顧客サービスを改善

ServiceNow CSMの顧客サービスを最適化する6ステップガイド
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ServiceNow CSM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は、見えにくい非効率が潜んでいることが多く、サービスの遅延や顧客満足度の低下につながります。ProcessMindなら、最初の問い合わせから最終的な解決まで、リクエストがどこで滞留しているかを正確に特定できます。具体的な改善案を見つけてワークフローを効率化し、優れた顧客体験を提供するとともに、全体の効率とコンプライアンスを高められます。

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重要な理由

競争の激しい現在の市場では、カスタマーサービス業務が顧客満足度、顧客ロイヤルティ、そして最終的にはブランドの評判を左右します。ServiceNow CSMは顧客とのやり取りを管理するための機能を備えていますが、隠れた非効率がサービス品質、担当者の生産性、収益に大きな影響を及ぼすことがあります。解決までの時間が長い、エスカレーションが頻発する、サービス提供にばらつきがあるといった問題は、顧客を不満にさせるだけでなく、業務コストを押し上げ、担当者の負担も増やします。サービスリクエストが最初の問い合わせから最終的なクローズまで実際にどのように進むかを把握することは、時間とリソースが失われている箇所を特定するうえで欠かせません。実際のプロセス実行に関する深い分析がなければ、カスタマーサービスの改善は根本原因に対処せず、表面的な変更にとどまりがちです。サービスレベル合意の未達、顧客離れの増加、担当者の疲弊など、こうした非効率のコストは無視できません。

プロセスマイニングでカスタマーサービスの効率を高める方法

プロセスマイニングは、ServiceNow CSM上のカスタマーサービス業務をかつてないほど透明にします。sn_customerservice_case、interaction、task_slaなどのテーブルにあるイベントログを分析し、すべてのサービスリクエストの開始から完了までの流れを再構成します。理想化されたプロセスではなく、実際のプロセスの流れを可視化できるため、通常のレポートでは見過ごされがちなボトルネック、逸脱、やり直しを明らかにできます。「サービスリクエスト」をケースとして追跡し、「顧客からの問い合わせ開始」から「サービスリクエストのクローズ」まで、すべてのアクティビティを確認できます。この詳細な視点により、サービスリクエストが滞留する理由を正確に特定できます。たとえば、「担当者へのリクエスト割り当て」や「担当者による問題調査」で予期しない遅延や頻繁な再割り当てが発生している可能性があります。プロセスマイニングは、「なぜ一部のサービスリクエストは社内で頻繁にエスカレーションされるのか」「顧客への情報再依頼につながる共通パターンは何か」といった問いに、データに基づいて答えます。人による介入やシステム設定が顧客の利用体験に不要な摩擦を生んでいる箇所を示し、プロセス改善の根拠を提供します。

プロセスマイニングで特定できる主な改善領域

ServiceNow CSMのデータにプロセスマイニングを適用すると、最適化の余地がある重要な領域が明らかになります。たとえば、「サービスリクエスト作成」から「リクエストの分類・優先順位付け」までの所要時間や、「担当者による問題調査」から「顧客への解決策提示」までの引き継ぎ時間など、カスタマーサービスのライフサイクルの各段階に実際にかかっている時間を把握できます。分析によって、次のような問題が明らかになることがあります。

  • **リソース配分のボトルネック:**担当者の負荷が高い箇所や、特定の種類のリクエストで割り当て・解決に一貫した遅延が発生する箇所を特定します。
  • **やり直しと再入力:**サービスリクエストが部門や担当者の間で何度も転送されるケースや、複数の
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よくある問題と課題

影響している課題を特定

カスタマーサービスのケースがシステム内に長く滞留し、顧客満足度に影響を及ぼしたり、サービスレベル合意に違反したりする可能性があります。その結果、顧客の不満が高まり、担当者が長時間対応することで業務コストが増え、未解決案件のバックログも蓄積します。
ProcessMindは、ServiceNow CSMのプロセスにおけるボトルネックを明らかにし、調査中、顧客情報の待機中、社内での引き継ぎ中など、サービスリクエストが滞留している箇所を正確に特定します。データに基づく分析結果を提供し、ワークフローの効率化と解決の迅速化を支援します。

