に処理され、目標を達成しているか、また優先度がプロセス全体のパフォーマンスにどう影響するかを把握できます。

サービスリクエストが開始された連絡チャネルです。

重要な理由

顧客との連絡チャネルの違いが、プロセスの効率、解決時間、顧客満足度に与える影響を把握できます。

サービスリクエストの解決について、契約で合意された目標時間です。

重要な理由

サービス上の約束に対する実績を測る主要な基準です。SLAへの適合状況や違反の分析に直接役立ちます。

サービスリクエストの現在のステータスについて、より詳しい理由を示します。

重要な理由

ケースの結果やステータス変更の理由を詳しく把握できるため、解決までの経路や根本原因をより正確に分析できます。

サービスリクエストに関連付けられた顧客またはアカウントの名前です。

重要な理由

顧客単位で分析し、傾向の特定や主要顧客へのサービス改善、顧客のジャーニーの把握に役立てられます。

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、システムに新しいケースレコードが作成された時点を示し、カスタマーサービスプロセスの開始となります。「Incident」エンティティのレコードが初めて保存された時刻が、明示的なイベントとして記録されます。

重要な理由

主要な開始イベントであるこのアクティビティは、ケースのライフサイクル全体にかかる時間の計算や、ケース件数の推移を把握するうえで欠かせません。以降のプロセス分析の基準点となります。

このアクティビティは、対応のためにケースを特定のキューまたはユーザーに割り当てることを示します。システムではケースの所有者の変更が明示的に記録され、監査ログで追跡できます。

重要な理由

割り当てを追跡すると、業務負荷の分布や割り当てに伴う遅延、振り分けの効率を分析できます。ケースが適切なチームや担当者にどれだけ早く届くかを把握するのにも役立ちます。

ケースに対するサービスレベル契約（SLA）タイマーの開始を示します。「First Response By」や「Resolve By」など、定義されたサービス指標に対する経過時間の計測が始まります。Dynamics 365のSLAエンジンが管理する明示的なイベントです。

重要な理由

このアクティビティは、SLA適合性の監視や、サービス上の約束に対する計測開始時点の把握に欠かせません。サービス目標を達成できているかどうかの分析に直接役立ちます。

ケースを上位のサポート階層や別のチームに正式に引き継ぐことを示します。指定されたエスカレーションキューやユーザーにケースを再割り当てする、明示的なユーザー操作の場合があります。

重要な理由

エスカレーションを監視すると、「社内エスカレーション率」KPIの把握や、一次対応で解決できない問題の根本原因の特定に役立ちます。プロセス上の課題や、トレーニングが必要な領域も明らかになります。

エージェントが顧客の問題に対処できたと判断した時点を示す、重要なマイルストーンです。Dynamics 365で明示的に実行され、ケースに関連付けられた「Case Resolution」アクティビティレコードが作成されます。

重要な理由

成功を示す主要な終了イベントであるこのアクティビティは、解決時間や解決率の計算に欠かせません。ほぼすべてのカスタマーサービスKPIに関わる重要な要素です。

ケースレコードを最終的に事務処理上終了することを示します。解決と同時に行われる場合もあれば、後から行われる場合もあります。ケースの状態が「Closed」に変更されたことで取得します。

重要な理由

システム上のプロセスライフサイクルの最終時点を示します。「Resolved」から「Closed」までの時間から、事務処理の負担やレコード確定の遅れを把握できます。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceのイベントログを分析し、問い合わせの実際の流れを可視化して把握する手法です。逸脱やボトルネック、手戻りを特定し、設計上のプロセスと実際の業務の違いを明らかにします。業務効率の最適化と顧客満足度の向上に役立ちます。

通常、問い合わせのライフサイクルにおける各ステップについて、ケース識別子、アクティビティ名、タイムスタンプを含むイベントログが必要です。Dynamics 365 Customer Serviceの場合、サービスリクエストID、アクティビティの種類、各段階やタスクの作成日・完了日などが該当します。担当者や待ち行列、解決状況などの属性を加えると、分析をさらに詳しく行えます。

データの抽出には、Dynamics 365の標準レポートツールやPower BIコネクタ、データベースへの直接クエリを使い、基盤となるイベントログにアクセスする方法があります。ケースやアクティビティ、タイムスタンプに関する必要な情報を、通常はCSVなどの構造化されたファイルにまとめます。プロセスマイニングツールによっては、Dynamics 365用のコネクタがあらかじめ用意されています。

プロセスマイニングでは、問い合わせの解決時間の長期化、社内エスカレーションの頻発、サービスレベル契約の遵守状況のばらつきなどを特定できます。また、手戻りの多さや担当者の業務負荷の偏り、ナレッジ記事の利用不足の根本原因も明らかにします。問題を可視化することで、組織は改善すべき領域を絞り込めます。

必要なデータを抽出して準備できれば、数日から1週間ほどで最初のインサイトを得られることが多いです。主に時間がかかるのはデータの抽出、クレンジング、マッピングです。所要時間はデータの複雑さやソースシステムへのアクセスのしやすさによって異なります。2回目以降の分析は、通常、より短時間で行えます。

いいえ。プロセスマイニングは、システムに直接変更を加えない分析手法です。Dynamics 365から抽出した過去のデータを使い、稼働中の業務を直接分析することはありません。分析はオフラインで行うため、進行中のカスタマーサービス業務やシステムのパフォーマンスに影響しません。

サービスリクエストの解決時間の短縮、社内エスカレーションの減少、サービスレベル契約への適合性向上など、具体的な効果が期待できます。エージェントの業務負荷の適正化、運用コストの削減、解決後の顧客満足度向上にもつながります。こうした改善は、データに基づいてプロセスを見直すことで実現します。

基本的なデータ抽出のスキル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にも使いやすいように設計されています。多くのプラットフォームには、直感的に操作できる画面や自動データコネクターが備わっており、高度な技術知識がなくても利用できます。ただし、複雑なデータ連携や高度な分析を行う場合は、専門的なサポートが必要になることがあります。

カスタマーサービスを改善：初回解決率を高め、コストを削減

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