カスタマーサービスを改善

カスタマーサービスを最適化する6ステップガイド
カスタマーサービスを改善
カスタマーサービス
任意のシステム
システム
プロセスを選択してください。

カスタマーサービスプロセスを最適化

ProcessMindは、カスタマーサービスプロセスの非効率な部分を特定します。ボトルネックや手戻りを簡単に見つけ、解決時間を長引かせる不要なステップを減らせます。遅延が発生している箇所と業務を効率化する方法を把握し、顧客満足度の向上につなげられます。どのシステムから取得したデータでも、当社のプラットフォームは明確な分析結果を提供し、データに基づく改善を支援します。

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

プロセスマイニングを使ってカスタマーサービスプロセスを最適化し、卓越したサービスを実現します。プロセスマイニングは、システム内のすべてのサービスリクエストがたどる経路全体を可視化する分析手法です。顧客からの最初の問い合わせから、すべてのやり取り、引き継ぎ、エスカレーション、最終的な解決まで、ProcessMindがこれまでにない可視性を提供します。実際のプロセスフローを明らかにし、意図した理想的な経路と直接比較することで、逸脱、回避策、隠れた複雑さをすぐに特定できます。エージェントの活動、システム間のやり取り、顧客との接点を詳しく分析し、従来のレポートでは把握できなかった重要な情報を見つけ出します。チームの実際の業務をデータに基づいて透明性高く把握し、サービスの経路に隠れた部分をなくすことで、サービスリクエストが開始から完了までどのように処理されているのかを正確に理解できます。

カスタマーサービスの現場には、効率を低下させ、顧客満足度に影響する、よくある見えにくい課題が数多くあります。サービスリクエストに予想外の遅延が発生し、顧客の不満や解約の増加につながっていないでしょうか。エージェントが同じ作業をやり直したり、複雑な経路をたどって問題を解決したり、情報不足のために電話を何度も転送したりしていないでしょうか。チームはサービスレベル合意を継続的に満たしているでしょうか。それとも、解決プロセスに隠れたコンプライアンスリスクがあり、金銭的なペナルティや評判の低下につながる可能性があるでしょうか。これらは、ERP、CRM、その他のソースシステムにかかわらず、あらゆるカスタマーサービス業務で発生し得るシステムに依存しない課題です。プロセスを最初から最後まで把握できなければ、継続的なボトルネック、最適でないリソース配分、一貫性のない手順、知識不足といった非効率の根本原因を特定することは困難です。従来のレポートやダッシュボードは静的な断面しか示さず、プロセスを形作るイベントの動的な順序や相互依存関係を表せません。プロセスマイニングなら、この複雑さを整理し、収益と顧客ロイヤルティに影響する領域をデータに基づいて動的に分析できます。

ProcessMindは、こうした広範な課題に正面から取り組み、思い込みではなくデータに基づいて意思決定できるよう支援します。カスタマーサービスシステムのイベントログを分析し、部門間の過度な引き継ぎ、複雑な問題のエスカレーションの遅れ、最初の解決が不十分なために繰り返されるサービスリクエスト、承認プロセスの不要な手順など、どこで問題が発生しているのかを正確に特定できます。この可視化による効果は明確です。初回接触での解決率を高め、平均対応時間を大幅に短縮し、非効率なワークフローを特定して効率化することで、エージェント全体の生産性を高められます。効率だけでなく、ProcessMindは社内ポリシーや外部規制への厳格な準拠を支援し、潜在的なリスクを抑え、ガバナンスを強化します。より迅速で一貫性のある高品質なサービスを提供することで、顧客満足度を高め、顧客ロイヤルティと推奨にもつなげられます。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、現在の投資からより大きな効果を引き出せます。チームの実際の業務を明確かつ具体的に把握し、サービス組織全体で継続的な改善を進める基盤を整えます。

