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Verbessern Sie Ihr Service Request Management

Ihr 6-Schritte-Leitfaden zur Optimierung des Service Request Managements.
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Verbessern Sie Ihr Service Request Management
Herausforderungen (11) Ziele (11) 6-Schritte-Plan Einblicke Resultate Daten FAQs (5)

Service Request Management in Jira für schnelle Lösung optimieren

Das Service Request Management ist oft mit Bottlenecks konfrontiert, die Effizienz und Compliance beeinträchtigen. Unsere Lösung hilft Ihnen, den gesamten Prozessfluss zu verfolgen, Verzögerungen zu identifizieren und Optimierungsmöglichkeiten zu entdecken. Dies gewährleistet eine schnelle Lösung und verbesserte Kundenzufriedenheit.

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

Effizienz freisetzen: Warum Service Request Management optimieren?

Das Service Request Management ist eine entscheidende Funktion für jedes Unternehmen und dient als primärer Kanal für Benutzer, um auf Dienste, Informationen und Support zuzugreifen. Im heutigen schnelllebigen Umfeld wirken sich die Effizienz und Effektivität dieses Prozesses direkt auf die Kundenzufriedenheit, die Betriebskosten und die allgemeine Geschäftsagilität aus. Beim Betrieb innerhalb eines leistungsstarken Systems wie Jira Service Management verfügen Sie über die grundlegenden Tools, doch die wahre Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass Serviceanfragen reibungslos von der Einreichung bis zur Lösung fließen, frei von unnötigen Verzögerungen und Nacharbeiten.

Ein ineffizientes Service Request Management kann eine Kaskade negativer Folgen nach sich ziehen. Verlängerte Bearbeitungszeiten frustrieren die Benutzer, was potenziell zu Abwanderung oder verminderter Produktivität führt. Engpässe verursachen Rückstände, belasten Ressourcen und erhöhen die Betriebskosten. Darüber hinaus kann die Nichteinhaltung von Service Level Agreements (SLAs) Ihren Ruf schädigen und Strafen nach sich ziehen. Ein Verständnis des wahren Weges einer Serviceanfrage, über das hinaus, was statische Berichte zeigen, ist entscheidend für kontinuierliche Verbesserung und die Bereitstellung exzellenten Services.

Wie Process Mining die Service Request Analyse transformiert

Traditionelle Berichtstools in Jira Service Management liefern wertvolle Metriken, doch oft fällt es ihnen schwer, den vollständigen End-to-End-Fluss Ihres Service Request Management Prozesses aufzuzeigen. Hier bietet Process Mining einen revolutionären Ansatz. Durch die Nutzung der umfassenden Event Log Daten, die bereits in Ihrem Jira Service Management System vorhanden sind, erstellt Process Mining eine objektive, datengestützte Karte Ihres tatsächlichen Prozesses.

Process Mining verwendet Ihre Service Request ID als Fallidentifikator und verfolgt jede Aktivität, wie zum Beispiel „Serviceanfrage erstellt“, „Serviceanfrage triagiert“, „Informationen vom Anfragenden angefordert“ oder „Serviceanfrage gelöst“. Es visualisiert die tatsächlichen Wege, die Anfragen nehmen, hebt Abweichungen vom Idealprozess hervor, identifiziert, wo Anfragen stecken bleiben, und quantifiziert die in jeder Aktivität oder jedem Übergang verbrachte Zeit. Dies ermöglicht es Ihnen, Annahmen zu überwinden und verborgene Ineffizienzen, Nacharbeitsschleifen und unerwartete Abweichungen aufzudecken, die Ihre Serviceanfrage-Durchlaufzeit erheblich beeinflussen. Sie können spezifische Servicetypen, die Performance der Agenten oder Anfragekanäle analysieren, um genau zu bestimmen, wie das Service Request Management verbessert werden kann.

Schlüsselbereiche für Prozessverbesserungen

Mit Process Mining erhalten Sie präzise Einblicke in mehrere kritische Verbesserungsbereiche innerhalb Ihres Service Request Management Prozesses:

  • Engpassidentifikation: Identifizieren Sie einfach spezifische Schritte oder Übergänge, wo Serviceanfragen sich ansammeln oder die längsten Wartezeiten erfahren. Beispielsweise könnten Sie feststellen, dass die Aktivität „Interne Prüfung durchgeführt“ bei bestimmten Anfragetypen häufig erhebliche Verzögerungen verursacht.
  • Nacharbeit und Abweichungen: Visualisieren Sie gängige Nacharbeitsschleifen, wie z.B. Anfragen, die wiederholt zwischen „Lösung entwickelt/implementiert“ und „Interne Prüfung durchgeführt“ wechseln oder häufig „Informationen vom Anfragenden angefordert“ werden müssen. Dies offenbart Möglichkeiten zur Straffung der anfänglichen Informationsbeschaffung oder zur Verbesserung der Lösungsqualität.
  • SLA-Einhaltungsanalyse: Bestimmen Sie genau, welche Prozesspfade oder Agenten zu SLA-Verletzungen beitragen. Verstehen Sie, ob Verzögerungen während der Priorisierung, Zuweisung oder Lösungsbestätigung auftreten.
  • Ressourcenzuweisungsoptimierung: Analysieren Sie die Arbeitslast und Leistung der Agenten basierend auf der tatsächlichen Prozessausführung, um die Zuweisungen auszugleichen und Schulungsbedarfe für spezifische Aktivitäten zu identifizieren.
  • Automatisierungsmöglichkeiten: Entdecken Sie manuelle, repetitive Aufgaben, die, wenn sie durch Prozessabläufe analysiert werden, ideale Kandidaten für die Automatisierung innerhalb Ihrer Jira Service Management Workflows sind, wodurch menschliche Fehler reduziert und die Lösung beschleunigt wird.

Erwartete Ergebnisse der Prozessoptimierung

Die Optimierung Ihres Service Request Management Prozesses mittels Process Mining führt zu greifbaren, messbaren Vorteilen, die sich direkt auf das Geschäftsergebnis und den Ruf Ihres Unternehmens auswirken. Sie können erwarten:

  • Serviceanfrage-Durchlaufzeit reduzieren: Durch die Identifizierung und Eliminierung von Engpässen und Nacharbeiten werden Sie die durchschnittliche Zeit zur Bearbeitung einer Serviceanfrage erheblich verkürzen, was zu einer schnelleren Servicebereitstellung führt.
  • Kundenzufriedenheit steigern: Eine schnelle und effiziente Bearbeitung von Anfragen führt direkt zu zufriedeneren Benutzern und verbesserter Kundenbindung.
  • Betriebskosten senken: Die Straffung von Prozessen, die Reduzierung von Nacharbeit und die Optimierung der Ressourcenzuweisung führen zu erheblichen Kosteneinsparungen durch Minimierung verschwendeter Anstrengungen und Maximierung der Effizienz.
  • Compliance und Governance verbessern: Stellen Sie sicher, dass Ihre Serviceanfrageprozesse stets internen Richtlinien, Branchenvorschriften und externen SLAs entsprechen, wodurch Risiken reduziert und Vertrauen erhalten bleibt.
  • Teamproduktivität steigern: Ermöglichen Sie Ihren Agenten klarere Prozesse und reduzieren Sie die Zeit, die für ineffiziente Aktivitäten aufgewendet wird, wodurch sie sich auf wertschöpfende Aufgaben konzentrieren können.

Starten Sie Ihre Optimierungsreise

Der Weg zur Optimierung Ihres Service Request Management Prozesses in Jira Service Management erfordert keine komplexe technische Expertise. Unser Ansatz ist darauf ausgelegt, Sie dabei zu unterstützen, Ihre vorhandenen Jira-Daten zu nutzen, um beispiellose Einblicke in Ihre Prozessleistung zu gewinnen. Durch die Anwendung von Process Mining können Sie Ihre Servicebereitstellung transformieren und von reaktiver Problemlösung zu proaktiver, datengestützter Verbesserung übergehen. Beginnen Sie noch heute zu entdecken, wie Sie das Service Request Management verbessern und das volle Potenzial Ihrer Serviceabläufe freisetzen können.

Serviceanfragen-Management ITSM Servicebereitstellung SLA-Konformität Kundensupport Anfrageerfüllung Prozesseffizienz Engpassanalyse

Häufige Probleme & Herausforderungen

Identifizieren Sie, welche Herausforderungen Sie beeinträchtigen.

Serviceanfragen benötigen oft länger als erwartet zur Lösung, was zu frustrierten Kunden und erhöhten Betriebskosten führt. Diese verlängerten Durchlaufzeiten können ein Symptom für verborgene Ineffizienzen, komplexe Workflows oder Fehlallokation von Ressourcen innerhalb Ihres Service Request Management Prozesses sein.
ProcessMind analysiert den gesamten End-to-End-Fluss von Serviceanfragen im Jira Service Management und identifiziert die genauen Schritte, die am meisten zu Verzögerungen beitragen. Es deckt Bottlenecks und nicht-wertschöpfende Aktivitäten auf, wodurch Sie Workflows optimieren und die gesamten Lösungszeiten reduzieren können.

Kritische Service Level Agreements werden routinemäßig nicht eingehalten, was sich direkt auf die Kundenzufriedenheit auswirkt und potenziell Strafen nach sich zieht. Ohne klare Transparenz über den gesamten Lebenszyklus jeder Serviceanfrage, von der Erstellung bis zur Lösung, ist es schwierig zu verstehen, warum diese Verstöße auftreten.
ProcessMind bietet eine objektive Sicht darauf, wie Ihr Service Request Management Prozess im Vergleich zu definierten SLAs performt. Durch die Verfolgung der exakten Zeit, die in jeder Aktivität verbracht wird, und die Identifizierung von Abweichungen, lokalisiert ProcessMind die Grundursachen für SLA-Verstöße und ermöglicht so gezielte Verbesserungen Ihrer Servicebereitstellung.

