改进您的客户服务

优化 Zendesk 客服体验的 6 步指南。
改进您的客户服务

优化 Zendesk Support 客户服务,实现巅峰效率

客户服务流程中往往潜藏着低效因素,导致客户受挫且运营成本上升。本平台能助您精准定位瓶颈,剖析其根本原因,并挖掘改进潜力。随后,您可以实施切实的变革,缩短解决耗时,全面提升客户满意度。

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为什么优化 Zendesk Support 客户服务至关重要

客户服务是任何成功业务的支柱,直接影响客户忠诚度、品牌声誉并最终决定收益。在当今的竞争格局中,仅仅达到预期是不够的,客户期待的是迅速、高效且个性化的支持。对于依赖 Zendesk Support 的组织来说,挑战在于如何确保每一个工单(从初始接触到最终解决)都遵循最有效的路径。客户服务流程中隐藏的低效因素可能导致解决时间延长、运营成本增加、座席倦怠,最关键的是,导致不满意的客户流失并寻找替代方案。

如果没有对服务请求端到端旅程的清晰可见性,识别延迟和偏差的根源就变成了“猜谜游戏”。是某些座席压力过大吗?是特定类型的请求经常卡壳吗?是否因为不必要的重复劳动或过多的交接导致 SLA 达标率下降?了解这些问题的答案对于战略决策和持续改进至关重要。优化客户服务流程不仅是为了降低成本,更是为了构建一个稳健的、以客户为中心的运营体系,从而建立长期的客户关系并驱动业务增长。

流程挖掘如何释放客户服务效率

流程挖掘为理解和改进 Zendesk Support 客户服务运营提供了一种革命性的方法。通过从 Zendesk 数据中提取事件日志,流程挖掘工具可以重建实际的流程流,揭示服务请求所经历的每一个步骤。这不是关于你“认为”发生了什么,而是关于“实际”发生了什么,为您提供一个客观的、数据驱动的运营视角。

通过这种强大的分析,您可以可视化完整的客户服务周期时间,识别与标准操作流程的频繁偏差,并精准定位阻碍效率的瓶颈。例如,您可以观察到工单在哪里被反复重新分派,从而发现培训需求或工作流设计问题。您可以识别出那些解决时间一直超出目标的特定服务请求类别,以便进行有针对性的流程再造。流程挖掘帮助您超越假设,提供具体的证据来支持您的优化工作,确保改进措施既有影响力又由数据驱动。这种对低效环节的精准识别,使您能够做出明智的决策,直接缩短客户服务周期时间并提升整体表现。

通过流程挖掘识别的关键改进领域

将流程挖掘应用于您的 Zendesk Support 数据,通常可以发现以下几个关键的改进领域:

  • 瓶颈识别与解决: 精准定位特定的队列、座席组,甚至是导致服务请求积压并引起延迟的单个活动。这使您可以进行有针对性的资源分配或流程重新设计。
  • 重复劳动与交接优化: 可视化重复劳动的实例,例如工单被重新开启或在团队之间反复流转。减少不必要的交接可以简化流程,削减浪费的精力并降低平均处理时间。
  • SLA 合规性与偏差分析: 监控客户服务流程对服务水平协议 (SLA) 的遵循情况。识别 SLA 违约的常见原因,无论是特定的流程步骤、座席可用性还是内部依赖项。
  • 延迟根源分析: 深入研究导致长周期时间的因素,如向客户请求额外信息、内部升级或外部依赖,使您能够系统地解决这些问题。
  • 座席表现与培训需求: 在尊重隐私的前提下,聚合数据可以突出座席在效率或最佳实践遵循方面的差异,为有针对性的培训计划或工作量平衡提供信息。

优化 Zendesk 客户服务的预期成果

在 Zendesk Support 客户服务流程中战略性地应用流程挖掘,将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,从而更快地解决客户问题。
  • 提升客户满意度: 更快、更高效的服务直接转化为更开心的客户和更高的客户留存率。
  • 降低运营成本: 优化资源分配,减少重复劳动,并最大限度地减少手动操作,从而实现可观的成本节约。
  • 提高 SLA 合规性: 持续达到并超过您的服务水平协议,增强客户信任并避免潜在损失。
  • 更高的流程透明度: 全面、客观地了解您的客户服务运营,实现持续改进和主动解决问题。

