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顧客サービスを改善

6ステップのガイドでSalesforce Service Cloudを最適化
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Salesforceのカスタマーサービスを最大限に効率化

顧客サービス業務では、解決時間のばらつきやサービスレベル契約の未達が問題になりがちです。ProcessMindなら、プロセスのボトルネックや非効率な箇所を正確に特定できます。担当者のワークフローを効率化し、顧客満足度を大きく高めるための改善を支援します。今すぐサービス提供を変革しましょう。

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

Salesforce Service Cloudでカスタマーサービスを最適化する理由

カスタマーサービスは、成功する企業の中核です。顧客ロイヤルティやブランドの評判、最終的な収益に直接影響します。競争の激しい現在、顧客からの問い合わせに対応するだけでは十分ではありません。顧客は、迅速で一貫性があり、個々の状況に合った体験を期待しています。一方で、Salesforce Service Cloudのような高機能なシステム上で、複雑なやり取りを管理することには依然として課題があります。サービスプロセスを開始から完了まで明確に把握できなければ、対応時間のばらつき、エージェントの負担増、運用コストの上昇に悩まされる可能性があります。

カスタマーサービスプロセスの非効率は、深刻な結果につながります。たとえば、カスタマーサービスのサイクルタイムが長くなると、顧客満足度は直接的に低下します。エージェントの離職率の上昇、サービスレベル合意（SLA）の未達、プロセスの可視性不足は、見えないボトルネックや、気付かないまま放置されたプロセス逸脱に起因することが少なくありません。カスタマーサービスの最適化は、単にコストを削減することではありません。優れた価値を提供し、長期的な顧客関係を築き、Salesforce Service Cloudへの投資から確かな成果を得ることが目的です。

Salesforce Service Cloudでプロセスマイニングが明らかにすること

プロセスマイニングは、Salesforce Service Cloud上のカスタマーサービス業務を理解し、改善するための新しい方法です。推測や個別の事例に頼るのではなく、Salesforceシステムで生成された実際のイベントデータ、特にCase、Knowledge、Entitlement、Milestoneオブジェクトのデータを使って、顧客対応の一連の流れを再現します。顧客から連絡を受けた瞬間から、最終的な解決とケースのクローズまで、サービスプロセス全体を偏りなくデータに基づいて可視化できます。

サービスリクエストのデータを分析することで、プロセスマイニングは一般的なプロセスフローを正確にマッピングし、標準手順からの差異を特定し、遅延が発生している箇所を明らかにします。たとえば、ケースがエスカレーションされる頻度、より迅速な解決につながるコミュニケーションチャネル、特定のエージェントへの負荷集中などを把握できます。Salesforceの生のデータを具体的な改善につなげることで、「カスタマーサービスのサイクルタイムを本当に左右している要因は何か」「最大のボトルネックはどこか」といった重要な問いに答えられます。

カスタマーサービスプロセスの主な改善領域

プロセスマイニングを使うと、Salesforce Service Cloud環境で成果につながる改善領域を具体的に特定できます。

  • **カスタマーサービスのサイクルタイムを短縮する：**顧客の問題解決を遅らせている具体的な手順や引き継ぎを特定します。エージェントの振り分け、社内承認、Salesforce内でのナレッジ記事へのアクセスを見直すことが考えられます。
  • **エージェントのワークフローを最適化する：**エージェントがケース、ナレッジ記事、顧客にどのように対応しているかを把握します。情報収集、タスクの切り替え、社内連携に潜む非効率を見つけ、対応を遅らせている要因を明らかにします。
  • **初回対応での解決率を高める：**複数回のやり取りが必要なケースを分析します。再度の問い合わせにつながる共通要因を明らかにし、より迅速に解決できるよう、エージェントに適切なツール、トレーニング、情報を提供します。
  • **エスカレーション手順を効率化する：**エスカレーションされたケースの経路を追跡し、エスカレーションが発生する理由とタイミングを特定します。エスカレーションマトリクスの見直しや、現場のエージェントがより複雑な問題にも対応できる体制づくりに役立ちます。
  • **SLAのコンプライアンスを確保する：**サービスレベル合意の遵守状況をリアルタイムで監視します。SLA未達の根本原因を明らかにし、個別の違反への対処にとどまらず、組織的な問題に先回りして対応できます。