Serviceanfragen werden oft falsch klassifiziert, inkorrekt priorisiert oder wiederholt neu zugewiesen, was zu Verzögerungen und Ressourcenverschwendung führt. Dieses „Hin- und Herschieben“ von Anfragen beeinträchtigt die Lösungszeit und verbraucht wertvolle Agentenzeit, die für die eigentliche Problemlösung genutzt werden könnte.
ProcessMind visualisiert die tatsächlichen Wege, die Serviceanfragen durch Triage und Zuweisung im Jira Service Management nehmen. Es hebt Muster von Neuzuweisungen hervor und identifiziert, wo Anfragen stecken bleiben oder ineffizient bearbeitet werden, wodurch Sie Ihre anfängliche Routing- und Zuweisungslogik für eine bessere Erstkontaktlösung optimieren können.

Eine erhebliche Anzahl von Serviceanfragen wird nach der Lösung wiedereröffnet, was darauf hindeutet, dass die ursprüngliche Lösung unvollständig oder unbefriedigend war. Dies frustriert nicht nur die Kunden, sondern verdoppelt auch die Arbeitslast für Agenten und erhöht die Betriebskosten.
ProcessMind identifiziert alle Fälle, in denen Service Request Management Fälle nach der Lösung wiedereröffnet werden, und korreliert diese Ereignisse mit spezifischen Aktivitäten, Agenten oder Lösungs-Kategorien. Diese Analyse deckt die zugrunde liegenden Gründe für Nacharbeit auf, sodass Sie die Lösungsqualität verbessern und wiederkehrende Probleme reduzieren können.

Agenten müssen häufig, oft mehrfach, zusätzliche Informationen von Kunden anfordern, was die Lösungsdauer verlängert und Benutzer frustriert. Dies deutet auf einen Mangel an vollständiger Informationserfassung im Voraus oder eine schlechte Übergabe zwischen Prozessschritten hin.
ProcessMind analysiert die Häufigkeit und den Zeitpunkt der Aktivitäten „Informationen vom Anfragenden angefordert“ im Service Request Management und zeigt auf, wo und warum mehrfache Informationsanfragen auftreten. Diese Erkenntnisse helfen, die Datenerfassung zu optimieren, das anfängliche Formulardesign in Jira Service Management zu verbessern und Agenten mit den richtigen Informationen zu versorgen.

Einige Agenten oder Teams sind konstant überlastet, während andere Kapazitäten haben, was zu Burnout, Verzögerungen und ineffizienter Nutzung menschlicher Ressourcen führt. Das manuelle Ausgleichen der Arbeitslasten über die Service Request Management Teams hinweg ist ohne eine umfassende Sicht auf die Prozessausführung eine Herausforderung.
ProcessMind visualisiert die Arbeitslastverteilung über Agenten und Teams hinweg, basierend auf den tatsächlich durchgeführten Service Request Management Aktivitäten und bearbeiteten Fällen. Es hebt Ungleichgewichte hervor und identifiziert Möglichkeiten zur Optimierung der Ressourcenzuweisung, wodurch eine gerechtere Arbeitsverteilung und eine schnellere Bearbeitung von Anfragen sichergestellt werden.

Spezifische Aktivitäten innerhalb des Service Request Management Prozesses, wie interne Überprüfungen oder die Einbindung externer Anbieter, werden immer wieder zu Engpässen. Diese Bottlenecks verlangsamen den gesamten Prozess erheblich und beeinträchtigen die Gesamteffizienz und die Lösungszeiten.
ProcessMind identifiziert präzise, welche Aktivitäten die meiste Zeit in Anspruch nehmen oder die längsten Warteschlangen in Ihrem Jira Service Management Workflow verursachen. Durch die Visualisierung des echten Prozessflusses und die genaue Bestimmung dieser Verzögerungen ermöglicht ProcessMind Sie, bestimmte Schritte zur Optimierung anzugehen, wie z.B. Automatisierung oder Ressourcenzuweisung.

Trotz dokumentierter Verfahren werden bestimmte obligatorische Schritte im Service Request Management Prozess gelegentlich übersprungen oder in falscher Reihenfolge ausgeführt. Dies kann zu Compliance-Risiken, inkonsistenter Servicebereitstellung und potenziellen Auditfehlern führen.
ProcessMind vergleicht automatisch die tatsächliche Ausführung Ihres Service Request Management Prozesses mit vordefinierten idealen oder konformen Workflows. Es hebt alle Abweichungen hervor, identifiziert, wo nicht-konforme Pfade auftreten, und hilft Ihnen, Standardarbeitsanweisungen innerhalb von Jira Service Management durchzusetzen.

