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Optimieren Sie Ihr Incident-Management

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Incident-Lösung in ServiceNow Problemmanagement optimieren

Die Plattform hilft dabei, häufige Engpässe zu identifizieren, die die Lösung von Vorfällen verzögern. Sie deckt ineffiziente Workflows und Schritte auf, die zu nicht eingehaltenen Service Level Agreements führen. Durch die Hervorhebung dieser Bereiche können Sie gezielte Maßnahmen ergreifen, um Prozesse zu optimieren, die Effizienz zu verbessern und die allgemeine Zufriedenheit zu steigern. Dies führt zu schnelleren Lösungszeiten und einer besseren Compliance.

Laden Sie unsere vorkonfigurierte Datenvorlage herunter und gehen Sie häufige Herausforderungen an, um Ihre Effizienz-Ziele zu erreichen. Befolgen Sie unseren Sechs-Schritte-Verbesserungsplan und einsetzen Sie den Leitfaden zur Datenvorlage, um Ihre Abläufe zu optimieren.

Detaillierte Beschreibung anzeigen

Warum die Optimierung des Incident-Managements wichtig ist

Effektives Incident-Management ist das Basis leistungsfähiger IT-Dienste. In der heutigen schnelllebigen digitalen Umgebung kann jede Minute, in der ein Incident ungelöst bleibt, zu erheblichen geschäftlichen Auswirkungen führen, die Produktivität der Nutzer, die Kundenzufriedenheit und potenziell den Umsatz beeinträchtigen. Obwohl ServiceNow leistungsstarke Tools bietet, garantiert allein ein System noch keine Effizienz. Viele Organisationen kämpfen mit Verzögerungen bei der Incident-Lösung, häufigen Neuzuweisungen und mangelnder Transparenz darüber, warum bestimmte Incidents länger dauern als andere. Diese Ineffizienzen erhöhen die Betriebskosten, verbrauchen wertvolle SupportRessourcen und können zu verpassten Service Level Agreements führen, was den Ruf Ihrer Organisation schädigt und möglicherweise Strafen nach sich zieht. Das Verständnis des tatsächlichen Ablaufs Ihres Incident-Management-Prozesses ist der erste Schritt zu operativer Exzellenz.

Wie Process Mining Ihre ServiceNow Incident Flows beleuchtet

Process Mining bietet einen leistungsstarken, Datengesteuerten Ansatz, um die tatsächliche Ausführung Ihres Incident-Management-Prozesses innerhalb von ServiceNow zu analysierenn und zu verstehen. Anstatt sich auf Annahmen oder anekdotische Beweise zu verlassen, extrahiert Process Mining Event-Logs direkt aus Ihren ServiceNow-Daten, wobei der Schwerpunkt insbesondere auf der incident-Tabelle und deren Verknüpfungen zu den Tabellen problem, problem_task und known_error liegt. Es rekonstruiert den gesamten Weg jedes Incidents, von der ersten Meldung bis zur endgültigen Schließung, und liefert eine visuelle Karte aller Prozessvarianten. Diese End-to-End-Perspektive ermöglicht es Sie, präzise zu erkennen, wo Incidents die meiste Zeit verbringen, unerwartete Umwege zu identifizieren und die Ursachen für Verzögerungen aufzudecken. Sie können wichtige Aktivitäten wie „Incident gemeldet“, „Diagnose eingeleitet“, „An spezialisiertes Team übergeben“ und „Lösung angewendet/getestet“ verfolgen, um deren tatsächlichen Ablauf zu verstehen. Diese analytische Leistungsfähigkeit ist wichtig für Datengesteuerte Prozessoptimierung und verändert die Art und Weise, wie Sie die Incident-Lösung angehen.

Schlüsselbereiche zur Verbesserung der Incident-Lösung identifizieren

Mit Process Mining erhalten Sie eine beispiellose Klarheit über Bereiche, die reif für die Prozessoptimierung sind. Sie können sich gezielt auf folgende Punkte konzentrieren:

  • Engpassidentifizierung: Identifizieren Sie mühelos Phasen, Gruppen oder Agenten, in denen Incidents immer wieder feststecken oder über längere Zeit verzögert werden, was eine schnelle Lösung verhindert. Dauert zum Beispiel die anfängliche Kategorisierungsphase zu lange, oder verursachen Übergaben zwischen Support-Stufen erhebliche Wartezeiten?
  • Prozessvariantenanalyse: Entdecken und analysierenn Sie unstandardisierte Pfade, die Incidents nehmen, um zu verstehen, warum einige Incidents vom idealen Ablauf abweichen und welche Auswirkungen diese Abweichungen auf die Durchlaufzeit und den Ressourcenverbrauch haben. Dies hilft bei der Standardisierung effizienter Praktiken.
  • Rework-Schleifen und Neuzuweisungen: Visualisieren Sie Fälle, in denen Incidents häufig neu zugewiesen oder an frühere Phasen zurückgesendet werden, was auf potenzielle Probleme bei der Erstdiagnose, WissensDatenbank-Artikeln oder Qualifikationslücken innerhalb der Teams hinweist. Diese Daten können Ihre ServiceNow – Problemmanagement-Bemühungen unterstützen, indem sie wiederkehrende Probleme aufzeigen, die eine tiefere Analyse und Prävention erfordern.
  • SLA-Compliance-Monitoring: Verfolgen Sie die tatsächliche Leistung im Vergleich zu definierten SLAs, nicht nur auf einer Übersichts-, sondern auch auf einer Detailebene, um zu verstehen, warum SLAs nicht eingehalten werden, und proaktive Maßnahmen zu identifizieren.
  • Automatisierungsmöglichkeiten: Identifizieren Sie repetitive manuelle Aufgaben oder vorhersehbare Entscheidungspunkte, die innerhalb von ServiceNow automatisiert werden können, um die Lösung zu beschleunigen und menschliche Fehler zu reduzieren, wodurch die Gesamteffizienz verbessert und die Incident Durchlaufzeit verkürzt wird.

