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Melhore seu atendimento ao cliente

Guia em 6 etapas para otimizar o atendimento ao cliente no Zendesk.
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Otimize o atendimento ao cliente no Zendesk Support

Os processos de atendimento ao cliente muitas vezes escondem ineficiências que frustram os clientes e aumentam os custos operacionais. Esta plataforma ajuda você a identificar gargalos com precisão, entender suas causas raiz e encontrar oportunidades de melhoria. Depois, você pode implementar mudanças práticas para reduzir os prazos de resolução e aumentar a satisfação dos clientes.

Baixe nosso Template de dados pré-configurado e enfrente desafios comuns para alcançar suas metas de eficiência. Siga nosso plano de melhoria em seis etapas e consulte o guia do Template de dados para transformar suas operações.

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Por que é essencial otimizar o atendimento ao cliente no Zendesk Support

O atendimento ao cliente é fundamental para o sucesso de qualquer empresa: afeta diretamente a fidelidade dos clientes, a reputação da marca e, em última análise, a receita. No cenário competitivo de hoje, atender às expectativas já não basta. Os clientes esperam um suporte rápido, eficiente e personalizado. Para as organizações que usam o Zendesk Support, o desafio é garantir que cada chamado, do primeiro contato à resolução final, siga o caminho mais eficiente. Ineficiências no processo de atendimento ao cliente, muitas vezes escondidas na complexidade das operações diárias, podem prolongar o tempo de resolução, aumentar os custos operacionais, sobrecarregar os agentes e, acima de tudo, deixar os clientes insatisfeitos a ponto de procurarem outras opções.

Sem visibilidade clara de toda a jornada de uma solicitação de serviço, encontrar as causas dos atrasos e dos desvios vira um exercício de adivinhação. Alguns agentes estão sobrecarregados? Certos tipos de solicitação ficam parados com frequência? A Conformidade com os SLA está sendo prejudicada por retrabalho desnecessário ou transferências excessivas? Entender essas questões é essencial para tomar decisões estratégicas e promover a melhoria contínua. Otimizar o atendimento ao cliente não significa apenas cortar custos. Significa construir uma operação sólida, centrada no cliente, que fortaleça relacionamentos duradouros e impulsione o crescimento do negócio.

Como o Process Mining ajuda a tornar o atendimento ao cliente mais eficiente

O Process Mining oferece uma forma prática de entender e melhorar as operações de atendimento ao cliente no Zendesk Support. Ao extrair Event Logs dos dados do Zendesk, as ferramentas de Process Mining reconstroem o fluxo real do processo, mostrando cada etapa percorrida por uma solicitação de serviço. Em vez de mostrar o que você imagina que acontece, revelam o que realmente acontece e oferecem uma visão objetiva das operações, baseada em dados.

Com essa análise, você pode visualizar o tempo de ciclo completo do atendimento ao cliente, identificar desvios frequentes dos procedimentos operacionais padrão e localizar os gargalos que prejudicam a eficiência. Por exemplo, você pode observar onde os chamados são reatribuídos repetidamente, o que pode indicar necessidades de treinamento ou problemas na estrutura do Workflow. Também pode identificar categorias de solicitações que ultrapassam com frequência o tempo de resolução previsto e direcionar melhorias para esses casos. O Process Mining ajuda você a ir além das suposições, oferecendo evidências concretas para orientar as iniciativas de otimização e garantir que as mudanças sejam relevantes e baseadas em dados. Ao identificar as ineficiências com precisão, você pode tomar decisões fundamentadas que reduzem diretamente o tempo de ciclo do atendimento ao cliente e melhoram a performance geral.