Serviceanfragen, die die Einbindung externer Anbieter erfordern, erfahren häufig erhebliche Verzögerungen, was die Lösungszeiten verlängert und die Kundenzufriedenheit beeinträchtigt. Die mangelnde Transparenz externer Abhängigkeiten erschwert die Identifizierung der Ursachen dieser Engpässe.
ProcessMind verfolgt den gesamten Lebenszyklus von Serviceanfragen, die Aktivitäten wie „Externer Anbieter involviert“ umfassen. Es quantifiziert die Zeit, die mit dem Warten auf Anbieterantworten oder -aktionen verbracht wird, wodurch der Einfluss externer Abhängigkeiten sichtbar wird und ein besseres Anbietermanagement sowie eine verbesserte Prozessintegration für das Service Request Management ermöglicht werden.

Serviceanfragen werden häufig ohne klare Begründung an höhere Ebenen oder das Management eskaliert, was Kosten erhöht und erfahrene Ressourcen von komplexeren Aufgaben abzieht. Dies deutet oft auf mangelnde Befugnisse oder unklare Richtlinien für Frontline-Mitarbeiter hin.
ProcessMind identifiziert Eskalationsmuster im Service Request Management, indem es Änderungen in der Priorität oder der zugewiesenen Person verfolgt. Es zeigt auf, welche Anfragetypen und an welchem Punkt im Prozess häufig eskaliert werden, was Ihnen ermöglicht, Eskalationsrichtlinien und die Schulung von Mitarbeitern im Jira Service Management zu verfeinern.

Während Anfragen als 'gelöst' markiert werden, besteht das zugrunde liegende Problem fort oder tritt als neue Anfrage wieder auf, was auf eine mangelnde echte Ursachenlösung hinweist. Dies erzeugt einen Kreislauf von wiederkehrenden Problemen, erhöht die Arbeitslast und schädigt das Kundenvertrauen.
ProcessMind verknüpft verwandte Service Request Management Cases und analysiert die Ergebnisse der Aktivitäten „Lösung vorgeschlagen“ und „Serviceanfrage gelöst“. Es hilft, Gemeinsamkeiten zwischen Problemen zu identifizieren, die zu wiederholten Anfragen oder nachfolgenden Problemen führen, was ein tieferes Verständnis der Lösungseffektivität und Qualitätsverbesserung ermöglicht.

Typische Ziele

Definieren Sie, wie Erfolg aussieht

Dieses Ziel konzentriert sich darauf, die Gesamtzeit von der Einreichung einer Serviceanfrage bis zu ihrer endgültigen Lösung zu reduzieren. Kürzere Lösungszeiten steigern direkt die Kundenzufriedenheit und verbessern die Betriebseffizienz, indem sie Agenten ermöglichen, mehr Anfragen zu bearbeiten. ProcessMind analysiert den End-to-End-Verlauf jeder Serviceanfrage und identifiziert spezifische Aktivitäten oder Übergaben, die zu Verzögerungen beitragen. Es quantifiziert die Auswirkungen dieser Bottlenecks und ermöglicht gezielte Interventionen zur Prozessoptimierung, wodurch Lösungszeiten potenziell um 20-30% reduziert werden können.

Dieses Ziel zu erreichen bedeutet, definierte Service Level Agreements für Reaktions- und Lösungszeiten konsequent zu erfüllen oder zu übertreffen. Die Nichteinhaltung von SLAs kann zu finanziellen Strafen und einem verminderten Kundenvertrauen führen.
ProcessMind überwacht jede Serviceanfrage anhand ihrer SLA-Ziele, visualisiert Abweichungen und identifiziert die Grundursachen für Verstöße, wie z.B. verzögerte Triage oder nicht zugewiesene Anfragen. Durch das Verständnis, wo und warum Verstöße auftreten, können Organisationen proaktive Maßnahmen ergreifen, um die Einhaltung zu gewährleisten und zukünftige Strafen zu vermeiden.

Dieses Ziel konzentriert sich darauf, die Anfangsphasen der Serviceanfragenbearbeitung effizienter und genauer zu gestalten. Ineffektive Triage oder falsche Zuweisungen können zu Verzögerungen, Neuzuweisungen und verlängerten Lösungszeiten führen. ProcessMind bildet den Fluss von Anfragen durch Triage und Zuweisung ab und identifiziert Muster von Fehlleitungen oder häufigen Neuzuweisungen. Es hebt die Auswirkungen dieser Ineffizienzen hervor, wodurch Teams ihre Routing-Regeln, die Zuordnung von Agentenfähigkeiten und automatisierte Zuweisungsprozesse für eine schnellere, genauere initiale Bearbeitung verfeinern können.