ProcessMindを使えば、カスタマーサービスプロセスの最適化を簡単に始められます。あらゆるシステムに対応できるよう設計されているため、テクノロジー環境にかかわらず、どの組織でも利用できます。CRM、チケット管理システム、ERP、その他のサービスリクエストイベントを記録する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環境を全面的に変更する必要はありません。ProcessMindがスムーズに連携します。必要最小限のデータ要件を示した、分かりやすいデータテンプレートを用意しているため、短時間で安全に設定できます。数日以内に、生のデータからカスタマーサービス業務全体を可視化し、改善の機会を見つけ、業務の質を高める意思決定につなげられます。隠れた非効率によって顧客の信頼や収益性が損なわれる前に、ProcessMindでサービス業務を変革し、優れた顧客体験を提供してください。

カスタマーサービス プロセス最適化 効率 サービスリクエスト 顧客体験 ボトルネック分析 サービス提供 チケット管理 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 ケース解決

よくある問題と課題

影響している課題を特定

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手順によって、待ち時間が長くなることがあります。こうした遅延は顧客の信頼を損ない、否定的なレビューや解約につながる可能性があります。また、1件のサービスリクエストにエージェントが長時間対応することで、運用コストも増加します。

ProcessMindは、遅延を引き起こしている具体的な段階とアクティビティを明らかにし、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、解決サイクルが長期化する根本原因を特定し、対象を絞った改善によってサービス提供を迅速化できます。

応答時間や解決時間に関するサービスレベル合意を満たせないと、顧客満足度に直接影響し、金銭的なペナルティや契約違反につながる可能性があります。SLA未達の理由を明確に把握できなければ、適切なタイミングで介入できず、サービス提供の継続的な改善も進みません。

ProcessMindは、実際のサービスリクエストの経路を定義済みのSLA目標と自動的に比較し、違反したすべてのケースとその要因を示します。違反が発生しやすい重要な段階、エージェントグループ、依頼種別を特定し、先回りして調整することでコンプライアンスを確保できます。

サービスリクエストがエージェント間で頻繁に転送されたり、上位のサポート層へエスカレーションされたりすると、顧客体験が分断され、不満につながります。不要な引き継ぎによって貴重なリソースが拘束され、最終的な解決が遅れ、サービスリクエスト1件あたりの運用コストも大幅に増加します。

ProcessMindは、すべてのエスカレーションと転送の経路を可視化し、どの依頼種別や初期対応手順が引き継ぎにつながりやすいのかを明らかにします。こうしたパターンを分析することで、現場のエージェントへの権限付与、ナレッジベースの改善、初期ルーティングルールの最適化に取り組めます。

解決済みのサービスリクエストがすぐに再オープンされる場合、最初の解決が不十分または適切でなかった可能性があります。このやり直しはエージェントの時間を消費し、問題が本当に解決されていないと感じる顧客を不満にさせ、同じ問題への再対応によって運用コストを押し上げます。

ProcessMindは、サービスリクエストのライフサイクル全体をマッピングし、再オープンに至る一般的なパターンと、その直前に行われたアクティビティを明らかにします。この分析により、やり直しにつながりやすいエージェント、依頼種別、プロセス手順を特定し、根本的な品質問題に対処できます。

エージェントがサービスリクエストへの対応時に、文書化されたベストプラクティスや標準業務手順から逸脱すると、結果のばらつき、コンプライアンスリスク、運用コストの増加につながる可能性があります。明確な可視性がなければ、こうした標準外のプロセスの違いをチーム全体で検出し、是正することは困難です。

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検出し、定義し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、その発生頻度、影響を特定し、標準業務手順への準拠を高められます。

同様のサービスリクエストに対するエージェントの対応方法に大きなばらつきがあると、サービス品質が安定せず、顧客体験と全体の効率に影響します。さらに、業務量の偏りはエージェントの疲弊やボトルネックを招く一方、十分に利用されていない処理能力は見過ごされがちです。

ProcessMindは、サービスリクエストごとのアクティビティを追跡し、エージェントの行動と業務量をデータに基づいて把握します。実際のプロセスフローを比較し、成果を上げているエージェントのベストプラクティスを見つけ、追加のトレーニングやリソース配分の改善が必要な領域を特定できます。

顧客や社内チームに情報を何度も依頼することで、大幅な遅延が発生することがあります。このようなやり取りの繰り返しは解決時間を長引かせ、顧客が回答を得るための負担を増やし、サービスプロセスに大きな非効率を生みます。

