> Continue verbetering > Klantenservice > Freshdesk

Verbeter Uw Klantenservice

Uw 6-stappen gids voor het optimaliseren van Freshdesk Klantenservice.
Download datatemplate
Verbeter Uw Klantenservice
Uitdagingen (11) Doelen (11) 6 Stappen Voorbeeld Resultaten Data Veelgestelde vragen (5)

Optimaliseer Uw Klantenservice in Freshdesk voor Verbeterde Tevredenheid

Klantenserviceprocessen worden vaak geconfronteerd met uitdagingen zoals lange oplossingstijden en inconsistente agentprestaties. Ons platform helpt u precies te bepalen waar serviceaanvragen vertraging oplopen. We begeleiden u door praktische stappen om de operaties te stroomlijnen, de agentefficiëntie te verbeteren en de klanttevredenheid te verhogen.

Download onze voorgeconfigureerde datatemplate en pak veelvoorkomende uitdagingen aan om je efficiëntiedoelen te bereiken. Volg ons stappenplan voor verbetering en raadpleeg de datatemplategids om je bedrijfsprocessen te optimaliseren.

Toon gedetailleerde beschrijving

Waarom klantenservice in Freshdesk optimaliseren?

Klantenservice is het hart van elk succesvol bedrijf, maar herbergt vaak inefficiënties die stilletjes de klanttevredenheid uithollen en de operationele kosten opdrijven. In een systeem als Freshdesk, waar dagelijks talloze interacties plaatsvinden, kunnen knelpunten zich in het volle zicht verbergen, leidend tot vertraagde oplossingen, gefrustreerde klanten en overwerkte agenten. Wanneer serviceaanvragen blijven liggen, lijdt uw merkreputatie en neemt de kans op klantverloop toe. Het begrijpen van de ware reis van een serviceaanvraag, van de initiatie tot de oplossing, is cruciaal voor het behouden van concurrentievoordeel en het bevorderen van duurzame klantloyaliteit. Het optimaliseren van uw klantenservice in Freshdesk gaat niet alleen over het oplossen van problemen, het gaat over het transformeren van uw servicelevering in een naadloze, efficiënte en klantgerichte operatie.

Hoe process mining inzichten in Freshdesk klantenservice ontsluit

Process mining biedt een revolutionaire aanpak om uw Freshdesk klantenservice te begrijpen en te verbeteren. In plaats van te vertrouwen op aannames of geaggregeerde rapporten, gebruikt process mining de event logs die binnen Freshdesk worden gegenereerd om de werkelijke reis van elke serviceaanvraag te reconstrueren. Het brengt visueel elke stap in kaart die een ticket neemt, van "Klantcontact geïnitieerd" en "Serviceaanvraag aangemaakt", via diverse agenttoewijzingen, "Interne escalatie geactiveerd", en uiteindelijk naar "Serviceaanvraag opgelost" en "Serviceaanvraag gesloten". Dit uitgebreide overzicht benadrukt onmiddellijk waar het proces afwijkt van het ideale pad, identificeert vaak overgeslagen stappen en legt verborgen herwerklussen bloot. U krijgt ongekende zichtbaarheid in uw processtroom, waardoor u precies kunt zien waar vertragingen optreden, de grondoorzaken van lange doorlooptijden kunt begrijpen en gebieden voor significante procesoptimalisatie kunt identificeren.

Belangrijkste verbeterpunten in Freshdesk klantenservice

Met process mining kunt u specifieke verbeterpunten binnen uw Freshdesk-omgeving aanwijzen:

  • Knelpuntidentificatie: Visualiseer eenvoudig waar serviceaanvragen vastlopen. Is het een specifieke agent, een bepaalde afdelingsoverdracht, of misschien het wachten op "Informatie opgevraagd bij klant"? Door deze knelpunten te identificeren, kunt u gerichte oplossingen implementeren, waardoor u de doorlooptijd van de klantenservice kunt verkorten.
  • Vermindering van de doorlooptijd: Analyseer de tijd die in elke activiteit en overgang wordt doorgebracht. Ontdek mogelijkheden om processen te stroomlijnen, repetitieve taken te automatiseren en onnodige stappen te elimineren om de totale oplossingstijd voor serviceaanvragen aanzienlijk te verkorten.
  • SLA-compliance en -naleving: Monitor of uw Service Level Agreements, SLA Target Resolution Time, consistent worden gehaald. Process mining onthult specifieke gevallen en redenen voor SLA-schendingen, waardoor u proactief systemische problemen kunt aanpakken in plaats van te reageren op individuele storingen.
  • Agentprestaties en werkdrukverdeling: Begrijp de agentefficiëntie en identificeer degenen die problemen consequent sneller oplossen of meer escalaties tegenkomen. Dit inzicht ondersteunt gerichte training, verbetert de middelenallocatie en helpt de werkdruk van agenten effectief in evenwicht te brengen.
  • Grondoorzaakanalyse voor escalaties: Traceer de exacte reeksen van gebeurtenissen die leiden tot interne escalaties, zoals "Interne escalatie geactiveerd". Ontdek veelvoorkomende voorafgaande activiteiten of omstandigheden die bijdragen aan complexe of onopgeloste problemen.