Die Reduzierung der Anzahl von Serviceanfragen, die nach der Erstlösung wiedereröffnet werden, ist entscheidend für Effizienz und Kundenzufriedenheit. Eine hohe Wiedereröffnungsrate deutet oft auf unvollständige oder unbefriedigende Erstlösungen hin, was Agentenzeit verschwendet und Anfragende frustriert.
ProcessMind verfolgt den Lebenszyklus wiedereröffneter Anfragen, identifiziert häufige Gründe für die Wiedereröffnung und Aktivitäten, die dem Wiedereröffnungsereignis vorausgehen. Diese Erkenntnis hilft, die Qualität der Lösungen und das Agenten-Training zu verbessern, mit dem Ziel, die Wiedereröffnungsraten um 15-25 % zu reduzieren.

Dieses Ziel ist es, den Bedarf an wiederholter Informationsanfrage durch Agenten an Anfragende zu minimieren, da dies zu Verzögerungen und einer schlechten Kundenerfahrung führt. Eine solche Redundanz weist oft auf Lücken in den initialen Anfrageformularen, Wissensdatenbanken oder der Agentenschulung hin. ProcessMind analysiert die Abfolge von Informationsanfragen innerhalb von Serviceanfragen und identifiziert Muster, bei denen Agenten konsequent dieselben Details abfragen. Dies ermöglicht die Optimierung der Datenerfassung zu Beginn und die Verbesserung von Wissensressourcen, wodurch Effizienz und Zufriedenheit der Anfragenden gesteigert werden.

Dieses Ziel zu erreichen bedeutet, Serviceanfragen gerechter unter den Agenten zu verteilen, um einem Burnout bei einigen vorzubeugen, während andere unterfordert sind. Ungleichmäßige Arbeitslasten können zu Verzögerungen, reduzierter Qualität und Unzufriedenheit der Agenten führen.
ProcessMind bietet Transparenz darüber, wie Anfragen von verschiedenen Agenten und Teams verteilt und verarbeitet werden, identifiziert Ungleichgewichte und potenzielle Engpässe im Zusammenhang mit der Arbeitslast. Durch die Analyse der Agentenkapazität und -weiterleitung können Organisationen die Zuweisungsregeln anpassen, um einen ausgewogeneren und effizienteren Workflow zu erreichen.

Dieses Ziel konzentriert sich darauf, spezifische Engpässe innerhalb des Service Request Management Prozesses zu beseitigen, die den Gesamtfluss und die Lösungszeiten erheblich behindern. Bottlenecks verursachen Verzögerungen, Rückstände und können verhindern, dass das System sein volles Potenzial entfaltet. ProcessMind visualisiert den gesamten Prozessfluss und hebt Aktivitäten oder Übergangspunkte hervor, an denen sich Anfragen ansammeln oder übermäßig viel Zeit verbringen. Durch die Identifizierung dieser kritischen Bottlenecks können Organisationen gezielte Verbesserungen wie Ressourcenumverteilung oder Prozessautomatisierung implementieren, um den Durchsatz zu beschleunigen.

Dieses Ziel konzentriert sich darauf, zu gewährleisten, dass alle Serviceanfragen vordefinierten internen Verfahren und regulatorischen Anforderungen entsprechen. Non-Compliance kann zu Audit-Fehlern, Sicherheitsrisiken und inkonsistenter Servicebereitstellung führen. ProcessMind entdeckt automatisch die tatsächlichen Wege, die Serviceanfragen nehmen, und vergleicht sie mit den definierten konformen Pfaden. Es hebt Abweichungen und nicht-konforme Aktivitäten hervor und liefert die notwendigen Erkenntnisse, um Prozessdisziplin durchzusetzen und die Einhaltung regulatorischer Vorschriften bei der gesamten Serviceanfragebearbeitung sicherzustellen.

Dieses Ziel ist es, die Zeit zu reduzieren, die Anfragen mit dem Warten auf externe Anbieter oder deren Bearbeitung verbringen. Verzögerungen bei anbieterabhängigen Aktivitäten können die gesamten Lösungszeiten erheblich verlängern und die Kundenzufriedenheit beeinträchtigen. ProcessMind verfolgt die Dauer und Häufigkeit von Interaktionen mit externen Anbietern innerhalb des Serviceanfrage-Lebenszyklus. Es identifiziert spezifische Übergabepunkte oder Wartezeiten, die Verzögerungen verursachen, was ein besseres Anbietermanagement, klarere Kommunikationsprotokolle und potenziell neu verhandelte Serviceverträge für eine schnellere externe Unterstützung ermöglicht.

