> Ciągłe doskonalenie procesów > Obsługa klienta > Zendesk Support

Usprawnij obsługę klienta

Praktyczny przewodnik w 6 krokach po usprawnianiu obsługi klienta w Zendesk.

Pobierz szablon danych

Obsługa klienta

Zendesk Support

Wybierz proces

Wybierz proces, aby kontynuować pracę w połączonym obszarze roboczym.

Dostępne procesy

Dostępne systemy

Wyzwania(11)Cele(11)6 kroków Podgląd Wyniki Dane FAQ(4)

Usprawnij obsługę klienta w Zendesk Support

W procesach obsługi klienta często kryją się nieefektywności, które frustrują klientów i zwiększają koszty operacyjne. Ta platforma pomaga precyzyjnie wskazać wąskie gardła, zrozumieć ich przyczyny i znaleźć możliwości usprawnień. Następnie można wprowadzić praktyczne zmiany, aby skrócić czas rozwiązywania zgłoszeń i zwiększyć satysfakcję klientów.

Pobierz gotowy szablon danych i poznaj częste wyzwania, które utrudniają osiągnięcie celów efektywnościowych. Skorzystaj z planu doskonalenia w sześciu krokach oraz przewodnika po szablonie danych, aby usprawnić operacje.

Pokaż szczegółowy opis

Dlaczego warto usprawnić obsługę klienta w Zendesk Support

Obsługa klienta ma bezpośredni wpływ na lojalność klientów, reputację marki i przychody firmy. Na konkurencyjnym rynku samo spełnianie oczekiwań nie wystarcza. Klienci oczekują szybkiej, sprawnej i dopasowanej do ich potrzeb pomocy. Firmy korzystające z Zendesk Support muszą zadbać o to, by każde zgłoszenie, od pierwszego kontaktu po rozwiązanie, przebiegało możliwie sprawnie. Nieefektywne działania w procesie obsługi klienta często trudno dostrzec w codziennej pracy. Mogą jednak wydłużać czas rozwiązywania zgłoszeń, zwiększać koszty operacyjne, obciążać agentów i zniechęcać klientów, którzy mogą poszukać pomocy gdzie indziej.

Bez wglądu w cały przebieg obsługi zgłoszenia trudno ustalić, co powoduje opóźnienia i odstępstwa od przyjętego sposobu pracy. Czy niektórzy agenci mają zbyt dużo pracy? Czy określone typy zgłoszeń regularnie utkną na jednym etapie? Czy niepotrzebne poprawki lub przekazywanie spraw między zespołami prowadzą do naruszeń SLA? Odpowiedzi na te pytania pomagają podejmować trafne decyzje i stale usprawniać proces. Optymalizacja obsługi klienta to nie tylko ograniczanie kosztów. Chodzi również o zbudowanie sprawnego, skoncentrowanego na kliencie zespołu, który rozwija długotrwałe relacje i wspiera rozwój firmy.

Jak process mining pomaga usprawnić obsługę klienta

Process mining pozwala lepiej zrozumieć i usprawnić obsługę klienta w Zendesk Support. Narzędzia process mining pobierają dzienniki zdarzeń z danych Zendesk i odtwarzają rzeczywisty przebieg procesu, pokazując każdy etap obsługi zgłoszenia. Dzięki temu analiza opiera się na tym, co faktycznie się dzieje, a nie na założeniach.

Analiza pokazuje pełny czas obsługi zgłoszeń, częste odstępstwa od standardowych procedur i konkretne wąskie gardła. Można na przykład sprawdzić, gdzie zgłoszenia są wielokrotnie przekazywane innym agentom, co może wskazywać na potrzebę szkoleń lub zmian w projekcie workflow. Można też wykryć kategorie zgłoszeń, których rozwiązanie regularnie przekracza założony czas, i skupić się na usprawnieniu tych części procesu. Process mining pomaga weryfikować założenia na podstawie danych i oceniać, które zmiany rzeczywiście skracają czas obsługi oraz poprawiają wyniki.

