カスタマーサービスの責任者は、コンタクトセンター運営の効率化を図りながら、優れた顧客体験を提供することに努力しています。しかし、問合せチケットに対応する連携がまずかったり、手作業が合ったり、役に立たないセルフサービスポータルなどによるExecution Gap(業務の実行を妨げている事象)が顧客満足度を低下させています。Celonisは、ルーティン業務やお客様への働きかけにおいてML(機械学習)に基づき提言をすることにより、カスタマーエクスペリエンスの向上を支援します。
Celonis EMSは、お客様の業務オペレーション能力を最大限に発揮できるように設計されています。解決までの時間を短縮し、セルフサービスオプションの有効性を高め、最終的にはネットプロモータースコアを向上させます。
EMSは、トランザクションシステムからリアルタイムでデータを抽出して変換し、どのサービスのケースが解決時間に最も好影響を与えるか、セルフサービスプロセスのどの段階で問題が発生しているか、根本原因が同じであるにもかかわらず複数の担当者よって処理されている問題案件はどれかなど、Execution Gap(業務の実行を妨げている事象)を特定します。
そして、これらのギャップを取り除くために行動を起こし、ワークフローを合理的にに自動化し、影響度に応じて作業に優先順位をつけ、最前線の従業員に次の最善行動は何か通知します。
強力な機械学習モデルを使用して問題案件の解決時間を予測し、合理的に再度優先順位を付け、SLA(サービス品質保証契約)の未達を回避します。顧客の離脱の原因となっているナレッジベースを積極的に更新します。また、関連するサービスケースをグループ化して、1人の担当者で解決できるようにし、効率性を高めます。
Celonis EMSは、このようなことをお手伝いします。
組織でのすべての経験をポジティブなものにしましょう。顧客が必要な情報を見つけられるようにし、サービスチケットが迅速かつ正確に解決されるようにします。
どのExecution Gap(業務の実行を妨げている事象)により解決までの時間が長くなり、コストのかかる SLA ペナルティの原因となっているのかを特定します。長時間を要するサポートケースをリアルタイムで予測し、合理的に解決策に優先順位を付けます。
セルフサービスの提供における弱点を特定し、顧客が担当者に連絡を取らなくなる原因となっている点を特定します。この情報を直接サービスチームにフィードバックして、適切なナレッジベースを更新し、セルフサービスの効果を高めます。
サービス管理プロセスを改善するためにCelonisを導入したところ、今ではすべてのサービスチケットのライフサイクル全体を把握できるようになりました。