改进您的客户服务

优化 Dynamics 365 客户服务的 6 步指南
改进您的客户服务

优化 Dynamics 365 客户服务以实现卓越效率

低效的客户服务流程会导致客户流失和运营成本增加。我们的平台可帮助您精准识别从初始联系到最终解决的服务请求流中的瓶颈。发现精简运营、提升坐席效率并交付卓越客户体验的机会。

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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为什么优化客户服务至关重要

客户服务是任何企业的生命线,直接关系到客户忠诚度、品牌声誉,并最终影响企业的盈利能力。在竞争日益激烈的市场环境中,客户期待快速、准确且一致的支持。然而,在幕后,像 Microsoft Dynamics 365 Customer Service 这样复杂的系统内部流程可能会变得效率低下,导致令人沮丧的延迟、重复沟通以及客户流失。这些低效环节不仅会侵蚀客户信任,还会因坐席工作量增加、解决时间延长和返工需求而推高运营成本。从客户发起联系到最终解决,深入理解服务请求的真实流转过程对于企业的可持续增长和客户留存至关重要。如果没有对当前流程的清晰洞察,您只能靠猜测来寻找问题所在,这使得有效的改进举措几乎无从谈起。

流程挖掘如何释放隐藏的效率

流程挖掘提供了一种强大的数据驱动方法,帮助您真正理解并改进 Microsoft Dynamics 365 中的客户服务运营。通过分析系统生成的事件日志,流程挖掘可以构建出一张客观、可视化的地图,还原服务请求的实际流转路径,揭示影响服务交付的每一个步骤、偏差和瓶颈。这不是您“认为”流程是如何运作的,而是基于现实数据展示它“实际上”是如何运作的。

具体而言,针对客户服务,流程挖掘会追踪每个“服务请求”从“客户发起联系”到“服务请求关闭”的所有活动。它能清晰呈现服务请求在哪些环节耗时过长,例如“请求分配给坐席”、“坐席调查问题”或等待“客户提供所需信息”期间。这种细致的视角让您可以精准定位延迟发生的瞬间,识别导致案例重新开启或再次升级的返工循环,并发现标准报告中可能忽略的合规性漏洞。它是流程优化的精准诊断工具,为您提供整个服务请求生命周期的无死角视图。

通过流程挖掘识别的关键改进领域

将流程挖掘应用于 Microsoft Dynamics 365 Customer Service 数据,可以揭示以下几个关键改进领域:

  • 缩短服务请求周期: 通过可视化整个旅程,您可以识别出不必要地延长了“服务请求已解决”或“服务请求已关闭”事件的活动或交接环节。这可能包括“请求分类与优先级划分”中的延迟、冗长的“坐席调查问题”阶段,或低效的“触发内部升级”流程。优化这些步骤可直接缩短客户等待解决方案的总时长。
  • 提升坐席效率与生产力: 流程挖掘有助于理解坐席工作量,识别常见的返工模式,并找出坐席可能遇到困难或需要培训的领域。例如,如果许多案例涉及反复的“客户提供所需信息”或多次“触发内部升级”,这可能表明需要在 Dynamics 365 中改进初始信息捕获或完善知识库文章。
  • 优化客户体验与满意度: 能够更清晰地理解客户情绪和常见痛点。通过分析流程,您可以识别导致客户不满的活动,如长时间排队、重复解释或长时间等待“向客户提出解决方案”。精简这些互动环节可显著提升客户满意度。
  • 确保合规性与标准化: 与标准操作程序的偏差(例如案例绕过关键审批步骤或缺少“发送初始客户确认”)会立即显现。这有助于确保您的团队遵循最佳实践和监管要求,保持服务质量和一致性。

流程优化的预期成果

通过利用流程挖掘获得的洞察,企业可以预见其 Microsoft Dynamics 365 客户服务运营的转型成果。您将大幅缩短平均服务请求周期,实现更快速的解决和更高的客户满意度。由于坐席效率提高、返工减少以及资源配置优化,运营成本也将随之下降。除了效率提升,您还将看到客户满意度评分(CSAT)的显著提高、对服务级别协议(SLA)的更好遵循,以及整体更一致、更可靠的服务交付模式。这些数据驱动的改进为您提供了通往持续卓越和竞争优势的清晰路径。