Obszary do usprawnienia wykrywane przez process mining

Analiza danych z Zendesk Support za pomocą process mining często wskazuje kilka obszarów wymagających uwagi:

Wykrywanie i usuwanie wąskich gardeł: Można ustalić, w których kolejkach, grupach agentów lub konkretnych działaniach gromadzą się zgłoszenia i powstają opóźnienia. Ułatwia to lepsze przydzielanie zasobów lub zmianę przebiegu procesu.
Ograniczenie poprawek i usprawnienie przekazywania spraw: Analiza pokazuje, gdzie zgłoszenia są ponownie otwierane lub wielokrotnie przekazywane między zespołami. Ograniczenie zbędnych przekazań upraszcza proces, zmniejsza nakład pracy i skraca średni czas obsługi.
Zgodność z SLA i analiza odstępstw: Można sprawdzić, w jakim stopniu proces obsługi klienta spełnia wymagania umów o gwarantowanym poziomie usług. Analiza pomaga ustalić częste przyczyny naruszeń SLA, takie jak określone etapy procesu, dostępność agentów lub zależności wewnętrzne.
Analiza przyczyn opóźnień: Można zbadać, co wydłuża obsługę, na przykład prośby o dodatkowe informacje, eskalacje wewnętrzne lub zależności od innych podmiotów, a następnie systematycznie rozwiązywać te problemy.
Wyniki pracy agentów i potrzeby szkoleniowe: Z poszanowaniem prywatności dane zbiorcze mogą ujawnić różnice w efektywności agentów lub stosowaniu dobrych praktyk. Takie informacje pomagają zaplanować szkolenia i lepiej rozłożyć obciążenie pracą.

Efekty usprawnienia obsługi klienta w Zendesk

Zastosowanie process mining do analizy obsługi klienta w Zendesk Support może przynieść wymierne korzyści:

Krótszy czas obsługi zgłoszeń: Uproszczenie procesu i usunięcie zbędnych działań oraz wąskich gardeł przyspiesza rozwiązywanie problemów klientów.
Większa satysfakcja klientów: Szybsza i sprawniejsza obsługa przekłada się na zadowolenie klientów i większą skłonność do dalszego korzystania z usług firmy.
Niższe koszty operacyjne: Lepsze wykorzystanie zasobów, mniej poprawek i mniej pracy ręcznej pozwalają ograniczyć koszty.
Lepsza zgodność z SLA: Regularne dotrzymywanie uzgodnionych poziomów usług wzmacnia zaufanie klientów i pomaga uniknąć kar.
Większa przejrzystość procesu: Obiektywny obraz obsługi klienta ułatwia ciągłe usprawnianie i rozwiązywanie problemów, zanim się nasilą.

Process mining pomaga przekształcić obsługę klienta w Zendesk Support z reaktywnego obszaru generującego koszty w sprawny zespół skoncentrowany na potrzebach klientów i gotowy na przyszłe wyzwania.

Jak rozpocząć usprawnianie procesu

Aby usprawnić obsługę klienta w Zendesk Support, warto przeanalizować obecne workflow i sprawdzić, gdzie powstają wąskie gardła. Process mining pomaga ustalić, co wydłuża obsługę zgłoszeń i jak skrócić czas ich rozwiązywania. Na tej podstawie można wprowadzić ukierunkowane zmiany, które pomogą zespołowi sprawniej obsługiwać klientów.

Obsługa klienta Operacje wsparcia Efektywność agentów Umowy o gwarantowanym poziomie usług Satysfakcja klientów Rozwiązywanie zgłoszeń Zarządzanie działem pomocy Usprawnianie obsługi klienta Obsługa zgłoszeń Zarządzanie zgłoszeniami Zgłoszenia do działu wsparcia Centrum kontaktu Wsparcie klienta CRM Dział pomocy Rozwiązywanie spraw

Typowe problemy i wyzwania

Wskaż wyzwania, które Państwa dotyczą

Opóźnienia w rozwiązywaniu zgłoszeń powodują niezadowolenie klientów i mogą skłonić ich do odejścia. Długie oczekiwanie pogarsza jakość obsługi, a dodatkowe pytania klientów zwiększają obciążenie agentów.
ProcessMind analizuje cały cykl życia każdego zgłoszenia Service Request w Zendesk Support i pokazuje, gdzie oraz dlaczego czas rozwiązania przekracza założony limit. Wykrywa wąskie gardła w sekwencjach działań i przypisaniach agentów, wskazując konkretne możliwości usprawnienia.

Częste przekazywanie spraw do wyższych szczebli lub innych zespołów może oznaczać, że zgłoszenia rzadko są rozwiązywane przy pierwszym kontakcie i wymagają większego nakładu zasobów. Każda eskalacja zwiększa koszty operacyjne i wydłuża czas rozwiązania, pogarszając doświadczenia klientów.
ProcessMind odwzorowuje ścieżki zgłoszeń Service Request i pokazuje, jak często oraz na jakim etapie dochodzi do eskalacji wewnętrznych. Pomaga ustalić ich przyczyny, takie jak niewystarczające przeszkolenie agentów lub brak artykułów w bazie wiedzy, co ułatwia wprowadzenie ukierunkowanych zmian w workflow Zendesk Support.

