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Dynamics 365 고객 서비스를 개선하는 6단계 가이드

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Dynamics 365 고객 서비스 개선

비효율적인 고객 서비스 프로세스는 고객 불만과 운영 비용 증가로 이어질 수 있습니다. ProcessMind 플랫폼은 최초 문의부터 해결까지 서비스 요청 흐름의 병목을 정확히 파악하도록 지원합니다. 운영을 간소화하고 상담원 효율을 높이며 고객 경험을 개선할 기회를 찾아보세요.

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

자세한 설명 보기

고객 서비스 최적화가 중요한 이유

고객 서비스는 고객 충성도와 브랜드 평판에 직접 영향을 미치며, 궁극적으로 조직의 수익에도 영향을 주는 중요한 업무입니다. 경쟁이 치열한 오늘날, 고객은 신속하고 정확하며 일관된 지원을 기대합니다. 하지만 Microsoft Dynamics 365 Customer Service와 같은 시스템에서 복잡한 프로세스가 비효율적으로 운영되면 처리가 지연되고, 고객이 여러 차례 문의하며, 만족도가 떨어질 수 있습니다. 이러한 비효율은 고객의 신뢰를 약화할 뿐 아니라 상담원 업무량 증가, 해결 시간 연장, 재작업으로 운영 비용을 높입니다. 고객이 처음 문의한 순간부터 최종 해결까지 서비스 요청이 실제로 어떻게 처리되는지 파악하는 일은 지속적인 성장과 고객 유지에 중요합니다. 현재 프로세스가 명확히 보이지 않으면 문제가 어디에 있는지 추측에 의존하게 되어 효과적인 개선을 추진하기 어렵습니다.

process mining으로 숨은 비효율 파악

process mining을 활용하면 Microsoft Dynamics 365 Customer Service의 운영 현황을 데이터에 근거해 파악하고 개선할 수 있습니다. 시스템에서 생성된 이벤트 로그를 분석해 서비스 요청의 실제 처리 흐름을 시각화하고, 서비스 제공에 영향을 주는 각 단계와 편차, 병목을 보여줍니다. 이는 프로세스가 어떻게 작동한다고 생각하는지가 아니라 실제 데이터에 나타난 운영 방식을 확인하는 방법입니다.

고객 서비스에서는 각 '서비스 요청'이 '고객 문의 시작'부터 '서비스 요청 종료'까지 거치는 활동을 추적합니다. '상담원에게 요청 할당', '상담원이 문제 조사', '고객에게 정보 요청' 등의 단계에서 요청이 지나치게 오래 머무는 지점을 확인할 수 있습니다. 이를 통해 지연이 발생하는 시점을 정확히 찾고, 문제가 재개되거나 다시 에스컬레이션되는 재작업 경로를 파악하며, 일반적인 보고서에서는 놓치기 쉬운 규정 준수 문제도 발견할 수 있습니다. 서비스 요청의 전체 처리 과정을 살펴보고 최적화할 수 있는 구체적인 분석 방법입니다.

process mining으로 찾는 주요 개선 영역

Microsoft Dynamics 365 Customer Service 데이터를 process mining으로 분석하면 다음과 같은 개선 영역을 확인할 수 있습니다.

서비스 요청 처리 시간 단축: 전체 처리 과정을 시각화해 '서비스 요청 해결' 또는 '서비스 요청 종료'까지 불필요하게 시간이 걸리는 활동이나 인계 지점을 찾습니다. '요청 분류 및 우선순위 지정' 지연, '상담원이 문제 조사' 단계의 장기화, 비효율적인 '내부 에스컬레이션 시작' 등이 원인일 수 있습니다. 해당 단계를 개선하면 고객의 대기 시간을 줄일 수 있습니다.
상담원 효율과 생산성 향상: 상담원별 업무량과 반복되는 재작업 유형을 파악하고, 상담원이 어려움을 겪거나 교육이 필요한 영역을 찾습니다. 예를 들어 '고객에게 정보 요청'이 반복되거나 '내부 에스컬레이션 시작'이 여러 차례 발생한다면, 초기 정보 수집을 개선하거나 Dynamics 365 Customer Service의 지식 문서를 보완해야 할 수 있습니다.
고객 경험과 만족도 개선: 고객의 반응과 불편 사항을 더 명확히 파악할 수 있습니다. 처리 흐름을 분석해 긴 대기열, 반복적인 설명, '고객에게 해결 방안 제안'까지의 지연 등 고객 불만으로 이어지는 활동을 찾습니다. 이러한 상호작용을 간소화하면 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
규정 준수와 표준화: 필수 승인 단계를 건너뛰거나 '최초 고객 확인 발송'이 누락되는 등 표준 운영 절차에서 벗어난 사례를 확인할 수 있습니다. 이를 바탕으로 팀이 모범 사례와 규제 요건을 준수하도록 지원하고 서비스 품질과 일관성을 유지할 수 있습니다.

