> Continue verbetering > Beheer van serviceaanvragen > Zendesk Support

Verbeter uw Service Request Management

Uw 6-stappen gids voor het optimaliseren van Zendesk Support serviceaanvragen
Download datatemplate
Verbeter uw Service Request Management
Uitdagingen (12) Doelen (12) 6 Stappen Voorbeeld Resultaten Data Veelgestelde vragen (4)

Optimaliseer Serviceaanvragen in Zendesk Support voor Snellere Afhandeling

Serviceaanvraagbeheer kampt vaak met vertragingen en inefficiënties, wat de klanttevredenheid en operationele kosten beïnvloedt. Ons platform helpt bij het identificeren van precieze knelpunten en overbodige stappen binnen uw workflow. Wij bieden duidelijke, bruikbare inzichten om u te helpen de afhandeltijden te verkorten en de algehele dienstverlening te verbeteren. Dit leidt tot betere klantervaringen en lagere operationele overheadkosten.

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 Service Request Management cruciaal is

Service Request Management is een essentiële functie voor elke organisatie; het is immers het belangrijkste kanaal voor gebruikers om de ondersteuning te krijgen die ze nodig hebben. Wanneer dit proces efficiënt wordt beheerd, zorgt het voor een hoge klanttevredenheid, een hogere productiviteit van medewerkers en een soepele operationele flow. Inefficiënties binnen uw Service Request Management-proces – vooral bij het gebruik van een krachtig platform als Zendesk Support – kunnen echter leiden tot aanzienlijke nadelen. Vertragingen in de oplossing, herhaalde escalaties en een inconsistente afhandeling van verzoeken hebben een directe impact op de klantervaring, wat het vertrouwen en de loyaliteit kan schaden. Intern vertalen deze inefficiënties zich in hogere operationele kosten door verloren tijd van medewerkers, extra herstelwerk en een reactieve in plaats van proactieve benadering van serviceverlening. Begrijpen hoe u uw Service Request Management kunt verbeteren gaat niet alleen over het oplossen van losse incidenten; het gaat over het transformeren van uw gehele serviceketen om responsiever en kosteneffectiever te worden. Organisaties worstelen vaak met het identificeren van de werkelijke oorzaken van deze problemen en vertrouwen daarbij op onderbuikgevoel of basisrapportages. Hier wordt een datagedreven aanpak onmisbaar om echte kansen voor procesoptimalisatie bloot te leggen.

Hoe Process Mining de Zendesk Support-workflows verbetert

Process mining biedt een revolutionaire manier om uw Service Request Management-workflows binnen Zendesk Support echt te begrijpen en te verbeteren. In plaats van te vertrouwen op aannames of ideale procesmodellen, extraheert process mining event data rechtstreeks uit uw Zendesk-logs, zoals wanneer een Service Request Created of Service Request Assigned to Agent event plaatsvindt. Deze data stelt u in staat om de werkelijke, end-to-end reis van elk serviceverzoek te reconstrueren. Door deze echte processtromen te visualiseren, identificeert u onmiddellijk veelvoorkomende paden, evenals verborgen afwijkingen en loops in het herstelwerk die de "Service Request Management cycle time" verlengen. U kunt bijvoorbeeld ontdekken dat een aanzienlijk aantal verzoeken herhaaldelijk de stappen Information Requested from Requestor of Internal Review Performed doorloopt voordat Resolution Proposed wordt bereikt. Dit wijst op de noodzaak voor een betere initiële informatieverzameling of een gestroomlijnde interne samenwerking. Process mining helpt bij het beantwoorden van kritieke vragen: waar blijven verzoeken het langst liggen? Welke agenten of teams hebben de meest efficiënte oplospaden? Worden uw Service Level Agreements (SLA's) consistent nageleefd voor alle servicetypen, of zijn er specifieke fasen waar de naleving stokt? Deze analytische kracht biedt het bewijs dat nodig is om gefundeerde beslissingen te nemen voor procesoptimalisatie.