Verwachte resultaten: Tastbare voordelen voor uw Freshdesk-operaties

Het implementeren van procesoptimalisatie, gedreven door process mining in Freshdesk, levert duidelijke, meetbare voordelen op:

  • Verkorte oplossingstijden: Verminder de gemiddelde tijd die nodig is om klantenserviceaanvragen op te lossen aanzienlijk, wat leidt tot hogere klanttevredenheid.
  • Verhoogde operationele efficiëntie: Stroomlijn workflows, elimineer overbodige stappen en optimaliseer de middelenallocatie, wat leidt tot lagere operationele kosten.
  • Verbeterde klanttevredenheid: Bied snellere, consistentere en hoogwaardigere service, waardoor de klantbeleving wordt verbeterd en loyaliteit wordt bevorderd.
  • Verbeterde SLA-naleving: Voldoet proactief aan en overtreft uw Service Level Agreements, wat het vertrouwen en de betrouwbaarheid versterkt.
  • Grotere procestransparantie: Krijg een uitgebreid, objectief begrip van uw klantenserviceproces, wat datagestuurde besluitvorming en continue verbeteringsinitiatieven mogelijk maakt.

Aan de slag met process mining voor Freshdesk klantenservice

Klaar om uw klantenserviceactiviteiten te transformeren? Ons platform maakt het eenvoudig om uw Freshdesk-data te koppelen en uw process mining-reis te beginnen. Met intuïtieve visualisaties en krachtige analysetools hoeft u geen data scientist te zijn om kritische inzichten bloot te leggen. Begin vandaag nog om een duidelijker beeld te krijgen van uw serviceprocessen, verbeterkansen te identificeren en een ongeëvenaarde klantervaring te bieden.

Klantenservice Beheer van Serviceaanvragen Support Desk Operaties Agentefficiëntie SLA Compliance Oplostijd Customer Experience Helpdesk

Veelvoorkomende problemen en uitdagingen

Identificeer welke uitdagingen je beïnvloeden

Klanten verwachten snelle oplossingen, maar complexe serviceaanvraagpaden in Freshdesk leiden vaak tot frustrerend lange wachttijden. Deze vertragingen ondermijnen het klantvertrouwen en kunnen resulteren in negatieve recensies, verhoogde churn en hogere operationele kosten door langdurige betrokkenheid van agenten. ProcessMind onthult de exacte stadia en activiteiten die vertragingen veroorzaken in uw Freshdesk serviceaanvragen, identificeert knelpunten en inefficiënte overdrachten. Door de daadwerkelijke processtroom te visualiseren, kunt u de grondoorzaken aanwijzen en gerichte verbeteringen implementeren om de oplossing te versnellen.

Serviceaanvragen in Freshdesk die zijn opgelost maar snel opnieuw worden geopend, duiden erop dat initiële oplossingen onvolledig of ontoereikend waren. Dit herwerk verspilt agenttijd, frustreert klanten die het gevoel hebben dat hun probleem niet echt was opgelost, en verhoogt de operationele kosten door herhaalde inspanning te vereisen voor hetzelfde probleem. ProcessMind brengt de volledige lifecycle van serviceaanvragen in kaart en onthult veelvoorkomende patronen van heropening en de voorafgaande activiteiten. Deze analyse helpt bij het identificeren van agents, aanvraagtypen of processtappen die frequent leiden tot herwerk, zodat u onderliggende kwaliteitsproblemen in uw klantenservice kunt aanpakken.

