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カスタマーサービスを改善

Dynamics 365のカスタマーサービスを最適化する6ステップガイド
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Microsoft Dynamics 365 Customer Service
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Dynamics 365のカスタマーサービスを最適化

非効率なカスタマーサービスプロセスは、顧客の不満や運用コストの増加につながります。当社のプラットフォームなら、最初の問い合わせから解決まで、サービス依頼の流れに潜むボトルネックを正確に特定できます。業務の効率化、担当者の生産性向上、優れた顧客体験につながる改善機会を見つけ出せます。

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

カスタマーサービスは、顧客ロイヤルティ、ブランドの評判、そして最終的な収益に直接影響する、あらゆる組織の基盤です。競争の激しい現在、顧客は迅速で正確かつ一貫したサポートを期待しています。しかし、Microsoft Dynamics 365カスタマーサービスのようなシステムの内部にある複雑なプロセスは、非効率になりやすく、対応の遅れ、繰り返しの問い合わせ、顧客の不満につながります。こうした非効率は顧客の信頼を損なうだけでなく、エージェントの負担増加、解決時間の長期化、やり直しによって運用コストも押し上げます。顧客が問い合わせを開始してから最終的に解決するまで、サービスリクエストが実際にどのように進むのかを理解することは、持続的な成長と顧客維持に欠かせません。現在のプロセスを明確に把握できなければ、問題の場所を推測するしかなく、効果的な改善施策を進めることは困難です。

プロセスマイニングで見えない効率化の機会を見つける

プロセスマイニングは、Microsoft Dynamics 365カスタマーサービスの業務を正確に理解し、改善するためのデータに基づく方法です。システムから生成されたイベントログを分析し、サービスリクエストが実際にどのように進むのかを客観的で視覚的なマップとして示します。サービス提供に影響するすべての手順、逸脱、ボトルネックを確認できます。これは、プロセスがどう動くはずかではなく、実際のデータに基づいて、どのように動いているかを把握するためのものです。

カスタマーサービスでは、「Customer Contact Initiated」から「Service Request Closed」まで、各「Service Request」を追跡します。「Request Assigned to Agent」、「Agent Investigates Issue」、「Information Requested from Customer」を待っている時間など、サービスリクエストが長時間滞留する箇所を明らかにします。この詳細な視点により、遅延が発生した正確なタイミングを特定し、問題の再オープンや再エスカレーションにつながるやり直しのループを見つけ、通常のレポートでは見落としやすいコンプライアンス上の不足を把握できます。サービスリクエストのライフサイクル全体を可視化し、プロセス改善を診断するための精度の高い手段です。

プロセスマイニングで見つかる主な改善領域

Microsoft Dynamics 365カスタマーサービスのデータにプロセスマイニングを適用すると、次のような改善領域が明らかになります。

  • サービスリクエストのサイクルタイムを短縮：全体の流れを可視化することで、「Service Request Resolved」や「Service Request Closed」に至るまでの時間を不必要に長くしているアクティビティや引き継ぎを特定できます。「Request Categorized and Prioritized」の遅れ、「Agent Investigates Issue」の長期化、「Internal Escalation Triggered」の非効率などが考えられます。これらの手順を改善することで、顧客が解決を待つ時間を直接短縮できます。
  • エージェントの効率と生産性を向上：エージェントの業務量を把握し、よくあるやり直しのパターンや、対応に苦労している箇所、研修が必要な領域を特定できます。たとえば、「Information Requested from Customer」や「Internal Escalation Triggered」が繰り返し発生する場合、初回の情報収集を改善する必要や、Dynamics 365カスタマーサービスのナレッジベース記事を充実させる必要がある可能性があります。
  • 顧客体験と満足度を向上：顧客の感情やよくある不満の原因を、より明確に把握できます。プロセスの流れを分析すると、長い待ち行列、同じ説明の繰り返し、「Solution Proposed to Customer」を待つ時間の長さなど、顧客の不満につながるアクティビティを特定できます。こうしたインタラクションを効率化することで、顧客満足度の向上につながります。
  • コンプライアンスと標準化を確保：重要な承認手順を省略したケースや、「Initial Customer Acknowledgment Sent」がないケースなど、標準業務手順からの逸脱をすぐに確認できます。これにより、チームがベストプラクティスや規制要件に沿って対応していることを確認し、サービス品質と一貫性を維持できます。