Belangrijke verbeterpunten voor Service Requests

Met een helder overzicht van uw procesflow werpt process mining licht op diverse gebieden die rijp zijn voor verbetering. U kunt exact bepalen waar bottlenecks vertraging veroorzaken, zoals bij specifieke triage-stappen, wachtrijen voor agenttoewijzing of interacties met externe leveranciers die langer duren dan verwacht. Door verschillende procesvarianten te vergelijken, ontdekt u wellicht dat verzoeken voor bepaalde Service Type-categorieën consequent een langere "Service Request Management cycle time" hebben of vaker Information Requested from Requestor vereisen. Dit kan duiden op de behoefte aan specifieke formulieren of FAQ's. Bovendien kunt u de impact van Priority of Severity op het proces analyseren om te garanderen dat kritieke verzoeken daadwerkelijk een versneld pad volgen. Process mining brengt ook kansen voor automatisering in kaart, bijvoorbeeld door repetitieve handmatige taken te identificeren die door een bot of via automatische routeringsregels in Zendesk Support kunnen worden afgehandeld. Het helpt bij het beoordelen van compliance door aan te tonen of alle verplichte stappen worden gevolgd en of overdrachten volgens het beleid verlopen. Door deze patronen te begrijpen, kunt u workflows stroomlijnen, overbodige stappen elimineren en best practices standaardiseren voor uw hele serviceteam, wat leidt tot een efficiëntere en voorspelbaardere serviceverlening.

Verwachte resultaten van procesoptimalisatie

Het doorvoeren van verbeteringen op basis van process mining-inzichten voor uw Service Request Management in Zendesk Support levert meetbare voordelen op. Ten eerste zult u een aanzienlijke verkorting van de "Service Request Management cycle time" zien, wat betekent dat verzoeken sneller worden opgelost en klanten eerder antwoord krijgen. Dit vertaalt zich direct in een hogere klanttevredenheid en loyaliteit. Ten tweede zal uw operationele efficiëntie drastisch verbeteren door het wegnemen van bottlenecks en het optimaliseren van workflows. Hierdoor kunnen agenten meer verzoeken effectief afhandelen en neemt de noodzaak voor duur overwerk of extra personeel af. Dit zorgt voor een directe verlaging van de operationele kosten. Ten derde zorgt een verbeterd inzicht in uw processen voor een betere compliance met intern beleid en externe regelgeving, waardoor risico's worden beperkt. Ook zult u zien dat SLA's beter worden nageleefd, omdat u proactief kunt ingrijpen op plekken waar servicedoelstellingen vaak niet worden gehaald. Uiteindelijk wordt de vraag hoe de "Service Request Management cycle time" effectief kan worden verkort een strategisch voordeel, wat zorgt voor een betere inzet van middelen, een hogere servicekwaliteit en een prettigere werkomgeving voor uw supportteams.

Aan de slag met Service Request-procesanalyse

Het starten van een datagedreven traject om uw Service Request Management binnen Zendesk Support te optimaliseren vereist geen complexe expertise op het gebied van data science. Door process mining-principes toe te passen, transformeert u ruwe event data in duidelijke, bruikbare inzichten die uw verbeteringsinitiatieven sturen. Deze aanpak stelt u in staat om verder te kijken dan giswerk en beslissingen te nemen op basis van data om de efficiëntie te verhogen, kosten te verlagen en de klantervaring te verbeteren. Begin vandaag nog met het verkennen van uw serviceverzoekprocessen en ontsluit het volledige potentieel voor optimalisatie.

Beheer van serviceaanvragen Klantenservice IT Service Desk Ticket Resolutie SLA-naleving Customer Experience Support Operaties

Veelvoorkomende problemen en uitdagingen

Identificeer welke uitdagingen je beïnvloeden

Serviceaanvragen duren te lang om af te handelen, wat leidt tot gefrustreerde klanten en gemiste interne doelen. Deze langdurige wachttijd tast de klanttevredenheid aan en kan operationele kosten opdrijven door langdurige resource-inzet.ProcessMind helpt de exacte activiteiten en handovers die vertragingen veroorzaken binnen uw Zendesk Support workflow te identificeren. Het visualiseert de kritieke paden waar aanvragen blijven hangen, zodat u de root causes van extended cycle times kunt identificeren en gerichte verbeteringen kunt implementeren.

Veel serviceaanvragen voldoen niet aan hun gedefinieerde SLA-doelen, wat resulteert in boetes, klantontevredenheid en een geschaad imago. Consistente SLA-schendingen duiden op onderliggende inefficiënties of resource allocation problems binnen uw supportoperaties. ProcessMind legt de specifieke punten in het Service Request Management proces bloot waar SLA-doelen consequent worden gemist. Door activiteitssequenties en -duren te analyseren, belicht het bottlenecks of niet-conforme paden die bijdragen aan schendingen, waardoor proactieve interventie en verbeterde naleving mogelijk zijn.