サービスリクエストが担当者や部門の間で頻繁に再割り当てされると、解決時間が長くなり、顧客は同じ情報を何度も伝えることになります。この非効率は業務コストを押し上げ、サービスの一貫性を損ない、顧客からの信頼を低下させます。
ProcessMindは、ServiceNow CSM内のすべての再割り当てと社内エスカレーションを可視化し、ケースが実際にたどった経路を明らかにします。非効率な引き継ぎが発生した箇所と理由を特定し、ルーティングルールの最適化、ナレッジ共有の改善、担当者研修の強化につなげます。

応答と解決に関する重要なサービスレベル合意(SLA)を継続的に達成できないと、違約金、顧客満足度の低下、ブランドの評判への悪影響につながる可能性があります。明確な分析結果がなければ、違反の根本原因を特定することは容易ではありません。
ProcessMindは、ServiceNow CSMのプロセス全体でSLAの達成状況をリアルタイムに可視化し、違反を頻繁に引き起こす具体的なアクティビティ、段階、担当者を強調表示します。問題に先回りして対処し、サービス上の約束を確実に守れるよう支援します。

明確な理由がないままケースが社内で頻繁にエスカレーションされると、リソースの使用量とコストが増え、顧客への解決も遅れます。これは、初期対応者に十分な権限がない、研修が不十分、プロセスガイドラインが明確でないといった問題を示していることがあります。
ProcessMindは、ServiceNow CSM内のエスカレーションの流れ全体をマッピングし、不要な社内エスカレーションのパターンと発生条件を特定します。ナレッジベースの最適化、初期トリアージプロセスの見直し、担当者研修の強化に役立ち、コストのかかるエスカレーションを減らします。

担当者が重複した作業を行ったり、すでに提供された情報を再度依頼したり、プロセスを後戻りしたりすると、作業が無駄になり、ケースごとの対応時間が長くなります。これは業務効率に直接影響し、顧客体験も損ないます。
ProcessMindは、ServiceNow CSMの理想的なプロセスフローからの逸脱を明らかにし、やり直し、ループするアクティビティ、重複したアクションが発生する箇所を正確に特定します。手順の標準化、初期データ取得の改善、担当者研修の強化に役立ち、こうした非効率をなくします。

担当者が似たサービスリクエストを解決する際に異なる経路をたどると、結果が予測しにくくなり、コンプライアンス上のリスクが生じます。また、効率的な方法をカスタマーサービスチーム全体に展開することも難しくなります。そのため、パフォーマンスの比較や継続的な改善が困難になります。
ProcessMindは、ServiceNow CSM内のすべてのプロセスバリアントを、最も一般的なものから頻度の低い逸脱まで自動的に検出します。ばらつきがどこで、なぜ生じるのかを示し、研修の改善、対象を絞った自動化、ベストプラクティスの遵守による一貫したサービス提供を支援します。

必要な情報を顧客から受け取るまでサービスリクエストが頻繁に停止し、解決時間が大幅に長くなり、顧客満足度も低下します。「顧客待ち」状態の管理は、非効率になりがちです。
ProcessMindは、ケースが頻繁に停止する段階やアクティビティを特定し、ServiceNow CSM内の「顧客への情報依頼」に起因する遅延を明確に示します。コミュニケーション戦略と先回りした情報収集を改善し、こうした待ち時間を最小限に抑えられます。

サービスリクエストが受付の初期段階で誤って分類されたり、優先順位を誤って設定されたりすると、誤った担当先への振り分け、重要案件の遅延、リソース配分の非効率につながります。これはサービス品質とリソースの利用効率に影響します。
ProcessMindは、ServiceNow CSMの初期分類・優先順位付けアクティビティを、実際の解決経路や結果と照らし合わせて分析します。誤分類のパターンを明らかにし、受付フォーム、自動ルーティング、担当者研修を改善して、初期トリアージの精度を高めます。