Messbare Vorteile erzielen: Schnellere Lösung, höhere Zufriedenheit

Der Einsatz von Process Mining für Ihr Incident-Management in ServiceNow führt zu messbaren Verbesserungen in Ihrer gesamten Organisation. Indem Sie identifizierte Engpässe angehen und Prozesse optimieren, können Sie Folgendes erwarten:

  • Reduzierte Incident Durchlaufzeit: Verkürzen Sie die durchschnittliche Lösungszeit (MTTR) für Incidents erheblich, um Ihre Nutzer schneller wieder Produktiv zu machen.
  • Verbesserte SLA-Einhaltung: Erfüllen oder übertreffen Sie Ihre Service Level Agreements konsequent, um Vertrauen und Compliance zu stärken.
  • Geringere Betriebskosten: Optimieren Sie die Ressourcenzuweisung und reduzieren Sie unnötigen Aufwand, was zu kosteneffizienteren Support-Operationen führt.
  • Erhöhte Nutzerzufriedenheit: Eine schnellere und effizientere Incident-Lösung führt direkt zu einer besseren Erfahrung für Ihre Endnutzer und Kunden.
  • Proaktives Problemmanagement: Die Erkenntnisse aus der Analyse von Incident-Mustern können direkt in das ServiceNow – Problemmanagement einfließen und helfen, wiederkehrende Probleme zu identifizieren und zu verhindern, bevor sie eine breitere Nutzerbasis betreffen.
  • Datengesteuerte Entscheidungen: Wechseln Sie von reaktiver Fehlerbehebung zu proaktiver, Hinweisrmierter Prozessoptimierung und pflegen Sie eine Kultur der kontinuierlichen Optimierung.

Starten Sie Ihre Reise zu herausragendem Incident-Management

Die Optimierung des Incident-Management ist eine kontinuierliche Reise, die mit dem Verständnis Ihres aktuellen Zustands beginnt. Durch den Einsatz von Process Mining mit Ihren ServiceNow-Daten ermöglichen Sie Ihre Teams mit den nötigen Erkenntnissen, um wirkungsvolle Änderungen vorzunehmen. Dies führt zu einer schnelleren Incident-Lösung, reduzierten Ausfallzeiten und verbesserter Nutzerzufriedenheit, wodurch Ihre IT-Servicebereitstellung grundlegend transformiert wird. Verwenden Sie einen Datengesteuerten Ansatz, um das gesamte Potenzial Ihres Incident-Management-Prozesses auszuschöpfen.

Incident-Management `Service Desk` IT-Betrieb SLA-Konformität Ursachenanalyse Problemlösung ITIL-**Prozesse** Serviceverbesserung Ticketing Ticketmanagement IT-Helpdesk Mittlere Lösungszeit MTTR Wiederherstellung des Dienstes Störungsbehebung IT-Support

Häufige Probleme & Herausforderungen

Identifizieren Sie, welche Herausforderungen Sie beeinträchtigen.

Verzögerungen bei der Behebung von Vorfällen wirken sich direkt auf die BenutzerProduktivität und -zufriedenheit aus, was zu erhöhten Ausfallzeiten und potenziellen finanziellen Verlusten führt. Verlängerte Lösungszeiten können auch zu Verletzungen von Service Level Agreements führen, was Strafen nach sich zieht und den Ruf der Organisation schädigt. ProcessMind analysiert den gesamten Incident-Management Prozess im ServiceNow – Problemmanagement, indem es spezifische Phasen, Teams oder Agenten identifiziert, die Engpässe verursachen. Durch die Visualisierung des Prozessflusses zeigt es genau auf, wo Vorfälle häufig ins Stocken geraten, was gezielte Verbesserungen zur Beschleunigung der Behebung ermöglicht.