プロセス最適化で期待できる成果

プロセスマイニングで得た情報をもとに改善を進めることで、Microsoft Dynamics 365カスタマーサービスの業務に大きな成果が期待できます。サービスリクエストの平均サイクルタイムが大幅に短縮され、解決が早まり、顧客満足度も高まります。エージェントの効率向上、やり直しの削減、リソース配分の改善により、運用コストも低下します。効率化に加えて、顧客満足度スコアの向上、サービスレベル合意（SLA）の遵守率向上、より一貫性と信頼性の高いサービス提供を実現できます。データに基づく改善により、継続的なサービス品質の向上と競争力強化に向けた道筋が明確になります。

カスタマーサービスの改善を始める

Microsoft Dynamics 365カスタマーサービスの最適化は、想像するほど難しくありません。プロセスマイニングを使えば、高度なデータエンジニアリングの知識がなくても、サービス提供を改善するための明確な行動計画を得られます。得られる情報はすぐに確認でき、具体的な改善につながる意思決定を支援します。今日からプロセス改善を始め、カスタマーサービスを単なるコストセンターから、競争力を生み出す強みに変えていきましょう。客観的なデータをもとに、カスタマーサービスを改善し、サイクルタイムを効果的に短縮する方法を確認できます。このアプローチは、初期分析から継続的なプロセス改善まで、Dynamics 365環境の可能性を引き出しながら支援します。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

顧客は問題の解決まで長く待たされ、不満を抱えたり、離反したりする可能性があります。これは顧客ロイヤルティに直接影響し、繰り返しの問い合わせやエスカレーションによって運用コストを押し上げます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365のカスタマーサービスプロセスで遅延を引き起こすボトルネックと標準外の経路を特定します。解決時間を長引かせている具体的なアクティビティやエージェントの割り当てを明らかにし、対象を絞った改善を可能にします。

多くのサービスリクエストが社内でエスカレーションされ、エージェントやスーパーバイザーの追加対応が必要になっています。その結果、運用コストが増加し、顧客への解決も遅れます。これは、初期のエージェント研修が不十分であることや、ナレッジベースの情報が不足していることを示している場合があります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365カスタマーサービスにおけるエスカレーションのパターンを可視化し、よくあるきっかけや問題のあるリクエストの種類を特定します。エージェントが対応に苦労している箇所を明らかにし、研修やナレッジ記事の整備を重点的に進めることで、エスカレーションを減らせます。

多くのサービスリクエストが合意したSLAの目標を超過し、ペナルティ、顧客の不満、ブランドの評判低下につながっています。このコンプライアンス不足は、プロセスの実行やリソース配分に構造的な問題があることを示しています。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365でサービスリクエストのライフサイクル全体を定義済みのSLA目標と照合して追跡し、失敗した正確な箇所を特定します。特定のキュー、エージェント、アクティビティの順序など、コンプライアンス違反の根本原因を見つけるのに役立ちます。

一部のエージェントに問い合わせが集中する一方で、十分に稼働していないエージェントもおり、燃え尽き、効率低下、顧客の待ち時間増加につながっています。この偏りは、エージェントの士気とサービス提供全体の品質に悪影響を及ぼします。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Customer Service内のエージェントのアクティビティと業務量の分布を可視化します。偏りを特定し、効率向上とエージェントの負担軽減に向けた最適なリソース配分を提案します。

同じ問題について顧客が何度もサポートへ連絡したり、エージェントが重複した作業を行ったりするケースが頻繁に発生しています。これは、初回対応が非効率で、初回接触で解決できていないことを示します。その結果、運用コストが増加し、顧客の不満も高まります。ProcessMindは、Customer Serviceプロセス内のループや不要なアクティビティの繰り返しを明らかにし、Microsoft Dynamics 365で手戻りが発生している箇所を特定します。ワークフローを効率化し、初回接触での解決率を高める機会を示します。

