顧客サービスの改善

カスタマーサービス最適化のための6ステップガイド。
顧客サービスの改善

卓越した顧客サービスプロセスを実現

ProcessMindは、顧客サービスプロセスにおける非効率性を正確に特定するのに役立ちます。ボトルネックを容易に特定し、手戻りを明らかにし、解決時間を遅らせる不要なステップを削減します。遅延がどこで発生し、顧客満足度を向上させるために運用をどのように合理化するかを理解できます。当社のプラットフォームは、ソースシステムに関係なく明確なインサイトを提供し、データ駆動型の改善を可能にします。

事前設定されたデータテンプレートをダウンロードし、一般的な課題を解決して、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に従い、データテンプレートガイドを参考にしながら業務を変革してください。

詳細な説明を表示

Process Miningは、システム内のあらゆるサービスリクエストの全過程を明らかにする強力な分析アプローチであり、卓越した顧客サービスプロセスを実現します。初回顧客接触から、あらゆるインタラクション、転送、エスカレーションを経て、最終的な解決に至るまで、ProcessMindは前例のない可視性を提供します。あなたは実際のプロセスフローを発見し、それを意図された理想的な経路と直接比較することで、逸脱、回避策、隠れた複雑さを瞬時に特定できます。この深い分析は、従来のリポーティングでは提供できなかったエージェントの活動、システムインタラクション、顧客接点に関する重要なインサイトを明らかにします。チームの現実の業務に関する透明でデータに基づいた全体像を把握し、サービスジャーニーのどの部分も隠れたままにせず、サービスリクエストが最初から最後までどのように処理されているかを正確に理解できるようになります。

顧客サービス環境には、効率を損ない顧客満足度に影響を与える、しばしば目に見えない共通の課題が満ちています。サービスリクエストが予期せぬ遅延に苦しみ、顧客の不満やチャーン率の増加につながっていませんか?エージェントは頻繁に手戻りを行い、問題を解決するために複雑な経路をたどり、情報不足のために繰り返し電話を転送していませんか?あなたのチームはサービスレベル契約を一貫して満たしていますか、それとも解決プロセス内に、金銭的ペナルティや評判の損害につながる可能性のある隠れたコンプライアンスリスクが存在しますか?これらは、特定のERP、CRM、またはソースシステムに関わらず、あらゆる顧客サービス業務を悩ませる可能性のあるシステムに依存しない課題です。プロセスの包括的なエンドツーエンドの視点なしには、永続的なボトルネック、最適ではないリソース配分、一貫性のない手順、知識のギャップといった非効率性の根本原因を特定することは、困難でしばしば不可能な作業となります。従来のリポーティングやダッシュボードは静的なスナップショットしか示しません。それらは、あなたのプロセスを真に定義するイベントの動的なシーケンスと相互依存関係を説明することに失敗しています。Process Miningは、この複雑さを切り裂き、あなたの収益と顧客ロイヤルティに影響を与えるこれらの重要な領域に、動的でデータに基づいたレンズを提供します。

ProcessMindは、これらの広範な課題に正面から取り組む能力を変革し、仮定を超えてデータに基づいた意思決定を可能にします。顧客サービスシステムからのイベントログを分析することで、部門間の過剰な転送、複雑な問題のエスカレーションの遅延、不完全な初期解決によるサービスリクエストの再発、承認プロセスにおける不要なステップなど、摩擦がどこで発生しているかを正確に特定できるよう支援します。この明確さの利点は深く、目に見えるものです。非効率なワークフローを特定し合理化することで、初回解決率を向上させ、平均処理時間を大幅に削減し、エージェント全体の生産性を高めます。効率性だけでなく、ProcessMindは、内部ポリシーおよび外部規制への厳格な遵守を確実にし、潜在的なリスクを軽減し、ガバナンスを強化するのに役立ちます。最終的に、より迅速で、より一貫性のある、より高品質なサービスを提供することで顧客満足度を向上させ、それが直接的に顧客ロイヤルティと支持の増加につながります。これらすべては、既存のインフラストラクチャ内でリソース配分を最適化し、運用コストを削減しながら達成され、現在の投資を最大限に活用できます。チームが実際にどのように機能しているかについての明確で実行可能なインサイトを獲得し、サービス組織全体で継続的な改善の文化を可能にします。