Dieses Ziel zielt darauf ab, die Anzahl unnötiger Eskalationen von Serviceanfragen zu reduzieren, die oft auf Probleme mit der initialen Agentenbefugnis, dem Wissen oder der Prozessklarheit hinweisen. Unnötige Eskalationen verbrauchen höherwertige Ressourcen und verlängern die Lösungszeit. ProcessMind bildet die Pfade eskalierter Anfragen ab und identifiziert häufige Auslöser und vorangehende Aktivitäten, die zur Eskalation führen. Durch das Verständnis dieser Muster können Organisationen die Erstlösungsraten durch bessere Schulung, verbesserte Wissensdatenbanken oder klarere Eskalationsrichtlinien verbessern.

Dieses Ziel konzentriert sich auf die Verbesserung der Effektivität von Serviceanfragen-Lösungen, um ein Wiederauftreten gleicher oder ähnlicher Probleme zu verhindern. Eine mangelhafte Lösungsqualität führt zu wiederholten Kontakten, erhöhter Arbeitslast und vermindertem Kundenvertrauen. ProcessMind identifiziert Cluster von Anfragen, die nach dem Status 'Gelöst' häufig wieder auftreten, insbesondere solche mit ähnlichen Grundursachen oder Lösungskategorien. Die Analyse dieser Muster hilft, Bereiche für Agentenschulungen, Wissensdatenbank-Updates oder ein tiefergehendes Problemmanagement zu identifizieren, um robustere und dauerhaftere Lösungen sicherzustellen.

Der 6-Schritte-Verbesserungspfad für das Service Request Management

1

Vorlage herunterladen
2

Exportieren Sie Ihre Daten
3

Laden Sie Ihren Datensatz hoch
4

Prozess analysieren
5

Verbesserungen umsetzen
6

Überwachen Sie Ihren Prozess
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Vorlage herunterladen

Was ist zu tun

Erhalten Sie die vorkonfigurierte Excel-Vorlage, die speziell für Service Request Management Daten zugeschnitten ist. Diese Vorlage bietet die korrekte Struktur für Ihre Prozessdaten.

Datenvorlagen-Leitfaden anzeigen Vorlage herunterladen
Bedeutung

Eine standardisierte Datenstruktur ist entscheidend für eine genaue Analyse, um sicherzustellen, dass alle notwendigen Informationen konsistent für aussagekräftige Erkenntnisse erfasst werden.

Erwartetes Ergebnis

Eine klare, gebrauchsfertige Vorlage zur Organisation Ihrer Service Request Management Prozessdaten.

WAS SIE ERHALTEN

Verborgene Erkenntnisse für schnelle Service-Lösung aufdecken

ProcessMind enthüllt die wahre Reise Ihrer Serviceanfragen und bietet klare Visualisierungen sowie tiefe Einblicke. Entdecken Sie genau, wo Verzögerungen auftreten und wie Sie für schnellere, zufriedenstellendere Lösungen optimieren können.
  • Tatsächlichen Serviceanfragen-Prozessfluss visualisieren
  • Kritische Engpässe und Verzögerungen in Jira identifizieren
  • Optimierungsmöglichkeiten sofort aufdecken
  • Lösung beschleunigen und Zufriedenheit steigern
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

TYPISCHE ERGEBNISSE

Praktische Verbesserungen im Service Request Management

Diese Ergebnisse veranschaulichen die greifbaren Vorteile, die Organisationen durch die Anwendung von Process Mining auf ihre Service Request Management Workflows erzielen können, insbesondere bei der Analyse von Service Request ID-Daten aus Systemen wie Jira Service Management. Sie heben häufige Verbesserungsbereiche hervor, die durch datenbasierte Erkenntnisse identifiziert wurden.

0 % faster
Schnellere Lösung

Reduzierte durchschnittliche Durchlaufzeit

Process Mining identifiziert Engpässe und Nacharbeitsschleifen, wodurch der Weg von der Anfrageerstellung bis zur Lösung optimiert und die Gesamtzeit erheblich verkürzt wird. Das bedeutet, dass Kunden ihre Probleme schneller gelöst bekommen.
0 % increase
Höhere SLA-Einhaltung

Erhöhte Compliance mit Servicezielen

Durch die Visualisierung der tatsächlichen Anfragewege im Vergleich zu den Ziel-SLAs können Organisationen proaktiv Abweichungen und Probleme bei der Ressourcenzuweisung angehen und so sicherstellen, dass mehr Anfragen ihre Serviceverpflichtungen erfüllen. Dies verbessert die Servicequalität und das Kundenvertrauen.
0 % decrease
Geringeres Wiedereröffnungs-Volumen

Weniger Vorgänge, die erneut bearbeitet werden müssen

Process Mining deckt Grundursachen für wiedereröffnete Anfragen auf, wie unvollständige Erstlösungen oder unzureichende Informationsbeschaffung. Die Behebung dieser zugrunde liegenden Probleme reduziert Nacharbeit, spart Agentenzeit und verbessert die Kundenzufriedenheit.
0 % faster
Effiziente Triage

Schnellere Zuweisung an Agenten

Process Mining deckt Verzögerungen in den anfänglichen Triage- und Zuweisungsphasen auf, oft aufgrund manueller Schritte oder ineffizienter Routing-Regeln. Die Optimierung dieser Schritte stellt sicher, dass Anfragen den richtigen Agenten schneller erreichen, wodurch der gesamte Prozess beschleunigt wird.
0 % higher
Höhere Compliance

Einhaltung definierter Verfahren

Process Mining bietet einen Röntgenblick darauf, wie Prozesse tatsächlich ausgeführt werden, und hebt Abweichungen von Standardarbeitsanweisungen hervor. Dies ermöglicht gezielte Interventionen zur Verbesserung der Compliance und zur Reduzierung operativer Risiken.