エージェントが定められたサービスリクエスト対応手順から逸脱することが多く、サービス品質のばらつき、エラー率の上昇、コンプライアンス上のリスクにつながっています。標準化されていないため、プロセスの改善も難しくなります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceで実際に実行されたすべてのプロセス経路を自動的に検出し、理想モデルと比較します。逸脱とその発生頻度を可視化することで、管理者はベストプラクティスを徹底し、ばらつきを抑えられます。

エージェントが関連するナレッジ記事を見つけたり、適用したりすることに苦労し、調査時間の長期化、回答のばらつき、エスカレーションへの依存増加につながっています。この非効率は、エージェントの生産性と顧客満足度に影響します。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365内でのナレッジ記事へのアクセスと解決成功の接点を分析します。ナレッジベースの利用における不足を特定し、コンテンツとエージェント研修の改善による迅速な解決を支援します。

サービスリクエストが誤って分類されたり、優先順位を誤って設定されたりすることが多く、誤ったチームへの振り分け、対応の遅延、解決時間の増加につながっています。これはサポートシステム全体の効率を低下させます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365のCustomer Serviceプロセスにおける誤分類のパターンと、その後の影響を明らかにします。分類エラーが最も頻繁に発生する箇所を特定し、研修やシステムルールの改善につなげられます。

エージェントが初回連絡後に顧客へ追加情報を求めることが多く、解決時間が長期化しています。迅速な解決を期待する顧客の不満にもつながります。これは、初回のデータ収集が不十分であることを示しています。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceで「顧客への情報依頼」が発生するアクティビティの順序をマッピングし、その頻度と所要時間への影響を示します。初回のデータ収集やエージェントの質問方法を改善する機会を特定します。

緊急の問題にメールを使うなど、特定のサービスリクエストに対して効率の低いコミュニケーションチャネルを利用すると、解決が長期化し、エージェントの負担が増加します。これはサービス全体の効率と顧客体験に影響します。ProcessMindは、さまざまなサービスリクエストにおける異なるコミュニケーションチャネル（「Communication Channel」属性）の利用状況を分析し、Microsoft Dynamics 365での解決時間と関連付けます。特定の状況で効率の低いチャネルを明らかにします。

サービスリクエスト1件の解決にかかる総コストがベンチマークを上回り、収益性とリソース配分に影響しています。Customer Serviceプロセス全体での手戻り、エスカレーション、対応時間の長期化などが原因となる場合があります。ProcessMindはプロセスデータを集計し、Microsoft Dynamics 365でサービスリクエスト1件あたりに消費されたアクティビティとリソースを明確に把握できるようにします。コスト要因を特定し、サービス提供コストを抑える取り組みを重点化できます。

エージェント、リクエストの種類、部門によって顧客満足度に大きな差があり、サービス品質のばらつきと顧客ロイヤルティ向上の機会損失を示しています。解決後のアンケートでも、肯定的な結果が安定して得られていません。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365 Customer Service内の「Customer Sentiment」とプロセスの違い、エージェントのパフォーマンスを関連付けます。満足度スコアの低下につながるプロセス経路やエージェントの行動を明らかにし、改善を支援します。

一般的な目標

成功の状態を定義

解決時間を短縮すると、顧客満足度と運用効率が大きく向上します。対応の遅れは顧客の不満を招き、Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceでエージェントのリソースを必要以上に拘束するため、コストも増加します。この目標は、より迅速で効率的な問題解決を実現することです。
ProcessMindは、解決を長期化させるボトルネックと標準外の経路を特定します。実際のプロセスフローを可視化し、遅延の原因となるアクティビティ、待ち行列、エージェントを特定することで、解決時間を15～25％短縮するための対策を講じられます。平均対応時間や解決までの時間などの指標も明確になります。