通过利用流程挖掘,您可以将 Zendesk Support 客户服务从一个被动的成本中心转变为主动、高效且以客户为中心的运营体系,随时迎接未来的需求。

开启您的优化之旅

准备好改造您的客户服务运营并在 Zendesk Support 中实现巅峰效率了吗?利用流程优化的力量来细致地分析您现有的工作流。精准发现您的流程瓶颈所在,并学习如何有效地缩短客户服务周期时间。这种方法使您能够实施有针对性的改进,确保您的团队以无与伦比的效率提供卓越的服务。今天就开启您的旅程,迈向更优化、更以客户为中心的 Zendesk Support 体验。

客户服务 支持运营 座席效率 服务水平协议 (SLA) 客户满意度 工单解决 服务台管理 客户体验改进

常见问题与挑战

识别当前面临的挑战

客户服务请求解决的延迟会导致客户不满和潜在的流失。漫长的等待会产生负面体验,并因后续咨询增加了座席的负担。
ProcessMind 分析 Zendesk Support 中每个服务请求的完整生命周期,突出显示解决时间超出目标的时间点和原因。它能揭示特定活动序列或座席分配中的瓶颈,精准定位提升效率的环节。

当客户问题频繁在内部升级时,表明首次解决率较低且消耗了更多资源。每次升级都会增加运营成本并延长解决时间,对客户体验产生负面影响。
ProcessMind 能够勾勒出服务请求的路径,清晰展示内部升级触发的频率及阶段。它能识别根本原因(如客服培训不足或缺少知识库文章),从而为您在 Zendesk Support 工作流中实施针对性改进提供依据。

持续未能达到服务水平协议 (SLA) 目标会导致罚款、客户不满和声誉受损。违约表明流程效率或资源分配中存在需要迫切关注的系统性问题。
ProcessMind 根据 Zendesk Support 中定义的 SLA 策略监控每个服务请求,识别经常违反目标的特定阶段或请求类型。它针对导致延迟的瓶颈提供可操作的见解,让您能够对服务交付进行主动调整。

服务请求在初始解决后又被重新开启,说明解决方案不完整或无效,这不仅会让客户感到沮丧,还会浪费客服精力。这种返工显著增加了单次解决的平均成本,并拖慢了整体处理进度。
ProcessMind 可以揭示“服务请求已解决”活动后经常紧跟新客户联系或跟进活动的模式。它能帮助识别 Zendesk Support 中导致高重开率的特定服务请求类型或客服人员,从而开展针对性培训或流程修订。

客户在单次服务请求中经常切换沟通渠道,导致信息碎片化和重复解释。这严重降低了客户体验并延长了解决时间,因为座席不得不费力整合完整的历史信息。
ProcessMind 分析每个服务请求的“沟通渠道”属性,可视化客户在电子邮件、聊天或电话等渠道之间切换的节点及原因。它能发现 Zendesk Support 流程中可以简化互动或改善渠道整合的模式。

座席工作量不平衡可能导致部分员工倦怠,而另一部分员工则闲置,从而影响整体团队士气和效率。这通常会导致服务质量参差不齐,并给分配给过载座席的客户带来延迟。
ProcessMind 提供了 Zendesk Support 中座席活动和服务请求分配的清晰可见性。它能识别出工作量不成比例的高或低的座席或团队,让管理人员能够优化资源分配,确保公平、高效地处理服务请求。

偏离标准客户服务程序可能导致服务质量参差不齐、违反规定以及错误率增加。这些随机的做法削弱了培训效果,并使运营难以有效规模化。
ProcessMind 自动发现 Zendesk Support 中服务请求所采取的实际路径,并将其与理想流程模型进行对比。它突出显示每一个偏差实例,准确展示座席或系统在何处以及为何未遵循规定工作流,从而实现有针对性的纠正行动。

错误地对服务请求进行分类或排序会导致请求被误派到错误的部门或座席,从而耽误紧急问题的解决。这种低效会导致客户受挫,并错失及时处理关键问题的机会。
ProcessMind 分析 Zendesk Support 中初始的“请求分类与排序”活动及其下游影响。它能识别出特定类别或优先级始终导致更长解决时间或更多升级的情况,从而为改进接收流程提供建议。

在服务请求创建后,发送初始确认的延迟会立即给客户留下负面印象。这段等待时间会让客户感到被忽视,增加焦虑感,并可能导致重复联系。
ProcessMind 精确衡量 Zendesk Support 中“服务请求已创建”与“初始客户确认已发送”之间经过的时间。它能识别这一关键初始阶段的瓶颈,突出显示导致延迟沟通并影响第一印象的流程或系统问题。