ProcessMindは、情報依頼がサービスリクエストのライフサイクルでどこで、なぜ遅延につながるのかを正確に特定します。特定の依頼種別やコミュニケーションチャネルでこのボトルネックが発生しやすいかどうかを明らかにし、情報収集を効率化して顧客体験を改善できます。

お客様が1つの問題を解決するために何度もサポートへ連絡しなければならないと、顧客体験やサービス品質に対する評価が大きく低下します。初回接触での解決率が低い場合、担当者による重複対応が増え、サポートキューが滞留するため、運用コストも上昇します。

ProcessMindは、サービスリクエストの開始から完了までの流れを分析し、初回対応で問題を解決できない理由を明らかにします。繰り返しの問い合わせや社内での手戻りなどのパターンを可視化し、担当者がより適切なツールやナレッジを使って、その場で問題を解決できるようにする改善機会を示します。

一般的な目標

成功の状態を定義

解決までの時間が長いと、顧客満足度が低下し、運用コストも増加します。この目標では、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、お客様への迅速な解決策の提供と、担当者がより多くのリクエストに対応できる状態を目指します。

ProcessMindは、カスタマー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、解決時間の長期化につながるアクティビティや引き継ぎを明らかにします。既存のシステム内でワークフローを効率化し、手順を自動化し、チームの生産性を高めるための具体的な改善案を提供します。

サービスレベル合意に違反すると、顧客満足度の低下、金銭的なペナルティ、企業の評判低下につながる可能性があります。SLAのコンプライアンスを高めることで、お客様の期待に応える一貫性のある予測可能なサービス提供を実現し、ブランドへの信頼を強化できます。

ProcessMindは、SLA違反につながるプロセスの逸脱を可視化し、リクエストが目標時間を超過する原因となった具体的なアクティビティや段階を特定します。コンプライアンス上のギャップを見つけ、是正措置を実施することで、SLAの遵守率向上につなげられます。

過度な転送やエスカレーションは、運用コストを増加させ、解決時間を長引かせます。また、お客様が同じ問題を繰り返し説明しなければならず、不満の原因にもなります。これらを減らすことで、現場の担当者がより適切に対応でき、効率的な解決とリソースの有効活用につながります。

ProcessMindは、エスカレーションや転送が行われたサービスリクエストの全体の流れをマッピングし、引き継ぎにつながる具体的なトリガーや条件を特定します。スキル不足やナレッジベースの不備などの根本原因に対処し、カスタマーサービスの効果を高めるために役立ちます。

サービスリクエストが頻繁に再オープンされたり、初回接触で解決できなかったりする場合、最初の対応が不十分であり、お客様の不満や重複作業につながっている可能性があります。この目標では、問題を最初の対応で正しく解決し、お客様からの信頼と担当者の生産性を高めます。

ProcessMindは、問題の再発につながるプロセスのばらつきを分析し、問い合わせが繰り返される理由を明らかにします。再オープン率が高い担当者やリクエストの種類を特定できるため、対象を絞ったトレーニングやプロセスの調整によって、解決品質を高められます。

担当者ごとの対応のばらつきや標準手順からの逸脱は、お客様ごとに異なる体験や、予測しにくい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、すべてのお客様に高品質なサービスを提供し、顧客満足度と運用の予測可能性を高められます。

ProcessMindは、すべてのプロセスバリアントを自動的に検出し、定義した最適な経路と比較して、あらゆる逸脱を明らかにします。継続的なモニタリングとベストプラクティスの徹底により、運用リスクを減らし、一貫したサービス提供を実現できます。

お客様からの情報や社内承認を待つといった見えにくいボトルネックは、サービス解決プロセスの遅延を生む大きな要因です。こうした滞留要因を解消すると、解決までの時間を短縮し、担当者の待機時間を減らし、顧客体験全体を改善できます。

ProcessMindは、ボトルネックによって大幅な遅延や複数回の接点が発生している具体的な段階やリクエストの種類を特定します。遅延箇所を明らかにすることで、データ収集方法の改善、承認経路の簡素化、初回受付フォームの見直しに役立ちます。

