고객 서비스 개선

고객 서비스 최적화를 위한 6단계 가이드.

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과제(8)목표(8)6단계 미리보기 결과 데이터 자주 묻는 질문(5)

고객 서비스 프로세스를 최적화하세요

ProcessMind는 고객 서비스 프로세스의 비효율을 정확히 찾아냅니다. 병목과 재작업을 쉽게 파악하고, 해결 시간을 늘리는 불필요한 단계를 줄일 수 있습니다. 지연이 발생하는 지점과 운영을 간소화해 고객 만족도를 높이는 방법을 확인하세요. 어떤 시스템의 데이터를 사용하든 명확한 인사이트를 바탕으로 데이터에 근거한 개선을 추진할 수 있습니다.

사전 구성된 데이터 템플릿을 다운로드하고 일반적인 과제를 해결해 효율성 목표를 달성하세요. 6단계 개선 계획을 따르고 데이터 템플릿 가이드를 참고해 운영을 개선하세요.

자세한 설명 보기

process mining으로 고객 서비스 프로세스를 개선하세요. 시스템에서 발생하는 모든 서비스 요청의 흐름을 파악할 수 있습니다. 고객의 최초 문의부터 모든 상호작용, 이관, 상위 단계로의 에스컬레이션을 거쳐 최종 해결에 이르기까지 ProcessMind가 실제 처리 과정을 보여줍니다. 실제 프로세스 흐름을 의도한 경로나 이상적인 경로와 비교해 편차, 우회 절차, 숨은 복잡성을 찾아보세요. 상담원 활동, 시스템 상호작용, 고객 접점에 대한 분석을 통해 기존 보고서만으로는 파악하기 어려운 정보를 확인할 수 있습니다. 팀의 실제 운영 현황을 데이터로 투명하게 파악해 서비스 요청이 처음부터 끝까지 어떻게 처리되는지 확인하세요.

고객 서비스에서는 효율성과 고객 만족도를 떨어뜨리는 문제가 자주 발생하지만, 그 원인이 눈에 잘 띄지 않을 수 있습니다. 예상치 못한 지연으로 고객이 불편을 겪고 이탈하는 경우가 있나요? 상담원이 같은 작업을 반복하거나, 문제 해결을 위해 복잡한 경로를 거치거나, 정보가 부족해 통화를 여러 차례 이관하나요? 팀이 서비스 수준 협약을 꾸준히 준수하고 있나요? 해결 과정에 재정적 손실이나 평판 저하로 이어질 수 있는 규정 준수 위험은 없나요? 이러한 문제는 특정 ERP, CRM 또는 원본 시스템에 국한되지 않으며 어떤 고객 서비스 운영에서도 발생할 수 있습니다. 프로세스 전체를 파악하지 못하면 지속적인 병목, 부적절한 리소스 배분, 일관성 없는 절차, 지식 격차와 같은 비효율의 근본 원인을 찾기 어렵습니다. 기존 보고서와 대시보드는 특정 시점의 현황만 보여주므로 프로세스를 구성하는 이벤트의 흐름과 상호 의존성을 설명하지 못합니다. process mining은 데이터를 바탕으로 프로세스를 분석해 수익과 고객 충성도에 영향을 미치는 문제를 구체적으로 살펴볼 수 있도록 합니다.

