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カスタマーサービスを改善する

ServiceNow CSMのカスタマーサービスを最適化する6つのステップ

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課題(12)目標(11)6つのステッププレビュー成果データよくある質問(5)

ServiceNow CSMのカスタマーサービスを改善

カスタマー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、対応の遅れや顧客満足度の低下につながります。このプラットフォームでは、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っているかを特定できます。ワークフローの改善や優れた顧客体験の提供につながる具体的なインサイトを見つけ、業務効率とコンプライアンスの向上に役立てられます。

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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カスタマーサービスの改善が重要な理由

競争が激しい現在、カスタマーサービスの運営は、顧客満足度やロイヤルティ、ひいてはブランドの評判を左右します。ServiceNow CSMには顧客対応を管理する機能が備わっていますが、表面化していない非効率がサービス品質や担当者の生産性、収益に大きく影響することがあります。解決までの長期化、頻繁なエスカレーション、一貫性のないサービス提供は、顧客の不満を招くだけでなく、運用コストを押し上げ、担当者の負担を増やします。サービスリクエストの受付から最終的なクローズまで、実際の流れを把握することは、時間や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。実際のプロセスの進み方を詳しく把握できなければ、カスタマーサービスの改善が表面的な変更にとどまり、パフォーマンスの問題の根本原因に対処できないことがあります。サービスレベル契約の未達、顧客離れの増加、担当者の燃え尽きなど、非効率による損失は小さくありません。

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

プロセスマイニングを使うと、ServiceNow CSM上のカスタマーサービス業務をこれまで以上に明確に把握できます。sn_customerservice_case、interaction、task_slaなどのテーブルに記録されたイベントログを分析し、各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。理想上の流れではなく実際のプロセスを可視化することで、通常のレポートでは見逃されがちなボトルネック、逸脱、手戻り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。サービスリクエストが滞る理由を特定し、「担当者へのリクエスト割り当て」や「担当者による問題の調査」など、予想外の遅れや頻繁な再割り当てにつながっているアクティビティを把握できます。また、「一部のサービスリクエストが頻繁に社内エスカレーションされるのはなぜか」「顧客への情報依頼が繰り返されるのは、どのようなパターンが原因か」といった疑問にも、データに基づいて答えられます。プロセス改善の事実に基づく土台となり、担当者の介入やシステム設定が顧客対応に不要な支障を生んでいる箇所を示します。

プロセスマイニングで見つかる主な改善領域

ServiceNow CSMのデータにプロセスマイニングを適用すると、改善の余地がある複数の領域が明らかになります。「サービスリクエストの作成」から「リクエストの分類と優先度設定」までの所要時間や、「担当者による問題の調査」から「顧客への解決策の提示」までの引き継ぎ時間など、カスタマーサービス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、次のような点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：担当者に業務が集中している箇所や、特定の種類のリクエストで割り当てや解決に遅れが繰り返し発生している箇所を特定できます。
手戻りと再入力：サービスリクエストが部門間または担当者間で何度も引き継がれているケースや、複数の

カスタマーサービスサービスリクエスト管理サポートデスク顧客対応 SLAの最適化解決時間担当者の業務効率顧客満足度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 ヘルプデスクケースの解決

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すると、顧客満足度が低下し、サービスレベル契約に違反するおそれもあります。顧客の不満に加え、担当者が長時間対応することによる運用コストの増加や、未解決案件の滞留にもつながります。
ProcessMindはServiceNow CSMのプロセスに潜むボトルネックを明らかにし、調査中、顧客からの情報待ち、社内での引き継ぎなど、サービスリクエストが滞る箇所を特定します。データに基づくインサイトを提供し、ワークフローの改善と解決の迅速化を支援します。

