顧客サービスを改善する

Genesys Cloud CXプロセスを最適化するための6ステップ``ガイド
顧客サービスを改善する

Genesys Cloud CXのカスタマーサービスを最適化し、最大の効率を実現

このプラットフォームは、貴社のプロセスに潜む非効率性や一貫性のないエクスペリエンスを明らかにします。正確なプロセスボトルネックを特定し、オペレーターのパフォーマンスを理解し、実用的な改善策を導きます。今すぐサービス提供を最適化し、顧客を喜ばせましょう。

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

カスタマーサービス最適化の必要性

カスタマーサービスは、あらゆるビジネスの成功を支える屋台骨です。顧客のロイヤリティやブランドの評判、そして最終的には収益に直接的な影響を与えます。Genesys Cloud CXのような動的な環境では、多様かつ大量の顧客対応を管理する中で複雑さが生じ、それが非効率性につながることがあります。サービスジャーニー全体の可視性が不足していると、リクエストへの対応に時間がかかる理由やボトルネックの所在、コンプライアンス基準の遵守状況などを特定することが困難になります。こうした潜在的な課題は、運用コストの増大やエージェントの燃え尽き症候群、そして何より顧客体験の低下を招きます。カスタマーサービスプロセスの最適化は、単なるコスト削減ではなく、顧客に卓越した価値を提供し、長期的な信頼関係を築き、サービス運営を可能な限り円滑かつ効率的に行うために不可欠です。

プロセスマイニングがGenesys Cloud CXの運用をどのように可視化するか

プロセスマイニングは、データ主導のアプローチにより、Genesys Cloud CX内のカスタマーサービスプロセスの実態を解き明かします。システムからイベントログを抽出することで、すべてのサービスリクエストの実際のジャーニーをエンドツーエンドで再現します。これにより、最初の顧客からの問い合わせからサービス完了までのプロセスを正確に可視化し、以下の分析が可能になります。

  • ボトルネックの特定: サービスリクエストが滞留している箇所や、大幅な遅延が発生しているステージを容易に特定できます。リクエストの分類・優先順位付けの段階か、あるいは顧客からの情報待ちの段階か、摩擦が生じている正確なポイントを把握できます。
  • サイクルタイムの分析: 各ステージの所要時間とプロセス全体のサイクルタイムを正確に測定します。これにより、解決に時間を要しているリクエストのタイプや、遅延の主な要因となっている箇所を理解できます。
  • プロセスの逸脱を把握: 実際のフローを理想的な標準プロセスと比較できます。リクエストが予期せぬルートで転送されたり、不要なエスカレーションが発生したりといった、効率やコンプライアンスに影響を与える逸脱箇所を発見できます。
  • エージェントのパフォーマンスと負荷の評価: 個々のエージェントやチームがリクエストをどのように処理しているかを把握します。横展開すべきベストプラクティスを特定するとともに、トレーニングやリソース再配置が必要な領域を特定し、業務負荷の偏りを解消します。

カスタマーサービス改善の重点領域

プロセスマイニングから得られる洞察を活用し、Genesys Cloud CXの運用において以下の領域で大幅な改善を図ることができます。

  • リクエストルーティングの合理化: 適切なエージェントに適切なタイミングでリクエストが届くよう最適化し、転送回数の削減と処理時間の短縮を実現します。
  • 初回解決率(FCR)の向上: 重複したやり取りやエスカレーションが発生する共通の要因を特定します。エージェントに適切なツールやナレッジを提供し、最初のコンタクトで問題を解決できるよう支援します。
  • エスカレーションパスの最適化: 内部エスカレーションが発生するタイミングと理由を分析します。エスカレーションプロトコルを洗練させ、複雑な問題も遅延なく解決できる体制を整えます。
  • 顧客コミュニケーションの改善: 受付完了通知や情報提供依頼が解決時間や顧客満足度に与える影響を把握し、効果的なコミュニケーションの標準化と自動化を推進します。
  • サービスレベル合意(SLA)の遵守: SLA目標時間を超過しそうなリクエストを事前に察知し、是正措置を講じることで、一貫したサービス提供を維持し、ペナルティを回避します。