プロセス最適化による測定可能な成果

プロセスマイニングで得た情報に基づいて最適化に取り組むと、カスタマーサービス業務全体で測定可能な成果が得られます。

  • **運用コストの削減：**重複した手順をなくし、リソース配分を見直し、エージェントの生産性を高めることで、サービス対応1件あたりのコストを大幅に削減できます。
  • **顧客満足度の向上：**解決時間の短縮、一貫したサービス提供、問題解決への先回りした対応が、顧客満足度とロイヤルティの向上につながります。
  • **コンプライアンスの強化：**サービスプロセスが社内ポリシーや外部の規制要件を継続的に満たしていることを確認し、リスクを抑え、説明責任を高めます。
  • **エージェントの生産性と意欲の向上：**整理されたワークフローと明確なガイダンスにより、エージェントはより効果的に問題を解決できます。ストレスの軽減と仕事への満足度向上にもつながります。
  • **リソース配分の改善：**リソースが過剰または不足している箇所を特定し、より適切な人員配置と業務配分を実現します。Salesforce環境内の部門やスキルセットが異なる場合にも有効です。

カスタマーサービス最適化への取り組みを始める

Salesforce Service Cloudのカスタマーサービスを改善することは難しく感じられるかもしれません。しかし、適切なツールと方法があれば、十分に実現できます。プロセスマイニングは、推測に頼らずに改善を進めるための明確な視点と、具体的な改善につながる情報を提供します。Salesforce Service Cloud内の実データに基づいて業務を見直すことで、これまで見えなかった課題を明らかにし、ビジネス価値につながる変更を的確に実施できます。今すぐ取り組みを始め、カスタマーサービスをコストセンターから競争力の源泉へと変えていきましょう。カスタマーサービスを改善する方法と、カスタマーサービスのサイクルタイムを効果的かつ継続的に短縮する方法をご確認ください。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

顧客によってサービスの対応速度に差が生じると、不満が高まり、サービスレベル合意に違反する可能性があります。このばらつきは顧客満足度に直接影響し、Salesforce Service Cloudを利用する組織に違約金が発生する原因にもなります。ProcessMindは、解決時間が長くなる要因となるアクティビティとプロセス経路を正確に特定し、ケースが滞留している箇所を明らかにします。ボトルネックを可視化し、SLA未達の根本原因を特定することで、的を絞ったプロセス改善が可能になります。

ケースがエージェントや部門の間を頻繁に行き来すると、顧客は同じ情報を何度も伝えることになり、解決までの時間も長くなります。Salesforce Service Cloud内で顧客体験が分断され、エージェントの貴重な時間も失われます。ProcessMindは、サービスプロセス内のエージェント間の引き継ぎと再割り当てをすべてマッピングし、過度な転送のパターンを明らかにします。この可視性により、トレーニングの必要性を特定し、振り分けルールを改善し、部門間の連携を効率化できます。

エージェントが同じ作業を繰り返したり、問題を再調査したりする場合、情報の取得やナレッジへのアクセスに根本的な問題がある可能性があります。こうした手戻りはエージェントの生産性を低下させ、特に大量の案件を扱うSalesforce Service Cloud環境では運用コストを押し上げます。ProcessMindは、プロセス内のループと繰り返しアクティビティをすべて明らかにし、その頻度とケース解決への影響を数値化します。不要な手順が発生している箇所を正確に特定し、プロセスの簡素化や自動化の機会を示します。

サービスリクエストがその場限りのさまざまな経路で処理されると、結果が予測しにくくなり、コンプライアンスリスクや顧客体験のばらつきにつながります。標準化されていないと、Salesforce Service Cloudで効率的なサービス提供を拡大することも難しくなります。ProcessMindは、実際に行われたプロセスのバリエーションをすべて自動的に検出し、理想的な手順や標準業務手順と比較します。これにより、逸脱を特定して是正し、一貫したサービス品質とコンプライアンスを確保できます。