サービスリクエストは担当者間や部門間で頻繁に再割り当てされるため、解決までの時間が延び、顧客が同じ情報を何度も伝えなければならない状況が生じています。こうした非効率は、運用コストの増加やサービス品質のばらつきにつながり、顧客の信頼を損ないます。
ProcessMindは、ServiceNow CSM内の再割り当てと社内エスカレーションをすべて可視化し、ケースが実際にたどる経路を明らかにします。非効率な引き継ぎがどこで、なぜ発生するのかを特定できるため、振り分けルールの見直し、ナレッジ共有の改善、担当者のトレーニング強化に役立ちます。

応答や解決に関する重要なサービスレベル契約（SLA）の目標を継続的に達成できず、ペナルティや顧客満足度の低下、ブランドの評判への悪影響につながるおそれがあります。原因を把握できる情報がなければ、未達の根本原因を特定するのは困難です。
ProcessMindは、ServiceNow CSMのプロセス全体におけるSLAパフォーマンスをリアルタイムで可視化し、未達につながりやすいアクティビティ、段階、担当者を明らかにします。問題に先回りして対処し、サービス上の約束を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、リソースの消費やコストが増加し、顧客への対応も遅れています。初期対応時に担当者へ十分な権限が与えられていない、トレーニングが不足している、手順が明確でないといった問題が背景にある場合があります。
ProcessMindは、ServiceNow CSM内でのエスカレーションの全経路を可視化し、不要な社内エスカレーションのパターンやきっかけを特定します。ナレッジベースの見直し、初期トリアージの改善、担当者のトレーニング強化を通じて、コストのかかるエスカレーションを減らせます。

担当者が重複する作業を行ったり、すでに提供された情報を再度求めたり、プロセスをさかのぼったりすることで、労力が無駄になり、ケースごとの対応時間が長くなっています。これは業務効率を損ない、顧客体験の低下にもつながります。
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、手戻り、ループするアクティビティ、重複作業が発生する箇所を特定します。手順の標準化、初期のデータ収集の改善、担当者のトレーニング強化に役立ち、こうした非効率の解消を支援します。

担当者によって、似たようなサービスリクエストを解決するまでの経路が異なり、結果が予測しにくくなっています。コンプライアンス上のリスクが生じるほか、効率的な対応方法をカスタマーサービスチーム全体に広げ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にも取り組みにくくなります。
ProcessMindは、ServiceNow CSMにおけるプロセスのバリアントを、最も一般的なものからまれな逸脱まで自動で検出します。ばらつきがどこで、なぜ生じるのかを明らかにし、トレーニングの改善、自動化の候補の特定、ベストプラクティスの順守を通じて、安定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担当者が対応を進められず、サービスリクエストが頻繁に停滞しています。その結果、解決までの時間が大幅に延び、顧客満足度も低下します。「顧客からの回答待ち」の状態を効率よく管理できていないケースも少なくありません。
ProcessMindは、ケースが停滞しやすい段階やアクティビティを特定し、ServiceNow CSMで「顧客への情報依頼」に起因する遅延を明らかにします。コミュニケーション方法の見直しや、先回りした情報収集に役立ち、顧客を待たせる時間を減らせます。

サービスリクエストの受付時に分類や優先度の設定を誤ると、誤った振り分けや重要なケースの遅延、リソース配分の非効率につながります。サービス全体の品質やリソースの利用効率にも影響します。
ProcessMindは、ServiceNow CSMでの初期分類と優先度設定を、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、自動振り分け、担当者のトレーニングを改善することで、初期トリアージの精度向上を支援します。

多くの顧客対応では、問題の解決までに複数回のやり取りやフォローアップが必要です。初回の対応で問題を十分に解決できていないことがうかがえます。運用コストが増え、顧客の不満が高まるだけでなく、担当者のリソースも圧迫されます。
ProcessMindは、ServiceNow CSMでサービスリクエストの全経路を追跡し、最終的な解決までに「顧客からの問い合わせ」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」になった後も、ケースが正式に「クローズ」されるまでに不必要な時間がかかることがあります。リソースが拘束され、パフォーマンス指標にもずれが生じるため、レポートの正確性やリソース計画に大きく影響するおそれがあります。
ProcessMindは、ServiceNow CSMの「サービスリクエスト解決」と「サービスリクエストクローズ」のアクティビティ間にかかった時間を正確に測定します。解決後に遅延が生じる理由を特定し、後処理の迅速化とパフォーマンスレポートの精度向上を支援します。

