TicketWorx

Das Problem

Unternehmen, die einer Vielzahl von Kunden komplexe Produkte anbieten (z.B. die Telekommunikationsbranche), müssen komplexe Kundenservice-Prozesse bewältigen: Zahlreiche Organisationseinheiten (Service-Center, Verkauf, Sachgebiete, Auftragnehmer) & zahlreiche Kundeninteraktionen (technischer/ nichttechnischer Art, verschiedene Kanäle).

Die Mehrzahl von ihnen arbeitet mit Trouble-Ticket-Systemen, um diese mitunter standardmäßigen (z.B. Remedy) aber oft genug auch spezifischen Prozesse zu verwalten. Der Schwerpunkt und somit auch die Stärke dieser Systeme liegt jedoch häufig in der Verwaltung der Betriebsabläufe und nicht im Bereich des Reporting, Monitoring und der Analyse. Sofern sie über analytische Funktionen verfügen, werden sie äußerst kostspielig, wenn es um die Gesamtkosten der Lizensierung geht, die ein Unternehmen mittlerer Größe nicht aufbringen kann oder will.

Der Bedarf an Monitoring und tiefgreifenden Analysen wächst jedoch angesichts wachsender Kundenzahlen und höherer Schaltraten und macht damit guten Kundenservice zum wichtigsten Unterscheidungsmerkmal.

Unsere Lösung

TicketWorx ist eine Business Intelligence Lösung die auf einem erschwinglichen MS SQL Server läuft. Sie setzt auf das operative Trouble-Ticket-System 'noch eins drauf'. Da TicketWorx von uns, einem auf Analysen spezialisierten Beratungsunternehmen, entworfen worden ist, orientieren wir uns bei der Weiterentwicklung klar am Informationsbedarf der Manager.

TicketWorx bietet eine große Funktionsvielfalt, um Tickets nachzu-verfolgen (einschließlich der unternehmensinternen Abläufe) und erfasst dabei den Kundendienst und die Leistung der Subunternehmer. Darüber hinaus haben Sie die Möglichkeit, mit Hilfe eines flexiblen Filterungssystems und einer Drag-and-Drop-Funktion Ad-hoc-Analysen durchzuführen. Letztlich lässt sich TicketWorx individuell auf die Bedürfnisse Ihres Unternehmens anpassen, wenn es um die einzelnen Prozessabläufe, Unternehmensstrukturen, Ticket- und  Produktklassen, Leistungsdichte und ähnliches geht.

Für weitere Informationen, sprechen Sie uns an!

Wesentliche Funktionsbereiche

Funktionsbereich

Erfasste Informationen

Ticket-Zählung

Wie viele Tickets werden ausgestellt oder nach Durchlaufen einer Vielzahl von Stationen abschließend bearbeitet (Job-Klasse, Job-Art, Organisationseinheiten, verschiedene Zeitabschnitte, Regionen, usw.)?
Welche Entwicklung zeichnet sich im Verlauf der Zeit ab?

Ticket-Timing

 

Wie lang ist die Laufzeit eines Tickets? Sinkt oder wächst die durchschnittliche Laufzeit?
Wie sieht es mit aufgelösten Tickets aus (z.B. Fahrtzeiten, Wartezeiten, usw.)?

Ticket-Alter

 

Wie sieht die Altersstruktur der gegenwärtig im System befindlichen Tickets aus? Liegen viele Langzeittickets vor, die sich negativ auf die Durchschnittszeit der Problembehebung auswirken?
Welche Tendenzen zeichnen sich im Laufe der Zeit ab?

Ticket-Fluss

 

Welche Stationen durchlaufen die Tickets innerhalb des Unternehmens?
Wie lange "hängen" Tickets in den einzelnen Stationen, die mit der Abwicklung von Tickets betraut sind? Lassen sich hier ineffiziente Prozessabläufe ausmachen?

Benchmarking

 

Wie schneiden interne Einheiten (Sachgebiet, Verkauf unter verschiedenen Aspekten, z.B. Gebiet/Region usw.) gegenüber standardisierten Maßstäben wie Ticketabfertigung innerhalb von 48h ab?
Welcher Anteil von Tickets wird innerhalb oder außerhalb von Vergleichszeiten abschließend bearbeitet?
Individuelle Leistungsbewertung
Inwieweit entspricht die Leistung des einzelnen Mitarbeiters den individuellen im Arbeitsvertrag festgeschriebenen KPIs?
Wo liegt die Gesamtleistung eines jeden Einzelnen gemessen an allen individuellen KPIs?
Leistungsbewertung des Subunternehmers
Inwieweit entspricht die Leistung des jeweiligen Subunternehmers den standardisierten KPIs, die im individuellen Vertrag dargelegt sind?
Welche finanziellen Auswirkungen hinsichtlich Bonus/Malus sind damit verbunden?

Kundenabwanderung

 

Was geschieht auf Kundenebene mit Ticket-Indikatoren, die bei einer Analyse als ursächlich für die Kündigung eines Kunden identifiziert worden sind?

pdf iconLesen Sie hier wie ein TelCo Klient seine Monitoring-Funktionen mit Hilfe von TicketWorx optimiert hat :


How many tickets are coming in or being resolved across a multitude of dimensions (job class, job type, organizational units, various time cuts, region, etc.)? Trend over time?