サービスプロセス内の特定の段階やアクティビティが原因不明のままケースの進行を遅らせ、滞留や全体のサイクルタイムの長期化を招くことがあります。こうした見えにくいボトルネックは、Salesforce Service Cloudの効率と顧客満足度に大きく影響します。ProcessMindはサービスの流れ全体をX線のように可視化し、ケースがどこで、どの程度の時間滞留しているかを正確に特定します。遅延の原因となっているアクティビティやリソースを明らかにし、流れを妨げている箇所に的を絞って対処できます。

優先度の高いサービスリクエストに必要な迅速対応が行われず、キューに滞留したり、通常の経路で処理されたりすることがあります。その結果、顧客の深刻な不満や、Salesforce Service Cloudにおける緊急のビジネスニーズへの対応遅れにつながります。ProcessMindは、優先度別にプロセスフローを分析し、高優先度のケースが本当に優先処理されているか、それとも低優先度のケースと同じように遅延しているかを明らかにします。優先順位付けのロジックとリソース配分の最適化に役立ちます。

社内エスカレーションが多い場合、エージェントに必要なツール、トレーニング、権限が不足し、初回対応で問題を解決できていない可能性があります。Salesforce Service Cloudでは、余分な手順が増え、解決が遅れ、運用コストも上昇します。ProcessMindは、エスカレーションの経路をすべて可視化し、共通する発生条件や、頻繁に関与する部門を特定します。この情報をもとに、ナレッジ不足への対応、エージェントの権限強化、社内連携プロセスの見直しを進められます。

顧客が1つの問題を解決するために何度もやり取りやフォローアップを必要とする場合、初回対応で問題を解決できていないことを示しています。特にSalesforce Service Cloud環境では、運用コストが増え、顧客の不満も高まります。ProcessMindは、最終解決までに複数回の「Customer Contact Initiated」や、繰り返しの「Agent Investigates Issue」アクティビティが必要なケースを特定します。初回対応での解決を妨げている要因を明らかにし、エージェントのトレーニングやナレッジベースの内容を改善できます。

メールやチャットなど、一部のコミュニケーションチャネルでは、他のチャネルより解決時間が大幅に長くなったり、プロセスが複雑になったりすることがあります。その結果、Salesforce Service Cloudで顧客体験にばらつきが生じ、リソースも十分に活かせません。ProcessMindは、コミュニケーションチャネルごとに開始から完了までのプロセス全体を比較し、効率の低いチャネルや、より多くの手順を必要とするチャネルを明らかにします。チャネル戦略とエージェントのスキル割り当てを見直せます。

エージェント間で業務量の配分に偏りがあると、一部のエージェントに負荷が集中し、別のエージェントには余力が残ることがあります。これにより遅延や意欲の低下が生じ、Salesforce Service Cloudにおけるサービス提供全体の品質にも悪影響が及びます。ProcessMindは、個々のエージェントやチームにタスクがどのように配分され、処理されているかを明確に示します。負荷の偏りとリソースのボトルネックを特定し、キャパシティ計画と公平なタスク割り当てを実現できます。

顧客が複雑なプロセスをたどり、同じ情報を繰り返し伝えたり、長時間待たされたりすると、負担の大きい不満足な体験になります。Salesforce Service Cloudの感情データからも確認できるように、これは顧客満足度とロイヤルティの低下に直結します。ProcessMindは、顧客の負担を増やしている具体的なプロセスのバリエーションや接点を特定します。多くの場合、プロセスデータと顧客の感情やアンケート結果を関連付けて分析します。顧客体験の流れを整理し、よりスムーズな対応を実現できます。

顧客は、特に最初に連絡した後、サービスリクエストを受け付けて処理していることを速やかに確認できると期待しています。「Initial Customer Acknowledgment Sent」の送信が遅れると、不安や再問い合わせにつながり、信頼が損なわれる可能性があります。ProcessMindは、「Customer Contact Initiated」または「Service Request Created」から「Initial Customer Acknowledgment Sent」までの経過時間を監視します。受付連絡が遅れる理由を特定し、迅速なコミュニケーションと顧客の信頼構築を支援します。