ProcessMindを使えば、顧客サービスプロセスを最適化するためのこの旅に乗り出すことは、驚くほど簡単でアクセスしやすいものです。私たちのプラットフォームは、すべてのシステムに対応し、技術的な状況に関わらず、あらゆる組織が利益を得られるように設計されています。CRM、チケットシステム、ERP、またはサービスリクエストイベントをキャプチャする他のプラットフォームなど、ソースシステムを接続するだけです。現在のITスタックを抜本的に見直す必要はありません。ProcessMindはシームレスに統合されます。私たちは、最小限のデータ要件を概説する明確で分かりやすいデータテンプレートを提供し、迅速、安全、かつシームレスなセットアップを保証します。数日以内に、生のデータから顧客サービス環境全体の包括的な可視化へと移行し、最適化の機会を即座に発見し、運用上の卓越性を推進するデータに基づいた意思決定を行うことができます。隠れた非効率性に顧客の信頼と運用収益性をこれ以上損なわせないでください。今すぐProcessMindを活用してサービス業務を変革し、比類のない顧客体験を提供しましょう。

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よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

顧客は迅速な解決を期待していますが、隠れたボトルネックや非効率なプロセスステップが、しばしば不満を招く長い待ち時間につながります。これらの遅延は顧客の信頼を損ね、否定的なレビューや顧客離れを引き起こす可能性があり、単一のサービスリクエストにエージェントが長く関わることで運用コストも増加します。

ProcessMindは、遅延を引き起こす正確な段階と活動を明らかにし、非効率な引き継ぎや隠れたループを特定します。システムデータから実際のプロセスフローを可視化することで、長期化する解決サイクルの根本原因を正確に特定し、サービス提供を加速するためのターゲットを絞った改善策を実施することができます。

応答時間と解決時間のサービスレベル契約(SLA)を満たせないことは、顧客満足度に直接影響を与え、金銭的ペナルティや契約違反を招く可能性があります。SLA未達の理由に関する明確な可視性がなければ、タイムリーな介入が妨げられ、サービス提供における継続的な改善への努力が損なわれます。

ProcessMindは、実際のサービスリクエストパスを定義されたSLA目標と自動的に比較し、すべての違反事例とその要因を明確にします。これにより、違反が最も発生しやすい重要な段階、エージェントグループ、またはリクエストタイプを特定し、コンプライアンスを確実にするためのプロアクティブな調整を可能にします。

エージェント間で頻繁に転送されたり、より上位の層にエスカレーションされたりするサービスリクエストは、途切れ途切れでフラストレーションのたまる顧客体験を生み出します。これらの不要な引き継ぎは、貴重なリソースを拘束し、最終解決を遅らせ、サービスリクエストごとの運用コストを大幅に増加させます。

ProcessMindは、すべてのエスカレーションと転送経路を可視化し、どのリクエストタイプや初期処理ステップが最も頻繁に引き継ぎにつながるかを明らかにします。これらのパターンを分析することで、現場のエージェントを強化し、ナレッジベースを改善し、または初期ルーティングルールを最適化する機会を特定できます。

解決されたにもかかわらず迅速に再オープンされるサービスリクエストは、初期解決策が不完全または不十分であったことを示します。この手戻りは、エージェントの時間を浪費し、問題が真に解決されていないと感じる顧客を不満にさせ、同じ問題に繰り返し労力を要することで運用コストを増大させます。

