> Continue verbetering > Klantenservice > Zendesk Support

Verbeter Uw Klantenservice

Uw 6-stappen gids voor het optimaliseren van Klantenservice in Zendesk.
Download datatemplate
Verbeter Uw Klantenservice
Uitdagingen (11) Doelen (11) 6 Stappen Voorbeeld Resultaten Data Veelgestelde vragen (4)

Optimaliseer Klantenservice in Zendesk Support voor Maximale Efficiëntie

Klantenserviceprocessen bevatten vaak verborgen inefficiënties die leiden tot gefrustreerde klanten en hogere operationele kosten. Dit platform helpt u knelpunten nauwkeurig te identificeren, hun hoofdoorzaken te begrijpen en verbetermogelijkheden bloot te leggen. U kunt vervolgens praktische wijzigingen doorvoeren om de oplostijden te verkorten 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 het optimaliseren van klantenservice in Zendesk Support cruciaal is

Klantenservice is de ruggengraat van elk succesvol bedrijf, met directe impact op klantloyaliteit, merkreputatie en uiteindelijk omzet. In de huidige competitieve markt is het simpelweg voldoen aan verwachtingen niet voldoende; klanten verwachten snelle, efficiënte en persoonlijke ondersteuning. Voor organisaties die vertrouwen op Zendesk Support, ligt de uitdaging in het waarborgen dat elk ticket, van het eerste contact tot de definitieve oplossing, de meest efficiënte weg volgt. Inefficiënties in uw klantenserviceproces, vaak verborgen binnen de complexiteit van de dagelijkse operaties, kunnen leiden tot langere oplostijden, hogere operationele kosten, overbelasting van agents en, het meest kritisch, ontevreden klanten die elders alternatieven zoeken.

Zonder duidelijk inzicht in het end-to-end traject van een serviceaanvraag, wordt het identificeren van de hoofdoorzaken van vertragingen en afwijkingen een gokspel. Zijn bepaalde agents overbelast? Lopen specifieke type aanvragen consequent vast? Heeft uw SLA-compliance te lijden onder onnodig herwerk of te veel overdrachten? Het begrijpen van de antwoorden op deze vragen is essentieel voor strategische besluitvorming en continue verbetering. Het optimaliseren van uw klantenserviceproces gaat niet alleen over kostenbesparing, het gaat over het opbouwen van een robuuste, klantgerichte operatie die langdurige relaties bevordert en bedrijfsgroei stimuleert.

Hoe process mining de efficiëntie van klantenservice ontsluit

Process mining biedt een revolutionaire benadering om uw klantenserviceoperaties binnen Zendesk Support te begrijpen en te verbeteren. Door event logs uit uw Zendesk data te extraheren, reconstrueren process mining tools de daadwerkelijke, as-is processtroom, waardoor elke stap die een serviceaanvraag neemt, zichtbaar wordt. Dit gaat niet over wat u denkt dat er gebeurt, maar over wat er daadwerkelijk gebeurt, wat een objectief, datagedreven beeld van uw operaties oplevert.

Via deze krachtige analyse kunt u de volledige doorlooptijd van de klantenservice visualiseren, frequente afwijkingen van uw standaard operationele procedures identificeren en exacte knelpunten aanwijzen die de efficiëntie belemmeren. U kunt bijvoorbeeld waarnemen waar tickets herhaaldelijk opnieuw worden toegewezen, wat wijst op trainingsbehoeften of workflowontwerpproblemen. U kunt specifieke categorieën serviceaanvragen identificeren die consequent hun beoogde oplostijden overschrijden, wat gerichte procesherstructurering mogelijk maakt. Process mining helpt u voorbij aannames te gaan, en concrete bewijzen te leveren om uw optimalisatie-inspanningen te ondersteunen, waardoor veranderingen impactvol en datagedreven zijn. Deze precieze identificatie van inefficiënties stelt u in staat om weloverwogen beslissingen te nemen die de doorlooptijd van de klantenservice direct verkorten en de algehele prestaties verbeteren.