一般的な目標

成功の状態を定義

サービスレベル合意（SLA）のコンプライアンスを達成することは、顧客の信頼と運用上の説明責任に欠かせません。SLA未達は顧客満足度に直接影響し、違約金や顧客離れにつながる可能性があります。この目標は、合意されたサービス時間内に解決できるカスタマーサービスリクエストの割合を高めることです。ProcessMindはSalesforce Service Cloudのサービスリクエストのライフサイクルを直接分析し、SLAに違反したケースと、その原因となったアクティビティを特定します。遅延、ボトルネック、標準外の経路を明らかにすることで、チームは目標をより安定して達成できるようプロセスを見直し、SLA遵守率の改善を継続的に測定できます。

顧客の問題解決にかかる時間を短縮すると、顧客満足度の向上と運用効率の改善に直結します。解決時間が長いと顧客の不満が高まり、エージェントのリソースも不必要に拘束されるため、Salesforce Service Cloudのサービス提供全体と対応の速さに対する評価に影響します。ProcessMindは、すべてのサービスリクエストについて開始から完了までの流れを可視化し、アクティビティ間の正確な所要時間を示すとともに、見えない遅延やボトルネックを特定します。プロセスのバリエーションと解決時間への影響を詳しく分析することで、自動化や再トレーニングが必要な領域を特定し、平均解決時間を測定可能な形で短縮できます。

顧客が最初に連絡した時点で問題を解決できると、顧客満足度が大きく向上し、運用コストも大幅に削減できます。追加のやり取りやフォローアップが発生するたびに、顧客とエージェント双方の負担が増えるため、高い初回対応解決率（FCR）はSalesforceで効率的なカスタマーサービスを実現するための重要なKPIです。ProcessMindは、FCRを達成できなかったサービスリクエストの経路を分析し、再対応や追加手順につながる共通要因を特定します。アクティビティの順序、ナレッジベースの利用状況、エージェントのスキル不足に見られるパターンを明らかにし、即時解決を妨げる要因に対して、的を絞ったトレーニングやプロセス変更を実施できます。FCRの改善率も追跡できます。

エージェントや部門間での過度な引き継ぎは、解決時間を長引かせ、顧客に情報の再説明を求めることにもつながります。転送を減らすことで、サービス体験を効率化し、エージェントの生産性を高め、Salesforce Service Cloudで一貫したサービスを提供できます。ProcessMindは、異なるエージェントやチーム間でサービスリクエストがどのように流れるかをマッピングし、不要な転送と、その引き継ぎを引き起こす条件を正確に特定します。複雑な経路を可視化することで、チーム構成、エージェントのトレーニング、振り分けルールを見直し、ケースあたりの引き継ぎ数を測定可能な形で削減できます。

サービスプロセス内の手戻りや繰り返しアクティビティは、貴重なリソースを消費し、運用コストを増やし、解決を遅らせます。こうした重複手順を特定してなくすことは、プロセス全体の効率を高め、Salesforce Service Cloudのエージェントが価値の高い業務に集中するために欠かせません。ProcessMindは、プロセスのバリエーションをすべて自動的に検出し、サービスリクエストのライフサイクル内にあるループと繰り返しのアクティビティ順序を明確に示します。手戻りの頻度とコストを数値化し、データ品質の問題や情報不足などの根本原因を特定して、無駄な手順をなくすプロセス変更につなげられます。

サービスプロセスにばらつきがあると、顧客体験の差、コンプライアンスリスク、リソース利用の非効率につながります。標準化されたワークフローを確立して遵守することで、予測可能性と品質が高まり、Salesforce Service Cloudでケースを扱うすべてのエージェントへのトレーニングも容易になります。ProcessMindは、サービスリクエストで実際にたどられたプロセス経路をすべて可視化し、理想的またはコンプライアンスに準拠したプロセスモデルからの逸脱を明らかにします。標準から外れているエージェントや部門を特定し、的を絞ったトレーニングやワークフローの適用によって、プロセスの一貫性を高め、標準外のバリエーションを測定可能な形で削減できます。

