> Continu verbeteren van processen > Klantenservice > Zendesk Support

Verbeter de klantenservice

Een gids in 6 stappen om de klantenservice in Zendesk te verbeteren.
Verbeter de klantenservice
Klantenservice
Zendesk Support

Selecteer een proces

Kies een proces om verder te werken in de gekoppelde workspace.

Beschikbare processen
Beschikbare systemen
259 Processen
Uitdagingen (11) Doelen (11) 6 stappen Voorbeeld Resultaten Data Veelgestelde vragen (4)

Optimaliseer de klantenservice in Zendesk Support

In klantenserviceprocessen zitten vaak verborgen inefficiënties. Die leiden tot ontevreden klanten en hogere bedrijfskosten. Met dit platform vind je precies waar de bottlenecks zitten, onderzoek je de oorzaken en ontdek je waar verbetering mogelijk is. Vervolgens kun je praktische veranderingen doorvoeren om de oplostijd te verkorten en de klanttevredenheid te verhogen.

Download onze vooraf ingestelde datatemplate en pak veelvoorkomende uitdagingen aan om je efficiëntie-doelen te bereiken. Volg ons verbeterplan in zes stappen en raadpleeg de gids voor de datatemplate om je bedrijfsvoering te verbeteren.

Gedetailleerde beschrijving tonen

Waarom de klantenservice in Zendesk Support verbeteren?

Klantenservice heeft veel invloed op klantloyaliteit, de reputatie van je merk en uiteindelijk je omzet. In een concurrerende markt is alleen aan de verwachtingen voldoen niet genoeg. Klanten willen snel, efficiënt en persoonlijk geholpen worden. Voor organisaties die Zendesk Support gebruiken, is de uitdaging om elk ticket, van het eerste contact tot de uiteindelijke afhandeling, zo efficiënt mogelijk te behandelen. Inefficiënties in het klantenserviceproces blijven vaak verborgen in de dagelijkse bedrijfsvoering. Ze kunnen leiden tot langere oplostijden, hogere bedrijfskosten, overbelaste medewerkers en vooral ontevreden klanten die ergens anders hulp zoeken.

Zonder goed zicht op het volledige verloop van een serviceverzoek blijft het gissen naar de oorzaken van vertragingen en afwijkingen. Hebben bepaalde medewerkers te veel werk? Blijven specifieke soorten verzoeken steeds hangen? Worden SLA’s niet gehaald door onnodig herstelwerk of te veel overdrachten? De antwoorden zijn belangrijk voor goede beslissingen en voortdurende verbetering. Het klantenserviceproces verbeteren gaat niet alleen om kosten besparen. Het gaat ook om een efficiënte bedrijfsvoering die de klant centraal stelt, langdurige relaties opbouwt en groei ondersteunt.

Hoe process mining de klantenservice efficiënter maakt

Met process mining kun je de klantenservice in Zendesk Support beter begrijpen en verbeteren. Process mining haalt event logs uit je Zendesk-data en reconstrueert daarmee het werkelijke procesverloop. Zo zie je elke stap die een serviceverzoek doorloopt. Niet wat je denkt dat er gebeurt, maar wat er daadwerkelijk gebeurt. Dat geeft je een objectief beeld op basis van data.

Met deze analyse breng je de volledige doorlooptijd van de klantenservice in kaart, zie je waar het proces afwijkt van de standaardwerkwijze en vind je precies waar bottlenecks de voortgang vertragen. Je ziet bijvoorbeeld waar tickets steeds opnieuw worden toegewezen. Dat kan wijzen op behoefte aan training of op problemen met de workflow. Ook kun je zien welke categorieën serviceverzoeken de beoogde oplostijd vaak overschrijden. Zo kun je gericht aanpassingen in het proces onderzoeken. Process mining helpt je aannames te toetsen aan concrete gegevens. Daarmee onderbouw je verbeteringen en zie je of ze effect hebben. Zo kun je beslissingen nemen die de doorlooptijd van de klantenservice verkorten en de prestaties verbeteren.