Principais oportunidades de melhoria identificadas com Process Mining

A aplicação de Process Mining aos dados do Zendesk Support costuma revelar várias oportunidades importantes de melhoria:

  • Identificação e resolução de gargalos: Localize filas, grupos de agentes ou atividades específicas em que as solicitações de serviço se acumulam e causam atrasos. Assim, você pode direcionar recursos ou redesenhar o processo.
  • Otimização do retrabalho e das transferências: Visualize casos de retrabalho, em que os chamados são reabertos ou repassados repetidamente entre equipes. Reduzir transferências desnecessárias simplifica o processo, evita esforço desperdiçado e diminui o tempo médio de atendimento.
  • Análise da Conformidade com SLA e dos desvios: Acompanhe o quanto o processo de atendimento ao cliente cumpre os acordos de nível de serviço. Identifique os motivos mais comuns das violações de SLA, como etapas específicas do processo, disponibilidade dos agentes ou dependências internas.
  • Análise de causa raiz dos atrasos: Investigue fatores que prolongam o tempo de ciclo, como pedidos de informações adicionais aos clientes, escalonamentos internos ou dependências externas, para tratá-los de forma sistemática.
  • Performance dos agentes e necessidades de treinamento: Respeitando a privacidade, os dados agregados podem revelar diferenças na eficiência dos agentes ou na adesão às boas práticas, ajudando a direcionar treinamentos ou equilibrar a carga de trabalho.

Resultados esperados da otimização do atendimento ao cliente no Zendesk

A aplicação estratégica de Process Mining ao processo de atendimento ao cliente no Zendesk Support pode trazer benefícios significativos e mensuráveis:

  • Redução do tempo de ciclo do atendimento ao cliente: Simplifique os processos eliminando etapas desnecessárias e gargalos para resolver os problemas dos clientes mais rapidamente.
  • Maior satisfação do cliente: Um atendimento mais rápido e eficiente deixa os clientes mais satisfeitos e melhora as taxas de retenção.
  • Redução dos custos operacionais: Otimize a alocação de recursos, reduza o retrabalho e minimize as tarefas manuais para gerar economias significativas.
  • Melhoria da Conformidade com SLA: Cumpra consistentemente os acordos de nível de serviço e supere as metas, fortalecendo a confiança dos clientes e evitando penalidades.
  • Mais transparência nos processos: Entenda as operações de atendimento ao cliente de forma abrangente e objetiva para promover a melhoria contínua e resolver problemas antes que se agravem.

Com o Process Mining, você transforma o atendimento ao cliente no Zendesk Support de uma operação reativa, vista apenas como centro de custos, em um serviço proativo, eficiente e centrado no cliente, preparado para atender às demandas futuras.

Como começar a otimizar

Quer transformar as operações de atendimento ao cliente e aumentar a eficiência no Zendesk Support? Use a otimização de processos para analisar com cuidado seus Workflows atuais. Descubra onde estão os gargalos e como reduzir o tempo de ciclo do atendimento ao cliente. Com essa abordagem, você pode implementar melhorias direcionadas e ajudar sua equipe a oferecer um serviço excepcional com mais eficiência. Comece hoje a construir uma experiência de atendimento ao cliente mais otimizada no Zendesk Support.

Atendimento ao cliente Operações de suporte Eficiência dos agentes Acordos de nível de serviço Satisfação do cliente Resolução de chamados Gestão de help desk Melhoria da experiência do cliente Gestão de chamados Gestão de chamados Chamados de suporte Central de atendimento Suporte ao cliente CRM Help desk Resolução de casos

Problemas e desafios comuns

Identifique os desafios que afetam você

A demora para resolver solicitações de atendimento ao cliente gera insatisfação e pode levar à perda de clientes. A espera prolongada cria experiências negativas e aumenta a carga de trabalho dos agentes com contatos de acompanhamento.
O ProcessMind analisa todo o ciclo de vida de cada Service Request no Zendesk Support e mostra onde e por que o tempo de resolução ultrapassa as metas. A plataforma revela gargalos em sequências específicas de atividades ou atribuições de agentes, indicando exatamente onde há oportunidades para ganhar eficiência.

