优化您的客户服务

优化 Genesys Cloud CX 流程的 6 步指南。
优化您的客户服务

优化 Genesys Cloud CX 客户服务,实现极致效率

我们的平台有助于揭示流程中隐藏的低效环节和不一致的体验。精准识别流程瓶颈,洞察坐席表现,并指导实际改进。从今天开始优化您的服务交付并赢得客户青睐。

下载 我们的预配置数据模板,解决常见挑战,实现您的效率目标。遵循我们的六步改进计划并参考数据模板指南,优化您的运营。

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洞察优化客户服务的核心需求

客户服务是任何企业成功的基石,它直接关系到客户忠诚度、品牌信誉以及最终的盈利能力。在 Genesys Cloud CX 这样高度动态的环境中,管理海量的多样化客户交互可能会掩盖流程中的低效环节。如果缺乏对整个服务旅程的清晰视野,企业往往难以发现服务请求耗时过长的根源、坐席工作中的瓶颈 (bottleneck),以及是否始终达到了关键的合规标准。这些隐藏问题会导致运营成本上升、坐席职业倦怠,最重要的是会让客户体验大打折扣。优化客户服务流程不仅是为了降低成本,更是为了创造非凡价值,建立长期的客户关系,并确保您的服务运营高效稳健。

Process Mining 如何赋能您的 Genesys Cloud CX 运营

Process Mining 为解析 Genesys Cloud CX 内部复杂的客户服务流程提供了一种强大的 data 驱动方法。通过从 Genesys Cloud CX 系统中提取事件日志,Process Mining 能够还原每个服务请求真实、端到端的完整旅程。这意味着您可以精准可视化客户与联络中心的互动全过程——从最初的“客户发起联系” event 直到最终的“服务请求关闭” activity。这种全局视野能帮您实现:

  • 精准定位瓶颈: 轻松识别服务请求在哪些阶段出现堆积或重大延迟。是卡在“请求分类与优先级排定”,还是在等待“向客户索取信息”?您将看清每一个摩擦点。
  • 分析周期时间: 精确衡量每个阶段的持续时间以及整体客户服务周期,帮助您了解不同类型的服务请求处理时长,以及哪些环节的延迟对总时间影响最大。
  • 揭示流程偏差: 将实际流程流向与理想或标准作业程序进行对比。发现服务请求意外路由、不必要的升级或偏离预定路径的实例,从而优化效率与合规性。
  • 评估坐席绩效与工作负荷: 深入了解不同坐席或团队处理服务请求的方式。识别可复制的优秀实践,发现需要额外培训或资源调配的环节,从而提高效率并平衡工作负载。

客户服务优化的关键领域

借助 Process Mining 的洞察,您可以针对 Genesys Cloud CX 客户服务运营中的特定领域进行重点优化:

  • 精简请求路由: 优化服务请求类型到坐席或队列的分配逻辑,确保在正确的时间将请求交给正确的坐席,减少转接,缩短处理时间。
  • 提升首呼解决率 (FCR): 识别导致多次沟通或升级的常见原因,通过更好的工具、知识库或培训赋能坐席,力争在首次接触时解决问题。
  • 优化升级路径: 分析“触发内部升级”的时间和原因。完善升级协议,确保复杂问题能高效流转,避免无谓的延误。
  • 改善客户沟通: 了解“发送初步确认”和“向客户索取信息”等 Activity 对整体解决时长和客户满意度的影响,并在合适环节实现沟通标准化与自动化。
  • 达成服务水平协议 (SLA): 主动识别有 SLA 违约风险的服务请求,实施纠正措施,确保服务交付的一致性并避免潜在损失。

优化后的可衡量成果

利用 Process Mining 优化 Genesys Cloud CX 的客户服务后,您将获得显著且可衡量的收益:

  • 降低运营成本: 通过消除低效环节、精简 workflow 并优化坐席资源配置,显著降低单个服务请求的处理成本。
  • 更快的解决速度: 缩短平均客户服务周期,更快解决客户问题,从而提升客户满意度。
  • 更高的客户满意度 (CSAT): 更高效、一致的服务体验将直接转化为更高的客户忠诚度。
  • 提升坐席生产力与士气: 为坐席提供更清晰的流程支持,减少其挫败感,从而提高工作满意度并降低离职率。
  • 强化合规性: 确保所有服务请求均符合监管要求和内部政策,降低风险并提高透明度。

开启您的优化之旅

转型 Genesys Cloud CX 客户服务并不需要深厚的工程背景。应用 Process Mining,您将获得清晰、基于事实的改进路线图。告别凭感觉猜测,开始基于 data 做出真正影响业务的决策。立即开启更高效、合规且以客户为中心的服务模式,充分释放 Genesys Cloud CX 的投资价值。您的客户和团队都会为此受益。