最適化によって得られる成果

プロセスマイニングを通じてGenesys Cloud CXのカスタマーサービスを最適化することで、以下のような具体的かつ測定可能なメリットが期待できます。

  • 運用コストの削減: 非効率性を排除し、ワークフローを合理化してリソース配置を最適化することで、リクエストあたりのコストを大幅に削減できます。
  • 解決時間の短縮: 平均サイクルタイムを短縮し、迅速な問題解決を実現することで、顧客満足度を向上させます。
  • 顧客満足度(CSAT)の向上: 効率的で一貫したサービス体験は、顧客の満足度とロイヤリティの向上に直結します。
  • エージェントの生産性と士気の向上: プロセスの明確化により業務上のストレスを軽減し、エージェントの仕事の満足度を高め、離職率を低下させます。
  • コンプライアンスの強化: すべてのリクエストが規制要件や社内ポリシーに準拠していることを保証し、リスクを軽減して透明性を高めます。

最適化への第一歩

Genesys Cloud CXでのカスタマーサービス改革に、高度な専門知識は必要ありません。プロセスマイニングを適用することで、事実に基づいた明確な改善ロードマップが得られます。推測に頼るのではなく、データに基づいた意思決定により、真にインパクトのある変革を推進しましょう。より効率的で、コンプライアンスを遵守し、顧客中心のサービスモデルへの転換を今日から始め、Genesys Cloud CXへの投資価値を最大限に引き出してください。

カスタマーサービス コンタクトセンター業務 エージェントパフォーマンス サービスリクエスト管理 SLAコンプライアンス 顧客体験 サポートチーム ヘルプデスク効率

よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

サービスリクエストの解決までに時間がかかりすぎると、顧客満足度が低下し、解約に繋がる恐れがあります。また、解決までの長期化は貴重なエージェントのリソースを拘束し、運用コストを押し上げ、新しい問い合わせに対応する能力を低下させます。
ProcessMindは、カスタマーサービスプロセスのどこで遅延が発生しているかを正確に特定します。Genesys Cloud CX内のどの活動や、どのエージェント間の引き継ぎが時間を要しているのかをピンポイントで把握できるため、実効性の高い改善策を講じることができます。

エスカレーションが頻繁に発生する場合、最初の担当者に解決権限や知識が不足している可能性があり、それが顧客の不満や人件費の増大を招きます。また、トレーニングの不足や必要な情報へのアクセスのしにくさが原因であることも考えられます。
ProcessMindは、Genesys Cloud CX内のエスカレーションパスを可視化し、何がトリガーとなっているのか、どのタイプのリクエストやエージェントでエスカレーションが起きやすいのかを明らかにします。これにより、ピンポイントな教育やルーティング設定の調整が可能になります。

重要なSLAターゲットを達成できないと、違約金の発生や顧客関係の悪化、ブランド価値の低下を招く恐れがあります。これはサービス提供プロセスに根本的な非効率性が存在することを示す警告であり、迅速な対応が必要です。
ProcessMindは、Genesys Cloud CXにおけるすべてのリクエストのSLA遵守状況をリアルタイムで可視化します。どのリクエストが継続的にターゲットを逸脱しているかを特定し、その根本原因を突き止めることで、先回りした対策を可能にします。

サービスリクエストが頻繁に再オープンされる場合、それは最初の解決策が不完全であったり不正確であったりしたことを示します。これにより、顧客との再連絡、オペレーターの労力の無駄、顧客の信頼の喪失につながり、運用費用が増大します。
ProcessMindはGenesys Cloud CX内での再オープンされたサービスリクエストのパターンを明らかにし、繰り返し発生する問題に関連する特定の課題タイプ、オペレーター、または解決コードを特定します。これにより、解決品質の集中的な改善が可能になります。

最初の連絡手段で問題がスムーズに解決しない場合、顧客はチャットから電話へ切り替えるなど、チャネルをまたぐ移動を行うことがよくあります。これは顧客体験を損なうだけでなく、サポートコストの大幅な増加を招きます。
ProcessMindは、Genesys Cloud CX内の異なるチャネルにまたがるカスタマージャーニーをマッピングし、チャネルの切り替えが頻発しているポイントを特定します。これにより、チャネル戦略を最適化し、初回解決率(FCR)の向上に繋げることができます。