프로세스 최적화로 기대할 수 있는 결과

process mining에서 얻은 인사이트를 활용하면 Microsoft Dynamics 365 Customer Service 운영을 개선할 수 있습니다. 서비스 요청의 평균 처리 시간이 줄어들어 더 빠르게 문제를 해결하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 상담원 효율 향상, 재작업 감소, 리소스 배분 최적화를 통해 운영 비용도 절감할 수 있습니다. 효율성 개선에 그치지 않고 고객 만족도 점수 상승, 서비스 수준 계약(SLA) 준수율 향상, 일관되고 신뢰할 수 있는 서비스 제공도 기대할 수 있습니다. 데이터에 근거한 개선은 지속적인 서비스 품질 향상과 경쟁력 강화로 이어집니다.

고객 서비스 프로세스 개선 시작하기

Microsoft Dynamics 365 Customer Service의 고객 서비스 프로세스 최적화는 생각보다 쉽게 시작할 수 있습니다. process mining을 활용하면 복잡한 데이터 엔지니어링 전문 지식 없이도 서비스 개선을 위한 명확하고 실행 가능한 방향을 확인할 수 있습니다. 인사이트를 빠르게 확인하고, 실제 변화를 이끌 의사결정을 내릴 수 있습니다. 객관적인 데이터를 바탕으로 고객 서비스 프로세스를 개선하고 처리 시간을 줄여 보세요. 이 방법은 초기 분석부터 지속적인 프로세스 개선까지 Dynamics 365 환경을 활용해 단계적으로 진행하도록 돕습니다.

고객 서비스 서비스 요청 관리 헬프 데스크 상담원 효율성 SLA 준수 고객 경험 해결 시간 지원 운영 티켓 처리 티켓 관리 지원 티켓 컨택센터 고객 지원 CRM 케이스 해결

일반적인 문제와 과제

현재 겪고 있는 과제 선택

고객은 문제 해결까지 오래 기다리면서 불만을 느끼고 다른 서비스로 이탈할 수 있습니다. 반복 문의와 에스컬레이션으로 운영 비용이 늘어나 고객 충성도에도 직접 영향을 줍니다. ProcessMind는 Microsoft Dynamics 365의 고객 서비스 프로세스에서 지연을 일으키는 병목과 비표준 경로를 찾아냅니다. 해결 시간을 늘리는 구체적인 활동이나 상담원 배정을 확인해 개선 대상을 정할 수 있습니다.

서비스 요청이 내부에서 지나치게 자주 에스컬레이션되면 상담원과 관리자의 업무 시간이 늘고 운영 비용이 증가하며 고객의 문제 해결도 늦어집니다. 이는 초기 상담원 교육이 부족하거나 지식 자료가 충분하지 않다는 신호일 수 있습니다. ProcessMind는 에스컬레이션 경로를 분석해 Microsoft Dynamics 365 Customer Service에서 반복적으로 발생하는 원인과 문제가 되는 요청 유형을 찾습니다. 상담원이 어려움을 겪는 지점을 확인해 교육이나 지식 문서를 집중적으로 보완하고 에스컬레이션을 줄일 수 있습니다.

많은 서비스 요청이 합의된 SLA 목표를 지키지 못해 위약금, 고객 불만, 브랜드 평판 저하로 이어집니다. 규정 준수 미달은 프로세스 실행이나 리소스 배분에 구조적인 문제가 있음을 나타냅니다. ProcessMind는 Microsoft Dynamics 365에서 서비스 요청의 전체 처리 과정을 정해진 SLA 목표와 비교해 추적하고, 목표를 놓치는 지점을 정확히 찾아냅니다. 특정 대기열, 상담원 또는 활동 순서 등 규정 미준수의 근본 원인을 파악할 수 있습니다.