客户服务 联络中心运营 坐席绩效分析 服务请求管理 SLA 合规性 客户体验 支持团队 服务台效率

常见问题与挑战

识别当前面临的挑战

服务请求解决周期过长会直接影响客户满意度,甚至导致客户流失。漫长的处理过程占用了宝贵的坐席资源,推高了运营成本,并显著降低了处理新咨询的整体产能。
ProcessMind 精准识别客户服务流程中出现延迟的环节,锁定 Genesys Cloud CX 中延长解决时间的特定 Activity 或坐席交接点。这些针对性的洞察让您能够实施有效的改进措施。

频繁升级说明一线坐席可能缺乏解决问题的权限或知识,这会导致客户沮丧,并因多次人工干预增加运营成本。这也可能反映了培训不足或资源获取困难。
ProcessMind 将 Genesys Cloud CX 中的服务请求升级路径可视化,揭示常见触发点,并识别哪些类型的请求或坐席最容易触发升级。这有助于开展针对性培训或优化路由逻辑。

未能达成关键 SLA 目标可能导致经济损失、损害客户关系并影响品牌信誉。这通常意味着服务交付流程存在亟需解决的根本性低效问题。
ProcessMind 为 Genesys Cloud CX 中的每个服务请求提供清晰、实时的 SLA 合规视图。它能突出显示哪些请求持续违规,并识别这些违规行为的确切根源,从而实现主动干预。

当服务请求被频繁重新开启时,表明最初的解决方案不完整或不正确。这会导致客户重复联系、浪费坐席精力并损害客户信任,同时还会增加运营开支。
ProcessMind 揭示了 Genesys Cloud CX 内服务请求重新开启的模式,识别出与重复问题相关的特定问题类型、坐席或解决代码。这有助于针对性地提升解决质量。

当问题无法在初次联系中高效解决时,客户往往会切换渠道,例如从在线聊天转为拨打电话。这增加了客户旅程的阻力,并显著推高了支持成本。
ProcessMind 绘制了 Genesys Cloud CX 中跨渠道的完整客户旅程,识别出渠道切换频繁发生的特定节点。这有助于优化渠道策略并提升首呼解决率。

坐席在处理类似服务请求时存在的巨大差异,会导致客户体验不一致以及工作量分配不均。这最终会影响团队的整体生产力,并直接影响客户满意度。
ProcessMind 以 Genesys Cloud CX 环境中的各项指标为基准来衡量坐席表现,突出表现卓越者,并识别出坐席可能需要额外培训或流程指导的特定领域,从而提升效率和一致性。

偏离标准客户服务流程会导致严重的效率低下、延长解决时间并可能引发合规风险。这些隐藏的额外步骤增加了运营成本和复杂度。
ProcessMind 自动发现 Genesys Cloud CX 中服务请求的实际路径,突出显示与理想流程的常见偏差,并识别出那些对解决问题毫无贡献的 Activity。

延迟可能会在特定队列或部门累积,导致服务请求大量积压并影响整体解决时间。这可能是由人员配置问题、复杂的 case 类型或团队间交接不畅引起的。
ProcessMind 将 Genesys Cloud CX 中服务请求在各部门和队列间的流转可视化,精准定位瓶颈所在并量化其对交付周期的影响,从而实现精准的资源调配。

首呼解决率低意味着客户需要多次沟通才能解决同一个问题。这会严重破坏客户体验,推高运营成本,并降低整个团队的坐席生产力。
ProcessMind 分析了 Genesys Cloud CX 中的服务请求旅程,以识别问题未能在首次解决的根源。它揭示了交互模式、多次沟通的常见原因,以及通过赋能坐席来提升首呼解决率的机会。

如果客户在尝试自助服务后频繁转为发起完整服务请求,这表明现有的自助服务选项无效或难以使用。这不仅无谓地增加了坐席工作量,也让客户感到沮丧。
ProcessMind 可以追踪 Genesys Cloud CX 中服务请求的来源,了解哪些请求类型或客户群体跳过了自助渠道或在其中失败,从而揭示自助服务功能的改进空间。

在服务请求关闭很久之后才发送客户满意度调查,会导致反馈不准确,并错失及时挽回服务的机会。这会严重影响客户情绪数据的可靠性和参考价值。
ProcessMind 监控 Genesys Cloud CX 中“服务请求关闭”与“发送客户满意度调查”之间的时间间隔。它能识别调查发送中的不一致性,确保收集到及时且相关的反馈。