Serviceaanvragen worden regelmatig heropend of vereisen aanzienlijk herstelwerk na een eerste poging tot oplossing, wat agenttijd verspilt en de uiteindelijke klanttevredenheid vertraagt. Deze cyclus van herhaalde interactie belast de resources en frustreert zowel agents als aanvragers.ProcessMind brengt de werkelijke paden van aanvragen in kaart en onthult waar rework loops optreden en waarom. Het identificeert patronen die leiden tot 'Resolution Proposed' gevolgd door 'Information Requested' of 'Service Request Reopened', en helpt u kwaliteitsissues bij de bron aan te pakken binnen Zendesk Support.

Serviceaanvragen worden vaak aanvankelijk verkeerd gerouteerd naar de verkeerde teams of agents, wat leidt tot onnodige overdrachten en vertragingen voordat ze de juiste behandelaar bereiken. Dit "pingpong"-effect verlengt de afhandeltijden en vermindert de productiviteit van agents.ProcessMind visualiseert de stroom van aanvragen over verschillende teams en agents, identificeert veelvoorkomende routeringsfouten en de punten waar aanvragen regelmatig opnieuw worden toegewezen. Het biedt inzichten voor het optimaliseren van de initiële assignment logic en het verbeteren van de agent skill mapping binnen uw Zendesk Support-opstelling.

Agents moeten na het indienen van een serviceaanvraag vaak aanvullende informatie bij klanten opvragen, wat het oplossingsproces verlengt en een slechte klantervaring creëert. Dit duidt op een gebrek aan volledige initiële data-verzameling of onduidelijke vereisten. ProcessMind belicht activiteiten zoals 'Informatie opgevraagd bij aanvrager' en de frequentie daarvan, en toont welke aanvraagtypen of kanalen leiden tot dit heen-en-weer-communiceren. Het helpt bij het identificeren van lacunes in initiële formulieren of agent training om deze storende cycles in Zendesk Support te minimaliseren.

Serviceaanvragen worden inconsistent afgehandeld door verschillende agents of teams, wat leidt tot variërende kwaliteit, compliance-risico's en onvoorspelbare afhandeltijden. Deze niet-standaard aanpak maakt het moeilijk om operaties te schalen of een consistente klantervaring te garanderen.ProcessMind onthult alle feitelijke variaties in uw Serviceaanvraagbeheer proces, niet alleen het ontworpen proces. Het toont afwijkingen van het beoogde happy path en laat zien welke agents of teams niet-standaard sequenties volgen, wat gerichte training en proceshandhaving binnen Zendesk Support mogelijk maakt.

De betrokkenheid van externe vendors bij het oplossen van serviceaanvragen introduceert vaak aanzienlijke vertragingen, wat de algehele afhandeltijden en klanttevredenheid beïnvloedt. Het monitoren en beheren van deze externe afhankelijkheden is een grote uitdaging.ProcessMind volgt de lifecycle van aanvragen die de activity 'External Vendor Engaged' omvatten, en kwantificeert de tijd die wordt besteed aan het wachten op reacties of acties van vendors. Het biedt duidelijke zichtbaarheid in vendor-related bottlenecks en hun impact op uw Serviceaanvraagbeheer proces.

Serviceaanvragen die interne review of goedkeuring vereisen, ervaren vaak aanzienlijke vertragingen, wat leidt tot een backlog en een vertraging van de gehele afhandelingsstroom. Deze reviewfasen kunnen knelpunten worden als ze niet efficiënt worden beheerd.ProcessMind identificeert precies waar 'Internal Review Performed'-activiteiten vertragingen veroorzaken, en onthult welke specifieke reviewstappen of teams aanvragen ophouden. Het kwantificeert de wachttijden en helpt bij het optimaliseren van de interne approval workflows in Zendesk Support.

Een groot aantal serviceaanvragen wordt geëscaleerd naar hogere niveaus of management, wat aangeeft dat initiële oplossingspogingen mislukken of dat het huidige proces bepaalde complexiteiten niet aankan. Dit legt druk op senior resources. ProcessMind kan de paden volgen die verzoeken nemen bij escalatie. Het helpt bij het identificeren van patronen die leiden tot escalatie, zoals specifieke servicetypen of initiële agent assignments, zodat u de hoofdoorzaken in uw Service Request Management kunt aanpakken.

Agents kunnen overbelast zijn met bepaalde aanvraagtypen, terwijl anderen onderbenut blijven, wat leidt tot burnout in sommige gebieden en idle time in andere. Deze onevenwichtige workload beïnvloedt de algehele teamefficiëntie en oplostijden. ProcessMind analyseert agent activity en workload distributie door 'Toegewezen Agent/Team' te volgen over verschillende serviceaanvraagtypen en prioriteiten. Het onthult onevenwichtigheden en kansen om resource allocation en training binnen uw Zendesk Support operaties te optimaliseren.

