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Verbessern Sie Ihr Service-Request-Management

Ihre Anleitung in 6 Schritten zur Optimierung des Service-Request-Prozesses in Freshservice.
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Service-Request-Management in Freshservice verbessern

Bei Service-Request-Prozessen kommt es häufig zu Engpässen. Die Folge sind verzögerte Lösungen und frustrierte Benutzer. Unsere Plattform hilft Ihnen, Ineffizienzen im Prozess genau zu erkennen. Anschließend unterstützt sie Sie dabei, konkrete Verbesserungen umzusetzen, die die Effizienz und Kundenzufriedenheit steigern. Entdecken Sie, wie Sie Ihre Servicebereitstellung verbessern können.

Laden Sie unser vorkonfiguriertes Daten-Template herunter und gehen Sie typische Herausforderungen an, um Ihre Effizienz-Ziele zu erreichen. Folgen Sie unserem Verbesserungsplan in sechs Schritten und lesen Sie den Leitfaden zum Daten-Template, um Ihre Abläufe zu verbessern.

Ausführliche Beschreibung anzeigen

Warum sollten Sie das Service-Request-Management in Freshservice verbessern?

Ein gut funktionierendes Service-Request-Management trägt entscheidend zur Kundenzufriedenheit, zur Geschäftskontinuität und zur Kontrolle der Betriebskosten bei. In einem dynamischen Geschäftsumfeld sind Unternehmen auf eine effiziente Servicebereitstellung angewiesen. Werden Serviceanfragen, etwa zum Zurücksetzen eines Passworts oder zum Zugriff auf Software, langsam oder ineffizient bearbeitet, hat das weitreichende Folgen. Verzögerungen frustrieren Benutzer, senken die Produktivität und können durch längere Ausfallzeiten oder verpasste Chancen finanzielle Verluste verursachen. Ineffiziente Prozesse binden außerdem wertvolle Ressourcen: Mitarbeitende im Service Desk können sich weniger komplexen Anliegen widmen, während die Kosten für die Servicebereitstellung steigen. Wenn Sie nachvollziehen, wie eine Serviceanfrage in Freshservice tatsächlich von Anfang bis Ende bearbeitet wird, schaffen Sie die Grundlage dafür, den Service Desk von einer Kostenstelle zu einem strategischen Beitrag für Ihr Unternehmen weiterzuentwickeln.

Wie Process Mining Erkenntnisse zum Service-Request-Management liefert

Process Mining bietet einen objektiven Einblick in den Service-Request-Management-Prozess von Freshservice. Dabei werden Aktivitätsprotokolle aus Rohdaten in visuelle, umsetzbare Erkenntnisse überführt. Anders als herkömmliche Berichte, die zeigen, „was“ passiert ist, macht Process Mining sichtbar, „wie“ und „warum“ es dazu kam: Der gesamte Prozessablauf wird vom Anfang bis zum Ende rekonstruiert. So lässt sich jedes Ereignis verfolgen, von „Serviceanfrage erstellt“ bis „Serviceanfrage geschlossen“, einschließlich aller Schritte dazwischen. Anhand der tatsächlich durchlaufenen Pfade erkennen Sie Engpässe, Abweichungen von Standardvorgehensweisen und unnötige Nacharbeit. Sie erhalten einen klaren Überblick über die tatsächlichen Zykluszeiten, sehen, welche Aktivitäten Verzögerungen verursachen, und können beurteilen, wie Faktoren wie „Servicetyp“ oder „Zugewiesene Mitarbeitende/Team“ die Bearbeitung beeinflussen. Diese detaillierten Erkenntnisse helfen Ihnen, zentrale Fragen zu Ihrem Freshservice-Betrieb zu beantworten: Wie lässt sich das Service-Request-Management verbessern und seine Zykluszeit verkürzen?