Das durchgängige Nichteinhalten von Service Level Agreements für die Vorfallsbehebung führt zu Benutzerfrustration, Reputationsschäden und potenziellen Vertragsstrafen. Es weist auf systemische Probleme innerhalb des Incident-Management Prozesses hin, die die zeitnahe Bearbeitung kritischer Probleme verhindern. ProcessMind identifiziert präzise, welche Arten von Vorfällen, Abteilungen oder Zuweisungsgruppen am anfälligsten für SLA-Verstöße innerhalb von ServiceNow – Problemmanagement sind. Es visualisiert die tatsächlichen Pfade, die Vorfälle nehmen, und deckt Abweichungen von Standardarbeitsanweisungen auf, die zur Nichteinhaltung beitragen.

Eine fehlerhafte Kategorisierung oder Priorisierung von Incidents kann zu Neiner Weiterleitung, verzögerter Behebung bei kritischen Problemen und ineffizienter Ressourcenzuweisung führen. Dies führt oft zu einem „Firefighting“-Ansatz statt einer strukturierten Problemlösung, was die Betriebskosten und die Nutzerunzufriedenheit erhöht.
ProcessMind verfolgt, wie Incidents kategorisiert und priorisiert werden, und deckt Muster von Neukategorisierungen oder Prioritätsänderungen nach der ersten Zuweisung im ServiceNow – Problemmanagement auf. Dies hebt Schulungslücken oder unklare Richtlinien hervor, wodurch Unternehmen die anfängliche Incident-Bearbeitung verbessern können.

Incidents, die häufig zwischen Teams oder Agenten neu zugewiesen werden, führen zu längeren Behebungszeiten, doppeltem Aufwand und einer fragmentierten Benutzererfahrung. Jede Übergabe führt zu potenziellen Verzögerungen und Kontextverlusten, was die Effizienz und MitarbeiterProduktivität erheblich beeinträchtigt.
ProcessMind bildet den gesamten Verlauf von Incidents durch verschiedene Assignment Groups und Agenten im ServiceNow – Problemmanagement ab. Es visualisiert, wo Incidents häufig übertragen werden, quantifiziert den Einfluss dieser Übergaben auf die gesamte Behebungszeit und identifiziert Prozessschleifen.

Ein hohes Aufkommen wiederkehrender Incidents deutet darauf hin, dass zugrunde liegende Probleme nicht effektiv identifiziert und gelöst werden, was zu wiederholten Problemen und verschwendetem Aufwand führt. Dies weist auf eine Schwäche in der Fähigkeit des Incident-Management-Prozesses hin, Probleme zu eskalieren und mit echtem Problemmanagement zu verknüpfen, was Ressourcen bindet. ProcessMind identifiziert Cluster ähnlicher Incidents im ServiceNow – Problemmanagement, die identischen oder sehr ähnlichen Lösungspfaden folgen, oft ohne eine definitive Ursache. Es zeigt auf, wo konsequent temporäre Problemumgehungen anstatt einer ordnungsgemäßen Problemidentifizierung und -lösung angewendet werden, und leitet so Verbesserungsmaßnahmen.

Die konsequente Implementierung von Workarounds anstelle definitiver Lösungen mag zwar sofortige Abhilfe schaffen, adressiert jedoch nicht die zugrunde liegenden Probleme, was zu technischer Schuld und zukünftigen Serviceunterbrechungen führt. Diese Praxis kann das Vorfallsvolumen erhöhen und tiefere systemische Probleme im IT-Betrieb verschleiern. ProcessMind verfolgt die Häufigkeit und Dauer von Workaround-Implementierungen im Vergleich zu endgültigen Lösungen für ähnliche Vorfälle innerhalb von ServiceNow – Problemmanagement. Es identifiziert Dienste oder Vorfalls-Kategorien, in denen Workarounds überproportional eingesetzt werden, was auf Bereiche hinweist, die ein tiefergehendes Problemmanagement erfordern.

Eine ineffiziente Verteilung von Incident-Zuweisungen kann dazu führen, dass einige Agenten überlastet sind, während andere unterfordert sind, was zu Burnout, geringerer Motivation und längeren Wartezeiten für den Support führt. Dies beeinträchtigt die allgemeine Teameffizienz und die Geschwindigkeit der Incident-Behebung.ProcessMind analysiert Incident-Zuweisungsmuster und Agentenaktivitäts-Zeitachsen innerhalb des ServiceNow Problemmanagements. Es visualisiert die Arbeitslast der Agenten und identifiziert Ungleichgewichte, wodurch Möglichkeiten zur Optimierung der Ressourcenzuweisung sowie zur Verbesserung der Teameffizienz und Reaktionszeiten aufgedeckt werden.

Weichen Incidents von etablierten Lösungspfaden ab, kann dies zu Inkonsistenzen, Fehlern und Compliance-Risiken führen. Die Vorhersage von Resultaten wird dadurch erschwert und eine hochwertige Serviceleistung kann nicht stellt ... sicher werden. Dies kann zu erhöhtem manuellem Aufwand und einem Mangel an Prozesskontrolle führen. ProcessMind vergleicht tatsächliche Incident-Abläufe in ServiceNow – Problemmanagement mit definierten Zielprozessen oder Best Practices. Es zeigt alle Variantenpfade und deren Häufigkeit auf und identifiziert präzise, wo und warum Abweichungen auftreten. Dies ermöglicht die Durchsetzung von Prozessen und die Anpassung von Schulungen.

