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Verbessern Sie Ihr Problem Management

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Verbessern Sie Ihr Problem Management
Herausforderungen (10) Ziele (12) 6-Schritte-Plan Einblicke Resultate Daten FAQs (4)

Problem Management in Zendesk Support für IT-Stabilität optimieren

Process Mining deckt verborgene Bottlenecks und strukturelle Verzögerungen auf, die bei manuellen Überprüfungen oft unbemerkt bleiben. Unsere Plattform identifiziert, wo Tickets stecken bleiben oder wiederholt zwischen Teams zirkulieren, sodass Sie jede Phase des Lösungsprozesses optimieren können. Diese Transparenz hilft Ihrem Team, sich auf wirkungsvolle Lösungen zu konzentrieren, anstatt administrativen Aufwand zu verwalten.

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.

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Warum die Optimierung des Problem Managements für die IT-Stabilität entscheidend ist

Problem Management bildet das Rückgrat einer stabilen IT-Infrastruktur. Während sich Incident Management auf die schnellstmögliche Wiederherstellung von Services konzentriert, widmet sich Problem Management der Ermittlung und Beseitigung der zugrunde liegenden Ursachen dieser Vorfälle. In einer Zendesk Support-Umgebung stecken viele Organisationen in einem Kreislauf reaktiver Brandbekämpfung fest, bei dem dieselben Probleme Woche für Woche wiederkehren, da die Stammursache nie richtig behoben wurde. Diese Ineffizienz verursacht hohe Kosten, darunter hohe Betriebskosten, eine verminderte Serviceverfügbarkeit und ein frustriertes Support-Team, das das Gefühl hat, auf der Stelle zu treten.

Bei der Optimierung dieses Prozesses geht es um mehr als nur Geschwindigkeit; es geht um Genauigkeit und Prävention. Wenn Sie Ihren Problem Management Workflow optimieren, reduzieren Sie mit der Zeit das Gesamtvolumen eingehender Vorfälle. Dieser Wandel von reaktivem zu proaktivem Support ermöglicht es Ihren erfahrensten technischen Ressourcen, sich von wiederkehrenden Korrekturen abzuwenden und sich hochrangigen Projekten zuzuwenden, die das Geschäft vorantreiben. Ohne eine klare Sicht darauf, wie diese Probleme Ihr System durchlaufen, ist es nahezu unmöglich zu erkennen, wo die Untersuchung stagniert oder warum Lösungen verzögert werden.

Wie Process Mining den Zendesk-Lebenszyklus beleuchtet

Process Mining verändert die Art und Weise, wie Sie Ihre Zendesk-Daten betrachten, indem es den tatsächlichen Verlauf jedes Problem-Datensatzes rekonstruiert. Anstatt statische Berichte zu betrachten, die durchschnittliche Lösungszeiten zeigen, ermöglicht Process Mining Ihnen, die Abfolge der Ereignisse so zu sehen, wie sie wirklich stattgefunden haben. Sie können jeden Schritt visualisieren, vom Moment der Problemidentifikation bis zur abschließenden Überprüfung nach der Implementierung. Diese Transparenz ist entscheidend, um den Unterschied zwischen Ihrem dokumentierten Prozess und der tatsächlichen Arbeitsweise zu verstehen.

Durch die Analyse des digitalen Fußabdrucks Ihrer technischen Teams identifiziert Process Mining genau, wo der Fortschritt verloren geht. So könnten Sie beispielsweise feststellen, dass Problem-Datensätze häufig ins Stocken geraten, nachdem ein Workaround identifiziert wurde, weil es keine Dringlichkeit mehr gibt, eine dauerhafte Lösung zu implementieren. Process Mining hebt diese verborgenen Muster und Bottlenecks hervor, wie zum Beispiel übermäßige Übergaben zwischen Supportgruppen oder lange Wartezeiten auf Change Request-Genehmigungen. Dieser datengestützte Ansatz eliminiert Spekulationen bei der Prozessoptimierung und ermöglicht es Ihnen, Ihre Bemühungen auf die spezifischen Phasen zu konzentrieren, die das größte Verbesserungspotenzial bieten.

Schlüsselbereiche für Verbesserungen in Ihrem Untersuchungsfluss identifizieren

Einer der häufigsten Verbesserungsbereiche in Zendesk Support ist die Übergabe zwischen dem Tier 2 Support und spezialisierten Engineering-Teams. Process Mining kann aufzeigen, ob diese Übergaben reibungslos verlaufen oder ob Probleme in einem „schwarzen Loch“ nicht zugewiesener Warteschlangen verloren gehen. Durch die Analyse der in der Phase 'Untersuchung eingeleitet' verbrachten Zeit können Sie feststellen, ob Ihre Teams über die richtigen Tools und Informationen verfügen, um eine effektive Stammursachenanalyse durchzuführen. Wenn die Untersuchungsphase konstant lang ist, kann dies auf die Notwendigkeit einer besseren Wissensdatenbankintegration oder standardisierterer Diagnoseverfahren hindeuten.