开启您的客户服务流程改进之旅

在 Microsoft Dynamics 365 Customer Service 中开启流程优化之旅比您想象的要简单得多。借助流程挖掘,您可以获得一份清晰、可操作的路线图来增强服务交付,且无需深厚的数据工程专业背景。这些洞察立竿见影且触手可及,赋能您做出明智决策,推动真实的、具有影响力的变革。今天就开启您的流程优化,将客户服务从成本中心转变为强大的差异化竞争优势。探索如何利用客观数据有效提升客户服务并缩短周期。这种方法旨在引导您从初始分析走向持续的流程改进,充分释放 Dynamics 365 环境的潜力。

客户服务 服务请求管理 服务台 坐席效率 SLA 合规性 客户体验 解决时长 支持运营

常见问题与挑战

识别当前面临的挑战

客户在等待问题解决时面临漫长的等待,导致不满并可能造成流失。这直接影响客户忠诚度,并可能因重复联系和升级而增加运营成本。ProcessMind 能够识别 Microsoft Dynamics 365 客户服务流程中导致延迟的瓶颈和非标准路径,揭示延长解决时间的具体活动或坐席分配,从而实现有针对性的改进。

过多的服务请求内部升级会耗费大量客服及主管的时间,推高运营成本并延缓问题解决。这通常指向一线人员培训不足或知识库资源匮乏。ProcessMind 映射升级模式,识别 Microsoft Dynamics 365 客户服务中的常见诱因和问题请求类型,指出客服工作的痛点,从而支持开展专项培训或知识库开发,降低升级率。

许多服务请求由于超出了约定的 SLA 目标,导致企业面临罚金、客户不满及品牌受损。这种合规性缺失往往暴露出流程执行或资源分配的系统性问题。ProcessMind 能够全量追踪 Microsoft Dynamics 365 中的服务请求生命周期,并对照 SLA 目标精准定位失败环节。它能帮助您深挖违规根因,例如特定的服务队列、客服人员或活动序列。

部分客服人员任务过重,而另一些人则处于闲置状态,这会导致员工职业倦怠、效率下降及客户等待时间增加。ProcessMind 能将 Microsoft Dynamics 365 客户服务中的人员活动和负载分布可视化,识别这种不平衡,并建议最佳资源分配策略。

客户经常需要针对同一问题多次联系支持人员,或者坐席在执行冗余任务,这表明初始处理效率低下且缺乏首次联系解决。这推高了运营成本并让客户感到沮丧。ProcessMind 揭示了客户服务流程中的循环和不必要的活动重复,识别 Microsoft Dynamics 365 中发生返工的环节,突显了精简工作流和提高首次联系解决率的机会。

坐席经常偏离既定的服务请求处理程序,导致服务质量参差不齐、错误率增加以及潜在的合规风险。这种缺乏标准化的现状使得流程改进变得困难。ProcessMind 能够自动发现 Microsoft Dynamics 365 Customer Service 中实际发生的流程路径,并将其与理想模型进行对比,将偏差及其频率可视化,从而赋能管理层推行最佳实践并减少不确定性。

坐席在查找或应用相关知识库文章时遇到困难,导致调查时间变长、回答不一致,且更加依赖升级处理。这种低效不仅影响坐席生产力,也降低了客户满意度。ProcessMind 分析了 Microsoft Dynamics 365 中知识库文章访问与解决成功率的关联点,识别知识库使用方面的缺口,助力优化内容和坐席培训,以实现更快速的解决。

服务请求经常被错误分类或优先级设置不当,导致路由至错误团队、处理延时及解决周期拉长,削弱了整个支持系统的效率。ProcessMind 能揭示 Microsoft Dynamics 365 流程中错误分类的模式及其对下游的影响,锁定错误多发环节,以便改进培训或系统规则。

坐席经常需要在初次联系后向客户请求补充信息,这延长了解决时间,令期望快速解决问题的客户感到沮丧。这通常意味着初始数据捕获不完整。ProcessMind 会映射“向客户请求信息”发生的活动序列,展示其在 Microsoft Dynamics 365 Customer Service 中的频率及对总时长的影响,从而识别改进初始数据收集或坐席提问技巧的机会。

针对某些服务请求类型过度依赖低效沟通渠道(如用邮件处理紧急问题),会拉长解决周期并增加人员负担。ProcessMind 通过分析 Microsoft Dynamics 365 中不同服务请求类型的沟通渠道(“Communication Channel”属性),将其与解决时间关联,明确指出哪些渠道在特定语境下效率低下。

若单笔服务请求的解决成本高于行业基准,将影响利润并打乱资源分配。这通常由返工、升级或过长的处理时间引起。ProcessMind 聚合 Microsoft Dynamics 365 的流程数据,让您清晰了解每笔请求消耗的活动和资源,识别成本动因,从而精准降低服务成本。