ProcessMind는 추측에 의존하지 않고 데이터에 근거해 이러한 문제를 해결하도록 지원합니다. 고객 서비스 시스템의 이벤트 로그를 분석해 부서 간 과도한 이관, 복잡한 문제의 에스컬레이션 지연, 최초 해결이 미흡해 반복되는 서비스 요청, 승인 과정의 불필요한 단계 등 지연이 발생하는 지점을 정확히 찾을 수 있습니다. 이를 바탕으로 최초 문의 해결률을 높이고 평균 처리 시간을 줄이며 비효율적인 워크플로를 찾아 개선해 상담원 생산성을 높일 수 있습니다. 효율성뿐 아니라 내부 정책과 외부 규정의 준수 여부를 확인해 잠재적 위험을 줄이고 관리 체계를 강화할 수 있습니다. 더 빠르고 일관성 있으며 품질 높은 서비스를 제공하면 고객 만족도와 충성도를 높이는 데 도움이 됩니다. 기존 인프라에서 리소스 배분을 개선하고 운영 비용을 줄이면서 현재 투자도 효과적으로 활용할 수 있습니다. 팀의 실제 업무 방식을 명확히 파악하고 서비스 조직 전반에 지속적인 개선 문화를 조성하세요.

ProcessMind를 사용하면 고객 서비스 프로세스 최적화를 쉽게 시작할 수 있습니다. 다양한 시스템의 데이터를 활용할 수 있도록 설계되어 기술 환경에 관계없이 도입할 수 있습니다. CRM, 티켓 시스템, ERP 또는 서비스 요청 이벤트를 기록하는 다른 플랫폼을 원본 시스템으로 연결하면 됩니다. 기존 IT 환경을 전면 개편할 필요 없이 ProcessMind를 연동할 수 있습니다. 최소 데이터 요건을 정리한 명확한 데이터 템플릿을 제공하므로 빠르고 안전하게 설정할 수 있습니다. 며칠 안에 원시 데이터에서 고객 서비스 프로세스 전체를 시각화하고, 최적화 기회를 찾아 데이터에 근거한 운영 개선을 시작할 수 있습니다. 숨은 비효율이 고객 신뢰와 운영 수익성을 떨어뜨리도록 두지 마세요. ProcessMind로 서비스 운영을 개선하고 고객에게 더 나은 경험을 제공하세요.

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일반적인 문제와 과제

현재 겪고 있는 과제 선택

고객은 빠른 해결을 기대하지만, 숨은 병목과 비효율적인 프로세스 단계로 대기 시간이 길어지는 경우가 많습니다. 지연은 고객 신뢰를 떨어뜨리고 부정적인 평가와 고객 이탈로 이어질 수 있습니다. 상담원이 한 건의 서비스 요청에 오랜 시간을 들이면 운영 비용도 증가합니다.

ProcessMind는 지연을 일으키는 단계와 활동을 찾아 비효율적인 인계와 반복되는 처리 경로를 보여줍니다. 시스템 데이터를 바탕으로 실제 프로세스 흐름을 시각화해 해결 주기가 길어지는 근본 원인을 파악하고, 서비스 제공 속도를 높이는 개선 방안을 적용할 수 있습니다.

응답 시간과 해결 시간에 관한 서비스 수준 협약을 지키지 못하면 고객 만족도가 낮아지고 재정적 손실이나 계약 위반이 발생할 수 있습니다. SLA를 놓치는 원인을 명확히 파악하지 못하면 적시에 대응하기 어렵고 서비스 제공을 지속적으로 개선하기도 힘듭니다.

ProcessMind는 실제 서비스 요청 처리 경로를 설정된 SLA 목표와 자동으로 비교해 위반 사례와 원인을 보여줍니다. 위반이 잦은 주요 단계, 상담원 그룹, 요청 유형을 찾아 선제적으로 조정하고 규정 준수를 높일 수 있습니다.

서비스 요청이 상담원 사이에서 자주 이관되거나 상위 지원 단계로 에스컬레이션되면 고객 경험이 단절되고 불편해집니다. 불필요한 인계는 귀중한 리소스를 소모하고 최종 해결을 늦추며 요청당 운영 비용을 크게 높입니다.

ProcessMind는 모든 에스컬레이션 및 이관 경로를 시각화해 어떤 요청 유형이나 초기 처리 단계에서 인계가 자주 발생하는지 보여줍니다. 이러한 패턴을 분석하면 일선 상담원의 권한을 강화하고 지식 기반을 개선하거나 초기 라우팅 규칙을 최적화할 기회를 찾을 수 있습니다.