Ein weiterer kritischer Bereich ist die Lücke zwischen einer vorgeschlagenen Lösung und der tatsächlichen Implementierung einer dauerhaften Fehlerbehebung. In vielen Organisationen wird eine Lösung entworfen, verbleibt dann aber im Backlog, weil der Change Management-Prozess entkoppelt oder übermäßig bürokratisch ist. Process Mining hilft Ihnen, diese Lücke zu schließen, indem es die genaue Dauer dieser Verzögerungen aufzeigt. Sie können auch die Wirksamkeit Ihrer Workarounds überwachen. Wenn ein Workaround veröffentlicht wird, aber Vorfälle weiterhin im gleichen Maße eskalieren, deutet dies darauf hin, dass der Workaround entweder schwer zu finden oder ineffektiv ist, was eine sofortige Strategieänderung erforderlich macht.

Vorteile eines optimierten Lösungsprozesses realisieren

Wenn Sie Ihr Problem Management erfolgreich optimieren, ziehen die Vorteile Kreise in der gesamten Organisation. Der unmittelbarste Effekt ist eine messbare Reduzierung der Zykluszeit für Stammursachenanalysen. Schnellere Untersuchungen bedeuten, dass dauerhafte Korrekturen früher implementiert werden, was direkt mit einer Abnahme des Volumens wiederkehrender Vorfälle korreliert. Dies führt zu einer höheren Einhaltung der Service Level Agreements und einem gesteigerten Vertrauen Ihrer Geschäftsinteressenten.

Über die reine Geschwindigkeit hinaus verbessert ein verfeinerter Prozess die Qualität Ihrer technischen Ergebnisse. Indem Sie sicherstellen, dass jedes Problem eine gründliche Lösungsprüfung und eine Überprüfung nach der Implementierung durchläuft, verhindern Sie die Einführung neuer Probleme in Ihre Umgebung. Dies schafft eine Feedbackschleife der kontinuierlichen Verbesserung, bei der jedes gelöste Problem das System widerstandsfähiger macht. Darüber hinaus erlebt Ihr technisches Personal weniger Burnout, da es weniger Zeit mit sich wiederholenden Problemen und mehr Zeit mit komplexen, lohnenden Problemlösungsaufgaben verbringt.

Einstieg ins datengesteuerte Problem Management

Um Ihren Problem Management-Prozess in Zendesk Support zu verbessern, müssen Sie über anekdotische Evidenz hinausgehen und sich auf Ihre tatsächlichen Prozessdaten verlassen. Beginnen Sie damit, Ihren aktuellen Zustand abzubilden, um die „Low-Hanging Fruits“ zu identifizieren, wie etwa Phasen mit hohen Leerlaufzeiten oder Supportgruppen, die konstant überlastet sind. Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um realistische Benchmarks für Ihre technischen Teams festzulegen und die für komplexere Stammursachenanalysen benötigten Ressourcen zu rechtfertigen. Während Sie Änderungen implementieren, überwachen Sie weiterhin die Prozessabläufe, um sicherzustellen, dass Verbesserungen nachhaltig sind und keine neuen Bottlenecks entstehen. Ihre Support-Organisation in ein proaktives Kraftpaket zu verwandeln, ist eine fortlaufende Reise, aber mit der richtigen Transparenz in Ihre Zendesk-Workflows, ist es ein erreichbares Ziel.

Problem Management IT Service Management `Root Cause Analysis` Vorfallsreduktion Service Desk Manager Change Request Management SLA-Konformität

Häufige Probleme & Herausforderungen

Identifizieren Sie, welche Herausforderungen Sie beeinträchtigen.

Längere Untersuchungsphasen lassen kritische Probleme oft wochenlang ungelöst, was zu einer Anhäufung technischer Schulden und wiederkehrenden Vorfällen führt. Wenn die Root Cause Analyse zu lange dauert, bleibt das Support-Team reaktiv, was sich direkt auf die IT-Servicestabilität auswirkt und die operative Belastung für Zendesk Support Agenten erhöht. Diese Verzögerung resultiert oft aus unklaren Untersuchungspfaden oder mangelndem Zugriff auf historische Daten während der Fehlerbehebungsphase.

Unsere Lösung bildet den Zeitstrahl von der Problemerkennung bis zur Identifizierung der Root Cause ab und zeigt genau, wo Untersuchungen stagnieren. Durch die Visualisierung des Flusses über verschiedene Support-Gruppen können Sie Ressourcen-Bottlenecks identifizieren und den Übergabeprozess optimieren, um dauerhafte Lösungen zu beschleunigen. Dies stellt sicher, dass sich die technischen Teams auf Untersuchungen mit hoher Wirkung konzentrieren, anstatt sich in administrativen Prozessverzögerungen zu verlieren.

Wenn Probleme nicht an ihrer Ursache behoben werden, überfluten dieselben Vorfälle weiterhin den Service Desk, was wertvolle Zeit und Ressourcen verschwendet. Dieser „Brandbekämpfungszyklus“ verhindert, dass sich das Team auf strategische Verbesserungen konzentriert, und führt zu Frustration bei Endbenutzern, die dieselben Störungen wiederholt erleben. Ohne eine klare Verbindung zwischen Vorfällen und ihren Root Causes zahlt die Organisation weiterhin für dieselben Fehler.

Wir analysieren die Korrelation zwischen Problemdatensätzen und Vorfallzahlen in Zendesk Support, um hervorzuheben, welche Probleme die meisten Störungen verursachen. Process Mining zeigt auf, ob Workarounds als dauerhafte Krücken verwendet werden, anstatt das zugrunde liegende Problem durch einen formalen Change Request zu lösen. Dies ermöglicht es Ihnen, die Problemlösung basierend auf der tatsächlichen Reduzierung des Vorfallvolumens und der Service Desk Arbeitslast zu priorisieren.