일부 상담원에게 요청이 몰리고 다른 상담원은 충분히 활용되지 않으면 소진과 효율 저하가 발생하고 고객 대기 시간도 길어집니다. 이러한 불균형은 상담원의 사기와 전반적인 서비스 품질에 부정적인 영향을 줍니다. ProcessMind는 Microsoft Dynamics 365 Customer Service에서 상담원 활동과 업무량 분포를 시각화합니다. 불균형을 찾아 리소스를 효율적으로 배분하는 방안을 마련하고 상담원 부담을 줄일 수 있습니다.

고객이 같은 문제로 여러 차례 문의하거나 상담원이 중복 작업을 수행한다면 초기 대응이 비효율적이고 첫 문의에서 문제가 해결되지 않는다는 뜻일 수 있습니다. 이로 인해 운영 비용이 늘고 고객 불만도 커집니다. ProcessMind는 고객 서비스 프로세스에서 반복되는 경로와 불필요한 활동을 찾아 Microsoft Dynamics 365의 재작업 발생 지점을 보여줍니다. 워크플로를 간소화하고 첫 문의 해결률을 높일 기회를 확인할 수 있습니다.

상담원이 정해진 서비스 요청 처리 절차를 따르지 않으면 서비스 품질이 일정하지 않고 오류와 규정 준수 위험이 늘어날 수 있습니다. 표준화가 부족하면 프로세스 개선도 어려워집니다. ProcessMind는 Microsoft Dynamics 365 Customer Service에서 실제로 진행된 모든 프로세스 경로를 자동으로 찾아 이상적인 모델과 비교합니다. 편차와 발생 빈도를 시각화해 관리자가 모범 사례를 정착시키고 변동성을 줄이도록 지원합니다.

상담원이 관련 지식 문서를 찾거나 활용하지 못하면 조사 시간이 길어지고 답변이 일관되지 않으며 에스컬레이션에 더 많이 의존하게 됩니다. 이는 상담원 생산성과 고객 만족도에 영향을 줍니다. ProcessMind는 Microsoft Dynamics 365에서 지식 문서 이용과 문제 해결 결과의 연관성을 분석합니다. 지식 자료 활용의 공백을 찾아 콘텐츠와 상담원 교육을 개선하고 문제를 더 빠르게 해결할 수 있습니다.

서비스 요청이 잘못 분류되거나 우선순위가 부정확하게 지정되면 엉뚱한 팀으로 전달되고 처리가 늦어져 해결 시간도 늘어납니다. 이는 전체 지원 체계의 효율을 떨어뜨립니다. ProcessMind는 Microsoft Dynamics 365 고객 서비스 프로세스에서 잘못된 분류가 발생하는 유형과 그 후속 영향을 보여줍니다. 분류 오류가 자주 발생하는 지점을 찾아 교육이나 시스템 규칙을 개선할 수 있습니다.

상담원이 최초 문의 후 고객에게 추가 정보를 요청하는 일이 잦으면 해결 시간이 늘어나고 빠른 해결을 기대한 고객의 불만도 커집니다. 이는 초기 정보 수집이 충분하지 않다는 신호입니다. ProcessMind는 Microsoft Dynamics 365 Customer Service에서 "고객에게 정보 요청"이 발생하는 활동 순서를 분석해 발생 빈도와 처리 시간에 미치는 영향을 보여줍니다. 초기 데이터 수집이나 상담원의 질문 방식을 개선할 기회를 찾을 수 있습니다.

긴급한 문제를 이메일로 처리하는 등 특정 서비스 요청에 비효율적인 커뮤니케이션 채널을 사용하면 해결이 늦어지고 상담원 업무가 늘어납니다. 이는 전반적인 서비스 효율과 고객 경험에 영향을 줍니다. ProcessMind는 Microsoft Dynamics 365에서 여러 서비스 요청 유형에 사용된 커뮤니케이션 채널("커뮤니케이션 채널" 속성)을 분석하고 해결 시간과 비교합니다. 특정 상황에 적합하지 않은 채널을 찾아낼 수 있습니다.

서비스 요청을 하나 해결하는 데 드는 총비용이 기준보다 높으면 수익성과 리소스 배분에 영향을 줍니다. 고객 서비스 프로세스 전반의 재작업, 에스컬레이션, 처리 시간 증가가 원인일 수 있습니다. ProcessMind는 프로세스 데이터를 종합해 Microsoft Dynamics 365에서 서비스 요청별로 소비되는 활동과 리소스를 명확히 보여줍니다. 비용을 유발하는 요인을 찾아 서비스 비용을 줄이는 데 집중할 수 있습니다.