Waar process mining verbeterkansen zichtbaar maakt

Process mining op Zendesk Support-data brengt vaak verschillende verbeterkansen aan het licht:

  • Bottlenecks vinden en aanpakken: Zie in welke wachtrijen, groepen medewerkers of activiteiten serviceverzoeken zich ophopen en vertraging oplopen. Zo kun je gericht capaciteit verdelen of het proces aanpassen.
  • Herstelwerk en overdrachten verminderen: Breng in kaart waar tickets opnieuw worden geopend of herhaaldelijk tussen teams worden doorgegeven. Minder onnodige overdrachten scheelt werk en verkort de gemiddelde afhandeltijd.
  • SLA-compliance en afwijkingen analyseren: Volg hoe goed het klantenserviceproces de Service Level Agreements naleeft. Vind veelvoorkomende oorzaken van overschrijdingen, zoals bepaalde processtappen, beperkte beschikbaarheid van medewerkers of interne afhankelijkheden.
  • Oorzaken van vertragingen achterhalen: Onderzoek factoren die de doorlooptijd verlengen, zoals verzoeken om aanvullende klantinformatie, interne escalaties of afhankelijkheden van externe partijen. Zo kun je deze oorzaken gericht aanpakken.
  • Prestaties en trainingsbehoeften van medewerkers bekijken: Geaggregeerde data kan, met respect voor privacy, verschillen in efficiëntie of het volgen van werkwijzen zichtbaar maken. Gebruik die informatie om trainingen af te stemmen of de werkverdeling aan te passen.

Wat je kunt bereiken met betere klantenservice in Zendesk

Process mining toepassen op het klantenserviceproces in Zendesk Support kan meetbare voordelen opleveren:

  • Kortere doorlooptijd voor klantenservice: Verwijder onnodige stappen en bottlenecks, zodat klantvragen sneller worden afgehandeld.
  • Hogere klanttevredenheid: Snellere en efficiëntere service zorgt voor tevreden klanten en helpt klanten te behouden.
  • Lagere bedrijfskosten: Verdeel capaciteit beter, beperk herstelwerk en verminder handmatig werk.
  • Betere SLA-compliance: Voldoe consequent aan de Service Level Agreements en voorkom boetes. Dat versterkt ook het vertrouwen van klanten.
  • Meer inzicht in het proces: Krijg een objectief beeld van de klantenservice. Zo kun je blijven verbeteren en problemen eerder aanpakken.

Met process mining verander je de klantenservice in Zendesk Support van een reactieve kostenpost in een efficiënte dienstverlening die de klant centraal stelt en klaar is voor toekomstige vragen.

Aan de slag met verbeteringen

Wil je de klantenservice in Zendesk Support verbeteren en de efficiëntie verhogen? Analyseer de bestaande workflows met process mining. Ontdek waar bottlenecks zitten en hoe je de doorlooptijd van de klantenservice kunt verkorten. Zo kun je gerichte verbeteringen doorvoeren en klanten sneller en efficiënter helpen. Begin vandaag met het verbeteren van de klantervaring in Zendesk Support.

Klantenservice Supportactiviteiten Efficiëntie van medewerkers Service Level Agreements Klanttevredenheid Ticketafhandeling Helpdeskbeheer CX-verbetering Ticketsysteem Ticketbeheer Supporttickets Contactcenter Klantenondersteuning CRM Helpdesk Caseafhandeling

Veelvoorkomende problemen en uitdagingen

Bekijk welke uitdagingen voor jou spelen

Vertraging bij het afhandelen van serviceverzoeken leidt tot ontevreden klanten en mogelijk klantverlies. Lang wachten zorgt voor een slechte ervaring en vergroot de werkdruk voor medewerkers, die vragen krijgen over de voortgang.
ProcessMind analyseert de volledige levenscyclus van elke Service Request in Zendesk Support en laat zien waar en waarom de oplostijd langer is dan gepland. Je ziet bottlenecks in specifieke reeksen activiteiten of toewijzingen aan medewerkers, zodat duidelijk wordt waar efficiëntie te winnen valt.

Als klantproblemen vaak intern worden geëscaleerd, worden ze waarschijnlijk niet bij het eerste contact opgelost en kost de afhandeling meer capaciteit. Elke escalatie verhoogt de bedrijfskosten en verlengt de oplostijd, wat de klantervaring schaadt.
ProcessMind brengt de routes van Service Requests in kaart en laat zien hoe vaak en in welke fase interne escalaties plaatsvinden. Het helpt oorzaken te vinden, zoals onvoldoende training of ontbrekende artikelen in de kennisbank. Zo kun je de workflow in Zendesk Support gericht verbeteren.