Na triage en toewijzing stagneren aanvragen vaak tijdens de fase 'Oplossing Ontwikkeld/Geïmplementeerd', vooral bij complexe problemen. Deze vertragingen verlengen de resolution lifecycle en beïnvloeden de klanttevredenheid. ProcessMind kwantificeert de duur die wordt besteed aan de activiteit 'Oplossing Ontwikkeld/Geïmplementeerd', en identificeert welke servicetypen of complexiteiten leiden tot langere ontwikkelingstijden. Het helpt bij het lokaliseren van gebieden voor procesverbetering of skill enhancement voor agents in Zendesk Support.

Ondanks het oplossen van aanvragen, blijven de klanttevredenheidsscores (CSAT) laag, wat aangeeft dat het oplossingsproces of de uitkomst niet volledig aan de verwachtingen voldoet. Dit kan leiden tot churn en negatieve merkperceptie. ProcessMind kan procesvariaties en oplossingspaden verbinden met customer feedback, indien geïntegreerd. Het helpt bij het identificeren van specifieke processtromen, agent behaviors, of oplossingscategorieën die correleren met lage tevredenheid, waardoor gerichte verbeteringen aan de klantervaring in Zendesk Support mogelijk worden.

Typische doelen

Definieer hoe succes eruitziet

Dit doel is gericht op het aanzienlijk verkorten van de gemiddelde tijd die nodig is om een serviceaanvraag op te lossen, van initiële indiening tot definitieve afsluiting. Snellere afhandeling verbetert de klanttevredenheid direct door snellere reacties en oplossingen te bieden. Het maakt ook agent capacity vrij, waardoor agents meer aanvragen efficiënt kunnen afhandelen binnen Zendesk Support.ProcessMind identificeert specifieke activities en sequenties die vertragingen veroorzaken, zoals excessieve wait states of onnodige reassignments. Door de complete lifecycle van serviceaanvragen te analyseren, wijst het bottlenecks en afwijkingen van optimale paden aan, wat gerichte procesverbeteringen mogelijk maakt die de resolution times met 15-25% kunnen verkorten.

Het bereiken van dit doel betekent het consequent nakomen of overtreffen van de gedefinieerde service level agreements voor serviceaanvragen in Zendesk Support. Consistente SLA-naleving bouwt vertrouwen op bij klanten en zorgt ervoor dat kritieke problemen binnen de beloofde termijnen worden afgehandeld. Dit is van vitaal belang voor het handhaven van een hoge standaard van service delivery. ProcessMind biedt een helder beeld van waar en waarom SLA-overschrijdingen plaatsvinden, door specifieke activiteiten of agents te identificeren die frequent doelen missen. Het helpt bij het analyseren van compliance door procesvariaties en cycle times te volgen ten opzichte van vooraf gedefinieerd SLA-beleid, waardoor organisaties een verbetering van 10-20% in nalevingspercentages kunnen realiseren.

Het doel hier is om het aantal serviceaanvragen te verminderen die herhaald werk vereisen of worden heropend nadat ze aanvankelijk als opgelost zijn gemarkeerd. Veel rework duidt op ontoereikende of onvolledige initiële oplossingen, wat leidt tot verspilde resources en gefrustreerde klanten. Het minimaliseren hiervan verbetert first-contact resolution.ProcessMind brengt de exacte paden in kaart die heropende aanvragen afleggen, en onthult root causes zoals onvoldoende informatieverzameling, onjuiste initiële diagnoses of voortijdige afsluiting. Door deze inefficiënte loops bloot te leggen, kan het helpen rework rates met 10-15% te verminderen, wat leidt tot een effectievere servicelevering in Zendesk Support.

Dit doel richt zich op het garanderen dat serviceaanvragen onmiddellijk naar de meest geschikte agent of het meest geschikte team worden geleid, op basis van hun type, priority en vereiste expertise. Effectieve routing vermindert overdrachtstijden en zorgt ervoor dat aanvragen worden afgehandeld door agents die het best zijn uitgerust om ze op te lossen, waardoor de efficiëntie en klanttevredenheid binnen Zendesk Support worden verbeterd.ProcessMind visualiseert werkelijke aanvraagstromen, waarbij gevallen van misrouting, excessieve transfers of agent reassignments worden benadrukt. Het identificeert veelvoorkomende patronen van inefficiënte handoffs en suggereert rule-based automation improvements, wat misrouting instances potentieel met 20% kan verminderen en initiële response times kan versnellen.