상담원, 요청 유형, 부서에 따라 고객 만족도가 크게 다르면 서비스 품질이 일관되지 않고 고객 충성도를 높일 기회를 놓치고 있다는 뜻일 수 있습니다. 해결 후 설문에서도 긍정적인 결과가 일정하게 나타나지 않습니다. ProcessMind는 Microsoft Dynamics 365 Customer Service에서 "고객 반응"과 프로세스 편차 및 상담원 성과를 연결해 분석합니다. 만족도 점수가 낮아지는 프로세스 경로나 상담원 행동을 찾아 개선 방향을 제시합니다.

일반적인 목표

성공의 기준 정의

해결 시간이 짧아지면 고객 만족도와 운영 효율이 크게 높아집니다. Microsoft Dynamics 365 Customer Service에서 지연이 발생하면 고객의 불만이 커지고 상담원 리소스가 불필요하게 오래 묶여 비용이 늘어납니다. 이 목표는 문제를 더 빠르고 효율적으로 해결하는 데 초점을 둡니다.
ProcessMind는 해결을 지연시키는 병목과 비표준 경로를 찾아냅니다. 실제 프로세스 흐름을 시각화해 지연의 원인이 되는 활동, 대기열, 상담원을 파악하고, 집중적인 개선을 통해 해결 시간을 15-25% 단축할 수 있도록 지원합니다. 평균 처리 시간과 해결까지 걸리는 시간 등의 지표도 명확히 확인할 수 있습니다.

내부 에스컬레이션이 지나치게 많으면 프로세스 비효율이나 역량 부족을 나타내며, 여러 팀에 부담을 주고 Microsoft Dynamics 365 Customer Service에서 고객의 문제 해결을 지연시킵니다. 에스컬레이션을 줄이면 부서 간 효율이 높아지고 가능한 경우 최초 문의에서 문제를 해결할 수 있습니다.
ProcessMind는 에스컬레이션 경로와 빈도를 분석해 잘못된 분류, 정보 부족, 상담원 교육 미흡 등의 근본 원인을 보여줍니다. 에스컬레이션이 자주 발생하는 지점을 찾아 집중 교육이나 프로세스 조정을 통해 발생 건수를 20% 이상 줄일 수 있습니다.

SLA를 준수하면 고객의 신뢰를 얻고 위약금을 피할 수 있습니다. Microsoft Dynamics 365 Customer Service에서 목표를 계속 달성하지 못하면 평판이 나빠지고 재정적 손실이 발생할 수 있습니다. 이 목표는 서비스 약속을 일관되게 지키는 데 있습니다.
ProcessMind는 SLA 미준수 사례와 그 원인이 되는 활동, 대기열, 상담원 간 인계를 보여줍니다. 서비스 요청 프로세스에서 목표를 놓치는 지점을 시각화해 SLA 준수율을 10-15% 높이고 중요한 기한을 지키도록 지원합니다.

업무량이 고르게 배분되지 않으면 Microsoft Dynamics 365의 고객 서비스 팀에서 상담원이 소진되고 생산성이 떨어지며 서비스 품질도 일정하지 않게 됩니다. 지속적인 성과와 상담원 만족도를 위해 서비스 요청을 공정하고 효율적으로 배분해야 합니다.
ProcessMind는 상담원과 부서별로 서비스 요청이 어떻게 배정되고 처리되는지 보여줍니다. 상담원 가용성이나 전문 분야와 관련된 대기열과 병목을 찾아 관리자가 업무량을 재조정하고 교육 필요성을 파악하도록 지원합니다. 이를 통해 전체 처리 역량 활용도를 10% 높일 수 있습니다.

재작업과 고객의 반복 문의는 최초 해결이 불완전하거나 효과적이지 않았다는 신호입니다. Microsoft Dynamics 365 Customer Service에서 이는 고객 불만과 운영 비용 증가로 이어집니다. 매번 처음 대응할 때 문제를 정확히 해결하는 것이 목표입니다.
ProcessMind는 서비스 요청의 전체 처리 과정을 추적해 재개된 사례나 후속 문의의 유형을 찾습니다. 재작업과 연관된 활동이나 상담원을 파악해 프로세스를 재설계하거나 집중 교육을 실시하고, 재작업률을 10-20% 낮추며 첫 문의 해결률을 높일 수 있습니다.

