Zendesk Supportのカスタマーサービスを最適化し、最高の効率を実現
カスタマーサービスプロセスには、顧客の不満や運用コストの増加につながる隠れた非効率性がしばしば存在します。このプラットフォームは、ボトルネックを正確に特定し、その根本原因を理解し、改善の機会を明らかにするのに役立ちます。その後、解決時間を短縮し、顧客満足度を高めるための実践的な変更を実施できます。
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。
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Zendesk Supportにおけるカスタマーサービス最適化が極めて重要な理由
カスタマーサービスは、あらゆる成功企業の根幹であり、顧客ロイヤルティ、ブランドイメージ、そして最終的には収益に直接影響を与えます。今日の競争の激しい市場では、単に期待に応えるだけでは不十分です。顧客は迅速で効率的、かつパーソナライズされたサポートを求めています。Zendesk Supportに依存する組織にとっての課題は、初回問い合わせから最終解決までのすべてのチケットが、最も効率的な経路をたどるようにすることです。日常業務の複雑さの中に潜むカスタマーサービスプロセスにおける非効率性は、解決時間の長期化、運用コストの増加、エージェントの燃え尽き症候群、そして何よりも、不満を抱いた顧客が他社へ流出する可能性につながりかねません。
サービスリクエストのエンドツーエンドのジャーニーを明確に可視化できない場合、遅延や逸脱の根本原因を特定することは推測ゲームになります。特定のエージェントが過負荷になっていませんか？特定の種類の問い合わせが常に滞留していませんか？不要な手戻りや過度な引き継ぎにより、SLA遵守が損なわれていませんか？これらの質問に対する答えを理解することは、戦略的な意思決定と継続的な改善にとって不可欠です。カスタマーサービスプロセスの最適化は、単なるコスト削減にとどまらず、長期的な関係を育み、事業成長を推進する、堅牢で顧客中心の運用体制を構築することなのです。
プロセスマイニングがカスタマーサービスの効率化をどのように実現するか
プロセスマイニングは、Zendesk Support内のカスタマーサービス業務を理解し、改善するための画期的なアプローチを提供します。Zendeskデータからイベントログを抽出することで、プロセスマイニングツールは実際の「As-Is（現状）」プロセスフローを再構築し、サービスリクエストがたどるすべてのステップを明らかにします。これは、あなた方が「こうなっているはず」と考えることではなく、実際に何が起きているかを示し、業務の客観的でデータに基づいた視点を提供します。
この強力な分析を通じて、カスタマーサービスサイクルタイム全体を可視化し、標準的な業務手順からの頻繁な逸脱を特定し、効率を妨げる正確なボトルネックを特定できます。例えば、チケットが繰り返し再割り当てされる箇所を観察することで、トレーニングニーズやワークフロー設計の問題を浮き彫りにできます。特定のカテゴリのサービスリクエストが常に目標解決時間を超過していることを特定し、ターゲットを絞ったプロセス再設計を可能にします。プロセスマイニングは、仮説を超えて、最適化の取り組みを裏付ける具体的な証拠を提供し、変更が影響力があり、データに基づいていることを確実にします。この非効率性の正確な特定は、カスタマーサービスサイクルタイムを直接短縮し、全体的なパフォーマンスを向上させる、情報に基づいた意思決定を可能にします。
プロセスマイニングで特定される主要な改善領域
Zendesk Supportのデータにプロセスマイニングを適用すると、通常、いくつかの重要な改善領域が明らかになります。
- ボトルネックの特定と解消: サービスリクエストが滞留し、遅延を引き起こす特定のキュー、エージェントグループ、さらには個々のアクティビティを正確に特定します。これにより、ターゲットを絞ったリソース配分またはプロセス再設計が可能になります。
- 手戻りおよび引き継ぎの最適化: チケットが再オープンされたり、チーム間で繰り返し引き継がれたりする手戻りの発生を可視化します。不要な引き継ぎを減らすことでプロセスが効率化され、無駄な労力を削減し、平均処理時間を短縮します。
- SLA遵守と逸脱分析: カスタマーサービスプロセスがサービスレベルアグリーメント（SLA）にどれだけ遵守しているかを監視します。特定のプロセスステップ、エージェントの可用性、内部依存関係など、SLA違反の一般的な原因を特定します。
- 遅延の根本原因分析: 顧客からの追加情報要求、内部エスカレーション、外部依存関係など、サイクルタイムの長期化に寄与する要因を深く掘り下げ、これらを体系的に対処できるようにします。
- エージェントのパフォーマンスとトレーニングニーズ: プライバシーを尊重しつつ、集計データはエージェントの効率性やベストプラクティスへの遵守状況のばらつきを浮き彫りにし、ターゲットを絞ったトレーニングプログラムやワークロードバランシングの情報提供に役立ちます。
Zendeskカスタマーサービス最適化の期待される成果
Zendesk Supportのカスタマーサービスプロセスにプロセスマイニングを戦略的に適用すると、測定可能な大きなメリットが得られます。
- カスタマーサービスサイクルタイムの短縮: 不要なステップとボトルネックを排除することでプロセスを効率化し、顧客問題の迅速な解決につながります。
- 顧客満足度の向上: より迅速で効率的なサービスは、顧客満足度の向上と顧客維持率の改善に直結します。
- 運用コストの削減: リソース配分を最適化し、手戻りを減らし、手作業を最小限に抑えることで、大幅なコスト削減を実現します。
- SLA遵守率の向上: サービスレベルアグリーメント（SLA）を一貫して達成し、それを上回ることで、顧客の信頼を高め、ペナルティを回避します。
- プロセス透明性の向上: カスタマーサービス業務の包括的かつ客観的な理解を得ることで、継続的な改善とプロアクティブな問題解決を可能にします。