Regularne niedotrzymywanie celów umów o gwarantowanym poziomie usług (SLA) może prowadzić do kar, niezadowolenia klientów i szkód wizerunkowych. Naruszenia wskazują na problemy z efektywnością procesu lub przydziałem zasobów, które wymagają szybkiej reakcji.
ProcessMind monitoruje każde zgłoszenie Service Request pod kątem ustalonych zasad SLA w Zendesk Support. Wskazuje etapy i typy zgłoszeń, w przypadku których cele są często przekraczane. Pokazuje też wąskie gardła powodujące opóźnienia, co ułatwia wprowadzenie zmian w obsłudze.

Ponowne otwarcie zgłoszenia po jego rozwiązaniu może oznaczać, że problem klienta nie został skutecznie usunięty. Frustruje to klientów, zwiększa nakład pracy agentów, podnosi średni koszt rozwiązania i spowalnia obsługę pozostałych zgłoszeń.
ProcessMind wykrywa sytuacje, w których po aktywności „Service Request Resolved” często następuje kolejny kontakt z klientem lub dalsze działania. Pomaga ustalić, które typy zgłoszeń Service Request lub agenci wiążą się z częstym ponownym otwieraniem spraw w Zendesk Support. Na tej podstawie można zaplanować szkolenia lub zmienić proces.

Klienci często zmieniają kanał komunikacji w trakcie obsługi jednego zgłoszenia. Informacje ulegają wtedy rozproszeniu, a klienci muszą ponownie wyjaśniać sprawę. Pogarsza to jakość obsługi i wydłuża czas rozwiązania, ponieważ agentom trudniej odtworzyć pełną historię kontaktu.
ProcessMind analizuje atrybut „Communication Channel” dla każdego zgłoszenia Service Request i pokazuje, gdzie oraz dlaczego klienci przechodzą między kanałami, takimi jak e-mail, czat i telefon. Ujawnia wzorce w procesie Zendesk Support, które mogą wskazywać, jak uprościć kontakt z klientami lub lepiej zintegrować kanały.

Nierównomierne obciążenie pracą może prowadzić do wypalenia części agentów, podczas gdy inni nie wykorzystują w pełni swoich możliwości. Wpływa to na morale i efektywność zespołu, a klienci przypisani do przeciążonych agentów dłużej czekają na obsługę, której jakość może być nierówna.
ProcessMind pokazuje aktywność agentów i przypisania zgłoszeń Service Request w Zendesk Support. Wskazuje agentów lub zespoły, których obciążenie jest wyraźnie większe albo mniejsze od pozostałych. Dzięki temu menedżerowie mogą lepiej rozdzielać zasoby i zapewnić sprawną, równomierną obsługę zgłoszeń Service Request.

Odstępstwa od standardowych procedur obsługi klienta mogą prowadzić do nierównej jakości usług, niezgodności z przepisami i większej liczby błędów. Działania podejmowane doraźnie utrudniają szkolenie i skuteczne zwiększanie skali operacji.
ProcessMind automatycznie odkrywa rzeczywiste ścieżki obsługi zgłoszeń Service Request w Zendesk Support i porównuje je z modelami docelowymi. Pokazuje każde odstępstwo oraz wskazuje, gdzie i dlaczego agenci lub systemy nie stosują się do ustalonego workflow. Ułatwia to podjęcie odpowiednich działań naprawczych.

Błędna kategoryzacja lub priorytetyzacja zgłoszeń może skierować je do niewłaściwego działu lub agenta i opóźnić rozwiązanie pilnych spraw. Powoduje to frustrację klientów i utrudnia szybką reakcję na poważne problemy.
ProcessMind analizuje początkowe działania „Request Categorized and Prioritized” oraz ich dalszy wpływ na przebieg procesu w Zendesk Support. Wykrywa kategorie i priorytety, które regularnie wiążą się z dłuższym czasem rozwiązania lub częstszymi eskalacjami. Może to wskazywać, które elementy przyjmowania zgłoszeń warto usprawnić.

Opóźnienie w wysłaniu klientowi potwierdzenia po utworzeniu zgłoszenia może od razu wywołać negatywne wrażenie. Klient może poczuć, że nikt nie zajmuje się jego sprawą, co zwiększa niepokój i może prowadzić do ponownego kontaktu.
ProcessMind dokładnie mierzy czas między „Service Request Created” a „Initial Customer Acknowledgment Sent” w Zendesk Support. Wykrywa wąskie gardła na tym ważnym początkowym etapie oraz problemy z procesem lub systemem, które opóźniają kontakt z klientem i wpływają na jego pierwsze wrażenie.