ProcessMindは、サービスリクエストの完全なライフサイクルをマッピングし、再オープンの一般的なパターンとそれに先行する活動を明らかにします。この分析は、頻繁に手戻りにつながるエージェント、リクエストタイプ、またはプロセスステップを特定するのに役立ち、根本的な品質問題に対処することを可能にします。

エージェントがサービスリクエストを処理する際、文書化されたベストプラクティスや標準作業手順から逸脱してしまうことがあります。その結果、対応の一貫性が失われ、コンプライアンスリスクや運用コストの増加を招くことがあります。明確な可視性がなければ、このような非標準的なプロセス上のばらつきは、チーム全体で発見し修正することが困難です。

ProcessMindは、サービスリクエストが実際にたどった経路を自動的に可視化し、定義された理想的なプロセスモデルと比較します。これにより、すべての逸脱を特定し、その頻度と影響を理解し、標準作業手順へのより良い準拠を徹底することができます。

エージェントが同様のサービスリクエストを処理する方法に大きなばらつきがあると、サービス品質の一貫性が失われ、顧客体験と全体的な効率に悪影響を及ぼす可能性があります。さらに、ワークロードの不均衡はエージェントの燃え尽き症候群を引き起こし、ボトルネックを生み出す一方で、活用されていないリソースは見過ごされます。\n\nProcessMindは、各サービスリクエストのアクティビティを追跡することで、エージェントの行動とワークロードに関するデータ主導の視点を提供します。これにより、実際のプロセスフローを比較し、優れたパフォーマンスを発揮するエージェントのベストプラクティスを特定し、追加トレーニングやより良いリソース配分が必要な領域を明確にできます。

顧客や内部チームから繰り返し情報を要求することで、しばしば重大な遅延が生じます。この往復のやり取りは、解決時間を長引かせ、顧客が回答を得るための労力を増やし、サービスプロセスに大きな非効率性を生み出します。

ProcessMindは、サービスリクエストのライフサイクルにおいて、情報要求がどこで、なぜ遅延につながるのかを正確に特定します。これにより、特定のリクエストタイプやコミュニケーションチャネルがこのボトルネックに陥りやすいかどうかを明らかにすることができ、データ収集を合理化し、顧客体験を向上させるのに役立ちます。

顧客が単一の問題を解決するために複数回サポートに連絡しなければならない場合、それは彼らの体験とサービス品質に対する認識を著しく低下させます。初回解決率が低いと、エージェントの重複作業が必要となり、サポートキューが詰まることで運用コストも膨らみます。\n\nProcessMindは、サービスリクエストのエンドツーエンドジャーニーを分析し、なぜ問題が初回で解決されないのかを特定します。これにより、繰り返しの問い合わせや内部での手戻りなどのパターンが明らかになり、エージェントがより良いツールと知識を持って問題を即座に解決できるようになる機会を浮き彫りにします。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

解決時間の長期化は、顧客満足度に直接影響を与え、運用コストを増加させます。この目標は、最初の問い合わせから最終的な解決まで、サービスリクエストのライフサイクル全体を短縮し、顧客がより迅速な解決策を受け取れるようにし、エージェントがより多くの量を処理できるようにすることに焦点を当てています。

ProcessMindは、顧客サービスプロセスにおける遅延の正確なボトルネックと根本原因を特定し、解決時間の延長に寄与する活動や引き継ぎを浮き彫りにします。これにより、ワークフローを合理化し、手順を自動化し、既存システム内でチームの効率を向上させるための実行可能なインサイトを提供します。

サービスレベル契約(SLA)違反は、顧客満足度の低下、金銭的ペナルティ、そして企業イメージの損害につながる可能性があります。高いSLA遵守を達成することは、顧客の期待に応え、ブランドの信頼性を強化する、一貫性があり予測可能なサービス提供を確実にします。

ProcessMindは、SLA違反の原因となるプロセス逸脱を可視化し、リクエストが目標時間を超過する遅延が発生する特定の活動や段階を特定します。これにより、コンプライアンスのギャップを正確に特定し、是正措置を実施することで、SLA遵守の向上につながります。