特定のコミュニケーションチャネルでは、解決までの時間が長くなったり、手戻りが増えたり、顧客満足度が低下したりする傾向があります。しかし、プロセス全体への具体的な影響が把握できていないと、リソース計画やチャネル戦略の効果にも影響します。
ProcessMindは、ServiceNow CSMの「コミュニケーションチャネル」属性を、解決時間、再割り当ての頻度、顧客の反応など、主要なプロセスの結果と関連付けて分析します。効率の高いチャネルと、改善が必要なチャネルを明らかにし、サービス提供の改善に役立てられます。

特定の種類のサービスリクエストや製品カテゴリで、解決までの時間が長くなったり、エスカレーション率が高くなったり、顧客満足度が低下したりする傾向があります。担当者の知識やトレーニングの効果に課題がある可能性があり、サービス品質やコストにも影響します。
ProcessMindは、ServiceNow CSMの「サービスリクエストの種類」や「製品・サービスカテゴリ」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て分析します。このデータから、サポートチームに必要な対象を絞ったトレーニング、ナレッジベースの改善、スキル開発の領域を特定できます。

一般的な目標

成功の基準を定義

この目標では、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を大幅に短縮することを目指します。解決時間の短縮は、顧客満足度と業務効率の向上、ブランドの評判強化につながります。顧客離れやサポートコストの減少も期待できます。
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経路を可視化し、遅延の原因となる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を含む各ステップのサイクルタイムを分析し、ボトルネックを明らかにして、解決時間を短縮するためのプロセス変更を提案します。短縮幅は15～25％に達する可能性があります。

1件のサービスリクエストを担当者や部門間で何度も引き継ぐと、顧客の不満や運用コストの増加につながります。この目標を達成すると、ServiceNow CSMでの顧客対応がスムーズになり、情報収集の重複が減り、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可視化します。引き継ぎのよくあるパターンを特定し、初期トレーニングの不足や振り分けルールの不明確さなど、根本原因を明らかにします。こうした非効率を把握することで、割り当ての仕組みを見直し、引き継ぎを10～20％減らすことを目指せます。

サービスレベル契約（SLA）の目標達成は、顧客の信頼を守り、ペナルティを避けるうえで欠かせません。この目標では、ServiceNow CSMのサービスリクエストを合意した期限内に解決し、顧客満足度とサービス品質を高めることを目指します。
ProcessMindは、各アクティビティにかかった時間を定められたSLA目標と照らし合わせ、未達のケースをすべて明らかにします。承認や情報依頼の遅れなど、SLA未達につながる具体的なステップや逸脱を特定します。この可視性をもとに組織が対象を絞った対策を講じることで、SLA目標の達成率を最大30％高められます。

社内エスカレーションが多すぎる場合、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、問題の解決が早まり、運用負荷とコストを抑え、ServiceNow CSMでのカスタマーサービスを効率化できます。
ProcessMindは、サービスリクエストのプロセスにおけるエスカレーションの経路ときっかけをすべて可視化します。特定のリクエストの種類、担当者のパフォーマンス、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るよくある状況を特定できます。得られたインサイトをもとに、組織はプロセスや担当者のトレーニングを見直し、エスカレーションを大幅に減らせます。

手戻りや重複するアクティビティは、貴重な時間とリソースを消費し、ServiceNow CSMでのカスタマーサービスの効率や費用対効果を損ないます。この目標を達成すれば、担当者が価値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のプロセスで繰り返されるアクティビティやループを正確に特定し、その発生状況を数値化します。実際のプロセスフローを可視化し、情報の再入力や不要な作業の重複が起きる箇所を明らかにすることで、システム上の問題やプロセス設計の不備を見つけやすくします。ワークフローの見直しを支援し、こうした非効率を取り除くことで、運用コストを大幅に削減できます。