Wielokrotne proszenie klientów o informacje, które już przekazali lub które są łatwo dostępne, świadczy o nieefektywnym procesie i rozproszonym przepływie informacji. Powoduje dodatkowe działania, wydłuża czas rozwiązania i frustruje klientów.
ProcessMind pokazuje, jak często w workflow zgłoszeń Service Request pojawia się aktywność „Information Requested from Customer”. Wykrywa przypadki, w których prośba jest ponawiana lub niepotrzebna, wskazując na problemy z dostępem agentów do informacji albo z gromadzeniem danych na początku obsługi w Zendesk Support.

Jeśli agenci poświęcają zbyt dużo czasu na analizę problemów lub mają trudności ze znalezieniem potrzebnych informacji, rozwiązanie zgłoszeń trwa dłużej. Obniża to produktywność agentów, opóźnia pomoc klientom i zwiększa koszty operacyjne.
ProcessMind analizuje czas trwania i wcześniejsze działania przed „Solution Proposed to Customer” lub „Service Request Resolved”. Wskazuje przypadki, w których aktywność „Agent Investigates Issue” trwa wyjątkowo długo. Może to oznaczać potrzebę lepszej integracji bazy wiedzy lub dodatkowych szkoleń dla agentów Zendesk Support.

Typowe cele

Określ, jak wygląda sukces

Celem jest znaczne skrócenie czasu obsługi zgłoszeń, od pierwszego kontaktu po ich zamknięcie. Szybsze rozwiązywanie problemów zwiększa satysfakcję klientów, ogranicza koszty związane z długotrwałą obsługą i zwalnia czas agentów, poprawiając efektywność operacji w Zendesk Support.
ProcessMind analizuje dane Zendesk Support, aby wykryć wąskie gardła i opóźnienia w obsłudze zgłoszeń. Wskazuje działania lub sekwencje, które wydłużają czas rozwiązania, i pomaga znaleźć sposoby na uproszczenie procesu, automatyzację powtarzalnych zadań oraz lepszy przydział zasobów. Można dążyć do skrócenia średniego czasu rozwiązania o 15–25%.

Dotrzymywanie umów o gwarantowanym poziomie usług pozwala zapewnić niezawodną obsługę klienta i uniknąć kar. Celem jest zwiększenie odsetka zgłoszeń rozwiązanych w terminach określonych w SLA, tak aby zapewnić stałą jakość i niezawodność obsługi w Zendesk Support.
ProcessMind monitoruje ścieżki procesu i wskazuje zgłoszenia zagrożone naruszeniem SLA. Pomaga ustalić przyczyny niedotrzymania terminów, takie jak przekazywanie spraw między agentami, opóźnienia w analizie lub problemy z komunikacją. Dzięki temu można podjąć ukierunkowane działania i poprawić zgodność z SLA o 10–20%.

Częste eskalacje wewnętrzne mogą wskazywać na problemy, takie jak niewystarczająca wiedza agentów, błędna kategoryzacja zgłoszeń lub skomplikowane przekazywanie spraw. Celem jest ograniczenie liczby zgłoszeń obsługi klienta w Zendesk Support przekazywanych do wyższych szczebli lub innych działów, co pozwala obniżyć koszty i przyspieszyć rozwiązanie.
ProcessMind odwzorowuje ścieżki eskalacji i wykrywa ich częste przyczyny. Pokazuje, gdzie występują braki wiedzy lub niejasności w procesie. Analiza okoliczności prowadzących do eskalacji pomaga usprawnić szkolenia, uzupełnić bazę wiedzy i poprawić wstępną kwalifikację zgłoszeń. Może to ograniczyć liczbę eskalacji o 10–15%.

Częste ponowne otwieranie zgłoszeń może oznaczać, że pierwsze rozwiązanie nie usuwa problemu klienta. Prowadzi to do niezadowolenia i zwiększa obciążenie zespołu. Celem jest skuteczne i pełne rozwiązywanie problemów klientów już za pierwszym razem w Zendesk Support.
ProcessMind analizuje cały cykl życia ponownie otwieranych zgłoszeń i wykrywa powtarzające się wzorce, agentów oraz typy spraw, które się z nimi wiążą. Pomaga ustalić, gdzie rozwiązania są niewystarczające lub nie usuwają przyczyn problemu. Wprowadzone na tej podstawie usprawnienia mogą ograniczyć liczbę ponownie otwieranych zgłoszeń o 5–10%.