Als je de doelen van Service Level Agreements (SLA’s) niet haalt, kan dat leiden tot boetes, ontevreden klanten en reputatieschade. Overschrijdingen wijzen op structurele problemen met de procesefficiëntie of de verdeling van capaciteit die aandacht vragen.
ProcessMind bewaakt elke Service Request aan de hand van de vastgestelde SLA-regels in Zendesk Support. Je ziet welke fasen of soorten verzoeken de doelen vaak overschrijden. Ook krijg je inzicht in de bottlenecks die vertraging veroorzaken, zodat je de dienstverlening tijdig kunt bijsturen.

Als serviceverzoeken na de eerste afhandeling opnieuw worden geopend, is de oplossing mogelijk onvolledig of niet effectief. Dat frustreert klanten en kost medewerkers extra tijd. Dit herstelwerk verhoogt de gemiddelde kosten per afhandeling en vertraagt de doorvoer.
ProcessMind laat patronen zien waarbij de activiteit ‘Service Request Resolved’ vaak wordt gevolgd door nieuw klantcontact of vervolgactiviteiten. Je ziet welke typen Service Requests of medewerkers bijdragen aan het hoge aantal heropeningen in Zendesk Support. Zo kun je gericht trainingen of procesaanpassingen inzetten.

Klanten gebruiken tijdens één serviceverzoek soms verschillende communicatiekanalen. Daardoor raakt informatie versnipperd en moeten klanten hun verhaal herhalen. Dit schaadt de klantervaring en verlengt de oplostijd, omdat medewerkers de volledige geschiedenis bij elkaar moeten zoeken.
ProcessMind analyseert het attribuut ‘Communication Channel’ voor elke Service Request. Je ziet waar en waarom klanten wisselen tussen kanalen zoals e-mail, chat en telefoon. Zo ontdek je patronen in het Zendesk Support-proces die aanleiding kunnen geven om contactmomenten beter op elkaar af te stemmen of kanalen beter te integreren.

Een ongelijke werkverdeling kan sommige medewerkers overbelasten en anderen te weinig werk geven. Dat heeft gevolgen voor het team en de efficiëntie. Ook kan de dienstverlening wisselvallig worden en lopen klanten vertraging op als hun verzoek bij een overbelaste medewerker terechtkomt.
ProcessMind geeft inzicht in de activiteiten van medewerkers en de toewijzingen van Service Requests in Zendesk Support. Je ziet welke medewerkers of teams opvallend veel of juist weinig werk hebben. Managers kunnen de capaciteit dan beter verdelen, zodat Service Requests eerlijk en efficiënt worden afgehandeld.

Afwijkingen van de standaardwerkwijze voor klantenservice kunnen leiden tot wisselende servicekwaliteit, problemen met compliance en meer fouten. Werkwijzen die buiten de afgesproken procedure vallen, ondermijnen trainingen en maken het lastiger om de bedrijfsvoering op te schalen.
ProcessMind ontdekt automatisch welke routes Service Requests in Zendesk Support daadwerkelijk volgen en vergelijkt die met de gewenste procesmodellen. Je ziet elke afwijking en waar en waarom medewerkers of systemen de voorgeschreven workflow niet volgen. Zo kun je gericht corrigerende maatregelen nemen.

Als serviceverzoeken verkeerd worden ingedeeld of geprioriteerd, komen ze bij de verkeerde afdeling of medewerker terecht. Daardoor lopen urgente verzoeken vertraging op. Dit kan klanten frustreren en ervoor zorgen dat belangrijke problemen niet op tijd worden aangepakt.
ProcessMind analyseert de eerste activiteiten ‘Request Categorized and Prioritized’ en wat daarop volgt in Zendesk Support. Je ziet welke categorieën of prioriteiten vaak samengaan met langere oplostijden of meer escalaties. Dat kan wijzen op verbeterkansen bij de intake.

Als klanten na het indienen van een serviceverzoek lang op een eerste ontvangstbevestiging moeten wachten, ontstaat meteen een slechte indruk. Klanten voelen zich niet gehoord, maken zich meer zorgen en nemen mogelijk opnieuw contact op.
ProcessMind meet precies hoeveel tijd er in Zendesk Support zit tussen ‘Service Request Created’ en ‘Initial Customer Acknowledgment Sent’. Je ziet bottlenecks in deze eerste fase en ontdekt welke proces- of systeemproblemen de communicatie vertragen en de eerste indruk beïnvloeden.