過度な転送やエスカレーションは、運用コストの増加、解決時間の長期化、そして何度も同じ問題を繰り返さなければならない顧客の不満につながります。これらを減らすことで、現場のエージェントがより効率的に問題を解決し、リソースを有効活用できるようになります。

ProcessMindは、エスカレーションされたサービスリクエストや転送されたサービスリクエストの全過程をマッピングし、引き継ぎにつながる特定のトリガーと条件を特定します。この分析は、スキルギャップや知識ベースの不足といった根本原因に対処し、顧客サービスをより効果的にするのに役立ちます。

サービスリクエストの頻繁な再オープンや初回での解決失敗は、最初の解決策が不完全であることを示し、顧客の不満と冗長な作業を引き起こします。この目標は、初回で問題を正しく解決し、顧客の信頼とエージェントの効率を高めることを目指します。

ProcessMindは、繰り返し発生する問題につながるプロセスバリエーションを分析することで、繰り返しの問い合わせの理由を明らかにします。これにより、再オープン率の高いエージェントやリクエストの種類を特定し、解決品質を向上させるためのターゲットを絞ったトレーニングやプロセス調整を可能にします。

エージェントのパフォーマンスのばらつきや標準手順からの逸脱は、顧客体験の多様化と予測不可能なサービス品質につながります。プロセスを標準化することで、すべての顧客が高品質のサービスを受けられるようになり、満足度と運用の予測可能性が向上します。

ProcessMindは、すべてのプロセスバリアントを自動的に発見し、定義された最適な経路と比較することで、すべての逸脱を浮き彫りにします。この機能により、ベストプラクティスの継続的な監視と徹底が可能となり、運用リスクを低減し、一貫したサービス提供を確実にします。

顧客からの情報待ちや内部承認待ちといった隠れたボトルネックは、サービス解決プロセスにおける遅延の大きな原因です。これらの摩擦点を排除することで、解決を迅速化し、エージェントの待機時間を短縮し、全体的な顧客体験を向上させます。

ProcessMindは、ボトルネックが大きな遅延や複数の接触点を引き起こす特定の段階やリクエストの種類を正確に特定します。これらの遅延を明らかにすることで、データ収集方法の最適化、承認プロセスの合理化、または初期受付フォームの改善に役立ちます。

作業の不均等な配分は、エージェントの燃え尽き症候群やリソースの未活用につながり、パフォーマンスのばらつきは予測不可能なサービス品質を生み出します。この目標は、ワークロードのバランスを取り、チーム全体の効率を向上させるためのベストプラクティスを特定することに焦点を当てています。

ProcessMindは、個々のエージェントのワークフローとワークロードの配分に関する明確な洞察を提供します。これにより、優れたパフォーマンスパターンを浮き彫りにし、逸脱を特定することで、データに基づいたコーチング、公平なワークロードのバランス調整、およびチーム全体でのベストプラクティスの標準化を可能にします。

サービスリクエストの初期分類が不正確だと、誤ったルーティング、遅延、エージェント間の複数回の引き継ぎにつながります。精度を向上させることで、リクエストが適切な部署やエージェントに迅速に届くようになり、最初の一歩から全体的な効率が向上します。

ProcessMindは、誤って分類されたリクエストの流れを分析し、手戻りや転送に頻繁につながる共通のパターン、入力ポイント、または特定の分類者を特定します。この洞察は、分類ルールの改善やエージェントトレーニングに役立ち、初期のルーティングと解決を加速します。

顧客サービスを卓越させる6つのステップ

1

接続と発見

実施すること

顧客サービスシステムからイベントログデータを収集し、すべての関連するアクティビティとケース識別子が含まれていることを確認して、包括的なプロセスビューを構築します。