Niespójne korzystanie z kanałów komunikacji może prowadzić do rozproszenia informacji i utrudniać pracę agentów. Celem jest ustalenie i stosowanie standardowych kanałów kontaktu, które zapewnią jasną i spójną komunikację oraz sprawniejszą obsługę w Zendesk Support.
ProcessMind pokazuje, jak zmieniają się kanały komunikacji w trakcie obsługi zgłoszenia. Wskazuje odstępstwa od preferowanych kanałów i sytuacje, w których używa się wielu, potencjalnie mylących kanałów. Ułatwia to uproszczenie i ujednolicenie komunikacji, a tym samym poprawę doświadczeń klientów.

Nierównomierny podział pracy może prowadzić do wypalenia agentów, opóźnień w obsłudze i nierównej jakości usług. Celem jest zapewnienie agentom obsługi klienta w Zendesk Support zrównoważonego obciążenia, które sprzyja efektywnej pracy i sprawiedliwemu przydziałowi zasobów w zespole.
ProcessMind pokazuje aktywność poszczególnych agentów i przypisane im sprawy, ujawniając nierównowagę i wąskie gardła. Pomaga znaleźć możliwości lepszego rozłożenia pracy, szkoleń krzyżowych lub zmiany reguł przypisywania zgłoszeń. Może to poprawić produktywność agentów o 10%.

Opóźnione potwierdzenie przyjęcia nowego zgłoszenia może wywołać złe pierwsze wrażenie i zwiększyć niepokój klienta. Celem jest znaczne skrócenie czasu, po którym klient otrzymuje potwierdzenie kontaktu w Zendesk Support.
ProcessMind dokładnie mierzy czas od „Customer Contact Initiated” do „Initial Customer Acknowledgment Sent”. Wykrywa opóźnienia i luki w procesie na tym ważnym początkowym etapie. Dzięki temu można wdrożyć szybsze automatyczne odpowiedzi lub usprawnić wstępną kwalifikację zgłoszeń, skracając czas potwierdzenia o 20–30%.

Błędna kategoryzacja zgłoszeń często prowadzi do skierowania ich do niewłaściwego zespołu, opóźnień i nieefektywnej obsługi. Celem jest dokładniejsze kategoryzowanie i ustalanie priorytetów zgłoszeń w Zendesk Support, aby szybciej trafiały do właściwego agenta lub działu.
ProcessMind analizuje zależność między początkową kategoryzacją a dalszym przebiegiem procesu, w tym eskalacjami i ponownymi przypisaniami. Wykrywa powtarzające się błędy kategoryzacji, co pomaga poprawić reguły, przeszkolić agentów lub zautomatyzować wstępną kwalifikację zgłoszeń. Może to zwiększyć dokładność o 15–20%.

Klientów frustruje konieczność wielokrotnego podawania tych samych informacji podczas obsługi zgłoszenia. Celem jest usprawnienie gromadzenia informacji w Zendesk Support, tak aby wszystkie potrzebne dane były zbierane sprawnie, najlepiej już podczas pierwszego kontaktu.
ProcessMind pokazuje, na których etapach procesu obsługi klient jest proszony o informacje. Wykrywa powtarzające się prośby i sytuacje, w których agenci ponownie pytają o już przekazane dane. Dzięki zmianom w procesie można ograniczyć takie przypadki o 10–20%.

Odstępstwa od standardowych procedur mogą prowadzić do nierównej jakości obsługi, ryzyka niezgodności i nieefektywności operacyjnej. Celem jest zapewnienie, że agenci i procesy obsługi klienta w Zendesk Support stosują się do ustalonych wytycznych i workflow.
ProcessMind automatycznie odkrywa i wizualizuje rzeczywiste ścieżki procesu, a następnie porównuje je z modelem referencyjnym. Wskazuje nieautoryzowane skróty, pominięte etapy i działania niezgodne z procedurami. Dostarcza danych, które pomagają egzekwować zasady i poprawić spójność procesu o 20%.

Nieefektywna analiza problemów może znacznie wydłużać czas rozwiązywania zgłoszeń i zwiększać koszty obsługi klienta. Celem jest usprawnienie działań związanych z diagnozowaniem i rozwiązywaniem problemów, tak aby przebiegały szybciej i skuteczniej w Zendesk Support.
ProcessMind wykrywa powtarzające się pętle, poprawki i zbędne działania na etapie „Agent Investigates Issue”. Pokazuje, gdzie agenci poświęcają zbyt dużo czasu lub powtarzają czynności. Ułatwia to usprawnienie narzędzi diagnostycznych, dostępu do bazy wiedzy i współpracy wewnętrznej, a także skrócenie czasu analizy o 10–15%.