Het niet voldoen aan Service Level Agreements (SLA's) voor reactie- en oplossingstijden in Freshdesk heeft directe gevolgen voor de klanttevredenheid en kan leiden tot boetes of contractbreuken. Een gebrek aan duidelijke zichtbaarheid van de redenen waarom SLA's niet worden gehaald, voorkomt tijdige interventie en continue verbetering van de klantenservice. ProcessMind vergelijkt automatisch uw daadwerkelijke serviceaanvraagpaden met gedefinieerde SLA-doelstellingen, waarbij elke instantie van een schending en de bijdragende factoren worden benadrukt. U kunt vervolgens kritieke stadia, agentgroepen of aanvraagtypen identificeren die het meest gevoelig zijn voor SLA-overtredingen, wat proactieve aanpassingen mogelijk maakt.

Variabiliteit in hoe agents vergelijkbare serviceaanvragen in Freshdesk afhandelen, kan leiden tot inconsistente servicekwaliteit, wat de klantervaring en agentefficiëntie beïnvloedt. Sommige agents volgen mogelijk optimale paden, terwijl anderen afwijken, waardoor de oplossing wordt verlengd of meer resources nodig zijn. ProcessMind biedt een datagedreven weergave van agentgedrag door activiteiten voor elke serviceaanvraag te volgen. Dit stelt u in staat om werkelijke processtromen tussen verschillende agents te vergelijken, best practices te identificeren en gebieden aan te wijzen waar aanvullende training of gestandaardiseerde procedures nodig zijn om de algehele klantenservice te verbeteren.

Serviceaanvragen in Freshdesk die frequent escaleren zonder duidelijke oorzaak of vroeg in hun lifecycle, duiden op procesinefficiënties of een gebrek aan initiële agent empowerment. Deze onnodige overdrachten leggen beslag op resources van hoger niveau, vertragen de oplossing en verhogen de operationele kosten. ProcessMind visualiseert escalatiepaden en onthult welke typen aanvragen of initiële afhandelingsstappen het vaakst leiden tot interne escalaties. Door deze patronen te analyseren, kunt u kansen identificeren om front-line agents te empoweren, kennisbanken te verfijnen of de initiële routering in de klantenservice te optimaliseren.

Vertragingen veroorzaakt door het herhaaldelijk aanvragen van informatie bij klanten of interne teams zijn een veelvoorkomende frustratie bij Freshdesk serviceaanvragen. Deze heen-en-weer communicatie verlengt de oplossingstijden, verhoogt de klantinspanning en creëert inefficiënties in het klantenserviceproces. ProcessMind identificeert precies waar en waarom informatieaanvragen leiden tot vertragingen in de levenscyclus van de serviceaanvraag. Het helpt te ontdekken of specifieke aanvraagtypen, agenten of communicatiekanalen gevoelig zijn voor dit knelpunt, waardoor u de gegevensverzameling kunt stroomlijnen en de klantervaring kunt verbeteren.

Agenten kunnen afwijken van gedocumenteerde best practices of standaard operationele procedures bij het afhandelen van serviceaanvragen in Freshdesk, wat leidt tot inconsistente resultaten, compliancerisico's en hogere operationele kosten. Zonder duidelijke zichtbaarheid zijn deze afwijkingen moeilijk te detecteren en aan te pakken. ProcessMind ontdekt automatisch de daadwerkelijke paden die serviceaanvragen volgen en vergelijkt deze met uw gedefinieerde ideale procesmodel. Dit stelt u in staat om alle afwijkingen te identificeren, hun frequentie en impact te begrijpen, en een betere naleving van standaard operationele procedures in de klantenservice af te dwingen.

Onjuiste categorisering of prioritering van serviceaanvragen in Freshdesk kan leiden tot verkeerde routering, vertragingen bij het bereiken van de juiste agent en gemiste SLA-doelstellingen. Deze initiële inefficiëntie verspreidt zich door het hele proces, wat een negatieve impact heeft op de oplossingstijden en klanttevredenheid. ProcessMind analyseert de stroom van serviceaanvragen vanaf de initiële aanmaak en categorisering tot de oplossing. Het kan onthullen of bepaalde categorieën of prioriteitsniveaus consistent langere oplossingstijden of hogere herrouteringspercentages ervaren, waarbij gebieden voor verbeterde klantenservicetraining of -automatisering worden benadrukt.

Klanten raken vaak gefrustreerd wanneer hun serviceaanvraag meerdere keren wordt overgedragen tussen agenten of afdelingen in Freshdesk. Dit leidt tot herhaalde uitleg, langere oplossingstijden en een perceptie van gefragmenteerde klantenservice, wat de tevredenheid negatief beïnvloedt. ProcessMind visualiseert de volledige reis van een serviceaanvraag, waarbij alle interne overdrachten duidelijk worden getoond. Door deze overdrachten te analyseren, kunt u veelvoorkomende overdrachtspatronen identificeren, de redenen erachter begrijpen en agentvaardigheden, routeringsregels of kennisdeling optimaliseren om onnodige overdrachten te verminderen.