社内エスカレーションが過剰に発生している場合、Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceのプロセスに非効率やスキル不足があり、複数のチームに負担がかかり、顧客への解決が遅れている可能性があります。エスカレーションを減らすことで、部門間の効率が向上し、可能な限り初回対応で問題を解決できます。
ProcessMindは、エスカレーションの経路と頻度をマッピングし、誤分類、情報不足、エージェント研修の不足などの根本原因を明らかにします。エスカレーションが最も頻繁に発生する箇所を特定できるため、研修やプロセスを重点的に見直し、件数を20％以上削減できる可能性があります。

SLAを遵守することは、顧客の信頼を得て、ペナルティを避けるうえで欠かせません。Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceで目標を継続的に達成できないと、評判が損なわれ、金銭的な影響につながる可能性があります。この目標は、サービス上の約束を一貫して守ることです。
ProcessMindは、特定のアクティビティ、待ち行列、エージェント間の引き継ぎなど、すべてのSLA違反とその原因を明らかにします。サービスリクエストプロセスで失敗が発生した正確な箇所を可視化することで、組織はSLA遵守率を10～15％向上させ、重要な期限を確実に守れるようになります。

業務量の偏りは、Microsoft Dynamics 365のカスタマーサービスチームにおけるエージェントの燃え尽き、生産性低下、サービス品質のばらつきにつながります。持続的なパフォーマンスとエージェントの満足度を維持するには、サービスリクエストを公平かつ効率的に配分することが重要です。
ProcessMindは、サービスリクエストが異なるエージェントや部門にどのように割り当てられ、処理されているかを明らかにします。エージェントの稼働状況や専門性に関係する待ち行列とボトルネックを示し、管理者が業務量を再配分し、研修の必要性を特定できるようにします。全体の稼働能力を10％向上できる可能性があります。

手戻りや顧客からの再問い合わせは、初回の解決が不十分または効果的でないことを示し、Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceで顧客の不満と運用コストの増加につながります。目標は、毎回、初回対応で正しく問題を解決することです。
ProcessMindはサービスリクエストの全行程を追跡し、再オープンされたケースやフォローアップ連絡のパターンを特定します。手戻りに関連するアクティビティやエージェントを明らかにし、プロセスの再設計や重点的な研修によって手戻り率を10～20％削減し、初回接触での解決率を高められます。

標準業務手順からの逸脱は、Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceプロセス内でばらつきやエラー率を増やし、コストを押し上げます。一貫した実行を確保することが、予測可能な結果と高品質なサービスにつながります。
ProcessMindは実際のすべてのプロセスバリアントを自動的に検出し、理想的な経路と比較します。逸脱の頻度と影響を定量化することで、チームはベストプラクティスを徹底し、標準に準拠しない経路を20～30％削減できます。その結果、より予測しやすく効率的なサービス提供が可能になります。

Microsoft Dynamics 365にある既存のナレッジ記事が十分に利用されていないと、エージェントがよくある問題を毎回ゼロから解決することになり、解決時間と対応のばらつきが増加します。記事を最大限に利用することで、より迅速で標準化された問題解決が可能になります。
ProcessMindは、サービスリクエストの解決中にナレッジ記事がいつ、どのようにアクセスされたか、またはアクセスされなかったかを分析できます。エージェントが関連情報を見つけにくい箇所や、新しい記事が必要な箇所を明らかにし、利用率を15％高め、解決を迅速化できる可能性があります。

Microsoft Dynamics 365でサービスリクエストを初回に誤分類すると、誤った振り分け、遅延、複数回の引き継ぎが発生し、顧客の不満と運用コストの増加につながります。正確な分類は、効率的な処理の基本です。
ProcessMindは、誤分類されたリクエストの経路を追跡し、理想的なフローからどこで、なぜ逸脱したかを特定します。誤分類が頻繁に発生する箇所を分析することで、初回受付プロセスやAIモデルを改善し、分類精度を10～15％向上させられます。