不同坐席、请求类型或部门之间的客户满意度差异很大,这表明服务质量不一致,且错失了建立忠诚度的机会。解决后的调查结果并不总能显示积极反馈。ProcessMind 将“客户情绪”与 Microsoft Dynamics 365 Customer Service 中的流程变化和坐席表现相关联,揭示哪些流程路径或坐席行为会导致较低的满意度评分,从而指导改进。

典型目标

定义成功的标准

更短的解决时间能显著提升客户满意度和运营效率。在 Microsoft Dynamics 365 中,延误不仅会让客户沮丧,还会长时间占用客服资源,拉高成本。本目标旨在实现更快速、更高效的问题解决。
ProcessMind 能识别导致处理周期延长的瓶颈和非标准路径。通过还原真实流程流向,它能锁定引起延误的活动、队列或人员,帮助企业进行精准干预,从而将解决时间缩短 15-25%。平均处理时间和解决时间等指标将变得一目了然。

过多的内部升级意味着流程低效或技能缺口,这加重了多个团队的负担,并延迟了 Microsoft Dynamics 365 Customer Service 中客户问题的解决。减少升级可以提高跨部门效率,并确保尽可能在首次联系时解决问题。
ProcessMind 映射了升级路径和频率,揭示了如分类错误、信息不足或坐席培训缺乏等根本原因。它可以识别升级发生最频繁的环节,从而支持有针对性的培训或流程调整,以减少升级量(有望减少 20% 或更多)。

达成 SLA 是建立客户信任及规避罚金的关键。在 Microsoft Dynamics 365 客户服务中若频繁无法达标,将损害企业声誉并带来财务风险。本目标旨在确保服务承诺得到履行。
ProcessMind 会高亮显示所有 SLA 违规及其深层原因,无论是特定活动、队列还是人员交接问题。通过将服务请求流程中的失败点可视化,企业可以实施针对性改进,将 SLA 达成率提高 10-15%,确保在关键截止日期前完成任务。

负载分配不均会导致 Microsoft Dynamics 365 团队中的客服人员疲于奔命、效率下降。公平且高效的分配对维持绩效至关重要。
ProcessMind 提供关于服务请求分配和处理方式的见解。它能揭示由于人员可用性或专业技能限制导致的队列瓶颈,帮助管理者重新平衡工作负载并识别培训需求,预计能将整体产能利用率提升 10%。

返工和重复接触表明初始解决方案不完整或无效,这在 Microsoft Dynamics 365 中会导致客户挫败并抬高成本。我们的目标是“一次解决,次次解决”。
ProcessMind 追踪服务请求的全旅程,识别案例重开或后续联系的模式。它能精准锁定涉及返工的活动或人员,从而支持流程再造或针对性培训,旨在将返工率降低 10-20% 并大幅提升首次解决率。

偏离标准操作程序会导致 Microsoft Dynamics 365 客户服务流程中的不一致、错误率增加和成本上升。确保执行的一致性是获得可预测结果和高质量服务的关键。
ProcessMind 自动发现所有实际的流程变体,并将其与理想路径进行对比。它量化了偏差的频率和影响,使团队能够推行最佳实践,并将不合规路径减少 20-30%,从而实现更可预测、更高效的服务交付。

如果 Microsoft Dynamics 365 中的现有知识文章未被充分利用,意味着客服在从零开始解决常见问题,这增加了解决时长和结果的不确定性。提高利用率能确保问题解决更快速、更标准化。
ProcessMind 可以分析在解决过程中知识文章的访问情况,揭示客服在哪类信息查找上存在困难,或哪些领域急需新文章,从而有望将利用率提升 15% 并加速问题闭环。

Microsoft Dynamics 365 中服务请求的初始分类不正确会导致误路由、延迟和多次移交,从而令客户感到沮丧并增加运营成本。准确的分类是高效处理的基础。
ProcessMind 追踪错误分类请求的路径,识别它们在何处以及为何偏离理想流程。通过分析常见的分类错误点,它可以助力改进初始接收流程或 AI 模型,从而将分类准确率提高 10-15%。

从客户那里收集必要信息时的延迟会延长解决时间,并可能导致多次互动,从而对 Microsoft Dynamics 365 Customer Service 中的客户体验产生负面影响。精简这一过程至关重要。
ProcessMind 识别出频繁发起信息请求或导致延迟的具体阶段或活动。它揭示了预先收集数据或改进坐席脚本和表单的机会,有望将信息收集周期缩短 20%。

