> การปรับปรุงกระบวนการอย่างต่อเนื่อง > บริการลูกค้า > Zendesk Support

ปรับปรุงบริการลูกค้าของคุณ

คู่มือ 6 ขั้นตอนเพื่อปรับปรุงบริการลูกค้าใน Zendesk.

ดาวน์โหลดเทมเพลตข้อมูล

บริการลูกค้า

Zendesk Support

เลือกกระบวนการ

เลือกกระบวนการเพื่อทำงานต่อในพื้นที่ทำงานที่เชื่อมต่อไว้.

กระบวนการที่ใช้ได้

ระบบที่ใช้ได้

ความท้าทาย(11)เป้าหมาย(11)6 ขั้นตอน ดูตัวอย่าง ผลลัพธ์ข้อมูล คำถามที่พบบ่อย(4)

ปรับปรุงบริการลูกค้าใน Zendesk Support

กระบวนการบริการลูกค้ามักมีจุดที่ไม่มีประสิทธิภาพซ่อนอยู่ ทำให้ลูกค้าไม่พอใจและต้นทุนการปฏิบัติการเพิ่มขึ้น แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้คุณระบุคอขวดได้อย่างแม่นยำ ทำความเข้าใจสาเหตุที่แท้จริง และค้นหาโอกาสในการปรับปรุง จากนั้นคุณสามารถนำแนวทางที่ทำได้จริงไปใช้ เพื่อลดเวลาแก้ไขและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า.

ดาวน์โหลดเทมเพลตข้อมูลที่ตั้งค่าไว้ล่วงหน้า แล้วจัดการความท้าทายที่พบบ่อยเพื่อให้บรรลุเป้าหมายด้านประสิทธิภาพ ทำตามแผนปรับปรุง 6 ขั้นตอน และดูคู่มือเทมเพลตข้อมูลเพื่อยกระดับการปฏิบัติการของคุณ.

แสดงคำอธิบายโดยละเอียด

เหตุใดการปรับปรุงบริการลูกค้าใน Zendesk Support จึงสำคัญ

บริการลูกค้ามีผลโดยตรงต่อความภักดีของลูกค้า ชื่อเสียงของแบรนด์ และรายได้ ในตลาดที่มีการแข่งขันสูง ลูกค้าคาดหวังบริการที่รวดเร็ว มีประสิทธิภาพ และตรงกับความต้องการ สำหรับองค์กรที่ใช้ Zendesk Support ความท้าทายคือทำให้ทุกทิกเก็ต ตั้งแต่การติดต่อครั้งแรกจนถึงการแก้ไขเสร็จสิ้น ดำเนินไปอย่างมีประสิทธิภาพ ความไม่มีประสิทธิภาพที่ซ่อนอยู่ในงานประจำวันอาจทำให้ใช้เวลาแก้ไขนานขึ้น ต้นทุนการปฏิบัติการสูงขึ้น เจ้าหน้าที่เหนื่อยล้า และที่สำคัญที่สุดคือลูกค้าไม่พอใจจนหันไปใช้บริการอื่น

หากมองไม่เห็นเส้นทางทั้งหมดของคำขอรับบริการ การหาสาเหตุที่แท้จริงของความล่าช้าและการเบี่ยงเบนก็ไม่ต่างจากการคาดเดา เจ้าหน้าที่บางคนมีงานล้นมือหรือไม่ คำขอบางประเภทติดขัดซ้ำ ๆ หรือไม่ การทำตาม SLA มีปัญหาเพราะต้องแก้งานซ้ำหรือส่งต่องานหลายครั้งหรือไม่ คำตอบของคำถามเหล่านี้ช่วยให้ตัดสินใจเชิงกลยุทธ์และปรับปรุงงานได้อย่างต่อเนื่อง การปรับปรุงบริการลูกค้าไม่ได้มีเป้าหมายแค่ลดต้นทุน แต่ยังช่วยสร้างการปฏิบัติงานที่มั่นคงและให้ความสำคัญกับลูกค้า เพื่อรักษาความสัมพันธ์ระยะยาวและสนับสนุนการเติบโตของธุรกิจ

process mining ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพบริการลูกค้าได้อย่างไร

process mining ช่วยให้คุณเข้าใจและปรับปรุงการปฏิบัติงานบริการลูกค้าใน Zendesk Support ได้ โดยดึงบันทึกเหตุการณ์จากข้อมูล Zendesk มาสร้างภาพกระบวนการที่เกิดขึ้นจริง แสดงทุกขั้นตอนที่คำขอรับบริการดำเนินผ่าน วิธีนี้ไม่ได้อาศัยสิ่งที่คุณคิดว่าเกิดขึ้น แต่แสดงสิ่งที่เกิดขึ้นจริงจากข้อมูล

การวิเคราะห์ช่วยให้เห็นระยะเวลาตั้งแต่ต้นจนจบของบริการลูกค้า ระบุการเบี่ยงเบนจากขั้นตอนปฏิบัติงานมาตรฐานที่เกิดขึ้นบ่อย และค้นหาคอขวดที่ขัดขวางประสิทธิภาพได้อย่างชัดเจน ตัวอย่างเช่น คุณจะเห็นว่าทิกเก็ตถูกมอบหมายต่อซ้ำที่จุดใด ซึ่งอาจชี้ให้เห็นความจำเป็นในการฝึกอบรมหรือปรับเวิร์กโฟลว์ นอกจากนี้ยังระบุประเภทคำขอที่ใช้เวลาแก้ไขเกินเป้าหมายเป็นประจำ เพื่อให้ปรับกระบวนการได้ตรงจุด process mining ช่วยให้คุณตัดสินใจโดยอาศัยหลักฐานแทนการคาดเดา และประเมินผลการปรับปรุงจากข้อมูลได้ การระบุจุดที่ไม่มีประสิทธิภาพอย่างชัดเจนช่วยให้คุณตัดสินใจได้ตรงประเด็น ลดระยะเวลาของกระบวนการบริการลูกค้า และเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวม

จุดที่ควรปรับปรุงซึ่ง process mining ช่วยค้นหา

เมื่อนำ process mining มาวิเคราะห์ข้อมูล Zendesk Support มักพบจุดสำคัญที่ควรปรับปรุงดังนี้:

ค้นหาและแก้ไขคอขวด: ระบุคิว กลุ่มเจ้าหน้าที่ หรือกิจกรรมที่คำขอรับบริการสะสมจนเกิดความล่าช้า เพื่อจัดสรรทรัพยากรหรือปรับกระบวนการได้ตรงจุด
ปรับปรุงการแก้งานซ้ำและการส่งต่องาน: ดูกรณีที่ต้องแก้งานซ้ำ เช่น ทิกเก็ตถูกเปิดอีกครั้งหรือส่งต่อระหว่างทีมหลายรอบ การลดการส่งต่องานที่ไม่จำเป็นช่วยให้กระบวนการคล่องตัว ลดงานที่สูญเปล่าและเวลาเฉลี่ยในการจัดการ
วิเคราะห์การทำตาม SLA และการเบี่ยงเบน: ติดตามว่ากระบวนการบริการลูกค้าทำตามข้อตกลงระดับการให้บริการได้ดีเพียงใด พร้อมค้นหาสาเหตุที่ทำให้ผิด SLA เช่น ขั้นตอนบางอย่าง ความพร้อมของเจ้าหน้าที่ หรือการพึ่งพาหน่วยงานภายใน
วิเคราะห์สาเหตุของความล่าช้า: ตรวจสอบปัจจัยที่ทำให้กระบวนการใช้เวลานาน เช่น การขอข้อมูลเพิ่มเติมจากลูกค้า การส่งเรื่องต่อภายใน หรือการพึ่งพาหน่วยงานภายนอก เพื่อแก้ไขปัญหาอย่างเป็นระบบ
ประเมินประสิทธิภาพและความจำเป็นในการฝึกอบรมของเจ้าหน้าที่: เมื่อคำนึงถึงความเป็นส่วนตัว ข้อมูลภาพรวมช่วยให้เห็นความแตกต่างด้านประสิทธิภาพหรือการทำตามแนวทางปฏิบัติที่ดี เพื่อนำไปวางแผนฝึกอบรมหรือปรับสมดุลภาระงาน

ผลลัพธ์ที่คาดหวังจากการปรับปรุงบริการลูกค้าใน Zendesk

การใช้ process mining เพื่อปรับปรุงกระบวนการบริการลูกค้าใน Zendesk Support ช่วยให้เกิดผลลัพธ์ที่วัดได้:

ลดระยะเวลาของกระบวนการบริการลูกค้า: ตัดขั้นตอนที่ไม่จำเป็นและแก้คอขวด เพื่อแก้ปัญหาให้ลูกค้าได้เร็วขึ้น
เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า: บริการที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพช่วยให้ลูกค้าพึงพอใจและกลับมาใช้บริการต่อ
ลดต้นทุนการปฏิบัติการ: ปรับการจัดสรรทรัพยากร ลดการแก้งานซ้ำและลดงานที่ต้องทำด้วยมือ เพื่อประหยัดต้นทุน
ทำตาม SLA ได้ดีขึ้น: ทำตามและบรรลุข้อตกลงระดับการให้บริการอย่างสม่ำเสมอ สร้างความไว้วางใจจากลูกค้าและหลีกเลี่ยงค่าปรับ
เห็นภาพกระบวนการชัดเจนขึ้น: เข้าใจการปฏิบัติงานบริการลูกค้าจากข้อมูลอย่างเป็นกลาง เพื่อปรับปรุงอย่างต่อเนื่องและแก้ปัญหาได้ก่อนลุกลาม

เมื่อใช้ process mining คุณจะเปลี่ยนบริการลูกค้าใน Zendesk Support จากงานที่คอยแก้ปัญหาเฉพาะหน้าและเป็นต้นทุน ให้เป็นการปฏิบัติงานที่มีประสิทธิภาพ ให้ความสำคัญกับลูกค้า และพร้อมรับความต้องการในอนาคต

เริ่มต้นปรับปรุงกระบวนการ

พร้อมปรับปรุงการปฏิบัติงานบริการลูกค้าและเพิ่มประสิทธิภาพใน Zendesk Support แล้วหรือยัง เริ่มจากวิเคราะห์เวิร์กโฟลว์ที่ใช้อยู่ เพื่อค้นหาคอขวดและหาวิธีลดระยะเวลาของกระบวนการบริการลูกค้า แนวทางนี้ช่วยให้คุณปรับปรุงได้ตรงจุด และทำให้ทีมให้บริการลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ เริ่มปรับปรุงบริการลูกค้าใน Zendesk Support ให้ตอบโจทย์ลูกค้ามากขึ้นได้วันนี้.

บริการลูกค้า การปฏิบัติการฝ่ายสนับสนุน ประสิทธิภาพของเจ้าหน้าที่ ข้อตกลงระดับการให้บริการ ความพึงพอใจของลูกค้า การแก้ไขทิกเก็ต การจัดการฝ่ายช่วยเหลือ การปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า ระบบทิกเก็ต การจัดการทิกเก็ต ทิกเก็ตฝ่ายสนับสนุน ศูนย์ติดต่อลูกค้า การสนับสนุนลูกค้า CRM ฝ่ายช่วยเหลือ การแก้ไขเคส

ปัญหาและความท้าทายที่พบบ่อย

ระบุความท้าทายที่ส่งผลต่อคุณ

ความล่าช้าในการแก้ไขคำขอรับบริการทำให้ลูกค้าไม่พอใจและอาจเลิกใช้บริการ การรอนานสร้างประสบการณ์ที่ไม่ดี และเพิ่มภาระให้เจ้าหน้าที่จากการติดตามสอบถาม
ProcessMind วิเคราะห์วงจรชีวิตทั้งหมดของคำขอรับบริการแต่ละรายการใน Zendesk Support เพื่อแสดงจุดที่ใช้เวลาแก้ไขเกินเป้าหมายและสาเหตุ พร้อมระบุคอขวดในลำดับกิจกรรมหรือการมอบหมายงานให้เจ้าหน้าที่ เพื่อให้เห็นจุดที่ควรเพิ่มประสิทธิภาพอย่างชัดเจน.

การส่งปัญหาของลูกค้าไปยังหน่วยงานภายในบ่อยครั้งบ่งชี้ว่าแก้ปัญหาได้ตั้งแต่การติดต่อครั้งแรกน้อย และต้องใช้ทรัพยากรมากขึ้น การส่งต่อแต่ละครั้งเพิ่มต้นทุนการปฏิบัติการและยืดเวลาแก้ไขปัญหา ส่งผลเสียต่อประสบการณ์ของลูกค้า
ProcessMind แสดงเส้นทางที่คำขอรับบริการดำเนินผ่าน พร้อมระบุความถี่และขั้นตอนที่มีการส่งเรื่องต่อภายใน ช่วยค้นหาสาเหตุ เช่น เจ้าหน้าที่ขาดการฝึกอบรมหรือไม่มีบทความในฐานความรู้ เพื่อให้ปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ใน Zendesk Support ได้ตรงจุด.

