改善客户服务

Zendesk客户服务优化指南:6个步骤。
改善客户服务

优化Zendesk Support中的客户服务

客户服务流程中往往存在不易察觉的低效环节,导致客户不满、运营成本上升。此平台可帮助您准确识别瓶颈、了解根因并发现改进机会。随后,您可以实施切实可行的调整,缩短解决时间并提升客户满意度。

下载预配置的数据模板,解决常见挑战,实现效率目标。按照六步改进计划操作,并参阅数据模板指南,改进您的运营。

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为什么优化Zendesk Support中的客户服务至关重要

客户服务是企业成功的关键,直接影响客户忠诚度、品牌声誉,最终也会影响收入。在竞争激烈的市场中,仅仅达到客户预期已远远不够;客户希望获得及时、高效且贴合需求的支持。对于使用Zendesk Support的组织而言,挑战在于确保每张工单从首次联系到最终解决都能沿着高效路径流转。日常运营中的复杂情况往往会掩盖客户服务流程的低效问题,进而延长解决时间、增加运营成本、加重客服负担,更重要的是,令客户不满并转向其他选择。

如果无法清楚了解服务请求的端到端过程,查找延误和偏差的根本原因就只能靠猜测。是否有些客服工作负荷过重?某些类型的请求是否总是卡在流程中?不必要的返工或过多交接是否影响了SLA达成情况?了解这些问题的答案,对制定策略和持续改进至关重要。优化客户服务流程不只是削减成本,更是要建立稳健、以客户为中心的运营体系,维护长期客户关系并推动业务增长。

流程挖掘如何提升客户服务效率

流程挖掘为了解和改进Zendesk Support中的客户服务运营提供了新的方法。通过从Zendesk数据中提取事件日志,流程挖掘工具可以还原实际流程,呈现每个服务请求经历的所有步骤。它展示的不是您认为流程如何运行,而是实际发生的情况,为运营提供客观、以数据为依据的视图。

借助这类分析,您可以查看完整的客户服务周期时间,发现偏离标准操作流程的常见情况,并准确定位影响效率的瓶颈。例如,您可以查看工单反复转派的位置,从而发现培训需求或工作流设计问题。您还可以找出哪些类别的服务请求经常超过目标解决时间,以便有针对性地重新设计流程。流程挖掘帮助您摆脱主观假设,为优化工作提供具体依据,确保改进措施切实有效并以数据为基础。准确发现低效环节后,您就能做出有依据的决策,直接缩短客户服务周期时间并提升整体绩效。

流程挖掘发现的关键改进领域

对Zendesk Support数据进行流程挖掘,通常可以发现多个关键改进领域:

  • **发现并解决瓶颈:**定位服务请求积压并造成延误的具体队列、客服团队,甚至单项活动,以便有针对性地调配资源或重新设计流程。
  • **优化返工与交接:**查看工单重新开启或在团队间反复转交的情况。减少不必要的交接可以简化流程,减少无效工作并缩短平均处理时间。
  • **分析SLA达成情况与偏差:**监控客户服务流程遵循服务级别协议的情况。找出SLA违约的常见原因,例如特定流程步骤、客服人员可用性或内部依赖。
  • **分析延误的根本原因:**深入了解导致周期时间过长的因素,例如向客户补充索取信息、内部升级或外部依赖,从而有系统地解决问题。
  • **了解客服绩效与培训需求:**在尊重隐私的前提下,汇总数据可以揭示客服效率或最佳实践执行情况的差异,为有针对性的培训或工作量平衡提供依据。

优化Zendesk客户服务的预期成效

在Zendesk Support客户服务流程中有策略地应用流程挖掘,可以带来显著且可衡量的收益:

  • **缩短客户服务周期时间:**通过消除不必要的步骤和瓶颈来简化流程,更快地解决客户问题。
  • **提升客户满意度:**更快速、高效的服务有助于提升客户满意度和留存率。
  • **降低运营成本:**优化资源配置、减少返工和人工操作,从而节省成本。
  • **提升SLA达成率:**持续达到或超越服务级别协议要求,增强客户信任并避免处罚。
  • **提高流程透明度:**全面、客观地了解客户服务运营,推动持续改进并主动解决问题。