Veel klantenserviceprocessen in Freshdesk zijn inherent reactief, waarbij problemen pas worden aangepakt nadat ze zijn geëscaleerd of aanzienlijke klantfrustratie hebben veroorzaakt. Dit leidt tot hogere churn-percentages en gemiste kansen om klanten te verrassen door potentiële problemen proactief op te lossen. ProcessMind helpt patronen te identificeren in serviceaanvragen die duiden op terugkerende problemen of opkomende problemen die proactief kunnen worden aangepakt. Door grondoorzaken en veelvoorkomende triggers te analyseren, kunt u overschakelen van een reactief naar een meer voorspellend klantenservicemodel, waardoor de algehele ervaring wordt verbeterd.

Wanneer klanten meerdere kanalen gebruiken voor één serviceaanvraag in Freshdesk, of wanneer agents moeite hebben om informatie over kanalen te integreren, leidt dit tot onsamenhangende ervaringen en verhoogde operationele kosten. Inefficiënt kanaalgebruik beïnvloedt zowel de klanttevredenheid als de workload van agents. ProcessMind kan het communicatiekanaal volgen dat voor elke activiteit binnen een serviceaanvraag wordt gebruikt. Door de gehele stroom te analyseren, onthult het of bepaalde kanalen minder efficiënt zijn, of dat er overmatige kanaalwisseling plaatsvindt, waardoor u uw omnichannel klantenservice strategie kunt optimaliseren.

Typische doelen

Definieer hoe succes eruitziet

Lange oplossingstijden hebben directe gevolgen voor de klanttevredenheid en verhogen de operationele kosten. Het verminderen van deze metriek betekent dat klanten snellere oplossingen ontvangen, wat leidt tot hogere loyaliteit en een efficiënter supportteam in Freshdesk. ProcessMind identificeert exacte knelpunten en grondoorzaken van vertragingen in het Freshdesk klantenserviceproces, waarbij activiteiten of agenten worden benadrukt die bijdragen aan langere oplossingstijden. Het kan helpen de oplossingstijd met 15-25% te verminderen door overdrachten te optimaliseren en onnodige stappen te identificeren, en biedt bruikbare inzichten om workflows te stroomlijnen en de team-efficiëntie te verbeteren.

Frequent opnieuw openen van serviceaanvragen duidt op onvolledige of onbevredigende initiële oplossingen, wat klantfrustratie en overtollig werk voor agenten veroorzaakt. Het minimaliseren van dit percentage duidt op een hogere kwaliteit van de eerste-lijnsoplossing en verbeterd klantvertrouwen in uw Freshdesk-ondersteuning. ProcessMind onthult de redenen achter het opnieuw openen van tickets door procesvariaties te analyseren die leiden tot terugkerende problemen en door agenten of soorten aanvragen met hoge heropeningspercentages te identificeren. Dit inzicht maakt gerichte training of procesaanpassingen mogelijk, wat de heropeningspercentages potentieel met 10-20% kan verminderen en de algehele klanttevredenheid kan verbeteren.

Het schenden van Service Level Agreements (SLA's) kan leiden tot klantontevredenheid, boetes en reputatieschade. Het bereiken van een hogere SLA-compliance zorgt voor een consistente servicelevering, voldoet aan de klantverwachtingen en versterkt de betrouwbaarheid van uw merk binnen Freshdesk-operaties. ProcessMind visualiseert afwijkingen van ideale paden die SLA-schendingen veroorzaken, waarbij specifieke activiteiten of stadia worden geïdentificeerd waar vertragingen optreden die tickets voorbij hun streefoplossingstijden duwen. Het helpt bij het opsporen van compliance-tekortkomingen en het implementeren van corrigerende maatregelen, wat leidt tot een verbetering van 20-30% in SLA-naleving en betere klantrelaties.

Inconsistente agentprestaties leiden tot gevarieerde klantervaringen en onvoorspelbare servicekwaliteit. Het standaardiseren van prestaties zorgt ervoor dat alle klanten hoogwaardige, consistente service ontvangen, wat de algehele tevredenheid en operationele voorspelbaarheid binnen uw Freshdesk-team verbetert. ProcessMind biedt inzichten in individuele agentworkflows, waarbij best practices worden benadrukt en afwijkingen van optimale paden of variaties in het afhandelen van vergelijkbare aanvragen worden geïdentificeerd. Door procesconformiteit en efficiëntieverschillen bloot te leggen, ondersteunt het gerichte training en processtandaardisatie, waardoor de consistente servicekwaliteit potentieel met 15-25% verbetert.