典型目标

定义成功的标准

此目标专注于大幅缩短解决客户服务请求的平均时间。更短的解决时间能直接提升客户满意度并释放坐席产能,从而在 Genesys Cloud CX 内实现更高效、响应更迅速的客服运营。更快的解决意味着客户更满意且运营成本更低。ProcessMind 揭示了服务请求生命周期中导致延迟的精确活动和交接。通过识别流程执行中的瓶颈和偏差,它可以对工作流、坐席培训或系统配置进行针对性改进。成功的衡量标准是平均解决时长的量化减少以及客户反馈指标的提升。

提高首呼解决率 (FCR) 意味着更多客户问题能在首次交互中得到彻底解决,无需后续跟进或转接。这对于提升客户满意度至关重要,因为它减少了客户的沟通成本,并增强了他们对 Genesys Cloud CX 高效服务的认知。ProcessMind 细致地绘制了实际的客户服务旅程,揭示了导致重复联系或转接的模式。它能帮助找出 FCR 偏低的根源,如坐席知识欠缺、工具不给力或初期请求过于复杂。通过分析这些洞察,企业可以实施改进,力争在首次互动中解决更多问题。

减少需要内部升级到更高层级或不同部门的服务请求是提高效率的核心目标。更低的升级率意味着更快的解决速度、更低的运营复杂性,以及对 Genesys Cloud CX 环境中专业资源的更优利用。这反映出前线更强大的解决能力。ProcessMind 可视化升级请求的完整路径,识别常见的触发因素和不必要的交接。它有助于揭示请求被升级的根源,如信息缺失、坐席技能差距或路由规则不明。通过分析这些模式,企业可以精简工作流,并授权坐席在无需升级的情况下处理更多样化的问题。

持续达成服务水平协议 (SLA) 对于维护客户信任和避免损失至关重要。本目标旨在确保 Genesys Cloud CX 中的所有客户服务请求都在规定时间内得到处理和解决,从而提供可预测的高质量服务体验。ProcessMind 会自动检测所有违反 SLA 的服务请求实例,精准识别导致延迟的流程环节和责任团队。它能深入分析违规根源——无论是资源瓶颈还是队列管理低效——从而支持有针对性的流程调整和监控。

服务请求重新开启率过高,说明问题未能在首次尝试中彻底解决,或者解决方案不具备持久性。本目标旨在确保在 Genesys Cloud CX 中标记为“已解决”的请求能保持解决状态,从而减少返工并提升客户满意度。ProcessMind 能够追踪重新开启请求的生命周期,识别重新触发的常见原因(如方案不完整、沟通误解或问题反复)。通过分析从关闭到重新开启之间的 Activity,企业可以优化解决流程,加强坐席培训并提升服务质量。

该目标专注于减少坐席绩效的波动性,确保使用 Genesys Cloud CX 的整个客服团队保持一致的效率和质量水平。标准化的绩效有助于实现可预测的服务交付和公平的工作量分配。ProcessMind 识别绩效卓越的坐席及其高效的流程路径,并将其与表现欠佳或偏离最佳工作流的坐席进行对比。它突出了有助于提高效率或导致延迟的特定活动或序列。这些洞察有助于制定针对性的培训计划并推广最佳实践,从而提升团队的整体表现。

确保客户使用最合适、最高效的渠道发起服务请求,能同时提升客户体验和运营效率。本目标旨在引导客户选择最优渠道,减少 Genesys Cloud CX 中的重复劳动并优化资源配置。ProcessMind 分析了服务请求在不同渠道间的流转,揭示了渠道切换模式以及各渠道针对不同请求类型的效率。它可以识别客户是否陷入了低效循环,或者自助服务选项是否未被充分利用。这些洞察支持更精准的渠道策略和路由优化。

识别并消除特定服务队列中的瓶颈,对于保持运营顺畅和防止延误至关重要。本目标旨在确保客户服务请求高效流经 Genesys Cloud CX 队列,缩短等待时间并提高吞吐量。ProcessMind 直观展示了请求在队列间的流转情况,突出显示了请求堆积的位置及时长。它能识别瓶颈的根源,如特定技能坐席不足、路由逻辑低效或队列超负荷,从而支持对资源分配和路由规则进行精准调整。

此目标旨在识别并消除客户服务流程中不必要的活动、重做循环或冗余步骤。精简的流程可以降低运营成本、提高服务交付速度,并确保 Genesys Cloud CX 客户获得更一致的体验。ProcessMind 自动发现实际流程图,揭示服务请求所经过的所有真实路径,包括偏离理想路径的情况。它量化了这些偏差的频率和影响,并识别出不产生价值的活动。通过精准定位这些低效环节,企业可以重新设计流程,实现最佳流向并降低复杂性。