해결된 서비스 요청이 곧 다시 열리면 최초 해결이 불완전하거나 충분하지 않았다는 뜻일 수 있습니다. 재작업은 상담원의 시간을 낭비하고 문제가 해결되지 않았다고 느끼는 고객을 불편하게 하며, 같은 문제를 다시 처리하게 해 운영 비용을 높입니다.

ProcessMind는 서비스 요청의 전체 처리 주기를 매핑해 재개가 자주 발생하는 패턴과 그에 앞서 진행된 활동을 보여줍니다. 이를 분석해 재작업으로 이어지는 상담원, 요청 유형, 프로세스 단계를 찾아 근본적인 품질 문제를 개선할 수 있습니다.

상담원이 서비스 요청을 처리하면서 문서화된 모범 사례나 표준 운영 절차를 따르지 않으면 처리 결과가 일관되지 않고, 규정 준수 위험과 운영 비용이 커질 수 있습니다. 프로세스가 어떻게 진행되는지 명확히 파악하지 못하면 팀 전반에서 표준 절차를 벗어난 사례를 찾아 바로잡기 어렵습니다.

ProcessMind는 서비스 요청이 실제로 처리된 경로를 자동으로 파악하고, 이를 정의된 이상적인 프로세스 모델과 비교합니다. 이를 통해 모든 편차와 발생 빈도, 영향을 확인하고 표준 운영 절차를 더 잘 준수하도록 관리할 수 있습니다.

상담원마다 비슷한 서비스 요청을 처리하는 방식이 크게 다르면 서비스 품질이 일정하지 않아 고객 경험과 전반적인 효율성이 저하될 수 있습니다. 업무량이 불균형하면 상담원이 소진되고 병목이 생길 수 있으며, 반대로 활용되지 않는 업무 여력은 파악하기 어렵습니다.

ProcessMind는 각 서비스 요청의 활동을 추적해 상담원별 업무 방식과 업무량을 데이터로 보여줍니다. 실제 프로세스 흐름을 비교하고 성과가 높은 상담원의 모범 사례를 찾으며, 추가 교육이나 리소스 재배분이 필요한 영역을 파악할 수 있습니다.

고객이나 내부 팀에 같은 정보를 여러 차례 요청하면 처리 지연이 발생하기 쉽습니다. 반복되는 소통으로 해결 시간이 길어지고, 고객이 답변을 받기까지 더 많은 노력을 들이며, 서비스 프로세스의 비효율도 커집니다.

ProcessMind는 정보 요청으로 인해 서비스 요청 처리 과정의 어느 지점에서 왜 지연이 발생하는지 구체적으로 파악합니다. 특정 요청 유형이나 소통 채널에서 병목이 자주 발생하는지 확인해 정보 수집 절차를 간소화하고 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

고객이 하나의 문제를 해결하기 위해 지원팀에 여러 번 연락해야 하면 고객 경험과 서비스 품질에 대한 인식이 크게 나빠집니다. 최초 문의 해결률이 낮으면 상담원이 같은 업무를 반복하게 되고 지원 대기열이 쌓여 운영 비용도 증가합니다.

ProcessMind는 서비스 요청의 전체 처리 과정을 분석해 첫 시도에 문제가 해결되지 않는 이유를 찾습니다. 재문의나 내부 재작업과 같은 패턴을 보여주고, 상담원이 더 나은 도구와 지식을 활용해 문제를 바로 해결할 수 있는 기회를 알려줍니다.

일반적인 목표

성공의 기준 정의

해결 시간이 길어지면 고객 만족도가 낮아지고 운영 비용이 증가합니다. 이 목표는 최초 문의부터 최종 해결까지 서비스 요청의 전체 처리 기간을 줄여 고객에게 더 빠르게 해결책을 제공하고 상담원이 더 많은 요청을 처리하도록 하는 데 초점을 둡니다.