การทำเป้าหมายตามข้อตกลงระดับการให้บริการ หรือ SLA ไม่ได้อย่างสม่ำเสมอ อาจนำไปสู่ค่าปรับ ลูกค้าไม่พอใจ และชื่อเสียงเสียหาย การผิด SLA บ่งชี้ถึงปัญหาเชิงระบบด้านประสิทธิภาพของกระบวนการหรือการจัดสรรทรัพยากรที่ต้องรีบแก้ไข
ProcessMind ติดตามคำขอรับบริการทุกรายการเทียบกับนโยบาย SLA ที่กำหนดไว้ใน Zendesk Support และระบุขั้นตอนหรือประเภทคำขอที่ผิดเป้าหมายบ่อยครั้ง พร้อมแสดงข้อมูลที่นำไปใช้แก้คอขวดซึ่งทำให้เกิดความล่าช้า เพื่อให้ปรับการให้บริการได้ก่อนเกิดปัญหา.

การเปิดคำขอรับบริการอีกครั้งหลังจากแก้ไขไปแล้วบ่งชี้ว่าการแก้ปัญหาอาจไม่ครบถ้วนหรือไม่ได้ผล ทำให้ลูกค้าไม่พอใจและเจ้าหน้าที่เสียเวลาแก้งานซ้ำ ส่งผลให้ต้นทุนเฉลี่ยต่อการแก้ปัญหาสูงขึ้นและงานโดยรวมเสร็จช้าลง
ProcessMind ค้นหารูปแบบที่กิจกรรม 'Service Request Resolved' มักตามด้วยการติดต่อลูกค้าหรือกิจกรรมติดตามผล ช่วยระบุประเภทคำขอรับบริการหรือเจ้าหน้าที่ที่เกี่ยวข้องกับการเปิดคำขออีกครั้งบ่อยใน Zendesk Support เพื่อให้จัดการฝึกอบรมหรือปรับกระบวนการได้ตรงจุด.

ลูกค้ามักเปลี่ยนช่องทางสื่อสารระหว่างดำเนินคำขอรับบริการ ทำให้ข้อมูลกระจัดกระจายและต้องอธิบายเรื่องเดิมซ้ำ ประสบการณ์ของลูกค้าแย่ลงและใช้เวลาแก้ไขนานขึ้น เพราะเจ้าหน้าที่ต้องรวบรวมประวัติจากหลายช่องทาง
ProcessMind วิเคราะห์แอตทริบิวต์ 'Communication Channel' ของคำขอรับบริการแต่ละรายการ เพื่อแสดงจุดและสาเหตุที่ลูกค้าเปลี่ยนช่องทาง เช่น อีเมล แชต หรือโทรศัพท์ พร้อมชี้ให้เห็นรูปแบบในกระบวนการ Zendesk Support ที่อาจปรับให้การติดต่อคล่องตัวขึ้นหรือเชื่อมโยงช่องทางได้ดีขึ้น.

ภาระงานที่ไม่สมดุลอาจทำให้เจ้าหน้าที่บางคนหมดแรง ขณะที่บางคนมีงานน้อยเกินไป ส่งผลต่อขวัญกำลังใจและประสิทธิภาพของทีมโดยรวม นอกจากนี้ยังอาจทำให้บริการไม่สม่ำเสมอและลูกค้าที่ได้รับมอบหมายให้เจ้าหน้าที่ซึ่งมีงานล้นมือได้รับบริการล่าช้า
ProcessMind ช่วยให้เห็นกิจกรรมของเจ้าหน้าที่และการมอบหมายคำขอรับบริการใน Zendesk Support ได้ชัดเจน ระบุเจ้าหน้าที่หรือทีมที่มีภาระงานสูงหรือต่ำเกินไป เพื่อให้ผู้จัดการปรับการกระจายทรัพยากรและจัดการคำขอรับบริการได้อย่างเป็นธรรมและมีประสิทธิภาพ.

การเบี่ยงเบนจากขั้นตอนบริการลูกค้ามาตรฐานอาจทำให้คุณภาพบริการไม่สม่ำเสมอ ไม่เป็นไปตามข้อกำหนด และเกิดข้อผิดพลาดมากขึ้น การทำงานเฉพาะหน้าเช่นนี้บั่นทอนการฝึกอบรมและทำให้ขยายการปฏิบัติงานได้ยาก
ProcessMind ค้นหาเส้นทางจริงที่คำขอรับบริการดำเนินผ่านใน Zendesk Support โดยอัตโนมัติ แล้วเปรียบเทียบกับโมเดลกระบวนการที่กำหนดไว้ ระบบแสดงทุกจุดที่เบี่ยงเบน พร้อมระบุว่าขั้นตอนใดและเพราะเหตุใดเจ้าหน้าที่หรือระบบจึงไม่ทำตามเวิร์กโฟลว์ที่กำหนด เพื่อให้แก้ไขได้ตรงจุด.

การจัดหมวดหมู่หรือจัดลำดับความสำคัญของคำขอรับบริการผิดพลาดอาจทำให้ส่งเรื่องไปยังแผนกหรือเจ้าหน้าที่ที่ไม่ถูกต้อง และทำให้ปัญหาเร่งด่วนได้รับการแก้ไขล่าช้า ความไม่มีประสิทธิภาพนี้อาจทำให้ลูกค้าไม่พอใจและพลาดโอกาสแก้ปัญหาสำคัญได้ทันท่วงที
ProcessMind วิเคราะห์กิจกรรม 'Request Categorized and Prioritized' ในขั้นต้นและผลที่ตามมาใน Zendesk Support ช่วยค้นหารูปแบบที่หมวดหมู่หรือระดับความสำคัญบางประเภททำให้ใช้เวลาแก้ไขนานขึ้นหรือมีการส่งเรื่องต่อมากขึ้น เพื่อให้ปรับปรุงขั้นตอนรับคำขอได้.

การส่งข้อความตอบรับลูกค้าล่าช้าหลังสร้างคำขอรับบริการอาจสร้างความรู้สึกไม่ดีตั้งแต่แรก ลูกค้าอาจรู้สึกว่าไม่มีใครรับทราบคำขอ เกิดความกังวล และอาจติดต่อเข้ามาซ้ำ
ProcessMind วัดเวลาตั้งแต่ 'Service Request Created' จนถึง 'Initial Customer Acknowledgment Sent' ใน Zendesk Support ได้อย่างแม่นยำ พร้อมระบุคอขวดในช่วงเริ่มต้นที่สำคัญนี้ และชี้ปัญหาของกระบวนการหรือระบบที่ทำให้การสื่อสารล่าช้าและกระทบความประทับใจแรก.