Eine unzureichende Kommunikation mit betroffenen Nutzern während der Incident-Behebung kann zu Frustration, wiederholten Anfragen und einem wahrgenommenen Mangel an Servicequalität führen, selbst wenn der Incident technisch rechtzeitig behoben wird. Dies beeinträchtigt die Nutzerzufriedenheit und den Ruf des Service Desks.
ProcessMind verfolgt den Zeitpunkt und die Häufigkeit von Aktivitäten zur Benutzerbenachrichtigung innerhalb des Incident-Management-Prozesses im ServiceNow – Problemmanagement. Es kann identifizieren, wo Benachrichtigungen im Workflow verzögert werden oder fehlen, was auf Möglichkeiten zur Verbesserung der Kommunikations-Touchpoints hinweist.

Wiederholt auftretende Verzögerungen in bestimmten Phasen des Vorfalls-Lebenszyklus, wie Diagnose oder Übergabe an ein spezialisiertes Team, können die gesamten Lösungszeiten erheblich verlängern. Diese Engpässe behindern den Prozessfluss und verhindern eine effiziente Servicebereitstellung, wodurch unnötige Rückstände entstehen. ProcessMind quantifiziert präzise die Dauer jeder Aktivität und jedes Übergangs im Incident-Management Prozess in ServiceNow – Problemmanagement. Es hebt visuell die Phasen hervor, in denen Vorfälle die meiste Zeit verbringen, und zeigt genaue Engpässe für eine gezielte Prozessoptimierung auf.

Wenn Service Level Agreements nicht konsequent angewendet oder präzise verfolgt werden, wird es schwierig, die Leistung zu messen, Verantwortlichkeiten festzulegen oder Incidents effektiv zu priorisieren. Dies kann zu einem Rufverlust für den Service und einem Mangel an objektiven Leistungskennzahlen führen. ProcessMind analysiert die tatsächlich benötigte Zeit im Vergleich zu SLA-Zielen für alle Incidents in ServiceNow – Problemmanagement, über verschiedene Kategorien und Prioritäten hinweg. Es zeigt auf, wo SLA-Berechnungen fehlerhaft sein könnten oder wo bestimmte Incident-Typn Ziele konsequent überschreiten, und identifiziert so Bereiche für Richtlinien- oder Prozessoptimierungen.

Typische Ziele

Definieren Sie, wie Erfolg aussieht

Dieses Ziel konzentriert sich auf die Reduzierung der den Antrag bearbeitet.urchschnittlichen Zeit, die zur Lösung von Incidents benötigt wird, von der ersten Meldung bis zum endgültigen Abschluss. Eine schnellere Lösung führt direkt zu weniger Ausfallzeiten, verbesserter Serviceverfügbarkeit und höherer Benutzerzufriedenheit, was für effiziente IT-Operationen im Incident-Management wichtig ist.
ProcessMind hilft, indem es den End-to-End-Lebenszyklus von Incidents präzise abbildet und spezifische Phasen oder Übergaben identifiziert, die zu Verzögerungen beitragen. Durch die Visualisierung tatsächlicher Prozessabläufe können Unternehmen Engpässe finden, unnötige Schritte eliminieren und die Lösungszeiten im ServiceNow – Problemmanagement um bis zu 20-30% reduzieren.

Das Erreichen dieses Ziels bedeutet, Service Level Agreements für kritische Vorfälle durchgängig einzuhalten oder zu übertreffen. Häufige SLA-Verstöße weisen auf operationelle Ineffizienzen hin und können zu Vertragsstrafen sowie Vertrauensverlust führen. Die Verbesserung der Compliance stellt sicher, dass hochprioritäre Probleme umgehend bearbeitet werden, wodurch die Servicequalität erhalten bleibt.
ProcessMind deckt alle Abweichungen von definierten SLA-Zielen auf, indem es die Vorfallsdauer im Vergleich zu den vereinbarten Zeitrahmen nachverfolgt. Es hebt spezifische Vorfalls-Kategorien oder Support-Gruppen hervor, in denen Verletzungen am häufigsten auftreten, und ermöglicht so gezielte Interventionen zur Steigerung der Compliance-Raten um 15-25% innerhalb von ServiceNow – Problemmanagement.

Eine präzise Kategorisierung und Priorisierung sind grundlegend für eine effiziente Incident-Bearbeitung, da sie sicherstellen, dass Incidents den richtigen Teams zugewiesen werden und die angemessene Aufmerksamkeit erhalten. Falsch klassifizierte Incidents führen zu Verzögerungen, Neinen Zuweisungen und verschwendeten Ressourcen im Incident-Management.
ProcessMind analysiert Incident-Attribute wie Kategorie, Priorität und zugewiesene Gruppe, um Muster von Fehlkategorisierungen oder häufigen Reklassifizierungen zu erkennen. Durch die Identifizierung der Ursachen dieser Fehler können Organisationen ihr Kategorisierungsschema und ihre Schulungen verfeinern und so die Fehlkategorisierungen im ServiceNow – Problemmanagement um 10-15 % reduzieren.