業務量に偏りがあると、担当者の疲弊や稼働率の低下につながります。また、対応品質にばらつきがあると、サービス品質を予測しにくくなります。この目標では、業務量のバランスを整え、チーム全体の生産性を高めるベストプラクティスを特定します。

ProcessMindは、担当者ごとのワークフローと業務量の分布を明確に示します。成果の高い対応パターンと逸脱を明らかにすることで、データに基づくコーチング、公平な業務配分、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を誤ると、誤った振り分けや遅延、担当者間での複数回の引き継ぎが発生します。分類精度を高めることで、リクエストを適切な部門や担当者へ迅速に届け、最初の段階から業務全体の効率を高められます。

ProcessMindは、誤分類されたリクエストの流れを分析し、手戻りや転送につながりやすい共通パターン、受付経路、特定の分類担当者を明らかにします。この分析結果をもとに分類ルールや担当者向けトレーニングを見直し、初期振り分けと解決を迅速化できます。

カスタマーサービスのプロセスエクセレンスに向けた6ステップ

1

接続して発見

実施内容

カスタマーサービスシステムからイベントログデータを収集し、詳細なプロセスビューを作成するために、関連するすべてのアクティビティとケース識別子を含めます。

重要な理由

完全で正確なデータセットはプロセスマイニングの基盤です。サービス依頼が実際にたどった経路を確認し、隠れた非効率を見つけられます。

期待される成果

すべてのカスタマーサービス対応とその流れを統合して詳細に把握し、分析できる状態です。

得られる成果

カスタマーサービスに潜む改善機会を発見

ProcessMindは、カスタマーサービスプロセスが実際にどのように実行されているかを明らかにし、すべての手順とやり取りを可視化します。チームが実際にどのようにサポートを提供しているかを詳しく把握できます。
  • 実際のカスタマーサービスの流れを可視化
  • ボトルネックと遅延の箇所を正確に特定
  • 顧客の不満につながる根本原因を特定
  • エージェントのワークフローを効率化
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

一般的な成果

カスタマーサービスの卓越性を実現

サービスリクエストのライフサイクルにおけるすべてのステップを正確に分析することで、当社のプロセスマイニングソリューションは、カスタマーサービスの主要指標を大きく改善する具体的な分析結果を提供し、業務効率と顧客満足度の向上を支援します。

0 %
解決時間を短縮

サービスリクエストの平均解決時間の短縮

プロセスのボトルネックを特定して解消することで、組織は顧客の問題解決に必要な時間を大幅に短縮できます。サービス提供の迅速化と顧客満足度の向上につながるだけでなく、担当者の対応余力も生まれます。

0 %
SLAのコンプライアンスを向上

サービスレベル合意の達成率の向上

プロセスマイニングは、SLA違反につながる逸脱を明らかにし、企業が対象を絞った変更を実施できるようにします。合意した時間内に解決できるリクエストが増え、お客様からの信頼を高め、ペナルティを回避できます。

0 %
初回接触での解決率を向上

初回のやり取りで解決した問題の増加

問い合わせが繰り返される根本原因を理解することで、組織は担当者が初回のやり取りで問題を解決できるよう支援できます。これにより、効率が高まり、お客様の負担が減り、顧客体験全体が改善します。

0 %
エスカレーションと引き継ぎを削減

社内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担当者間の引き継ぎにつながるパターンを特定することで、プロセスを改善し、担当者がより適切に対応できるようになります。お客様が問題を解決するまでの流れがスムーズになり、運用コストが減少し、一貫したサービスを提供できます。

0 %
手戻りと再オープンを削減

追加対応が必要なケースの減少

プロセス分析により、サービスリクエストが再オープンされたり手戻りが発生したりする理由を明らかにし、企業が長期的な解決策を実施できるようにします。担当者の重複作業を減らし、お客様に最初から明確な回答を提供できます。

具体的な成果は、プロセスの複雑さ、データ品質、組織の状況によって異なります。ただし、これらの数値は、さまざまなカスタマーサービス導入事例で一般的に確認されている改善を示しています。