표준 운영 절차에서 벗어나면 Microsoft Dynamics 365 Customer Service 프로세스의 일관성이 떨어지고 오류와 비용이 늘어납니다. 예측 가능한 결과와 높은 서비스 품질을 위해 일관된 프로세스 실행이 중요합니다.
ProcessMind는 실제 프로세스 경로를 자동으로 찾아 이상적인 경로와 비교합니다. 편차의 빈도와 영향을 측정해 팀이 모범 사례를 정착시키고 규정 미준수 경로를 20-30% 줄여 더 예측 가능하고 효율적으로 서비스를 제공하도록 지원합니다.

Microsoft Dynamics 365의 기존 지식 문서 활용도가 낮으면 상담원이 흔한 문제도 처음부터 다시 해결하게 되어 처리 시간이 늘고 답변이 일관되지 않을 수 있습니다. 지식 문서를 충분히 활용하면 문제를 더 빠르고 표준화된 방식으로 해결할 수 있습니다.
ProcessMind는 서비스 요청을 해결하는 동안 지식 문서에 언제 어떻게 접근했는지, 또는 접근하지 않았는지 분석합니다. 상담원이 관련 정보를 찾기 어려워하는 지점이나 새 문서가 필요한 영역을 찾아 활용도를 15% 높이고 해결 시간을 줄일 수 있습니다.

Microsoft Dynamics 365에서 서비스 요청을 처음에 잘못 분류하면 잘못 전달되거나 처리가 지연되고 여러 차례 인계되어 고객 불만과 운영 비용이 늘어납니다. 효율적인 처리를 위해 정확한 분류가 중요합니다.
ProcessMind는 잘못 분류된 요청의 처리 경로를 추적해 이상적인 흐름에서 벗어나는 지점과 원인을 찾습니다. 분류 오류가 자주 발생하는 지점을 분석해 초기 접수 절차나 AI 모델을 개선하고 분류 정확도를 10-15% 높일 수 있습니다.

고객에게 필요한 정보를 수집하는 과정이 지연되면 해결 시간이 길어지고 여러 차례 소통해야 할 수 있어 Microsoft Dynamics 365 Customer Service의 고객 경험이 나빠집니다. 이 과정을 간소화하는 것이 중요합니다.
ProcessMind는 정보 요청이 자주 발생하거나 지연으로 이어지는 단계와 활동을 찾아냅니다. 정보를 미리 수집하거나 상담원 스크립트와 양식을 개선할 기회를 확인해 정보 수집에 필요한 반복 과정을 20% 줄일 수 있습니다.

커뮤니케이션 채널을 비효율적으로 사용하면 고객과의 대화가 분산되고 상담원이 여러 업무 사이를 전환해야 하며 Microsoft Dynamics 365의 해결 시간도 늘어날 수 있습니다. 채널 사용을 최적화하면 효율과 고객 경험을 개선할 수 있습니다.
ProcessMind는 여러 커뮤니케이션 채널을 거치는 서비스 요청의 처리 과정을 분석해 채널 전환이 발생하거나 지연을 유발하는 지점을 보여줍니다. 적절한 채널 사용 방식과 순서를 찾아 커뮤니케이션에 드는 부담을 10% 줄일 수 있습니다.

서비스 요청당 운영 비용이 높으면 Microsoft Dynamics 365 Customer Service의 수익성과 리소스 배분에 영향을 줍니다. 이 목표는 불필요한 비용을 유발하는 비효율을 찾아 제거하는 데 초점을 둡니다.
ProcessMind는 서비스 요청의 전체 처리 과정을 투명하게 보여주고 비용이 많이 드는 활동, 병목, 재작업 경로를 찾아냅니다. 프로세스를 최적화하고 재에스컬레이션이나 반복 문의 같은 비효율을 줄여 요청당 비용을 5-15% 절감할 수 있습니다.