Als medewerkers klanten herhaaldelijk om informatie vragen die ze al hebben gegeven of die makkelijk te vinden is, wijst dat op inefficiëntie en versnipperde informatie. Dit voegt onnodige stappen toe, verlengt de oplostijd en frustreert klanten.
ProcessMind brengt in kaart hoe vaak de activiteit ‘Information Requested from Customer’ voorkomt in workflows voor Service Requests. Je ziet wanneer er meerdere keren of onnodig om informatie wordt gevraagd. Dat kan wijzen op beperkte toegang tot informatie voor medewerkers of op problemen met de eerste gegevensverzameling in Zendesk Support.

Als medewerkers veel tijd kwijt zijn aan het onderzoeken van problemen of relevante informatie moeilijk kunnen vinden, loopt de oplostijd flink op. Dat verlaagt de productiviteit en vertraagt de hulp aan klanten, terwijl de bedrijfskosten stijgen.
ProcessMind analyseert de duur en voorafgaande activiteiten vóór ‘Solution Proposed to Customer’ of ‘Service Request Resolved’. Je ziet wanneer ‘Agent Investigates Issue’ ongewoon lang duurt. Dat kan wijzen op behoefte aan een betere koppeling met de kennisbank of extra training voor medewerkers in Zendesk Support.

Veelvoorkomende doelen

Bepaal hoe succes eruitziet

Dit doel is erop gericht de tijd tussen het eerste contact en de uiteindelijke afhandeling van serviceverzoeken flink te verkorten. Dat verhoogt de klanttevredenheid, verlaagt de kosten van langlopende cases en maakt capaciteit vrij bij medewerkers. Zo wordt de bedrijfsvoering in Zendesk Support efficiënter.
ProcessMind analyseert Zendesk Support-data om bottlenecks en vertragingen in de afhandeling te vinden. Je ziet welke activiteiten of reeksen de oplostijd verlengen en krijgt aanknopingspunten om processen te vereenvoudigen, terugkerende taken te automatiseren en capaciteit beter te verdelen. Je kunt mikken op een daling van de gemiddelde oplostijd met 15-25%.

Het nakomen van Service Level Agreements is belangrijk voor betrouwbare klantenservice en om boetes te voorkomen. Dit doel richt zich op een groter aandeel serviceverzoeken dat binnen de afgesproken SLA-doelen wordt afgehandeld. Zo blijft de dienstverlening in Zendesk Support consistent en betrouwbaar.
ProcessMind signaleert proactief cases die risico lopen op een SLA-overschrijding door kritieke routes te bewaken en vertragingen te markeren. Je ziet de oorzaken van SLA-problemen, zoals overdrachten tussen medewerkers, vertraging bij onderzoek of gebrekkige communicatie. Zo kun je gericht ingrijpen en de naleving met 10-20% verbeteren.

Veel interne escalaties wijzen vaak op onderliggende problemen, zoals onvoldoende kennis bij medewerkers, een onjuiste eerste indeling of ingewikkelde overdrachten. Dit doel is erop gericht minder serviceverzoeken door te sturen naar hogere ondersteuningsniveaus of andere afdelingen in Zendesk Support. Dat verlaagt de kosten en versnelt de afhandeling.
ProcessMind brengt escalatieroutes in kaart en laat veelvoorkomende aanleidingen zien. Zo ontdek je waar kennis ontbreekt of processen onduidelijk zijn. Door de omstandigheden rond escalaties te analyseren, kun je trainingen verbeteren, de kennisbank aanvullen en de eerste beoordeling aanscherpen. Daarmee kun je het aantal escalaties mogelijk met 10-15% verlagen.

Veel heropende serviceverzoeken wijzen erop dat de eerste oplossing het klantprobleem niet volledig heeft verholpen. Dat leidt tot ontevredenheid en extra werk. Dit doel richt zich erop klantproblemen in Zendesk Support meteen volledig en effectief op te lossen.
ProcessMind analyseert de volledige levenscyclus van heropende verzoeken en laat zien welke patronen, medewerkers of typen verzoeken vaak met heropeningen samenhangen. Zo ontdek je waar oplossingen tekortschieten of onderliggende problemen blijven bestaan. Gerichte verbeteringen kunnen het aantal heropeningen met 5-10% verlagen.