Het doel is om consistente, best practice processen te implementeren voor de afhandeling van alle soorten serviceaanvragen binnen de organisatie. Standaardisatie vermindert variabiliteit in servicekwaliteit, waarborgt compliance en maakt agenttraining efficiënter. Dit leidt tot voorspelbare en betrouwbare klantenservice in Zendesk Support.ProcessMind ontdekt alle werkelijke variaties in het serviceaanvraagproces, en vergelijkt deze met ideale of voorgeschreven paden. Het identificeert ongeoorloofde snelkoppelingen of langdurige afwijkingen, wat de creatie van gestandaardiseerde workflows en een reductie van procesvariaties tot wel 30% mogelijk maakt.

Dit doel is gericht op het verkorten van de tijd die nodig is om een oplossing te ontwikkelen en te implementeren zodra een serviceaanvraag volledig is begrepen. Het verkorten van deze fase minimaliseert de wachttijden van klanten en stelt agents in staat sneller door te gaan naar nieuwe aanvragen. Efficiënte oplossingslevering is cruciaal voor de algehele operationele effectiviteit in Zendesk Support.ProcessMind identificeert specifieke activities binnen de oplossingsontwikkelingsfase die bijdragen aan vertragingen, zoals langdurige interne reviews of approval steps. Het biedt inzichten in de duur van elk subproces, waarbij gebieden voor parallelization of eliminatie worden benadrukt, wat de oplossingslevering potentieel met 10-20% kan versnellen.

Het doel is om de latency te minimaliseren die ontstaat wanneer externe vendors betrokken zijn bij het oplossen van serviceaanvragen. Vertragingen in dit stadium kunnen de algehele afhandeltijden aanzienlijk verlengen en klanten frustreren. Het stroomlijnen van deze handoff is cruciaal voor het handhaven van service momentum in Zendesk Support.ProcessMind volgt de exacte duur van vendor-related activities en identificeert specifieke punten waar aanvragen stagneren in afwachting van vendor-actie of -reactie. Het helpt vendor performance te analyseren ten opzichte van overeengekomen timelines, wat verbeteringen mogelijk maakt die externe afhankelijkheidsvertragingen met 15% of meer kunnen verminderen.

Dit doel is gericht op het optimaliseren van de efficiëntie van interne reviews en goedkeuringsstappen die serviceaanvragen kunnen doorlopen. Complexe of redundante review stages kunnen aanzienlijke bottlenecks creëren, waardoor resolution times onnodig worden verlengd. Het vereenvoudigen van deze processen versnelt het pad naar oplossing voor Zendesk Support-aanvragen.ProcessMind brengt alle interne review loops en approval activities in kaart, en onthult welke stappen het meest tijdrovend zijn of vaak worden herzien. Het belicht afhankelijkheden en sequentieproblemen, wat re-engineering van het review process mogelijk maakt om cycle times met 20-30% te verminderen en onnodige handoffs te elimineren.

Het doel is om het percentage serviceaanvragen te verminderen dat moet worden geëscaleerd naar hogere tiers of management. Hoge escalation rates wijzen vaak op initiële afhandelingsfouten, agent knowledge gaps of systemische procesproblemen. Het verminderen van escalations betekent een efficiëntere first-tier resolution en een verbeterde klantervaring in Zendesk Support.ProcessMind identificeert de veelvoorkomende voorafgaande activities en kenmerken van geëscaleerde serviceaanvragen, en wijst de root causes van escalatie aan. Door deze patronen te analyseren, kunnen organisaties gerichte training of proceswijzigingen implementeren, gericht op een reductie van 10-15% in escalatievolume.

Dit doel richt zich op het optimaal benutten van agent resources, het afstemmen van skill sets op aanvraag types en het effectief beheren van workloads. Inefficiënte allocatie leidt tot agent burnout, vertraagde reacties en onevenwichtige workloads. Een betere allocatie maximaliseert de productiviteit en servicekwaliteit voor Zendesk Support-teams.ProcessMind biedt inzichten in agent workload distribution en de types aanvragen die elke agent of elk team afhandelt, en onthult bottlenecks of onderbenutte capaciteiten. Door inefficiënties in de toewijzingslogica te identificeren, ondersteunt het aanpassingen die de resource utilization met 15% kunnen verbeteren en idle times kunnen verminderen.