その重要性

完全かつ正確なデータセットはプロセスマイニングの基盤となります。これにより、サービスリクエストの実際の経路を把握し、潜在的な非効率性を発見することができます。

期待される成果

すべての顧客サービスインタラクションとその流れを、分析可能な形で統合的かつ詳細に可視化します。

提供内容

カスタマーサービスに潜む機会を発見

ProcessMindは、顧客サービスプロセスの真の実行状況を明らかにし、すべてのステップとインタラクションを浮き彫りにします。あなたのチームが実際にどのようにサポートを提供しているかについての深いインサイトを得ることができます。
  • 実際のカスタマーサービスジャーニーを可視化
  • ボトルネックと遅延箇所を正確に特定
  • 顧客不満の根本原因を特定する
  • 効率性のためのエージェントワークフローの最適化
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

想定される成果

卓越した顧客サービスを実現

サービスリクエストのライフサイクルにおけるあらゆるステップを綿密に分析することで、弊社のプロセスマイニングソリューションは、主要な顧客サービス指標を大幅に改善する実行可能なインサイトを提供し、効率と顧客満足度の向上を促進します。

0 %
より迅速な解決時間

サービスリクエスト解決時間の平均短縮

プロセス上のボトルネックを特定し排除することで、組織は顧客の問題解決にかかる時間を大幅に短縮し、より迅速なサービス提供と顧客満足度の向上を実現します。これにより、エージェントの作業負荷も軽減されます。

0 %
SLA遵守の改善

サービスレベル契約達成の増加

プロセスマイニングはSLA違反を引き起こす逸脱を明らかにし、企業が的を絞った変更を実施できるようにします。これにより、より多くのリクエストが合意された時間内に解決され、顧客の信頼を築き、ペナルティを回避します。

0 %
より高い初回接触解決率

初回インタラクションで解決された問題の増加

繰り返しの問い合わせの根本原因を理解することで、組織は初回対応時にエージェントが問題を解決できるよう権限を与えられます。これにより、効率が向上し、顧客の労力が軽減され、全体的な顧客体験が向上します。

0 %
エスカレーションと引き継ぎの削減

内部転送とエスカレーションの減少

不要なエスカレーションやエージェント間の引き継ぎにつながるパターンを特定することで、プロセス最適化とエージェントの権限強化が可能になります。これにより、顧客体験が合理化され、運用コストが削減され、より一貫したサービスが提供されます。

0 %
手戻りおよび再オープンの削減

追加作業を要するケースの減少

プロセス分析は、サービスリクエストが再オープンされたり、手戻りが必要になったりする理由を明らかにするのに役立ち、企業が恒久的な解決策を実施できるようにします。これにより、エージェントの重複作業が削減され、顧客は初回で明確な回答を得ることができます。

具体的な結果はプロセスの複雑さ、データ品質、および組織の状況によって異なりますが、これらの数値は様々なカスタマーサービス導入で観察された典型的な改善を反映しています。

推奨データ

まずは重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて段階的に範囲を広げましょう。
イベントログについて初めての方へ: プロセスマイニングのイベントログ作成方法.