Belangrijkste verbeterpunten geïdentificeerd via process mining

Het toepassen van process mining op uw Zendesk Support data onthult doorgaans verschillende kritieke gebieden voor verbetering:

  • Knelpuntidentificatie en -oplossing: Lokaliseer specifieke wachtrijen, agentgroepen, of zelfs individuele activiteiten waar serviceaanvragen zich ophopen, wat vertragingen veroorzaakt. Dit maakt gerichte toewijzing van resources of procesherontwerp mogelijk.
  • Herwerk- en overdrachtoptimalisatie: Visualiseer gevallen van herwerk, waarbij tickets opnieuw worden geopend of herhaaldelijk tussen teams worden doorgegeven. Het verminderen van onnodige overdrachten stroomlijnt het proces, vermindert verspilde moeite en verkort de gemiddelde afhandelingstijd.
  • SLA-compliance en afwijkingsanalyse: Monitor hoe goed uw klantenserviceproces voldoet aan Service Level Agreements. Identificeer veelvoorkomende redenen voor SLA-schendingen, of dit nu specifieke processtappen, agentbeschikbaarheid of interne afhankelijkheden zijn.
  • Root Cause-analyse voor vertragingen: Duik diep in de factoren die bijdragen aan lange doorlooptijden, zoals verzoeken om aanvullende informatie van klanten, interne escalaties of externe afhankelijkheden, zodat u deze systematisch kunt aanpakken.
  • Agentprestaties en trainingsbehoeften: Met respect voor privacy kunnen geaggregeerde data variaties in agentefficiëntie of naleving van best practices benadrukken, wat gerichte trainingsprogramma's of taakverdeling informeert.

Verwachte resultaten van Zendesk klantenserviceoptimalisatie

De strategische toepassing van process mining voor uw Zendesk Support klantenserviceproces levert aanzienlijke, meetbare voordelen op:

  • Verkorte doorlooptijd van de klantenservice: Stroomlijn processen door onnodige stappen en knelpunten te elimineren, wat leidt tot snellere oplossing van klantproblemen.
  • Verbeterde klanttevredenheid: Snellere, efficiëntere service vertaalt zich direct in tevredener klanten en verbeterde klantretentie.
  • Lagere operationele kosten: Optimaliseer resourceallocatie, verminder herwerk en minimaliseer handmatige inspanningen, wat resulteert in aanzienlijke kostenbesparingen.
  • Verbeterde SLA-compliance: Voldoen en overtreffen consequent uw Service Level Agreements, wat het klantvertrouwen versterkt en boetes voorkomt.
  • Grotere procestransparantie: Krijg een uitgebreid, objectief inzicht in uw klantenserviceoperaties, waardoor continue verbetering en proactieve probleemoplossing mogelijk wordt.

Door process mining in te zetten, transformeert u uw klantenservice in Zendesk Support van een reactief kostenpost naar een proactieve, efficiënte en klantgerichte operatie, klaar om toekomstige eisen te voldoen.

Starten met uw optimalisatietraject

Klaar om uw klantenserviceoperaties te transformeren en maximale efficiëntie in Zendesk Support te ontsluiten? Omarm de kracht van procesoptimalisatie om uw bestaande workflows nauwgezet te analyseren. Ontdek precies waar uw procesknelpunten liggen en leer hoe u de doorlooptijd van de klantenservice effectief kunt verkorten. Deze aanpak stelt u in staat gerichte verbeteringen te implementeren, ensuring uw team levert uitzonderlijke service met ongeëvenaarde efficiëntie. Begin vandaag nog met uw reis naar een meer geoptimaliseerde, klantgerichte Zendesk Support-ervaring.

Klantenservice Support Operaties Agentefficiëntie Service Level Agreements Klanttevredenheid Ticket Resolutie Helpdeskbeheer CX Verbetering

Veelvoorkomende problemen en uitdagingen

Identificeer welke uitdagingen je beïnvloeden

Vertragingen bij het oplossen van klantenserviceaanvragen leiden tot ontevredenheid bij klanten en potentiële churn. Lange wachttijden creëren negatieve ervaringen en verhogen de werkdruk voor agents met vervolgvragen.
ProcessMind analyseert de volledige levenscyclus van elke Service Request in Zendesk Support, en belicht waar en waarom oplostijden langer zijn dan de doelen. Het onthult knelpunten in specifieke activiteitssequenties of agenttoewijzingen, en wijst exacte gebieden aan voor efficiëntiewinst.