Quando os problemas dos clientes são escalonados internamente com frequência, isso pode indicar uma baixa taxa de resolução no primeiro contato e maior consumo de recursos. Cada escalonamento aumenta os custos operacionais e prolonga o tempo de resolução, prejudicando a experiência do cliente.
O ProcessMind mapeia os caminhos percorridos pelas Service Requests e mostra com clareza a frequência e as etapas em que ocorrem os escalonamentos internos. A plataforma identifica causas raiz, como falta de treinamento dos agentes ou ausência de artigos na base de conhecimento, para orientar melhorias no Workflow do Zendesk Support.

O descumprimento recorrente das metas dos acordos de nível de serviço (SLA) pode gerar penalidades, insatisfação dos clientes e danos à reputação. As violações indicam problemas sistêmicos na eficiência do processo ou na alocação de recursos que precisam de atenção imediata.
O ProcessMind monitora cada Service Request de acordo com as políticas de SLA definidas no Zendesk Support e identifica etapas ou tipos de solicitação que ultrapassam as metas com frequência. A plataforma oferece insights acionáveis sobre os gargalos que causam atrasos, permitindo ajustes proativos na prestação do serviço.

Quando solicitações de serviço são reabertas após a resolução inicial, isso pode indicar que as soluções foram incompletas ou ineficazes, frustrando os clientes e desperdiçando o esforço dos agentes. Esse retrabalho aumenta significativamente o custo médio por resolução e reduz a produtividade geral.
O ProcessMind revela padrões em que atividades de 'Service Request Resolved' são seguidas com frequência por novos contatos dos clientes ou atividades de acompanhamento. A plataforma ajuda a identificar tipos de Service Request ou agentes associados a altas taxas de reabertura no Zendesk Support, orientando treinamentos ou revisões do processo.

Durante uma mesma solicitação de serviço, os clientes muitas vezes mudam de canal de comunicação. Isso fragmenta as informações e faz com que precisem explicar o problema novamente. A experiência do cliente piora e o tempo de resolução aumenta, pois os agentes têm dificuldade para reunir todo o histórico.
O ProcessMind analisa o atributo 'Communication Channel' de cada Service Request e mostra onde e por que os clientes alternam entre canais, como e-mail, chat ou telefone. A plataforma destaca padrões no processo do Zendesk Support que podem indicar oportunidades para simplificar as interações ou integrar melhor os canais.

Uma distribuição desigual da carga de trabalho pode sobrecarregar alguns agentes e deixar outros com capacidade ociosa, prejudicando o moral e a eficiência da equipe. Isso muitas vezes resulta em um atendimento inconsistente e em atrasos para os clientes atendidos por agentes sobrecarregados.
O ProcessMind mostra com clareza a atividade dos agentes e as atribuições de Service Requests no Zendesk Support. A plataforma identifica agentes ou equipes com cargas de trabalho muito acima ou abaixo da média, ajudando gestores a redistribuir os recursos e garantir um atendimento equilibrado e eficiente das Service Requests.

Desvios dos procedimentos padrão de atendimento ao cliente podem gerar uma qualidade de serviço inconsistente, riscos de não conformidade com as regulamentações e mais erros. Essas práticas improvisadas prejudicam os treinamentos e dificultam a expansão eficiente das operações.
O ProcessMind descobre automaticamente os caminhos reais percorridos pelas Service Requests no Zendesk Support e os compara com os modelos de processo ideais. A plataforma destaca cada desvio e mostra exatamente onde e por que agentes ou sistemas não seguem o Workflow definido, ajudando a direcionar ações corretivas.

Categorizar ou priorizar incorretamente as solicitações de serviço pode encaminhá-las ao departamento ou agente errado e atrasar a resolução de problemas urgentes. Essa ineficiência pode frustrar os clientes e dificultar o tratamento rápido de questões críticas.
O ProcessMind analisa as atividades iniciais de 'Request Categorized and Prioritized' e seus efeitos nas etapas seguintes do processo no Zendesk Support. A plataforma identifica padrões em que determinadas categorias ou prioridades levam a tempos de resolução mais longos ou a mais escalonamentos, indicando oportunidades para melhorar o processo de entrada.

