Uw Klantenservice datatemplate

Een Activiteit vertegenwoordigt een afzonderlijke stap of gebeurtenis in de levenscyclus van een serviceaanvraag. Voorbeelden zijn 'Service Request Created', 'Request Assigned', 'Solution Proposed' en 'Request Closed'. Elke activity is gekoppeld aan een specifieke serviceaanvraag en heeft een timestamp die aangeeft wanneer deze heeft plaatsgevonden.

Dit attribuut is belangrijk voor het bouwen van de proceskaart, de visuele weergave van de workflow van de klantenservice. Het analyseren van de volgorde en frequentie van activiteiten helpt de werkelijke paden te bekijken die serviceaanvragen volgen, waardoor veelvoorkomende workflows, knelpunten, afwijkingen en herstelwerk-loops worden benadrukt. Het vormt de basis van elke process mining analyse.

Dit attribuut definieert de stappen in uw proceskaart. Het is belangrijk voor het begrijpen welk werk wordt gedaan en in welke volgorde.

Vaak derived van event logs, status change tables, of audit trail records binnen het customer service system.

De Service Request ID is de primary key die elke customer case uniek identificeert van creatie tot de uiteindelijke oplossing. Het dient als de case-identificatie, waarbij alle gebeurtenissen, communicaties en acties gerelateerd aan een specifiek klantprobleem worden gegroepeerd in een samenhangende tijdlijn.

Bij Process Mining is dit attribuut onmisbaar bij het reconstrueren van de volledige verloop van elke serviceaanvraag. Door elke activity te correleren aan een specifieke Service Request ID, kunnen analysesten processtromen visualiseren, afwijkingen vinden en case-duur nauwkeurig meten. Het maakt een case-centric view van het proces mogelijk, wat belangrijk is voor het begrijpen van prestaties en het vinden van verbeterpunten.

Dit is de essentiële case-identificatie. Zonder deze kun je de klantreis van één enkel klantprobleem niet traceren door het proces.

Doorgaans te vinden in de header of hoofdtabel voor cases, tickets of incidents in een klantenservicemanagementsysteem.

Event Time, ook bekend als de starttijd, legt het moment vast waarop een activity plaatsvond. Elk gebeurtenis in de log, van de initiële creatie van een serviceaanvraag tot de uiteindelijke afsluiting, is gemarkeerd met een timestamp. Deze temporele data is belangrijk voor het chronologisch ordenen van gebeurtenissen.

De volgorde van deze tijdstempels voor een gegeven serviceaanvraag stelt process mining-tools in staat de processtroom te reconstrueren zoals deze in werkelijkheid plaatsvond. Event Time is de basis voor alle tijdgebonden analyse, inclusief het berekenen van de duur tussen activiteiten, het meten van de totale case resolution time, het vinden van knelpunten en het controleren op compliance met Service Level Agreements (SLA's).

Deze timestamp ordent gebeurtenissen en maakt alle duur-gebaseerde analyse mogelijk, zoals het berekenen van oplostijden en het vinden van knelpunten.

Te vinden in event logs of audit trail-tabellen, vaak naast de activity name. Het kan 'Creation Date', 'Event Date', of 'Timestamp' worden genoemd.

Het Source System attribuut identificeert de applicatie of het platform waar de klantenservice data is ontstaan, zoals ServiceNow, Salesforce, Zendesk of een custom in-house system. In omgevingen waar data van meerdere systemen wordt gecombineerd, is dit veld belangrijk voor data governance en traceerbaarheid.

Hoewel niet direct gebruikt in de meeste standaard processtroom analyses, biedt het belangrijke context. Het helpt bij het begrijpen van potentiële variaties in datakwaliteit of procesuitvoering tussen verschillende systemen. Het is ook belangrijk voor datavalidatie en probleemoplossing data-extractie issues, en managing data integration pijplijns.

Identificeert de herkomst van de data, wat belangrijk is voor data governance, probleemoplossing en analyse in multi-system omgevings.

Dit wordt doorgaans toegevoegd tijdens het data-extractieproces (ETL) en bestaat mogelijk niet direct in de tabellen van het bronsysteem.

Het Last Data Update attribuut registreert de datum en tijd van de meest recente data-extractie of -vernieuwing. Deze metadata is belangrijk voor het begrijpen van de relevantie van de geanalyseerde data en voor het beheer van de data pijplijn.