Wichtige Ansatzpunkte für Prozessverbesserungen

Mit Process Mining decken Sie verborgene Ineffizienzen auf und können gezielt einzelne Bereiche des Service-Request-Managements in Freshservice verbessern. Häufige Ansatzpunkte sind:

  • Engpässe ermitteln: Finden Sie Aktivitäten oder Warteschlangen, in denen sich Serviceanfragen häufig ansammeln oder stark verzögern. Prüfen Sie beispielsweise, ob „Informationen von anfragender Person angefordert“ oder „Externer Anbieter eingebunden“ die Bearbeitung regelmäßig verlängert.
  • Workflows vereinfachen: Ermitteln Sie unnötige Schritte, Schleifen mit Nacharbeit oder doppelte Aktivitäten im Prozess zur Bearbeitung von Serviceanfragen. Dazu können Sie die Triage verbessern oder den Abstimmungsaufwand zwischen Teams verringern.
  • SLA-Einhaltung prüfen: Analysieren Sie die Ursachen für SLA-Verstöße und ermitteln Sie genau, an welcher Stelle und warum Anfragen die vereinbarten Serviceziele verfehlen. So können Sie gezielt Maßnahmen ergreifen, um wichtige Service-Level-Agreements zuverlässig einzuhalten.
  • Ressourcen verteilen: Bewerten Sie Arbeitslast und Effizienz der Mitarbeitenden. Ermitteln Sie, ob Sie Aufgaben anders verteilen oder gezielte Schulungen anbieten sollten, um Reaktions- und Bearbeitungszeiten für verschiedene „Servicetypen“ oder „Prioritäten“ zu verbessern.
  • Automatisierungsmöglichkeiten erkennen: Ermitteln Sie häufig wiederholte manuelle Aufgaben, die sich für eine Automatisierung eignen. So können sich Mitarbeitende auf komplexere Anliegen konzentrieren.

Messbare Ergebnisse eines verbesserten Service-Request-Managements

Mit Process Mining im Service-Request-Management von Freshservice können Sie konkrete, messbare Verbesserungen erzielen, die sich direkt auf die Geschäftsergebnisse und die Zufriedenheit der Benutzer auswirken:

  • Zykluszeiten verkürzen: Verringern Sie die durchschnittliche Zeit von der Einreichung einer Serviceanfrage bis zu ihrer Lösung. Das verbessert die Benutzererfahrung und die Produktivität.
  • SLA-Einhaltung verbessern: Erfüllen oder übertreffen Sie Ihre Service-Level-Agreements zuverlässig und stärken Sie so die Verlässlichkeit Ihrer Servicebereitstellung.
  • Betriebskosten senken: Setzen Sie Ressourcen gezielter ein, verringern Sie den manuellen Aufwand und vermeiden Sie Nacharbeit. So können Sie erhebliche Kosten einsparen.
  • Kundenzufriedenheit steigern: Schnellere und effizientere Lösungen sorgen für zufriedenere Benutzer und verbessern die Wahrnehmung Ihrer IT-Services.
  • Produktivität erhöhen: Unterstützen Sie Ihre Mitarbeitenden mit einfacheren Prozessen und klareren Vorgaben. So können sie mehr Anfragen effizient bearbeiten und sich auf Aufgaben mit höherem Mehrwert konzentrieren.

So beginnen Sie mit der Optimierung von Serviceanfragen in Freshservice

Beginnen Sie noch heute damit, das Service-Request-Management in Freshservice zu verbessern. Process Mining liefert die nötige Transparenz und datengetriebene Erkenntnisse, damit Sie fundierte Entscheidungen treffen, wirksame Änderungen umsetzen und Ihre Servicebereitstellung kontinuierlich verbessern können. Verbinden Sie zunächst Ihre Freshservice-Daten mit unseren Analysetools. Die Erkenntnisse zeigen Ihnen, wie Sie Serviceanfragen effizienter, regelkonform und stärker an den Bedürfnissen der Benutzer ausrichten.