เมื่อเจ้าหน้าที่ขอข้อมูลจากลูกค้าซ้ำ ทั้งที่ลูกค้าให้ไว้แล้วหรือเจ้าหน้าที่เข้าถึงได้ง่าย แสดงว่ากระบวนการไม่มีประสิทธิภาพและข้อมูลไม่เชื่อมโยงกัน ทำให้มีขั้นตอนที่ไม่จำเป็น ใช้เวลาแก้ไขนานขึ้น และสร้างความไม่พอใจให้ลูกค้าอย่างมาก
ProcessMind แสดงจุดที่มีกิจกรรม 'Information Requested from Customer' ในเวิร์กโฟลว์คำขอรับบริการ ช่วยค้นหากรณีที่มีการขอข้อมูลซ้ำหลายครั้งหรือโดยไม่จำเป็น ซึ่งอาจชี้ถึงปัญหาการเข้าถึงข้อมูลของเจ้าหน้าที่หรือการเก็บข้อมูลตั้งแต่ต้นใน Zendesk Support.

หากเจ้าหน้าที่ใช้เวลาตรวจสอบปัญหานานเกินไปหรือค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องไม่พบ ก็จะทำให้การแก้ไขล่าช้าอย่างมาก ส่งผลต่อประสิทธิภาพของเจ้าหน้าที่และทำให้ลูกค้าได้รับการสนับสนุนช้า ทั้งยังเพิ่มต้นทุนการปฏิบัติการ
ProcessMind วิเคราะห์ระยะเวลาและกิจกรรมก่อนหน้า 'Solution Proposed to Customer' หรือ 'Service Request Resolved' พร้อมระบุกรณีที่ 'Agent Investigates Issue' ใช้เวลานานผิดปกติ ซึ่งอาจบ่งชี้ว่าควรเชื่อมต่อฐานความรู้ให้ดีขึ้นหรือฝึกอบรมเจ้าหน้าที่ใน Zendesk Support.

เป้าหมายทั่วไป

กำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการ

เป้าหมายนี้มุ่งลดเวลาตั้งแต่ลูกค้าติดต่อครั้งแรกจนถึงปิดคำขอรับบริการให้สั้นลงอย่างชัดเจน การทำได้ตามเป้าหมายช่วยเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า ลดต้นทุนจากเคสที่ใช้เวลานาน และเพิ่มเวลาที่เจ้าหน้าที่พร้อมรับงานใหม่ ทำให้การปฏิบัติงานใน Zendesk Support มีประสิทธิภาพขึ้น
ProcessMind วิเคราะห์ข้อมูล Zendesk Support เพื่อค้นหาคอขวดและความล่าช้าในขั้นตอนแก้ไข ระบุกิจกรรมหรือลำดับงานที่ทำให้ใช้เวลานาน พร้อมให้ข้อมูลเพื่อปรับกระบวนการ ทำงานซ้ำ ๆ โดยอัตโนมัติ และจัดสรรทรัพยากรใหม่อย่างเหมาะสม คุณสามารถตั้งเป้าลดเวลาแก้ไขเฉลี่ยลง 15-25%.

การทำตามข้อตกลงระดับการให้บริการเป็นสิ่งสำคัญต่อการให้บริการลูกค้าที่เชื่อถือได้และหลีกเลี่ยงค่าปรับ เป้าหมายนี้มุ่งเพิ่มสัดส่วนคำขอรับบริการที่แก้ไขได้ภายในเวลาตาม SLA เพื่อให้บริการใน Zendesk Support มีคุณภาพและเชื่อถือได้อย่างสม่ำเสมอ
ProcessMind ติดตามเส้นทางสำคัญและแจ้งเตือนความล่าช้า เพื่อระบุเคสที่เสี่ยงผิด SLA ล่วงหน้า พร้อมค้นหาสาเหตุที่ทำให้ผิด SLA ไม่ว่าจะเป็นการส่งต่องานระหว่างเจ้าหน้าที่ การตรวจสอบที่ล่าช้า หรือการสื่อสารที่ขาดช่วง เพื่อให้แก้ไขได้ตรงจุดและเพิ่มการทำตาม SLA ได้ 10-20%.

การส่งเรื่องต่อภายในในอัตราสูงมักบ่งชี้ถึงปัญหาที่ซ่อนอยู่ เช่น เจ้าหน้าที่มีความรู้ไม่เพียงพอ จัดหมวดหมู่คำขอครั้งแรกไม่เหมาะสม หรือส่งต่องานระหว่างขั้นตอนที่ซับซ้อน เป้าหมายนี้มุ่งลดความถี่ที่ต้องส่งคำขอรับบริการของลูกค้าไปยังระดับที่สูงขึ้นหรือแผนกอื่นใน Zendesk Support เพื่อลดต้นทุนและเร่งการแก้ไข
ProcessMind แสดงเส้นทางการส่งเรื่องต่อและค้นหาสาเหตุที่พบบ่อย ช่วยให้เห็นช่องว่างด้านความรู้หรือความไม่ชัดเจนของกระบวนการ เมื่อวิเคราะห์สถานการณ์ที่นำไปสู่การส่งต่อแล้ว คุณจะปรับการฝึกอบรม เพิ่มเนื้อหาในฐานความรู้ และปรับขั้นตอนคัดแยกเบื้องต้นได้ ซึ่งอาจช่วยลดอัตราการส่งต่อได้ 10-15%.

อัตราการเปิดคำขอรับบริการอีกครั้งที่สูงบ่งชี้ว่าการแก้ไขครั้งแรกอาจยังไม่ตอบโจทย์ลูกค้า ทำให้ลูกค้าไม่พอใจและเพิ่มภาระงาน เป้าหมายนี้มุ่งแก้ปัญหาของลูกค้าให้ครบถ้วนและได้ผลตั้งแต่ครั้งแรกใน Zendesk Support
ProcessMind วิเคราะห์วงจรชีวิตทั้งหมดของคำขอที่เปิดอีกครั้ง เพื่อค้นหารูปแบบ เจ้าหน้าที่ หรือประเภทคำขอที่เกี่ยวข้อง ช่วยให้เห็นจุดที่การแก้ไขยังไม่เพียงพอหรือไม่ได้จัดการต้นเหตุอย่างครบถ้วน และนำไปปรับปรุงเพื่อลดอัตราการเปิดอีกครั้งได้ 5-10%.