A demora para confirmar aos clientes o recebimento de uma solicitação de serviço pode causar uma impressão negativa logo no primeiro contato. A espera faz com que os clientes sintam que não foram ouvidos, aumenta a ansiedade e pode levar a contatos duplicados.
O ProcessMind mede com precisão o tempo entre 'Service Request Created' e 'Initial Customer Acknowledgment Sent' no Zendesk Support. A plataforma identifica gargalos nessa etapa inicial e destaca problemas de processo ou de sistema que atrasam a comunicação e prejudicam a primeira impressão.

Quando os agentes pedem repetidamente informações que os clientes já forneceram ou que poderiam consultar com facilidade, isso indica ineficiência e um fluxo de informações fragmentado. Essa prática acrescenta etapas desnecessárias, prolonga o tempo de resolução e frustra os clientes.
O ProcessMind mapeia as ocorrências de atividades 'Information Requested from Customer' nos Workflows de Service Request. A plataforma identifica situações em que essa atividade se repete ou é desnecessária, apontando falhas no acesso dos agentes às informações ou na coleta inicial de dados no Zendesk Support.

Quando os agentes passam tempo demais investigando problemas ou têm dificuldade para encontrar informações relevantes, o tempo de resolução aumenta significativamente. Essa ineficiência reduz a produtividade dos agentes, atrasa o suporte aos clientes e eleva os custos operacionais.
O ProcessMind analisa a duração e as atividades anteriores a 'Solution Proposed to Customer' ou 'Service Request Resolved'. A plataforma destaca casos em que 'Agent Investigates Issue' leva mais tempo do que o esperado, indicando possíveis necessidades de integração com a base de conhecimento ou de treinamento dos agentes no Zendesk Support.

Objetivos típicos

Defina como é o sucesso

Este objetivo busca reduzir significativamente o tempo necessário para resolver solicitações de atendimento ao cliente, do primeiro contato ao encerramento. Isso aumenta diretamente a satisfação dos clientes, reduz os custos operacionais associados a casos prolongados e libera a capacidade dos agentes, tornando as operações do Zendesk Support mais eficientes.
O ProcessMind analisa os dados do Zendesk Support para localizar gargalos e atrasos no fluxo de resolução. A plataforma identifica atividades ou sequências específicas que prolongam a resolução e oferece insights para simplificar processos, automatizar tarefas repetitivas e realocar recursos com eficiência. Você pode buscar uma redução de 15% a 25% no tempo médio de resolução.

Cumprir os acordos de nível de serviço é essencial para oferecer um atendimento confiável e evitar penalidades. Este objetivo busca aumentar a porcentagem de solicitações de serviço resolvidas dentro das metas de SLA definidas, garantindo qualidade e confiabilidade consistentes no ambiente do Zendesk Support.
O ProcessMind identifica proativamente os casos com risco de violação de SLA, monitorando caminhos críticos e sinalizando atrasos. A plataforma localiza as causas raiz das falhas de SLA, como transferências entre agentes, atrasos na investigação ou falhas de comunicação, permitindo intervenções direcionadas para aumentar a Conformidade em 10% a 20%.

Uma alta taxa de escalonamentos internos costuma indicar problemas subjacentes, como falta de conhecimento dos agentes, categorização inicial inadequada ou transferências complexas entre etapas do processo. Este objetivo busca reduzir a frequência com que as solicitações de atendimento ao cliente precisam ser encaminhadas a níveis superiores ou a outros departamentos no Zendesk Support, diminuindo custos e acelerando a resolução.
O ProcessMind mapeia os caminhos de escalonamento e identifica os motivos mais comuns, mostrando onde há lacunas de conhecimento ou ambiguidades no processo. Ao analisar as circunstâncias que levam aos escalonamentos, a plataforma ajuda a aprimorar os treinamentos, melhorar o conteúdo da base de conhecimento e refinar a triagem inicial, com potencial para reduzir a taxa de escalonamento em 10% a 15%.

