改进您的客户服务

通过 6 步指南优化 Salesforce Service Cloud
改进您的客户服务

优化 Salesforce 客户服务,实现卓越效率

客户服务运营常受困于解决时间不一和未能满足服务级别协议。我们的平台助您精准识别流程瓶颈和低效环节。它引导您优化座席 workflow,并显著提升客户满意度。立即转型您的服务交付。

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为什么要优化 Salesforce Service Cloud 中的客户服务?

客户服务是任何成功业务的核心,直接影响客户忠诚度、品牌声誉,并最终影响您的收益。在当今竞争激烈的环境中,仅仅响应客户咨询已远远不够。客户期待迅速、一致且个性化的体验。然而,在 Salesforce Service Cloud 这样强大的系统中管理复杂的互动仍面临重大挑战。如果缺乏对服务流程清晰、端到端的视角,您可能会陷入解决时间不一、座席受挫以及运营成本不断上升的困境。

客户服务流程中的低效会导致严重后果。例如,过长的客户服务周期时间与较低的客户满意度直接相关。座席流失率高、未能遵守服务级别协议 (SLA) 以及流程透明度不足,通常源于被忽视的隐形瓶颈和流程偏差。优化客户服务不仅仅是为了削减成本,更是为了交付卓越价值、建立持久的客户关系,并确保您的 Salesforce Service Cloud 投资真正获得回报。

Process Mining 如何揭示 Salesforce Service Cloud 中的洞察

Process Mining 提供了一种革命性的方法,用于理解和改进 Salesforce Service Cloud 中的客户服务运营。它不依赖于假设或零散的经验,而是利用 Salesforce 系统生成的实际 event data(特别是来自 Case、Knowledge、Entitlement 和 Milestone 对象),来重构每一次客户服务旅程。这为您提供了整个服务流程的公正、data 驱动的可视化展示,从客户联系您的那一刻起,直到最终解决和 case 关闭。

通过分析服务请求 data,Process Mining 可以精准地绘制出常见的流程图,识别偏离标准程序的变体,并明确指出延迟发生的具体位置。这种全面的视角让您能够看到,例如,case 升级的频率、哪些沟通渠道能带来更快的解决速度,或者某些座席是否长期超负荷。这就是将原始 Salesforce data 转化为可操作情报的过程,让您能够回答关键问题,如“究竟是什么在影响我们的客户服务周期时间?”以及“我们最显著的瓶颈在哪里?”。

客户服务流程的关键改进领域

借助 Process Mining,您可以精准定位 Salesforce Service Cloud 环境中可产生实质性结果的特定改进领域:

  • 缩短客户服务周期时间:识别导致解决客户问题延迟的具体步骤或交接环节。这可能涉及优化座席路由、简化内部审批或提高 Salesforce 中知识库文章的可访问性。
  • 优化座席工作流 (workflow):了解座席如何处理 case、知识库文章以及与客户互动。发现可能降低其效率的信息收集、任务切换或内部协作中的低效环节。
  • 提升首次联系解决率 (FCR):分析那些需要多次互动才能解决的 case。Process Mining 可以揭示重复联系的常见原因,帮助您为座席提供更好的工具、培训或信息,以实现更快的解决方案。
  • 简化升级程序:追踪升级 case 的路径,以识别升级发生的原因和时间。这些洞察有助于完善升级矩阵,或授权一线座席处理更复杂的问题。
  • 确保 SLA 合规性:实时监控对服务级别协议的遵守情况。Process Mining 有助于发现未能满足 SLA 的根本原因,使您能够主动解决系统性问题,而不仅仅是对个别违规做出反应。

流程优化的可衡量成果

实施基于 Process Mining 洞察的流程优化计划,能为您的客户服务运营带来显著且可衡量的收益:

  • 降低运营成本:通过消除冗余步骤、优化资源配置和提高座席效率,您可以显著降低单次服务互动的成本。
  • 提升客户满意度:更快的解决时间、更一致的服务交付以及主动的问题解决方法,直接转化为更高的客户满意度和更强的忠诚度。
  • 增强合规性:确保您的服务流程始终符合内部政策和外部监管要求,降低风险并提高问责制。
  • 提高座席生产力和士气:简化的 workflow 和清晰的指引使座席能够更有效地解决问题,从而减轻压力并提高工作满意度。
  • 提高资源利用率:识别资源使用过度或不足的地方,从而实现更智能的人员配备和工作负载分配,尤其是跨 Salesforce 设置中的不同部门或技能组。

开启您的客户服务优化之旅

改进 Salesforce Service Cloud 中的客户服务看似艰巨,但只要有正确的工具和方法,这便是一个完全可以实现的目标。Process Mining 提供了您所需的清晰度和可操作洞察,助您摆脱凭空猜测。通过专注于 Salesforce Service Cloud 中的真实 data,您可以揭开运营背后的真相,并实施能驱动真实业务价值的针对性变革。今天就开启您的旅程,将客户服务从成本中心转变为强大的差异化优势。探索如何改进客户服务以及如何有效且可持续地缩短客户服务周期时间

客户服务 客户体验 服务交付 服务台管理 SLA 管理 代理效率 Case 管理 问题解决

常见问题与挑战

识别当前面临的挑战

客户体验到的服务速度参差不齐,导致不满并可能违反服务级别协议。这种不一致直接影响客户满意度,并可能使使用 Salesforce Service Cloud 的组织面临处罚。ProcessMind 精准识别导致解决时间最长的活动和流程路径,揭示 case 停滞的位置。它将瓶颈可视化,并助您找准 SLA 失败的根本原因,从而实现有针对性的流程改进。

Case 经常在座席或部门之间反复流转,迫使客户重复提供信息并延长了解决时间。这在 Salesforce Service Cloud 中造成了碎片化的客户体验,并浪费了宝贵的座席时间。ProcessMind 绘制了服务流程中的所有座席交接和重新分配路径,突出了过度转移的模式。这种透明度使组织能够识别培训需求、改进路由规则或简化部门间的协作。

座席经常执行重复任务或重新调查问题,这表明在信息捕获或知识获取方面存在深层问题。这种返工会耗尽座席的生产力并增加运营成本,尤其是在高容量的 Salesforce Service Cloud 环境中。ProcessMind 揭示了所有流程循环和重复活动,量化其频率及对 case 解决的影响。它有助于精确识别不必要步骤发生的位置,从而发现流程简化和自动化的机会。

服务请求通常通过各种临时路径处理,导致结果不可控、合规风险以及参差不齐的客户体验。缺乏标准化使得在 Salesforce Service Cloud 中扩展高效服务变得困难。ProcessMind 自动发现所有实际流程变体,并将其与理想或标准作业程序进行对比。这使企业能够识别并解决偏差,确保一致的服务质量和合规性。

服务流程中的特定阶段或 activity 会莫名减慢 case 进度,导致积压并延长整体周期。这些难以察觉的瓶颈严重影响了 Salesforce Service Cloud 的效率和客户满意度。ProcessMind 为整个服务旅程提供“X光式”全景视图,精准定位 case 停滞的位置及时间。它能识别导致延迟的具体 activity 或资源,从而实现针对性的干预,疏通流程。

高优先级的服务请求可能无法获得所需的加速处理,从而陷入队列或遵循标准路径。这会导致严重的客户不满,并无法满足 Salesforce Service Cloud 中的紧急业务需求。ProcessMind 专门按优先级级别分析流程流向,揭示高优先级 case 是否真正得到了快速处理,或者它们是否经历了与低优先级 case 类似的延迟。这有助于优化优先级逻辑和资源分配。