การใช้ช่องทางสื่อสารไม่สม่ำเสมออาจทำให้ประสบการณ์ของลูกค้าขาดความต่อเนื่องและเวิร์กโฟลว์ของเจ้าหน้าที่ไม่มีประสิทธิภาพ เป้าหมายนี้มุ่งกำหนดและใช้ช่องทางมาตรฐานสำหรับการติดต่อกับลูกค้า เพื่อให้การสื่อสารชัดเจน สม่ำเสมอ และทำให้กระบวนการบริการใน Zendesk Support คล่องตัวขึ้น
ProcessMind แสดงเส้นทางการใช้ช่องทางสื่อสารตลอดวงจรชีวิตของคำขอรับบริการ พร้อมชี้จุดที่เบี่ยงเบนจากช่องทางที่กำหนด และกรณีที่ใช้หลายช่องทางจนลูกค้าอาจสับสน เพื่อช่วยปรับการสื่อสารให้คล่องตัวและเป็นมาตรฐานมากขึ้น รวมถึงยกระดับประสบการณ์ลูกค้า.

การกระจายภาระงานไม่สมดุลอาจทำให้เจ้าหน้าที่หมดแรง บริการล่าช้า และคุณภาพไม่สม่ำเสมอ เป้าหมายนี้มุ่งให้เจ้าหน้าที่บริการลูกค้าใน Zendesk Support มีภาระงานที่สมดุล เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและจัดสรรทรัพยากรอย่างเป็นธรรมทั่วทั้งทีม
ProcessMind แสดงข้อมูลกิจกรรมและการมอบหมายเคสของเจ้าหน้าที่แต่ละคน เพื่อให้เห็นความไม่สมดุลและคอขวด ช่วยค้นหาโอกาสในการปรับสมดุลภาระงาน ฝึกอบรมข้ามหน้าที่ หรือปรับกฎการมอบหมายงาน เพื่อกระจายงานได้เป็นธรรมและมีประสิทธิภาพขึ้น พร้อมเพิ่มประสิทธิภาพของเจ้าหน้าที่ได้ 10%.

การตอบรับคำขอรับบริการใหม่ล่าช้าอาจสร้างความประทับใจแรกที่ไม่ดีและเพิ่มความกังวลให้ลูกค้า เป้าหมายนี้มุ่งลดเวลาที่ลูกค้าต้องรอรับข้อความตอบรับหลังเริ่มติดต่อใน Zendesk Support
ProcessMind ติดตามเวลาตั้งแต่ 'Customer Contact Initiated' จนถึง 'Initial Customer Acknowledgment Sent' อย่างละเอียด ช่วยระบุความล่าช้าและช่องว่างของกระบวนการในขั้นตอนแรกที่สำคัญนี้ เพื่อให้องค์กรส่งข้อความตอบกลับอัตโนมัติได้เร็วขึ้นหรือปรับขั้นตอนคัดแยกเบื้องต้นให้คล่องตัวขึ้น โดยตั้งเป้าปรับปรุงเวลาตอบรับ 20-30%.

การจัดหมวดหมู่คำขอรับบริการไม่ถูกต้องมักทำให้ส่งเรื่องผิดทาง ล่าช้า และจัดการได้ไม่มีประสิทธิภาพ เป้าหมายนี้มุ่งเพิ่มความแม่นยำในการจัดหมวดหมู่และจัดลำดับความสำคัญของคำขอที่เข้ามาใน Zendesk Support เพื่อให้ส่งถึงเจ้าหน้าที่หรือแผนกที่เหมาะสมได้รวดเร็ว
ProcessMind วิเคราะห์ความเชื่อมโยงระหว่างการจัดหมวดหมู่ในขั้นต้นกับเส้นทางกระบวนการถัดไป รวมถึงการส่งเรื่องต่อหรือมอบหมายใหม่ พร้อมชี้รูปแบบการจัดหมวดหมู่ผิด เพื่อช่วยปรับกฎการจัดหมวดหมู่ ฝึกอบรมเจ้าหน้าที่ หรือทำขั้นตอนคัดแยกเบื้องต้นโดยอัตโนมัติ โดยตั้งเป้าเพิ่มความแม่นยำ 15-20%.

ลูกค้ารู้สึกหงุดหงิดเมื่อถูกขอข้อมูลเดิมซ้ำระหว่างดำเนินคำขอรับบริการ เป้าหมายนี้มุ่งปรับขั้นตอนการรวบรวมข้อมูลใน Zendesk Support ให้คล่องตัว เพื่อเก็บรายละเอียดที่จำเป็นให้ครบถ้วนอย่างมีประสิทธิภาพ โดยควรเก็บให้ได้ตั้งแต่การติดต่อครั้งแรก
ProcessMind แสดงจุดในกระบวนการบริการที่มีการขอข้อมูลจากลูกค้า พร้อมค้นหารูปแบบการขอข้อมูลซ้ำหรือกิจกรรมที่เจ้าหน้าที่ขอข้อมูลซึ่งลูกค้าให้ไว้แล้วอีกครั้ง เพื่อให้ปรับกระบวนการและลดกรณีเหล่านี้ได้ 10-20%.

การเบี่ยงเบนจากขั้นตอนปฏิบัติงานมาตรฐานอาจทำให้คุณภาพบริการไม่สม่ำเสมอ เสี่ยงต่อการไม่ปฏิบัติตามข้อกำหนด และเกิดความไม่มีประสิทธิภาพในการปฏิบัติงาน เป้าหมายนี้มุ่งให้เจ้าหน้าที่บริการลูกค้าและกระบวนการทั้งหมดใน Zendesk Support ทำตามแนวทางและเวิร์กโฟลว์ที่กำหนดอย่างเคร่งครัด
ProcessMind ค้นหาและแสดงเส้นทางกระบวนการที่เกิดขึ้นจริงโดยอัตโนมัติ แล้วเปรียบเทียบกับโมเดลอ้างอิงที่กำหนดไว้ พร้อมชี้ทางลัดที่ไม่ได้รับอนุญาต ขั้นตอนที่ขาดหาย หรือการดำเนินการที่ไม่เป็นไปตามข้อกำหนด เพื่อให้มีหลักฐานชัดเจนสำหรับกำกับการปฏิบัติตามกระบวนการและเพิ่มความสม่ำเสมอได้ 20%.

ขั้นตอนตรวจสอบที่ไม่มีประสิทธิภาพอาจทำให้การแก้ไขปัญหาบริการลูกค้าล่าช้าและมีต้นทุนสูงขึ้น เป้าหมายนี้มุ่งปรับกิจกรรมที่ใช้วินิจฉัยและแก้ปัญหาของลูกค้าให้รวดเร็วและได้ผลยิ่งขึ้นใน Zendesk Support
ProcessMind ระบุวงจรการทำงานซ้ำ งานแก้ซ้ำ และขั้นตอนที่ไม่จำเป็นในช่วง 'Agent Investigates Issue' พร้อมชี้จุดที่เจ้าหน้าที่ใช้เวลานานเกินไปหรือทำกิจกรรมเดิมซ้ำ เพื่อให้ปรับเครื่องมือวินิจฉัย การเข้าถึงฐานความรู้ หรือการทำงานร่วมกันภายใน และลดเวลาตรวจสอบได้ 10-15%.