Uma alta taxa de reabertura de solicitações de serviço sugere que as resoluções iniciais não estão solucionando completamente os problemas dos clientes, o que gera insatisfação e aumenta a carga de trabalho. Este objetivo busca garantir que os problemas dos clientes sejam resolvidos de forma completa e eficaz logo na primeira vez no Zendesk Support.
O ProcessMind analisa todo o ciclo de vida das solicitações reabertas e identifica padrões, agentes ou tipos de solicitação associados às reaberturas. A plataforma ajuda a descobrir onde as resoluções são insuficientes ou os problemas subjacentes não são tratados por completo, orientando melhorias que podem reduzir a taxa de reabertura em 5% a 10%.

O uso inconsistente dos canais de comunicação pode fragmentar a experiência dos clientes e tornar os Workflows dos agentes menos eficientes. Este objetivo busca definir e aplicar canais padrão para as interações com os clientes, garantindo clareza, consistência e um processo de atendimento mais simples no Zendesk Support.
O ProcessMind visualiza o fluxo dos canais de comunicação usados durante todo o ciclo de vida de uma solicitação de serviço. A plataforma destaca desvios dos canais preferenciais e identifica situações em que vários canais, potencialmente confusos, são usados. Assim, você pode simplificar e padronizar a comunicação para melhorar a experiência do cliente.

A distribuição desigual da carga de trabalho pode sobrecarregar os agentes, atrasar o atendimento e gerar uma qualidade inconsistente. Este objetivo busca equilibrar a carga de trabalho dos agentes de atendimento ao cliente no Zendesk Support, aumentando a eficiência e promovendo uma alocação justa de recursos na equipe.
O ProcessMind oferece insights sobre a atividade de cada agente e as atribuições de casos, revelando desequilíbrios e gargalos. A plataforma ajuda a identificar oportunidades para equilibrar a carga, promover treinamentos cruzados ou ajustar as regras de atribuição, garantindo uma distribuição mais justa e eficiente e aumentando a produtividade dos agentes em 10%.

A demora para confirmar o recebimento de novas solicitações de atendimento ao cliente pode causar uma primeira impressão negativa e aumentar a ansiedade dos clientes. Este objetivo busca reduzir significativamente o tempo que os clientes levam para receber uma confirmação inicial após entrar em contato pelo Zendesk Support.
O ProcessMind acompanha com precisão o tempo entre 'Customer Contact Initiated' e 'Initial Customer Acknowledgment Sent'. A plataforma identifica atrasos e falhas no processo nessa etapa inicial, permitindo que as organizações adotem respostas automatizadas mais rápidas ou simplifiquem a triagem inicial para melhorar o tempo de confirmação em 20% a 30%.

A categorização inadequada das solicitações de serviço costuma causar encaminhamentos incorretos, atrasos e um atendimento ineficiente. Este objetivo busca aumentar a precisão da categorização e priorização das solicitações recebidas no Zendesk Support, para que cheguem rapidamente ao agente ou departamento certo.
O ProcessMind analisa a relação entre a categorização inicial e os caminhos percorridos nas etapas seguintes do processo, incluindo escalonamentos e reatribuições. A plataforma destaca padrões de categorização incorreta e ajuda a refinar as regras, aprimorar o treinamento dos agentes ou automatizar a triagem inicial, com potencial para aumentar a precisão em 15% a 20%.

Os clientes ficam frustrados quando precisam fornecer as mesmas informações várias vezes durante uma solicitação de serviço. Este objetivo busca simplificar a coleta de informações no Zendesk Support para reunir todos os dados necessários com eficiência, de preferência já na primeira interação.
O ProcessMind mapeia os pontos do processo de atendimento em que são solicitadas informações aos clientes. A plataforma identifica pedidos redundantes ou situações em que os agentes solicitam novamente dados já fornecidos, permitindo ajustes no processo para reduzir essas ocorrências em 10% a 20%.