Wanneer klantproblemen frequent intern escaleren, duidt dit op een lage 'first-contact resolution' en verbruikt het meer resources. Elke escalatie draagt bij aan operationele kosten en verlengt oplostijden, wat de klantervaring negatief beïnvloedt.
ProcessMind brengt de paden in kaart die Serviceaanvragen volgen, duidelijk tonend hoe vaak en in welk stadium interne escalaties worden getriggerd. Het identificeert grondoorzaken, zoals gebrek aan agenttraining of ontbrekende knowledge base artikelen, waardoor gerichte verbeteringen mogelijk zijn in uw Zendesk Support workflow.

Het consequent missen van Service Level Agreement (SLA) doelen leidt tot boetes, ontevredenheid bij klanten en reputatieschade. Overtredingen duiden op systemische problemen in procesefficiëntie of resourceallocatie die dringende aandacht vereisen.
ProcessMind monitort elke Service Request tegen gedefinieerde SLA-policies in Zendesk Support, en identificeert specifieke stadia of types van aanvragen die frequent doelen overschrijden. Het biedt bruikbare inzichten in de knelpunten die vertragingen veroorzaken, waardoor proactieve aanpassingen aan uw servicelevering mogelijk zijn.

Serviceaanvragen die na initiële oplossing worden heropend, duiden op onvolledige of ineffectieve oplossingen, wat klanten frustreert en agentinspanning verspilt. Dit herwerk verhoogt de gemiddelde kosten per oplossing aanzienlijk en vertraagt de totale doorlooptijd.
ProcessMind legt patronen bloot waarbij 'Service Request Resolved' activiteiten vaak worden gevolgd door nieuw klantcontact of opvolgactiviteiten. Het helpt specifieke Serviceaanvraagtypen of agents te identificeren die bijdragen aan hoge heropeningspercentages binnen Zendesk Support, waardoor gerichte training of procesrevisies mogelijk zijn.

Klanten wisselen vaak van communicatiekanaal tijdens één serviceaanvraag, wat leidt tot gefragmenteerde informatie en herhaalde uitleg. Dit vermindert de klantervaring aanzienlijk en verlengt de oplostijden, aangezien agents moeite hebben om de volledige geschiedenis samen te voegen.
ProcessMind analyseert het 'Communication Channel' attribute voor elke Service Request, en visualiseert waar en waarom klanten overschakelen tussen kanalen zoals e-mail, chat of telefoon. Het belicht patronen in uw Zendesk Support proces die interacties kunnen stroomlijnen of kanaalintegratie kunnen verbeteren.

Een onevenwicht in de werkdruk van agents kan leiden tot burn-out bij sommigen en onderbenutting bij anderen, wat de algehele teamgeest en efficiëntie beïnvloedt. Dit resulteert vaak in inconsistente servicelevering en vertragingen voor klanten die zijn toegewezen aan overbelaste agents.
ProcessMind biedt duidelijk inzicht in de agentactiviteit en Service Request-toewijzingen in Zendesk Support. Het identificeert agents of teams met disproportioneel hoge of lage werkdruk, waardoor managers de resourceverdeling kunnen optimaliseren en een eerlijke, efficiënte afhandeling van Service Requests kunnen waarborgen.

Afwijkingen van standaard klantenserviceprocedures kunnen leiden tot inconsistente servicekwaliteit, non-compliance met regelgeving en verhoogde foutpercentages. Deze ad-hoc praktijken ondermijnen trainingsinspanningen en maken het moeilijk om operaties effectief op te schalen.
ProcessMind ontdekt automatisch de daadwerkelijke paden die Service Requests in Zendesk Support volgen en vergelijkt deze met ideale procesmodellen. Het belicht elke afwijking, toont precies waar en waarom agents of systemen de voorgeschreven workflow niet volgen, waardoor gerichte corrigerende acties mogelijk worden.

Onjuiste categorisatie of prioritering van serviceaanvragen resulteert in verkeerde doorverwijzing naar de verkeerde afdeling of agent, waardoor de oplossing van urgente problemen wordt vertraagd. Deze inefficiëntie kan leiden tot klantfrustratie en gemiste kansen om kritieke problemen snel aan te pakken.
ProcessMind analyseert de initiële 'Aanvraag gecategoriseerd en geprioriteerd' activiteiten en hun stroomafwaartse impact in Zendesk Support. Het identificeert patronen waarbij specifieke categorieën of prioriteiten consequent leiden tot langere oplostijden of hogere escalaties, wat wijst op gebieden voor verbeterde intake processen.