大量的内部升级表明座席可能缺乏在首次接触时解决问题所需的工具、培训或权限。这增加了额外步骤,延迟了解决进度,并增加了 Salesforce Service Cloud 中的运营成本。ProcessMind 将所有升级路径可视化,识别常见的触发因素和频繁涉及的部门。这一洞察有助于组织弥补知识缺口、提升座席权限或完善内部协作流程。

客户通常需要多次互动或跟进才能解决一个问题,这表明在首次接触中未能彻底解决问题。这在 Salesforce Service Cloud 环境中抬高了运营成本并令客户感到沮丧。ProcessMind 识别出在最终解决前需要多次“客户联系已发起”或重复“代理调查问题”活动的 case。它有助于找准阻碍首次解决的因素,并改进座席培训或知识库内容。

与其它渠道相比,某些沟通渠道(如邮件或聊天)可能会导致解决时间显著延长或流程更复杂。这造成了不一致的体验,并降低了 Salesforce Service Cloud 中的资源利用率。ProcessMind 跨不同沟通渠道比较完整的端到端流程,突出显示哪些渠道效率较低或需要更多步骤。这使企业能够优化渠道策略和客服人员的技能分配。

客服人员的工作负载分配可能失衡,导致一些人不堪重负,而另一些人仍有余力。这会造成延迟、降低士气,并对 Salesforce Service Cloud 的整体服务交付质量产生负面影响。ProcessMind 清晰地展示了任务在个人和团队间的分配及处理情况,识别负载不均和资源瓶颈,从而实现更好的容量规划和更公平的任务分配。

客户被迫应对复杂的流程、重复提供信息或忍受漫长的等待,从而导致令人沮丧的高费力体验。这与较低的客户满意度和忠诚度直接相关,可通过 Salesforce Service Cloud 中的情绪 data 观察到。ProcessMind 通过将流程 data 与客户情绪或调查结果相关联,识别出导致客户费力程度增加的特定流程变体和接触点。它有助于简化客户旅程,提供更顺畅的体验。

客户希望在首次联系后能及时收到服务请求已受理并正在处理的确认。延迟发送“初始客户确认已发送”会导致不确定性、重复咨询并侵蚀信任。ProcessMind 监控从“客户联系已发起”或“服务请求已创建”到“初始客户确认已发送”之间流逝的时间。它识别确认延迟的原因,有助于确保沟通及时并建立客户信心。

典型目标

定义成功的标准

实现服务级别协议 (SLA) 合规性对于赢得客户信任和运营问责至关重要。未能满足 SLA 会直接影响客户满意度,并可能导致罚款或客户流失。此目标旨在确保更高比例的客户服务请求在约定的服务窗口内得到解决。ProcessMind 直接分析 Salesforce Service Cloud 中的服务请求生命周期,识别违反 SLA 的具体 case 以及导致违规的活动。它能精准指出延迟、瓶颈和非标准路径,使团队能够重新设计流程以更一致地达成目标,并衡量 SLA 达成率随时间的改进情况。

缩短解决客户问题所需的时间与提高客户满意度和运营效率直接相关。漫长的解决时间会令客户受挫并无谓地占用座席资源,从而影响整体服务交付和 Salesforce Service Cloud 运营的响应能力认知。ProcessMind 将每个服务请求的完整端到端旅程可视化,突出显示活动之间的准确持续时间,并识别隐藏的延迟和瓶颈。通过剖析流程变体及其对解决时间的影响,您可以找准自动化或重新培训的领域,从而显著减少平均解决时间。

在首次联系时解决客户问题能显著提升客户满意度并大幅降低运营成本。每一次额外的互动或跟进都会增加客户和客服人员的工作量,因此高首次联系解决率 (FCR) 是 Salesforce 高效客户服务的关键绩效指标。ProcessMind 分析未达成 FCR 的服务请求路径,识别重新联系或增加步骤的常见原因。它揭示了妨碍立即解决的 activity 序列模式、知识库使用情况或客服人员技能缺口,助您实施针对性培训或流程变更,并追踪 FCR 率的提升。