Desvios dos procedimentos operacionais padrão podem gerar uma qualidade de atendimento inconsistente, riscos de não conformidade e ineficiências operacionais. Este objetivo busca garantir que todos os agentes e processos de atendimento ao cliente no Zendesk Support sigam as diretrizes e os Workflows definidos.
O ProcessMind descobre e visualiza automaticamente todos os caminhos reais do processo e os compara com o modelo de referência ideal. A plataforma destaca atalhos não autorizados, etapas ausentes ou ações em desacordo com as diretrizes, oferecendo evidências claras para reforçar a disciplina do processo e melhorar a consistência em 20%.

Etapas de investigação ineficientes podem prolongar significativamente o tempo de resolução e aumentar os custos do atendimento ao cliente. Este objetivo busca otimizar as atividades de diagnóstico e resolução dos problemas dos clientes, tornando-as mais rápidas e eficazes no Zendesk Support.
O ProcessMind identifica ciclos repetidos, retrabalho e etapas desnecessárias na fase 'Agent Investigates Issue'. A plataforma destaca onde os agentes passam tempo demais ou repetem ações e oferece insights para otimizar as ferramentas de diagnóstico, o acesso à base de conhecimento ou a colaboração interna, reduzindo o tempo de investigação em 10% a 15%.

O caminho de melhoria do atendimento ao cliente em 6 etapas

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O que fazer

Acesse e baixe o Template de dados do Excel pré-configurado, desenvolvido especificamente para analisar processos de atendimento ao cliente no Zendesk Support.

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Por que isso importa

Uma estrutura de dados padronizada garante que todas as informações essenciais dos chamados do Zendesk Support sejam registradas corretamente para uma análise precisa do processo.

Resultado esperado

Um Template de Excel pronto para usar, adaptado aos dados de atendimento ao cliente do Zendesk Support.

O QUE VOCÊ VAI ENCONTRAR

Descubra caminhos ocultos no processo de atendimento ao cliente

O ProcessMind transforma os dados brutos do Zendesk Support em visualizações interativas. Veja cada etapa da jornada de atendimento ao cliente e identifique ineficiências e oportunidades de melhoria.
  • Visualize o processo de atendimento de ponta a ponta
  • Identifique gargalos ocultos no Zendesk
  • Otimize as transferências entre agentes e a execução de tarefas
  • Reduza o tempo médio de resolução para os clientes
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RESULTADOS TÍPICOS

Melhorias concretas no atendimento ao cliente

Esses resultados mostram os benefícios concretos que as organizações obtêm ao aplicar a mineração de processos aos dados do Zendesk Support. Ao analisar o ciclo de vida das solicitações de atendimento, as empresas identificam ineficiências e gargalos e conseguem melhorar significativamente suas operações.

0 %
Resolva solicitações mais rápido

Redução no tempo médio de resolução das solicitações de atendimento

A mineração de processos identifica gargalos e ineficiências, ajudando a otimizar os fluxos de trabalho e reduzir significativamente o tempo necessário para resolver problemas dos clientes.
- 0 %
Maior conformidade com SLAs

Melhoria no cumprimento dos acordos de nível de serviço

Ao identificar os caminhos do processo que não estão em conformidade e suas causas raiz, as organizações podem agir de forma proativa para que mais solicitações cumpram as metas de SLA.
0 %
Menos escalonamentos

Redução nas solicitações que exigem escalonamento interno

Entender o que leva aos escalonamentos internos permite aprimorar o treinamento dos agentes e ajustar os processos, reduzindo a necessidade de envolver equipes de níveis superiores.
0 %
Menos casos reabertos

Redução na reabertura de solicitações de atendimento ao cliente

Analisar por que os casos são reabertos ajuda a melhorar a qualidade e a abrangência da resolução inicial, reduzindo novos contatos dos clientes e aumentando a satisfação.
0 %
Confirme o recebimento mais rápido

Redução no tempo médio para confirmar o recebimento da solicitação do cliente

Identificar atrasos no primeiro contato ajuda a agilizar o atendimento inicial, alinhar melhor as expectativas dos clientes e aumentar a satisfação desde o começo.