서비스 요청 해결 후 고객 만족도가 일정하지 않으면 Microsoft Dynamics 365의 서비스 품질이나 후속 대응에 편차가 있어 고객 충성도와 브랜드 인식에 영향을 줄 수 있습니다. 해결 후에도 일관되게 긍정적인 경험을 제공하는 것이 중요합니다.
ProcessMind는 속성에 기록된 경우 고객 반응 및 해결 코드를 구체적인 프로세스 경로와 연결합니다. 만족도 점수가 낮아지기 전에 자주 나타나는 편차나 단계를 찾아 해결 활동과 후속 대응을 개선하고 만족도를 5-10% 높일 수 있습니다.

고객 서비스 개선을 위한 6단계

템플릿 다운로드

수행할 작업

Microsoft Dynamics 365 Customer Service에 맞게 설계된 Excel 템플릿을 사용합니다. 이 템플릿을 이용하면 분석에 적합한 형식으로 데이터를 구성할 수 있습니다.

데이터 템플릿 가이드 보기 템플릿 다운로드

중요한 이유

적절한 템플릿을 사용하면 데이터 불일치를 방지하고 고객 서비스 프로세스를 정확하고 효율적으로 분석할 수 있습니다.

기대 효과

고객 서비스 데이터에 맞는 열 제목과 형식이 적용된 Excel 템플릿입니다.

제공되는 내용

고객 서비스 프로세스 성과를 정확히 파악하세요

ProcessMind는 고객 서비스 요청이 실제로 처리되는 경로를 보여주고, 각 상호작용과 인계 과정을 시각화합니다. 상담원 성과와 고객 여정의 마찰 지점을 구체적으로 파악할 수 있습니다.

실제 고객 서비스 요청 흐름을 매핑합니다
서비스 프로세스의 병목을 빠르게 찾아냅니다
상담원 간 인계와 응답 시간을 개선합니다
고객 만족도와 문제 해결률을 높입니다

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

일반적인 성과

고객 서비스의 실질적인 개선 효과

다음은 Microsoft Dynamics 365 Customer Service의 서비스 요청 처리 과정에서 병목과 비효율을 찾아 process mining을 적용했을 때 조직이 일반적으로 얻는 실질적인 효과입니다.

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서비스 해결 시간 단축

평균 처리 시간 감소

서비스 요청 처리 과정의 병목을 찾아 제거하면 고객 문제 해결에 걸리는 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 그 결과 서비스를 더 빠르게 제공하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

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내부 에스컬레이션 감소

복잡한 사례 배정 감소

Process mining으로 내부 에스컬레이션의 근본 원인을 파악할 수 있습니다. 이를 바탕으로 1차 상담원이 필요한 리소스와 지식을 갖추도록 지원하면 상위 지원 조직에 문의하는 경우를 줄일 수 있습니다.

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SLA 준수율 향상

서비스 약속 이행률 향상

서비스 수준 계약을 위협하는 프로세스 이탈과 지연을 찾아 워크플로를 선제적으로 개선할 수 있습니다. 이를 통해 약속한 해결 시간을 꾸준히 지키거나 앞당기고, 위약금을 방지하며 고객의 신뢰를 높일 수 있습니다.

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최초 문의 해결률 향상

첫 응대 효율 향상

고객 여정 맵을 분석하면 첫 문의에서 문제를 해결할 기회를 찾을 수 있습니다. 재문의가 줄어 고객과 상담원 모두 시간을 절약하고 업무 효율을 높일 수 있습니다.

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고객 만족도 향상

해결 후 CSAT 점수 상승

서비스 과정에서 고객의 반응과 불편 지점을 파악하면 필요한 부분을 개선할 수 있습니다. 이를 통해 문제 해결 후 고객 만족도와 브랜드 충성도를 높일 수 있습니다.

성과는 고객 서비스 프로세스의 복잡성과 Microsoft Dynamics 365 Customer Service 데이터의 품질에 따라 달라집니다. 아래 수치는 여러 도입 사례에서 관찰된 일반적인 개선 수준을 보여줍니다.

권장 데이터

먼저 중요한 속성과 활동을 선택하고, 필요에 따라 범위를 넓히세요.

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

속성

분석에 필요한 주요 데이터 항목

사례 또는 티켓이라고도 하는 고객 서비스 요청의 고유 식별자입니다.

중요한 이유

관련된 모든 이벤트를 하나의 프로세스 인스턴스로 연결하는 사례 ID입니다. 이를 통해 프로세스 전체를 분석할 수 있습니다.

활동을 담당한 고객 서비스 상담원 또는 사용자의 이름입니다.