座席或部门之间过多的交接会延长解决时间,且通常要求客户重复提供信息,从而导致客户受挫。减少这些转移可以简化服务体验、提高座席效率,并在 Salesforce Service Cloud 中提供更一致的服务交付。ProcessMind 绘制了跨不同座席和团队的服务请求流向,精准识别不必要的转移实例以及这些交接的触发因素。通过将这些复杂路径可视化,您可以重组团队、改进座席培训或完善路由规则,从而显著减少每个 case 的交接次数。

服务流程中的返工和重复 activity 会消耗宝贵资源,增加运营成本并导致解决延迟。识别并消除这些冗余步骤对于提高整体流程效率、确保 Salesforce Service Cloud 中的客服人员从事增值任务至关重要。ProcessMind 自动发现所有流程变体,明确突出服务请求生命周期内的循环和重复 activity 序列。它量化了返工的频率和成本,使您能够查明根源(如 data 质量问题或信息不全),并实施流程变更以消除这些浪费环节。

不一致的服务流程会导致差异化的客户体验、合规风险和低效的资源利用。建立并遵守标准化的 workflow 可确保可预测性、提高质量,并使 Salesforce Service Cloud 中处理 case 的所有座席的培训变得更加容易。ProcessMind 将服务请求采取的所有实际流程路径可视化,揭示与理想或合规流程模型的偏差。它允许您识别哪些座席或部门偏离了标准,从而实现针对性的培训或 workflow 强制执行,以达成更高的流程一致性并显著减少非标准变体。

对客户服务 case 划分优先级不当可能导致关键问题被延迟,而处理了不太紧急的问题,从而影响客户满意度并可能违反服务协议。确保以适当的紧急程度处理正确的 case 是高效服务交付的关键。ProcessMind 分析不同优先级级别与实际解决路径及时间的相关性。它可以发现高优先级 case 是否真正得到了加速处理,或者低优先级 case 是否无意中延误了关键 case,从而为完善优先级规则和确保基于业务影响的优化资源分配提供洞察。

客户服务流程中频繁的内部升级预示着潜在问题,如座席权限不足、知识匮乏或复杂的系统限制。减少这些升级可以提高解决速度,并增强座席处理各类客户咨询的信心。ProcessMind 细致地追踪升级服务请求的路径,识别频繁触发升级的特定活动或条件。它揭示了内部交接的常见原因,从而允许针对座席培训、知识库内容或流程设计进行目标明确的改进,以降低其发生频率。

低效地使用沟通渠道或在渠道间切换(如从邮件切换到聊天)会导致客户互动碎片化并减慢解决速度。优化渠道使用可确保客户获得无缝体验,并帮助座席在 Salesforce Service Cloud 中更高效地工作。ProcessMind 分析服务请求在各种沟通渠道中的历程,识别渠道切换的时间、原因以及哪些特定渠道导致了较长的解决时间。这一洞察有助于优化渠道路由、更有效地整合渠道,并减少客户旅程中的摩擦。

客服人员之间的工作负载分配不均可能导致部分人员职业倦怠,而另一部分人则利用不足,从而导致服务质量不稳定。实现均衡的工作负载可确保员工福祉并提供一致的高质量服务。ProcessMind 详细展示了服务请求在个人和团队间的分配及处理情况。它能识别因人力或技能分配不均而导致的瓶颈,协助管理者重新平衡负载、优化 Salesforce Service Cloud 中的路由逻辑并完善资源配置。

及时响应客户的服务请求是建立信任和管理预期的基础。无论最终解决速度如何,这一初始步骤的延迟都会导致客户焦虑并产生服务不佳的感知。ProcessMind 精确追踪从客户发起联系到系统或客服人员发送初始确认之间的时间。它能识别导致响应时间过长的流程步骤或系统延迟,从而实现针对性的自动化或流程变更,确保快速、一致的初始客户互动。

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 Salesforce Service Cloud 客户服务 data 设计的预建 Excel 模板,以确保数据结构正确。