カスタマーサービスケースの優先順位付けが適切でないと、緊急性の低いケースが先に処理され、重要な問題への対応が遅れる可能性があります。これは顧客満足度に影響し、サービス合意への違反につながることもあります。適切なケースを適切な緊急度で処理することは、効率的なサービス提供の基本です。ProcessMindは、優先度の違いが実際の解決経路や解決時間とどのように関連しているかを分析します。高優先度のケースが本当に迅速に処理されているか、低優先度のケースが重要なケースを意図せず遅らせていないかを明らかにし、優先順位付けルールの見直しと、ビジネスへの影響に応じた適切なリソース配分を支援します。

カスタマーサービスプロセス内で社内エスカレーションが頻発する場合、エージェントの権限不足、ナレッジ不足、システムの複雑な制約など、根本的な問題がある可能性があります。エスカレーションを減らすことで、解決速度が向上し、エージェントはさまざまな顧客の問い合わせにも自信を持って対応できます。ProcessMindは、エスカレーションされたサービスリクエストの経路を詳細に追跡し、エスカレーションを頻繁に引き起こす具体的なアクティビティや条件を特定します。社内での引き継ぎが発生する共通の理由を明らかにし、エージェントのトレーニング、ナレッジベースの内容、プロセス設計を的確に改善して、発生頻度を下げられます。

メールからチャットへの切り替えなど、コミュニケーションチャネルの使い方が非効率だったり、チャネル間の切り替えが多かったりすると、顧客とのやり取りが分断され、解決も遅れます。チャネルの利用方法を最適化することで、顧客にスムーズな体験を提供し、Salesforce Service Cloud内でエージェントも効率的に業務を進められます。ProcessMindは、さまざまなコミュニケーションチャネルをまたぐサービスリクエストの経路を分析し、チャネルが切り替わる場所と理由、特定のチャネルで解決時間が長くなるケースを特定します。この情報をもとに、チャネルの振り分けを見直し、チャネル間の連携を改善し、顧客体験の負担を減らせます。

カスタマーサービスエージェント間で業務量の配分に偏りがあると、一部のエージェントが燃え尽き、別のエージェントのリソースが十分に使われず、サービス品質にもばらつきが生じます。業務量のバランスを整えることで、エージェントの健全な働き方と、一貫した高品質のサービス提供を実現できます。ProcessMindは、個々のエージェントやチームにサービスリクエストがどのように配分され、処理されているかを詳細に示します。キャパシティやスキル配分の偏りに起因するボトルネックを特定し、管理者は業務量の再配分、Salesforce Service Cloudの振り分けロジックの見直し、リソース配置の最適化を進められます。

顧客のサービスリクエストを速やかに受け付けることは、信頼を築き、期待値を適切に管理するための基本です。この最初の手順が遅れると、最終的な解決速度にかかわらず、顧客の不安やサービス品質への悪い印象につながります。ProcessMindは、顧客が連絡を開始してから、システムまたはエージェントが最初の受付連絡を送信するまでの時間を正確に追跡します。受付連絡が長引く原因となるプロセス手順やシステム遅延を特定し、自動化や手順の変更によって、迅速で一貫した初回対応を実現できます。

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

正しい構造でデータを準備できるよう、Salesforce Service Cloudのカスタマーサービスデータ専用に設計された、作成済みのExcelテンプレートを入手します。

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

これによりデータの形式が統一され、手作業で調整しなくても、ProcessMindで正確かつ効率的に分析できます。

期待される成果

Salesforce Service Cloudのカスタマーサービスプロセスに合わせて構成された、すぐに使えるデータテンプレートです。

得られる成果

Salesforce Service Cloudにおける実際の業務の流れを把握

ProcessMindは、直感的な可視化によって、Salesforce上の顧客サービス業務が実際にどのように進んでいるかを明らかにします。これまで見えていなかったパターンを発見し、遅延や非効率が発生している箇所を正確に特定できます。担当者の生産性と顧客満足度を高めるための改善につなげられます。
  • 実際のサービス担当者の業務の流れを可視化
  • 解決遅延の根本原因を特定
  • 担当者のパフォーマンスを正確に比較
  • SLA違反とその発生源を特定
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

これらの成果は、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得られる具体的なメリットを示しています。Salesforce Service Cloudのデータ、特にService Requestにプロセスマイニングを適用することで、業務を効率化し、顧客満足度を高めるための明確な情報を得られます。