Vertragingen bij het versturen van een initiële bevestiging aan klanten nadat een serviceaanvraag is aangemaakt, kunnen onmiddellijk een negatieve indruk wekken. Deze wachttijd geeft klanten het gevoel dat ze niet gehoord worden, verhoogt de angst en kan leiden tot dubbele contacten.
ProcessMind meet nauwkeurig de verstreken tijd tussen 'Service Request Created' en 'Initial Customer Acknowledgment Sent' in Zendesk Support. Het identificeert knelpunten in deze kritieke beginfase, en belicht proces- of systeemproblemen die tijdige communicatie vertragen en de eerste indruk beïnvloeden.

Wanneer agents herhaaldelijk klanten om informatie vragen die al is verstrekt of gemakkelijk toegankelijk is, duidt dit op inefficiëntie en een gefragmenteerde informatiestroom. Dit proces voegt onnodige stappen toe, verlengt de oplostijden en frustreert klanten aanzienlijk.
ProcessMind brengt het voorkomen in kaart van 'Informatie opgevraagd bij Klant' activiteiten binnen Serviceaanvraag workflows. Het onthult scenario's waarin deze activiteit meerdere keren of onnodig plaatsvindt, wijzend op hiaten in de toegang van agents tot informatie of initiële data vastlegging in Zendesk Support.

Als agents buitensporig veel tijd besteden aan het onderzoeken van problemen of moeite hebben met het vinden van relevante informatie, verlengt dit de oplostijden aanzienlijk. Deze inefficiëntie beïnvloedt de productiviteit van agents en vertraagt essentiële klantondersteuning, waardoor de operationele kosten toenemen.
ProcessMind analyseert de duur en voorafgaande activiteiten vóór 'Oplossing voorgesteld aan klant' of 'Service Request opgelost'. Het belicht gevallen waarin 'Agent onderzoekt probleem' ongewoon lang duurt, wat wijst op de noodzaak van betere knowledge base-integratie of agenttraining binnen Zendesk Support.

Typische doelen

Definieer hoe succes eruitziet

Dit doel is gericht op het aanzienlijk verkorten van de tijd die nodig is om klantenserviceaanvragen op te lossen van het eerste contact tot de uiteindelijke afsluiting. Het bereiken hiervan verhoogt direct de klanttevredenheid, vermindert operationele kosten gerelateerd aan langdurige cases, en maakt agentcapaciteit vrij, wat de efficiëntie van uw Zendesk Support operaties verbetert.
ProcessMind analyseert uw Zendesk Support data om knelpunten en vertragingen in de oplosstroom te identificeren. Het identificeert specifieke activiteiten of sequenties die de oplossing vertragen, biedt inzichten om processen te stroomlijnen, repetitieve taken te automatiseren en resources effectief opnieuw toe te wijzen. U kunt een reductie van 15-25% nastreven in de gemiddelde oplostijd.

Het voldoen aan Service Level Agreements is cruciaal voor het leveren van betrouwbare klantenservice en het vermijden van boetes. Dit doel richt zich op het verhogen van het percentage serviceaanvragen dat binnen hun gedefinieerde SLA-doelstellingen wordt opgelost, waardoor consistente servicekwaliteit en betrouwbaarheid binnen uw Zendesk Support-omgeving wordt gewaarborgd.
ProcessMind identificeert proactief cases die het risico lopen SLA's te schenden door kritieke paden te monitoren en vertragingen aan te geven. Het wijst de hoofdoorzaken van SLA-falingen aan, of dit nu te wijten is aan agentoverdrachten, onderzoeksvertragingen of communicatiehiaten, waardoor gerichte interventies mogelijk worden om de compliance met 10-20% te verhogen.

Hoge interne escalatiepercentages duiden vaak op onderliggende problemen, zoals een gebrek aan agentkennis, ontoereikende initiële categorisatie of complexe procesoverdrachten. Dit doel is gericht op het verminderen van de frequentie waarmee klantenserviceaanvragen moeten worden geëscaleerd naar hogere niveaus of verschillende afdelingen in Zendesk Support, waardoor kosten worden verlaagd en de oplossing wordt versneld.
ProcessMind brengt escalatiepaden in kaart en identificeert veelvoorkomende triggers, en toont waar kennislacunes of procesambiguïteiten bestaan. Door de omstandigheden die leiden tot escalaties te analyseren, helpt het de training te optimaliseren, de knowledge base-content te verbeteren en de initiële triage te verfijnen, waardoor de escalatiepercentages potentieel met 10-15% worden verminderd.