当客服反复向客户索取已提供或易于获取的信息时,这表明流程低效且信息流支离破碎。这增加了不必要的步骤,延长了解决时间,并让客户感到非常沮丧。
ProcessMind 会勾勒出服务请求工作流中“向客户索取信息”活动的发生情况。它能发现该活动多次或不必要发生的场景,揭示客服信息获取权限的缺失或 Zendesk Support 初始数据捕获的漏洞。

如果座席花费过多时间调查问题或难以找到相关信息,会显著延长解决时间。这种低效会影响座席效率,耽误必要的客户支持并增加运营成本。
ProcessMind 分析“向客户提出解决方案”或“服务请求已解决”之前的持续时间及前置活动。它会突出显示“座席调查问题”耗时异常的情况,提示需要在 Zendesk Support 中改进知识库集成或座席培训。

典型目标

定义成功的标准

本目标旨在显著缩短客户服务请求从初始接触到最终关闭所需的时间。实现这一目标能直接提升客户满意度,降低因案例拖延产生的运营成本,并释放客服人力,从而提高 Zendesk Support 的整体运营效率。
ProcessMind 会分析您的 Zendesk Support 数据,精准锁定解决流程中的瓶颈和延迟。它能识别出延长解决时间的特定活动或序列,提供优化流程、实现重复任务自动化以及有效重新分配资源的见解。您的目标可以设定为将平均解决时间缩短 15-25%。

达到服务水平协议 (SLA) 对于交付可靠的客户服务并避免违约金至关重要。此目标侧重于提高在定义的 SLA 目标内解决的服务请求百分比,确保您的 Zendesk Support 环境中服务质量和可靠性的一致性。
ProcessMind 通过监控关键路径和标记延迟,主动识别有 SLA 违约风险的案例。它能精准定位 SLA 失败的根本原因(无论是由于座席交接、调查延迟还是沟通间隙),从而实现有针对性的干预,将合规率提升 10-20%。

内部升级率高通常表明存在潜在问题,例如座席知识匮乏、初始分类不当或流程交接复杂。此目标旨在减少 Zendesk Support 中客户服务请求需要升级到更高级别或不同部门的频率,从而降低成本并加快解决速度。
ProcessMind 映射了升级路径并识别常见的触发因素,揭示知识缺口或流程模糊之处。通过分析导致升级的情况,它有助于优化培训、改进知识库内容并细化初始分拣,可能将升级率降低 10-15%。

服务请求的高重新开启率表明初始解决方案未能完全解决客户问题,导致满意度下降和工作量增加。此目标侧重于确保在 Zendesk Support 系统中第一次就能完全且有效地解决客户问题。
ProcessMind 分析重新开启请求的整个生命周期,识别与重新开启相关的常见模式、座席或请求类型。它有助于发现解决方案不足或潜在问题未完全解决的环节,从而实现改进,将重新开启率降低 5-10%。

沟通渠道使用不一致会导致客户体验碎片化和座席工作流效率低下。此目标旨在建立并强制执行客户互动的标准渠道,确保 Zendesk Support 中服务流程的清晰、一致和简化。
ProcessMind 将服务请求生命周期中使用的沟通渠道流可视化。它会突出显示偏离首选渠道的情况,并识别使用多个可能引起混淆的渠道的场景,指导简化和标准化沟通,以提供更好的客户体验 (CX)。

工作负载分布不均可能导致客服倦怠、服务延迟和质量不稳定。本目标专注于确保 Zendesk Support 中的客服人员拥有平衡的工作负载,从而实现效率最大化并促进团队内公平的资源分配。
ProcessMind 提供了关于个人客服活动和案例分配的洞察,揭示了失衡环节和瓶颈。它有助于发现负载均衡、交叉培训或调整分配规则的机会,确保工作分配更公平、更高效,使客服生产力提升 10%。

对新客户服务请求的确认回复缓慢会给人留下负面的第一印象,并增加客户的焦虑。本目标旨在显著缩短客户在 Zendesk Support 发起联系后收到初始确认的时间。
ProcessMind 会细致追踪从“客户发起联系”到“发送初始客户确认”的时间。它能识别出这关键第一步中的延迟和流程漏洞,帮助企业实施更快的自动回复或优化初始分拨,使确认时长缩短 20-30%。

服务请求分类不当往往会导致转派错误、处理延迟和效率低下。本目标旨在提高 Zendesk Support 中进项请求分类和优先级排序的准确性,确保请求能迅速分配至正确的客服或部门。
ProcessMind 会分析初始分类与后续流程路径(包括升级或重新分配)之间的关联。它能识别出分类错误的规律,从而帮助优化分类规则、改进客服培训或实现初始分拨的自动化,使分类准确率提升 15-25%。