Overmatige of onnodige escalaties verhogen de operationele kosten, verlengen de oplossingstijden en kunnen klanten frustreren die verwachten dat hun problemen bij het eerste contactpunt worden opgelost. Het verminderen hiervan zorgt voor een efficiëntere probleemoplossing en middelengebruik binnen Freshdesk. ProcessMind brengt de volledige reis van geëscaleerde serviceaanvragen in kaart, identificeert de specifieke triggers en voorwaarden die leiden tot escalaties, of dit nu komt door tekortkomingen in agentvaardigheden of onvoldoende kennisbanken. Deze analyse kan helpen onnodige escalaties met 10-20% te verminderen door proactieve probleemoplossing mogelijk te maken en eerstelijnsagenten te ondersteunen, waardoor uw klantenservice kosteneffectiever wordt.

Vertragingen bij het verzamelen van noodzakelijke informatie van klanten vormen een significant knelpunt in het oplossingsproces van serviceaanvragen, wat leidt tot heen-en-weer communicatie en gefrustreerde klanten. Het stroomlijnen van dit proces versnelt de oplossing en verbetert de klantervaring in Freshdesk. ProcessMind identificeert precies de stadia en typen aanvragen waar informatieverzameling aanzienlijke vertragingen of meerdere contactpunten veroorzaakt, en onthult kansen om datacollectiemethoden of initiële intakeformulieren te optimaliseren. Door deze knelpunten te identificeren, kan het informatiegerelateerde vertragingen met 10-15% verminderen, waardoor het serviceproces soepeler en efficiënter wordt.

Afwijkingen van standaard operationele procedures kunnen leiden tot inefficiënties, compliancerisico's en inconsistente service resultaten. Het waarborgen van strikte naleving garandeert voorspelbare, hoogwaardige servicelevering en vermindert potentiële fouten of herwerk binnen Freshdesk-operaties. ProcessMind ontdekt automatisch alle procesvarianten en vergelijkt deze met het gedefinieerde optimale pad, waarbij elke instantie wordt benadrukt waar agenten of geautomatiseerde stappen afwijken van de standaard. Deze mogelijkheid maakt continue monitoring en handhaving van best practices mogelijk, waardoor de procesnaleving met 20-30% verbetert en operationele risico's worden verminderd.

Onjuiste categorisering van serviceaanvragen kan leiden tot verkeerde routering, vertragingen bij toewijzing en inefficiënte oplossing, wat frustratie veroorzaakt bij zowel klanten als agenten. Het verbeteren van de nauwkeurigheid zorgt ervoor dat aanvragen snel de juiste afdeling of agent bereiken, wat de algehele Freshdesk-efficiëntie verhoogt. ProcessMind analyseert de stroom van verkeerd gecategoriseerde aanvragen, identificeert veelvoorkomende patronen, toegangspunten of specifieke categoriseerders die vaak leiden tot herwerk of overdrachten. Dit inzicht helpt categorisatieregels en agenttraining te verfijnen, waardoor de nauwkeurigheid potentieel met 15-25% verbetert en de initiële routering en oplossing versnelt.

Hoge percentages van overdracht van serviceaanvragen tussen agenten of afdelingen duiden op een gebrek aan eerste-lijnsoplossingscapaciteit, wat klanten potentieel frustreert en de afhandelingstijden verlengt. Het minimaliseren van overdrachten leidt tot snellere oplossingen en een naadloosere klantervaring binnen Freshdesk. ProcessMind visualiseert de overdrachtspaden van serviceaanvragen, identificeert de specifieke redenen, agenten of aanvraagtypen die vaak leiden tot meerdere overdrachten en vertragingen. Deze gedetailleerde analyse maakt gerichte vaardigheidsontwikkeling of kennisbankverbeteringen mogelijk, waardoor overdrachten met 10-15% worden verminderd en de agentefficiëntie wordt verbeterd.