Die tatsächlichen Ergebnisse variieren je nach spezifischem Prozessumfang, organisatorischem Kontext und Datenqualität. Diese Zahlen stellen gängige Verbesserungen dar, die bei verschiedenen Process Mining Implementierungen beobachtet wurden.

Empfohlene Daten

Beginnen Sie mit den wichtigsten Attributen und Aktivitäten und erweitern Sie diese bei Bedarf.
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 jede Serviceanfrage, die als Primärschlüssel für alle zugehörigen Events dient.

Bedeutung

Diese ID ist der grundlegende Case-Identifikator, der alle zugehörigen Aktivitäten zu einem einzigen End-to-End-Prozessfluss verbindet und so die Prozessanalyse ermöglicht.

Der Name des spezifischen Events oder der Aufgabe, das/die innerhalb des Lebenszyklus der Serviceanfrage aufgetreten ist.

Bedeutung

Es definiert die Schritte im Prozess und ermöglicht die Visualisierung der Prozesskarte sowie die Analyse von Workflow-Mustern und Abweichungen.

Das genaue Datum und die Uhrzeit, zu der eine Aktivität bzw. ein Ereignis stattgefunden hat.

Bedeutung

Dieser Timestamp ist essenziell für die Reihenfolge von Events, die Berechnung von Dauern und Durchlaufzeiten sowie die Identifizierung von Prozess-Bottlenecks.

Der Benutzer oder Agent, der derzeit mit der Bearbeitung der Serviceanfrage betraut ist.

Bedeutung

Dieses Attribut ist entscheidend für die Analyse der Agentenarbeitslast, die Messung der individuellen Leistung und das Verständnis der Ressourcenzuweisung.

Die Prioritätsstufe, die der Serviceanfrage zugewiesen wurde, z.B. Niedrig, Mittel, Hoch oder Kritisch.

Bedeutung

Ermöglicht die Segmentierung der Analyse, um sicherzustellen, dass Anfragen mit hoher Priorität schneller bearbeitet werden und strengere Service Levels einhalten.

Der aktuelle Status der Serviceanfrage in ihrem Lebenszyklus.

Bedeutung

Bietet einen aktuellen Schnappschuss jedes Falls, ermöglicht die Analyse laufender Arbeiten und identifiziert festgefahrene oder alternde Anfragen.

Die Klassifizierung der Serviceanfrage, z.B. 'Zugriffsanfrage' oder 'Hardware-Problem'.

Bedeutung

Dieses Attribut ist essenziell für den Vergleich von Prozessen, Arbeitslasten und Leistungen über verschiedene Kategorien von Serviceanfragen hinweg.

Das Zieldatum und die Zielzeit, bis zu der die Serviceanfrage gemäß ihrer SLA gelöst sein sollte.

Bedeutung

Dies ist der Maßstab für die Leistungsmessung. Es unterstützt direkt die Berechnung der SLA-Compliance und hilft bei der Priorisierung der Arbeit.

Aktivitäten

Prozessschritte zur Verfolgung und Optimierung

Diese Aktivität markiert den Beginn des Serviceanfrage-Lebenszyklus, wenn ein Benutzer eine Anfrage formell über ein Portal, eine E-Mail oder einen anderen Kanal einreicht. Dieses Event wird explizit in Jira erfasst, wenn ein neuer Vorgang vom Typ 'Serviceanfrage' erstellt wird, wobei der Erstellungs-Timestamp aufgezeichnet wird.

Bedeutung

Dies ist das primäre Start-Event für den Prozess. Es ist essenziell für die Berechnung der gesamten Durchlaufzeit und das Verständnis von Anfragevolumen und Ankunftsmustern.

Diese Aktivität tritt auf, wenn eine Serviceanfrage einem bestimmten Agenten oder Team zur Lösung zugewiesen wird. Jira verfolgt explizit Änderungen am Feld 'Zugewiesener', was einen klaren Timestamp für den Zeitpunkt der Zuweisung liefert.

Bedeutung

Dies ist ein wichtiger Meilenstein zur Messung der Triage-zu-Zuweisungszeit und der Verteilung der Agentenarbeitslast. Er markiert den Übergang von der Warteschlange zur aktiven Bearbeitung.