Os resultados variam conforme a complexidade do processo, a qualidade dos dados e o escopo da implementação. Estes exemplos representam melhorias comuns observadas por organizações que usam mineração de processos no atendimento ao cliente.

Dados recomendados

Comece pelos atributos e atividades mais importantes e amplie a análise conforme necessário.
Novidade em Event Logs? Saiba como criar um Event Log para Process Mining.

Atributos

Principais dados a coletar para análise

Identificador exclusivo de cada solicitação de atendimento ao cliente, também chamada de ticket ou caso.

Por que isso importa

Este é o ID do caso essencial que conecta todas as etapas do processo e permite reconstruir e analisar cada jornada individual de atendimento ao cliente.

Data e hora que indicam quando uma atividade ou evento começou.

Por que isso importa

Essa informação é essencial para ordenar eventos, calcular durações e analisar a linha do tempo do processo de atendimento.

Nome ou ID do agente de atendimento ao cliente responsável pela solicitação.

Por que isso importa

Registra qual agente realizou uma ação e permite analisar a performance individual, a distribuição da carga de trabalho e a alocação de recursos.

Classificação da solicitação de atendimento, como 'Dúvida', 'Incidente', 'Problema' ou 'Tarefa'.

Por que isso importa

Classifica as solicitações para comparar a performance e analisar diferentes tipos de problema, algo essencial para direcionar as melhorias nos processos.

Nível de prioridade atribuído à solicitação de atendimento, como 'Baixa', 'Normal', 'Alta' ou 'Urgente'.

Por que isso importa

Indica o nível de urgência de uma solicitação, informação essencial para analisar a conformidade com o SLA e garantir que problemas críticos sejam tratados rapidamente.

Canal pelo qual a solicitação de serviço foi enviada ou a comunicação aconteceu.

Por que isso importa

Mostra como clientes e agentes interagem, permitindo analisar a eficiência dos canais e seu impacto no processo e na experiência do cliente.

Prazo previsto para resolver uma solicitação de serviço, de acordo com a política de SLA aplicável.

Por que isso importa

Define o compromisso de atendimento ao cliente e serve de referência para medir o cumprimento dos prazos e a conformidade com o SLA.

Indicador booleano que mostra se o prazo de resolução da solicitação de serviço ultrapassou a meta do SLA.

Por que isso importa

Apresenta um resultado claro, binário, da performance do SLA em cada caso, facilitando o monitoramento e a geração de relatórios de conformidade.

Atividades

Etapas do processo para acompanhar e otimizar

Esta atividade marca o início do processo de atendimento ao cliente, quando um novo ticket é criado no Zendesk por qualquer canal, como e-mail, formulário web ou chat. No momento da criação, o sistema registra explicitamente esse evento com um ID de ticket exclusivo e a data e hora.

Por que isso importa

Como principal evento de início, essa atividade é essencial para calcular a duração total do caso e analisar o volume de solicitações recebidas ao longo do tempo. Ela serve de referência para medir indicadores importantes, como o tempo até a primeira resposta e o tempo total de resolução.

Este evento indica que a solicitação de atendimento foi atribuída a um agente específico. A atribuição pode ocorrer automaticamente, com base em regras de encaminhamento, ou manualmente, por um líder de equipe ou agente.

Por que isso importa

A atribuição é um marco importante para a responsabilização e o gerenciamento da carga de trabalho. Analisar o tempo até a atribuição e os padrões de reatribuição revela gargalos na triagem e na distribuição.

Ocorre quando um agente precisa de mais informações do cliente para dar andamento à solicitação e altera o status do ticket para 'pending'. Essa mudança de status indica explicitamente que o processo está aguardando uma resposta externa.

Por que isso importa

Esta atividade destaca a dependência do cliente e pausa a contagem do SLA interno. Ocorrências frequentes ou repetidas em um mesmo ticket podem indicar que as informações iniciais foram coletadas de forma incompleta e aumentar o tempo de resolução.