Wenn technische Teams temporäre Lösungen finden, diese aber nicht in der Wissensdatenbank veröffentlichen, können die Frontline-Mitarbeiter den Benutzern nicht schnell helfen. Dieser Mangel an Kommunikation führt zu längeren Lösungszeiten für Vorfälle, während der formale Problemdatensatz in einem offenen Untersuchungszustand verbleibt. Wertvolles institutionelles Wissen geht oft in privaten Notizen oder individuellen E-Mail-Ketten verloren, anstatt über die Zendesk Support-Plattform geteilt zu werden.

ProcessMind überwacht den Übergang zwischen 'Workaround identifiziert' und 'Workaround veröffentlicht', um sicherzustellen, dass Wissensaustausch ein Standardbestandteil Ihres Workflows ist. Wir identifizieren Fälle, in denen Workarounds gefunden, aber nicht dokumentiert werden, wodurch Sie bessere Wissensmanagementpraktiken durchsetzen können. Dies stellt sicher, dass jeder bekannte Workaround Incident-Respondern sofort zur Verfügung steht, was die Wartezeit der Benutzer auf eine Lösung reduziert.

Das Nichterreichen von Lösungszielen für hochprioritäre Problemdatensätze kann zu erheblichen Geschäftsunterbrechungen und Produktivitätsverlusten führen. Ohne klare Transparenz über den Fortschritt dieser Datensätze ist es schwierig, Ressourcen effektiv zu priorisieren, um vereinbarte Service-Level-Ziele zu erreichen. Organisationen haben oft Schwierigkeiten zu identifizieren, welche Phase des Problem-Lebenszyklus die häufigsten SLA-Verletzungen verursacht.

Indem unser Plattform das Attribut 'SLA Fälligkeitsdatum' mit dem Echtzeit-Prozessfortschritt abgleicht, kennzeichnet es Datensätze, die vor dem Scheitern von einer Verletzung bedroht sind. Sie können sehen, welche Supportgruppen Schwierigkeiten haben, die Geschwindigkeit bei kritischen Problemen aufrechtzuerhalten, und die Arbeitslasten entsprechend innerhalb von Zendesk Support umverteilen. Diese proaktive Überwachung hilft Ihnen, die Einhaltung von Service Level Agreements zu gewährleisten und stellt sicher, dass Probleme mit großer Auswirkung die erforderliche Aufmerksamkeit erhalten.

Problemdatensätze wechseln oft ohne nennenswerten Fortschritt zwischen verschiedenen Support-Gruppen hin und her, was zu unnötigen Verzögerungen führt. Diese Übergaben resultieren häufig aus unklarer Verantwortlichkeit, unzureichendem Informationsaustausch zwischen Teams oder mangelnder Rechenschaftspflicht während der Untersuchungsphase. Dieses Hin- und Her erhöht das Gesamtalter des Problemdatensatzes, ohne ihn einer dauerhaften Lösung näher zu bringen.

Unser Process Mining Tool visualisiert den Fluss von Problemen zwischen zugewiesenen Support-Gruppen, um zirkuläre Übergänge und Leerlaufzeiten zu erkennen. Diese Transparenz hilft Ihnen, klarere Verantwortlichkeiten zu definieren und die Qualität der bei Übergaben geteilten Informationen zu verbessern. Indem Sie die spezifischen Gruppen identifizieren, in denen Probleme tendenziell stecken bleiben, können Sie gezielte Schulungen oder Prozessanpassungen in Zendesk Support implementieren, um die teamübergreifende Zusammenarbeit zu verbessern.

Die Identifizierung der Stammursache ist nur die halbe Miete, da viele Organisationen Schwierigkeiten haben, von einer identifizierten Lösung zu einer abgeschlossenen dauerhaften Fehlerbehebung zu gelangen. Verzögerungen bei der Initiierung von Change Requests oder der Anwendung von Korrekturen lassen die Umgebung anfällig für weitere Vorfälle, obwohl die Ursache bekannt ist. Diese Lücke zwischen Wissen und Handlung entsteht oft aus einer Trennung zwischen den Problem Management- und Change Management-Teams.

Wir verfolgen den Lebenszyklus von 'Vorgeschlagene Lösung entworfen' bis 'Dauerhafte Lösung angewendet', um Reibungspunkte in der Implementierungsphase zu identifizieren. Dies ermöglicht es Ihnen, die Effektivität Ihrer Change Management-Integration zu messen und sicherzustellen, dass identifizierte Korrekturen zeitnah bereitgestellt werden. Indem wir die Wartezeit für Change-Genehmigungen hervorheben, können Sie den Workflow zwischen technischer Identifizierung und praktischer Lösung optimieren.

Das Überspringen der Post-Implementation Review Phase bedeutet, dass die Organisation Gelegenheiten verpasst, aus komplexen Problemen zu lernen und zukünftige Vorkommnisse zu verhindern. Ohne eine strukturierte Feedback-Schleife werden sich dieselben Prozesseffizienzen wahrscheinlich bei nachfolgenden Problemuntersuchungen wiederholen. Dieser Mangel an formellem Abschluss führt oft zu einem Versagen bei der kontinuierlichen Serviceverbesserung und einer Stagnation der IT-Reife.