Een hoog aantal heropende serviceaanvragen duidt erop dat de initiële oplossingen de klantproblemen niet volledig aanpakken, wat leidt tot ontevredenheid en een hogere werkdruk. Dit doel richt zich op het waarborgen dat klantproblemen de eerste keer volledig en effectief worden opgelost binnen uw Zendesk Support-systeem.
ProcessMind analyseert de gehele levenscyclus van heropende aanvragen, identificeert veelvoorkomende patronen, agents, of aanvraagtypes die geassocieerd zijn met heropeningen. Het helpt ontdekken waar oplossingen ontoereikend zijn of waar onderliggende problemen niet volledig worden aangepakt, wat verbeteringen mogelijk maakt die de heropeningspercentages met 5-10% kunnen verlagen.

Inconsistent gebruik van communicatiekanalen kan leiden tot gefragmenteerde klantervaringen en inefficiënte agentworkflows. Dit doel is erop gericht om standaardkanalen voor klantinteracties vast te stellen en af te dwingen, wat zorgt voor duidelijkheid, consistentie en een gestroomlijnder serviceproces in Zendesk Support.
ProcessMind visualiseert de stroom van communicatiekanalen die gedurende de levenscyclus van een serviceaanvraag worden gebruikt. Het belicht afwijkingen van voorkeurskanalen en identificeert scenario's waarin meerdere, potentieel verwarrende, kanalen worden gebruikt, en stuurt inspanningen om communicatie te stroomlijnen en te standaardiseren voor een betere CX.

Een onevenwichtige verdeling van werkdrukken kan leiden tot burn-out bij agents, servicediensten en inconsistente kwaliteit. Dit doel richt zich op het waarborgen dat klantenserviceagents in Zendesk Support een evenwichtige werkdruk hebben, de efficiëntie maximaliserend en een eerlijke resource toewijzing over het team bevorderend.
ProcessMind biedt inzichten in individuele agentactiviteit en case toewijzingen, wat onevenwichtigheden en knelpunten onthult. Het helpt bij het identificeren van mogelijkheden voor load balancing, cross-training of het aanpassen van toewijzingsregels om een meer evenwichtige en efficiënte werkdrukverdeling te waarborgen, waardoor de agentproductiviteit met 10% wordt verbeterd.

Trage bevestiging van nieuwe klantenserviceaanvragen kan een negatieve eerste indruk creëren en klantangst verhogen. Dit doel is gericht op het aanzienlijk verkorten van de tijd die klanten nodig hebben om een initiële bevestiging te ontvangen na het initiëren van contact in Zendesk Support.
ProcessMind volgt nauwgezet de tijd van 'Klantcontact geïnitieerd' tot 'Initiële klantbevestiging verzonden'. Het identificeert vertragingen en proceshiaten in deze kritieke eerste stap, waardoor organisaties snellere geautomatiseerde antwoorden kunnen implementeren of de initiële triage kunnen stroomlijnen voor een verbetering van 20-30% in de bevestigingstijd.

Slechte categorisatie van serviceaanvragen resulteert in verkeerde routering, vertragingen en inefficiënte afhandeling. Dit doel is gericht op het verbeteren van de precisie waarmee inkomende aanvragen worden gecategoriseerd en geprioriteerd in Zendesk Support, zodat ze snel de juiste agent of afdeling bereiken.
ProcessMind analyseert de correlatie tussen initiële categorisatie en daaropvolgende procespaden, inclusief escalaties of herverdelingen. Het belicht patronen van verkeerde categorisatie, wat helpt bij het verfijnen van categorisatieregels, het verbeteren van agenttraining of het automatiseren van de initiële triage voor een nauwkeurigheidsverbetering van 15-20%.

Klanten vinden het frustrerend wanneer herhaaldelijk om dezelfde informatie wordt gevraagd tijdens een serviceaanvraag. Dit doel richt zich op het stroomlijnen van het informatieverzamelingsproces in Zendesk Support om ervoor te zorgen dat alle benodigde details efficiënt worden verzameld, idealiter bij de eerste interactie.
ProcessMind brengt de punten in het serviceproces in kaart waar informatie van de klant wordt gevraagd. Het identificeert patronen van redundante verzoeken of activiteiten waarbij agents herhaaldelijk om reeds verstrekte data vragen, waardoor procesaanpassingen mogelijk worden om deze gevallen met 10-20% te verminderen.