推奨データ

最も重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて追加してください。
イベントログを初めて扱いますか。学ぶ プロセスマイニングのイベントログを作成する方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

1件の顧客からの問い合わせまたは問題を一意に識別する識別子です。このIDにより、関連するすべてのアクティビティが1つのケースにまとめられます。

重要な理由

これはケースを識別するための必須項目です。これがなければ、1件の顧客の問題がプロセス内でどのように進んだかを追跡できません。

特定のサービスリクエストについて、顧客サービスプロセス内で発生した業務イベント、タスク、またはステップの名称です。

重要な理由

この属性によって、プロセスマップ上のステップが定義されます。どの作業が、どの順序で行われているかを把握するために欠かせません。

特定のアクティビティ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です。

重要な理由

このタイムスタンプによってイベントの順序が決まり、解決時間の計算やボトルネックの特定など、所要時間に基づく分析が可能になります。

アクティビティが完了した時刻を示すタイムスタンプです。個々のアクティビティの所要時間を計算するために使われます。

重要な理由

この属性は、個々のアクティビティの所要時間を計算するための基礎となり、ボトルネックの特定や効率の測定に欠かせません。

アクティビティを担当する顧客サービス担当者またはユーザーの氏名、あるいは一意の識別子です。

重要な理由

この属性は、担当者の業務量やパフォーマンス、担当者間の引き継ぎによる影響を分析するために欠かせません。

サービスリクエストが割り当てられたチーム、部門、またはキューです。

重要な理由

チームのパフォーマンスや業務量の分布、部門間の引き継ぎによる遅延を分析できます。

サービスリクエストの分類です。「質問」、「インシデント」、「問題」、「機能リクエスト」などがあります。

重要な理由

リクエストを種別ごとに分けることで、異なるプロセス経路を把握し、問題に応じた改善を進められます。

サービスリクエストの現在または過去のステータスです。「オープン」、「保留中」、「解決済み」、「終了」などがあります。

重要な理由

リクエストのライフサイクル上の段階を追跡し、待機状態に費やした時間の特定やプロセスアクティビティの定義に役立ちます。

サービスリクエストに設定された優先度です。「低」、「中」、「高」、「緊急」などがあります。

重要な理由

緊急のリクエストがより速く処理されているかを分析し、リソースが業務上のニーズに沿って配分されているかを確認できます。

サービスリクエストの開始やコミュニケーションに使われたチャネルです。「メール」、「電話」、「チャット」などがあります。

重要な理由

コミュニケーションチャネルが解決時間、担当者の工数、プロセス全体の効率に与える影響を明らかにします。

サービスリクエストの解決後に顧客が回答した満足度スコアまたは評価です。

重要な理由

顧客が感じたサービス品質を直接測定し、プロセスの効率と業務成果を結び付けます。

サービスリクエストが上位のサポートレベルまたは管理者へエスカレーションされたかどうかを示すフラグです。

重要な理由

エスカレーションの頻度と根本原因を特定し、初回対応での解決率を高める機会を明らかにします。

アクティビティ

追跡・最適化するプロセスのステップ

お客様のリクエストが正式に記録され、カスタマーサービスプロセスが始まったことを示します。ソースシステムで新しいケース、チケット、またはやり取りの記録が作成された時点で、このイベントが記録されます。

重要な理由

プロセスの主要な開始イベントです。ライフサイクル全体の期間を測定し、時間の経過に伴う受信リクエスト量を分析するために欠かせません。

サービスリクエストが、対応を担当する特定の担当者またはチームに最初に割り当てられたことを示します。キューから実際の作業の流れへ移る重要なステップです。

重要な理由

このアクティビティは、担当者の業務量の追跡、初回割り当てまでの時間の測定、振り分けプロセスのボトルネック特定に欠かせません。

初回の割り当て後、サービスリクエストの責任が別の担当者またはチームへ移されたことを示します。サポートプロセス内での引き継ぎを表します。

重要な理由

再割り当てを追跡することは、プロセスの分断を分析し、不要な引き継ぎを特定するうえで重要です。再割り当てが頻繁に発生する場合、振り分けの問題やナレッジ不足が考えられます。