ServiceNow CSMでカスタマーサービスのプロセスにばらつきがあると、サービス品質や解決時間が一定せず、コンプライアンス上のリスクも生じます。この目標では、すべてのサービスリクエストに対して一貫性のある最適な対応経路を確立し、順守することで、予測可能な結果と質の高いサービス提供を目指します。
ProcessMindは、実際の業務で生じているプロセスの違いを自動で検出し、理想的な経路や定められた手順と比較します。逸脱、スキップされたステップ、許可されていない回避策を明らかにします。実態を客観的に把握することで、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。

カスタマーサービスの遅延は、顧客からの情報を担当者が待つことで生じる場合が多く、やり取りが何度も続くと顧客の負担になります。ServiceNow CSMで情報を取得するプロセスを迅速化すれば、解決までの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、顧客対応のどの時点で情報を依頼しているか、担当者が回答をどれくらい待っているかを可視化します。リクエストの種類や担当者によって待ち時間に差がある場合、その傾向を明らかにし、先回りした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。待ち時間を減らし、プロセス全体の迅速化を支援します。

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での効率的な振り分け、リソース配分、レポート作成の基盤となります。この目標では、リクエストの分類精度を高め、適切な担当者や部門に速やかに届け、初期段階から適切に対応できるようにします。
ProcessMindは、分類後のサービスリクエストの経路を分析し、初期分類の誤りを示す頻繁な再割り当てやエスカレーションを明らかにします。初期分類とその後の手戻りや遅延の関連も特定できます。分類と後続プロセスの効率を照らし合わせることで、分類ルールや担当者のトレーニングを見直し、初回の分類精度を高められます。

顧客から最初に問い合わせがあった際に問題を解決することは、ServiceNow CSMでの顧客満足度向上と運用コスト削減につながります。この目標では、担当者が追加のやり取りをせずにリクエストへ対応し、速やかに解決できるようにすることで、顧客体験と担当者の業務効率を高めます。
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対応で解決したリクエストを特定し、それぞれのプロセス経路を分析します。担当者の知識不足や情報へのアクセスのしにくさなど、初回対応で解決できない要因を明らかにします。得られたインサイトをもとに担当者向けのツールやトレーニングを改善し、初回解決率を5～10％高められます。

実質的に解決した後もサービスリクエストの正式なクローズが遅れると、パフォーマンス指標にずれが生じ、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おそれがあります。この目標では、プロセスの最終段階を見直し、事務処理としてのクローズを迅速かつ効率的に行えるようにします。
ProcessMindは、サービスリクエストが「解決済み」となってから最終的に「クローズ」されるまでの時間を正確に測定します。アンケートの回答待ちや事務作業など、解決後のワークフローで不要な遅延を生むボトルネックを明らかにします。自動化やプロセスの見直しが可能な箇所を特定し、この重要な最終ステップを迅速化することで、データの正確性と業務効率を高めます。

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延びることがあります。この目標では、コミュニケーションの流れを見直し、不要な待ち時間を減らして情報を適時にやり取りすることで、サービス提供の迅速化を目指します。
ProcessMindは、顧客からの最初の問い合わせから担当者間のやり取りまで、サービスリクエストのライフサイクルにおけるコミュニケーションの接点をすべて可視化します。社内の回答や顧客からの返答を待つことで生じる遅延を特定します。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把握し、チャネルやプロセスを見直すことで、こうした遅延を大幅に減らせます。

カスタマーサービス改善の6つのステップ

テンプレートをダウンロード

実施内容

ServiceNow CSMのカスタマーサービス向けに用意されたExcelテンプレートを入手し、データを正しい形式に整えます。

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とデータの準備が進めやすくなり、信頼性の高いプロセス分析に必要な正確で一貫性のあるデータを入力できます。