ProcessMind는 고객 서비스 프로세스에서 지연을 일으키는 병목과 근본 원인을 찾아내고, 해결 시간을 늘리는 활동이나 인계 지점을 보여줍니다. 기존 시스템에서 워크플로를 간소화하고 단계를 자동화하며 팀 효율성을 높이는 데 필요한 정보를 제공합니다.

서비스 수준 계약을 위반하면 고객 불만과 금전적 제재가 발생하고 기업 평판이 손상될 수 있습니다. SLA 준수율을 높이면 고객의 기대에 맞춰 일관되고 예측 가능한 서비스를 제공하고 브랜드에 대한 신뢰를 강화할 수 있습니다.

ProcessMind는 SLA 위반을 유발하는 프로세스 편차를 시각화하고, 요청이 목표 시간을 넘기게 되는 지연 활동이나 단계를 찾아냅니다. 규정 준수의 공백을 파악하고 시정 조치를 마련해 SLA 준수율을 높일 수 있습니다.

요청을 지나치게 자주 이관하거나 에스컬레이션하면 운영 비용과 해결 시간이 늘어나고, 문제를 반복해서 설명해야 하는 고객의 불만도 커집니다. 이를 줄이면 일선 상담원의 역량을 활용해 더 효율적으로 문제를 해결하고 리소스를 효과적으로 배분할 수 있습니다.

ProcessMind는 에스컬레이션되거나 이관된 서비스 요청의 전체 처리 과정을 매핑하고, 인계를 유발하는 구체적인 조건과 계기를 찾아냅니다. 분석 결과를 바탕으로 역량 부족이나 지식 기반 미비와 같은 근본 원인을 해결해 고객 서비스를 개선할 수 있습니다.

서비스 요청이 자주 재개되거나 최초 문의에서 해결되지 않는다면 처음 제공한 해결책이 충분하지 않았을 가능성이 큽니다. 이로 인해 고객 불만과 불필요한 업무가 늘어납니다. 이 목표는 문제를 처음부터 정확히 해결해 고객 신뢰와 상담원 효율성을 높이는 데 있습니다.

ProcessMind는 프로세스 편차를 분석해 재문의가 발생하는 이유를 찾아냅니다. 재개율이 높은 상담원이나 요청 유형을 파악해 필요한 교육이나 프로세스 조정을 실시하고 해결 품질을 높일 수 있습니다.

상담원별 성과가 일정하지 않고 표준 절차에서 벗어나는 사례가 생기면 고객 경험과 서비스 품질도 달라집니다. 프로세스를 표준화하면 모든 고객에게 일관된 고품질 서비스를 제공하고 만족도와 운영의 예측 가능성을 높일 수 있습니다.

ProcessMind는 모든 프로세스 변형을 자동으로 파악하고 정의된 최적 경로와 비교해 편차를 보여줍니다. 이를 통해 모범 사례를 지속적으로 모니터링하고 정착시켜 운영 위험을 줄이고 일관된 서비스를 제공할 수 있습니다.

고객 정보나 내부 승인을 기다리는 것과 같은 숨은 병목은 서비스 요청 해결을 지연시키는 주요 원인입니다. 이러한 지연 요인을 없애면 해결 속도가 빨라지고 상담원의 대기 시간이 줄어들며 고객 경험도 개선됩니다.

ProcessMind는 병목으로 인해 지연이나 반복적인 연락이 발생하는 단계와 요청 유형을 구체적으로 찾아냅니다. 지연 지점을 파악해 정보 수집 방식을 개선하고 승인 절차를 간소화하거나 최초 접수 양식을 개선할 수 있습니다.

업무가 고르게 배분되지 않으면 상담원이 소진되거나 업무 여력이 충분히 활용되지 않을 수 있습니다. 상담원별 성과 차이까지 더해지면 서비스 품질을 예측하기 어려워집니다. 이 목표는 업무량을 균형 있게 조정하고 모범 사례를 찾아 팀 전체의 효율성을 높이는 데 있습니다.