Wisselend gebruik van communicatiekanalen kan leiden tot versnipperde klantervaringen en inefficiënte workflows voor medewerkers. Dit doel is erop gericht vaste kanalen voor klantcontact in te stellen en te gebruiken. Zo wordt de dienstverlening in Zendesk Support duidelijker en consistenter.
ProcessMind brengt in beeld welke communicatiekanalen tijdens de levenscyclus van een serviceverzoek worden gebruikt. Je ziet waar het gebruik afwijkt van de voorkeurskanalen en wanneer meerdere, mogelijk verwarrende kanalen door elkaar lopen. Dat helpt je de communicatie te verbeteren en vaste afspraken te maken, voor een betere klantervaring.

Een ongelijke werkverdeling kan leiden tot overbelasting, vertragingen en wisselende kwaliteit. Dit doel richt zich op een evenwichtige werkdruk voor medewerkers van de klantenservice in Zendesk Support. Zo vergroot je de efficiëntie en verdeel je de capaciteit eerlijker over het team.
ProcessMind geeft inzicht in de activiteiten en casetoewijzingen van individuele medewerkers, zodat je verschillen en bottlenecks ziet. Je ontdekt waar je werk beter kunt verdelen, medewerkers breder kunt opleiden of toewijzingsregels kunt aanpassen. Zo wordt de werkverdeling eerlijker en efficiënter en kan de productiviteit met 10% stijgen.

Een trage ontvangstbevestiging voor nieuwe serviceverzoeken kan een slechte eerste indruk geven en klanten ongerust maken. Dit doel is erop gericht de tijd te verkorten tussen het eerste contact en de ontvangstbevestiging in Zendesk Support.
ProcessMind volgt precies de tijd tussen ‘Customer Contact Initiated’ en ‘Initial Customer Acknowledgment Sent’. Je ziet vertragingen en hiaten in deze belangrijke eerste stap. Zo kunnen organisaties sneller automatische reacties versturen of de eerste beoordeling vereenvoudigen en de tijd tot de ontvangstbevestiging met 20-30% verbeteren.

Een onjuiste indeling van serviceverzoeken leidt vaak tot verkeerde doorverwijzingen, vertragingen en inefficiënte afhandeling. Dit doel is erop gericht binnenkomende verzoeken in Zendesk Support nauwkeuriger in te delen en te prioriteren, zodat ze snel bij de juiste medewerker of afdeling terechtkomen.
ProcessMind analyseert het verband tussen de eerste indeling en het verdere procesverloop, waaronder escalaties en nieuwe toewijzingen. Je ziet patronen in verkeerde indelingen en kunt de indelingsregels aanscherpen, medewerkers trainen of de eerste beoordeling automatiseren. Zo kan de nauwkeurigheid met 15-20% toenemen.

Klanten vinden het frustrerend als ze tijdens een serviceverzoek steeds opnieuw om dezelfde informatie worden gevraagd. Dit doel richt zich op een efficiëntere verzameling van informatie in Zendesk Support, zodat alle benodigde gegevens bij voorkeur tijdens het eerste contact worden vastgelegd.
ProcessMind brengt in kaart op welke momenten in het serviceproces informatie aan de klant wordt gevraagd. Je ziet waar verzoeken overbodig zijn of medewerkers opnieuw vragen om gegevens die al zijn verstrekt. Zo kun je het proces aanpassen en dit soort gevallen met 10-20% terugdringen.

Afwijkingen van de standaardwerkwijze kunnen leiden tot wisselende servicekwaliteit, compliancerisico’s en inefficiënte processen. Dit doel is erop gericht dat alle medewerkers en processen in Zendesk Support de vastgestelde richtlijnen en workflows volgen.
ProcessMind ontdekt en visualiseert automatisch alle procesroutes en vergelijkt die met het gewenste referentiemodel. Je ziet ongeoorloofde stappen, ontbrekende stappen en handelingen die niet aan de regels voldoen. Zo kun je de werkwijze beter bewaken en de consistentie met 20% verbeteren.