为何重要

这确保了您的 data 格式统一,从而可以在 ProcessMind 中进行准确高效的分析,无需手动调整。

预期成果

一个即用型 data 模板,其结构完美契合您的 Salesforce Service Cloud 客户服务流程。

您将获得

揭示 Salesforce Service Cloud 的真实旅程

ProcessMind 通过直观的可视化界面揭示 Salesforce 客户服务运营的完整实际流程。发现以前隐藏的模式,精准定位延迟和低效发生的位置,指导您提升客服人员生产力和客户满意度。
  • 可视化实际的客服人员旅程
  • 识别解决延迟的根本原因
  • 准确衡量座席绩效基准
  • 精准定位 SLA 违规及其根源
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

驱动卓越客户服务

这些成果说明了企业通过优化客户服务流程可以获得的切实利益。通过对 Salesforce Service Cloud data(尤其是服务请求)应用 Process Mining,企业可以获得清晰的洞察,从而简化运营并提升客户满意度。

0 %
提升SLA合规率

按时解决的 case 数量增加

确保更多的客户服务请求达到其服务级别协议目标,增强客户信任并避免处罚。这体现了运营可靠性和承诺的提升。

0 %
更快的 Case 解决速度

缩短解决 case 的平均时间

加快客户服务请求从创建到解决的整个生命周期,从而更快提升客户满意度并更有效地利用资源。

0 %
更高的 FCR 率

首次联系解决的 case 数量增加

在首次互动中解决更高比例的客户问题,显著提升客户满意度并减少后续联系的需求。

0 %
更少的座席交接

减少客服人员之间的转单

减少客户服务请求在座席之间的转移次数,简化解决路径,并通过减少重复解释来提升客户体验。

0 %
减少返工

减少重复的非增值活动

识别并消除服务请求涉及重复调查或重复提出解决方案的情况,从而显著提高效率并降低运营成本。

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。

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 case 或工单的唯一标识符,链接所有相关 activity。

为何重要

它是 Process Mining 的基础构建模块,因为它将属于同一客户问题的所有 event 连接成一个完整的流程实例。

指示活动完成时的时间戳。

为何重要

它支持计算 activity 的真实持续时间,这对于分析客服人员绩效和识别耗时步骤至关重要。

当前分配了该服务请求的用户或队列。

为何重要

这对于分析客服人员的工作负载、绩效以及交接频率至关重要,这些因素直接影响效率和解决时间。

分配给服务请求的优先级,如高、中或低。

为何重要

它支持分析流程是否有效地优先处理紧急 case,并根据 case 的重要程度满足不同的服务水平。

发起服务请求的渠道,如邮件、电话或网页。

为何重要

它支持对不同客户联系渠道的绩效进行比较,有助于优化渠道策略和资源配置。

服务请求在其生命周期中的当前状态,如新建、进行中或已关闭。

为何重要

它提供了关于 case 当前状态和结果的洞察,状态变更通常用于推导 activity 的顺序。

服务请求的分类,如咨询、问题或功能需求。

为何重要

它支持流程细分,以了解不同类型的请求是否得到了差异化处理,并识别需要专门改进的领域。

根据 SLA,服务请求应被解决的目标日期和时间。

为何重要

它提供了衡量实际绩效的基准,对于计算 SLA 合规性和识别有风险的 case 至关重要。

从 case 创建到解决所经过的总时间。

为何重要

这是衡量整体流程效率的主要 KPI,对于理解客户的端到端体验至关重要。

指示 case 是否在其 SLA 目标内解决。

为何重要

它为每个 case 的 SLA 合规性提供清晰的二元结果,这是进行绩效监控和延迟根因分析的基础。

指示 case 是否在与客户的首次互动中解决的标记。

为何重要

它直接衡量了服务效率和客户满意度的关键方面,有助于找出推动有效解决问题的核心因素。

活动

要跟踪和优化的流程步骤

此 activity 标记客户服务流程的正式开始,即在 Salesforce 中记录新的服务请求或 case。当在 Case 对象中创建新记录时,会显式捕获此 event 及其精确 timestamp。