Dit attribuut biedt transparantie aan zakelijke gebruikers en analysesten over hoe actueel hun analyse is. Het helpt bij het plannen van data vernieuwingen en zorgt ervoor dat beslissingen gebaseerd zijn op data die zo actueel is als vereist. Voor het monitoren van lopende processen is het kennen van de laatste updatetijd is belangrijk om de huidige status van open cases correct te interpreteren.

Geeft de relevantie van de data aan, en zorgt ervoor dat analyses en zakelijke beslissingen gebaseerd zijn op tijdige en relevante Informatie.

Deze timestamp voegen we doorgaans toe tijdens het data-extractieproces (ETL).

Het Request Type attribuut biedt een high-level categorisatie van het probleem of de vraag van de klant. Deze classificatie helpt serviceaanvragen te segmenteren om de verschillende soorten vraag die op de ondersteuningsorganisatie worden geplaatst, te begrijpen. Veelvoorkomende types zijn technische problemen, facturatievragen, Informatieaanvragen of klachten.

Dit attribuut is uiterst waardevol voor analyse, omdat het filtering en vergelijking van processen voor verschillende soorten aanvragen mogelijk maakt. Het oplossingsproces voor een 'Facturatievraag' kan bijvoorbeeld veel eenvoudiger en sneller zijn dan voor een 'Technisch Incident'. Het begrijpen van deze verschillen is belangrijk voor het instellen van passende SLA's, het ontwerpen van efficiënte workflows en het effectief toewijzen van bronnen.

Segmenting requests per type is crucial voor understanding different process paths en tailoring improvements tot specific issues.

Dit is een standaard veld op het hoofd case of ticket formulier, vaak genoemd 'Type', 'Categorie' of 'Classificatie'.

Het Communication Channel attribuut identificeert het medium dat door de klant wordt gebruikt om met de servicedesk te communiceren. Veelvoorkomende kanalen zijn e-mail, telefoon, web portal, chat en social media. Het kanaal kan de klantverwachtingen en de complexiteit van het oplossingsproces beïnvloeden.

Het analyseren van het proces per communicatiekanaal kan aanzienlijke verschillen in prestaties zichtbaar maken. Aanvragen die via de telefoon worden ingediend, kunnen bijvoorbeeld snellere oplostijden hebben, maar vereisen meer agent bronnen vergeleken met die van een web portal. Deze analyse helpt organisaties hun kanaalstrategie te optimaliseren, bronnen effectief toe te wijzen en de service-ervaring af te stemmen op verschillende communicatiemethoden.

Reveals hoe different communication channels impact oplostijden, agent effort, en overall procesefficiëntie.

Doorgaans beschikbaar als een standaard veld op de case of het ticket record, dat aangeeft hoe de aanvraag is aangemaakt.

Het End Time attribuut markeert het voltooiingspunt van een activity. Terwijl Event Time het startpunt markeert, biedt End Time het andere noodzakelijke punt om te meten hoe lang een specifieke taak duurde. Niet alle gebeurtenissen hebben een duidelijke eindtijd, maar voor degenen die dat wel hebben, zoals 'Agent Investigation' of een klantoproep, is het waardevolle Informatie.

In analyse levert het verschil tussen End Time en Event Time de verwerkingstijd van de activity op. Dit is onmisbaar voor bottleneckanalyse, waarbij het doel is om te achterhalen welke stappen in het proces de meeste tijd in beslag nemen. Het begrijpen van activity tijdsduren helpt bij bron planning, prestatie-evaluatie en het vinden van kansen om de werkzaamheden te vereenvoudigen.

Dit attribuut is belangrijk voor het berekenen van individuele activity duren, wat belangrijk is voor het vinden van knelpunten en het meten van efficiëntie.

Meestal te vinden in event logs of audit trail-tabellen samen met de starttijd. Indien niet beschikbaar, moet het mogelijk worden afgeleid van de starttijd van het daaropvolgende gebeurtenis.

Het Is Escalated attribuut is een boolean-waarde (true of false) dat een serviceaanvraag markeert als formeel geëscaleerd. Escalatie vindt doorgaans plaats wanneer een probleem te complex is voor de huidige ondersteuningslaag, niet binnen een bepaalde tijd wordt opgelost, of wanneer een klant zeer ontevreden is.