Inefficiënte onderzoeksstappen kunnen de oplostijd flink verlengen en de kosten verhogen. Dit doel richt zich op het verbeteren van de activiteiten waarmee klantproblemen worden onderzocht en opgelost, zodat dit in Zendesk Support sneller en effectiever gebeurt.
ProcessMind vindt terugkerende lussen, herstelwerk en onnodige stappen in de fase ‘Agent Investigates Issue’. Je ziet waar medewerkers te veel tijd kwijt zijn of handelingen herhalen. Dat geeft aanknopingspunten om diagnostische hulpmiddelen, toegang tot de kennisbank of interne samenwerking te verbeteren en de onderzoekstijd met 10-15% te verkorten.

Het verbetertraject voor klantenservice in 6 stappen

1

Download de template
2

Exporteer Zendesk-data
3

Upload de dataset
4

Analyseer je serviceproces
5

Voer belangrijke verbeteringen door
6

Houd de resultaten bij
1

Download de template

Wat je moet doen

Download de vooraf ingerichte Excel-template, speciaal gemaakt voor de analyse van klantenserviceprocessen in Zendesk Support.

Handleiding voor de datatemplate bekijken Template downloaden
Waarom dit belangrijk is

Met een vaste datastructuur leg je alle belangrijke informatie uit tickets in Zendesk Support correct vast. Zo kun je het proces nauwkeurig analyseren.

Verwacht resultaat

Een direct te gebruiken Excel-template voor klantservicedata uit Zendesk Support.

DIT KRIJG JE

Ontdek verborgen routes in je klantenserviceproces

ProcessMind zet ruwe data uit Zendesk Support om in interactieve visualisaties. Bekijk elke stap in het klantenserviceproces en ontdek waar het werk vastloopt en waar verbetering mogelijk is.
  • Breng het volledige serviceproces in beeld
  • Vind verborgen bottlenecks in Zendesk
  • Verbeter overdrachten tussen medewerkers en de uitvoering van taken
  • Verkort de gemiddelde oplostijd voor klanten
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

Concrete verbeteringen in de klantservice

Deze resultaten laten zien wat organisaties concreet kunnen bereiken met process mining op basis van Zendesk Support-data. Door de levenscyclus van serviceverzoeken te analyseren, kunnen bedrijven inefficiënties en bottlenecks opsporen en de bedrijfsvoering verbeteren.

0 %
Kortere oplostijden

Kortere gemiddelde afhandeling van serviceverzoeken

Process mining brengt bottlenecks en inefficiënties aan het licht. Zo kun je workflows verbeteren en de tijd die nodig is om klantproblemen op te lossen flink verkorten.
- 0 %
Betere SLA-naleving

Vaker voldoen aan service level agreements

Door procesroutes die niet aan de afspraken voldoen en de oorzaken ervan op te sporen, kunnen organisaties problemen proactief aanpakken. Zo voldoen meer verzoeken aan de SLA-doelen.
0 %
Minder escalaties

Minder verzoeken die intern worden geëscaleerd

Als je weet waardoor interne escalaties ontstaan, kun je agents beter trainen en processen aanpassen. Daardoor is minder vaak hulp van een hoger supportniveau nodig.
0 %
Minder heropende cases

Minder heropeningen van klantserviceverzoeken

Door te analyseren waarom cases opnieuw worden geopend, kun je de kwaliteit en volledigheid van de eerste oplossing verbeteren. Dat voorkomt herhaald contact met klanten en verhoogt de tevredenheid.
0 %
Snellere eerste reactie

Kortere gemiddelde tijd tot de eerste reactie aan de klant

Door vertragingen bij het eerste contact op te sporen, kun je de eerste stap verbeteren. Zo weten klanten beter wat ze kunnen verwachten en neemt hun tevredenheid eerder toe.

De resultaten verschillen per organisatie en hangen af van de procescomplexiteit, datakwaliteit en omvang van de invoering. Deze voorbeelden laten verbeteringen zien die organisaties vaak bereiken met process mining voor klantserviceprocessen.

Aanbevolen data

Begin met de belangrijkste attributen en activiteiten. Voeg later meer toe als dat nodig is.
Nieuw met event logs? Lees hoe je een event log voor process mining maakt.

Attributen

Belangrijke datapunten voor de analyse

De unieke identificatiecode van elk klantserviceverzoek, ook wel ticket of case genoemd.