借助流程挖掘,您可以将Zendesk Support中的客户服务从被动的成本中心转变为主动、高效、以客户为中心的运营体系,更好地应对未来需求。

开始优化之旅

准备好改进客户服务运营、提升Zendesk Support的效率了吗?通过流程优化,细致分析现有工作流,准确发现流程瓶颈,并了解如何有效缩短客户服务周期时间。这样,您就能有针对性地实施改进,让团队以更高效率提供优质服务。今天就开始优化Zendesk Support中的客户服务,打造更以客户为中心的服务体验。

客户服务 支持运营 客服效率 服务级别协议 客户满意度 工单解决 服务台管理 客户体验改进 工单处理 工单管理 支持工单 联络中心 客户支持 CRM 服务台 案例解决

常见问题与挑战

找出影响您的挑战

客户服务请求迟迟未能解决,会导致客户不满,甚至流失。长时间等待会带来糟糕的体验,也会因客户反复跟进而增加客服工作量。
ProcessMind分析Zendesk Support中每个服务请求的完整生命周期,指出解决时间超出目标的环节及原因。它能揭示特定活动顺序或客服分配中的瓶颈,准确定位提升效率的机会。

客户问题频繁在内部升级,说明首次联系解决率偏低,也会消耗更多资源。每次升级都会增加运营成本、延长解决时间,并损害客户体验。
ProcessMind绘制服务请求的处理路径,清楚呈现内部升级的频率和触发阶段。它还能找出客服培训不足或知识库文章缺失等根本原因,帮助您有针对性地改进Zendesk Support工作流。

持续未能达到服务级别协议(SLA)目标,会导致处罚、客户不满和声誉受损。SLA违约表明流程效率或资源配置存在系统性问题,需要及时处理。
ProcessMind根据Zendesk Support中定义的SLA策略监控每个服务请求,找出经常未达目标的具体阶段或请求类型。它能提供可执行的洞察,揭示造成延误的瓶颈,帮助您主动调整服务交付。

服务请求首次解决后又被重新开启,说明解决方案不完整或效果不佳,令客户不满,也浪费客服精力。这类返工会显著增加平均解决成本,并拖慢整体处理速度。
ProcessMind会发现“服务请求已解决”之后经常出现客户再次联系或后续活动的情况。它能帮助您找出Zendesk Support中重新开启率较高的特定服务请求类型或相关客服,以便开展针对性培训或调整流程。

客户在同一服务请求处理中经常切换沟通渠道,导致信息零散、重复说明。这会明显损害客户体验并延长解决时间,因为客服难以还原完整的沟通记录。
ProcessMind分析每个服务请求的“沟通渠道”属性,直观呈现客户在电子邮件、聊天或电话等渠道之间切换的环节及原因。它能揭示Zendesk Support流程中的相关模式,帮助您简化沟通或改进渠道整合。

客服工作量不均会导致部分人员过度疲劳、另一些人员未充分发挥作用,影响团队士气和效率。分配给工作过载客服的客户往往会遇到服务质量不稳定和处理延误。
ProcessMind清晰呈现Zendesk Support中的客服活动和服务请求分配情况。它能找出工作量明显偏高或偏低的客服或团队,帮助管理者优化资源分配,确保服务请求得到公平、高效的处理。

偏离标准客户服务流程可能导致服务质量不一致、违反法规要求和错误率上升。这些临时做法会削弱培训效果,也让运营难以有效扩展。
ProcessMind会自动发现Zendesk Support中服务请求的实际处理路径,并与理想流程模型进行对比。它会标出每一处偏差,准确显示客服或系统未遵循规定工作流的位置及原因,帮助您有针对性地采取纠正措施。

服务请求分类或优先级设置不当,会导致请求被错误分派给部门或客服,延误紧急问题的解决。这种低效做法可能令客户不满,也会错失及时处理关键问题的机会。
ProcessMind分析Zendesk Support中“请求已分类并设置优先级”活动及其后续影响。它能发现哪些类别或优先级经常导致解决时间更长或升级次数更多,从而指出改进受理流程的方向。

服务请求创建后,若未能及时向客户发送首次确认,客户可能立即产生负面印象。等待会让客户觉得自己的问题无人理会,增加焦虑,也可能导致重复联系。
ProcessMind会准确测量Zendesk Support中“服务请求已创建”到“已发送客户首次确认”之间的时间。它能发现这一关键初始阶段的瓶颈,指出导致沟通延迟并影响第一印象的流程或系统问题。