Het doel is om het aantal keren te minimaliseren dat agents terug moeten naar de klant voor aanvullende informatie tijdens de lifecycle van een serviceaanvraag. Overmatig heen-en-weer contact verlengt de afhandeltijden en verslechtert de klantervaring. Het verbeteren van de initiële informatieverzameling is cruciaal voor efficiëntie in Zendesk Support.ProcessMind brengt gevallen in kaart waarin herhaaldelijk informatie van de klant wordt gevraagd, en identificeert veelvoorkomende triggers of faalpunten in de initiële data collection. Door deze inefficiënties te benadrukken, helpt het bij het verfijnen van intakeformulieren en agent questioning techniques, wat deze cycli potentieel met 20% kan verminderen.

Dit doel is gericht op het verhogen van het percentage serviceaanvragen dat volledig wordt opgelost tijdens de initiële klantinteractie, zonder verdere opvolging of interne overdrachten. Een hogere first contact resolution rate verhoogt de klanttevredenheid en operationele efficiëntie aanzienlijk, waardoor Zendesk Support effectiever wordt.ProcessMind identificeert de kenmerken van aanvragen die bij het eerste contact worden opgelost versus die welke meerdere interacties vereisen. Door procespaden en agent activities te analyseren voor succesvolle first-contact resolutions, kan het best practices en gebieden voor agent training onthullen, gericht op een verbetering van 5-10% in deze metric.

Het 6-stappen Verbeterpad voor Serviceaanvraagbeheer

1

Download het template
2

Exporteer uw Zendesk Data
3

Dataset uploaden
4

Analyseer Serviceaanvragen
5

Wijzigingen Implementeren
6

Monitoren & Verfijnen
1

Download het template

Wat te doen

Verkrijg het voorgestructureerde Excel template ontworpen voor Service Request Management data. Dit template zorgt ervoor dat uw data klaar is voor analyse, in lijn met de vereisten van ProcessMind.

Bekijk datatemplategids Template downloaden
Het belang

Een gestandaardiseerd data-formaat is cruciaal voor nauwkeurige process mining. Het voorkomt veelvoorkomende data ingestion issues en zorgt voor een soepele start van uw verbeteringstraject.

Verwacht resultaat

Een leeg, maar correct geformatteerd, Excel template klaar voor uw Zendesk Support data.

DIT LEVERT HET OP

Ontdek belangrijke vertragingen in uw serviceaanvraag workflow.

ProcessMind onthult het ware pad van uw serviceaanvragen door middel van krachtige visualisaties. Identificeer exacte inefficiënties en begrijp hun impact op de oplostijden.
  • Visualiseer uw serviceaanvraagprocesstroom
  • Identificeer `bottlenecks` die vertragingen veroorzaken
  • Ontdek verborgen herstelwerk (`rework`) en inefficiënte stappen
  • Optimaliseer oplostijden voor tevredener 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

Wat Organisaties Bereiken in Serviceaanvraagbeheer

Deze uitkomsten vertegenwoordigen veelvoorkomende verbeteringen die zijn waargenomen door organisaties die hun Serviceaanvraagbeheer processen optimaliseren met behulp van process mining, wat leidt tot verbeterde efficiëntie en klanttevredenheid.

0 % faster
Snellere Oplossingstijden

Gemiddelde cycle time van serviceaanvragen

Process mining identificeert bottlenecks in service request workflows, wat leidt tot een aanzienlijk snellere end-to-end oplossing. Dit betekent dat klanten sneller oplossingen ontvangen.
0 % fewer
Verlaagde Herstelpercentages

Afname van heropende serviceaanvragen

Door de hoofdoorzaken van heropende cases te achterhalen, helpt process mining de initiële oplossingskwaliteit en volledigheid te verbeteren. Dit vermindert verspilde moeite voor agents.
0 % increase
Hogere SLA-compliance

Verbeterde service level naleving

Process mining onthult afwijkingen van target SLAs, waardoor proactieve aanpassingen aan processen en resource allocation mogelijk zijn. Dit zorgt ervoor dat meer aanvragen binnen de gestelde termijnen worden opgelost.
0 % more efficient
Gestroomlijnde Operaties

Gestandaardiseerde aanvraagafhandeling

Ontdek en elimineer onnodige procesvarianten en reassignments, wat leidt tot voorspelbaardere en efficiëntere serviceaanvraagtrajecten. Dit vermindert operationele complexiteit.
0 % better CX
Verhoogde klanttevredenheid

Minder customer follow-ups

Identificeer waarom meerdere informatieaanvragen nodig zijn of waarom first contact resolution mislukt. Process mining helpt bij het creëren van soepelere klantinteracties en tevredener klanten.