顧客から必要な情報を収集する際の遅れは、解決時間を長期化させ、複数回のやり取りにつながる可能性があります。Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceでの顧客体験にも悪影響を及ぼすため、このプロセスの効率化が欠かせません。
ProcessMindは、情報依頼が頻繁に行われる、または遅延につながる具体的な段階やアクティビティを特定します。事前のデータ収集やエージェント用スクリプト、フォームを改善する機会を示し、情報収集のサイクルを20％削減できる可能性があります。

コミュニケーションチャネルを非効率に利用すると、顧客とのやり取りが分断され、エージェントのコンテキスト切り替えが増え、Microsoft Dynamics 365での解決時間が長期化します。チャネルの利用を最適化することで、効率と顧客体験が向上します。
ProcessMindは、サービスリクエストが異なるコミュニケーションチャネルを通過する過程を分析し、チャネルの切り替えが発生する箇所や、遅延につながるチャネルを示します。最適なチャネルの順序と利用方法を特定し、コミュニケーションにかかる負担を10％削減できる可能性があります。

サービスリクエスト1件あたりの高い運用コストは、Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceにおける収益性とリソース配分に影響します。この目標では、不要な支出につながる非効率を特定し、取り除きます。
ProcessMindは、サービスリクエストのライフサイクル全体を明確に把握できるようにし、コストの高いアクティビティ、ボトルネック、手戻りのループを明らかにします。プロセスを最適化し、再エスカレーションや再問い合わせなどの非効率を減らすことで、リクエスト1件あたりのコストを5～15％削減できます。

サービスリクエストの解決後に顧客満足度がばらつく場合、Microsoft Dynamics 365でサービス品質やフォローアップに一貫性がなく、顧客ロイヤルティやブランドイメージに影響している可能性があります。解決後も一貫して良好な顧客体験を提供することが重要です。
ProcessMindは、属性に記録されている顧客の感情や解決コードを、特定のプロセス経路と関連付けます。満足度スコアの低下に先行して発生することが多い逸脱や段階を特定し、解決アクティビティとフォローアップを重点的に改善することで、満足度を5～10％向上させられます。

カスタマーサービス改善の6ステップ

1

テンプレートをダウンロード
2

データをエクスポート
3

データセットをアップロード
4

プロセスを分析
5

改善を実施
6

プロセスを監視
1

テンプレートをダウンロード

実施内容

Microsoft Dynamics 365 Customer Service向けに設計されたExcelテンプレートを取得します。これにより、データを分析に適した形で正しく構成できます。

データテンプレートガイドを見る テンプレートをダウンロード
重要な理由

適切なテンプレートを使うことでデータの不一致を防ぎ、カスタマーサービスプロセスを正確かつ効率的に分析できます。

期待される成果

カスタマーサービスデータに適したヘッダーと形式を備えた、すぐに使えるExcelテンプレートです。

得られる成果

カスタマーサービスプロセスの実態を明らかにする

ProcessMindは、カスタマーサービスの依頼が実際にたどる経路を明らかにし、すべてのやり取りと引き継ぎを分かりやすく可視化します。担当者のパフォーマンスや、顧客体験を妨げるポイントをこれまで以上に詳しく把握できます。
  • 実際のカスタマーサービス依頼の流れをマッピング
  • サービスプロセスのボトルネックをすぐに特定
  • 担当者間の引き継ぎと応答時間を最適化
  • 顧客満足度と解決率を向上
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で実現する現実的な改善

これらは、組織がCustomer Service業務にプロセスマイニングを適用し、Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceでのサービスリクエスト処理におけるボトルネックと非効率を特定することで、通常得られる具体的な効果です。

0 %
サービス解決の迅速化

平均サイクルタイムの短縮

サービスリクエストのライフサイクルにあるボトルネックを特定して取り除くことで、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できます。
0 %
社内エスカレーションの削減

複雑なケースの振り分けを削減

プロセスマイニングは、社内エスカレーションの根本原因を明らかにします。チームは、より良いリソースとナレッジを第一線のエージェントに提供できるようになり、上位サポートを巻き込む必要性を減らせます。
0 pp
SLA遵守率の向上