Waarom dit belangrijk is

Dit is de essentiële Case-ID die alle processtappen met elkaar verbindt. Zo kun je elk afzonderlijk klantservicetraject reconstrueren en analyseren.

De timestamp die aangeeft wanneer een activiteit of gebeurtenis begon.

Waarom dit belangrijk is

Deze timestamp is nodig om gebeurtenissen op volgorde te zetten, tijdsduur te berekenen en het verloop van het serviceverzoek te analyseren.

De naam of ID van de klantenservicemedewerker die het serviceverzoek behandelt.

Waarom dit belangrijk is

Houdt bij welke agent een actie heeft uitgevoerd. Zo kun je individuele prestaties, de verdeling van de werkbelasting en de inzet van middelen analyseren.

De classificatie van het serviceverzoek, bijvoorbeeld 'Vraag', 'Incident', 'Probleem' of 'Taak'.

Waarom dit belangrijk is

Deelt verzoeken in categorieën in, zodat je prestaties voor verschillende soorten problemen kunt vergelijken en analyseren. Dat helpt om procesverbeteringen gericht aan te pakken.

De prioriteit van het serviceverzoek, bijvoorbeeld 'Laag', 'Normaal', 'Hoog' of 'Urgent'.

Waarom dit belangrijk is

Geeft aan hoe urgent een verzoek is. Dit is belangrijk om de naleving van SLA’s te analyseren en urgente problemen snel op te lossen.

Het kanaal waarlangs het serviceverzoek is ingediend of de communicatie heeft plaatsgevonden.

Waarom dit belangrijk is

Laat zien hoe klanten en medewerkers met elkaar communiceren. Zo kun je de efficiëntie van de kanalen analyseren en zien wat het effect is op het proces en de klantervaring.

De beoogde tijd waarbinnen een serviceverzoek moet zijn opgelost, volgens het SLA-beleid.

Waarom dit belangrijk is

Legt vast welke service je de klant belooft. Deze norm gebruik je om te meten of verzoeken op tijd worden opgelost en of je de SLA naleeft.

Een booleaanse waarde die aangeeft of de oplostijd van het serviceverzoek langer was dan de SLA-doelstelling.

Waarom dit belangrijk is

Geeft per case een helder ja-of-nee-resultaat voor de SLA-prestaties. Zo wordt het eenvoudiger om de naleving te volgen en erover te rapporteren.

Activiteiten

Processtappen om te volgen en te optimaliseren

Deze activiteit markeert het begin van het klantserviceproces. Er wordt een nieuw ticket aangemaakt in Zendesk, bijvoorbeeld via e-mail, een webformulier of chat. Bij het aanmaken registreert het systeem deze gebeurtenis met een uniek ticket-ID en een timestamp.

Waarom dit belangrijk is

Dit is de belangrijkste startgebeurtenis voor het berekenen van de totale doorlooptijd van een case en het analyseren van het aantal binnenkomende verzoeken over tijd. Het is het uitgangspunt voor KPI’s zoals de tijd tot de eerste reactie en de totale oplostijd.

Deze gebeurtenis geeft aan dat het serviceverzoek aan een specifieke agent is toegewezen. Dit kan automatisch gebeuren op basis van routeringsregels of handmatig door een teamleider of agent.

Waarom dit belangrijk is

De toewijzing is een belangrijk moment voor de verantwoordelijkheid en werkverdeling. Door de tijd tot toewijzing en patronen in herverdeling te analyseren, ontdek je bottlenecks in de eerste beoordeling en verdeling.

Dit gebeurt wanneer een agent meer informatie van een klant nodig heeft om verder te kunnen en de ticketstatus wijzigt in 'pending'. Deze statuswijziging geeft expliciet aan dat het proces op een externe partij wacht.

Waarom dit belangrijk is

Deze activiteit maakt zichtbaar dat het proces afhankelijk is van de klant en pauzeert interne SLA-klokken. Komt dit vaak of herhaaldelijk voor bij één ticket, dan kan dat wijzen op onvolledige informatieverzameling aan het begin en leiden tot een langere oplostijd.

Een agent markeert het serviceverzoek als 'solved' nadat die de klant een oplossing heeft gegeven. Dit is een tijdelijke status: de klant kan het ticket opnieuw openen door te reageren voordat het definitief wordt gesloten.