중요한 이유

개인과 팀의 성과를 분석하고 업무량을 균형 있게 배분하며, 서비스 품질 향상을 위한 코칭 기회를 찾을 수 있습니다.

서비스 요청의 주요 범주 또는 분류입니다.

중요한 이유

유형별로 프로세스를 나누어 분석하면 병목과 리소스 수요, 개선 기회를 파악하고 더 나은 라우팅 및 처리 방식을 마련할 수 있습니다.

서비스 요청의 긴급도를 나타내는 우선순위입니다.

중요한 이유

우선순위가 높은 요청을 더 빠르게 처리해 목표를 달성하는지, 우선순위가 전체 프로세스 성과에 어떤 영향을 미치는지 파악할 수 있습니다.

서비스 요청이 접수된 커뮤니케이션 채널입니다.

중요한 이유

고객 문의 채널에 따라 프로세스 효율과 해결 시간, 고객 만족도가 어떻게 달라지는지 파악할 수 있습니다.

서비스 요청 해결을 위해 계약상 합의한 목표 시간입니다.

중요한 이유

서비스 약속에 대한 성과를 측정하는 주요 기준으로, SLA 준수 여부와 위반을 직접 분석할 수 있습니다.

서비스 요청의 현재 상태를 구체적으로 설명하는 사유입니다.

중요한 이유

사례의 결과와 상태 변경 사유를 세부적으로 파악해 해결 경로와 근본 원인을 더 정확하게 분석할 수 있습니다.

서비스 요청과 연결된 고객 또는 계정의 이름입니다.

중요한 이유

고객별 분석을 통해 패턴을 찾고 주요 계정에 대한 서비스를 개선하며 고객 여정을 파악할 수 있습니다.

활동

추적하고 최적화할 프로세스 단계

이 활동은 시스템에 새 사례 레코드가 생성되는 시점으로, 고객 서비스 프로세스의 시작을 나타냅니다. 'Incident' 엔터티 레코드를 처음 저장할 때 타임스탬프와 함께 명시적으로 기록됩니다.

중요한 이유

주요 시작 이벤트인 이 활동은 사례의 전체 처리 기간을 계산하고 사례량 추이를 파악하는 데 필요합니다. 이후 모든 프로세스 분석의 기준점이 됩니다.

사례를 처리할 특정 큐나 사용자에게 배정하는 활동입니다. 시스템은 사례 소유자 변경을 명시적으로 기록하며, 감사 로그에서 확인할 수 있습니다.

중요한 이유

배정 내역을 추적하면 업무량 배분을 분석하고 배정 과정의 지연을 찾아 라우팅 효율을 파악할 수 있습니다. 사례가 적합한 팀이나 담당자에게 얼마나 빠르게 전달되는지 확인하는 데도 도움이 됩니다.

사례의 서비스 수준 계약(SLA) 타이머가 활성화되어 '최초 응답 기한'이나 '해결 기한'과 같은 서비스 지표를 측정하기 시작했음을 나타냅니다. Dynamics 365 SLA 엔진에서 명시적으로 관리하는 이벤트입니다.

중요한 이유

이 활동은 SLA 준수 여부를 모니터링하고 서비스 약속의 측정이 시작되는 시점을 파악하는 데 중요합니다. 서비스 목표 달성 여부를 직접 분석할 수 있습니다.

사례를 상위 지원 단계나 다른 팀으로 공식 이관하는 활동입니다. 지정된 에스컬레이션 큐나 사용자에게 사례를 재배정하는 명시적인 사용자 작업일 수 있습니다.

중요한 이유

'내부 에스컬레이션율' KPI를 모니터링하고 1차 지원에서 해결하지 못한 문제의 근본 원인을 찾는 데 중요합니다. 프로세스의 취약점과 교육이 필요한 부분을 파악할 수 있습니다.

상담원이 고객 문제를 해결했다고 판단한 시점을 나타내는 주요 단계입니다. Dynamics 365에서 명시적으로 수행하는 작업으로, 사례와 연결된 'Case Resolution' 활동 레코드가 생성됩니다.

중요한 이유

주요 성공 종료 이벤트인 이 활동은 해결 시간과 성공률을 계산하는 데 필요합니다. 거의 모든 고객 서비스 KPI에 포함되는 항목입니다.

사례 레코드를 최종적으로 관리 종료하는 단계입니다. 해결과 동시에 진행되거나 나중에 처리될 수 있습니다. 사례 상태가 '종료됨'으로 변경된 기록으로 확인합니다.