サービス上の約束の遵守を改善

サービスレベル合意を脅かすプロセスの逸脱と遅延を特定することで、組織はワークフローを先回りして最適化できます。約束した解決時間を継続的に達成、または上回り、ペナルティを避けながら信頼を高められます。
0 pp
初回接触での解決率を向上

初回対応の効率を向上

顧客ジャーニーマップを分析すると、初回の顧客接触で問題を解決できる機会を特定できます。再問い合わせを減らし、顧客とエージェント双方の時間を節約することで、最終的な効率向上につながります。
0 points
顧客満足度を向上

解決後のCSATスコアを向上

サービスプロセス全体での顧客の感情と不満が生じる箇所を理解することで、組織は改善対象を絞り込めます。問題解決後の顧客満足度とブランドへのロイヤルティを高められます。

成果は、カスタマーサービスプロセスの複雑さやMicrosoft Dynamics 365 Customer Service内のデータ品質によって異なります。ここに示す数値は、さまざまな導入事例で確認された一般的な改善幅です。

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、必要に応じて対象を広げてください。
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

ケースまたはチケットとも呼ばれる、カスタマーサービスリクエストの一意の識別子です。

重要な理由

関連するすべてのイベントを1つのプロセスインスタンスに結び付ける、不可欠なケースIDです。これにより、エンドツーエンドのプロセス分析が可能になります。

アクティビティを担当した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です。

重要な理由

個人およびチームのパフォーマンス分析、業務量の平準化、サービス品質向上に向けたコーチング機会の特定に役立ちます。

サービスリクエストの主要なカテゴリまたは分類です。

重要な理由

プロセスを種別ごとに分けて分析することで、種別固有のボトルネック、必要なリソース、改善機会を見つけ出し、より適切な振り分けと対応方法の策定を支援します。

サービスリクエストに割り当てられた優先度で、緊急性を示します。

重要な理由

優先度の高いリクエストがより速く処理され、目標を達成できているか、また優先度の違いがプロセス全体のパフォーマンスにどう影響するかを把握できます。

サービスリクエストが開始されたコミュニケーションチャネルです。

重要な理由

顧客との接点となるチャネルの違いが、プロセス効率、解決時間、顧客満足度に与える影響を把握できます。

サービスリクエストの解決について契約上合意された目標時間です。

重要な理由

サービス上の約束に対するパフォーマンスを測定する主要な基準であり、SLAの遵守状況と違反の分析を直接可能にします。

サービスリクエストの現在のステータスについて、より詳細な理由を示します。

重要な理由

ケースの結果とステータス変更の理由を詳細に把握でき、解決に至った経路や根本原因をより正確に分析できます。

サービスリクエストに関連付けられた顧客またはアカウントの名前です。

重要な理由

顧客単位の分析により、パターンの特定、主要アカウントへのサービス改善、顧客の経路の把握が可能になります。

アクティビティ

追跡・最適化するプロセスのステップ

このアクティビティは、システムで新しいケースレコードが作成された時点で、カスタマーサービスプロセスが開始したことを示します。作成は明示的なイベントであり、「Incident」エンティティのレコードが初めて保存された時点の特定のタイムスタンプとともに記録されます。

重要な理由

主要な開始イベントであるこのアクティビティは、ケースのライフサイクル全体の所要時間を計算し、ケース件数の傾向を把握するうえで欠かせません。以降のプロセス分析の基準点になります。

このアクティビティは、ケースが対応する特定の待ち行列またはユーザーに割り当てられたことを示します。システムはケース所有者の変更を明示的に記録しており、システムの監査ログで追跡できます。

重要な理由

割り当てを追跡すると、業務量の分布を分析し、割り当てに関する遅延を特定し、振り分けの効率を理解できます。ケースが適切なチームや担当者へどの程度迅速に振り分けられているかを確認するのに役立ちます。

ケースに対するサービスレベル合意（SLA）タイマーが有効になったことを示します。タイマーは、「First Response By」や「Resolve By」など、定義されたサービス指標に対する時間の計測を開始します。これはDynamics 365のSLAエンジンが管理する明示的なイベントです。