期待される結果

ServiceNow CSMのカスタマーサービスデータを入力できるExcelテンプレート。

得られること

ServiceNowのカスタマーサービスで実際の対応経路を把握

ProcessMindは、ServiceNow CSMにおけるカスタマーサービスの各ステップを可視化します。リクエストの流れを詳しく把握し、遅延が発生する箇所やサービス品質が低下する箇所を特定できます。

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すばやく特定
遅延やエスカレーションの根本原因を特定
ServiceNow CSMの効率を改善

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

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でカスタマーサービスのプロセスを最適化した組織が、サービスリクエストのワークフローを中心に実現している代表的な改善例です。

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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開始から完了までのプロセスを見直し、ボトルネックを特定して解消することで、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目標の達成率を向上

重要なサービス目標の達成件数を増加

定められたサービスレベル契約（SLA）の目標時間内に解決するサービスリクエストを増やし、顧客満足度と法規制への準拠を高めます。

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担当者間の引き継ぎを削減

不要な引き継ぎを削減

サービスリクエストが担当者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、顧客に迅速で一貫性のある対応を提供します。

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初回解決率を向上

初回対応で解決する問題を増加

初回対応での解決を妨げる根本原因を特定して対処します。担当者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し、顧客の負担を減らします。

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社内エスカレーションを削減

専門担当者へのケース引き継ぎを削減

社内エスカレーションがいつ、なぜ発生するのかを明らかにします。対象を絞ったトレーニングやプロセスの見直しにより、より初期の対応段階で問題を解決し、運用コストを削減できます。

0 days

ケースのクローズを迅速化

解決後の事務処理時間を短縮

サービスリクエストの解決から正式なクローズまでの時間を短縮します。事務作業を見直し、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。ここに示す数値は、導入事例で一般的に確認されている改善幅です。

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

各顧客サービスリクエスト、ケース、またはチケットを識別する一意のID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。顧客サービスのやり取りごとに、全期間を分析できます。

特定のアクティビティまたはイベントが発生した日時を示す正確なタイムスタンプです。

重要な理由

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のパフォーマンス指標を算出するうえで重要なタイムスタンプです。

サービスリクエストを現在担当している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。再割り当ての多さは、プロセスの停滞を示すことがあります。

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

作業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す。対応の緊急性に影響します。

重要な理由

緊急度別にサービスリクエストを分類できます。重大な問題がそれ以外の問題より速く処理されているかを確認するうえで欠かせません。

サービスリクエストの進行中における現在のステータスまたは状態です。

重要な理由

各時点でのリクエストの状態を示します。「保留中」や「情報待ち」など、作業が進まな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類し、遅延、エスカレーション、SLA未達が起きやすいカテゴリを特定できます。

サービスリクエストが定められたサービスレベル契約（SLA）の目標を超過したかどうかを示す真偽値フラグです。

重要な理由

ケースが期限を守ったかどうかを明確に判定でき、SLAコンプライアンスの測定と報告の基本となります。

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が正式に記録された時点を示し、カスタマーサービスプロセスの開始点となります。sn_customerservice_caseテーブルに新しいレコードが挿入されたことを明示的に記録します。

重要な理由

すべてのケースの開始点となるこのアクティビティは、開始から完了までのサイクルタイムの計算や、リクエストの受付件数の分析に欠かせません。後続のすべてのプロセスとSLAタイマーの起点になります。

サービスリクエストが調査と解決を担当する特定の担当者に割り当てられたとき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

初回応答時間や担当者ごとの業務量を測定するうえで重要な節目です。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担当者の対応可能状況に関するボトルネックを特定できます。

サービスリクエストの解決に向けて、より上位のサポート担当者や管理者に正式に引き継がれたことを示します。担当グループが上位のチームに変更された場合や、フラグが設定された場合に判断できます。