多くの顧客からの問い合わせで、解決までに複数回のやり取りやフォローアップが必要になります。これは、初回のやり取りで問題を十分に解決できていないことを示します。業務コストが増え、顧客の不満が高まり、担当者のリソースも拘束されます。
ProcessMindは、ServiceNow CSM内のサービスリクエストの流れ全体を追跡し、最終解決までに「顧客からの問い合わせ開始」や「顧客への情報依頼」が複数回発生するケースを明らかにします。初回対応で解決できない根本原因の特定に役立ちます。

サービスリクエストが「解決済み」とマークされた後も、ケースが正式に「クローズ」されるまで不必要に時間がかかることがあります。その間、リソースが拘束され、パフォーマンス指標にも偏りが生じます。レポートの正確性やリソース計画にも大きく影響する可能性があります。
ProcessMindは、ServiceNow CSM内の「サービスリクエスト解決」から「サービスリクエストクローズ」までの経過時間を正確に測定します。解決後に遅延する理由を特定し、後処理を迅速化して、パフォーマンスレポートの精度を高めます。

特定のコミュニケーションチャネルでは、解決時間が長くなったり、やり直しが増えたり、顧客満足度が低下したりすることがあります。しかし、プロセス全体への具体的な影響が明確に把握されていない場合があります。これはリソース計画とチャネル戦略の効果に影響します。
ProcessMindは、ServiceNow CSM内で「コミュニケーションチャネル」の属性を、解決時間、再割り当ての頻度、顧客の感情など、主要なプロセス結果と関連付けます。効率の高いチャネルと、サービス提供の改善が必要なチャネルを明らかにします。

特定の種類のサービスリクエストや製品カテゴリーで、解決時間の長期化、エスカレーション率の上昇、顧客満足度の低下が一貫して見られる場合、担当者の知識や研修効果に根本的な不足がある可能性があります。これはサービス品質とコストに影響します。
ProcessMindは、ServiceNow CSM内で「サービスリクエストタイプ」や「製品・サービスカテゴリー」を、プロセスの非効率、担当者のパフォーマンス、エスカレーション率と関連付けます。このデータから、サポートチームに必要な対象を絞った研修、ナレッジベースの強化、スキル開発の領域が明らかになります。

一般的な目標

成功の状態を定義

この目標は、ServiceNow CSMでカスタマーサービスのリクエストを解決するまでの時間を大幅に短縮するものです。解決時間が短くなると、顧客満足度が高まり、業務効率が向上し、ブランドの評判も強化されます。顧客離れとサポートコストの削減も期待できます。
ProcessMindは、すべてのサービスリクエストの開始から完了までの流れをマッピングし、遅延の原因となる具体的なアクティビティや段階を特定します。担当者による調査や顧客からの回答など、各ステップのサイクルタイムを分析してボトルネックを特定し、解決時間を15~25%短縮するためのプロセス変更を提案します。

1件のサービスリクエストが担当者や部門の間で頻繁に転送されると、顧客の不満が高まり、業務コストも増加します。この目標を達成すると、ServiceNow CSM内で顧客体験がよりスムーズになり、重複した情報収集が減り、担当者の生産性が高まります。
ProcessMindは、サービスリクエストのライフサイクル全体における担当者の再割り当てとエスカレーションをすべて可視化します。引き継ぎの一般的なパターンを特定し、初期担当者の研修不足やルーティングルールの不明確さなど、根本原因を明らかにします。こうした非効率を可視化することで、割り当てロジックの効率化を支援し、引き継ぎを10~20%削減することを目指せます。