Dit attribuut is belangrijk voor escalatie-analyse. Het stelt organisaties in staat het escalatiepercentage te berekenen, een belangrijke prestatie-indicator (KPI). Door de processtroom van geëscaleerde cases te analyseren, kunnen bedrijven de hoofdoorzaken van escalaties vinden, zoals kennislacunes bij frontline support, onduidelijke processen of productproblemen. Het verminderen van escalaties is vaak een belangrijk doel, aangezien ze kostbaar zijn en een negatieve invloed kunnen hebben op de klanttevredenheid.

Helpt de frequentie en grondoorzaken van escalaties te vinden, en benadrukt kansen om de first-contact resolution te verbeteren.

Dit is vaak een checkbox of flag veld op het case of ticket record. Het kan ook worden afgeleid door een Escalate activity te detecteren.

Klanttevredenheid is een belangrijke outcome metriek die de perceptie van de klant meet over de ontvangen service. Het wordt doorgaans vastgelegd via een post-resolution survey, vaak op een numerieke schaal, zoals 1 tot 5, of als een categorische rating zoals 'Goed', 'Neutraal' of 'Slecht'.

Dit attribuut is belangrijk voor het verbinden van procesprestaties met business resultaten. Door tevredenheidsscores te correleren met procesmeetwaarden, kunnen analisten vinden welke procesgedragingen leiden tot tevreden of ontevreden klanten. Analyse kan bijvoorbeeld aantonen dat cases met meerdere herverdelingen of lange oplostijden consequent lage tevredenheidsscores ontvangen. Dit biedt een duidelijke, datagedreven basis voor het prioriteren van procesverbeteringen die de grootste impact zullen hebben op de klantervaring.

Meet direct de klantperceptie van servicekwaliteit, en koppelt procesefficiëntie aan business resultaten.

Meestal opgeslagen in een aparte survey response table die kan worden gekoppeld aan het service request record.

Het Agent attribuut identificeert de individuele medewerker die een bepaalde activity heeft uitgevoerd of momenteel is toegewezen aan een serviceaanvraag. Dit kan een unieke ID, een e-mailadres of een volledige naam zijn.

Dit attribuut maakt prestatie- en werklastanalyse op individueel niveau mogelijk. Het stelt managers in staat om te zien hoe werk is verdeeld, de prestaties van medewerkers te vergelijken op meetwaarden zoals oplostijd of klanttevredenheid, en trainingsmogelijkheden te vinden. Het is ook belangrijk voor het analyseren van overdrachten tussen medewerkers, wat een bron van vertragingen en klantfrustratie kan zijn.

Dit attribuut is belangrijk voor het analyseren van de agent werklast, prestaties en de impact van overdrachten tussen verschillende medewerkers.

Vaak te vinden in case assignment history tables, event logs, of als veld op het hoofd-case of ticket record.

Het Priority attribuut geeft de urgentie van een serviceaanvraag aan, wat vaak beïnvloedt hoe snel deze moet worden afgehandeld. Dit niveau wordt doorgaans bepaald op basis van de bedrijfsimpact en de ernst van het door de klant gemelde probleem. SLA's zijn vaak gekoppeld aan het prioriteitsniveau.

Bij procesanalyse is prioriteit een belangrijke dimensie voor filtering en vergelijking. Analisten kunnen controleren of aanvragen met hoge prioriteit daadwerkelijk sneller worden opgelost dan die met lage prioriteit, zoals verwacht. Het helpt te verifiëren of prioriteringsregels worden gevolgd en om te beoordelen of bron toewijzing aansluit bij bedrijfsprioriteiten. Het vergelijken van de processtromen voor verschillende prioriteitsniveaus kan inefficiënties bij het afhandelen van kritieke problemen inzichtelijk maken.

Maakt analyse mogelijk van of urgente aanvragen sneller worden afgehandeld en helpt verifiëren of middelen afgestemd zijn op bedrijfsbehoeften.

Een standaardveld op het case- of ticket-formulier in de meeste klantenservicesystemen.

Het Assigned Group attribuut identificeert het team of de functionele eenheid die verantwoordelijk is voor een serviceaanvraag op een bepaald moment. Dit kan 'Level 1 Support', 'Billing Department' of 'Technical Support Team' zijn. Serviceaanvragen worden vaak tussen verschillende groepen gerouteerd naarmate ze vorderen.

Het analyseren van de Assigned Group is belangrijk voor het begrijpen van inter-team samenwerking en overdrachten. Het helpt bij het vinden welke teams overbelast zijn, waar knelpunten ontstaan tussen groepen, en welke paden verschillende soorten aanvragen door de organisatie afleggen. Deze Informatie is belangrijk voor het optimaliseren van teamstructuren, bron toewijzing en routeringsregels.