Um agente marca a solicitação de atendimento como 'solved' depois de oferecer uma solução ao cliente. Esse status é temporário, pois o cliente pode responder e reabrir o ticket antes do fechamento definitivo.

Por que isso importa

Este é o principal marco para medir o tempo de resolução e a eficiência dos agentes. Ele indica o momento em que o agente considera o trabalho concluído e permite analisar o retrabalho caso o ticket seja reaberto.

Esta atividade ocorre quando um cliente responde a um ticket com status 'solved'. O Zendesk altera automaticamente o status para 'open', indicando que o problema não foi totalmente resolvido.

Por que isso importa

As reaberturas são um indicador importante de falha na resolução no primeiro contato e de baixa qualidade da solução. Analisar a frequência e os motivos das reaberturas ajuda a identificar oportunidades para melhorar o treinamento dos agentes e os procedimentos de resolução.

Esta é a atividade final, que marca o encerramento definitivo da solicitação de atendimento. Em geral, isso ocorre automaticamente após um período predefinido desde que o ticket foi marcado como 'solved', sem novas respostas do cliente.

Por que isso importa

Como evento final definitivo, ele encerra o ciclo de vida do ticket. O intervalo entre 'solved' e 'closed' é o período em que o ticket ainda pode ser reaberto, e o evento 'closed' confirma que a resolução foi aceita.

Perguntas frequentes

Perguntas frequentes

A mineração de processos ajuda você a visualizar o fluxo real das solicitações de atendimento no Zendesk e a identificar gargalos, desvios e ineficiências. Ela mostra onde as solicitações ficam paradas ou demoram demais, permitindo otimizar os fluxos de trabalho e reduzir o tempo de resolução. Você também pode identificar as causas raiz de problemas como altas taxas de reabertura ou violações críticas de SLA.

Para fazer mineração de processos, você precisa principalmente dos registros de eventos do Zendesk Support. Eles devem incluir identificadores de caso, como o ID da solicitação de atendimento, nomes de atividades, como "Ticket Created" ou "Agent Assigned", e a data e hora de cada atividade. IDs dos agentes e mudanças de status, como "Open", "Pending" e "Solved", também são essenciais.

Você pode esperar reduções significativas no tempo médio de resolução e nas taxas de escalonamento interno. A mineração de processos ajuda a melhorar a conformidade com SLAs críticos e reduz o número de solicitações de atendimento reabertas. Com isso, a satisfação do cliente aumenta e os agentes são alocados de forma mais eficiente.

O Zendesk Support oferece várias formas de extrair dados, incluindo API, recursos de relatórios e funcionalidades de exportação. Muitas ferramentas de mineração de processos também oferecem conectores diretos ou permitem importar dados em formatos padrão, como CSV ou Excel. Podemos orientar você sobre o método mais eficiente para a sua configuração do Zendesk.

Ter conhecimentos básicos sobre estruturas de dados ajuda, mas muitas plataformas modernas de mineração de processos são feitas para usuários de negócios. Conhecimentos básicos de SQL podem ser úteis na preparação dos dados, mas nem sempre é necessário contar com engenheiros de dados dedicados. A ferramenta de mineração de processos cuida das análises mais complexas.

Sim. A mineração de processos identifica etapas que causam atrasos, como a demora na confirmação inicial. Ao analisar os registros de eventos, ela também pode revelar padrões em que os clientes precisam fornecer as mesmas informações várias vezes, o que pode indicar investigações ineficientes ou uma categorização inadequada das solicitações. Assim, você pode direcionar as melhorias.

A extração inicial dos dados e a criação do modelo costumam levar algumas semanas, dependendo do volume e da complexidade dos dados. Muitas vezes, você já consegue obter insights acionáveis nas primeiras 4 a 8 semanas. O monitoramento contínuo permite fazer melhorias constantes e manter os benefícios.

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Evite contatos repetidos. Alcance 80% de resolução no primeiro contato (FCR) e aumente a satisfação dos clientes.

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