Van reactieve probleemoplossing naar proactieve dienstverlening anticipeert op klantbehoeften en problemen voordat deze zich voordoen, wat de klanttevredenheid en loyaliteit aanzienlijk verhoogt. Deze strategische verschuiving kan de Freshdesk-klantervaring transformeren. ProcessMind analyseert historische patronen van serviceaanvragen en klantreizen om terugkerende problemen of veelvoorkomende voorlopers van klantproblemen te identificeren, waardoor mogelijkheden voor proactieve betrokkenheid worden onthuld. Door grondoorzaken en overeenkomsten te begrijpen, ondersteunt het de ontwikkeling van proactieve strategieën, wat de inkomende aanvragen potentieel met 5-10% vermindert en de algehele klantperceptie verbetert.

Inefficiënt gebruik van communicatiekanalen kan leiden tot hogere operationele kosten, langere responstijden en een gefragmenteerde klantervaring. Het optimaliseren van kanaalgebruik zorgt ervoor dat klanten effectief en efficiënt worden bediend via hun voorkeurskanalen en de meest geschikte kanalen in Freshdesk. ProcessMind brengt klantinteracties over verschillende kanalen in kaart, identificeert welke kanalen over- of onderbenut worden voor specifieke aanvraagtypen en waar kanaalwisseling inefficiënt plaatsvindt. Deze analyse helpt bij het optimaliseren van middelenallocatie en kanaalstrategie, waardoor de operationele kosten potentieel met 5-10% worden verlaagd en de algehele kanaalefficiëntie wordt verbeterd.

Het 6-stappen Verbeterpad voor Klantenservice

1

Download uw `template`
2

Exporteer Uw Freshdesk Data
3

Upload je data
4

Analyseer Uw Serviceproces
5

Wijzigingen Implementeren
6

Voortgang bewaken
1

Download uw `template`

Wat te doen

Toegang tot het vooraf ontworpen Excel-template, afgestemd op Klantenservice data. Dit template biedt de optimale structuur om uw Freshdesk ticketinformatie effectief te organiseren.

Bekijk datatemplategids Template downloaden
Het belang

Het gebruik van de juiste data structuur vanaf het begin zorgt voor accurate analyse, voorkomt herwerk en legt een sterke basis voor zinvolle inzichten in uw serviceoperaties.

Verwacht resultaat

Een kant-en-klaar data-template, perfect gestructureerd voor uw Freshdesk klantenservice data-extractie en -analyse.

DIT LEVERT HET OP

Lokaliseer Vertragingen in Freshdesk, Verras Klanten

ProcessMind visualiseert uw volledige Freshdesk klantenserviceproces en onthult exacte paden en prestatiestatistieken. Ontdek verborgen inefficiënties en kansen om de productiviteit van agents en de klanttevredenheid te verbeteren.
  • Visualiseer werkelijke serviceaanvraagpaden
  • Identificeer Freshdesk service knelpunten
  • Analyseren van consistente agentprestaties
  • Optimaliseer oplostijden voor tevredenheid
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

TYPISCHE RESULTATEN

Het Realiseren van Superieure Klantenservice

Deze resultaten benadrukken de aanzienlijke verbeteringen die organisaties doorgaans realiseren door Process Mining toe te passen op hun klantenservice workflows, waarbij knelpunten worden geïdentificeerd en de afhandeling van serviceaanvragen in systemen zoals Freshdesk wordt geoptimaliseerd.

0 %
Snellere Oplossingstijden

Gemiddelde reductie in oplossingsduur

Door knelpunten te identificeren en te elimineren, verkorten organisaties de tijd die nodig is om klantenserviceaanvragen op te lossen aanzienlijk, wat leidt tot een snellere servicelevering. Dit verbetert direct de klantervaring en operationele efficiëntie.
0 %
Minder Opnieuw Geopende Tickets

Vermindering van vervolginteracties

Process Mining onthult grondoorzaken voor het opnieuw openen van tickets, waardoor bedrijven duurzame oplossingen kunnen implementeren. Dit vermindert overbodig werk voor agents en biedt klanten direct definitieve antwoorden.
0 %
Hogere SLA-naleving

Verbeterde naleving van servicedoelstellingen

Krijg duidelijke inzichten in processen die SLA-schendingen veroorzaken en implementeer gerichte wijzigingen om ervoor te zorgen dat meer aanvragen binnen de afgesproken tijden worden opgelost. Dit bouwt klantvertrouwen op en voorkomt boetes.
0 %
Minder Escalaties & Overdrachten

Gestroomlijnde afhandeling van serviceaanvragen

Door de patronen te begrijpen die leiden tot escalaties en overdrachten, kunnen organisaties de eerste-lijnsoplossing versterken. Dit vermindert operationele kosten en verbetert de klantreis door het minimaliseren van overdrachten.
0 %
Consistente Agentenservice

Verminderde variabiliteit in oplostijden

Identificeer best practices van toppresterende agenten en gebieden waar anderen moeite hebben, wat gerichte training en procesaanpassingen mogelijk maakt. Dit leidt tot een uniformere en betrouwbaardere servicelevering binnen het hele team.