サービスレベル合意(SLA)の目標を達成することは、顧客の信頼を維持し、違約金を回避するうえで欠かせません。この目標は、ServiceNow CSMの顧客サービスリクエストを合意した時間内に解決し、顧客満足度を高めるとともに、サービス品質を確かなものにすることを目的としています。
ProcessMindは、各アクティビティにかかった時間を定義済みのSLA目標と正確に照合し、コンプライアンス違反をすべて明らかにします。承認や情報依頼の遅延など、SLA違反につながる具体的な手順や逸脱を特定できます。こうした可視性により、組織は対象を絞った対策を実施し、SLA遵守率を最大30%高められます。

社内エスカレーションが過度に発生している場合、明確な手順の不足、担当者の知識不足、非効率な振り分けなど、プロセスに問題がある可能性があります。エスカレーションを減らすことで、問題解決の迅速化、運用負荷の軽減、ServiceNow CSMにおける顧客サービス業務の効率化につながります。
ProcessMindは、サービスリクエストプロセスにおけるすべてのエスカレーション経路と発生条件を明確に示します。特定のリクエスト種別、担当者の対応上の問題、関連部門のボトルネックなど、エスカレーションにつながりやすい状況を特定できます。ProcessMindの分析結果をもとに、組織はプロセスや担当者向けトレーニングを見直し、エスカレーションを大幅に削減できます。

手戻りや重複したアクティビティは、貴重な時間とリソースを消費し、ServiceNow CSMにおける顧客サービス業務の効率と費用対効果を直接低下させます。この目標を達成すれば、担当者は生産性の高い業務に集中でき、解決の迅速化と仕事への満足度向上につながります。
ProcessMindは、サービスリクエストプロセス内でアクティビティが繰り返された箇所やループを正確に特定し、その発生数を定量化します。実際のプロセスフローを可視化することで、情報の再入力やタスクの不要な重複が発生している箇所を明らかにし、システム上の問題やプロセス設計の不備を見つけ出します。ProcessMindは、こうした非効率を取り除くためのワークフロー改善を支援し、運用コストを大幅に削減します。

顧客サービスプロセスの実行にばらつきがあると、ServiceNow CSMでサービス品質の差、解決時間の予測困難、コンプライアンス上のリスクが生じます。この目標は、すべてのサービスリクエストを一貫した最適な経路で処理できるよう、標準的な対応方法を定めて徹底することを目的としています。
ProcessMindは、実際の業務で発生しているプロセスの違いを自動的に検出し、理想的または規定された経路と比較します。逸脱、スキップされた手順、承認されていない回避策を明らかにします。この客観的な可視化により、組織は標準化が崩れている箇所を特定し、すべての顧客対応でベストプラクティスを徹底できます。

顧客サービスの遅延は、担当者が顧客からの情報を待つことで発生する場合が多く、何度もやり取りを繰り返す原因になります。ServiceNow CSMでの情報取得を迅速化すれば、全体の解決時間を大幅に短縮し、サポートワークフロー全体の効率を高められます。
ProcessMindは、顧客サービスの過程で顧客に情報を依頼した箇所と、担当者が回答を待った時間を可視化します。特定のリクエスト種別や担当者で待ち時間が長くなるパターンを明らかにし、事前の情報収集やコミュニケーション方法の改善につなげられます。ProcessMindは待ち時間を短縮し、プロセス全体を迅速化します。

サービスリクエストを正確かつ一貫して分類することは、ServiceNow CSMで効率的な振り分け、リソース配分、レポーティングを行うための基盤です。この目標は、リクエストの分類精度を高め、適切な担当者や部門へ迅速に届け、最初から適切に処理できるようにすることを目的としています。
ProcessMindは、分類後のサービスリクエストの経路を分析し、最初の分類後に再割り当てやエスカレーションが頻繁に発生している箇所を明らかにします。初期分類と、その後の手戻りや遅延との関係も特定できます。分類結果と後続プロセスの効率を関連付けることで、ProcessMindは分類ルールや担当者向けトレーニングの見直しを支援し、初回分類の精度を高めます。