ProcessMind identifiziert Problemdatensätze, die direkt von „Lösung verifiziert“ zu „Geschlossen“ springen, ohne eine Review-Aktivität. Indem diese Lücken aufgezeigt werden, können Sie sicherstellen, dass Ihr Team den vollständigen Zendesk Support Lebenszyklus einhält und wertvolle Erkenntnisse für die kontinuierliche Verbesserung gewinnt. Dieser datengetriebene Ansatz stellt sicher, dass jedes größere Problem zu einer wachsenden Bibliothek des Organisationswissens und zu besseren präventiven Maßnahmen beiträgt.

Wenn Problemdatensätze falsch kategorisiert sind oder spezifische Stammursachenattribute fehlen, wird es nahezu unmöglich, eine aussagekräftige Trendanalyse durchzuführen. Dieses Datenqualitätsproblem verdeckt die wahren Treiber der IT-Instabilität und hindert das Management daran, fundierte Entscheidungen über Infrastrukturinvestitionen zu treffen. Wenn die Problemkategorie nicht der tatsächlichen Stammursache entspricht, basiert die langfristige strategische Planung auf fehlerhaften Annahmen.

Wir analysieren die Verwendung von Attributen wie Problemkategorie und Stammursachenkategorie während des gesamten Prozessflusses in Zendesk Support. Indem wir identifizieren, wo Daten fehlen oder spät im Lebenszyklus geändert werden, können Sie die Dateneingabestandards verbessern und genauere Einblicke aus Ihren Problemdaten gewinnen. Dies hilft dabei, genau zu bestimmen, welche Geschäftsservices oder Konfigurationselemente die meiste Investition und Aufmerksamkeit erfordern.

Teams verlassen sich manchmal auf unbestimmte Zeit auf temporäre Workarounds, um die Komplexität einer permanenten Lösung zu vermeiden. Obwohl dies das unmittelbare Symptom beheben mag, lässt es die zugrunde liegende Infrastruktur instabil und erhöht die langfristige Wartungslast für die IT-Abteilung. Im Laufe der Zeit schafft die Anhäufung dieser temporären Maßnahmen eine fragile Umgebung, in der geringfügige Änderungen große Störungen verursachen können.

Unsere Plattform erkennt langlaufende Problemdatensätze, bei denen ein Workaround veröffentlicht, aber kein Change Request initiiert wurde. Diese Transparenz hilft Ihnen, den Übergang von temporärer Abhilfe zu dauerhafter Lösung zu priorisieren und so die technischen Schulden insgesamt zu reduzieren. Durch die Überwachung der verstrichenen Zeit seit Veröffentlichung des Workarounds können Sie Ihr Team dazu anregen, eine stabilere, langfristige Lösung anzustreben.

Viele Problemdatensätze werden eröffnet, aber nie abgeschlossen. Sie verbleiben monatelang im aktiven Zustand, ohne Aktualisierungen zu erhalten. Diese Datensätze überladen die Warteschlange, verzerren Leistungskennzahlen und stellen ungelöste Risiken für das Geschäftsumfeld dar. Oftmals geraten diese Datensätze in Vergessenheit, wenn Teams sich dringenderen Vorfällen zuwenden, wodurch das zugrunde liegende Problem irgendwann eine weitere Krise auslöst.

Wir identifizieren automatisch Datensätze mit langen Phasen der Inaktivität zwischen Aktivitäten wie „Untersuchung eingeleitet“ und „Vorgeschlagene Lösung entworfen“. Dies ermöglicht Managern, den Rückstand zu prüfen und entweder stagnierende Untersuchungen wiederzubeleben oder Datensätze in Zendesk Support, die nicht mehr relevant sind, formell zu schließen. Die Bereinigung dieser inaktiven Datensätze bietet ein wesentlich genaueres Bild Ihrer tatsächlichen Kapazität und Arbeitslast im Problem Management.

Typische Ziele

Definieren Sie, wie Erfolg aussieht

Die Konzentration auf die Geschwindigkeit der Entdeckung ist entscheidend, da lange Untersuchungszyklen Systeme anfällig halten. Die Reduzierung der Zeit zur Ermittlung einer Stammursache minimiert potenzielle Geschäftsunterbrechungen und schützt die Servicekontinuität im gesamten Unternehmen. Wenn Untersuchungen schneller sind, können IT-Teams von reaktiver Fehlerbehebung zu proaktiven Stabilitätsverbesserungen übergehen.

ProcessMind bildet den Fluss von der Problemidentifikation bis zur Stammursachenfindung in Zendesk Support ab. Es identifiziert spezifische Phasen, in denen Untersuchungen stocken, was Managern ermöglicht, technische Experten neu zuzuweisen und diagnostische Schritte zu optimieren. Durch die Identifizierung dieser Engpässe können Unternehmen die Dauer der Untersuchungsphase um bis zu 30 Prozent reduzieren.

Eine hohe Wiederkehrrate von Vorfällen deutet darauf hin, dass systemische Probleme nicht an ihrer Ursache gelöst werden. Indem IT-Teams die Stammursache statt nur die Symptome angehen, können sie die Gesamtkosten des Supports senken und die Benutzerzufriedenheit verbessern. Effektives Problem Management führt direkt zu weniger Tickets in der Zendesk Support-Warteschlange im Laufe der Zeit.

Durch den Einsatz von Process Mining können Teams Problemdatensätze mit hochfrequenten Vorfallmustern korrelieren. ProcessMind hebt hervor, welche Problemlösungen das Wiederauftreten erfolgreich verhindern und welche die zugrunde liegende Störung nicht beheben. Diese Transparenz ermöglicht eine Reduzierung des Volumens wiederkehrender Tickets um 20 Prozent, indem die Probleme priorisiert werden, die die häufigsten Vorfälle verursachen.