Resultaten variëren op basis van procescomplexiteit, data kwaliteit en specifieke organisatiecontext. De gepresenteerde cijfers illustreren veelvoorkomende verbeteringen die zijn waargenomen bij diverse klantenservice implementaties.

Aanbevolen data

Begin met de belangrijkste attributen en activiteiten, en breid dit indien nodig uit.
Nieuw met event logs? Leer hoe je een process mining event log creëert.

Attributen

Belangrijke gegevenspunten om vast te leggen voor analyse

De unieke identificatie voor één klantvraag of probleem, algemeen bekend als een ticket of case.

Het belang

Dit is de essentiële Case ID die alle gerelateerde events verbindt tot één procesinstantie, waardoor een compleet beeld van elke klantenservice reis mogelijk wordt.

De naam van een specifieke bedrijfsevenement of stap die plaatsvond binnen het klantenserviceproces.

Het belang

Dit attribuut definieert de stappen in de proceskaart, waardoor de visualisatie en analyse van de processtroom van begin tot eind mogelijk is.

De tijdstempel die aangeeft wanneer een specifieke activiteit of gebeurtenis heeft plaatsgevonden.

Het belang

Deze timestamp is essentieel voor het chronologisch ordenen van events en het berekenen van alle duurgebaseerde metrics, zoals cyclustijden en SLA compliance.

De naam of ID van de klantenservice agent die verantwoordelijk was voor het ticket op het moment van de gebeurtenis.

Het belang

Maakt prestatieanalyse per individuele agent mogelijk, wat helpt bij het identificeren van toppresteerders, trainingsmogelijkheden en de impact van herindelingen.

De classificatie van de serviceaanvraag, zoals 'Vraag', 'Incident', 'Probleem' of 'Feature Request'.

Het belang

Maakt processegmentatie mogelijk om prestaties en workflows te vergelijken voor verschillende soorten klantproblemen, zoals incidenten versus vragen.

De huidige of historische status van de serviceaanvraag, zoals 'Open', 'Pending', 'Resolved' of 'Closed'.

Het belang

Het volgen van statuswijzigingen is cruciaal voor het begrijpen van de ticket lifecycle en het identificeren hoe lang cases in specifieke statussen zoals 'Pending' of 'On Hold' doorbrengen.

Het prioriteitsniveau toegewezen aan de serviceaanvraag, zoals 'Laag', 'Medium', 'Hoog' of 'Urgent'.

Het belang

Essentieel voor SLA-analyse en om te begrijpen of middelen correct zijn toegewezen om problemen met hoge prioriteit sneller af te handelen dan die met lage prioriteit.

De totale verstreken tijd vanaf het moment dat een serviceaanvraag werd aangemaakt tot wanneer deze werd opgelost.

Het belang

Dit is een primaire KPI voor het meten van procesefficiëntie, die de totale tijd toont die nodig is om het probleem van een klant van begin tot eind op te lossen.

Activiteiten

Processtappen om te volgen en te optimaliseren

Dit is het eerste event in de klantenservice lifecycle, dat het moment vertegenwoordigt waarop een klantvraag formeel wordt gelogd in Freshdesk. Deze activiteit wordt expliciet vastgelegd wanneer een nieuw ticket wordt gegenereerd, hetzij via e-mail, een portal, telefoon of API-integratie.

Het belang

Deze activiteit dient als startpunt voor elke case, waardoor het essentieel is voor het berekenen van de algehele oplostijden en het analyseren van ticketvolume trends per kanaal of type.

Vertegenwoordigt de toewijzing van een ticket aan een specifieke agent of groep voor afhandeling. Deze gebeurtenis wordt expliciet vastgelegd in de geschiedenis van het ticket wanneer het veld voor toegewezen agent of groep wordt ingevuld of gewijzigd.

Het belang

Het volgen van toewijzingen is cruciaal voor het analyseren van de workload van agents, het identificeren van routeringsinefficiënties en het meten van time-to-assignment KPI's. Het helpt te begrijpen hoe werk wordt verdeeld en waar vertragingen optreden voordat het werk begint.

Markeert de eerste openbare reactie die door een agent naar de klant is gestuurd nadat het ticket is aangemaakt. Freshdesk legt deze gebeurtenis expliciet vast om de 'First Response Time' te meten voor SLA-tracking.