6 kroków do usprawnienia obsługi klienta

Pobierz szablon

Wyeksportuj dane z Zendesk

Prześlij zbiór danych

Przeanalizuj przebieg obsługi klienta

Wprowadź najważniejsze usprawnienia

Monitoruj efekty zmian

Pobierz szablon

Co zrobić

Pobierz gotowy szablon danych w Excelu, przygotowany do analizy procesów obsługi klienta w Zendesk Support.

Zobacz przewodnik po szablonie danych Pobierz szablon

Dlaczego to ważne

Ujednolicona struktura danych pomaga prawidłowo uwzględnić wszystkie ważne informacje ze zgłoszeń Zendesk Support i rzetelnie przeanalizować proces.

Oczekiwany rezultat

Gotowy szablon Excel dopasowany do danych dotyczących obsługi klienta w Zendesk Support.

CO ZYSKAJĄ PAŃSTWO

Odkryj nieoczywiste ścieżki obsługi klienta

ProcessMind przekształca surowe dane z Zendesk Support w interaktywne wizualizacje. Pozwala prześledzić kolejne etapy obsługi klienta, wykryć nieefektywne działania i znaleźć możliwości usprawnień.

Zobacz przebieg obsługi od początku do końca
Znajdź ukryte wąskie gardła w Zendesk
Usprawnij przekazywanie zgłoszeń między agentami i realizację zadań
Skróć średni czas rozwiązywania zgłoszeń klientów

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

TYPOWE EFEKTY

Wymierne usprawnienia obsługi klienta

Poniższe przykłady pokazują wymierne korzyści, jakie organizacje osiągają, analizując dane z Zendesk Support metodą process mining. Analiza cyklu życia zgłoszeń pozwala wykryć nieefektywności i wąskie gardła, a następnie usprawnić operacje.

0 %

Krótszy czas rozwiązywania zgłoszeń

Skrócenie średniego czasu obsługi zgłoszenia

Process mining wykrywa wąskie gardła i nieefektywności, dzięki czemu można usprawnić workflow i znacznie skrócić czas rozwiązywania problemów klientów.

- 0 %

Lepsza zgodność z SLA

Poprawa realizacji uzgodnionych poziomów usług

Wskazanie ścieżek procesu niezgodnych z wymaganiami i ich przyczyn pozwala proaktywnie rozwiązywać problemy, aby więcej zgłoszeń było obsługiwanych zgodnie z celami SLA.

0 %

Mniej eskalacji

Spadek liczby zgłoszeń wymagających eskalacji wewnętrznej

Poznanie przyczyn eskalacji wewnętrznych pozwala lepiej szkolić konsultantów i dostosowywać proces, ograniczając potrzebę angażowania zespołów wyższego poziomu.

0 %

Mniej ponownie otwieranych spraw

Spadek liczby ponownie otwieranych zgłoszeń klientów

Analiza przyczyn ponownego otwierania spraw pomaga poprawić jakość i kompletność pierwszego rozwiązania. Ogranicza to ponowne kontakty z klientami i zwiększa ich satysfakcję.

0 %

Szybsze potwierdzenie przyjęcia zgłoszenia

Skrócenie średniego czasu do pierwszego potwierdzenia zgłoszenia klienta

Wykrycie opóźnień w pierwszym kontakcie pozwala usprawnić początkowy etap obsługi, lepiej określić oczekiwania klientów i szybciej zadbać o ich satysfakcję.

Konkretne wyniki zależą od złożoności procesu, jakości danych i zakresu wdrożenia. Poniższe przykłady przedstawiają typowe usprawnienia obserwowane w organizacjach wykorzystujących process mining do analizy obsługi klienta.

Zalecane dane

Na początek wybierz najważniejsze atrybuty i aktywności, a później w razie potrzeby dodaj kolejne.

Pierwszy raz spotykają się Państwo z dziennikiem zdarzeń? Dowiedz się jak utworzyć dziennik zdarzeń na potrzeby process mining.

Atrybuty

Najważniejsze dane do zebrania na potrzeby analizy

Unikalny identyfikator każdego zgłoszenia klienta, nazywanego również ticketem lub sprawą.

Dlaczego to ważne

To niezbędny identyfikator sprawy (Case ID), który łączy wszystkie etapy procesu i umożliwia odtworzenie oraz analizę przebiegu obsługi każdego klienta.

Znacznik czasu wskazujący, kiedy rozpoczęła się czynność lub wystąpiło zdarzenie.

Dlaczego to ważne

Ten znacznik czasu jest niezbędny do ustalania kolejności zdarzeń, obliczania czasu trwania i analizy przebiegu obsługi zgłoszenia.