ProcessMind는 상담원별 워크플로와 업무량 배분을 명확하게 보여줍니다. 성과가 높은 업무 패턴과 편차를 파악해 데이터에 기반한 코칭과 공정한 업무 배분을 지원하고, 팀 전반에 모범 사례를 정착시킬 수 있습니다.

서비스 요청을 처음에 잘못 분류하면 요청이 잘못 전달되고 지연되거나 상담원 간 여러 차례 인계될 수 있습니다. 분류 정확도를 높이면 요청을 처음부터 적절한 부서나 상담원에게 신속하게 전달해 전반적인 효율성을 개선할 수 있습니다.

ProcessMind는 잘못 분류된 요청의 흐름을 분석해 재작업이나 이관을 자주 유발하는 패턴과 접수 지점, 분류 담당자를 찾아냅니다. 이 정보를 바탕으로 분류 규칙과 상담원 교육을 개선해 초기 배정과 해결 속도를 높일 수 있습니다.

고객 서비스 개선을 위한 6단계

연결 및 탐색

수행할 작업

고객 서비스 시스템에서 이벤트 로그 데이터를 수집합니다. 전체 프로세스를 파악할 수 있도록 관련 활동과 케이스 식별자가 모두 포함되어야 합니다.

데이터 템플릿 가이드 보기 템플릿 다운로드

중요한 이유

정확하고 완전한 데이터는 process mining의 기반입니다. 이를 통해 서비스 요청이 실제로 처리되는 경로를 확인하고 숨은 비효율을 찾을 수 있습니다.

기대 효과

분석에 바로 활용할 수 있도록 모든 고객 서비스 상호작용과 처리 흐름을 통합해 세부적으로 보여줍니다.

기대할 수 있는 결과

고객 서비스의 개선 기회를 찾아보세요

ProcessMind는 고객 서비스 프로세스가 실제로 어떻게 진행되는지 보여주고, 각 단계와 상호작용을 드러냅니다. 팀이 실제로 고객을 지원하는 방식을 자세히 파악할 수 있습니다.

실제 고객 서비스 여정을 시각화합니다
병목과 지연이 발생하는 지점을 정확히 찾습니다
고객 불만의 근본 원인을 파악합니다
상담원 워크플로를 효율적으로 개선합니다

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

일반적인 성과

고객 서비스 품질 향상

서비스 요청의 전체 처리 과정을 정확히 분석해 실행 가능한 정보를 제공하고, 주요 고객 서비스 지표를 개선해 효율성과 고객 만족도를 높입니다.

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해결 시간 단축

서비스 요청 해결 시간의 평균 감소율

프로세스 병목을 찾아 해소하면 고객 문제를 해결하는 데 걸리는 시간을 크게 줄여 더 신속하게 서비스를 제공하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 상담원의 업무 여력도 확보됩니다.

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SLA 준수율 향상

서비스 수준 계약 준수율 증가

Process mining은 SLA 위반을 일으키는 편차를 찾아내 기업이 필요한 변경을 적용하도록 돕습니다. 합의된 시간 안에 해결되는 요청이 늘어나 고객 신뢰를 높이고 불이익을 방지할 수 있습니다.

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최초 문의 해결률 향상

첫 상호작용에서 해결된 문제의 비율 증가

재문의의 근본 원인을 파악하면 상담원이 첫 상호작용에서 문제를 해결할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 이를 통해 효율성을 높이고 고객의 수고를 줄이며 전반적인 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

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에스컬레이션 및 인계 감소

내부 이관 및 에스컬레이션 감소

불필요한 에스컬레이션과 상담원 간 인계를 유발하는 패턴을 찾으면 프로세스를 개선하고 상담원의 문제 해결 역량을 높일 수 있습니다. 고객의 처리 과정을 간소화하고 운영 비용을 줄이며 일관된 서비스를 제공할 수 있습니다.