Effektive Workarounds bieten sofortige Abhilfe, während eine dauerhafte Lösung entwickelt wird. Die schnelle Dokumentation und Veröffentlichung von Workarounds reduziert Ausfallzeiten für Endbenutzer und ermöglicht es Service-Desk-Mitarbeitern, verknüpfte Vorfälle schneller zu lösen. Ein standardisierter Ansatz für Workarounds stellt sicher, dass technisches Wissen nicht in spezifischen Teams gefangen bleibt.

ProcessMind verfolgt die Dauer zwischen der Identifizierung eines Workarounds und seiner Veröffentlichung in der Wissensdatenbank innerhalb von Zendesk Support. Es kennzeichnet Fälle, in denen temporäre Lösungen bekannt, aber nicht geteilt werden, um einen reibungslosen Informationsfluss zu gewährleisten. Diese Transparenz trägt dazu bei, die Verfügbarkeit von Workarounds zu erhöhen und die durchschnittliche Service-Wiederherstellungszeit für bekannte Probleme zu reduzieren.

Die Einhaltung von Service Level Agreements (SLAs) bei Problemen mit hoher Priorität ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der geschäftskritischen Stabilität. Eine konsistente Zielerfüllung schafft Vertrauen bei Stakeholdern und stellt sicher, dass die schädlichsten Probleme die nötige Aufmerksamkeit erhalten. Eine Nichteinhaltung dieser Ziele führt häufig zu kaskadierenden Fehlern und Produktivitätsverlusten.

ProcessMind bietet Echtzeit-Transparenz über den SLA-Status aller aktiven Problemdatensätze. Es identifiziert spezifische Prozesspfade, die zu Fristversäumnissen führen, und ermöglicht Managern, vor einer Verletzung einzugreifen. Organisationen, die diese Erkenntnisse nutzen, können eine 100-prozentige Compliance bei der Lösung kritischer Probleme erreichen, indem sie Reibungsverluste im Eskalationspfad beseitigen.

Probleme erfordern oft die Zusammenarbeit mehrerer spezialisierter technischer Teams. Reibungslose Übergaben zwischen Gruppen verhindern Informationsverluste und reduzieren die Leerlaufzeiten, die komplexe Problemlösungen oft kennzeichnen. Wenn Übergaben optimiert sind, beschleunigt sich der gesamte Lebenszyklus und Kommunikationsfehler werden deutlich reduziert.

Die Plattform visualisiert die Übergabepunkte zwischen verschiedenen Support-Gruppen in Zendesk Support. Durch die Messung der Wartezeit bei jedem Übergang hilft ProcessMind, Silos zu identifizieren und den Kommunikationsweg zu optimieren. Dies ermöglicht Managern, Übergabeprotokolle zu verfeinern und die Zeit zu reduzieren, in der ein Problemdatensatz während Gruppenübertragungen in einem schwebenden Zustand verweilt.

Sobald eine Root Cause gefunden ist, sollte der Fokus sofort auf die Implementierung verlagert werden. Die Verringerung der Lücke zwischen Untersuchung und Initiierung eines Change Requests stellt sicher, dass Systeme so schnell wie möglich in einen stabilen Zustand zurückkehren. Verzögerungen während dieses Übergangs entstehen oft durch administrative Hürden oder mangelnde Koordination zwischen Abteilungen.

ProcessMind analysiert die verstrichene Zeit von der Root Cause Identifizierung bis zur Erstellung eines Change Requests oder der Anwendung einer Lösung. Es deckt administrative Reibungsverluste auf, die eine schnelle Bewegung von der Diagnosephase zur Lösungsphase verhindern. Durch die Optimierung dieser Übergabe können Unternehmen die Gesamtlösungszeit für komplexe IT-Probleme verkürzen.

Post-Implementation Reviews sind entscheidend für die kontinuierliche Prozessverbesserung und das organisationales Lernen. Sicherzustellen, dass jedes größere Problem einer formalen Überprüfung unterzogen wird, hilft Organisationen, aus Fehlern der Vergangenheit zu lernen und zu verhindern, dass ähnliche Probleme in anderen Bereichen auftreten. Ohne diese Überprüfungen werden sich dieselben Prozessfehler wahrscheinlich auf unbestimmte Zeit wiederholen.

Process Mining verfolgt die Abschlussrate von Reviews, nachdem ein Problemdatensatz in Zendesk Support geschlossen wurde. Es zeigt auf, welche Teams oder Kategorien diesen Schritt häufig umgehen, und ermöglicht so eine gezielte Durchsetzung von Prozessstandards. Eine erhöhte Review-Compliance stellt sicher, dass jeder größere Vorfall zu einem wachsenden Bestand an institutionellem Wissen beiträgt.

Die korrekte Kategorisierung ist die Grundlage für eine aussagekräftige Trendanalyse und Ressourcenplanung. Genaue Daten stellen sicher, dass Ressourcen auf die Bereiche gelenkt werden, die den größten Einfluss auf die IT-Servicequalität und die Geschäftsleistung haben. Wenn Kategorien falsch sind, werden Managementberichte unzuverlässig und Stammursachen sind schwerer zu finden.