客户在服务请求过程中被反复索要相同的信息时会感到非常受挫。此目标专注于简化 Zendesk Support 中的信息收集流程,确保所有必要细节都能高效收集,理想情况下在第一次互动中完成。
ProcessMind 映射了服务流程中向客户请求信息的节点。它能识别出冗余请求的模式,或座席反复索要已有数据的环节,从而优化流程,将此类情况减少 10-20%。

偏离标准操作流程会导致服务质量不一、合规风险和运营效率低下。此目标旨在确保 Zendesk Support 中的所有客服座席和流程严格遵循既定指南和工作流。
ProcessMind 自动发现并可视化所有实际流程路径,并将其与理想参考模型进行对比。它会突出显示未经授权的快捷方式、缺失的步骤或不合规的操作,为加强流程纪律提供清晰证据,并将一致性提高 20%。

低效的调查步骤会显著延长解决时间并增加客户服务成本。此目标专注于优化诊断和解决客户问题的活动,使其在 Zendesk Support 中更快速、更有效。
ProcessMind 识别“座席调查问题”阶段中的常见循环、重复劳动和不必要的步骤。它会突出显示座席花费过多时间或重复操作的地方,为优化诊断工具、知识库访问或内部协作提供见解,从而将调查时间缩短 10-15%。

客户服务改进的 6 个步骤

1

下载模板

操作指南

访问并下载预配置的 Excel 数据模板,该模板专为分析 Zendesk Support 中的客户服务流程而设计。

为何重要

标准化的数据结构可确保准确捕获 Zendesk Support 工单中的所有关键信息,从而实现精确的流程分析。

预期成果

专为 Zendesk Support 客户服务数据定制的现成 Excel 模板。

您将获得

发现客户服务流程中的隐藏路径

ProcessMind 将您的 Zendesk Support 原始数据转化为直观、互动的可视化图表。您可以深度洞察客户服务的每一个环节,发现低效之处和改进机会。
  • 可视化您的端到端服务流程
  • 精准定位 Zendesk 中的隐藏瓶颈
  • 优化座席交接与任务
  • 缩短客户平均解决时间
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

典型成果

客服领域的实际改进成效

这些成果展示了企业通过对 Zendesk Support 数据应用流程挖掘所获得的实实在在的好处。通过分析服务请求的生命周期,企业可以识别低效环节和瓶颈,从而实现显著的运营提升。

0 %
更快的解决时间

缩短平均服务请求解决时间

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

- 0 %
增强的 SLA Compliance

服务水平协议达成情况的改善

通过精准定位不合规的流程路径及其根本原因,组织可以主动解决问题,确保更多请求达到其 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可以实现更有效的客服培训和流程调整,从而减少对高级别支持的依赖。

0 %
减少案例重新开启

客户服务请求重新开启次数减少

分析案例重新开启的原因有助于提高初始解决质量和完整性,减少客户重复联系并提升满意度。

0 %
更迅速的确认回复

缩短平均初始客户确认时间

识别首次接触中的延迟有助于简化初始接触点,设定更好的客户预期并提升早期满意度。

取得的具体成果可能因流程复杂度、数据质量和实施范围而异。这些案例反映了企业利用流程挖掘优化客服流程时常见的改进成效。

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

每个客户服务请求的唯一标识符,也称为工单或案例。

为何重要

这是连接所有流程步骤的核心 Case ID,支持对每个独立客户服务旅程的还原与分析。

指示某项活动或事件开始时间的时间戳。

为何重要

该时间戳对于事件排序、时长计算以及分析服务请求流程的时间轴至关重要。

负责处理该服务请求的客服人员姓名或 ID。

为何重要

追踪执行操作的客服,以便分析个人绩效、工作负载分布和资源分配。

服务请求的分类,例如“提问”、“事件”、“问题”或“任务”。

为何重要

对请求进行分类,以便对不同类型的问题进行性能比较和分析,这对于有针对性的流程改进至关重要。

分配给服务请求的优先级,例如“低”、“普通”、“高”或“紧急”。

为何重要

指示请求的紧急程度,这对于分析 SLA 合规性以及确保及时处理关键问题至关重要。

提交服务请求或进行沟通的渠道。

为何重要

展示客户与客服的互动方式,以便分析渠道效率及其对流程和客户体验的影响。

根据其 SLA 策略,服务请求预期解决的目标时长。

为何重要

定义了对客户的服务承诺,作为衡量准时绩效和 SLA 合规性的基准。

一个布尔标志,指示服务请求的解决时间是否超过了其 SLA 目标。

为何重要

为每个案例的 SLA 达标情况提供明确的结果,简化合规性监控和报表编制。

从服务请求创建到最终解决所经过的总时长。

为何重要

衡量端到端的案例持续时间,这是评估整体流程效率和客户体验的关键 KPI。

活动

要跟踪和优化的流程步骤

该活动标志着客服流程的开始,即通过电子邮件、网页表单或聊天等任何渠道在 Zendesk 中生成新工单。系统会在创建时明确记录该事件,并附带唯一的工单 ID 和时间戳。

