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
カスタマーサービス改善の6ステップ
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。
データをエクスポート
重要な理由
十分な過去データにより、繰り返し発生するパターン、ボトルネック、プロセス改善の領域を特定するために必要なコンテキストを把握できます。
期待される成果
ServiceNow CSMのカスタマーサービスデータを過去3~6か月分入力したExcelテンプレートです。
データセットをアップロード
重要な理由
迅速で安全なアップロードにより自動分析が始まり、手作業なしで生のデータが具体的な改善案に変換されます。
期待される成果
カスタマーサービスのデータセットをProcessMindに安全にアップロードし、自動分析を実行しています。
プロセスを分析
重要な理由
プロセスを詳細に可視化することで、隠れた非効率、コンプライアンスからの逸脱、サービス提供を改善する機会が明らかになります。
期待される成果
ServiceNow CSMのカスタマーサービスプロセスのパフォーマンスとボトルネックを、データに基づいて明確に把握できます。
改善を実施
実施内容
特定した改善機会に優先順位を付けて実行します。たとえば、ServiceNow CSMのケース振り分けルールを最適化したり、エージェントのワークフローを標準化したりします。
重要な理由
インサイトを具体的な行動に変えることで、解決時間の短縮やコスト削減など、業務上の具体的な効果に直接つながります。
期待される成果
ServiceNow CSMの環境に実施した、データに基づく具体的な改善です。
プロセスを監視
重要な理由
継続的な監視により、パフォーマンスの向上を維持しながら、柔軟に調整できます。継続的なプロセスエクセレンスを支える組織文化の形成にもつながります。
期待される成果
KPIの改善を継続的に測定し、カスタマーサービスプロセスの変更による効果を検証できます。
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
- 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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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