ProcessMind identifiziert Muster der Rekategorisierung während des gesamten Problem-Lebenszyklus. Indem es aufzeigt, wo anfängliche Klassifizierungen oft falsch sind, können Manager Schulungen und Dateneingabeprotokolle verbessern. Die Verbesserung der Datenqualität an der Quelle führt zu genaueren Berichten und besseren strategischen Entscheidungen bezüglich IT-Infrastrukturinvestitionen.

Eine zu starke Abhängigkeit von Workarounds führt zu technischer Schuld und langfristiger Instabilität für das Unternehmen. Das ultimative Ziel des Problem Managements ist es, von temporären Lösungen zu permanenten Lösungen überzugehen, die die zugrunde liegende Schwachstelle vollständig beseitigen. Die Reduzierung der Anzahl von Problemen, die unbegrenzt in einem Workaround-Zustand verbleiben, ist eine zentrale Erfolgsmetrik.

Die Plattform überwacht das Volumen von Problemen, die über längere Zeiträume in einem Workaround-Zustand bleiben. Sie liefert die notwendigen Daten, um den technischen Aufwand für die Implementierung permanenter Lösungen zu rechtfertigen, anstatt im reaktiven Modus zu verharren. Dieser Übergang reduziert die langfristige Wartungslast für technische Teams und erhöht die allgemeine Systemzuverlässigkeit.

Offene Problemdatensätze ohne Aktivität stellen vernachlässigte Risiken für die Umgebung dar. Einen sauberen und aktiven Backlog zu führen, stellt sicher, dass das IT-Team sich auf aktuelle Prioritäten konzentriert, anstatt eine ständig wachsende Liste stagnierender Elemente zu verwalten. Stagnierende Datensätze verbergen oft ungelöste Probleme, die zu größeren zukünftigen Ausfällen führen könnten.

ProcessMind erkennt inaktive Problemdatensätze basierend auf der Zeit seit der letzten Aktivität oder Statusänderung in Zendesk Support. Es ermöglicht Managern, Warnungen zu automatisieren oder die Neuvergabe von Datensätzen auszulösen, die innerhalb eines festgelegten Zeitraums keine Fortschritte gemacht haben. Diese proaktive Überwachung stellt sicher, dass kein Problemdatensatz vergessen wird und der Backlog überschaubar bleibt.

Hochprioritäre Probleme haben den größten Einfluss auf Geschäftsabläufe und Umsatz. Die Erhöhung der Geschwindigkeit und Häufigkeit, mit der diese Probleme gelöst werden, schützt die wertvollsten Geschäftsservices und Assets. Eine hohe Lösungsrate für kritische Elemente ist ein primärer Indikator für einen leistungsstarken Problem Management-Prozess.

ProcessMind bietet tiefe Einblicke in den Lebenszyklus hochprioritärer Datensätze im Vergleich zu Standarddatensätzen. Es identifiziert, ob kritische Probleme mit der entsprechenden Dringlichkeit behandelt werden und wo prozedurale Hürden bestehen. Diese Einsicht ermöglicht es Teams, die wichtigste Arbeit zu priorisieren, was zu einem höheren Prozentsatz kritischer Probleme führt, die innerhalb der angestrebten Zeitrahmen gelöst werden.

Die Untersuchung von Problemen kann äußerst ressourcenintensiv sein und erfordert oft Stunden von erfahrenen Ingenieuren. Die Optimierung des Analyseprozesses ermöglicht es diesen Experten, weniger Zeit mit administrativen Aufgaben und mehr Zeit mit komplexer technischer Fehlerbehebung und Innovation zu verbringen. Die Reduzierung der Analysekosten macht die gesamte Problem Management-Funktion nachhaltiger.

Durch die Quantifizierung der Arbeitsstunden und der Dauer, die mit verschiedenen Arten von Untersuchungen verbunden sind, identifiziert ProcessMind die effizientesten Lösungswege. Diese Daten helfen, Best Practices in allen technischen Supportteams zu standardisieren. Organisationen können diese Erkenntnisse nutzen, um die durchschnittlichen Kosten pro Problemlösung zu reduzieren, während hohe Qualitätsstandards beibehalten werden.

Der 6-Schritte-Pfad für Zendesk Problem Management

1

Vorlage herunterladen
2

Zendesk-Daten exportieren
3

Auf ProcessMind hochladen
4

Problemflüsse analysieren
5

Gezielte Korrekturen implementieren
6

Fortschritt überwachen
1

Vorlage herunterladen

Was ist zu tun

Laden Sie die vorkonfigurierte Excel-Vorlage herunter, die für Zendesk Problem Management-Datenstrukturen entwickelt wurde.

Datenvorlagen-Leitfaden anzeigen Vorlage herunterladen
Bedeutung

Die Verwendung eines Standardformats stellt sicher, dass Ihre Problemdatensätze und Ticket-Verknüpfungen perfekt mit der Analyse-Engine übereinstimmen.

Erwartetes Ergebnis

Eine gebrauchsfertige Datentemplate für das Zendesk Problem-Tracking.