Waarom dit belangrijk is

Dit is het belangrijkste meetpunt voor de oplostijd en de efficiëntie van agents. Het geeft aan wanneer de agent het werk als afgerond beschouwt en vormt de basis om herstelwerk te analyseren als het ticket opnieuw wordt geopend.

Deze activiteit vindt plaats wanneer een klant reageert op een ticket met de status 'solved'. Zendesk wijzigt de status automatisch terug naar 'open'. Dat betekent dat het probleem niet volledig is opgelost.

Waarom dit belangrijk is

Heropeningen wijzen vaak op problemen met de oplossing bij het eerste contact en op een lage oplossingskwaliteit. Door te analyseren hoe vaak tickets opnieuw worden geopend en waarom, ontdek je waar de training van agents en de procedures voor het oplossen van verzoeken beter kunnen.

Dit is de laatste activiteit en markeert de definitieve sluiting van het serviceverzoek. Meestal gebeurt dit automatisch nadat een bepaalde tijd is verstreken sinds het ticket op 'solved' is gezet, zonder nieuwe reacties van de klant.

Waarom dit belangrijk is

Als definitieve eindgebeurtenis sluit dit de levenscyclus van het ticket af. De tijd tussen 'solved' en 'closed' is de periode waarin het ticket nog kan worden heropend. De gebeurtenis 'closed' bevestigt dat de oplossing is geaccepteerd.

Veelgestelde vragen

Veelgestelde vragen

Met process mining zie je hoe serviceverzoeken in Zendesk daadwerkelijk verlopen. Je ontdekt bottlenecks, afwijkingen en inefficiënties, en ziet waar verzoeken blijven hangen of te lang duren. Zo kun je workflows verbeteren en de oplostijd verkorten. Ook spoor je oorzaken op van bijvoorbeeld veel heropende verzoeken of kritieke SLA-overschrijdingen.

Voor process mining heb je vooral event logs uit Zendesk Support nodig. Daarin staan case-ID’s, zoals Service Request ID, activiteitsnamen, zoals "Ticket aangemaakt" of "Agent toegewezen", en timestamps van elke activiteit. Ook agent-ID’s en statuswijzigingen, bijvoorbeeld "Open", "In afwachting" en "Opgelost", zijn belangrijk.

Je kunt rekenen op een kortere gemiddelde oplostijd en minder interne escalaties. Process mining helpt de naleving van belangrijke SLA’s te verbeteren en het aantal heropende serviceverzoeken terug te dringen. Dat leidt uiteindelijk tot meer klanttevredenheid en een efficiëntere inzet van agents.

Zendesk Support biedt verschillende manieren om data te exporteren, waaronder de API, rapportagefuncties en data-export. Veel process mining-tools hebben ook directe connectors of kunnen data importeren uit standaardformaten zoals CSV of Excel. We kunnen je helpen de efficiëntste methode voor jouw Zendesk-configuratie te kiezen.

Enige kennis van datastructuren is handig, maar veel moderne process mining-platforms zijn gemaakt voor zakelijke gebruikers. Basiskennis van SQL kan helpen bij de voorbereiding van data, maar een gespecialiseerd datateam is niet altijd nodig. De process mining-tool voert de complexe analyses uit.

Ja. Process mining laat goed zien welke processtappen vertraging veroorzaken, zoals een trage eerste reactie. Analyse van event logs kan ook patronen blootleggen waarbij klanten herhaaldelijk om dezelfde informatie wordt gevraagd. Dat kan wijzen op een inefficiënt onderzoeksproces of een onjuiste categorisering van verzoeken. Zo kun je gericht verbeteringen doorvoeren.

De eerste data-extractie en het maken van een model zijn meestal binnen enkele weken klaar. Hoe lang dit duurt, hangt af van de hoeveelheid en complexiteit van de data. Vaak kun je binnen de eerste 4 tot 8 weken aan de slag met bruikbare inzichten. Door de resultaten voortdurend te volgen, kun je blijven verbeteren en blijven de voordelen behouden.

Pak bottlenecks in de klantenservice aan en verhoog nu je CSAT-score

Voorkom herhaalcontact. Behaal 80% FCR en verhoog de klanttevredenheid.

Start je gratis proefperiode

Geen creditcard nodig