オペレーターが類似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、一貫性のない顧客エクスペリエンスや不均一なワークロード分散につながる可能性があります。これは最終的にチーム全体の生産性に影響を与え、顧客満足度レベルに直接影響します。
ProcessMindは、Genesys Cloud CX環境内のさまざまなメトリックにわたるオペレーターのパフォーマンスをベンチマークし、トップパフォーマーと、効率性と一貫性を向上させるために追加のトレーニングやプロセスガイダンスが必要な可能性のある特定の領域を浮き彫りにします。

標準的なカスタマーサービスプロセスからの逸脱は、非効率性を生み、解決時間を長期化させ、コンプライアンス上のリスクも招きます。こうした「隠れた余分なステップ」は、運用コストを増大させ、プロセスを不必要に複雑にします。
ProcessMindは、Genesys Cloud CXでリクエストが辿った実際のルートを自動的に発見します。理想的なフローからの逸脱箇所を浮き彫りにし、効率的な解決に寄与していない活動を特定します。

特定のキューや部門で遅延が蓄積されると、大量の未処理案件(バックログ)が発生し、全体の解決時間に悪影響を及ぼします。その要因は、人員不足、ケースの複雑化、あるいはチーム間の非効率な連携など多岐にわたります。
ProcessMindは、Genesys Cloud CX内の異なる部門やキューを流れるリクエストの動きを可視化します。ボトルネックが発生している箇所を正確に特定し、それがリードタイムに与える影響を数値化することで、最適なリソース配分を実現します。

初回解決率(FCR)が低いと、一つの問題を解決するために顧客が何度もやり取りをする必要が生じます。これは顧客体験を著しく損なうだけでなく、運用コストを増大させ、チーム全体の生産性を低下させます。
ProcessMindは、Genesys Cloud CXにおけるリクエストのジャーニーを分析し、なぜ最初のコンタクトで解決しなかったのかを解明します。繰り返されるやり取りのパターンや共通の要因を特定し、エージェントが初回で解決できるようサポートするための改善機会を提示します。

セルフサービスを試みた後に多くの顧客が直接問い合わせを行っている場合、既存のセルフサービスが役に立っていないか、使いにくい可能性があります。これはエージェントの負荷を不必要に高め、顧客にストレスを与えます。
ProcessMindは、Genesys Cloud CX内のリクエストの起点を追跡し、どの種類のリクエストや顧客層がセルフサービスを回避または失敗しているかを解明します。これにより、セルフサービス機能のどこを改善すべきかが明確になります。

サービスリクエストがクローズされてから長時間経過した後に顧客満足度アンケートを送信すると、不正確なフィードバックにつながり、タイムリーなサービスリカバリーの機会を逸する可能性があります。これは、顧客センチメントデータの信頼性と実用性に大きく影響します。
ProcessMindは、Genesys Cloud CXにおける「サービスリクエストクローズ」と「顧客満足度アンケート送信」の間の経過時間を監視します。アンケート配信における不整合を特定し、タイムリーで適切なフィードバック収集を確実にします。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

この目標は、カスタマーサービスリクエストの解決にかかる平均時間を大幅に削減することに焦点を当てています。解決時間の短縮は、顧客満足度を直接的に向上させ、オペレーターの能力を解放し、Genesys Cloud CX内でより効率的で応答性の高いカスタマーサービス運用につながります。迅速な解決は、顧客の満足度を高め、運用コストを削減することを意味します。ProcessMindは、サービスリクエストのライフサイクルで遅延を引き起こす正確なアクティビティと引き継ぎを明らかにします。プロセス実行におけるボトルネックと差異を特定することで、ワークフロー、オペレーター研修、またはシステム構成に対するターゲットを絞った改善を可能にします。成功は、平均解決時間の定量的な削減と顧客フィードバック``メトリックの改善によって測定されます。