ServiceNow CSMで顧客が最初に問い合わせた際に問題を解決することは、顧客満足度の向上と運用コストの削減につながる重要な要素です。この目標は、追加のやり取りをせずにエージェントがリクエストへ迅速に対応し、完了できるようにすることで、顧客体験とエージェントの業務効率を大きく高めます。
ProcessMindは、複数回のやり取りが必要なサービスリクエストと、初回の問い合わせで解決したリクエストを特定し、それぞれに関連するプロセス経路を分析します。エージェントの知識不足や情報へのアクセスの非効率など、初回解決に至らない要因を明らかにします。ProcessMindの分析結果をもとにエージェント向けツールやトレーニングを改善し、初回解決率(FCR)を5~10%向上させられます。

サービスリクエストが実質的に解決した後も正式なクローズが遅れると、パフォーマンス指標が不正確になり、リソースが拘束され、ServiceNow CSMで正確なレポートを作成できなくなる可能性があります。この目標では、プロセスの最終ステップを効率化し、管理上のクローズを適時かつ効率的に完了できるようにします。
ProcessMindは、サービスリクエストが「解決済み」と記録されてから最終的に「クローズ」されるまでの経過時間を正確に測定します。アンケートの未回答や管理タスクなど、解決後のワークフローで不要な遅延を引き起こすボトルネックを明らかにします。ProcessMindは、自動化やプロセスの調整が必要な箇所を特定し、この重要な最終ステップを早めることで、データの正確性と業務効率の向上を支援します。

社内外のコミュニケーションが非効率だと、ServiceNow CSMで顧客のサービスリクエストを解決するまでの時間が大幅に長くなる可能性があります。この目標では、コミュニケーションの流れを効率化し、不要な待ち時間を減らして情報交換を適時に行うことで、サービス提供の迅速化につなげます。
ProcessMindは、顧客からの最初の問い合わせからエージェント間のやり取りまで、サービスリクエストのライフサイクルに含まれるすべてのコミュニケーション接点をマッピングします。社内からの回答や顧客からのフィードバックを待つことで発生する具体的な遅延を特定します。コミュニケーションのパターンとサイクルタイムへの影響を可視化することで、チャネルとプロセスの最適化を支援し、コミュニケーションに起因する遅延を大幅に削減します。

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

実施内容

データを正しく構成できるよう、ServiceNow CSMのカスタマーサービス専用に作成されたExcelテンプレートを入手します。

重要な理由

正しいテンプレートを使うことでデータ準備が効率化され、信頼性の高いプロセス分析に必要な、正確で一貫した入力を用意できます。

期待される成果

ServiceNow CSMのカスタマーサービスデータ用に、入力しやすく構成されたExcelテンプレートです。

得られる成果

ServiceNowにおけるカスタマーサービスの実際の経路を明らかにする

ProcessMindは、ServiceNow CSMにおけるカスタマーサービスの流れを、最初から最後まで可視化します。リクエストの流れを詳しく把握し、遅延が発生している箇所やサービス品質が低下している箇所を正確に特定できます。
  • カスタマーサービスの流れを最初から最後まで可視化
  • サービスリクエストのボトルネックを迅速に特定
  • 遅延やエスカレーションの根本原因を明らかにする
  • ServiceNow CSMを最適化し、業務効率を向上
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

一般的な成果

カスタマーサービスの効率を向上

これらは、ServiceNow CSMのデータを使ったプロセスマイニングによってカスタマーサービスのプロセスを最適化し、サービスリクエストのワークフローに重点を置いた場合に、組織が一般的に達成する具体的な改善を示しています。