IHRE ERKENNTNISSE

Root Causes aufdecken und Verzögerungen im Problem Management beheben

ProcessMind bildet Ihre Zendesk Workflows ab, um genau zu zeigen, wo Untersuchungen ins Stocken geraten und wie Lösungen verzögert werden. Sie erhalten eine klare Sicht auf Ihren tatsächlichen Lösungszyklus vom initialen Ticket bis zur endgültigen permanenten Lösung.
  • Jeden Schritt Ihres Lösungsprozesses abbilden
  • Verzögerungen bei der Root Cause Analyse präzise identifizieren
  • Engpässe bei der Fix-Implementierung identifizieren
  • Konsistenz über Support-Teams hinweg messen
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

BEWIESENE ERGEBNISSE

Optimierung des Problem Management Lebenszyklus

Durch die Analyse von Zendesk Support-Daten mit Process Mining identifizieren Unternehmen Engpässe bei der Problemlösung und eliminieren wiederkehrende Vorfälle durch gezielte Stammursachenanalyse.

0 %
Schnellere Stammursachenanalyse

Reduzierung der Diagnosezeit

Das Identifizieren diagnostischer Engpässe ermöglicht es Teams, die Entdeckung von Stammursachen zu beschleunigen und zugrunde liegende Probleme effizienter zu lösen.
0 %
Geringeres Vorfallvolumen

Abnahme verwandter Vorfälle

Die Verbesserung der Rate dauerhafter Fehlerbehebungen reduziert direkt die Anzahl nachgelagerter Vorfälle, was die Gesamtkosten des Supportbetriebs erheblich senkt.
+ 0 %
Bessere Akzeptanz von Workarounds

Zunahme der Dokumentationsrate

Die konsistente Veröffentlichung von Workarounds hilft Service-Desk-Mitarbeitern, den Service schneller wiederherzustellen, während dauerhafte Lösungen entwickelt werden.
0 days
Effizientere Gruppenübergaben

Reduzierung von Wartezeiten

Die Visualisierung abteilungsübergreifender Übergaben ermöglicht es Organisationen, Leerlaufzeiten zu eliminieren, wenn Datensätze zwischen verschiedenen technischen Support-Gruppen verschoben werden.
0 %
Verbesserte Erstbehebungen

Reduzierung wiedereröffneter Fälle

Die Validierung der Wirksamkeit permanenter Lösungen stellt sicher, dass Root Causes wirklich behoben werden, wodurch das Wiederauftreten kritischer Serviceunterbrechungen verhindert wird.
0 %
Reduzierte Datensatzstagnation

Bereinigung inaktiver Problemfälle

Die automatisierte Überwachung offener Datensätze stellt sicher, dass keine Untersuchung vergessen wird, wodurch der Backlog auf aktive, hochprioritäre Elemente fokussiert bleibt.

Individuelle Ergebnisse variieren je nach Prozesskomplexität und Datenqualität. Diese Zahlen stellen typische Verbesserungen dar, die bei verschiedenen Zendesk-Implementierungen beobachtet wurden.

Empfohlene Daten

Beginnen Sie mit den wesentlichsten Attributen und Aktivitäten, um eine klare Prozesskarte zu erstellen.
Neu bei Event-Logs? Erfahren Sie wie Sie ein Process-Mining-Event-Log erstellen.

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse erfassen

Der Dringlichkeitsgrad, der dem Problemdatensatz zugewiesen ist.

Bedeutung

Es ist unerlässlich für die Segmentierung von Fällen zur Analyse der SLA-Einhaltung und Ressourcenpriorisierung.

Das Team oder die Abteilung, die aktuell dem Problemdatensatz zugewiesen ist.

Bedeutung

Es ermöglicht die Organisationsanalyse und die Identifizierung von Engpässen zwischen Abteilungen.

Der spezifische Agent, der zur Bearbeitung des Problems zugewiesen wurde.

Bedeutung

Es ermöglicht die Ressourcenanalyse auf individueller Ebene.

Der aktuelle Status des Problemdatensatzes in seinem Lebenszyklus.

Bedeutung

Es ermöglicht das Filtern von Fällen nach ihrem Abschlussstatus.

Die Anzahl der mit diesem Problemdatensatz verknüpften Vorfall-Tickets.

Bedeutung

Es zeigt das Ausmaß und die Benutzerauswirkungen des Problems an.

Das Zieldatum und die Uhrzeit, bis zu der das Problem gelöst sein sollte.

Bedeutung

Es ist entscheidend für die Messung von Compliance und vertraglicher Leistung.

Die Klassifizierung des Problems (z. B. Software, Hardware, Netzwerk).

Bedeutung

Es ermöglicht die Segmentierung nach Technologie oder Geschäftsservice.

Die identifizierte zugrunde liegende Ursache des Problems (z. B. Codefehler, Konfigurationsfehler).

Bedeutung

Es ermöglicht die Analyse von Fehlerursachen und lenkt langfristige Verbesserungsbemühungen.

Aktivitäten

Prozessschritte zur Verfolgung und Optimierung

Die initiale Erstellung des Problemtickets innerhalb von Zendesk Support. Dieses Event erfasst den Timestamp, wann das Problem erstmals im System erfasst wurde und in der Regel die Prozessinstanz auslöst.

Bedeutung

Legt die Startzeit für den End-to-End-Lösungszyklus fest und dient als Basis für alle nachfolgenden Vorlaufzeitmetriken.

Die Weiterleitung des Problemdatensatzes an ein spezifisches technisches Team oder eine Abteilung. Dies wird verfolgt, wenn das Feld „Group ID“ im Ticket aktualisiert wird.

Bedeutung

Entscheidend für das Dashboard "Support Group Handover Analysis", um Wartezeiten zwischen Abteilungen zu messen.