初回解決率(FCR)の向上は、折り返し連絡や転送を必要とせず、最初の対応で顧客の課題を完結させることを意味します。これは顧客の手間を最小限に抑え、「迅速なサービス」という印象を強めるため、満足度向上に直結します。ProcessMindは実際のサービスジャーニーを詳細にマッピングし、再連絡や転送が発生するパターンを可視化します。エージェントの知識不足、ツールの不備、あるいはリクエスト自体の複雑さなど、FCRが低い根本的な原因を特定します。これらの分析結果を基に改善を行うことで、最初のコンタクトでの解決率を高めることが可能になります。

上位階層や他部署への内部エスカレーションが必要なサービスリクエストの件数を削減することは、効率化の重要な目標です。エスカレーションが減少すれば、解決が迅速になり、運用上の複雑さが軽減され、Genesys Cloud CX環境における専門リソースの活用が向上します。これは、より能力の高い最前線を反映します。ProcessMindは、エスカレートされたリクエストの完全なパスを可視化し、一般的なトリガーや不要な引き継ぎを特定します。情報不足、オペレーターのスキルギャップ、不明確なルーティングルールなど、リクエストがエスカレートされる理由を明らかにします。これらのパターンを分析することで、組織はワークフローを合理化し、オペレーターがより多様な問題をエスカレーションなしで処理できるように権限を与えることができます。

サービスレベル合意(SLA)を一貫して遵守することは、顧客の信頼維持とペナルティ回避において極めて重要です。この目標は、すべてのサービスリクエストを定義された時間枠内で処理・解決し、Genesys Cloud CXにおいて予測可能で高品質なサービス体験を保証することを目指します。ProcessMindは、SLAを逸脱したすべてのケースを自動的に検出し、遅延が発生した具体的なプロセスステップや担当チームを特定します。リソースの不足からキュー管理の不備まで、非遵守の原因を詳細に可視化することで、的確なプロセスの調整とモニタリングを可能にします。

サービスリクエストの再オープン率が高い場合、最初の対応で問題が完全に解決していないか、解決策が不十分である可能性があります。この目標は、Genesys Cloud CXで一度「解決済み」とされたリクエストが確実に解決された状態を維持し、手戻りの削減と顧客満足度の向上を図ることを目的としています。ProcessMindは、再オープンされたリクエストのライフサイクルを追跡し、不完全な回答、誤解、あるいは再発する問題など、再開に至る共通の要因を特定します。クローズから再オープンまでの活動の流れを分析することで、解決手順の見直し、エージェント教育の強化、そして対応品質の向上を支援します。

この目標は、Genesys Cloud CXを利用するカスタマーサービスチーム全体の効率と品質の一貫したレベルを確保し、オペレーターのパフォーマンスのばらつきを減らすことに焦点を当てています。標準化されたパフォーマンスは、予測可能なサービス提供と公平なワークロード分散につながります。ProcessMindは、最高のパフォーマンスを発揮するオペレーターとその効率的なプロセスパスを特定し、パフォーマンスが低いか、最適なワークフローから逸脱している可能性のあるオペレーターと対比します。これは、より高い効率性に貢献したり、遅延を引き起こしたりする特定のアクティビティまたはシーケンスを浮き彫りにします。これらのインサイトにより、ターゲットを絞ったトレーニングプログラムとベストプラクティスの普及が可能になり、チーム全体のパフォーマンスが向上します。

サービスリクエストの内容に応じて最も適切で効率的なチャネルを顧客が利用できるようにすることは、顧客体験と業務効率の両方を高めます。この目標は、顧客を最適なチャネルへ誘導し、Genesys Cloud CXにおける重複作業の削減とリソース配分の最適化を目指すものです。ProcessMindは、異なるチャネルをまたぐリクエストの推移を分析し、チャネル切り替えのパターンや、リクエストの種類ごとの各チャネルの効率性を明らかにします。顧客が非効率なループに陥っている箇所や、セルフサービスが活用されていない領域を特定することで、チャネル戦略の改善やルーティングの最適化が可能になります。

特定のサービスキューにおけるボトルネックを特定し解消することは、円滑な運営と遅延防止に不可欠です。この目標は、Genesys Cloud CXの各キューでリクエストを効率的に流し、待ち時間を最小限に抑えて処理能力(スループット)を向上させることを目指します。ProcessMindは、キュー内でのリクエストの動きを視覚化し、どこで、どの程度の時間滞留しているかを明確にします。特定のスキルを持つエージェントの不足、ルーティングロジックの不備、キューの過負荷など、ボトルネックの根本原因を特定することで、リソース配分やルーティングルールの的確な改善を支援します。