แนวทางปรับปรุงบริการลูกค้า 6 ขั้นตอน

ดาวน์โหลดเทมเพลต

ส่งออกข้อมูล Zendesk

อัปโหลดชุดข้อมูล

วิเคราะห์ขั้นตอนการให้บริการของคุณ

นำการปรับปรุงที่สำคัญไปใช้

ติดตามผลการปรับปรุง

ดาวน์โหลดเทมเพลต

สิ่งที่ต้องทำ

เปิดและดาวน์โหลดเทมเพลตข้อมูล Excel ที่ตั้งค่าไว้ล่วงหน้า สำหรับวิเคราะห์กระบวนการบริการลูกค้าใน Zendesk Support โดยเฉพาะ.

ดูคู่มือเทมเพลตข้อมูล ดาวน์โหลดเทมเพลต

เหตุผลที่สำคัญ

โครงสร้างข้อมูลมาตรฐานช่วยให้บันทึกข้อมูลสำคัญจากทิกเก็ต Zendesk Support ได้ถูกต้อง เพื่อให้วิเคราะห์กระบวนการได้แม่นยำ.

ผลลัพธ์ที่คาดหวัง

เทมเพลต Excel พร้อมใช้งาน ซึ่งออกแบบมาสำหรับข้อมูลบริการลูกค้าใน Zendesk Support.

สิ่งที่คุณจะได้รับ

ค้นพบเส้นทางที่ซ่อนอยู่ในกระบวนการบริการลูกค้า

ProcessMind เปลี่ยนข้อมูลดิบจาก Zendesk Support ให้เป็นภาพแสดงผลแบบโต้ตอบที่เข้าใจง่าย ช่วยให้คุณเห็นทุกขั้นตอนของการบริการลูกค้า พร้อมค้นหาจุดที่ทำงานได้ไม่เต็มประสิทธิภาพและโอกาสในการปรับปรุง.

เห็นภาพกระบวนการบริการตั้งแต่ต้นจนจบ
ระบุคอขวดที่ซ่อนอยู่ใน Zendesk
ปรับปรุงการส่งต่องานและงานของเจ้าหน้าที่
ลดเวลาเฉลี่ยในการแก้ไขปัญหาให้ลูกค้า

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

ผลลัพธ์ที่พบได้ทั่วไป

ตัวอย่างการปรับปรุงงานบริการลูกค้าที่เกิดขึ้นจริง

ผลลัพธ์เหล่านี้แสดงให้เห็นประโยชน์ที่องค์กรได้รับเมื่อนำ process mining มาวิเคราะห์ข้อมูล Zendesk Support การวิเคราะห์วงจรคำขอบริการช่วยให้บริษัทพบจุดที่ทำงานไม่มีประสิทธิภาพและคอขวด แล้วนำไปสู่การปรับปรุงการปฏิบัติงานอย่างมีนัยสำคัญ.

0 %

แก้ไขคำขอได้เร็วขึ้น

ลดเวลาเฉลี่ยในการแก้ไขคำขอบริการ

Process mining ช่วยระบุคอขวดและจุดที่ทำงานไม่มีประสิทธิภาพ ทำให้ปรับเวิร์กโฟลว์และลดเวลาที่ใช้แก้ไขปัญหาของลูกค้าได้อย่างมาก.

- 0 %

ปฏิบัติตาม SLA ได้ดีขึ้น

เพิ่มประสิทธิภาพในการทำตามข้อตกลงระดับการให้บริการ

เมื่อระบุเส้นทางกระบวนการที่ไม่เป็นไปตามข้อกำหนดและสาเหตุได้ องค์กรก็แก้ไขปัญหาได้ล่วงหน้า เพื่อให้คำขอเป็นไปตามเป้าหมาย SLA มากขึ้น.

0 %

ลดอัตราการส่งต่อเรื่อง

ลดจำนวนคำขอที่ต้องส่งต่อให้ทีมภายใน

เมื่อเข้าใจสาเหตุที่ทำให้ต้องส่งต่อเรื่องภายใน ก็สามารถปรับการฝึกอบรมเจ้าหน้าที่และขั้นตอนการทำงาน เพื่อลดความจำเป็นในการส่งเรื่องให้ทีมระดับสูงขึ้น.

0 %

ลดจำนวนคำขอที่เปิดซ้ำ

ลดจำนวนคำขอบริการลูกค้าที่ถูกเปิดซ้ำ

การวิเคราะห์สาเหตุที่มีการเปิดคำขอซ้ำช่วยยกระดับคุณภาพและความครบถ้วนของการแก้ไขตั้งแต่ครั้งแรก ลดการติดต่อลูกค้าซ้ำ และเพิ่มความพึงพอใจ.

0 %

ตอบรับได้เร็วขึ้น

ลดเวลาเฉลี่ยในการตอบรับลูกค้าครั้งแรก

การระบุความล่าช้าในการติดต่อลูกค้าครั้งแรกช่วยปรับขั้นตอนเริ่มต้นให้คล่องตัวขึ้น ทำให้ลูกค้าทราบว่าจะเกิดอะไรต่อไปและพึงพอใจตั้งแต่ช่วงแรก.

ผลลัพธ์ที่ได้จริงอาจแตกต่างกันตามความซับซ้อนของกระบวนการ คุณภาพข้อมูล และขอบเขตการนำไปใช้ ตัวอย่างเหล่านี้เป็นการปรับปรุงที่องค์กรพบได้บ่อยเมื่อนำ process mining มาใช้กับกระบวนการบริการลูกค้า.

ข้อมูลที่แนะนำ

เริ่มจากแอตทริบิวต์และกิจกรรมที่สำคัญที่สุด แล้วค่อยเพิ่มข้อมูลตามต้องการ.

เพิ่งเริ่มใช้บันทึกเหตุการณ์ใช่ไหม เรียนรู้ วิธีสร้าง event log สำหรับ process mining.

แอตทริบิวต์

ข้อมูลสำคัญที่ควรบันทึกเพื่อใช้วิเคราะห์

รหัสเฉพาะของคำขอบริการลูกค้าแต่ละรายการ ซึ่งเรียกอีกอย่างว่า Ticket หรือเคส.

เหตุผลที่สำคัญ

นี่คือ Case ID สำคัญที่เชื่อมโยงทุกขั้นตอนของกระบวนการ ทำให้สร้างและวิเคราะห์เส้นทางการให้บริการลูกค้าแต่ละรายการได้.

เวลาที่ระบุว่ากิจกรรมหรือเหตุการณ์เริ่มต้นเมื่อใด.