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Häufige Probleme und Herausforderungen

Ermitteln Sie, welche Herausforderungen Sie betreffen

Die Bearbeitung von Serviceanfragen dauert zu lange. Das frustriert Benutzer und senkt die Produktivität im gesamten Unternehmen. Die langen Zykluszeiten beeinträchtigen direkt die Kundenzufriedenheit und können die Betriebskosten erhöhen.
ProcessMind analysiert den Service-Request-Management-Prozess in Freshservice von Anfang bis Ende und ermittelt Aktivitäten oder Übergaben, die erhebliche Verzögerungen verursachen. Die tatsächlichen Abläufe werden visualisiert, sodass Engpässe und kritische Prozesspfade mit besonders langen Bearbeitungszeiten sichtbar werden.

Kritische Serviceanfragen verfehlen häufig die vereinbarten Service-Level-Agreements. Mögliche Folgen sind Vertragsstrafen, ein Reputationsschaden und nicht erfüllte Geschäftsanforderungen. Das deutet auf grundlegende Probleme bei der Bearbeitung von Anfragen mit hoher Priorität hin.
ProcessMind zeigt, wo und warum es in Freshservice zu SLA-Verstößen kommt. Dabei können Sie verschiedene Servicetypen, Prioritäten und zuständige Teams vergleichen. So erkennen Sie die konkreten Prozessschritte, die zur Nichteinhaltung beitragen, und können das Service-Request-Management gezielt verbessern.

Die Arbeitslast durch Serviceanfragen ist ungleich auf die Mitarbeitenden verteilt. Das kann bei einigen zu Überlastung und bei anderen zu geringer Auslastung führen. Diese Ungleichverteilung beeinträchtigt Produktivität, Arbeitszufriedenheit und Effizienz im Service-Request-Management.
ProcessMind visualisiert die Aktivitäten und Fallzahlen der Mitarbeitenden in Freshservice. So werden Unterschiede bei der Arbeitsverteilung sowie überlastete oder nicht ausgelastete Teams sichtbar. Die Erkenntnisse zur tatsächlichen Ressourcenverteilung helfen Ihnen, Personalplanung und Warteschlangen besser zu steuern.

Mitarbeitende müssen häufig zusätzliche Informationen bei den anfragenden Personen einholen. Das führt zu wiederholten Rückfragen und verlängert die Bearbeitungszeit. Diese Nacharbeit kostet Zeit und frustriert die anfragenden Personen in Freshservice.
ProcessMind ermittelt, an welchen Stellen im Service-Request-Management Informationen angefordert werden und wie oft sich solche Rückfragen wiederholen. Durch die Analyse von Häufigkeit und Auswirkungen erkennen Sie, wie sich die Erfassung oder die Triage eingehender Anfragen verbessern lässt.

Serviceanfragen durchlaufen zahlreiche ungeplante und undokumentierte Pfade. Dadurch lassen sich Bearbeitungszeiten nur schwer vorhersagen und Compliance-Vorgaben nicht zuverlässig einhalten. Fehlende Standardisierung führt zu schwer planbaren Abläufen und unterschiedlicher Servicequalität.
ProcessMind ermittelt automatisch alle tatsächlichen Prozessvarianten im Service-Request-Management von Freshservice und zeigt häufige Abweichungen vom Sollprozess. Diese Visualisierung macht sichtbar, wo und warum Abläufe voneinander abweichen, und bietet eine Grundlage für die Standardisierung.

Bei Serviceanfragen, für die externe Anbieter eingebunden werden müssen, kommt es häufig zu erheblichen, schwer steuerbaren Verzögerungen. Die Übergabe an Dritte und die anschließende Abstimmung sind oft schwer nachvollziehbar.
ProcessMind verfolgt den Verlauf von Anfragen mit externen Anbietern in Freshservice. Dabei werden Dauer und Häufigkeit der Aktivität „Externer Anbieter eingebunden“ besonders hervorgehoben. So erkennen Sie, wie sich externe Abhängigkeiten auf die Zykluszeit des gesamten Prozesses auswirken und wo anbieterbezogene Engpässe entstehen.