重要な理由

このアクティビティは、SLAのコンプライアンスを監視し、サービス上の約束に対する計測開始時点を把握するための基礎になります。サービス目標を達成できているかどうかの分析を直接支援します。

ケースを上位のサポート階層または別のチームへ正式にエスカレーションしたことを示します。指定されたエスカレーション用の待ち行列またはユーザーへケースを再割り当てする、明示的なユーザー操作として行われる場合があります。

重要な理由

エスカレーションを監視することは、「内部エスカレーション率」KPIの把握と、一次サポートで解決できなかった問題の根本原因の特定に欠かせません。プロセス上の弱点やトレーニングの機会を明らかにします。

これは、エージェントが顧客の問題に対応できたと判断した時点を示す重要なマイルストーンです。Dynamics 365で明示的に実行するアクションであり、ケースに関連付けられた「Case Resolution」アクティビティレコードを作成します。

重要な理由

成功を示す主要な終了イベントとして、このアクティビティは解決時間と成功率の算出に欠かせません。ほぼすべてのカスタマーサービスKPIを構成する重要な要素です。

ケースレコードを最終的に管理上クローズする処理です。解決と同時に行われる場合も、後で行われる場合もあります。このアクティビティは、ケースの状態が「クローズ」に変更されたことで記録されます。

重要な理由

システム上のプロセスライフサイクルが完全に終了したことを示します。「解決済み」から「クローズ」までの時間から、管理上の負荷やレコード確定の遅れを把握できます。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、Microsoft Dynamics 365 Customer Serviceシステムのイベントログを分析し、サービス依頼の実際の流れを可視化して理解します。逸脱、ボトルネック、やり直しを特定し、設計どおりのプロセスと実際の運用の違いを明らかにします。このインサイトは、効率の最適化と顧客満足度の向上に欠かせません。

通常は、サービス依頼のライフサイクルにおける各ステップについて、ケース識別子、アクティビティ名、タイムスタンプを含むイベントログが必要です。Dynamics 365 Customer Serviceでは、Service Request ID、アクティビティ種別、各段階やタスクの作成日・完了日などのデータが該当します。担当者、キュー、解決ステータスなどの追加属性を加えると、分析をさらに深められます。

データの抽出には、Dynamics 365の標準レポートツール、Power BIコネクター、基盤となるイベントログにアクセスするためのデータベースへの直接クエリなどを利用します。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、Dynamics 365向けの事前構築済みコネクターも用意されています。

プロセスマイニングは、サービス依頼の解決時間の長期化、社内エスカレーションの頻発、サービスレベル合意への準拠のばらつきなどを特定できます。やり直しの増加、担当者間の業務量の偏り、ナレッジ記事の利用不足の根本原因も明らかにします。これらの問題を可視化することで、組織は改善対象を具体的に絞り込めます。

必要なデータを抽出して準備できれば、通常は数日から1週間以内に初期インサイトを作成できます。主な作業時間は、データの抽出、クレンジング、マッピングにかかります。所要時間は、データの複雑さやソースシステムへのアクセス性によって異なります。その後の分析は、通常はるかに短時間で実施できます。

いいえ。プロセスマイニングは、業務に影響を与えない分析手法です。稼働中の業務を直接処理するのではなく、Dynamics 365から抽出した過去のデータを使います。分析はオフラインで実行されるため、継続中のカスタマーサービス業務やシステム性能に影響しません。

サービスリクエストの解決時間短縮、社内エスカレーションの削減、サービスレベル合意への適合性向上など、具体的な効果が期待できます。組織では、エージェントの業務負荷の最適な配分、運用コストの削減、解決後の顧客満足度向上も実現できます。これらの改善は、データに基づくプロセス再設計によってもたらされます。

基本的なデータ抽出スキル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には、使いやすいインターフェースや自動データコネクターが備わっているため、高度な技術知識がなくても利用できます。複雑なデータ統合や高度な分析では、専門的なサポートが必要になる場合があります。

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