为何重要

作为主要的启动事件,它对于计算案例的总时长和分析随时间变化的请求量至关重要。它是衡量关键绩效指标(如首次回复时间和总解决时间)的基准。

该事件表示服务请求已分配给特定的客服进行处理。这可以根据路由规则自动发生,也可以由团队负责人或客服手动操作。

为何重要

分派是问责和工作量管理的关键里程碑。分析分派时间及其重新分派模式可以揭示分拣和分配过程中的瓶颈。

当座席需要客户提供更多信息才能继续处理,并将工单状态更改为“待处理”时发生。此状态更改明确表示流程现在正在等待外部参与者。

为何重要

该活动突显了对客户的依赖,并会暂停内部 SLA 计时。单个工单上频繁或重复出现此类情况可能表明初始信息收集不完整,会导致解决时间延长。

座席在向客户提供解决方案后将服务请求标记为“已解决”。这是一个临时状态,因为在工单永久关闭之前,客户可以通过回复重新开启工单。

为何重要

这是衡量解决时间和客服效率的首要里程碑。它标志着客服认为工作已完成的时间点,并为分析工单重开后的返工情况提供了基础。

如果客户回复状态为“已解决”的工单,就会触发此活动。Zendesk 会自动将状态改回“开启”,表示问题未完全解决。

为何重要

工单重开是首次解决率(FCR)失败和解决方案质量不佳的关键指标。分析工单重开的频率和原因,有助于发现客服培训和解决流程中需要改进的环节。

这是最后一项活动,标志着服务请求的永久关闭。这通常发生在工单标记为“已解决”且客户在设定的一段时间内没有新回复后,由系统自动完成。

为何重要

作为最终的结束事件,它标志着工单生命周期的终结。从“已解决”到“已关闭”的时间代表了潜在重新开启的窗口,而“已关闭”事件确认了解决方案已被接受。

常见问题

常见问题

流程挖掘能帮助您直观地查看 Zendesk 中服务请求的实际流向,识别瓶颈、偏差和低效环节。它可以揭示客服请求在何处停滞或耗时过长,从而方便您优化工作流并缩短解决时间。您可以精准锁定重开率高或严重违反 SLA 等问题的根本原因。

对于流程挖掘,您主要需要来自 Zendesk Support 的事件日志。这包括案例标识符(如服务请求 ID)、活动名称(如“工单已创建”或“座席已分派”)以及每个活动的时间戳。座席 ID 和状态更改(例如“开启”、“挂起”、“已解决”)也至关重要。

您可以预期平均解决时间和内部升级率会显著降低。流程挖掘有助于提升关键的 SLA 合规性,并减少服务请求重开的次数。最终,这将带来更高的客户满意度和更高效的客服人力利用。

Zendesk Support 提供多种数据提取方式,包括 API、报表功能和数据导出功能。许多流程挖掘工具也提供直接连接器,或支持导入 CSV、Excel 等标准格式的数据。我们可以针对您的具体 Zendesk 配置,指导您选择最高效的方法。

虽然具备一定的对数据结构的理解会有所帮助,但许多现代流程挖掘平台是专为业务用户设计的。基础的 SQL 知识可能对数据准备有帮助,但并不总是需要专门的数据工程师。流程挖掘工具会处理复杂的分析工作。

是的,流程挖掘非常擅长识别导致延迟的步骤,例如初始确认缓慢。通过分析事件日志,它还能发现客户被反复索取相同信息的模式,这通常预示着调查流程低效或请求分类不当。基于此,您可以进行针对性的改进。

初始数据提取和模型创建通常可以在几周内完成,具体取决于数据量和复杂度。您通常能在前 4-8 周内获得具有指导意义的洞察。通过持续监控可以实现不断的优化,并确保改进效果得以维持。

消除客服瓶颈,立即提升 CSAT

减少重复联系。实现 80% 的首次解决率(FCR),提升客户满意度。