属性

分析のために取得すべき主要なデータポイント

単一の顧客の問い合わせまたは問題の一意の識別子。このIDは、関連するすべてのアクティビティを単一のケースとしてリンクします。

その重要性

これは不可欠なケース識別子です。これがないと、単一の顧客の問題がプロセスをたどるジャーニーを追跡することはできません。

特定のサービスリクエストの顧客サービスプロセス内で発生した、特定のビジネスイベント、タスク、またはステップの名前。

その重要性

この属性は、プロセスマップのステップを定義します。どのような作業がどのような順序で行われているかを理解するために不可欠です。

特定の活動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。

その重要性

このタイムスタンプはイベントを順序付けし、解決時間の計算やボトルネックの特定など、期間ベースのすべての分析を可能にします。

活動が完了した時点を示すタイムスタンプ。個々のアクティビティの期間を計算するために使用されます。

その重要性

この属性は、個々のアクティビティ期間を計算するための鍵であり、ボトルネックの特定と効率測定に不可欠です。

活動を担当するカスタマーサービスエージェントまたはユーザーの名前、または一意の識別子。

その重要性

この属性は、エージェントのワークロード、パフォーマンス、および異なるエージェント間の引き継ぎの影響を分析するために不可欠です。

サービスリクエストが割り当てられているチーム、部門、またはキュー。

その重要性

チームのパフォーマンス、ワークロードの配分、および異なる部門間の引き継ぎによって発生する遅延の分析を可能にします。

「質問」、「インシデント」、「問題」、または「機能リクエスト」など、サービスリクエストの分類。

その重要性

リクエストをタイプ別に分類することは、異なるプロセス経路を理解し、特定の課題に合わせた改善を行う上で極めて重要です。

「オープン」、「保留中」、「解決済み」、「クローズ済み」など、サービスリクエストの現在または過去のステータス。

その重要性

リクエストのライフサイクルステージを追跡し、待機状態に費やされた時間を特定し、プロセスアクティビティを定義するのに役立ちます。

「低」、「中」、「高」、「緊急」など、サービスリクエストに割り当てられた優先度レベル。

その重要性

緊急のリクエストが迅速に処理されているかどうかの分析を可能にし、リソースがビジネスニーズに合致していることを確認するのに役立ちます。

「Eメール」、「電話」、「チャット」など、サービスリクエストが開始された、またはコミュニケーションが行われたチャネル。

その重要性

異なるコミュニケーションチャネルが解決時間、エージェントの労力、および全体的なプロセス効率にどのように影響するかを明らかにします。

サービスリクエスト解決後に顧客から提供された満足度スコアまたは評価。

その重要性

サービス品質に対する顧客の認識を直接測定し、プロセス効率をビジネス成果に結びつけます。

サービスリクエストがより上位のサポートレベルやマネジメントにエスカレーションされたかどうかを示すフラグです。

その重要性

エスカレーションの頻度と根本原因を特定するのに役立ち、初回解決を改善する機会を浮き彫りにします。

アクティビティ

追跡および最適化すべきプロセスステップ

顧客の要求が正式に記録されたときに、顧客サービスプロセスの始まりを示します。このイベントは、ソースシステムで新しいケース、チケット、またはインタラクション記録が生成されたときに取得されます。

その重要性

これはプロセスの主要な開始イベントです。合計ライフサイクル期間を測定し、時間の経過に伴う受信リクエスト量を分析するために不可欠です。

サービスリクエストが処理のために特定の担当エージェントまたはチームに最初にアサインされることを示します。これは、リクエストをキューからアクティブなワークストリームに移動させる重要なステップです。

その重要性

この活動は、エージェントのワークロードを追跡し、最初のアサインまでの時間を測定し、ディスパッチプロセスにおけるボトルネックを特定するために不可欠です。

初期アサイン後、サービスリクエストの責任が1つのエージェントまたはチームから別のエージェントまたはチームに転送されたことを示します。これはサポートプロセス内の引き継ぎを表します。

その重要性

再アサインの追跡は、プロセスの断片化を分析し、不要な引き継ぎを特定するために不可欠です。頻繁な再アサインは、ルーティングの問題や知識のギャップを示している可能性があります。

サービスリクエストがより高いサポート層、別の部門、またはマネジメントへの正式なエスカレーションを示します。これは、最初の担当エージェントが問題を解決できない場合に発生します。

その重要性

エスカレーションは、プロセスの複雑性、エージェントの能力、初回解決の失敗を示す重要な指標です。エスカレーション経路を分析することで、サポート体制の最適化に役立ちます。

これは、エージェントが作業を完了し、顧客の問題が解決されたと見なす重要なマイルストーンです。リクエストは「解決済み」または「完了済み」の状態に移行します。

その重要性

これは解決時間を測定するための主要なイベントです。サポートチームによる積極的な作業の完了を示し、サービスライフサイクルにおける重要なマイルストーンです。

以前に解決されたサービスリクエストがアクティブ状態に戻されたときに発生します。これは通常、顧客が問題が解決されていない、または再発したと報告した場合に起こります。