In vielen Service-Desk-Workflows ist dies ein eigenständiger Schritt, bei dem dem Anfragenden eine Lösung zur Genehmigung angeboten wird. Dies wird abgeleitet, wenn sich der Vorgangsstatus in einen Zustand wie 'Kundenabnahme ausstehend' oder 'Bestätigung erwartet' ändert.

Bedeutung

Diese Aktivität isoliert die Zeit, die mit dem Warten auf Kundenfeedback verbracht wird, nachdem eine Lösung bereitgestellt wurde, und hilft so, sie von der internen Arbeitszeit zu unterscheiden.

Markiert den offiziellen Zeitpunkt, an dem die Anfrage als erfüllt gilt und die Lösung erfasst wird. Jira füllt das Feld 'Lösungsdatum' aus, wenn ein Vorgang zum ersten Mal einen Status der Kategorie 'Erledigt' erreicht.

Bedeutung

Dies ist ein primärer Endmeilenstein für den Prozess, entscheidend für die Berechnung der Lösungszeit und SLA-Einhaltung. Er kennzeichnet das Ende der aktiven Arbeit.

Stellt den endgültigen, administrativen Abschluss der Serviceanfrage dar, der oft automatisch nach einer festgelegten Zeit im Status 'Behoben' erfolgt. Dies ist der Endpunkt des Lebenszyklus des Vorgangs in Jira.

Bedeutung

Dies ist das definitive End-Event des Prozesses. Die Zeit zwischen 'Gelöst' und 'Geschlossen' kann analysiert werden, um den administrativen Overhead oder automatische Schließungsrichtlinien zu verstehen.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Process Mining visualisiert den tatsächlichen Fluss Ihrer Serviceanfragen, identifiziert Abweichungen von erwarteten Pfaden und deckt versteckte Engpässe auf. Es kann genau bestimmen, wo Anfragen stecken bleiben, warum Lösungszeiten lang sind und wo SLA-Verstöße innerhalb von Jira Service Management häufig auftreten.

Sie benötigen hauptsächlich Event Log Daten, die typischerweise die Service Request ID als Case-Identifikator, einen Aktivitätsnamen und einen Timestamp für jedes Event umfassen. Zusätzliche Attribute wie Agent, Statusänderungen und Lösungsdetails können die Analyse bereichern. Diese Daten sind in der Regel aus Jira Service Management exportierbar.

Nach der Datenextraktion und anfänglichen Vorbereitung, die je nach Datenvolumen und -komplexität variieren kann, können erste Prozesskarten und Erkenntnisse oft innerhalb weniger Tage bis zu einigen Wochen generiert werden. Diese Phase hebt schnell größere Abweichungen und Verbesserungspotenziale hervor.

Sie können beschleunigte Lösungszeiten für Anfragen, eine verbesserte SLA-Einhaltung und eine bessere Ressourcenzuweisung erwarten. Process Mining hilft, das Volumen wiedereröffneter Anfragen zu reduzieren und die Informationsbeschaffung durch Agenten zu optimieren, was zu einer verbesserten Servicequalität führt.

Ja, absolut. Process Mining Tools zeichnen sich dadurch aus, tatsächliche Prozessflüsse zu visualisieren und spezifische Punkte zu identifizieren, an denen sich Anfragen ansammeln oder übermäßig lange dauern. Dies ermöglicht es Ihnen, genaue Aktivitäten oder Agenten-Warteschlangen zu lokalisieren, die Verzögerungen verursachen, beispielsweise in den Phasen Triage, Genehmigung oder Anbieter-Engagement.

Während ein grundlegendes Verständnis Ihrer Jira Service Management Datenstruktur für die Extraktion hilfreich ist, sind moderne Process Mining Tools benutzerfreundlich gestaltet. Die meisten Plattformen bieten visuelle Schnittstellen, und viele Anbieter stellen Dienstleistungen zur Unterstützung bei der initialen Einrichtung und Analyse bereit.

Process Mining ermöglicht es Ihnen, Ihren tatsächlichen Serviceanfrage-Bearbeitungsprozess mit Ihrem definierten idealen Prozessmodell zu vergleichen. Es hebt jede Abweichung, jeden übersprungenen oder zusätzlichen Schritt hervor und ermöglicht es Ihnen, nicht-konformes Verhalten zu identifizieren und Standardarbeitsanweisungen durchzusetzen. Dies gewährleistet eine konsistente Servicebereitstellung und die Einhaltung interner Richtlinien.

Die technischen Anforderungen umfassen in der Regel den Zugriff auf Ihre Jira Service Management Instanz zur Datenextraktion, eine geeignete Umgebung für die Process Mining Software und potenziell die Integration mit bestehenden Data-Warehousing-Lösungen. Cloud-basierte Tools können die Infrastrukturanforderungen vereinfachen.

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