0 %
解決時間を短縮

サービスリクエストの平均サイクルタイムを短縮

サービスリクエストのエンドツーエンドのプロセスを効率化し、ボトルネックを特定して取り除くことで、顧客の問題を解決するまでの時間を大幅に短縮します。

0 %
SLA遵守率を向上

重要なサービス目標の達成率を向上

定められたサービスレベル合意の目標時間内に解決されるサービスリクエストを増やし、顧客満足度と規制要件への対応を高めます。

0 %
エージェント間の引き継ぎを削減

不要な転送を削減

サービスリクエストがエージェント間で引き継がれる回数を減らし、業務効率を高めるとともに、顧客がより迅速で一貫した対応を受けられるようにします。

0 %
FCR率を向上

初回接触で解決できる問題を増加

初回接触での解決を妨げる根本原因を特定して対応し、エージェントが最初のやり取りでより多くの問題を解決できるようにするとともに、顧客の負担を減らします。

0 %
社内エスカレーションを削減

専門担当者へのケース転送を削減

社内エスカレーションが発生する理由とタイミングを明らかにし、対象を絞ったトレーニングやプロセス変更によって下位のサポートレベルで問題を解決できるようにし、業務コストを削減します。

0 days
ケースのクローズを迅速化

解決後の管理作業時間を短縮

サービスリクエストが解決してから正式にクローズされるまでの時間を短縮し、管理タスクを最適化するとともに、データの正確性とシステムの整合性を高めます。

結果は、プロセスの複雑さやデータ品質によって異なります。これらの数値は、導入事例で一般的に確認された改善を示しています。

推奨データ

最も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

各カスタマーサービスのサービスリクエスト、ケース、またはチケットを一意に識別するIDです。

重要な理由

これは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であり、各カスタマーサービスのやり取りのライフサイクル全体を分析できます。

特定のアクティビティまたは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は、イベントを正しい順序に並べ、サイクルタイムやボトルネックなど、すべてのパフォーマンス指標を計算するうえで重要です。

現在、サービスリクエストの対応を担当している個々のサービス担当者です。

重要な理由

担当者の責任範囲を追跡し、業務量、パフォーマンス、再割り当ての頻度を分析できます。再割り当ての頻度は、プロセス上の摩擦を示すことがよくあります。

サービスリクエストを担当するチームまたは部門です。

重要な理由

業務を担当するチームを特定できます。チームのパフォーマンスや業務量、部門間のプロセス引き継ぎを分析するうえで重要です。

サービスリクエストの優先度で、対応の緊急性に影響します。

重要な理由

緊急性に応じてサービスリクエストを分けて分析できます。重大な問題が重大でない問題より速く処理されているかを確認するために欠かせません。

ライフサイクル上のサービスリクエストの現在のステータスまたは状態です。

重要な理由

任意の時点におけるリクエストのステータスを示し、「保留中」や「情報待ち」など、生産性の低い状態に費やした時間の特定に役立ちます。

「請求」や「技術的な問題」など、サービスリクエストの主要な分類です。

重要な理由

リクエストの種類ごとに分析を分け、特定のカテゴリで遅延、エスカレーション、SLA違反が起きやすいかを明らかにできます。

サービスリクエストが定義済みのサービスレベル合意(SLA)目標を超過したかどうかを示すブール型フラグです。

重要な理由

ケースが期限を守ったかどうかを明確に示します。SLAのコンプライアンスを測定し、レポートするための基本的な指標です。

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、新しいケースがシステムに正式に記録された時点で、カスタマーサービスプロセスの開始を示します。sn_customerservice_caseテーブルに新しいレコードが挿入された際に、このイベントが明示的に記録されます。

重要な理由

すべてのケースの起点となるこのアクティビティは、エンドツーエンドのサイクルタイムの計算と、リクエスト受付量の分析に欠かせません。後続するすべてのプロセスとSLAタイマーを開始するトリガーとして機能します。

サービスリクエストが調査と解決を担当する特定のエージェントに割り当てられた際に発生するアクティビティです。ケースレコードのassigned_toフィールドの変更から推定します。

重要な理由

これは、初回応答時間とエージェントの業務負荷の分布を測定する重要なマイルストーンです。このフィールドの再割り当てを追跡すると、プロセスの非効率やエージェントの対応可能状況に関するボトルネックを明らかにできます。