Übermäßige Neuvergaben und Übergaben zwischen Support-Gruppen oder Agenten deuten oft auf unklare Zuständigkeiten, Qualifikationslücken oder ineffiziente Routing-Regeln hin. Die Reduzierung dieser Transfers optimiert den Behebungsprozess, verhindert Verzögerungen und verbessert die Gesamteffizienz im Incident-Management.
ProcessMind bildet den gesamten Verlauf eines Incidents ab, visualisiert jede Neuvergabe und die damit verbundene Zeit, die in jeder Phase verbracht wurde. Dies deckt ineffiziente Routing-Praktiken auf und identifiziert spezifische Punkte, an denen Incidents „weitergereicht“ werden, was eine Reduzierung der Übergaben um 15-20% im ServiceNow – Problemmanagement ermöglicht.

Dieses Ziel besteht darin, die Anzahl der Incidents zu verringern, die aufgrund ungelöster zugrunde liegender Probleme immer wieder auftreten. Ein hohes Volumen wiederkehrender Incidents belastet Ressourcen, erhöht Betriebskosten und frustriert Benutzer, was auf die Notwendigkeit einer besseren Problem-Management-Integration hinweist.
ProcessMind hilft, Cluster ähnlicher Incidents zu identifizieren, die auf eine gemeinsame Ursache hindeuten, selbst wenn sie oberflächlich betrachtet unterschiedlich erscheinen. Durch die Verknüpfung von Incidents mit zugrunde liegenden Problemen und bekannten Fehlern werden Teams ermöglicht, dauerhafte Lösungen zu priorisieren und umzusetzen, wodurch wiederkehrende Incidents im ServiceNow – Problemmanagement potenziell um 20-30% reduziert werden können.

Über temporäre Workarounds hinauszugehen, um dauerhafte Lösungen zu implementieren, ist maßgeblich für langfristige Stabilität und Effizienz im Incident-Management. Dieses Ziel konzentriert sich darauf, den Anteil der Incidents zu erhöhen, die durch die Behebung der eigentlichen Ursache gelöst werden, anstatt temporäre Korrekturen anzuwenden, die oft zu Wiederholungen führen.
ProcessMind kann zwischen Incidents unterscheiden, die mit Workarounds gelöst wurden, und solchen mit permanenten Korrekturen, indem es Auflösungscodes analysiert und mit Problem Datensatzs verknüpft. Es identifiziert Situationen, in denen permanente Korrekturen verzögert oder übersehen werden, was zu einer Steigerung der Akzeptanz permanenter Korrekturen um 10-15 % innerhalb des ServiceNow – Problemmanagements führt.

Eine ungleichmäßige Verteilung der Vorfallslast unter den Agenten kann bei einigen zu Burnout, bei anderen zu Unterauslastung und insgesamt zu Verzögerungen bei der Vorfallsbehebung führen. Das Erreichen dieses Ziels stellt sicher, dass Vorfälle effizient zugewiesen werden, die Agentenkapazität optimal geverwendet wird und die Reaktionszeiten sich verbessern.
ProcessMind analysiert Zuweisungsmuster und die Zeit, die Vorfälle bei einzelnen Agenten oder Gruppen verbringen, und deckt dabei Ungleichgewichte auf. Es hilft dabei, Agenten zu identifizieren, die konstant überlastet oder unterausgelastet sind, was ein ausgeglicheneres Warteschlangenmanagement und eine potenzielle Verbesserung der Ressourcenzuweisung um 5-10% im ServiceNow – Problemmanagement ermöglicht.

Abweichungen von standardisierten Betriebsabläufen können zu Ineffizienzen, Fehlern und Inkonsistenzen in der Qualität der Incident-Behebung führen. Dieses Ziel konzentriert sich auf die Durchsetzung bewährter Verfahren und vordefinierter Workflows, um eine vorhersehbare und leistungsstarke Incident-Bearbeitung sicherzustellen.
ProcessMind visualisiert alle tatsächlichen Incident-Pfade und vergleicht sie mit idealen oder vorgeschriebenen Abläufen. Es identifiziert leicht unautorisierte Abkürzungen oder unnötige Umwege, wodurch Unternehmen Standardprozesse durchsetzen und eine Compliance-Rate von über 90% bei den Standard-Behebungspfaden im ServiceNow – Problemmanagement erreichen können.

Eine effektive und zeitnahe Kommunikation mit betroffenen Nutzern während des gesamten Incident-Lebenszyklus ist maßgeblich für das Erwartungsmanagement und die Steigerung der Nutzerzufriedenheit. Kommunikationslücken können zu Frustration und zusätzlichen Anfragen führen, was die Arbeitslast der Kundensupports erhöht.
ProcessMind verfolgt Ereignisse im Zusammenhang mit Benutzerbenachrichtigungen und Bestätigungen innerhalb des Incident-Prozesses. Es kann Phasen hervorheben, in denen Benutzer-Updates häufig verzögert oder übersehen werden, was Verbesserungen in den Kommunikationsprotokollen und eine Steigerung der zeitnahen Benutzerbenachrichtigungen um 10-15% im ServiceNow – Problemmanagement ermöglicht.