この目標は、カスタマーサービスプロセス内の不要なアクティビティ、手戻りループ、または冗長なステップを特定し、排除することを目指しています。合理化されたフローは、運用コストを削減し、サービス提供を迅速化し、Genesys Cloud CXの顧客に対してより一貫したエクスペリエンスを保証します。ProcessMindは、あるべきプロセス``マップを自動的に発見し、理想的なパスからの逸脱を含む、サービスリクエストが実際にたどったすべてのパスを明らかにします。これらの逸脱の頻度と影響を定量化し、価値を追加しないアクティビティを特定します。これらの非効率性を特定することで、組織は最適なフローと複雑性の低減のためにプロセスを再設計できます。

エージェントを介さずセルフサービスで問題を解決できるように導くことは、コスト削減と顧客満足度の向上を両立させる有効な戦略です。この目標は、Genesys Cloud CXにおいて、セルフサービスで完結するリクエストの割合を増やすことに焦点を当てています。ProcessMindは、最初にセルフサービスを試みたものの、最終的にエージェント対応へ移行した顧客のジャーニーを分析します。セルフサービスが機能しなかった具体的なポイントや、解決に至らなかった共通の問い合わせ内容を特定します。これらの洞察は、ナレッジベースの改善、チャットボットの精度向上、そしてセルフサービス体験全体の底上げに役立ちます。

顧客満足度(CSAT)アンケートをタイムリーかつ一貫して配信することは、サービス品質に関する正確なフィードバックを収集するために不可欠です。この目標は、サービスリクエスト解決後すぐにアンケートが送信されるようにすることで、Genesys Cloud CXでのサービス改善に関連する実用的なインサイトを可能にします。ProcessMindは、CSAT``アンケート配信のその後のトリガーを含め、サービスリクエストのクローズプロセス全体を追跡します。アンケート配信ワークフローにおける遅延や不整合を特定し、システム統合の問題やプロセスギャップを浮き彫りにします。これらの点を分析することで、組織はフィードバック``メカニズムが常に効果的に機能していることを確実にすることができます。

カスタマーサービスのための6ステップ改善パス

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テンプレートをダウンロード

実施すること

カスタマーサービスプロセスデータ専用のExcelテンプレートを入手してください。このテンプレートを使用することで、Genesys Cloud CXのデータは分析に適した構造になります。

その重要性

標準化されたデータ構造は、正確で効率的なプロセスマイニングに不可欠であり、信頼性の高いインサイトの基盤を築き、データインポートエラーを防ぎます。

期待される成果

顧客サービスプロセスデータを取り込むための、事前フォーマット済みExcelテンプレートです。

提供内容

Genesysで隠れたカスタマーサービスの真実を解き明かす

ProcessMindは、Genesys Cloud CXにおけるカスタマーサービス業務の真のフローを明らかにし、あらゆるインタラクションを明確に可視化し、深いインサイトを提供します。
  • エンドツーエンドのカスタマーサービスジャーニーを可視化
  • サービスプロセスのボトルネックを瞬時に特定
  • Genesysエージェントのパフォーマンスのばらつきを分析
  • サービス最適化への明確な道筋を発見
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

顧客サービスパフォーマンスの向上

これらの成果は、Genesys Cloud CX`データ`とサービスリクエスト`ケース`からの`インサイト`に基づいて、カスタマーサービスプロセスを最適化することで組織が通常達成する測定可能な改善を表しています。

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解決時間の短縮

サービスリクエスト解決時間の平均削減率

プロセス上のボトルネックを特定し排除することで、企業は顧客サービスリクエストの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を実現できます。これにより、顧客満足度が直接向上し、エージェントの対応能力も解放されます。

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初回接触解決率の向上

初回接触解決率の増加

プロセスマイニングは、リピートコンタクトの根本原因を特定し、初回顧客インタラクションでの問題解決率を高めるための的を絞った改善を可能にします。これにより、効率性と顧客体験が向上します。