0 %
SLAコンプライアンスを向上

期限内に解決されたケースの増加

より多くのカスタマーサービスリクエストでService Level Agreementの目標を達成し、顧客からの信頼を高め、ペナルティを回避します。業務の信頼性と取り組みの向上を示せます。
0 %
ケース解決を迅速化

ケース解決までの平均時間を短縮

カスタマーサービスリクエストの作成から解決まで、ライフサイクル全体を短縮します。顧客満足度の早期向上と、リソースの効率的な配分につながります。
0 %
FCR率を向上

初回の問い合わせで解決されたケースの増加

顧客の問題を初回のやり取りで解決できる割合を高め、顧客満足度を大幅に向上させるとともに、フォローアップの問い合わせを減らします。
0 %
エージェント間の引き継ぎを削減

エージェント間の転送を削減

カスタマーサービスリクエストがエージェント間で転送される回数を減らし、解決までの経路を効率化します。説明の繰り返しが減るため、顧客体験も向上します。
0 %
手戻りを削減

付加価値のない作業の繰り返しを削減

サービスリクエストで調査や解決策の再提案が繰り返されるケースを特定して排除し、効率を大幅に高め、業務コストを削減します。

成果は、プロセスの複雑さやデータ品質によって異なります。これらの数値は、導入事例で一般的に確認された改善幅を示しています。

推奨データ

まず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

カスタマーサービスのケースまたはチケットを一意に識別し、関連するすべてのアクティビティを結び付ける識別子です。

重要な理由

同じ顧客の問題に属するすべてのイベントを1つのまとまったプロセスインスタンスに結び付けるため、プロセスマイニングの基本要素となります。

アクティビティが完了した時点を示すタイムスタンプです。

重要な理由

アクティビティの実際の所要時間を計算できます。エージェントのパフォーマンスを分析し、時間のかかる手順を特定するために欠かせません。

現在、サービスリクエストを担当しているユーザーまたはキューです。

重要な理由

エージェントの業務量、パフォーマンス、引き継ぎ頻度を分析するために欠かせません。これらは効率と解決時間に直接影響します。

サービスリクエストに設定された優先度です。High、Medium、Lowなどがあります。

重要な理由

緊急度の高いケースをプロセス上で適切に優先し、ケースの重要度に応じた異なるサービスレベルを満たせているかを分析できます。

サービスリクエストの開始に使われたチャネルです。メール、電話、Webなどがあります。

重要な理由

異なる顧客接点チャネルのパフォーマンスを比較し、チャネル戦略とリソース配分を最適化できます。

ライフサイクルにおけるサービスリクエストの現在のステータスです。New、In Progress、Closedなどがあります。

重要な理由

ケースの現在の状態と結果を把握でき、ステータスの変更からアクティビティの順序を導出できることが多いです。

サービスリクエストの分類です。Question、Problem、Feature Requestなどがあります。

重要な理由

リクエストの種類ごとに対応方法が異なるかを把握し、専門的な改善が必要な領域を特定できます。

SLAに基づき、サービスリクエストを解決すべき目標日時です。

重要な理由

実際のパフォーマンスを測定する基準となるため、SLAコンプライアンスの計算とリスクのあるケースの特定に欠かせません。

CaseがSLAの目標時間内に解決されたかどうかを示します。

重要な理由

CaseごとのSLA遵守状況を明確な二値結果で示せるため、パフォーマンスの監視や遅延の根本原因分析に欠かせません。

顧客との最初のやり取りでCaseが解決されたかどうかを示すフラグです。

重要な理由

サービスの効率性と顧客満足度に関わる重要な側面を直接測定でき、問題解決を効果的に進める要因の特定に役立ちます。

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、新しいサービスリクエスト、つまりケースがSalesforceに記録された時点で、カスタマーサービスプロセスが正式に開始されたことを示します。Caseオブジェクトに新しいレコードが作成された際、正確なタイムスタンプとともに明示的に記録されます。

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と解決時間を計算するうえで欠かせません。SLAに対するパフォーマンスを測定し、ケース件数を把握するための基準点になります。

