在 Freshservice 中优化服务请求管理
服务请求流程经常面临瓶颈，导致解决延迟和用户不满。我们的平台能帮您精准识别这些低效环节，并指导您通过切实可行的改进来提升效率和客户满意度。探索如何转型您的服务交付。
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为什么要优化您的 Freshservice 服务请求管理？
高效的服务请求管理对于维持高客户满意度、支持业务连续性以及控制运营成本至关重要。在当今快节奏的环境中，组织高度依赖高效的服务交付。当从重置密码到获取软件权限的各类服务请求处理缓慢或效率低下时，产生的连锁反应可能非常严重。解决延迟会导致用户产生挫败感、生产力下降，并可能由于停机时间延长或错失机会而导致财务损失。此外，低效的流程会消耗宝贵的资源，使技术支持人员无法专注于处理更复杂的问题，从而增加了服务交付的总体成本。深入了解 Freshservice 中每个服务请求的真实端到端旅程，是将您的服务台从成本中心转变为组织战略推动者的第一步。
流程挖掘如何增强服务请求洞察
流程挖掘为您的 Freshservice 服务请求管理流程提供了一个无与伦比的、客观的视角，将原始活动日志转化为直观且可落地执行的洞察。与仅显示“发生了什么”的传统报表不同，流程挖掘通过重构从开始到结束的完整流程流，揭示了事情是“如何”发生的以及“为什么”会发生。这意味着追踪从“创建服务请求”到“关闭服务请求”的每一个事件，以及其间的所有互动。通过分析服务请求采取的实际路径，您可以精确地识别瓶颈、偏离标准操作程序的情况以及不必要的返工环节。您将全面了解真实的周期时间，识别导致延迟的具体活动，并评估“服务类型”或“分配的客服/团队”等各种因素对解决效率的影响。这种颗粒度的洞察有助于您回答关于 Freshservice 运营的关键问题，例如如何改进服务请求管理以及如何缩短其处理周期。
流程改进的关键领域
借助流程挖掘，您可以发现隐藏的低效环节，并针对 Freshservice 服务请求管理中的特定领域进行改进。常见的改进机会包括：
- 识别瓶颈：精准定位服务请求经常堆积或出现重大延迟的活动或客服队列。例如，查明“向请求者询问信息”或“接入外部供应商”是否持续延长了解决时间。
- 精简工作流：发现服务请求履行流程中不必要的步骤、返工循环或冗余活动。这可能涉及优化分流流程或减少团队之间反复的沟通。
- SLA 合规性：分析 SLA 违约的根本原因，准确了解请求在何处以及为何不符合规定。这有助于采取主动措施，始终如一地满足关键的服务水平协议。
- 资源分配：评估客服人员的工作负载和效率，识别重新平衡任务分配的机会，或提供有针对性的培训，以提高各种“服务类型”或“优先级”的响应和解决速度。
- 自动化机会：识别经常重复且适合自动化的手动任务，使客服人员能够腾出精力专注于更复杂的问题。
优化服务请求管理的可衡量成果
通过将流程挖掘应用于 Freshservice 服务请求管理，您可以获得切实的、可衡量的收益，直接提升组织的底线收益和用户满意度：
- 缩短周期时间：显著减少从提交服务请求到解决的平均时间，提升用户体验和生产力。
- 提高 SLA 合规率：始终如一地达到或超过您的服务水平协议，增强服务交付的可靠性和信任度。
- 降低运营成本：优化资源利用，减少手动工作量，消除返工，从而实现大幅成本节约。
- 提升客户满意度：更快、更高效的解决过程直接转化为更快乐的用户和对 IT 服务更好的评价。
- 提高生产力：通过精简的流程和更清晰的指南赋能客服人员，使他们能够更有效地处理更多请求，并专注于增值任务。
开启 Freshservice 服务请求优化之旅
今天就开始优化您的 Freshservice 服务请求管理吧。通过应用流程挖掘，您将获得做出明智决策、实施有效变革并持续改进服务交付所需的透明度和数据驱动洞察。现在就将您的 Freshservice 数据连接到我们的分析工具，让洞察指引您迈向更高效、合规且以用户为中心的服务请求流程。