Maakt analyse mogelijk van teamprestaties, werkbelastingverdeling en vertragingen veroorzaakt door overdrachten tussen verschillende afdelingen.

Gelegen in het case of ticket record, vaak in velden zoals 'Assignment Group', 'Team', of 'Queue'.

De Request Status geeft de state van een serviceaanvraag aan op een specifiek punt in de levenscyclus. De status verandert naarmate aan de aanvraag wordt gewerkt, bijvoorbeeld van 'Nieuw' naar 'In Progress', vervolgens 'Wachtend op Klant' en ten slotte 'Opgelost'. De volgorde van status veranderingen vormt vaak de basis voor de activiteiten in het procesmodel.

Het analyseren van status veranderingen is een primaire manier om de processtroom te begrijpen. Het helpt bij het vinden van hoeveel tijd aanvragen in bepaalde states doorbrengen, zoals 'Wachtend', wat afhankelijkheden van externe partijen kan benadrukken. Het wordt ook gebruikt om onderscheid te maken tussen open en gesloten cases, wat fundamenteel is voor rapportage over actieve caseloads en resolution rates.

Volgt de levenscyclus stage van een aanvraag, wat helpt bij het vinden van de tijd die is doorgebracht in waiting states en het definiëren van proces activiteiten.

Een kernveld in het case of ticket record. Statuswijzigingen worden vaak vastgelegd in een audithistorietabel.

Het Klant attribuut identificeert de externe klant, hetzij een individu of een organisatie, die gekoppeld is aan de serviceaanvraag. Dit maakt het groeperen en analyseren van alle service-interacties voor een specifieke klant mogelijk.

Een klantgerichte benadering is belangrijk voor het begrijpen van de algehele klantervaring. Door data te analyseren die op klant is gefilterd, kunnen bedrijven klanten vinden die een groot aantal aanvragen indienen, wat kan duiden op problemen met een product of een behoefte aan betere training. Het helpt ook bij het bijhouden van de servicehistorie voor belangrijke accounts om ervoor te zorgen dat ze het verwachte ondersteuningsniveau ontvangen.

Maakt een klantgerichte view van het proces mogelijk, helpt bij het vinden van veelvoorkomende problemen voor specifieke clients en het managen van key accounts.

Een standaardveld op het case- of ticket record, dat linkt naar het contact- of accountobject in het CRM.

Het Product attribuut specificeert het specifieke product, de service of feature dat het onderwerp is van de klantvraag. Dit maakt de categorisatie van serviceaanvragen mogelijk op basis van het bedrijfsgebied waartoe ze behoren.

Het analyseren van serviceaanvragen per product is belangrijk voor oorzaakanalyse en productverbetering. Een hoog volume aan tickets voor een specifiek product kan duiden op kwaliteitsproblemen, bugs of bruikbaarheidsproblemen. Deze data biedt waardevolle feedback aan productontwikkelings- en engineering teams, en helpt hen bij het prioriteren van fixes en verbeteringen die de ondersteuningswerklast zullen verminderen en de klantervaring zullen verbeteren.

Koppelt serviceaanvragen aan specifieke products, wat belangrijke feedback levert voor product improvement en oorzaakanalyse.

Vaak een veld op het case of ticket form dat links naar een product catalog of manually entered kan worden.

De SLA Target Time vertegenwoordigt de deadline waarbinnen een serviceaanvraag naar verwachting moet worden opgelost volgens de geldende Service Level Agreement (SLA). Dit doel is vaak afhankelijk van de prioriteit, het type of het contractniveau van de klant. Het kan worden opgeslagen als een specifieke timestamp of als een duur vanaf de aanmaaktijd.

Dit attribuut is onmisbaar voor SLA-compliance-analyse. Door de feitelijke oplostijd te vergelijken met de SLA Target Time, kunnen organisaties hun SLA-compliance rate bepalen. Process Mining kan dit verder uitsplitsen, door te laten zien welke types aanvragen of welke processtappen het meest bijdragen aan SLA-overschrijdingen. Dit maakt gerichte verbeteringen mogelijk om serviceverplichtingen na te komen.

Dit is belangrijk voor het meten van SLA-compliance, een kritieke KPI voor klantenserviceorganisaties.

Doorgaans berekend en opgeslagen op de case of het ticket record op basis van gedefinieerd SLA-beleid binnen het systeem.