Afwijkingen van standaard operationele procedures kunnen leiden tot inconsistente servicekwaliteit, compliance-risico's en operationele inefficiënties. Dit doel is erop gericht om ervoor te zorgen dat alle klantenservice-agents en processen binnen Zendesk Support strikt de gedefinieerde richtlijnen en workflows volgen.
ProcessMind ontdekt en visualiseert automatisch alle daadwerkelijke procespaden, en vergelijkt deze met het ideale referentiemodel. Het belicht ongeoorloofde kortere routes, ontbrekende stappen of niet-compliant acties, en levert duidelijk bewijs om procesdiscipline af te dwingen en consistentie met 20% te verbeteren.

Inefficiënte onderzoeksstappen kunnen de oplostijden aanzienlijk verlengen en de kosten in klantenservice verhogen. Dit doel richt zich op het optimaliseren van de activiteiten die betrokken zijn bij het diagnosticeren en oplossen van klantproblemen, waardoor ze sneller en effectiever worden binnen Zendesk Support.
ProcessMind identificeert veelvoorkomende lussen, herwerk en onnodige stappen binnen de fase 'Agent onderzoekt probleem'. Het belicht waar agents buitensporig veel tijd besteden of acties herhalen, en biedt inzichten om diagnostische tools, knowledge base-toegang of interne samenwerking te optimaliseren, waardoor de onderzoekstijd met 10-15% wordt verkort.

Het 6-stappen Verbeterpad voor Klantenservice

1

Download het template
2

Exporteer uw Zendesk Data
3

Dataset uploaden
4

Analyseer Uw Serviceproces
5

Implementeer de belangrijkste verbeteringen
6

Monitor prestatieverbeteringen
1

Download het template

Wat te doen

Open en download het vooraf geconfigureerde Excel data template, speciaal ontworpen voor het analyseren van klantenserviceprocessen in Zendesk Support.

Bekijk datatemplategids Template downloaden
Het belang

Een gestandaardiseerde data structuur zorgt ervoor dat alle kritieke informatie uit uw Zendesk Support tickets correct wordt vastgelegd voor een accurate procesanalyse.

Verwacht resultaat

Een kant-en-klaar Excel template, specifiek afgestemd op klantenservice data van Zendesk Support.

DIT LEVERT HET OP

Ontdek verborgen paden in uw klantenserviceproces

ProcessMind transformeert uw ruwe Zendesk Support data in levendige, interactieve visualisaties. Ontdek elke stap van uw klantenserviceproces, wat inefficiënties en verbetermogelijkheden blootlegt.
  • Visualiseer uw end-to-end serviceproces
  • Identificeer verborgen knelpunten in Zendesk
  • Optimaliseer agentoverdrachten en -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

Praktische Verbeteringen in Klantenservice

Deze resultaten illustreren de tastbare voordelen die organisaties realiseren door process mining toe te passen op hun Zendesk Support data. Door de levenscycli van serviceaanvragen te analyseren, kunnen bedrijven inefficiënties en knelpunten identificeren, wat leidt tot aanzienlijke operationele verbeteringen.

0 %
Snellere Oplostijden

Vermindering van de gemiddelde oplossingstijd voor serviceaanvragen

Process mining identificeert knelpunten en inefficiënties, wat helpt bij het optimaliseren van workflows om de tijd die nodig is om klantproblemen op te lossen aanzienlijk te verkorten.
- 0 %
Betere SLA-naleving

Verbetering in het voldoen aan service level agreements

Door non-compliant procespaden en hun hoofdoorzaken te identificeren, kunnen organisaties proactief problemen aanpakken om te zorgen dat meer aanvragen voldoen aan hun SLA-doelstellingen.
0 %
Lagere escalatiepercentages

Afname in aanvragen die interne escalatie vereisen

Het begrijpen van de triggers voor interne escalaties maakt betere agenttraining en procesaanpassingen mogelijk, waardoor de noodzaak voor hogere-tier betrokkenheid wordt verminderd.
0 %
Minder heropende cases

Afname in heropeningen van klantenserviceaanvragen

Het analyseren waarom zaken opnieuw worden geopend, helpt de kwaliteit en volledigheid van de initiële oplossing te verbeteren, waardoor herhaaldelijk klantcontact wordt verminderd en de tevredenheid toeneemt.
0 %
Snellere Bevestiging

Vermindering van de gemiddelde initiële bevestigingstijd voor klanten

Het identificeren van vertragingen bij het eerste contact helpt het initiële contactpunt te stroomlijnen, betere klantverwachtingen te scheppen en de vroege tevredenheid te verbeteren.