サービスリクエストを解決するため、上位のサポートレベルまたは管理者へ正式にエスカレーションしたことを表します。担当グループが上位レベルのチームに変わったこと、またはフラグが設定されたことから推定できます。

重要な理由

エスカレーションを追跡すると、プロセスの弱点、一次サポートの知識不足、複雑なケース種別を特定できます。プロセス上の摩擦や顧客不満を示す重要な指標です。

サービスエージェントが作業を完了し、問題が解決したとみなされたことを示す重要なマイルストーンです。ケースのstateが「Resolved」に変更され、resolved_atタイムスタンプが入力された時点で記録されます。

重要な理由

このアクティビティは、解決に向けた実作業の終了を示し、解決サイクルタイムとSLA遵守状況の計算に欠かせません。多くの効率性KPIにおける主要な終点となります。

サービスリクエストのレコードを正式にクローズする最終アクティビティです。通常は、解決後の確認期間を経て実施します。ケースのstateが「Closed」に変わり、closed_atタイムスタンプが設定された時点で記録されます。

重要な理由

プロセスの確定的な終点となるこのアクティビティは、ケースのライフサイクル全体を計算するうえで欠かせません。「Resolved」から「Closed」までの時間を分析すると、管理上の負荷や遅延を明らかにできます。

よくある質問

よくある質問

サービスリクエストの解決におけるボトルネック、エージェント間で頻繁に発生する引き継ぎ、SLA違反の根本原因を特定できます。実際のプロセスフローを可視化し、カスタマーサービス業務に潜む非効率やコンプライアンス上のギャップを明らかにします。これにより、改善に向けたデータに基づく意思決定が可能になります。

イベントログを分析し、過度な社内エスカレーションや顧客情報の待機など、遅延の原因となる具体的なステップやアクティビティを特定します。こうしたボトルネックが異なるサービスリクエストの種類に与える影響を定量化できます。これにより、ワークフローの効率化と全体の解決時間短縮に向けた取り組みを集中させられます。

主にServiceNow CSMモジュールのイベントログが必要です。各イベントのケース識別子、アクティビティ名、タイムスタンプを含めます。さらに詳細な分析とインサイトの充実化に向けて、エージェントID、ケースカテゴリ、解決ステータスなどの属性も任意で追加できます。

初期データの抽出とモデル設定は、データの可用性や複雑さによって通常数週間以内に完了します。最初のモデルを作成して検証した後、早ければすぐに具体的な改善案を得られます。その後も継続的な監視により、改善の機会を見つけられます。

サービスリクエストの平均解決時間の大幅な短縮、エージェント間の引き継ぎ削減、重要なSLAへの適合率向上が期待できます。社内エスカレーションの削減、初回接触解決率の向上、サービスプロセス実行の標準化なども実現できます。これらは顧客満足度と業務効率の向上につながります。

はい。あらかじめ定義したプロセス経路や標準業務手順からの逸脱を明らかにできます。サービスプロセスの実行における不整合や、重要なステップが省略されたり順序どおりに実行されなかったりしたケースを特定できます。これにより、社内ポリシーや規制要件への適合性を高められます。

データ抽出のためにServiceNow CSMのデータ構造を理解していると役立ちますが、多くのプロセスマイニングツールには使いやすいインターフェースが備わっています。初期のデータ接続とモデル設定が完了すれば、業務ユーザーでも視覚的なプロセスマップやインサイトを解釈できます。初期設定は、専門のプロセスマイニングコンサルタントに依頼することもできます。

特定のリクエストの種類に対してエージェントがたどる一般的な経路を明らかにし、ベストプラクティスと逸脱の両方を把握できます。エージェントがつまずく箇所、非効率な経路を選ぶ箇所、標準手順から逸脱する箇所を特定することで、対象を絞った研修プログラムやナレッジベースの改善に役立てられます。これにより、エージェントのパフォーマンスを標準化し、サービス品質を高められます。

今すぐカスタマーサービスの効率を最大化

顧客満足度を高め、初回対応での解決率80%を達成します。

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