客服反复向客户索取已提供或容易查到的信息,说明流程效率低下、信息传递不畅。这会增加不必要的步骤、延长解决时间,并令客户十分不满。
ProcessMind会绘制服务请求工作流中“向客户索取信息”活动的发生情况,找出该活动重复或不必要的场景,揭示客服信息访问权限或Zendesk Support初始数据采集方面的不足。

如果客服花费过多时间调查问题,或难以找到相关信息,问题解决时间就会显著延长。这会降低客服效率、延误必要的客户支持,并增加运营成本。
ProcessMind会分析“向客户提出解决方案”或“服务请求已解决”之前各项活动的持续时间和顺序。它能找出“客服调查问题”耗时异常的情况,提示您改进Zendesk Support中的知识库整合或客服培训。

典型目标

明确成功的标准

此目标旨在显著缩短客户服务请求从首次联系到最终关闭所需的时间。达成目标有助于提升客户满意度、降低长期处理案例带来的运营成本,并释放客服产能,从而提高Zendesk Support运营效率。
ProcessMind分析Zendesk Support数据,定位解决流程中的瓶颈和延误。它能找出延长解决时间的具体活动或顺序,并提供简化流程、自动处理重复任务和有效重新分配资源的洞察。您可以将平均解决时间缩短15%至25%作为目标。

达到服务级别协议要求,对于提供可靠的客户服务和避免处罚至关重要。此目标旨在提高在规定SLA目标时间内解决的服务请求比例,确保Zendesk Support环境中的服务质量和可靠性保持稳定。
ProcessMind通过监控关键路径并标记延误,主动识别有SLA违约风险的案例。无论原因是客服交接、调查延误还是沟通不畅,它都能找出SLA未达标的根本原因,帮助您有针对性地采取措施,将达成率提升10%至20%。

内部升级率偏高,往往反映出客服知识不足、初始分类不准确或流程交接复杂等问题。此目标旨在减少Zendesk Support中的客户服务请求升级至更高级别或其他部门的频率,从而降低成本并加快问题解决。
ProcessMind绘制升级路径并找出常见触发因素,揭示知识缺口或流程不明确之处。通过分析导致升级的情况,它可以帮助您优化培训、完善知识库内容并改进初始分流,升级率有望降低10%至15%。

服务请求重新开启率偏高,说明首次解决可能未能彻底处理客户问题,导致客户不满和工作量增加。此目标旨在确保Zendesk Support中的客户问题首次就得到完整、有效的解决。
ProcessMind分析重新开启请求的完整生命周期,找出与重新开启相关的常见模式、客服或请求类型。它能帮助您发现解决方案不充分或根本问题未彻底处理的环节,通过改进将重新开启率降低5%至10%。

沟通渠道使用不一致,可能导致客户体验割裂、客服工作流效率低下。此目标旨在为客户互动建立并落实标准渠道,确保Zendesk Support中的服务流程清晰、一致且顺畅。
ProcessMind直观呈现服务请求生命周期中使用的沟通渠道。它会标出偏离首选渠道的情况,并找出使用多个可能造成混淆的渠道的场景,为简化和规范沟通提供依据,从而改善客户体验。

工作量分配不均可能导致客服疲劳、服务延误和质量不稳定。此目标旨在平衡Zendesk Support客服的工作量,提高效率,并在团队内公平分配资源。
ProcessMind提供有关客服个人活动和案例分配的洞察,揭示工作量失衡和流程瓶颈。它能帮助您发现平衡工作量、开展交叉培训或调整分配规则的机会,使工作量分配更加公平、高效,并将客服效率提升10%。

新客户服务请求确认缓慢,可能造成负面的第一印象并加重客户焦虑。此目标旨在显著缩短客户在Zendesk Support中发起联系后收到首次确认所需的时间。
ProcessMind会细致跟踪“客户已发起联系”到“已发送客户首次确认”之间的时间。它能发现这一关键初始步骤中的延误和流程缺口,帮助组织实施更快的自动回复或简化初始分流,将确认时间缩短20%至30%。

服务请求分类不当往往会导致错误分派、延误和处理效率低下。此目标旨在提高Zendesk Support中对新请求进行分类和设置优先级的准确性,确保请求迅速转交给合适的客服或部门。
ProcessMind分析初始分类与后续流程路径之间的关联,包括升级或重新分配情况。它能揭示错误分类模式,帮助您完善分类规则、改进客服培训或自动执行初始分流,将准确率提升15%至20%。