您的核心发现
揭开服务请求背后的隐藏真相
- 可视化您的实际服务请求流向。
- 精准定位 Freshservice 中隐藏的瓶颈。
- 识别延迟和返工的根本原因。
- 追踪请求解决和满意度 KPI。
典型成果
实现卓越运营
这些成果展示了组织通过将 Process Mining 应用于其服务请求管理工作流所能实现的重大改进。通过分析 Freshservice data，企业可以发现低效环节并实施针对性的优化，从而简化运营并提高用户满意度。
端到端平均用时减少量
Process Mining 能够识别瓶颈，加快从服务请求创建到完成的解决速度，从而提高服务交付效率。
在目标时间内完成的请求百分比
通过突出频繁发生的 SLA 违规及其根本原因，组织可以调整流程和资源，以始终满足服务水平协议，从而增强可靠性。
需要补充信息的请求减少
精准定位请求信息不完整的原因，可最大限度减少客服索取更多信息的需求，从而精简流程并减少无效工作。
请求重新指派次数减少
了解专员多次重新分配背后的原因，有助于实现更好的初始路由和技能匹配，从而减少延迟并缓解专员的沮丧情绪。
偏离理想路径的情况更少
通过识别并消除非标准流程变体，组织可以在服务交付中实现更高的一致性和可预测性，从而提高服务质量。
已确认解决的请求增加
提高请求者确认解决的比率意味着解决方案更有效、沟通更清晰，从而提升整体客户满意度。
具体结果和改进将取决于您组织的流程复杂度、 data 质量和实施范围等因素。所提供的示例代表了在各种服务请求管理部署中观察到的典型收益。
常见问题
常见问题
Process Mining 能帮助您直观呈现服务请求的实际流向，识别瓶颈、偏差和低效环节。它能揭示延迟、违反 SLA 及返工的根本原因，从而实现 data 驱动的优化策略。这种方法不仅提高了透明度，还促进了持续改进。
您通常需要一份包含服务请求 ID、每项活动的 timestamp 以及活动名称本身的 event log。专员、状态、优先级和小组等额外属性可以丰富分析，并提供对流程的更深洞察。这些 data 通常通过 Freshservice API 或数据库导出。
通常在数据提取和加载后的几周内就能产生初步见解，从而快速识别主要的痛点。全面的分析和可操作的建议通常会在一到三个月内产生，具体取决于流程的复杂程度和数据质量。这有助于更快地做出明智的决策。
是的，Process Mining 可以精准定位服务请求流程中 SLA 违规发生的地点和原因。它能识别导致延迟的具体活动、专员或队列，从而实现针对性干预以提高合规性。这有助于您更一致地达成服务水平协议。
不，流程挖掘对所有规模的、希望优化其服务请求管理的组织都有益。即使是较小的团队，也可以通过这种方法深入了解其工作流，识别快速获胜的机会，并提高服务交付效率。它可以扩展以满足各种运营需求。
您需要通过 API 导出或直接访问数据库来获取 Freshservice data，从而提取必要的 event log。然后使用 Process Mining 工具（云端或本地）来处理并可视化这些 data。操作该工具通常不需要深厚的编程知识。
通过分析个案流和活动时长，流程挖掘揭示了客服工作负荷的不平衡和低效的路由模式。这种洞察使您能够更有效地重新分配任务，减少重新指派，并提高客服的整体效率和工作满意度。它还能识别自动化机会。
数据质量固然重要，但流程挖掘工具通常具备处理细微不一致的能力，并能帮助识别数据质量本身的问题。项目通常包含专门的数据准备阶段，以确保分析基于可靠的信息。这一过程往往能提升未来的数据完整性。
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