Resultaten variëren per procescomplexiteit en datakwaliteit. Deze cijfers laten de typische verbeteringen zien die doorgaans bij implementaties worden behaald.

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 elk serviceaanvraag ticket binnen Zendesk.

Het belang

Dit is de essentiële case identifier die alle events in het traject van een serviceaanvraag verbindt, waardoor het mogelijk is om het end-to-end process te analyseren.

De naam van de business activity of event die plaatsvond voor een serviceaanvraag.

Het belang

Dit attribute definieert de stappen in het proces, wat de visualisatie van proceskaarten en de analyse van processtroom, variaties en conformance mogelijk maakt.

De exacte datum en tijd waarop de activiteit plaatsvond.

Het belang

Deze timestamp ordent events chronologisch en is essentieel voor alle duur-, performance- en bottleneck analysis.

De naam van de agent die op het moment van de event aan de serviceaanvraag was toegewezen.

Het belang

Dit attribute is essentieel voor het analyseren van agent performance, workload distribution en de impact van reassignments op resolution times.

Het supportteam of de groep die is toegewezen aan de serviceaanvraag.

Het belang

Maakt analyse mogelijk van teamprestaties, workload balancing en routeringsefficiëntie tussen verschillende supportgroepen.

Het prioriteitsniveau toegewezen aan de serviceaanvraag, zoals Low, Normal, High, of Urgent.

Het belang

Maakt segmentatie van aanvragen op urgentie mogelijk, wat cruciaal is voor het analyseren van SLA-compliance en ervoor te zorgen dat kritieke problemen snel worden afgehandeld.

De status van de serviceaanvraag op het moment van de event (bijv. New, Open, Pending).

Het belang

Het bijhouden van de status is fundamenteel voor het begrijpen van de voortgang van de aanvraag en het identificeren hoeveel tijd wordt besteed in wacht- of actieve states.

Het kanaal via welke de serviceaanvraag is ingediend (bijv. Email, Web Form, Phone).

Het belang

Helpt bij het analyseren van de efficiëntie en resultaten van verschillende customer support channels, waardoor gerichte verbeteringen mogelijk worden.

De categorie of het type van de serviceaanvraag (bijv. Incident, Question, Problem, Task).

Het belang

Categoriseert aanvragen voor afzonderlijke analyse van verschillende processen, zoals incidenten versus vragen, die unieke paden volgen.

Een lijst met tags die zijn toegepast op de serviceaanvraag voor categorisatie en routering.

Het belang

Biedt een flexibele manier om de data te slicen en dicen, wat een deep-dive analyse in specifieke sub-processen of ticket attributes mogelijk maakt die niet in andere velden zijn vastgelegd.

Activiteiten

Processtappen om te volgen en te optimaliseren

Markeert het begin van de service request lifecycle wanneer een nieuw ticket wordt ingediend door een aanvrager via elk kanaal. Dit wordt vastgelegd als een 'Create' event in het Zendesk ticket audit log, wat een definitieve starttijd voor het proces biedt.

Het belang

Deze activity dient als de primaire start event voor elke serviceaanvraag, wat het essentieel maakt voor het berekenen van end-to-end cycle times en het analyseren van request intake volumes.

Deze activity treedt op wanneer een serviceaanvraag voor het eerst wordt toegewezen aan een specifieke agent. Het wordt afgeleid van een 'Change' event in de ticket audit log waarbij het 'assignee_id' field wordt gevuld vanuit null of een group ID.

Het belang

Dit markeert de start van actief werk door een agent en is cruciaal voor het meten van initiële response times, first assignment lag en agent workload distribution.

Deze activity markeert elke communicatie die van een agent naar de aanvrager is verzonden. Dit wordt vastgelegd als een expliciete 'Comment' event in de Zendesk ticket data waarbij de 'public' attribute true is.

Het belang

Deze events zijn cruciaal voor het analyseren van communicatiefrequentie, het meten van agent response times en het identificeren van het aantal interacties dat nodig is voor oplossing.

Deze activity markeert het moment waarop een serviceaanvraag niet voldoet aan een gedefinieerde SLA target, zoals first reply time of resolution time. Zendesk registreert dit als een expliciete event wanneer een target wordt gemist.

Het belang

Dit is een kritieke event voor compliance monitoring en is een belangrijke input voor de SLA Adherence Rate KPI. Het wijst op het niet nakomen van serviceverplichtingen.