Spezifische Phasen innerhalb des Incident Resolution Process können zu Engpässen (Choke Points) werden, die dazu führen, dass sich Incidents ansammeln und die Gesamtlösung erheblich verzögern. Dieses Ziel ist darauf ausgerichtet, diese Engpässe zu identifizieren und zu beseitigen, um einen problemlosen und kontinuierlichen Fluss der Incidents zu sicherstellen.
ProcessMind hebt automatisch Process Steps mit ungewöhnlich langen Bearbeitungszeiten oder hohen Warteschlangen hervor, die auf Engpässe hindeuten. Durch die Visualisierung des Durchsatzes und der Wartezeiten in jeder Phase ermöglicht es den gezielten Einsatz von Interventionen, um Wartezeiten an kritischen Punkten im ServiceNow – Problemmanagement um 20-30 % zu reduzieren.

Eine inkonsistente Anwendung oder Verfolgung von Service Level Agreements kann zu unfairen Bewertungen, Fehlpriorisierungen und Schwierigkeiten bei der Berichterstattung über die tatsächliche Leistung führen. Dieses Ziel strebt ein einheitliches und genaues SLA-Management über alle relevanten Incidents hinweg an.
ProcessMind analysiert, wie SLAs über verschiedene Incident-Typn, Prioritäten und zugewiesene Gruppen hinweg angewendet und verfolgt werden. Es kann Diskrepanzen aufdecken, wie SLAs initiiert, pausiert oder verletzt werden, und hilft so, eine konsistente und gerechte Anwendung der SLA-Richtlinien im ServiceNow – Problemmanagement sicherzustellen.

Der 6-Schritte-Verbesserungspfad für das Incident-Management

1

Vorlage herunterladen
2

Exportieren Sie Ihre Daten
3

Laden Sie Ihren Datensatz hoch
4

Prozess analysierenn
5

Verbesserungen umsetzen
6

Überwachen Sie Ihren Prozess
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Was ist zu tun

Holen Sie sich das Excel-Template, das speziell für die Datenextraktion im Incident-Management entwickelt wurde. Dieses Template stellt sicher, dass Ihre Daten für die Analyse korrekt strukturiert sind.

Datenvorlagen-Leitfaden anzeigen Vorlage herunterladen
Bedeutung

Eine standardisierte Vorlage verhindert Dateninkonsistenzen und Fehler und schafft eine solide Grundlage für eine präzise Prozessanalyse und leistungsrelevante Einblicke.

Erwartetes Ergebnis

Eine gebrauchsfertige Excel-Vorlage mit der korrekten Spaltenstruktur für Incident-Management-Daten.

WAS SIE ERHALTEN

Erfahren Sie mehr über Ihren echten Incident-Lösungsweg

ProcessMind deckt die tatsächliche Ausführung Ihrer Incident-Lösung auf und bietet klare Visualisierungen jedes Schritts. Erlangen Sie unvergleichliche Erkenntnisse in Abweichungen und Engpässe innerhalb Ihres ServiceNow – Problemmanagement.
  • Visualisieren Sie tatsächliche Incident-Lösungsabläufe.
  • Grundursachen für Verzögerungen und Nacharbeiten identifizieren
  • Überwachen Sie die SLA-Compliance und **Abweichungen**
  • Team- und Prozessleistung benchmarken
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

TYPISCHE ERGEBNISSE

Effizienzsteigerungen im Incident-Management realisieren

Durch den Einsatz von Process Mining auf Daten aus dem ServiceNow – Problemmanagement erhalten Organisationen klare Einblicke in ihre Incident-Management Workflows. Diese Erkenntnisse ermöglichen es ihnen, Ineffizienzen zu identifizieren und gezielte Verbesserungen umzusetzen, was zu greifbaren Vorteilen führt.

0 % faster
Schnellere Vorfalllösung

Durchschnittliche Reduzierung der Lösungszeit

Process Mining identifiziert Engpässe und Nacharbeiten (Rework), wodurch Teams Lösungswege optimieren und die Problembehebung beschleunigen können. Dies reduziert die gesamte Incident Durchlaufzeit.
0 % fewer breaches
Verbesserte SLA-Compliance

Reduzierung kritischer Incident-Verletzungen

Durch das Aufzeigen nicht-konformer Pfade und Verzögerungen können Organisationen Probleme, die kritische Vorfälle betreffen, proaktiv angehen und so die Raten der SLA-Verstöße erheblich reduzieren.
0 % fewer handoffs
Weniger Incident-Übergaben

Incident-Zuweisungen optimieren

Prozess-Erkenntnisse zeigen übermäßige Reassignments auf, wodurch Teams Routing Rules optimieren und die First-Contact Resolution verbessern können. Dies minimiert Übergaben (Übergaben) und beschleunigt die Lösung.
0 % reduction
Reduzierte wiederkehrende Probleme

Geringeres Volumen wiederholter Incidents

Process Mining hilft, die Root Causes wiederkehrender Incidents zu identifizieren. Dies ermöglicht die Implementierung dauerhafter Lösungen (Permanent Fixes) und reduziert das Gesamtvolumen wiederholter Probleme.
0 % faster communication
Verbesserte Nutzerzufriedenheit

Schnellere Kommunikation und Updates

Durch die Reduzierung von Kommunikationsverzögerungen und die Sicherstellung zeitnaher Updates verbessern Organisationen das Benutzererlebnis während der Vorfallsbehebung, was zu höheren Zufriedenheitsniveaus führt.