客户服务请求处理中反复被要求提供相同信息,会令客户感到不满。此目标旨在简化Zendesk Support中的信息收集流程,确保高效收集所有必要信息,最好在首次互动时完成。
ProcessMind会绘制服务流程中向客户索取信息的环节,找出重复索取信息或客服反复要求提供已有数据的情况,以便调整流程,将此类情况减少10%至20%。

偏离标准操作流程可能导致服务质量不一致、合规风险和运营效率低下。此目标旨在确保Zendesk Support中的所有客户服务人员和流程严格遵循既定规范与工作流。
ProcessMind会自动发现并直观呈现所有实际流程路径,并与理想参考模型进行对比。它会标出未经授权的捷径、缺失步骤或不符合规范的操作,为落实流程规范、将执行一致性提升20%提供清晰依据。

调查步骤效率低下,会显著延长客户服务问题的解决时间并增加成本。此目标旨在优化诊断和解决客户问题所涉及的活动,让Zendesk Support中的处理更快速、更有效。
ProcessMind会找出“客服调查问题”阶段中的常见循环、返工和不必要步骤,指出客服耗时过长或重复操作的环节,为优化诊断工具、知识库访问或内部协作提供洞察,将调查时间缩短10%至15%。

客户服务改进的6个步骤

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下载模板

操作说明

获取并下载预先配置的Excel数据模板,专为分析Zendesk Support中的客户服务流程而设计。

重要性

标准化的数据结构可确保准确记录Zendesk Support工单中的所有关键信息,为流程分析提供可靠依据。

预期结果

可直接使用的Excel模板,专为Zendesk Support客户服务数据设计。

您将获得

发现客户服务流程中的隐藏路径

ProcessMind可将原始Zendesk Support数据转化为直观、可交互的可视化内容。梳理客户服务的每个环节,发现效率问题和改进机会。
  • 可视化端到端服务流程
  • 定位Zendesk中的隐藏瓶颈
  • 优化客服人员交接与任务
  • 缩短客户问题的平均解决时间
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

典型成效

客户服务的实际改进成效

这些成效展示了组织将流程挖掘应用于Zendesk Support数据后取得的实际收益。通过分析服务请求的完整生命周期,企业可以发现低效环节和瓶颈,从而显著改善运营。

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缩短解决时间

平均服务请求解决时间缩短

流程挖掘可以发现瓶颈和低效环节,帮助优化工作流,显著缩短解决客户问题所需的时间。

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提高SLA达成率

服务级别协议达成率提升

通过定位未达标的流程路径及其根本原因,组织可以主动解决问题,让更多请求达到SLA目标。

0 %
降低升级率

需要内部升级的请求减少

了解内部升级的诱因,有助于改进客服人员培训和流程,减少需要更高级别团队介入的情况。

0 %
减少重新打开的案例

客户服务请求重新打开次数减少

分析案例重新打开的原因,有助于提高首次解决的质量和完整性,减少客户重复联系并提升满意度。

0 %
加快首次响应

客户首次响应平均时间缩短

发现首次联系中的延误,有助于优化初次沟通,合理管理客户预期并提升早期满意度。

具体成效因流程复杂程度、数据质量和实施范围而异。这些示例反映了组织运用流程挖掘改进客户服务流程时常见的成果。

建议的数据

先从最重要的属性和活动入手,再按需扩展。
刚接触事件日志?了解 如何创建流程挖掘事件日志.