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재작업 및 재개 감소

추가 작업이 필요한 케이스 감소

프로세스 분석을 통해 서비스 요청이 재개되거나 재작업이 필요한 이유를 찾아 지속 가능한 해결책을 마련할 수 있습니다. 상담원의 반복 업무를 줄이고 고객에게 처음부터 확실한 답변을 제공할 수 있습니다.

실제 성과는 프로세스의 복잡성, 데이터 품질, 조직 환경에 따라 달라집니다. 아래 수치는 다양한 고객 서비스 도입 사례에서 일반적으로 관찰된 개선 수준을 보여줍니다.

권장 데이터

가장 중요한 속성과 활동부터 시작하고, 필요에 따라 범위를 넓히세요.

이벤트 로그가 처음이신가요? 알아보기 process mining 이벤트 로그 만드는 방법.

속성

분석에 필요한 주요 데이터 항목

개별 고객 문의나 문제를 식별하는 고유 ID입니다. 관련된 모든 활동을 하나의 케이스로 연결합니다.

중요한 이유

케이스를 식별하는 데 꼭 필요한 속성입니다. 이 값이 없으면 프로세스에서 개별 고객 문제의 진행 과정을 추적할 수 없습니다.

특정 서비스 요청과 관련해 고객 서비스 프로세스에서 발생한 업무 이벤트, 작업 또는 단계의 이름입니다.

중요한 이유

이 속성은 프로세스 맵의 단계를 정의합니다. 어떤 작업이 어떤 순서로 수행되는지 파악하는 데 필수적입니다.

특정 활동이나 이벤트가 발생한 정확한 날짜와 시간을 나타내는 타임스탬프입니다.

중요한 이유

이 타임스탬프를 기준으로 이벤트를 정렬하고, 해결 시간 계산이나 병목 식별 등 소요 시간 기반 분석을 수행할 수 있습니다.

활동이 완료된 시점을 나타내는 타임스탬프입니다. 개별 활동의 소요 시간을 계산하는 데 사용합니다.

중요한 이유

개별 활동의 소요 시간을 계산하는 데 필요한 속성으로, 병목을 찾고 효율성을 측정하는 데 중요합니다.

활동을 담당한 고객 서비스 상담원 또는 사용자의 이름이나 고유 식별자입니다.

중요한 이유

상담원의 업무량과 성과, 상담원 간 인계가 미치는 영향을 분석하는 데 필요한 속성입니다.

서비스 요청이 할당된 팀, 부서 또는 대기열입니다.

중요한 이유

팀별 성과와 업무 분배를 분석하고, 부서 간 인계로 발생하는 지연을 파악할 수 있습니다.

'질문', '인시던트', '문제' 또는 '기능 요청'과 같은 서비스 요청 분류입니다.

중요한 이유

요청을 유형별로 나누면 서로 다른 프로세스 경로를 파악하고 문제별로 개선 방안을 마련할 수 있습니다.

'접수', '대기', '해결됨' 또는 '종료'와 같은 서비스 요청의 현재 또는 과거 상태입니다.

중요한 이유

요청의 수명 주기 단계를 추적해 대기 상태에 머문 시간을 파악하고 프로세스 활동을 정의할 수 있습니다.

'낮음', '보통', '높음' 또는 '긴급'과 같은 서비스 요청의 우선순위입니다.

중요한 이유

긴급 요청이 더 빠르게 처리되는지 분석하고, 리소스가 업무 요구에 맞게 배분되는지 확인할 수 있습니다.

'이메일', '전화' 또는 '채팅'과 같이 서비스 요청이 접수되거나 커뮤니케이션이 이루어진 채널입니다.