Die Resultate können je nach Komplexität Ihres Incident-Management Processes und der Qualität Ihrer operativen Daten erheblich variieren. Die vorgestellten Resultate spiegeln typische Verbesserungen wider, die von Organisationen durch den Einsatz von Process Mining Solutions erzielt werden.

Empfohlene Daten

Beginnen Sie mit den kritischsten Attributen und Aktivitäten und fügen Sie dann weitere Daten hinzu, während Ihre Analyse fortschreitet.
Neu bei Event-Logs? Erfahren Sie wie Sie ein Process-Mining-Event-Log erstellen.

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse erfassen

Die eindeutige Kennung für jeden Vorfall-Datensatz, die als Primärschlüssel für die Verfolgung des gesamten Lebenszyklus dient.

Bedeutung

Dies ist die zentrale Case-ID, die alle Ereignisse im Lebenszyklus eines Incidents miteinander verbindet und so eine End-to-End-Prozessanalyse ermöglicht.

Der Name des spezifischen Ereignisse oder den Antrag bearbeitet.er Aufgabe, das/die zu einem bestimmten Zeitpunkt innerhalb des Vorfall-Lebenszyklus stattfand.

Bedeutung

Es definiert die Schritte in der Prozessdarstellung (Process Map), die die Grundlage für alle Process Mining Analysen und Visualisierungen bildet.

Der präzise Zeitstempel, der anzeigt, wann die Aktivität stattfand.

Bedeutung

Dieser Zeitstempel ordnet alle Aktivitäten chronologisch und ermöglicht die Berechnung aller zeitbasierten Kennzahlen, wie Durchlaufzeits und Engpässe.

Der einzelne Benutzer oder Agent, dem derzeit die Bearbeitung des Vorfalls zugewiesen ist.

Bedeutung

Es ermöglicht die Analyse der Agentenarbeitslast, Leistung und individuellen Übergaben, die wichtig für das Verständnis der Ressourceneffizienz sind.

Das Kundensupport oder den Antrag bearbeitet.ie Gruppe, die für die Bearbeitung des Vorfalls verantwortlich ist.

Bedeutung

Dies verfolgt, welches Team verantwortlich ist, und ermöglicht die Analyse von Teamleistung, Arbeitslast und Übergaben zwischen Gruppen.

Die Prioritätsstufe des Vorfalls, die die erforderliche Dringlichkeit der Reaktion vorgibt.

Bedeutung

Es ermöglicht die Segmentierung von Incidents nach geschäftlicher Bedeutung, was für die Überwachung der SLA-Compliance und die Ressourcenzuweisung wichtig ist.

Der aktuelle Status des Vorfalls in seinem Lebenszyklus.

Bedeutung

Es verfolgt den Fortschritt des Incidents und ist maßgeblich für die Analyse der in verschiedenen Phasen verbrachten Zeit und die Identifizierung von Process Engpässe.

Aktivitäten

Prozessschritte zur Verfolgung und Optimierung

Markiert den Beginn des Incident-Lebenszyklus, wenn ein neuer Incident formal in ServiceNow protokolliert wird. Dieses Event wird explizit mit dem Erstellungs-Zeitstempel des Incident Datensatzs erfasst.

Bedeutung

Dies ist das primäre Start-Event für den Prozess. Die Analyse der Zeit von dieser Activity bis zur Lösung ist die Basis für die Messung der gesamten Durchlaufzeit und SLA Compliance.

Diese Aktivität tritt auf, wenn ein Vorfall einer spezifischen Support-Gruppe zur Bearbeitung zugewiesen wird. Sie ist ein Schlüsselschritt im Routing-Prozess und wird durch die Beobachtung von Änderungen im Feld der Zuweisungsgruppe erfasst.

Bedeutung

Die Verfolgung von Zuweisungen ist unerlässlich, um Übergaben, Wartezeiten (Queue Times) für jede Gruppe und Ineffizienzen bei der Weiterleitung oder Engpässe zu analysierenn.

Zeigt an, dass ein Agent aktiv mit der Untersuchung oder Bearbeitung des Incidents begonnen hat. Dies wird in der Regel abgeleitet, wenn der Status des Incidents von 'Neu' oder 'Zugewiesen' in einen aktiven Status wie 'In Bearbeitung' wechselt.