เหตุผลที่สำคัญ

เวลานี้จำเป็นต่อการเรียงลำดับเหตุการณ์ คำนวณระยะเวลา และวิเคราะห์ลำดับเวลาของกระบวนการคำขอบริการ.

ชื่อหรือรหัสของเจ้าหน้าที่บริการลูกค้าที่ได้รับมอบหมายให้ดูแลคำขอบริการ.

เหตุผลที่สำคัญ

ติดตามว่าเจ้าหน้าที่คนใดดำเนินการ ช่วยวิเคราะห์ผลการทำงานรายบุคคล การกระจายภาระงาน และการจัดสรรทรัพยากร.

ประเภทของคำขอบริการ เช่น 'คำถาม', 'เหตุขัดข้อง', 'ปัญหา' หรือ 'งาน'.

เหตุผลที่สำคัญ

จัดหมวดหมู่คำขอเพื่อเปรียบเทียบผลการดำเนินงานและวิเคราะห์ปัญหาแต่ละประเภท ซึ่งสำคัญต่อการปรับปรุงกระบวนการให้ตรงจุด.

ระดับความสำคัญของคำขอบริการ เช่น 'ต่ำ', 'ปกติ', 'สูง' หรือ 'เร่งด่วน'.

เหตุผลที่สำคัญ

ระบุระดับความเร่งด่วนของคำขอ ซึ่งเป็นข้อมูลสำคัญสำหรับวิเคราะห์การปฏิบัติตามข้อกำหนด SLA และช่วยให้จัดการปัญหาเร่งด่วนได้ทันท่วงที.

ช่องทางที่ใช้ส่งคำขอรับบริการหรือติดต่อสื่อสาร.

เหตุผลที่สำคัญ

แสดงช่องทางที่ลูกค้าและเจ้าหน้าที่ใช้ติดต่อกัน เพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพของแต่ละช่องทาง รวมถึงผลต่อกระบวนการและประสบการณ์ของลูกค้า.

ระยะเวลาที่คาดว่าจะใช้แก้ไขคำขอรับบริการให้เสร็จตามนโยบาย SLA.

เหตุผลที่สำคัญ

กำหนดเวลาที่ให้บริการตามที่ตกลงกับลูกค้า และใช้เป็นเกณฑ์วัดการให้บริการตรงเวลาและการปฏิบัติตามข้อกำหนด SLA.

ค่าสถานะจริงหรือเท็จที่ระบุว่าเวลาแก้ไขคำขอรับบริการเกินเป้าหมาย SLA หรือไม่.

เหตุผลที่สำคัญ

แสดงผลการปฏิบัติตาม SLA ของแต่ละเคสอย่างชัดเจนว่าเป็นไปตามเป้าหมายหรือไม่ ช่วยให้ติดตามและรายงานการปฏิบัติตามข้อกำหนดได้ง่ายขึ้น.

กิจกรรม

ขั้นตอนกระบวนการที่ควรติดตามและปรับปรุง

กิจกรรมนี้เป็นจุดเริ่มต้นของกระบวนการบริการลูกค้า เมื่อมีการสร้าง Ticket ใหม่ใน Zendesk ผ่านช่องทางต่าง ๆ เช่น อีเมล แบบฟอร์มบนเว็บไซต์ หรือแชต ระบบจะบันทึกเหตุการณ์นี้พร้อม Ticket ID และเวลาที่สร้าง.

เหตุผลที่สำคัญ

เหตุการณ์นี้เป็นจุดเริ่มต้นหลัก ใช้คำนวณระยะเวลารวมของแต่ละคำขอและวิเคราะห์ปริมาณคำขอที่เข้ามาตามช่วงเวลา อีกทั้งยังเป็นจุดอ้างอิงสำหรับวัด KPI สำคัญ เช่น เวลาตอบกลับครั้งแรกและเวลาแก้ไขปัญหาทั้งหมด.

เหตุการณ์นี้หมายถึงการมอบหมายคำขอบริการให้เจ้าหน้าที่คนใดคนหนึ่งรับผิดชอบ อาจเกิดขึ้นโดยอัตโนมัติตามกฎการส่งต่อ หรือหัวหน้าทีมหรือเจ้าหน้าที่เป็นผู้มอบหมายด้วยตนเอง.

เหตุผลที่สำคัญ

การมอบหมายเป็นจุดสำคัญสำหรับการกำหนดผู้รับผิดชอบและจัดการภาระงาน การวิเคราะห์เวลาที่ใช้ก่อนมอบหมายและรูปแบบการมอบหมายใหม่ช่วยให้เห็นคอขวดในขั้นตอนคัดกรองและกระจายงาน.

เกิดขึ้นเมื่อเจ้าหน้าที่ต้องการข้อมูลเพิ่มเติมจากลูกค้าเพื่อดำเนินการต่อ และเปลี่ยนสถานะ Ticket เป็น 'pending' การเปลี่ยนสถานะนี้ระบุชัดเจนว่าขณะนี้กระบวนการกำลังรอข้อมูลจากบุคคลภายนอก.

เหตุผลที่สำคัญ

กิจกรรมนี้แสดงให้เห็นว่ากระบวนการต้องรอข้อมูลจากลูกค้า และหยุดนับเวลา SLA ภายในไว้ชั่วคราว หากเกิดขึ้นบ่อยหรือซ้ำหลายครั้งใน Ticket เดียว อาจหมายถึงการเก็บข้อมูลเบื้องต้นไม่ครบถ้วนและทำให้ใช้เวลาแก้ไขนานขึ้น.

เจ้าหน้าที่เปลี่ยนสถานะคำขอบริการเป็น 'solved' หลังให้คำตอบแก่ลูกค้า สถานะนี้ยังไม่ถาวร เพราะลูกค้าสามารถตอบกลับและเปิด Ticket อีกครั้งก่อนปิดถาวรได้.

เหตุผลที่สำคัญ

จุดนี้เป็นหลักสำคัญในการวัดเวลาแก้ไขปัญหาและประสิทธิภาพของเจ้าหน้าที่ หมายถึงเวลาที่เจ้าหน้าที่เห็นว่างานเสร็จแล้ว และใช้วิเคราะห์งานที่ต้องทำซ้ำหากมีการเปิด Ticket อีกครั้ง.

กิจกรรมนี้เกิดขึ้นเมื่อลูกค้าตอบกลับ Ticket ที่มีสถานะ 'solved' Zendesk จะเปลี่ยนสถานะกลับเป็น 'open' โดยอัตโนมัติ ซึ่งแสดงว่าปัญหาอาจยังไม่ได้รับการแก้ไขครบถ้วน.