サービスリクエストが、上位のサポート階層、別の部門、または管理職へ正式にエスカレーションされたことを示します。初期担当者が問題を解決できない場合に発生します。

重要な理由

エスカレーションは、プロセスの複雑さ、担当者の対応能力、初回接触で解決できない状況を示す重要な指標です。エスカレーションの経路を分析すると、サポート体制を改善できます。

担当者が作業を完了し、お客様の問題に対応できたと判断した重要な節目です。リクエストは「Resolved」または「Solved」状態に移行します。

重要な理由

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実作業の完了を示し、サービスライフサイクルにおける重要な節目となります。

以前に解決されたサービスリクエストが、再びアクティブな状態に戻ったときに発生します。通常は、問題が解決していない、または再発したとお客様から報告された場合に起こります。

重要な理由

再オープンされたリクエストは、手戻りを直接測定する指標であり、初回接触で解決できなかったことを示す強いサインです。これらのイベントを分析することは、解決品質の向上に欠かせません。

サービスリクエストを恒久的に管理上クローズする、最後のアクティビティです。この時点でリクエストは完了とみなされ、それ以上の対応は想定されません。

重要な理由

プロセスライフサイクルの確定した終了を示します。解決からクローズまでの時間を確認すると、自動クローズや最終確認に関するプロセスポリシーが分かります。

データに関する推奨事項をカスタマイズするには、 特定のプロセスを選択してください.

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、サービス依頼データを分析し、カスタマー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。ボトルネック、標準手順からのよくある逸脱、解決時間の長期化や依頼の再オープンにつながる領域を特定できます。このインサイトにより、非効率な箇所とその根本原因を明らかにできます。

主に、サービス依頼のライフサイクルにおける各ステップのケース識別子、アクティビティ名、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では、サービス依頼ID、ステータス変更、担当者の割り当て、エスカレーション、それぞれの正確な時刻が該当します。担当者名、顧客セグメント、依頼カテゴリなどの追加属性を加えると、分析をさらに深められます。

データの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、データベースへの直接アクセスなどを利用します。目的は、必要なケース、アクティビティ、タイムスタンプの情報を、通常はCSVなどの構造化されたファイルに収集することです。多くのプロセスマイニングツールには、一般的な業務システム向けの事前構築済みコネクターも用意されています。

データの抽出と準備が完了してから、数週間以内に初期インサイトを作成できる場合が多いです。期間は、データの複雑さと整備状況によって異なります。ただし、継続的な監視と詳細な分析により、時間の経過とともに改善機会を見つけ続けられます。

サービス依頼の解決時間の短縮、依頼の再オープン率の低下、初回対応での解決率の向上など、主要な指標の改善が期待できます。プロセスマイニングは、サービスレベル合意(SLA)へのコンプライアンス、担当者のパフォーマンスの標準化、コミュニケーションチャネルの利用最適化にも役立ちます。これらの改善により、顧客満足度と業務効率が向上します。

いいえ。プロセスマイニングは、業務に介入しない分析手法です。システムからエクスポートした過去のデータを分析するため、稼働中の業務や担当者のワークフローに影響しません。分析は独立して行われ、サービス提供を妨げることなくインサイトを得られます。

基本的なデータ抽出スキルと、システムのデータ構造に関する理解があると役立ちますが、最新のプロセスマイニングツールは業務担当者向けに設計されています。多くのプラットフォームには使いやすいインターフェースと自動データコネクターがあり、高度な技術知識の必要性を抑えられます。複雑なデータ統合や高度な分析には、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のイベントデータを分析し、すべてのサービス依頼が実際にたどった流れをマッピングします。頻繁な逸脱、ループ、遅延を可視化することで、ボトルネックの発生箇所を正確に示し、繰り返される手順ややり直しを特定します。このデータに基づく方法により、通常のレポートでは見えない効率の差を明らかにできます。

今すぐカスタマーサービスの品質を高める

ボトルネックを見つけ、エージェントの効率を高め、顧客満足度を向上させます。

無料トライアルを開始

クレジットカードは不要です。数分で始められます。