重要な理由

エスカレーションを追跡すると、プロセス上の課題、一次対応チームの知識不足、複雑なケースの種類を特定できます。プロセスの停滞や顧客満足度の低下を示す重要な指標です。

サービス担当者の作業が完了し、問題が解決したと見なされたことを示す重要な節目です。ケースの状態が「解決済み」に変わり、resolved_atタイムスタンプが記録された時点で捕捉されます。

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ます。解決までのサイクルタイムやSLAの遵守状況を算出するうえで欠かせません。多くの効率性に関するKPIで、主要な終了点として使われます。

サービスリクエストのレコードを正式に終了する最後のアクティビティです。解決後の確認期間を経てクローズされる場合もあります。ケースの状態が「クローズ」に変わり、closed_atタイムスタンプが設定された時点で捕捉されます。

重要な理由

プロセスの確定的な終了点となるこのアクティビティは、ケースの全期間を算出するうえで欠かせません。「解決済み」から「クローズ」までの時間を分析すると、事務処理の負担や遅延を把握できます。

よくある質問

プロセスマイニングはServiceNow CSMのカスタマーサービスにどう役立ちますか？

プロセスマイニングは、サービスリクエストの解決におけるボトルネックを特定し、担当者間で頻繁に引き継がれるケースやSLA未達の根本原因を明らかにします。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問題を見つけ出します。実態を把握することで、データに基づいた改善の判断ができます。

プロセスマイニングはサービスリクエストの解決時間の短縮にどう役立ちますか？

イベントログを分析することで、プロセスマイニングは、社内エスカレーションの多発や顧客情報の待ち時間など、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。サービスリクエストの種類ごとに、こうしたボトルネックの影響を数値化できます。これにより、ワークフローの見直しに対象を絞って取り組み、解決時間を短縮できます。

プロセスマイニングにはServiceNow CSMからどのようなデータが必要ですか？

主に必要なのは、ServiceNow CSMモジュールのイベントログです。各イベントのケース識別子、アクティビティ名、タイムスタンプが含まれている必要があります。さらに詳しく分析し、インサイトを充実させる場合は、担当者ID、ケースカテゴリ、解決状況などの属性も追加できます。

カスタマーサービスのプロセスマイニングを始めるまでに、どれくらいかかりますか？

最初のデータ抽出とモデルの設定は、データの入手状況や複雑さによりますが、通常は数週間で完了します。最初のモデルを作成して検証した後、早い段階で改善に役立つインサイトを得られることが多くあります。その後も継続的にモニタリングすることで、改善の機会を見つけられます。

プロセスマイニングでどのような改善が期待できますか？

サービスリクエストの平均解決時間の短縮、担当者間の引き継ぎの削減、重要なSLA目標の達成率向上が期待できます。社内エスカレーションの削減、初回対応での解決率向上、サービスプロセスの実行の標準化なども改善例です。これらは顧客満足度と業務効率の向上につながります。

プロセスマイニングでサービスプロセスのコンプライアンス上の問題を特定できますか？

はい。プロセスマイニングは、あらかじめ定め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のばらつきを特定し、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に注意を促します。社内規程や法規制の要件をより確実に順守できるよう支援します。

プロセスマイニングの設定や利用には、技術的な専門知識が必要ですか？

データを抽出する際には、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は使いやすいインターフェースを備えています。最初のデータ接続とモデルの設定が済めば、業務担当者もプロセスマップやインサイトを読み取れます。初期設定は、プロセスマイニングの専門コンサルタントに依頼することもできます。

プロセスマイニングは担当者のトレーニングや知識不足の改善にどう役立ちますか？

プロセスマイニングは、特定の種類のリクエストに対して担当者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示します。担当者がつまずく箇所、非効率な経路をたどる箇所、標準手順から外れる箇所を特定することで、対象を絞ったトレーニングやナレッジベースの改善に役立ちます。担当者の対応を標準化し、サービス品質を高められます。

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