중요한 이유

커뮤니케이션 채널에 따라 해결 시간, 상담원 업무량, 전반적인 프로세스 효율성이 어떻게 달라지는지 파악할 수 있습니다.

서비스 요청이 해결된 후 고객이 제공한 만족도 점수 또는 평가입니다.

중요한 이유

고객이 평가한 서비스 품질을 직접 측정해 프로세스 효율성과 업무 결과를 연결합니다.

서비스 요청이 상위 지원 단계나 관리자로 에스컬레이션되었는지 나타내는 플래그입니다.

중요한 이유

에스컬레이션 빈도와 근본 원인을 파악해 최초 접촉 해결률을 높일 기회를 찾을 수 있습니다.

활동

추적하고 최적화할 프로세스 단계

고객 요청이 공식적으로 기록되면서 고객 서비스 프로세스가 시작됩니다. 소스 시스템에서 새 케이스, 티켓 또는 상호작용 기록이 생성될 때 이 이벤트가 기록됩니다.

중요한 이유

이 이벤트는 프로세스의 기본 시작 이벤트입니다. 전체 처리 기간을 측정하고 시간에 따른 접수량을 분석하는 데 필요합니다.

서비스 요청을 처리할 특정 상담원이나 팀에 처음 배정하는 단계입니다. 요청이 대기열에서 실제 업무 흐름으로 넘어가는 중요한 과정입니다.

중요한 이유

상담원 업무량과 최초 배정까지 걸린 시간을 추적하고 배정 과정의 병목을 찾는 데 중요한 활동입니다.

최초 배정 이후 서비스 요청의 담당이 한 상담원이나 팀에서 다른 상담원이나 팀으로 넘어간 것을 나타냅니다. 지원 프로세스 내의 인계에 해당합니다.

중요한 이유

재배정을 추적하면 프로세스가 분절되는 지점과 불필요한 인계를 파악할 수 있습니다. 재배정이 잦으면 전달 경로나 지식에 문제가 있을 수 있습니다.

서비스 요청을 상위 지원 단계나 다른 부서, 관리자에게 공식적으로 전달하는 것을 나타냅니다. 최초 담당자가 문제를 해결할 수 없을 때 발생합니다.

중요한 이유

에스컬레이션은 프로세스의 복잡성, 상담원 역량, 최초 문의 해결 실패를 보여주는 주요 지표입니다. 에스컬레이션 경로를 분석하면 지원 체계를 개선할 수 있습니다.

상담원이 작업을 마치고 고객의 문제가 해결되었다고 판단한 중요한 시점입니다. 요청 상태가 'Resolved' 또는 'Solved'로 변경됩니다.

중요한 이유

해결 시간을 측정하는 기본 이벤트입니다. 지원팀의 실제 작업이 완료된 시점을 나타내며 서비스 처리 과정의 중요한 기준점입니다.

이전에 해결된 서비스 요청이 다시 활성 상태로 돌아갈 때 발생합니다. 고객이 문제가 해결되지 않았거나 다시 발생했다고 알리는 경우가 많습니다.

중요한 이유

재개된 요청은 재작업을 직접 보여주며 최초 문의 해결 실패를 나타내는 강력한 지표입니다. 해결 품질을 높이려면 이 이벤트를 분석해야 합니다.

서비스 요청을 행정적으로 최종 종료하는 마지막 활동입니다. 이 단계가 끝나면 요청이 완료된 것으로 간주되며 추가 조치는 필요하지 않습니다.

중요한 이유

프로세스 수명 주기가 완전히 끝나는 단계입니다. 해결부터 종료까지 걸린 시간을 살펴보면 자동 종료나 최종 검토와 관련된 프로세스 정책을 파악할 수 있습니다.

맞춤 데이터 권장 사항을 확인하려면 해당 프로세스를 선택하세요.

자주 묻는 질문

process mining으로 고객 서비스 운영의 어떤 점을 파악할 수 있나요?