De specifieke behaalde resultaten kunnen variëren afhankelijk van de procescomplexiteit, datakwaliteit en de implementatieomvang. Deze voorbeelden weerspiegelen veelvoorkomende verbeteringen waargenomen door organisaties die process mining inzetten voor klantenserviceprocessen.

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 elke klantenserviceaanvraag, ook bekend als een ticket of case.

Het belang

Dit is de essentiële Case ID die alle processtappen verbindt, waardoor de reconstructie en analyse van elke individuele klantenservice journey mogelijk is.

De timestamp die aangeeft wanneer een activiteit of event begon.

Het belang

Deze timestamp is essentieel voor het ordenen van events, het berekenen van tijdsduren en het analyseren van de tijdlijn van het serviceaanvraagproces.

De naam of ID van de klantenserviceagent die is toegewezen om de serviceaanvraag af te handelen.

Het belang

Houdt bij welke agent een actie heeft uitgevoerd, waardoor analyse mogelijk is van individuele prestaties, werkdrukverdeling en resource toewijzing.

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

Het belang

Categoriseert aanvragen voor prestatievergelijking en analyse over verschillende soorten problemen, wat cruciaal is voor gerichte procesverbetering.

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

Het belang

Geeft de urgentie van een aanvraag aan, wat cruciaal is voor het analyseren van SLA-compliance en het waarborgen dat kritieke problemen snel worden aangepakt.

Het kanaal waarlangs de serviceaanvraag werd ingediend of communicatie plaatsvond.

Het belang

Toont hoe klanten en agents interacteren, waardoor analyse van kanaalefficiëntie en de impact ervan op het proces en de klantervaring mogelijk is.

De beoogde duur waarbinnen een serviceaanvraag naar verwachting wordt opgelost, gebaseerd op het SLA-beleid.

Het belang

Definieert de servicebelofte aan de klant en dient als benchmark voor het meten van tijdige prestaties en SLA-compliance.

Een boolean flag die aangeeft of de oplostijd van de serviceaanvraag de SLA-doelstelling heeft overschreden.

Het belang

Biedt een duidelijk, binair resultaat voor SLA-prestaties per case, wat compliance monitoring en rapportage vereenvoudigt.

De totale verstreken tijd vanaf het moment dat een serviceaanvraag werd aangemaakt totdat deze definitief werd opgelost.

Het belang

Meet de end-to-end doorlooptijd van een case, een kritieke KPI voor het beoordelen van de algehele procesefficiëntie en klantervaring.

Activiteiten

Processtappen om te volgen en te optimaliseren

Deze activiteit markeert het begin van het klantenserviceproces, wanneer een nieuw ticket wordt gegenereerd in Zendesk vanuit elk kanaal zoals e-mail, webformulier of chat. Deze event wordt expliciet gelogd door het systeem met een unieke ticket-ID en timestamp bij aanmaak.

Het belang

Als de primaire start-event is het essentieel voor het berekenen van de totale doorlooptijd van de case en het analyseren van inkomende aanvraagvolumes over tijd. Het dient als de basislijn voor het meten van belangrijke prestatie-indicatoren zoals de tijd tot de eerste reactie en de totale oplostijd.

Deze event geeft aan dat de serviceaanvraag is toegewezen aan een specifieke agent voor afhandeling. Het kan automatisch gebeuren op basis van routeringsregels of handmatig door een teamleider of agent.

Het belang

Toewijzing is een kritieke mijlpaal voor verantwoordelijkheid en werkdrukbeheer. Het analyseren van de tijd tot toewijzing en herverdelingspatronen onthult knelpunten in het triage- en distributieproces.

Treedt op wanneer een agent meer informatie van een klant nodig heeft om verder te gaan en de ticketstatus wijzigt naar 'pending'. Deze statuswijziging geeft expliciet aan dat het proces nu wacht op een externe partij.

Het belang

Deze activiteit benadrukt afhankelijkheden van de klant en pauzeert interne SLA-timers. Frequente of herhaalde gevallen op één ticket kunnen wijzen op onvolledige initiële informatieverzameling en leiden tot langere oplostijden.