Serviceanfragen werden häufig anderen Mitarbeitenden oder Teams zugewiesen. Das führt zu Verzögerungen bei Übergaben und kann dazu führen, dass wichtige Informationen verloren gehen. Die häufigen Wechsel deuten auf ungenaue Erstzuweisungen oder unklare Zuständigkeiten hin.
ProcessMind ermittelt Muster bei Neuzuweisungen von Mitarbeitenden oder Teams im Service-Request-Management von Freshservice. Die Auswirkungen auf Zykluszeiten werden messbar. Außerdem lassen sich Ursachen wie eine fehlerhafte erste Triage oder fehlende Kompetenzen aufdecken.

Interne Prüfungen im Service-Request-Management dauern unnötig lange und verzögern den Abschluss der Anfrage. Besonders bei komplexen oder kritischen Anliegen können sie zu einem erheblichen Engpass werden.
ProcessMind analysiert Dauer und Häufigkeit der Aktivität „Interne Prüfung durchgeführt“ in Freshservice. So erkennen Sie, bei welchen Anfragetypen oder Teams die Prüfungen am längsten dauern und können den Prozess gezielt verbessern.

Mitarbeitende markieren viele Serviceanfragen als gelöst, ohne dass die anfragende Person die Lösung bestätigt. Dadurch kann Unzufriedenheit entstehen oder es können Unstimmigkeiten auftreten. Mögliche Ursachen sind Probleme bei der Kommunikation oder bei den vorgeschlagenen Lösungen.
ProcessMind verfolgt in Freshservice den Verlauf von Serviceanfragen über die Aktivitäten „Lösung vorgeschlagen“ und „Lösung von anfragender Person bestätigt“. So erkennen Sie Anfragen, die ohne Bestätigung geschlossen werden, und können untersuchen, warum dieser Schritt häufig ausbleibt oder sich verzögert.

Serviceanfragen werden nicht einheitlich priorisiert oder wirksam vorsortiert. Dadurch verzögern sich kritische Anliegen, während weniger dringende Anfragen unnötig viel Aufmerksamkeit erhalten. Diese Fehlsteuerung bindet Ressourcen und beeinträchtigt die Servicequalität.
ProcessMind bildet den Ablauf in Freshservice von „Serviceanfrage erstellt“ über „Serviceanfrage vorsortiert“ bis „Serviceanfrage priorisiert“ ab. Die Analyse zeigt Abweichungen zwischen der anfänglichen Prioritätseinstufung und dem tatsächlichen Bearbeitungsverlauf. So wird sichtbar, an welchen Stellen sich die Vorsortierung verbessern lässt.

Bestimmte Arten von Serviceanfragen verursachen aufgrund ihrer Komplexität, des Ressourcenbedarfs oder langer Bearbeitungszeiten überproportional hohe Betriebskosten. Das beeinträchtigt die Effizienz des Gesamtbudgets.
ProcessMind setzt in Freshservice die Arten von Serviceanfragen mit den zugehörigen Prozessabläufen, Durchlaufzeiten und Aktivitäten in Beziehung. So lässt sich ermitteln, welche Servicearten am teuersten zu bearbeiten sind und wo sich durch effizientere Abläufe Kosten senken lassen.

Typische Ziele

Definieren Sie, woran Sie den Erfolg erkennen

Wenn Serviceanfragen schneller gelöst werden, steigen die Kundenzufriedenheit und die betriebliche Effizienz. Lange Verzögerungen frustrieren die Benutzer und beeinträchtigen das Nutzungserlebnis. Sind kritische Services betroffen, kann das auch den Geschäftsbetrieb stören. Kürzere Bearbeitungszeiten machen den Service Desk reaktionsfähiger und wirksamer.
ProcessMind ermittelt in Freshservice Service Request Management die konkreten Engpässe und kritischen Pfade, die Verzögerungen verursachen. Die Visualisierung des tatsächlichen Prozessablaufs zeigt, wo Anfragen ins Stocken geraten und wie lange die Verzögerungen dauern. So können Sie gezielte Verbesserungen umsetzen und die Verkürzung der Bearbeitungszeiten messen.