サービスリクエストが、対応を担当する特定のエージェントまたはキューに割り当てられた時点を示します。ケースの所有者フィールドの変更によって記録される、プロセスの基本的な手順です。

重要な理由

このアクティビティは、エージェントの業務量、割り当ての遅延、引き継ぎ頻度を追跡するために欠かせません。エージェントのパフォーマンスを分析し、割り当てプロセスのボトルネックを特定する基盤になります。

ケースにより高度なサポートや専門知識が必要となり、正式にエスカレーションされた時点で発生します。Salesforceのエスカレーションルールによって明示的に記録することも、フィールドの変更から推定することもできます。

重要な理由

エスカレーションを分析すると、複雑なケースの種類、現場エージェントの研修ニーズ、組織的な問題を特定できます。プロセス上の摩擦と解決時間への影響を示す重要な指標です。

初回応答時間や解決時間など、サービス上の約束が守られなかった時点で発生します。Salesforceでは、権利付与プロセスとマイルストーンレコードを使って追跡します。

重要な理由

このアクティビティは、SLA遵守状況の分析とコンプライアンス監視に欠かせません。顧客の期待に応えられなかったケースを直接示すため、対象を絞ったプロセス改善が可能になります。

この重要なマイルストーンは、エージェントが顧客の問題を解決するために必要な作業を完了したことを示します。ケースは最終クローズ待ちの状態となり、一定期間後に自動でクローズされる場合があります。

重要な理由

解決時間を測定するための主要な終点であり、SLA遵守状況の計算に欠かせません。ケースに対する実作業の終了を示します。

サービスリクエストのライフサイクルが最終的かつ確定的に終了したことを示します。ケースがクローズされると、再オープンされない限り追加の作業は想定されません。

重要な理由

終端イベントとして、ケース期間全体を計算するための最終的な終点になります。「Resolved」から「Closed」までの時間から、クローズ処理の非効率も把握できます。

よくある質問

よくある質問

解決時間のばらつき、エージェント間の過度な引き継ぎ、標準化されていないプロセスなどの非効率を特定できます。プロセスマイニングは実際のフローを可視化し、サービス品質と効率に影響する隠れたボトルネックや手戻りの発生箇所を明らかにします。

プロセスマイニングには、主にSalesforce Service Cloudのイベントログが必要です。サービスリクエストID、各アクティビティのタイムスタンプ、アクティビティ名または説明などのデータを含めます。各ステップに関連するリソース、エージェント、または役割も含めることが理想的です。

標準のSalesforce API連携やレポートのエクスポートによってデータを抽出できます。各サービスリクエストのアクティビティの順序を記録したイベントログを収集することが目的です。ツールから直接接続することも、CSVファイルを取り込むこともできます。

ケースの平均解決時間の短縮や、初回接触解決率の向上などが期待できます。プロセスマイニングにより、ワークフローの標準化、エージェント間の引き継ぎ削減、ケースの優先順位付けロジックの最適化が可能になり、SLAへの適合性と顧客満足度の向上につながります。

データの抽出とモデル作成を含む初期設定には、データの可用性や複雑さによって通常数週間かかります。最初の1か月以内に、具体的な改善案の作成やプロセスのバリアントの特定を始められます。その後も継続的な監視により、改善の機会を見つけられます。

専用のプロセスマイニングソフトウェアを使いますが、多くのソリューションには使いやすいインターフェースが備わっています。結果を解釈するには、基本的なデータ理解と分析スキルが役立ちます。複雑なデータ統合や高度なモデルのカスタマイズを行う場合に限り、通常は専門的な技術スキルが必要です。

タイムスタンプ付きのイベントデータを分析し、すべてのサービスリクエストの実際のフロー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、繰り返し行われるステップや手戻りを特定します。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上の課題が明らかになります。

はい。複数回の問い合わせにつながる根本原因を特定することで、FCRに直接影響を与えられます。再度の問い合わせにつながるケースの種類、エージェントの行動、プロセス経路を明らかにし、研修、ナレッジベース、ワークフロー設計の改善対象を絞り込めます。

顧客サービスの効率を最大限に高める

初回接触解決率80％を達成し、CSATスコアを高めます。

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