Een agent markeert de serviceaanvraag als 'opgelost' na het leveren van een oplossing aan de klant. Dit is een tijdelijke status, aangezien het ticket opnieuw kan worden geopend door een klantreactie voordat het definitief wordt gesloten.

Het belang

Dit is de primaire mijlpaal voor het meten van de oplostijd en agentefficiëntie. Het markeert het punt waarop de agent gelooft dat het werk voltooid is, en biedt een basis voor het analyseren van herwerk als het ticket wordt heropend.

Deze activiteit vindt plaats als een klant reageert op een ticket dat de status 'opgelost' heeft. Zendesk verandert de status automatisch terug naar 'open', wat aangeeft dat het probleem niet volledig was opgelost.

Het belang

Heropeningen zijn een kritieke indicator van mislukte First Contact Resolution en slechte oplossingskwaliteit. Het analyseren van de frequentie en redenen voor heropende tickets helpt gebieden te identificeren voor het verbeteren van agenttraining en oplossingsprocedures.

Dit is de laatste activiteit, die de permanente afsluiting van de serviceaanvraag markeert. Dit gebeurt doorgaans automatisch nadat een bepaalde periode is verstreken sinds het ticket als 'opgelost' werd gemarkeerd, zonder nieuwe reacties van de klant.

Het belang

Als de definitieve eind-event rondt het de levenscyclus van het ticket af. De tijd van 'opgelost' tot 'gesloten' vertegenwoordigt het venster voor mogelijke heropeningen, en de 'gesloten' event bevestigt dat de oplossing is geaccepteerd.

Veelgestelde vragen

Veelgestelde vragen

Process mining helpt u de daadwerkelijke stroom van serviceaanvragen binnen Zendesk te visualiseren, en identificeert knelpunten, afwijkingen en inefficiënties. Het onthult waar klantenserviceaanvragen vastlopen of te lang duren, waardoor u workflows kunt optimaliseren en oplostijden kunt verkorten. U kunt de grondoorzaken achterhalen van problemen zoals hoge heropeningspercentages of kritieke SLA-schendingen.

Voor process mining heeft u voornamelijk event logs van Zendesk Support nodig. Dit omvat case identifiers, zoals Service Request ID, activiteitsnamen, zoals "Ticket Created" of "Agent Assigned", en timestamps voor elke activiteit. Agent-ID's en statuswijzigingen, bijvoorbeeld "Open", "Pending", "Solved", zijn ook cruciaal.

U kunt aanzienlijke reducties verwachten in gemiddelde oplostijden en interne escalatiepercentages. Process mining helpt de kritieke SLA compliance te verbeteren en vermindert het aantal heropende serviceaanvragen. Uiteindelijk leidt dit tot hogere klanttevredenheid en efficiëntere agentbenutting.

Zendesk Support biedt verschillende manieren om data te extraheren, inclusief de API, rapportagefuncties en data exportfunctionaliteiten. Veel process mining tools bieden ook directe connectors of kunnen data importeren uit standaardformaten zoals CSV of Excel. Wij kunnen u begeleiden bij de meest efficiënte methode voor uw specifieke Zendesk setup.

Hoewel enig technisch begrip van data structuren voordelig is, zijn veel moderne process mining platforms ontworpen voor zakelijke gebruikers. Basiskennis van SQL kan nuttig zijn voor data voorbereiding, maar toegewijde data engineers zijn niet altijd vereist. De process mining tool handlest het complexe analytische werk.

Ja, process mining is uitstekend in het benadrukken van processtappen die vertragingen veroorzaken, zoals trage initiële bevestiging. Door event logs te analyseren, kan het ook patronen identificeren waarbij klanten herhaaldelijk om dezelfde informatie worden gevraagd, wat duidt op inefficiënte onderzoeksprocessen of slechte aanvraagcategorisatie. Dit maakt gerichte verbeteringen mogelijk.

De initiële data-extractie en modelcreatie kan doorgaans binnen enkele weken worden voltooid, afhankelijk van het data volume en de complexiteit. U kunt vaak binnen de eerste 4-8 weken bruikbare inzichten verkrijgen. Continue monitoring maakt voortdurende verbeteringen mogelijk en zorgt ervoor dat de voordelen worden behouden.

Beëindig Knelpunten in Klantenservice, Verhoog CSAT Nu

Stop herhaalde contacten. Realiseer 80% FCR en verhoog de klanttevredenheid.

Start uw gratis proefperiode

Geen creditcard nodig