Imię i nazwisko lub identyfikator konsultanta przypisanego do obsługi zgłoszenia.

Dlaczego to ważne

Wskazuje, który konsultant wykonał daną czynność, umożliwiając analizę indywidualnych wyników, rozkładu obciążenia pracą i przydziału zasobów.

Klasyfikacja zgłoszenia, na przykład „Pytanie”, „Incydent”, „Problem” lub „Zadanie”.

Dlaczego to ważne

Klasyfikuje zgłoszenia, umożliwiając porównywanie wyników i analizę różnych typów problemów. To ważne przy ukierunkowanym usprawnianiu procesu.

Poziom priorytetu przypisany do zgłoszenia, na przykład „Niski”, „Normalny”, „Wysoki” lub „Pilny”.

Dlaczego to ważne

Określa pilność zgłoszenia. Ma to znaczenie przy analizie zgodności z SLA i szybkim reagowaniu na pilne problemy.

Kanał, za pośrednictwem którego przesłano zgłoszenie lub prowadzono komunikację.

Dlaczego to ważne

Pokazuje, jak klienci i konsultanci komunikują się ze sobą. Umożliwia analizę efektywności kanałów oraz ich wpływu na proces i doświadczenia klientów.

Docelowy czas, w którym zgłoszenie powinno zostać rozwiązane zgodnie z zasadami SLA.

Dlaczego to ważne

Określa zobowiązany wobec klienta czas obsługi i stanowi punkt odniesienia przy ocenie terminowości oraz zgodności z SLA.

Wartość logiczna wskazująca, czy czas rozwiązania zgłoszenia przekroczył cel określony w SLA.

Dlaczego to ważne

Jednoznacznie wskazuje, czy dane zgłoszenie spełniło wymagania SLA. Ułatwia monitorowanie zgodności i raportowanie.

Działania

Kroki procesu do monitorowania i optymalizacji

To zdarzenie rozpoczyna proces obsługi klienta. W Zendesk powstaje nowe zgłoszenie z kanału takiego jak e-mail, formularz internetowy lub czat. System zapisuje je w chwili utworzenia, nadając unikalny identyfikator i znacznik czasu.

Dlaczego to ważne

Jako główne zdarzenie początkowe pozwala obliczyć całkowity czas obsługi sprawy i analizować liczbę napływających zgłoszeń w czasie. Stanowi punkt odniesienia przy pomiarze KPI, takich jak czas do pierwszej odpowiedzi i całkowity czas rozwiązania.

To zdarzenie oznacza przypisanie zgłoszenia do konkretnego konsultanta. Może nastąpić automatycznie na podstawie reguł kierowania lub ręcznie, przez lidera zespołu albo konsultanta.

Dlaczego to ważne

Przypisanie zgłoszenia jest ważnym etapem z punktu widzenia odpowiedzialności i zarządzania obciążeniem pracą. Analiza czasu do przypisania i wzorców ponownego przypisywania ujawnia wąskie gardła w kwalifikacji i dystrybucji zgłoszeń.

Zdarzenie występuje, gdy konsultant potrzebuje dodatkowych informacji od klienta, aby kontynuować obsługę, i zmienia status zgłoszenia na „pending”. Ta zmiana statusu oznacza, że proces oczekuje na odpowiedź strony zewnętrznej.

Dlaczego to ważne

To zdarzenie pokazuje zależność od klienta i wstrzymuje wewnętrzne zegary SLA. Częste lub powtarzające się prośby w ramach jednego zgłoszenia mogą świadczyć o niepełnym zebraniu informacji na początku i wydłużać czas rozwiązania.

Po przedstawieniu klientowi rozwiązania konsultant oznacza zgłoszenie jako „solved”. Jest to status tymczasowy, ponieważ klient może ponownie otworzyć zgłoszenie, zanim zostanie ono trwale zamknięte.

Dlaczego to ważne

To główny punkt pomiaru czasu rozwiązania i efektywności pracy konsultanta. Oznacza moment, w którym konsultant uznaje sprawę za zakończoną. Jeśli zgłoszenie zostanie ponownie otwarte, można na tej podstawie analizować konieczność ponownej pracy.

To zdarzenie występuje, gdy klient odpowiada na zgłoszenie o statusie „solved”. Zendesk automatycznie zmienia wtedy status na „open”, co oznacza, że problem nie został w pełni rozwiązany.

Dlaczego to ważne

Ponowne otwarcia wskazują na niepowodzenie rozwiązania sprawy przy pierwszym kontakcie i niską jakość rozwiązania. Analiza ich częstotliwości i przyczyn pomaga określić, jak poprawić szkolenia konsultantów i procedury rozwiązywania zgłoszeń.