เหตุผลที่สำคัญ

การเปิดคำขอซ้ำเป็นตัวชี้วัดสำคัญว่าการแก้ไขปัญหาตั้งแต่การติดต่อครั้งแรกไม่สำเร็จ หรือคุณภาพของคำตอบยังไม่ดีพอ การวิเคราะห์ความถี่และสาเหตุของการเปิด Ticket ซ้ำช่วยระบุจุดที่ควรปรับปรุงการฝึกอบรมเจ้าหน้าที่และขั้นตอนการแก้ไขปัญหา.

กิจกรรมนี้เป็นขั้นตอนสุดท้ายที่ระบุว่าปิดคำขอบริการอย่างถาวรแล้ว โดยทั่วไปจะเกิดขึ้นโดยอัตโนมัติเมื่อผ่านระยะเวลาที่กำหนดหลังเปลี่ยนสถานะ Ticket เป็น 'solved' และไม่มีลูกค้าตอบกลับเพิ่มเติม.

เหตุผลที่สำคัญ

เหตุการณ์นี้เป็นจุดสิ้นสุดที่สมบูรณ์ของวงจร Ticket ระยะเวลาตั้งแต่ 'solved' จนถึง 'closed' คือช่วงที่ลูกค้ายังอาจเปิดคำขออีกครั้ง ส่วนเหตุการณ์ 'closed' ยืนยันว่าการแก้ไขเสร็จสิ้นแล้ว.

คำถามที่พบบ่อย

process mining ช่วยปรับปรุงการปฏิบัติงานบริการลูกค้าจากข้อมูล Zendesk Support ได้อย่างไร?

Process mining ช่วยให้คุณเห็นภาพขั้นตอนการให้บริการจริงใน Zendesk พร้อมระบุคอขวด การเบี่ยงเบน และจุดที่ทำงานไม่มีประสิทธิภาพ คุณจะเห็นว่าคำขอของลูกค้าติดค้างหรือล่าช้าตรงไหน จึงปรับเวิร์กโฟลว์และลดเวลาแก้ไขปัญหาได้ อีกทั้งยังช่วยค้นหาสาเหตุของปัญหา เช่น การเปิดคำขอซ้ำบ่อยครั้งหรือการผิด SLA ที่สำคัญ.

ต้องใช้ข้อมูลใดจาก Zendesk Support เพื่อวิเคราะห์ด้วย process mining?

การทำ process mining ต้องใช้บันทึกเหตุการณ์จาก Zendesk Support เป็นหลัก ซึ่งประกอบด้วยรหัสคำขอ เช่น Service Request ID ชื่อกิจกรรม เช่น "Ticket Created" หรือ "Agent Assigned" และเวลาที่เกิดแต่ละกิจกรรม นอกจากนี้ยังต้องมีรหัสเจ้าหน้าที่และการเปลี่ยนสถานะ เช่น "Open", "Pending" และ "Solved".

การทำ process mining กับข้อมูล Zendesk Support จะช่วยให้เห็นผลลัพธ์หรือการปรับปรุงอะไรบ้าง?

คุณอาจลดเวลาเฉลี่ยในการแก้ไขปัญหาและอัตราการส่งต่อเรื่องภายในได้อย่างมาก process mining ช่วยเพิ่มการปฏิบัติตาม SLA ที่สำคัญ และลดจำนวนคำขอบริการที่ถูกเปิดซ้ำ ผลที่ได้คือความพึงพอใจของลูกค้าสูงขึ้นและจัดสรรเวลาของเจ้าหน้าที่ได้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น.

จะดึงข้อมูลเหตุการณ์ที่จำเป็นจาก Zendesk Support มาใช้กับ process mining ได้อย่างไร?

Zendesk Support มีหลายวิธีให้ดึงข้อมูล ทั้ง API ฟีเจอร์การรายงาน และการส่งออกข้อมูล เครื่องมือ process mining หลายตัวมีตัวเชื่อมต่อโดยตรง หรือรองรับการนำเข้าข้อมูลรูปแบบมาตรฐาน เช่น CSV หรือ Excel เราช่วยแนะนำวิธีที่เหมาะกับการตั้งค่า Zendesk ของคุณได้.

ต้องมีทักษะทางเทคนิคหรือโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะเพื่อเริ่มใช้ process mining กับ Zendesk Support หรือไม่?

ความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับโครงสร้างข้อมูลเป็นประโยชน์ แต่แพลตฟอร์ม process mining รุ่นใหม่หลายแพลตฟอร์มออกแบบมาสำหรับผู้ใช้ในสายธุรกิจ ความรู้ SQL เบื้องต้นอาจช่วยในการเตรียมข้อมูล แต่ไม่จำเป็นต้องมีวิศวกรข้อมูลโดยเฉพาะเสมอไป เครื่องมือ process mining จะจัดการงานวิเคราะห์ที่ซับซ้อนให้.

process mining ช่วยแก้ปัญหาการตอบรับคำขอครั้งแรกล่าช้าหรือการขอข้อมูลเดิมซ้ำได้หรือไม่?

ได้ process mining ช่วยชี้ให้เห็นขั้นตอนที่ทำให้เกิดความล่าช้า เช่น การตอบรับคำขอครั้งแรกล่าช้า การวิเคราะห์บันทึกเหตุการณ์ยังช่วยค้นหารูปแบบที่ลูกค้าถูกขอข้อมูลเดิมซ้ำ ซึ่งอาจบ่งชี้ว่าขั้นตอนตรวจสอบไม่มีประสิทธิภาพหรือจัดหมวดหมู่คำขอไม่เหมาะสม ทำให้ปรับปรุงได้ตรงจุด.

หลังเริ่มโครงการ process mining โดยทั่วไปต้องใช้เวลานานเท่าใดจึงจะได้ข้อมูลเชิงลึกและเริ่มปรับปรุงได้?

โดยทั่วไป การดึงข้อมูลและสร้างโมเดลเบื้องต้นใช้เวลาไม่กี่สัปดาห์ ขึ้นอยู่กับปริมาณและความซับซ้อนของข้อมูล คุณมักได้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้ภายใน 4-8 สัปดาห์ การติดตามอย่างต่อเนื่องช่วยให้ปรับปรุงได้เรื่อย ๆ และรักษาผลลัพธ์ที่ได้ไว้.

ขจัดคอขวดในการบริการลูกค้า เพิ่ม CSAT ได้ตั้งแต่วันนี้

ลดการติดต่อติดตามซ้ำ ตั้งเป้า FCR ที่ 80% และยกระดับความพึงพอใจของลูกค้า.

เริ่มทดลองใช้ฟรี

ไม่ต้องใช้บัตรเครดิต