Markiert den Übergang von einem passiven „Neu“-Status zu einem aktiven Arbeitsstatus. Dies zeigt an, dass ein Agent das Problem zur Kenntnis genommen und mit der Diagnose begonnen hat.

Bedeutung

Wird zur Berechnung von Kennzahlen für veraltete Problemdatensätze verwendet und ist der Ausgangspunkt für den KPI „Durchschnittliche Dauer der Root Cause Analyse“.

Die Handlung, eine temporäre Lösung für das Problem zu dokumentieren und zu teilen. In Zendesk wird dies oft über einen spezifischen Tag oder ein benutzerdefiniertes Kontrollkästchen erfasst, das anzeigt, dass ein Workaround verfügbar ist.

Bedeutung

Unterstützt das Dashboard zur Compliance bei der Veröffentlichung von Workarounds, um sicherzustellen, dass Benutzern während langer Untersuchungen eine vorübergehende Entlastung geboten wird.

Der Punkt, an dem die zugrunde liegende Ursache des Problems bestimmt wird. Dies wird typischerweise erfasst, wenn ein benutzerdefiniertes Textfeld „Root Cause“ oder eine Dropdown-Kategorie vom Agenten ausgefüllt wird.

Bedeutung

Ein entscheidender Meilenstein für das Dashboard "Geschwindigkeit der Stammursachenanalyse" und zur Messung der Diagnoseeffizienz.

Zeigt an, dass die technische Lösung in der Umgebung bereitgestellt wurde. Dies wird üblicherweise über einen benutzerdefinierten Statusübergang oder einen spezifischen Tag verfolgt, bevor das Ticket vollständig gelöst ist.

Bedeutung

Unerlässlich für das Dashboard "Effizienz der Fix-Implementierung", um die Zeit von der Diagnose bis zur Bereitstellung zu messen.

Die formale Kennzeichnung des Problems als „Gelöst“. In Zendesk tritt dies auf, wenn der Standard-Systemstatus auf „Gelöst“ gesetzt wird, was anzeigt, dass die Behebung verifiziert und der Fall abgeschlossen ist.

Bedeutung

Der primäre Endpunkt für SLA Performance- und Risiko-Berechnungen sowie die Problem SLA Adherence Rate.

Das letzte Lebenszyklus-Event, bei dem das Ticket gesperrt wird und keine weiteren Änderungen vorgenommen werden können. In Zendesk geschieht dies in der Regel automatisch 4 Tage nach dem „Gelöst“-Status.

Bedeutung

Markiert das absolute Ende des Lebenszyklus des Datensatzes und wird für die Datenaufbewahrung und historische Berichterstattung verwendet.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Process Mining nutzt Ihre vorhandenen Zendesk Event Logs, um eine visuelle Karte zu erstellen, wie Problemdatensätze tatsächlich durch Ihr System laufen. Es identifiziert versteckte Bottlenecks und Abweichungen von Ihren Standardprozeduren, sodass Sie genau sehen können, wo Untersuchungen stagnieren.

Um zu starten, benötigen wir typischerweise die Problem Record ID, einen Timestamp für jede Statusänderung und den Aktivitätsnamen, wie Status-Updates oder Zuweisungsänderungen. Zusätzliche Felder wie Priorität, Kategorie oder Bearbeitergruppe sind hilfreich für eine tiefere Filterung und Root Cause Analyse.

Indem Sie die Beziehung zwischen Vorfällen und Problemdatensätzen abbilden, können Sie Muster erkennen, bei denen bestimmte Probleme wiederholt mit Workarounds behoben werden, anstatt dauerhaft gelöst zu werden. Diese Transparenz hilft Ihnen, hochwirksame Lösungen zu priorisieren, die ganze Cluster wiederkehrender Support-Tickets eliminieren.

Die meisten Teams sehen ihre ersten Process Maps bereits wenige Tage nach der Anbindung ihrer Zendesk Daten. Da das System historische Logs verwendet, müssen Sie nicht auf die Akkumulation neuer Daten warten, um signifikante Bottlenecks oder Compliance-Probleme zu identifizieren.

Ja, das Tool verfolgt den Übergang von Problemdatensätzen zwischen verschiedenen Support-Gruppen und technischen Teams. Dies ermöglicht Ihnen, genau zu bestimmen, wo Übergaben fehlschlagen oder wo Datensätze zu lange untätig bleiben, was eine bessere Ressourcenzuweisung ermöglicht.

Nein, Process Mining analysiert die Audit Logs, die Zendesk bereits im Hintergrund generiert. Sie müssen Ihre Workflows nicht ändern, benutzerdefinierte Felder hinzufügen oder die aktuelle Arbeitsweise Ihrer Agenten anpassen, um genaue Ergebnisse zu erhalten.

Das System überwacht die in jeder Prozessphase verbrachte Zeit im Vergleich zu Ihren definierten Service Level Zielen. Es kann Sie auf spezifische Pfade aufmerksam machen, die häufig zu SLA-Verletzungen führen, wie z. B. Verzögerungen beim Übergang von der Diagnose zur Reparatur.

Durch die Analyse der Abfolge von Aktivitäten kann das Tool Datensätze kennzeichnen, die direkt in einen geschlossenen Zustand übergehen, ohne obligatorische Schritte wie die Stammursachenanalyse oder die Überprüfung nach der Implementierung zu durchlaufen. Dies stellt sicher, dass Ihr Team die erforderlichen Qualitätsstandards für jedes größere Problem einhält.

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