鼓励客户通过自助服务渠道成功解决问题,无需坐席介入,这不仅是降低成本的策略,也能提升客户体验。本目标专注于提高 Genesys Cloud CX 中分流至自助服务的请求比例。ProcessMind 分析了客户从自助服务转向坐席辅助渠道的完整旅程。它能识别出具体的失败节点或自助服务资源无法覆盖的常见查询。这些洞察有助于完善知识库内容、提升聊天机器人效能并优化整体自助服务体验。

及时且一致地发送客户满意度 (CSAT) 调查对于收集服务质量的准确反馈至关重要。此目标旨在确保在服务请求解决后立即发送调查,以便获得相关且具可操作性的洞察,从而改进 Genesys Cloud CX 的服务。ProcessMind 追踪整个服务请求关闭流程,包括随后的 CSAT 调查触发。它能识别调查分发工作流中的任何延迟或不一致,并指出系统集成问题或流程漏洞。通过分析这些关键点,企业可以确保反馈机制始终高效运行。

客户服务改进的 6 个步骤

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下载模板

操作指南

获取专为客户服务流程数据设计的 Excel 模板。该模板可确保您的 Genesys Cloud CX 数据结构符合分析要求。

为何重要

标准化的 data 结构对于准确高效的 Process Mining 至关重要,它是获得可靠洞察、避免导入错误的基础。

预期成果

预先设置好格式、可直接填入客户服务流程 data 的 Excel 模板。

您将获得

揭开 Genesys 客户服务背后隐藏的真相

ProcessMind 揭示了 Genesys Cloud CX 内部客户服务运营的真实流向,为每一次互动提供清晰的可视化呈现和深度洞察。
  • 绘制端到端客户服务旅程图
  • 瞬间识别服务流程瓶颈
  • 分析 Genesys 坐席绩效差异
  • 探索清晰的服务优化路径
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

典型成果

全面提升客户服务绩效

这些成果代表了企业通常通过优化客户服务流程所能实现的、可衡量的改进。这些改进是由 Genesys Cloud CX 数据和服务请求 case 的洞察所驱动的。

0 %
更短的解决时间

服务请求解决时长的平均降幅

通过识别并消除流程瓶颈,企业可以显著缩短解决服务请求的时间,实现更快的交付。这不仅能直接提升客户满意度,还能释放坐席产能。

0 %
首呼解决率显著提升

首呼解决率的提升

流程挖掘有助于精准定位重复联系的根源,从而实施针对性改进,提高首次解决率。这不仅提升了效率,也优化了客户体验。

0 %
减少内部升级

内部升级数量减少

通过分析升级发生的时机和原因,企业可以为坐席提供更好的工具、培训或信息支持,减少代价高昂的内部转接。这能精简流程并降低运营成本。

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增强的 SLA Compliance

SLA 达成率的提升

流程挖掘针对导致违反 SLA 的偏差提供清晰的见解,让企业能够优化工作流和资源配置,从而始终如一地履行服务承诺。这有助于建立客户信任并避免违约损失。

0 %
缩短排队等待时间

客户平均队列等待时间减少

识别并解决服务队列瓶颈可以确保客户减少等待时间,从而获得更顺畅、更满意的服务体验。这能直接改善客户感观并优化运营流。

实际效果取决于您客户服务运营的复杂程度以及 Genesys Cloud CX 数据的质量。此处分享的数据代表了不同实施案例中观察到的典型改进效果。

推荐数据

从最重要的属性和活动开始,然后根据需要进行扩展。
不熟悉事件日志?了解 如何创建流程挖掘事件日志.