Process mining은 서비스 요청 데이터를 분석해 고객 서비스 운영에서 실제 업무가 진행되는 흐름을 시각화합니다. 병목, 표준 절차에서 자주 벗어나는 지점, 해결 시간이 지나치게 길어지거나 요청이 반복해서 다시 열리는 원인을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 비효율이 발생하는 지점과 근본 원인을 확인할 수 있습니다.

고객 서비스 process mining에는 시스템에서 어떤 데이터가 필요한가요?

주로 케이스 식별자, 활동명, 서비스 요청의 각 단계에 해당하는 타임스탬프가 포함된 이벤트 로그가 필요합니다. 고객 서비스의 경우 서비스 요청 ID, 상태 변경, 상담원 배정, 에스컬레이션과 각 발생 시각이 이에 해당합니다. 상담원 이름, 고객 세그먼트, 요청 분류와 같은 속성을 추가하면 분석을 더 풍부하게 할 수 있습니다.

소스 시스템에서 필요한 데이터를 어떻게 추출하나요?

데이터 추출 방법은 소스 시스템에 따라 다르며, API나 보고 기능, 데이터베이스 직접 접근을 활용할 수 있습니다. 케이스, 활동, 타임스탬프 정보를 CSV 또는 유사한 파일 형식으로 구조화해 수집하는 것이 목표입니다. 여러 process mining 도구는 일반적인 업무 시스템에 연결할 수 있는 사전 구축 커넥터도 제공합니다.

고객 서비스 process mining을 시작하면 초기 결과를 얼마나 빨리 확인할 수 있나요?

데이터 추출과 준비가 끝난 뒤 몇 주 안에 초기 분석 결과를 얻을 수 있는 경우가 많습니다. 기간은 데이터의 복잡성과 품질에 따라 달라집니다. 이후에도 지속적인 모니터링과 심층 분석을 통해 개선 기회를 계속 찾을 수 있습니다.

고객 서비스 지표에서 어떤 개선을 기대할 수 있나요?

서비스 요청 해결 시간과 재개율을 낮추고 최초 문의 해결률을 높이는 등 주요 지표의 개선을 기대할 수 있습니다. process mining은 서비스 수준 계약(SLA) 준수율 개선, 상담원 성과 표준화, 소통 채널 활용 최적화에도 도움이 됩니다. 이러한 개선은 고객 만족도와 운영 효율성 향상으로 이어집니다.

process mining이 일상적인 고객 서비스 운영에 지장을 주나요?

아니요. process mining은 운영에 개입하지 않는 분석 방식입니다. 시스템에서 내보낸 과거 데이터를 분석하므로 실시간 운영이나 상담원의 워크플로에 영향을 주지 않습니다. 서비스 제공을 방해하지 않고 별도로 분석해 결과를 제공합니다.

process mining을 설정하려면 전문적인 기술 지식이 필요한가요?

기본적인 데이터 추출 능력과 시스템 데이터 구조에 대한 이해가 있으면 도움이 되지만, 최신 process mining 도구는 업무 담당자도 사용할 수 있도록 설계되어 있습니다. 여러 플랫폼이 사용하기 쉬운 인터페이스와 자동 데이터 커넥터를 제공하므로 깊은 기술 지식이 없어도 활용할 수 있습니다. 복잡한 데이터 통합이나 고급 분석에는 전문 지원이 필요할 수 있습니다.

process mining은 고객 서비스 워크플로의 병목과 재작업을 어떻게 찾아내나요?

Process mining은 타임스탬프가 포함된 이벤트 데이터를 분석해 각 서비스 요청의 실제 흐름을 매핑합니다. 자주 발생하는 편차와 반복, 지연을 시각화해 병목이 발생하는 지점을 정확히 보여주고 반복 단계나 재작업을 찾아냅니다. 데이터에 기반한 분석으로 일반 보고서에서는 드러나지 않는 효율성 저하를 확인할 수 있습니다.

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