その重要性

再オープンされたリクエストは、手戻りの直接的な尺度であり、初回解決の失敗を示す強力な指標です。これらのイベントを分析することは、解決策の品質を向上させる上で極めて重要です。

これは最終活動であり、サービスリクエストの永続的かつ管理的なクローズを表します。この時点以降、リクエストは完了したものと見なされ、それ以上の対応は期待されません。

その重要性

この活動は、プロセスライフサイクルの明確な終わりを示します。解決からクローズまでの時間は、自動クローズや最終レビューに関連するプロセスポリシーを明らかにすることができます。

カスタマイズされたデータ推奨事項については、 特定のプロセスを選択.

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、サービスリクエストデータを分析し、顧客サービス業務における実際の作業の流れを可視化します。これにより、ボトルネック、標準手順からの一般的な逸脱、および解決時間の過度な延長や頻繁な再オープンリクエストにつながる領域を特定するのに役立ちます。このインサイトにより、非効率性を正確に特定し、その根本原因を理解することができます。

主に、ケース識別子、アクティビティ名、およびサービスリクエストのライフサイクルにおける各ステップに対応するタイムスタンプを含むイベントログが必要です。カスタマーサービスの場合、これはサービスリクエストID、ステータス変更、エージェントのアサイン、エスカレーション、およびそれらの正確な時間として変換されます。エージェント名、顧客セグメント、またはリクエストカテゴリなどの追加属性は、分析を豊かにすることができます。

データ抽出方法は、ソースシステムによって異なり、API、レポート機能、または直接的なデータベースアクセスが関与することがよくあります。目的は、必要なケース、アクティビティ、およびタイムスタンプ情報を構造化された形式(通常はCSVまたは類似のファイル)で収集することです。多くのプロセスマイニングツールは、一般的なビジネスシステムへの組み込みコネクタも提供しています。

データ抽出と準備が完了してから数週間以内に初期のインサイトが得られることがよくあります。期間はデータの複雑さと整合性によって異なります。しかし、継続的な監視と深い分析により、時間とともに継続的な最適化の機会が提供されます。

サービスリクエストの解決時間の短縮、リクエスト再オープン率の低下、初回解決率の向上といった主要な指標での改善が期待できます。プロセスマイニングはまた、サービスレベル契約(SLA)の遵守を改善し、エージェントのパフォーマンスを標準化し、コミュニケーションチャネルの利用を最適化するのにも役立ちます。これらの改善は、顧客満足度の向上と業務効率の向上につながります。

いいえ、プロセスマイニングは非侵襲的な分析手法です。システムからエクスポートされた履歴データを分析することで機能するため、ライブ運用やエージェントのワークフローに干渉することはありません。分析は独立して行われ、サービス提供に影響を与えることなくインサイトを提供します。

基本的なデータ抽出スキルとシステムデータ構造の理解は有用ですが、最新のプロセスマイニングツールはビジネスユーザー向けに設計されています。多くのプラットフォームはユーザーフレンドリーなインターフェースと自動データコネクターを提供し、深い技術的専門知識の必要性を最小限に抑えます。複雑なデータ統合シナリオや高度な分析には、専門的なサポートが必要になる場合があります。

プロセスマイニングは、タイムスタンプ付きイベントデータを分析して、すべてのサービスリクエストの実際の流れをマッピングします。頻繁な逸脱、ループ、遅延を視覚化することで、ボトルネックが発生する正確な場所を特定し、繰り返されるステップや手戻りを特定します。このデータ駆動型アプローチは、標準レポートでは見られない効率のギャップを明らかにします。

今すぐ顧客サービスの卓越性を高めましょう

ボトルネックを特定し、エージェントの効率を高め、顧客満足度を向上させます。

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