중요한 이유

시스템에서 프로세스가 완전히 끝나는 시점을 나타냅니다. '해결됨'에서 '종료됨'까지 걸린 시간을 보면 관리 업무 부담이나 레코드 최종 확정 지연을 파악할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Dynamics 365 Customer Service의 process mining이란 무엇인가요?

Process mining은 Microsoft Dynamics 365 Customer Service 시스템의 이벤트 로그를 분석해 서비스 요청의 실제 처리 흐름을 시각화하고 파악합니다. 편차, 병목, 재작업을 찾아 프로세스가 설계된 방식과 실제 운영 방식의 차이를 보여줍니다. 이러한 인사이트는 효율을 높이고 고객 만족도를 개선하는 데 중요합니다.

process mining에 Dynamics 365의 어떤 데이터가 필요한가요?

일반적으로 서비스 요청의 각 단계에 대한 케이스 식별자, 활동명, 타임스탬프가 포함된 이벤트 로그가 필요합니다. Dynamics 365 Customer Service에서는 서비스 요청 ID, 활동 유형, 각 단계나 작업의 생성일 및 완료일 등이 해당합니다. 상담원, 대기열, 해결 상태와 같은 추가 속성을 포함하면 분석을 더 풍부하게 할 수 있습니다.

Microsoft Dynamics 365 Customer Service에서 데이터를 어떻게 추출하나요?

일반적으로 Dynamics 365의 기본 보고 도구, Power BI 커넥터 또는 데이터베이스에 직접 질의해 이벤트 로그에 접근합니다. 케이스, 활동, 타임스탬프 정보를 CSV나 유사한 파일 형식으로 구조화해 수집해야 합니다. process mining 도구 중에는 Dynamics 365용 사전 구축 커넥터를 제공하는 제품도 있습니다.

process mining으로 어떤 고객 서비스 문제를 해결할 수 있나요?

Process mining은 서비스 요청 해결 지연, 잦은 내부 에스컬레이션, 서비스 수준 계약 준수 편차 등을 찾아낼 수 있습니다. 과도한 재작업, 상담원 업무량 불균형, 지식 문서 활용 부족의 근본 원인도 확인할 수 있습니다. 이러한 문제를 시각화하면 개선이 필요한 영역에 집중할 수 있습니다.

process mining으로 초기 인사이트를 얻기까지 얼마나 걸리나요?

필요한 데이터를 추출하고 준비한 뒤에는 보통 며칠에서 일주일 안에 초기 인사이트를 얻을 수 있습니다. 데이터 추출, 정제, 매핑에 가장 많은 시간이 들며, 소요 시간은 데이터의 복잡성과 원천 시스템에 대한 접근성에 따라 달라집니다. 이후 분석은 대체로 훨씬 빠르게 진행됩니다.

process mining이 운영 중인 Dynamics 365 Customer Service에 영향을 주나요?

아니요. process mining은 운영 시스템에 직접 개입하지 않는 분석 기법입니다. Dynamics 365에서 추출한 과거 데이터를 사용하며 실시간 운영에는 접근하지 않습니다. 분석은 오프라인으로 진행되므로 현재 진행 중인 고객 서비스 활동이나 시스템 성능에 영향을 주지 않습니다.

process mining 권장 사항을 적용하면 어떤 개선을 기대할 수 있나요?

서비스 요청 해결 시간 단축, 내부 에스컬레이션 감소, 서비스 수준 계약 준수 향상 등의 실질적인 효과를 기대할 수 있습니다. 상담원 업무량을 고르게 배분하고 운영 비용을 줄이며, 해결 후 고객 만족도를 높일 수도 있습니다. 이러한 개선은 데이터를 바탕으로 프로세스를 재설계할 때 가능합니다.

process mining을 설정하려면 전문적인 기술 지식이 필요합니까?

기본적인 데이터 추출 기술이 있으면 도움이 되지만, 최신 process mining 도구는 현업 사용자를 고려해 설계되었습니다. 많은 플랫폼이 사용하기 쉬운 인터페이스와 자동 데이터 커넥터를 제공하므로 깊이 있는 기술 지식이 없어도 활용할 수 있습니다. 복잡한 데이터 통합이나 고급 분석에는 전문적인 지원이 필요할 수 있습니다.

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