为何重要

作为首要的开始 event,此活动对于计算整体 case 生命周期和解决时间至关重要。它为衡量 SLA 绩效和了解 case 容量提供了基准。

标记服务请求被分配给特定客服人员或队列进行处理的时间点。这是流程中的基本步骤,通过 case 所有者字段的变更来获取。

为何重要

此 activity 对于追踪客服人员工作负载、分配延迟和交接频率至关重要。它是分析客服人员绩效和识别分配流程瓶颈的基础。

当 case 需要更高级别的支持或专业知识并被正式升级时,发生此 activity。这可以通过 Salesforce 的升级规则显式捕获,或从字段变更中推断得出。

为何重要

分析升级情况有助于识别复杂的 case 类型、一线座席的培训需求以及系统性问题。它是衡量流程摩擦及其对解决时间影响的关键指标。

当未达成服务承诺(如首次响应或解决时间)时触发此 event。Salesforce 使用权利流程和里程碑记录追踪此项。

为何重要

此 activity 对于 SLA 遵守情况分析和合规性监控至关重要。它直接突出了未能满足客户预期的 case,从而实现针对性的流程改进。

这一关键里程碑意味着客服人员已完成解决客户问题所需的工作。该 case 现在等待最终关闭,一段时间后可能会自动执行。

为何重要

这是衡量解决时间的主要终点,对于计算 SLA 达成情况至关重要。它标志着对 case 主动处理的结束。

此 activity 代表服务请求生命周期的最终结束。一旦 case 关闭,除非重新开启,否则不再进行后续工作。

为何重要

作为终结 event,此活动为计算完整的 case 时长提供了终点。‘已解决’和‘已关闭’之间的时间也可以揭示关闭流程中的低效环节。

常见问题

常见问题

它可以精准识别流程效率低下的环节,例如解决时间不一、客服人员交接过多以及非标准流程。Process Mining 可视化实际工作流,揭示隐藏的瓶颈和返工区域,解决影响服务质量和效率的痛点。

要进行 Process Mining,您主要需要来自 Salesforce Service Cloud 的事件日志。这包括服务请求 ID、各 activity 的 timestamp 以及 activity 名称或描述等数据点。理想情况下,您还需要与每个步骤关联的资源、客服人员或角色信息。

可以通过标准 Salesforce API 集成或导出报表来进行 data 提取。目标是收集捕获每个服务请求活动序列的 event log。工具通常直接连接或导入 CSV 文件。

您可以预期的改进包括缩短平均 case 解决时间和提升首次联系解决率。Process Mining 有助于标准化 workflow、减少客服人员交接并优化 case 优先级逻辑,从而提高 SLA 达成率和客户满意度。

初始设置(包括 data 提取和模型创建)通常需要几周时间,具体取决于 data 的可用性和复杂程度。您可以在第一个月内开始看到可操作的洞察并识别流程变体。随后的持续监控将提供不间断的优化机会。

虽然使用的是专业的 Process Mining 软件,但许多解决方案都提供用户友好的界面。具备基础的数据理解和分析能力有助于解读结果。通常只有在复杂的 data 集成或高级模型自定义时才需要专门的技术技能。

Process Mining 分析带有 timestamp 的 event data,以映射每个服务请求的实际流程。通过可视化频繁的偏差、循环和延迟,它可以精准指出瓶颈所在,并识别重复步骤或返工。这种数据驱动的方法揭示了标准报表中无法看到的效率差距。

是的,Process Mining 可以通过识别多次联系的根源直接影响 FCR。它能揭示哪些类型的 case、客服行为或流程路径会导致客户再次联系,从而让您在培训、知识库或 workflow 设计方面进行针对性改进。

立即释放客户服务卓越效率

实现 80% 的首次联系解决率并提升 CSAT 评分。