プロセスマイニングを活用することで、Zendesk Supportのカスタマーサービスを、受動的なコストセンターから、将来の需要に対応できる、積極的で効率的、かつ顧客中心の運用へと変革できます。
最適化への道のりを始める
Zendesk Supportのカスタマーサービス業務を変革し、最高の効率性を引き出す準備はできていますか？プロセス最適化の力を活用し、既存のワークフローを綿密に分析しましょう。プロセスのボトルネックがどこにあるかを正確に特定し、カスタマーサービスサイクルタイムを効果的に短縮する方法を学びましょう。このアプローチにより、ターゲットを絞った改善を実施し、チームが比類のない効率で優れたサービスを提供できるようになります。より最適化された顧客中心のZendesk Supportエクスペリエンスへの旅を今日から始めましょう。
顧客サービス改善のための6つのステップ
テンプレートをダウンロード
実施すること
Zendesk Supportのカスタマーサービスプロセス分析のために特別に設計された、事前設定済みのExcelデータテンプレートにアクセスしてダウンロードしてください。
その重要性
標準化されたデータ構造により、Zendesk Supportのチケットからのすべての重要な情報が正確に取得され、正確なプロセス分析が可能になります。
期待される成果
Zendesk Supportのカスタマーサービスデータに特化した、すぐに使えるExcelテンプレート。
提供内容
カスタマーサービスプロセス内の隠れた経路を発見
- エンドツーエンドのサービスプロセスを可視化
- Zendeskの隠れた**ボトルネック**を特定
- エージェントの引き継ぎとタスクを最適化
- 平均顧客解決時間の短縮
想定される成果
顧客サービスにおける実践的な改善
これらの成果は、組織がZendesk Supportデータにプロセスマイニングを適用することで実現する具体的なメリットを示しています。サービスリクエストのライフサイクルを分析することにより、企業は非効率性やボトルネックを特定し、運用の大幅な改善につなげることができます。
平均サービスリクエスト解決時間の短縮
プロセスマイニングはボトルネックと非効率性を特定し、ワークフローの最適化を支援することで、顧客の問題解決にかかる時間を大幅に短縮します。
サービスレベルアグリーメント達成の改善
コンプライアンス違反のプロセス経路とその根本原因を特定することで、組織は問題にプロアクティブに対処し、より多くのリクエストがSLA目標を達成できるようにすることができます。
内部エスカレーションを必要とするリクエストの減少
内部エスカレーションのトリガーを理解することで、より良いエージェントトレーニングとプロセス調整が可能になり、上位層の関与の必要性を減らすことができます。
カスタマーサービスリクエストの再オープン件数の減少
ケースが再オープンされる理由を分析することで、最初の解決策の品質と完全性が向上し、顧客からの再連絡を減らし、満足度を高めることができます。
平均初期顧客確認時間の短縮
初回接触における遅延を特定することは、最初の接点を効率化し、より良い顧客期待を設定し、初期の満足度を向上させるのに役立ちます。
達成される具体的な成果は、プロセスの複雑さ、データ品質、および導入範囲によって異なります。これらの例は、プロセスマイニングを顧客サービスプロセスに活用している組織で観察される一般的な改善を反映しています。
よくある質問
よくある質問
プロセスマイニングは、Zendesk内でのサービスリクエストの実際の流れを可視化し、ボトルネック、逸脱、非効率性を特定するのに役立ちます。顧客サービスリクエストがどこで滞留したり、時間がかかりすぎたりしているかを明らかにし、ワークフローを最適化して解決時間を短縮することができます。再オープン率の高さや重大なSLA違反といった問題の根本原因を特定することが可能です。
プロセスマイニングには、主にZendesk Supportからのイベントログが必要です。これには、サービスリクエストIDなどのケース識別子、「チケット作成済み」や「エージェント割り当て済み」などのアクティビティ名、および各アクティビティのタイムスタンプが含まれます。エージェントIDや「オープン」、「保留中」、「解決済み」などのステータス変更も重要です。
平均解決時間と内部エスカレーション率の大幅な削減が期待できます。プロセスマイニングは、重要なSLA遵守の改善と再オープンされるサービスリクエスト数の削減に貢献します。最終的には、顧客満足度の向上とエージェントのより効率的な活用につながります。
Zendesk Supportは、API、レポート機能、データエクスポート機能など、さまざまなデータ抽出方法を提供しています。多くのプロセスマイニングツールも直接コネクタを提供したり、CSVやExcelなどの標準形式からデータをインポートしたりできます。お客様の特定のZendesk設定に最適な効率的な方法についてご案内できます。
データ構造に関するある程度の技術的理解は役立ちますが、多くの最新のプロセスマイニングプラットフォームはビジネスユーザー向けに設計されています。データ準備のために基本的なSQL知識が役立つこともありますが、必ずしも専門のデータエンジニアが必要なわけではありません。プロセスマイニングツールが複雑な分析作業を処理します。
はい、プロセスマイニングは、初期確認の遅延など、遅延の原因となるプロセスステップを特定するのに非常に優れています。イベントログを分析することで、顧客が同じ情報を繰り返し要求されるパターンを特定し、非効率な調査プロセスや不適切なリクエスト分類を示唆することもできます。これにより、的を絞った改善が可能になります。
初期のデータ抽出とモデル作成は、データ量と複雑さにもよりますが、通常数週間以内に完了します。最初の4～8週間で実用的な洞察を得られることが多いでしょう。継続的な監視により、継続的な改善が可能になり、メリットが持続されます。
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