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内部エスカレーションの削減

内部エスカレーション件数の削減

エスカレーションがなぜ、いつ発生するかを理解することで、企業はエージェントにより良いツール、トレーニング、情報を提供でき、コストのかかる内部連携の必要性を減らせます。これにより、プロセスが合理化され、運用コストが削減されます。

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SLA遵守の強化

サービスレベル契約遵守の改善

プロセスマイニングは、SLA違反を引き起こす逸脱に対する明確なインサイトを提供し、組織がワークフローとリソース配分を最適化して、サービスコミットメントを一貫して満たすことを可能にします。これにより、顧客の信頼が築かれ、ペナルティを回避できます。

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キュー待機時間の短縮

顧客の平均キュー待機時間の削減

サービスキューのボトルネックを特定し解決することで、顧客はサポートを待つ時間が短縮され、よりスムーズで満足度の高いサービス体験へと繋がります。これにより、顧客の評価と運用フローが直接的に改善されます。

結果は、カスタマーサービス業務の具体的な複雑性やGenesys Cloud CXデータの品質によって異なります。共有されている数値は、様々な導入事例で観察された典型的な改善を示しています。

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

すべての関連アクティビティをリンクする、カスタマーサービスインタラクションの主要な識別子。

その重要性

これは、すべてのプロセスステップを接続し、開始から終了までの各顧客インタラクションの全体的な分析を可能にする、不可欠なケースIDです。

サービスリクエストのライフサイクル内で、ある時点で発生した特定のイベントまたはタスクの名前。

その重要性

アクティビティはプロセスマップの基盤を形成し、設計されたフローと実際のプロセスフローの比較、可視化、分析を可能にします。

アクティビティ/イベントの開始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、すべての活動を時系列に並べ、プロセスフロー、期間、ボトルネックを正確に分析することを可能にします。

アクティビティまたはイベントが終了した時点を示すタイムスタンプ

その重要性

個々のアクティビティ期間を正確に計算することを可能にし、時間のかかるステップやパフォーマンスのボトルネックを特定するために不可欠です。

インタラクションまたはアクティビティを処理したオペレーターの一意の識別子。

その重要性

この属性は、プロセスアクティビティを特定の従業員に接続し、個々のパフォーマンス、ワークロード、チーム効率の分析を可能にします。

インタラクションまたはアクティビティを処理したオペレーターのフルネーム。

その重要性

オペレーターに分かりやすい名前を提供することで、技術的なIDを使用せずにパフォーマンスを分析し、調査結果を伝えることが容易になります。

インタラクションがルーティングされたキューの名前。

その重要性

サービスリクエストがどこで割り当て待ちになっているかを示すことで、ボトルネックを特定し、ワークロードの配分を分析するのに役立ちます。

インタラクション終了時にエージェントがその結果やトピックを分類するために割り当てるコードです。

その重要性

インタラクションの結果を分類し、一般的な問題、解決の有効性、連絡理由を分析するための構造化データを提供します。

インタラクションに使用されたコミュニケーションチャネル(音声、チャット、メールなど)。

その重要性

コミュニケーションチャネル別にプロセスをセグメント化することは、チャネル固有のパフォーマンス、顧客行動、およびリソースのニーズを理解するために不可欠です。

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

このアクティビティは、インバウンドコール、チャット、メールなど、カスタマーサービスインタラクションの開始を示します。Genesys Cloud CXは、システムで新しい会話オブジェクトが作成されると、このイベントを明示的にログに記録します。

その重要性

これは、サービスリクエストプロセスの主要な開始イベントです。総解決時間を計算し、インバウンドの顧客需要パターンを理解するために不可欠です。

オペレーターが提示されたインタラクションを受諾し、顧客と接続される時点を示します。これは、サービスリクエストの直接処理が開始される重要な節目です。

その重要性

このアクティビティは、初回解決率とオペレーターの処理時間を測定するために不可欠です。これは、オペレーターがリクエストに対する作業を開始したことを示します。

オペレーターがインタラクションを別のキューまたは別のオペレーターに転送する行為を表します。これは、オペレーターがすぐに切断するブラインド転送、または転送先の相手と最初に話す相談転送のいずれかです。