To ostatnia czynność, która oznacza trwałe zamknięcie zgłoszenia. Zwykle następuje automatycznie po upływie określonego czasu od oznaczenia zgłoszenia jako „solved”, jeśli klient nie prześle kolejnej odpowiedzi.

Dlaczego to ważne

To ostateczne zdarzenie kończące cykl życia zgłoszenia. Czas od statusu „solved” do „closed” wyznacza okres, w którym zgłoszenie może zostać ponownie otwarte. Zdarzenie „closed” potwierdza, że rozwiązanie zostało zaakceptowane.

FAQ

Często zadawane pytania

Jak process mining może usprawnić obsługę klienta na podstawie danych z Zendesk Support?

Process mining pozwala zobaczyć rzeczywisty przebieg obsługi zgłoszeń w Zendesk oraz wykryć wąskie gardła, odstępstwa i nieefektywności. Pokazuje, na jakich etapach zgłoszenia klientów utknęły lub są obsługiwane zbyt długo, co ułatwia usprawnienie workflow i skrócenie czasu rozwiązania. Można też ustalić przyczyny częstego ponownego otwierania zgłoszeń lub poważnych naruszeń SLA.

Jakie dane z Zendesk Support są potrzebne do analizy process mining?

Do process mining potrzebny jest przede wszystkim dziennik zdarzeń z Zendesk Support. Powinien zawierać identyfikatory spraw, takie jak Service Request ID, nazwy czynności, na przykład „Ticket Created” lub „Agent Assigned”, oraz znaczniki czasu dla każdej czynności. Ważne są również identyfikatory konsultantów i zmiany statusu, na przykład „Open”, „Pending” i „Solved”.

Jakich typowych wyników i usprawnień można oczekiwać po analizie danych z Zendesk Support metodą process mining?

Można oczekiwać skrócenia średniego czasu rozwiązywania zgłoszeń i ograniczenia liczby eskalacji wewnętrznych. Process mining pomaga poprawić zgodność z wymaganiami SLA i zmniejszyć liczbę ponownie otwieranych zgłoszeń. W efekcie rośnie satysfakcja klientów, a praca konsultantów jest lepiej wykorzystywana.

Jak wyodrębnić z Zendesk Support dane o zdarzeniach potrzebne do process mining?

Zendesk Support udostępnia kilka sposobów eksportu danych, w tym API, funkcje raportowania i eksport danych. Wiele narzędzi process mining oferuje też bezpośrednie konektory lub umożliwia import plików w standardowych formatach, takich jak CSV czy Excel. Możemy doradzić, która metoda najlepiej sprawdzi się w Państwa konfiguracji Zendesk.

Czy wdrożenie process mining dla Zendesk Support wymaga specjalistycznych umiejętności technicznych lub infrastruktury?

Podstawowa znajomość struktur danych może się przydać, ale wiele współczesnych platform process mining jest przeznaczonych dla użytkowników biznesowych. Podstawowa znajomość SQL bywa pomocna przy przygotowaniu danych, jednak nie zawsze potrzebni są inżynierowie danych. Narzędzie process mining wykonuje złożoną analizę.

Czy process mining może pomóc rozwiązać problemy takie jak opóźnione potwierdzenie przyjęcia zgłoszenia lub wielokrotne prośby o te same informacje?

Tak. Process mining dobrze wskazuje etapy procesu powodujące opóźnienia, na przykład zbyt późne potwierdzenie przyjęcia zgłoszenia. Analiza dzienników zdarzeń pozwala też wykryć sytuacje, w których klienci są wielokrotnie proszeni o te same informacje. Może to świadczyć o nieefektywnym rozpoznawaniu problemu lub błędnej kategoryzacji zgłoszeń. Dzięki temu można wprowadzić ukierunkowane usprawnienia.

Ile zwykle trwa uzyskanie pierwszych wniosków i rozpoczęcie usprawnień po rozpoczęciu projektu process mining?

Wstępne wyodrębnienie danych i utworzenie modelu zwykle zajmuje kilka tygodni, zależnie od ilości i złożoności danych. Praktyczne wnioski można często uzyskać w ciągu pierwszych 4–8 tygodni. Stałe monitorowanie pozwala kontynuować usprawnienia i utrzymać ich efekty.

Usuń wąskie gardła w obsłudze klienta i popraw CSAT

Ogranicz ponowne kontakty. Osiągnij 80% FCR i zwiększ satysfakcję klientów.

Rozpocznij okres próbny

Nie trzeba podawać danych karty płatniczej