Bedeutung

Dieser Meilenstein markiert das Ende der anfänglichen Wartezeit (Queue Time) und den Beginn der aktiven Lösungsbemühungen. Die Messung der Zeit, bis Arbeit beginnt, ist maßgeblich für die Engpassanalyse.

Stellt eine Übergabe (Handoff) dar, bei der ein Incident von einer Support-Gruppe an eine andere übertragen wird. Dies wird durch die Beobachtung nachfolgender Änderungen im assignment_group-Feld nach dessen Erstbefüllung erfasst.

Bedeutung

Häufige Neuvergaben können auf eine Neine anfängliche Weiterleitung, Prozesskomplexität oder Wissenslücken hindeuten. Diese Aktivität ist maßgeblich für die Messung des KPI 'Durchschnittliche Übergaben pro Incident'.

Markiert den Zeitpunkt, an dem ein Support-Agent eine Lösung implementiert und den Incident in den Status 'Gelöst' versetzt hat. Dies ist ein wichtiger Meilenstein vor dem endgültigen Abschluss.

Bedeutung

Diese Aktivität signalisiert das Ende der aktiven Arbeit und den Beginn der Bestätigungsphase. Die Zeit zwischen diesem Status und 'Vorfall geschlossen' kann Verzögerungen bei der Benutzerbestätigung oder –verifizierung aufzeigen.

Dies ist die abschließende Activity im Lebenszyklus, die anzeigt, dass der Incident vollständig gelöst, bestätigt und keine weiteren Maßnahmen erforderlich sind. Das Event wird explizit über den Abschluss-Zeitstempel erfasst.

Bedeutung

Als definitiver End-Event ist diese Aktivität wichtig für die Berechnung der gesamten Lebenszyklusdauer von Vorfällen und die Analyse der Zeit, die für die Nachbearbeitung nach der Lösung benötigt wird.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Process Mining analysiert Ihre Incident-Management-Daten aus ServiceNow, um den tatsächlichen Prozessfluss aufzudecken. Es identifiziert Engpässe, Abweichungen von Standardpfaden und Bereiche, die zu übermäßigen Lösungszeiten oder SLA-Verstöße beitragen, und liefert Datengetriebene Erkenntnisse für die Optimierung.

Für den Start benötigen Sie in der Regel Incident Logs, die mindestens die Incident ID, die Activity-Beschreibung, den Zeitstempel sowie den für jede Activity verantwortlichen Agenten oder den Antrag bearbeitet.as System enthalten. Zusätzliche Felder wie Incident-Kategorie, Priorität und Zuordnungsgruppe (Assignment Group) können die Analyse bereichern. Diese Daten werden üblicherweise aus der incident-Tabelle und verwandten Tabellen in ServiceNow extrahiert.

Erste Einblicke können oft innerhalb weniger Wochen nach der Datenextraktion und -Vorbereitung gewonnen werden und bieten sofortigen Mehrwert bezüglich Engpässe und Abweichungen. Tiefere Analysen und die anschließende Implementierung von Änderungen werden naturgemäß länger dauern, abhängig von der Komplexität der identifizierten Probleme und der organisatorischen Agilität.

Sie können Reduzierungen bei den Incident-Lösungszeiten, eine verbesserte SLA-Compliance für kritische Incidents und weniger Incident-Neuzuweisungen erwarten. Process Mining hilft auch bei der Standardisierung von Lösungspfaden und der Optimierung der Arbeitslastverteilung von Agenten, was zu einem effizienteren und konsistenteren Service führt.

Die primäre technische Anforderung ist der Zugriff auf Ihre ServiceNow-Instanz für die Datenextraktion, in der Regel über API oder den Antrag bearbeitet.irekten Datenbankzugriff, abhängig von Ihrer Einrichtung und Ihren Sicherheitsrichtlinien. Sie benötigen außerdem ein Process-Mining-Tool, das Event-Log-Daten aufnehmen, verarbeiten und visualisieren kann.

Ja, Process Mining kann Muster von wiederkehrenden Incidents effektiv identifizieren und Prozesse hervorheben, die häufig zu denselben Problemen führen. Durch die Visualisierung der gemeinsamen Pfade und Aktivitäten hilft es dabei, potenzielle Grundursachen zu identifizieren, die zu diesen wiederholten Problemen beitragen, und unterstützt so die Implementierung dauerhafter Lösungen.

Obwohl Process Mining sehr effektiv für komplexe Prozesse ist, kann es auch erheblichen Mehrwert für kleinere oder weniger komplexe Incident-Management-Workflows bieten. Die Methodik skaliert gut und liefert Einblicke unabhängig von der Prozessgröße, obwohl die Tiefe der Erkenntnisse variieren kann.

Ja, in der Regel ist ein gewisses Maß an IT-Support oder den Antrag bearbeitet.ie Einbindung eines ServiceNow-Administrators erforderlich, um eine sichere und effiziente Datenextraktion zu sicherstellen. Sie können dabei helfen, notwendige Zugriffe zu konfigurieren, entsprechende Berichte zu erstellen oder API-Integrationen einzurichten, um die benötigten Incident-Log-Daten abzurufen.

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