その重要性

このアクティビティは、内部エスカレーション率KPIにとって不可欠です。高い転送率は、トレーニングの必要性、不正確なルーティング、またはプロセスの複雑性を示している可能性があります。

エージェントがインタラクションに事前定義されたラップアップコード(またはディスポジションコード)を割り当てます。これにより、「解決済み」や「エスカレーション済み」といったサービスリクエストの結果が明確に分類されます。

その重要性

ラップアップコードは、リクエストのビジネス成果を決定するための主要なソースです。これらは解決率を計算し、分析のためにケースをセグメント化する上で不可欠です。

このアクティビティは、すべての参加者が切断されたときの会話の終了を示します。これは、多くの場合、サービスリクエストインタラクションの技術的なクローズとして機能します。

その重要性

これは、インタラクション自体の決定的な終了イベントです。総インタラクション期間を計算するために重要であり、リクエストのクローズのプロキシとしてよく使用されます。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、Genesys Cloud CXのインタラクションデータを分析し、実際のカスタマーサービスジャーニーを明らかにします。ボトルネック、標準プロセスからの逸脱、および非効率な領域を特定します。この理解により、ワークフローを合理化し、顧客満足度を向上させることができます。

プロセスマイニングを実行するには、主にサービスリクエストインタラクションを詳細に記したイベントログが必要です。これには、ケース識別子、各アクティビティのタイムスタンプ、「コンタクト開始」、「オペレーター割り当て済み」、「リクエストエスカレート済み」、または「ケース解決済み」のようなアクティビティ名が含まれます。オペレーターID、キュー、チャネルなどの関連属性貴重です。

Genesys Cloud CXには、強力なAPI、データエクスポート機能、サードパーティ製の統合ツールなど、多様なデータ抽出方法があります。通常、分析にはインタラクションの詳細、エージェントの活動ログ、キューのパフォーマンスデータなどを使用します。お客様の環境に最適な抽出戦略については、弊社のチームが詳しくご案内いたします。

最初のデータ抽出とモデルセットアップには、データ量と複雑さによって数週間かかる場合があります。モデルが構築されると、最初のインサイトと改善機会は数日から1週間以内に現れることがよくあります。継続的なモニタリングは、継続的な最適化の機会を提供します。

はい、もちろんです。プロセスマイニングは、サービスリクエストがたどる正確なパスを可視化し、遅延や頻繁なエスカレーションを引き起こす特定の活動やオペレーターを浮き彫りにします。これらの根本原因を特定することで、解決時間を短縮し、内部での引き継ぎを最小限に抑えるためのターゲットを絞った改善策を実装できます。

プロセスマイニングは、従来のレポートとは異なる、より深くフローに基づいた分析を提供しますが、そのインサイトは既存のGenesys Cloud CXレポートを補完することができます。プロセスマイニングは、特定のメトリックトレンドを示す理由を特定し、単にパフォーマンス指標を示すだけでなく、実用的な根本原因を提供します。導き出されたインサイトは、通常のレポートで目に見える戦略的な変更に役立てることができます。

主に、Genesys Cloud CXシステムへのアクセスと、そのデータ構造の理解が必要です。これにより、最初のデータ抽出が容易になります。プロセスマイニング``ツールは複雑な分析を処理しますが、安全なデータ転送のための基本的なデータ管理とIT``サポートがあると便利です。エンドユーザーには高度なコーディング知識は通常必要ありません。

プロセスマイニングは、顧客ジャーニーとオペレーターのアクティビティを詳細にマッピングし、再連絡や単一の問題に対する複数回のインタラクションにつながるパターンを明らかにします。初回接触で適切に解決されていない一般的な顧客の意図を浮き彫りにしたり、一貫して高い初回解決率を達成しているオペレーターを特定したりすることで、ベストプラクティスの共有やターゲットを絞ったトレーニングに役立てることができます。

はい、プロセスマイニングはGenesys Cloud CX内の異なるチャネルにわたる顧客インタラクションの完全なライフサイクルを追跡できます。顧客が不要にチャネルを切り替えるインスタンスや、特定のチャネルが解決時間の延長やエスカレーションの増加につながるインスタンスを浮き彫りにします。これにより、チャネルルーティングとオペレータースキル割り当てを最適化できます。

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