属性

分析所需关键数据点

客户服务互动的核心标识,关联了所有相关的活动。

为何重要

这是连接所有流程步骤的关键 Case ID,使您能够对从开始到结束的每次客户互动进行全面分析。

在服务请求生命周期的某个时间点发生的特定事件或任务的名称。

为何重要

Activity 构成了流程图的骨架,让您可以将实际流程与设计流程进行可视化对比分析。

指示某项活动或事件开始的时间戳。

为何重要

此时间戳按时间顺序排列所有活动,从而能够准确分析流程、时长和瓶颈。

指示活动或事件结束的时间戳。

为何重要

支持精确计算单个 Activity 的持续时间,这对于识别耗时步骤和性能瓶颈至关重要。

处理该互动或活动的坐席唯一标识符。

为何重要

该属性将流程活动连接到特定员工,从而实现对个人绩效、工作量和团队效率的分析。

处理该互动或活动的坐席全名。

为何重要

提供坐席的易读名称,使分析绩效和传达发现更加直观,无需查阅复杂的技术 ID。

互动路由至的队列名称。

为何重要

通过展示服务请求在何处等待分配,帮助识别瓶颈并分析工作负载分布。

坐席在交互结束时分配的代码,用于对结果或主题进行分类。

为何重要

对交互结果进行分类,为分析常见问题、解决有效性和联系原因提供结构化 data。

互动所使用的沟通渠道,例如语音、聊天或邮件。

为何重要

按沟通渠道细分流程,对于理解各渠道特有的绩效表现、客户行为和资源需求至关重要。

活动

要跟踪和优化的流程步骤

此活动标志着客户服务互动的开始,如呼入通话、聊天或邮件。当系统创建新的对话对象时,Genesys Cloud CX 会明确记录此事件。

为何重要

这是服务请求流程的核心起始事件。它对于计算总解决时长和理解呼入客户需求模式至关重要。

标志着坐席接受互动并与客户建立连接的时刻。这是开始直接处理服务请求的关键里程碑。

为何重要

此活动对于衡量首次解决率和坐席处理时间至关重要。它标志着坐席开始处理该请求。

表示坐席将互动转移到另一个队列或坐席。这可以是坐席立即断开连接的盲转,也可以是先与接收者沟通的咨询转接。

为何重要

此活动对“内部升级率”这一 KPI 至关重要。高转接率可能意味着培训需求、错误的路由设置或流程过于复杂。

坐席为交互分配预定义的完成代码或处置代码。这明确了服务请求的结果类别,例如“已解决”或“已升级”。

为何重要

Wrap-up code 是确定请求业务结果的核心依据。它们对于计算解决率和细分 case 进行分析至关重要。

此活动表示对话结束,此时所有参与者均已断开连接。这通常被视为服务请求互动的技术性结案。

为何重要

这是互动本身的最终结束事件。它对于计算总互动时长至关重要,且通常被用作请求结案的代理指标。

常见问题

常见问题

流程挖掘通过分析您的 Genesys Cloud CX 互动数据,还原真实的客户服务旅程。它可以识别瓶颈、偏离标准流程的情况以及效率低下的环节。这种洞察有助于您精简工作流,提升客户满意度。

要进行流程挖掘,您主要需要详述服务请求互动的事件日志。这包括 Case ID、每项活动的时间戳以及活动名称(如“发起联系”、“已分配坐席”、“请求已升级”或“Case 已解决”)。坐席 ID、队列和渠道等相关属性也极具价值。

Genesys Cloud CX 提供了多种 data 提取方法,包括其强大的 API、数据导出功能或第三方数据集成工具。通常情况下,您需要导出交互详情、坐席 Activity 日志和队列绩效 data。我们的团队将根据您的具体配置引导您选择最优提取策略。

初始数据提取和模型建立可能需要几周时间,具体取决于数据量和复杂性。模型一旦建成,通常在几天到一周内即可获得初步洞察并发现改进机会。持续监控则提供长期的优化契机。

是的,完全可以。流程挖掘将服务请求经过的精确路径可视化,突出显示导致延迟或频繁升级的特定活动或坐席。通过识别这些根因,您可以实施针对性改进,缩短解决时间并减少内部交接。

虽然流程挖掘提供了不同于传统报告的更深层、基于流向的分析,但其洞察可以补充您现有的 Genesys Cloud CX 报告。流程挖掘能够识别某些指标变化趋势的原因,提供可操作的根因分析,而不仅仅是展示绩效指标。由此产生的见解可以指导战略性变革,并最终体现在您的日常报告中。

您主要需要拥有 Genesys Cloud CX 系统的访问权限,并了解其数据结构,以便进行初始数据提取。虽然流程挖掘工具负责复杂的分析,但基础的数据管理和用于安全数据传输的 IT 支持会更有帮助。通常不需要最终用户具备高级编程知识。

流程挖掘细致地绘制客户旅程和坐席活动,揭示导致同一问题出现重复联系或多次互动的模式。它可以凸显那些在首次联系中未能得到充分解决的常见客户意图,或者识别出始终保持高首次解决率的优秀坐席,从而实现最佳实践分享和针对性培训。

是的,流程挖掘可以追踪 Genesys Cloud CX 内跨不同渠道的客户互动完整生命周期。它能发现客户不必要地切换渠道的情况,或者识别出哪些渠道会导致更长的解决时间或更高的升级率。这让您可以优化渠道路由和坐席技能分配。

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