Het belang

Dit is een cruciale mijlpaal voor het meten van klantresponssnelheid en SLA compliance. Het analyseren van de tijd tot deze activiteit helpt bij het identificeren van vertragingen in de initiële betrokkenheid bij klanten.

Vertegenwoordigt de belangrijke mijlpaal waarbij de agent een oplossing heeft geboden en de ticketstatus heeft gewijzigd naar 'Resolved'. Dit is een expliciete statuswijziging die is vastgelegd in de geschiedenis van het ticket.

Het belang

Deze activiteit markeert het einde van het actieve werk aan een ticket en is de basis voor het meten van de oplostijd. Het is een cruciale gebeurtenis voor het analyseren van agentprestaties en algehele procesefficiëntie.

Dit is de laatste activiteit, die de permanente afsluiting van het ticket vertegenwoordigt. Dit wordt vaak automatisch door het systeem uitgevoerd na een bepaalde periode in de 'Resolved' status zonder nieuwe klantreacties.

Het belang

Deze activiteit markeert het definitieve einde van de lifecycle van de serviceaanvraag. Het biedt het eindpunt voor nauwkeurige end-to-end cyclustijdberekeningen.

Veelgestelde vragen

Veelgestelde vragen

Process Mining analyseert uw Freshdesk data, zoals details van serviceaanvragen en agentacties, om de werkelijke werkstroom te tonen. Het helpt bij het identificeren van knelpunten, veelvoorkomende afwijkingen en gebieden die bijdragen aan buitensporige oplostijden of het frequent opnieuw openen van tickets. Dit visuele inzicht stelt u in staat inefficiënties op te sporen en hun grondoorzaken te begrijpen.

U heeft primair data nodig die een case-identifier, activiteitsnamen en bijbehorende timestamps bevat. Voor Freshdesk vertaalt dit zich naar serviceaanvraag ID's, statuswijzigingen, agenttoewijzingen, escalaties en hun exacte tijden. Aanvullende attributen, zoals agentnaam, klantsegment of ticketcategorie, verrijken de analyse.

Freshdesk biedt verschillende methoden voor data-extractie, waaronder de API, rapportagefuncties of directe databasetoegang voor enterprise-abonnementen. De beste aanpak hangt af van uw Freshdesk-instellingen en het datavolume. Wij kunnen u begeleiden bij het selecteren van de meest efficiënte en veilige methode voor uw specifieke omgeving.

Initiële inzichten kunnen vaak binnen enkele weken worden gegenereerd nadat de data-extractie en -voorbereiding zijn voltooid. De termijn hangt af van de datacomplexiteit en -zuiverheid. Continue monitoring en diepere analyse bieden echter doorlopende optimalisatiemogelijkheden in de loop van de tijd.

U kunt verbeteringen verwachten in belangrijke metrics, zoals verminderde oplostijden voor serviceaanvragen en verlaagde heropeningspercentages voor tickets. Process Mining helpt ook de Service Level Agreement compliance te verbeteren, agentprestaties te standaardiseren en het gebruik van communicatiekanalen te optimaliseren. Deze verbeteringen leiden tot verhoogde klanttevredenheid en operationele efficiëntie.

De initiële setup omvat het definiëren van uw procesbereik en het extraheren van de juiste data, wat enig technisch begrip vereist. Echter, zodra de data connectors zijn ingesteld, automatiseren Process Mining tools een groot deel van de analyse. Wij bieden ondersteuning en expertise om deze implementatie voor uw Freshdesk-omgeving te stroomlijnen.

Nee, Process Mining is een niet-invasieve analysemethode. Het werkt door geëxporteerde historische data uit Freshdesk te analyseren, dus het interfereert niet met live operaties of agent workflows. De analyse gebeurt onafhankelijk en biedt inzichten zonder de dienstverlening te beïnvloeden.

U heeft een Process Mining softwareoplossing nodig, die cloud-based of on-premise kan zijn, en een methode voor data-extractie, doorgaans via Freshdesk API's of rapporten. Basisvaardigheden op het gebied van data cleaning en transformatie zijn ook gunstig om de data voor te bereiden op analyse. Ons team kan helpen bij het beoordelen van uw specifieke technische landschap.

Optimaliseer Freshdesk Klantenservice Vandaag

Bereik 80% eerste-lijnsoplossing en verras uw klanten.

Start uw gratis proefperiode

Geen creditcard nodig, binnen enkele minuten klaar