优化 ServiceNow CSM 客户服务，实现卓越运营效率
客户服务流程往往包含隐藏的低效环节，导致服务延迟和客户满意度下降。我们的平台帮助您精准定位请求停滞的位置，涵盖从首次接触到最终解决的全过程。发掘可落地的洞察，简化工作流并提供卓越的客户体验，全面提升效率与合规性。
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为什么优化客户服务至关重要
在当今竞争激烈的市场中，客户服务运营是客户满意度、忠诚度以及品牌声誉的核心。虽然 ServiceNow CSM 提供了管理客户互动的强大工具，但隐藏的效率低下问题仍会严重影响服务质量、坐席效率和企业利润。解决时间过长、频繁的升级处理以及不一致的服务交付不仅会让客户流失，还会推高运营成本并增加坐席压力。只有深入了解服务请求从首次接触到最终关闭的真实流向，才能精准识别时间和资源流失的关键环节。如果缺乏对实际流程执行的深刻洞察，提升客户服务的努力往往只能停留在表面，而无法触及性能问题的根本原因。这些低效问题带来的代价——包括违反服务水平协议 (SLA)、客户流失率上升以及坐席职业倦怠——可能会非常巨大。
Process Mining 如何释放客户服务效率
Process Mining 为 ServiceNow CSM 中的客户服务运营提供了前所未有的透明度。通过分析来自 sn_customerservice_case、interaction 和 task_sla 等表格的 event logs，Process Mining 可以重构每个服务请求完整的端到端路径。这让您可以直观地看到实际流程（而非理想流程）的流动情况，揭示在标准报表中难以察觉的瓶颈、偏离和 rework。您可以将每个“服务请求”追踪为一个 case，观察从“发起客户接触”到“服务请求关闭”的每一项活动。这种细节视角有助于您识别服务请求陷入停滞的准确原因，找准诸如“请求分配给坐席”或“坐席调查问题”等可能存在意外延迟或导致频繁重新分配的活动。Process Mining 为以下问题提供 data 驱动的答案：“为什么某些服务请求频繁在内部升级？”或“导致反复向客户索取信息的常见模式是什么？”它为流程优化提供了事实依据，指出了由于人为干预或系统配置在客户旅程中制造的不必要摩擦。
通过 Process Mining 识别的关键改进领域
将 Process Mining 应用于您的 ServiceNow CSM data，将揭示几个亟待优化的关键领域。您将清晰了解客户服务生命周期中每个阶段花费的实际时间，例如“创建服务请求”到“请求分类与优先级排序”之间的时长，或从“坐席调查问题”到“向客户提出解决方案”的交接时间。此类分析通常会发现：
- 资源分配瓶颈：识别坐席负载过重的环节，或哪些特定类型的请求在分配或解决过程中始终面临延迟。
- Rework 与重复输入：发现服务请求在部门或坐席之间反复流转的情况，或多次
您将获得
揭示 ServiceNow 中真实的客户服务路径
- 可视化端到端客户服务流
- 快速定位服务请求瓶颈
- 揭示延迟和升级的根本原因
- 优化 ServiceNow CSM 提升运营效率
典型成果
实现卓越的客户服务效率
这些成果展示了企业通过利用 ServiceNow CSM 数据和流程挖掘技术优化客户服务流程（侧重于服务请求工作流）通常能实现的实质性改进。
缩短服务请求的平均周期时间
精简端到端服务请求流程，识别并消除瓶颈，从而显著缩短解决客户问题所需的时间。
提升关键服务目标的达成率
确保更多的服务请求在定义的服务水平协议 (SLA) 目标内得到解决，从而提高客户满意度和合规性。
减少不必要的转移
减少服务请求在座席之间的流转次数，提高效率并确保客户获得更快速、更一致的服务体验。
提高一次性问题解决率
识别并解决阻碍首次解决的根本原因，授权坐席在初次互动中解决更多问题，从而减少客户付出的努力。
减少向专家转派案例的次数
揭示内部升级发生的原因和时机，从而开展有针对性的培训或流程变更，在较低层级解决问题并降低运营成本。
缩短解决后的行政处理时间
缩短服务请求从解决到正式关闭的时间间隔，优化行政任务并提升数据准确性和系统整洁度。
结果会因流程复杂度和数据质量而异。这些数据代表了在实际实施中观察到的典型改进。
常见问题
常见问题
流程挖掘可识别服务请求解决过程中的瓶颈，精准定位频繁的座席交接，并揭示 SLA 违规的根本原因。它将实际流程流向可视化，揭示客户服务运营中隐藏的低效环节和合规漏洞。这种透明度让您能够基于数据做出改进决策。
通过分析 event logs，流程挖掘可以识别导致延迟的具体步骤或活动，例如过多的内部升级或等待客户信息。它量化了这些瓶颈对不同服务请求类型的影响，从而能够集中精力优化工作流并缩短整体解决时间。
您主要需要来自 ServiceNow CSM 模块的事件日志。这包括每个事件的案例标识符、活动名称和时间戳。此外，您还可以选择包含座席 ID、案例类别或解决状态等属性，以进行更深入的分析并获取更丰富的洞察。
初始数据提取和模型设置通常可以在几周内完成，具体取决于数据的可用性和复杂程度。在初始模型构建并验证后，通常很快就能获得第一批具有实践意义的洞察。持续监控则能提供不断的优化机会。
您可以预期服务请求的平均解决时间显著缩短、座席交接次数减少，以及关键 SLA 的达成率更高。具体的改进通常包括内部升级减少、首问负责解决率提升以及服务流程执行的标准化。这些都将带来客户满意度和运营效率的全面提升。
是的，流程挖掘可以突出显示与预定义流程路径和标准作业程序 (SOP) 的偏差。它有助于识别服务流程执行中的不一致性，并标记出可能跳过关键步骤或执行顺序错误的情况。这确保了对内部政策和监管要求的更高合规性。
虽然了解 ServiceNow CSM 数据结构有助于数据提取，但许多流程挖掘工具都提供了友好的用户界面。一旦配置好初始数据连接和模型，业务用户即可解读可视化的流程图和洞察。专业的流程挖掘顾问也可以协助进行初始设置。
流程挖掘可以揭示座席在处理特定请求类型时采取的常见路径，凸显最佳实践与流程偏差。通过识别座席在哪里遇到困难、采取了低效路线或偏离了标准程序，可以为有针对性的培训计划和知识库改进提供依据。这有助于标准化座席绩效并提升整体服务质量。
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