沟通渠道使用不当会导致客户互动碎片化,增加坐席的上下文切换频率,并延长 Microsoft Dynamics 365 中的解决时间。优化渠道使用可提升效率和客户体验。
ProcessMind 分析了服务请求在不同沟通渠道间的流转过程,指出了发生切换或导致延迟的环节。它有助于识别最佳的渠道序列和使用方式,有望减少 10% 的沟通开销。

单次服务请求的高昂运营成本会影响 Microsoft Dynamics 365 Customer Service 中的盈利能力和资源分配。本目标专注于识别并消除导致不必要开支的低效环节。
ProcessMind 提供整个服务请求生命周期的透明视图,揭示高成本活动、瓶颈和返工循环。通过优化流程并减少如重复升级或重复联系等低效情况,企业可以将单次请求的成本降低 5-15%。

解决后客户满意度波动大,说明服务质量或跟进工作不一致。持续且积极的解决后体验至关重要。
ProcessMind 将客户情绪及解决代码与特定的流程路径关联,识别那些经常导致低评分的偏差或阶段,从而针对性地优化解决环节和后续跟进,提升满意度 5-10%。

客户服务优化的 6 步法

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下载模板

操作指南

获取专为 Microsoft Dynamics 365 Customer Service 设计的 Excel 模板。这将确保您的数据结构正确,方便进行分析。

为何重要

使用正确的模板可以避免数据不匹配,从而确保客户服务流程分析的准确与高效。

预期成果

一个现成可用的 Excel 模板,已具备适用于您客户服务数据的正确表头和格式。

您将获得

发现真实的客户服务流程表现

ProcessMind 揭示客户服务请求的真实路径,清晰呈现每一次交互与交接。获取关于客服绩效和客户旅程摩擦点的深度见解。
  • 映射真实客户服务请求流程
  • 即时锁定服务流程瓶颈
  • 优化人员交接与响应时间
  • 提升客户满意度与解决率
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

客户服务领域的真实改进成果

这些成果代表了企业通过对 Microsoft Dynamics 365 客户服务运营应用流程挖掘,识别服务请求处理中的瓶颈和低效环节,通常可以获得的实实在在的收益。

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更快速的服务解决

平均周期缩短

通过识别并消除服务请求生命周期中的瓶颈,企业可以显著缩短解决客户问题所需的时间,从而实现更快速的服务交付并提升客户满意度。

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减少内部升级

减少复杂的案例路由

流程挖掘有助于挖掘内部升级的深层原因,使团队能够通过更好的资源和知识库赋能一线人员,从而减少对高级技术支持的需求。

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更高的 SLA 合规性

更好地遵循服务承诺

通过精准定位可能危害服务级别协议的流程偏差和延迟,企业可以主动优化工作流,确保始终达到或超过承诺的解决时间,从而规避罚责并增强客户信任。

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提升首次联系解决率

初始互动效率更高

通过分析客户旅程地图,有助于发现在初次联系时解决问题的机会,从而减少重复致电,节省客户和坐席的时间,最终提升效率。

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提升客户满意度

解决后获得更高的 CSAT 评分

了解服务流程中的客户情绪和摩擦点,使企业能够实施针对性改进。当问题得到妥善解决,客户的忠诚度和品牌好感度将显著提升。

实际效果取决于您客户服务流程的复杂程度以及 Microsoft Dynamics 365 客户服务系统中的数据质量。这些数字代表了在各种实施案例中观察到的典型改进。

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

客户服务请求的唯一标识符,也称为“案例”或“工单”。

为何重要

这是关键的 Case ID,它将所有相关事件连接成一个流程实例,使端到端流程分析成为可能。

负责该活动的客服人员或用户名称。

为何重要

支持分析个人和团队表现,有助于平衡工作量,并识别辅导机会以提升整体服务质量。

服务请求的主要类别或分类。

为何重要

支持按流程分段,以揭示特定类型的瓶颈、资源需求和改进机会,助力优化路由和处理策略。

分配给服务请求的优先级,代表其紧急程度。

为何重要

有助于了解高优先级请求是否处理得更快并达到目标,以及优先级水平如何影响整体流程表现。

发起服务请求的沟通渠道。

为何重要

洞察不同的客户接触渠道如何影响流程效率、解决时间以及客户满意度。

合同约定的服务请求解决目标时间。

为何重要

这是衡量服务绩效是否达标的主要基准,直接支持 SLA 合规性和违规分析。

为服务请求的当前状态提供更详尽的原因描述。

为何重要

提供案例结果及状态变更原因的细颗粒度见解,支持对解决路径和根因进行更精确的分析。

与服务请求相关的客户或账户名称。

为何重要

支持客户层级的分析,以识别模式、改进大客户服务并深入了解客户旅程。

活动

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,即在系统中创建新案例记录。创建是一个明确的事件,当“Incident (事件)”实体记录首次保存时,系统会记录特定的时间戳。