属性

分析所需的关键数据点

每个客户服务请求的唯一标识,也称为工单或案例。

重要性

这是必需的案例ID,用于关联所有流程步骤,从而还原并分析每个客户服务历程。

表示活动或事件开始时间的时间戳。

重要性

此时间戳对于排列事件顺序、计算时长和分析服务请求流程的时间线至关重要。

负责处理服务请求的客服人员姓名或ID。

重要性

跟踪执行操作的客服人员,以便分析个人绩效、工作量分配和资源配置。

服务请求的分类,例如“Question”“Incident”“Problem”或“Task”。

重要性

对请求进行分类,以便比较和分析不同问题类型的绩效,为有针对性的流程改进提供依据。

分配给服务请求的优先级,例如“Low”“Normal”“High”或“Urgent”。

重要性

用于表示请求的紧急程度,这对分析SLA合规情况并确保严重问题得到及时处理至关重要。

提交服务请求或进行沟通的渠道。

重要性

展示客户与客服人员的互动情况,便于分析各渠道的效率及其对流程和客户体验的影响。

根据SLA策略,预期解决服务请求所需的目标时长。

重要性

定义对客户的服务承诺,并作为衡量按时完成情况和SLA合规情况的基准。

用于标记服务请求的解决时间是否超过SLA目标的布尔值。

重要性

为每个案例提供明确的SLA绩效结果,简化合规监控与报告。

活动

需要跟踪和优化的流程步骤

此活动标志着客户服务流程的开始:客户通过电子邮件、网页表单或聊天等渠道提交请求后,Zendesk会生成新工单。系统会在创建时记录此事件,并附上唯一工单ID和时间戳。

重要性

作为主要开始事件,它是计算案例总时长和分析一段时间内请求量的基础。它也为衡量首次响应时间和总解决时间等关键绩效指标提供基准。

此事件表示服务请求已分配给特定客服人员处理。分配可以根据路由规则自动完成,也可以由团队负责人或客服人员手动完成。

重要性

分配是明确责任归属和管理工作量的重要节点。分析分配耗时和重新分配模式,可以发现初步分流和任务分配流程中的瓶颈。

客服人员需要客户提供更多信息才能继续处理,并将工单状态改为“pending”时,会发生此活动。此状态变更明确表示流程正在等待外部人员回复。

重要性

此活动反映了流程对客户的依赖,并会暂停内部SLA计时。同一工单频繁或反复出现此情况,可能说明初次收集信息不完整,导致解决时间延长。

客服人员为客户提供解决方案后,会将服务请求标记为“solved”。这只是临时状态,工单在永久关闭前仍可能因客户回复而重新打开。

重要性

这是衡量解决时间和客服人员效率的主要节点。它表示客服人员认为工作已完成,也为工单重新打开时分析返工情况提供依据。

客户回复状态为“solved”的工单时,会发生此活动。Zendesk会自动将状态改回“open”,表示问题尚未完全解决。

重要性

工单重新打开是首次联系解决失败和解决方案质量不佳的重要指标。分析工单重新打开的频率和原因,有助于发现改进客服人员培训和解决流程的方向。

这是最后一项活动,标志着服务请求永久关闭。通常,工单标记为“solved”后经过一段设定时间,且客户没有新回复,系统便会自动关闭工单。

重要性

作为最终结束事件,它标志着工单生命周期结束。从“solved”到“closed”的时间段是工单可能重新打开的窗口;“closed”事件则确认解决方案已被接受。

常见问题

常见问题解答

流程挖掘可以直观呈现Zendesk中的实际服务请求流转情况,帮助您发现瓶颈、偏差和低效环节。它能揭示客户服务请求卡在哪些环节或耗时过长,让您优化工作流、缩短解决时间。您还可以定位重新打开率高或关键SLA未达标等问题的根本原因。

流程挖掘主要需要Zendesk Support中的事件日志,包括案例标识(如Service Request ID)、活动名称(如“工单已创建”或“已分配客服人员”)以及各项活动的时间戳。客服人员ID和状态变更(如“Open”“Pending”“Solved”)也很重要。

您可以期待平均解决时间和内部升级率显著下降。流程挖掘有助于提高关键SLA达成率,减少重新打开的服务请求,最终提升客户满意度并提高客服人员的工作效率。

Zendesk Support提供多种数据提取方式,包括API、报告功能和数据导出。许多流程挖掘工具也提供直连器,或支持导入CSV、Excel等标准格式的数据。我们可以根据您的Zendesk配置,协助您选择高效的提取方式。

了解一些数据结构知识会有所帮助,但许多现代流程挖掘平台都面向业务用户设计。数据准备时,掌握基础SQL可能有帮助,但并非总需要专职数据工程师。复杂的分析工作由流程挖掘工具处理。

可以。流程挖掘擅长发现导致延误的流程步骤,例如首次响应缓慢。通过分析事件日志,还能识别反复向客户索取相同信息的情况,这可能表明调查流程效率低下或请求分类不当。您可以据此开展有针对性的改进。

初步数据提取和模型创建通常可在几周内完成,具体取决于数据量和复杂程度。您往往能在前4-8周内获得可执行的洞察。持续监控有助于不断改进并巩固成效。

消除客户服务瓶颈,立即提升CSAT

减少重复联系,实现80%的首次联系解决率(FCR),提升客户满意度。

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