Treedt op wanneer een aanvrager reageert op een aanvraag die in een 'solved' status verkeert, waardoor de status automatisch terug verandert naar 'open'. Dit betekent dat de voorgestelde oplossing niet toereikend was.

Het belang

Deze activity is de primaire indicator van rework. Het analyseren van de frequentie helpt bij het meten van de oplossingskwaliteit en het identificeren van oorzaken van klantontevredenheid.

Deze activity markeert het punt waarop een agent een oplossing heeft geboden en de ticket status heeft gewijzigd naar 'solved'. De aanvraag wordt als voltooid beschouwd vanuit het perspectief van de agent, maar kan nog steeds worden heropend door de aanvrager.

Het belang

Dit is een belangrijke mijlpaal die het einde van actief agent work aangeeft. De tijd om deze state te bereiken is een primaire maatstaf voor resolution efficiency.

Vertegenwoordigt de uiteindelijke, permanente sluiting van de serviceaanvraag. Een ticket gaat automatisch naar de 'closed' status na een ingestelde periode van 'solved' zijn en kan niet langer worden heropend.

Het belang

Deze activity markeert het definitieve einde van het serviceaanvraagproces. Het biedt het eindpunt voor het berekenen van de volledige case duration.

Veelgestelde vragen

Veelgestelde vragen

Process mining visualiseert de feitelijke stroom van uw serviceaanvragen in Zendesk Support, en onthult bottlenecks, rework loops en niet-conforme paden. Dit helpt u de hoofdoorzaken te identificeren voor lange oplostijden, SLA-schendingen en lage klanttevredenheid. Door deze problemen te begrijpen, kunt u gerichte verbeteringen implementeren om de efficiëntie en servicekwaliteit te verhogen.

U heeft voornamelijk historische data nodig over serviceaanvraag tickets. Belangrijke informatie omvat de Case Identifier, Service Request ID, timestamps voor alle statuswijzigingen, agent assignments, opmerkingen en resolution events. Event logs die de complete lifecycle van elke aanvraag detailleren, zijn cruciaal voor het bouwen van een nauwkeurig procesmodel.

Data kan doorgaans uit Zendesk Support worden geëxtraheerd met behulp van de rapportagefuncties, API of data export tools. We raden een gestructureerde export aan van historische ticket event logs, waarbij ervoor wordt gezorgd dat alle relevante velden zoals timestamps, agent ID's en statuswijzigingen zijn inbegrepen. Deze data wordt vervolgens voorbereid en ingesloten in de process mining tool.

Process mining helpt concrete verbeteringen te realiseren, zoals kortere service request resolution times, betere SLA-naleving en geminimaliseerd herstelwerk (rework). U kunt ook rekenen op een meer geoptimaliseerde aanvraagroutering, efficiëntere agent resource allocation en een hogere first contact resolution rate. Dit leidt tot een hogere klant- en agent tevredenheid.

Het implementeren van process mining voor Zendesk Service Requests is gestroomlijnd dankzij de gestructureerde aard van ticket data. Hoewel initiële data-extractie en -voorbereiding aandacht vereisen, zijn de analytische tools ontworpen voor gebruiksvriendelijke exploratie. Wij begeleiden u door de setup, waardoor het proces efficiënt en beheersbaar wordt.

De primaire technische vereiste is toegang tot uw Zendesk Support instance om historische ticket event data te exporteren. Daarnaast is een process mining software platform nodig, dat cloud-based of on-premise kan zijn. Complex custom integrations zijn doorgaans niet vereist, aangezien de meeste tools standaard CSV- of database-exports kunnen ingest'en.

Hoewel process mining de algehele processtroom onthult en inefficiënties identificeert, ligt de primaire focus op systemische problemen binnen het proces, niet op individuele performance. Het benadrukt waar het proces zelf bottlenecks of rework creëert. Inzichten kunnen vervolgens worden gebruikt om training of routing rules te verbeteren, wat alle agents ten goede komt.

Na de initiële data-extractie en -ingestie, kunnen bruikbare insights vaak binnen enkele weken, soms zelfs dagen, worden gegenereerd, afhankelijk van de complexiteit van de data en de projectomvang. De initiële analyse identificeert snel de belangrijkste afwijkingen en bottlenecks. Continue monitoring helpt vervolgens de impact van geïmplementeerde wijzigingen in de loop van de tijd te volgen.

Optimaliseer Service Request Management. Verkort Vertragingen Nu.

Beëindig trage afhandeling en gebruikersfrustratie. Bereik 70% automation.

Start uw gratis proefperiode

Geen creditcard vereist. Snelle `setup`.