为何重要

作为最主要的开始事件,此活动对于计算整个案例生命周期时长和了解案例数量趋势至关重要。它是后续所有流程分析的基础。

此活动代表将案例分配给特定队列或用户处理。系统会记录案例负责人的变更,并可通过系统审计日志进行追踪。

为何重要

追踪分配情况对于分析负载分布、识别分配延迟以及理解路由效率至关重要。它有助于回答“案例多快能路由给正确的人”这一问题。

表示案例的服务级别协议 (SLA) 计时器已激活,该计时器开始根据定义的指标(如“首次响应时间”或“解决时间”)追踪时长。这是由 Dynamics 365 SLA 引擎管理的显式事件。

为何重要

此活动是监控 SLA 合规性的基础,有助于明确服务承诺的计时起点。它直接支持分析服务目标是否达成。

代表将案例正式升级到更高级别的支持团队或其他团队。这可以是明确的用户操作,即将案例重新分配给指定的升级队列或用户。

为何重要

监控升级情况对于“内部升级率”KPI 至关重要,有助于识别一线支持无法解决的问题根因,并揭示流程薄弱环节及培训机会。

这是一个关键里程碑,代表客服认为客户问题已得到处理。这是 Dynamics 365 中的明确操作,会创建一个链接到案例的“Case Resolution (案例解决)”活动记录。

为何重要

作为最主要的基于成功的结束事件,此活动对于计算解决时间和成功率不可或缺。它是几乎所有客户服务 KPI 的核心组成部分。

这是案例记录在行政管理上的最终关闭,可能与解决同时发生,也可能在之后。此活动通过案例状态变更为“已关闭”来捕获。

为何重要

这代表系统中流程生命周期的终点。“已解决”与“已关闭”之间的时间间隔可以反映行政开销或记录归档的延迟。

常见问题

常见问题

流程挖掘分析来自 Microsoft Dynamics 365 客户服务系统的事件日志,以可视化方式还原服务请求的真实流向。它能帮助您识别偏差、瓶颈和返工,揭示流程的“实操现状”与“设计蓝图”之间的差异,这对于提升效率和客户满意度至关重要。

您通常需要一份包含案例标识符、活动名称和时间戳的事件日志,记录服务请求生命周期的每一步。对于 Dynamics 365 客户服务,这包括服务请求 ID、活动类型以及各阶段或任务的创建/完成日期。此外,客服人员、队列或解决状态等属性可以进一步丰富分析维度。

数据提取通常涉及使用标准的 Dynamics 365 报告工具、Power BI 连接器或直接通过数据库查询来访问底层的事件日志。其目标是以结构化格式(通常为 CSV 或类似文件)收集必要的案例、活动和时间戳信息。许多流程挖掘工具也为 Dynamics 365 提供了预置的连接器。

流程挖掘可以识别诸如解决时间过长、内部升级频繁以及 SLA 达成率不稳定等问题。它还能揭示过度返工、客服负载不均以及知识库文章利用率低下的根本原因。通过将这些问题可视化,企业可以精准开展改进工作。

在提取并准备好必要数据后,通常在几天到一周内即可获得初步洞察。主要时间投入在于数据提取、清洗和映射,具体取决于数据的复杂程度和源系统的可访问性。后续的分析通常会快得多。

不会。流程挖掘是一种非侵入式分析技术。它基于从 Dynamics 365 系统提取的历史数据运行,而非直接操作实时业务。分析过程在线下进行,确保不会影响您当前的客户服务活动或系统性能。

您可以期待看到显著的成效,如缩短服务请求解决时间、减少内部升级以及提高对服务级别协议的合规性。企业还可以实现优化的坐席工作量分配、降低运营成本并提升解决后的客户满意度。这些改进都源自数据驱动的流程再造。

虽然掌握基本的数据提取技能很有帮助,但现代流程挖掘工具主要是为业务用户设计的。许多平台提供直观的界面和自动化数据连接器,降低了对深厚技术背景的要求。但在复杂的数据集成场景或高级分析中,可能仍需要专业支持。

优化客户服务:立即提升 FCR 并降低成本

识别瓶颈并实现 80% 的首次联系解决率,提升客户满意度。

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