Eine hohe Einhaltung der Service Level Agreements (SLA) bei Serviceanfragen ist entscheidend, um Kundenerwartungen zu erfüllen und Strafzahlungen oder Reputationsschäden zu vermeiden. Häufige SLA-Verstöße weisen auf systematische Probleme bei der Prozessausführung hin. Sie machen deutlich, dass Maßnahmen erforderlich sind, damit die zugesagte Servicequalität dauerhaft eingehalten wird.
ProcessMind erkennt in Freshservice automatisch alle SLA-Verstöße im Service Request Management und zeigt deren Ursachen auf. Problematische Prozessvarianten und Aktivitäten werden sichtbar. So können Sie frühzeitig gegensteuern, Abläufe anpassen, SLA-Ziele verlässlich einhalten und künftige Verstöße vermeiden.

Eine ausgewogene Verteilung der Serviceanfragen auf die Agents ist wichtig für die Produktivität, beugt Überlastung vor und trägt zu einer fristgerechten Bearbeitung bei. Ungleich verteilte Arbeitslasten können zu Verzögerungen, geringerer Servicequalität und Unzufriedenheit bei den Agents führen. Das beeinträchtigt die Leistung des gesamten Teams.
ProcessMind visualisiert Aktivitätsmuster und Ungleichgewichte bei der Arbeitslast im Service Request Management. So erkennen Sie, wo Agents überlastet sind oder Kapazitäten frei haben. Auf dieser Grundlage können Sie Ressourcen datengetrieben neu verteilen und Abläufe in Freshservice anpassen, um die Effizienz und eine ausgewogene Arbeitsverteilung zu verbessern.

Nacharbeit bei Serviceanfragen bindet wertvolle Ressourcen, verlängert die Bearbeitungszeit und frustriert sowohl Agents als auch Anfragende. Das erhöht die Betriebskosten und beeinträchtigt die Kundenzufriedenheit. Wer Anfragen gleich beim ersten Mal vollständig bearbeitet, kann Abläufe effizienter gestalten.
ProcessMind zeigt, welche Aktivitäten und Bedingungen in Freshservice Service Request Management zu wiederholten Bearbeitungsschleifen führen. Sie sehen, bei welchen Anfragen wiederholt Informationen nachgefordert oder Angaben korrigiert werden müssen. So können Sie den Prozess so gestalten, dass Informationen von Anfang an vollständig und korrekt erfasst werden.

Uneinheitliche Prozessabläufe führen im Service Request Management zu unvorhersehbaren Ergebnissen, Compliance-Risiken und höherem Schulungsaufwand. Standardisierte Abläufe sorgen für gleichbleibende Effizienz und Qualität sowie ein verlässliches Nutzungserlebnis bei jeder Anfrage.
ProcessMind ermittelt automatisch alle tatsächlich vorkommenden Prozessvarianten in Freshservice und macht Abweichungen vom vorgesehenen Ablauf sichtbar. Die Analyse zeigt, warum die Abläufe voneinander abweichen. So können Sie bewährte Vorgehensweisen etablieren und die Bearbeitung von Serviceanfragen vereinheitlichen und effizienter gestalten.

Die Abhängigkeit von externen Dienstleistern kann die Bearbeitung von Serviceanfragen erheblich verzögern, wenn die Zusammenarbeit nicht wirksam gesteuert wird. Effiziente Übergaben sind wichtig, um Wartezeiten bei Dienstleistern zu verkürzen und die Durchlaufzeit der gesamten Serviceanfrage zu verbessern.
ProcessMind erfasst in Freshservice die Dauer und Auswirkungen der Einbindung externer Dienstleister im Service Request Management. Die Analyse zeigt, an welchen Übergabepunkten Verzögerungen entstehen. So können Sie bessere Servicevereinbarungen aushandeln oder die Kommunikationswege mit den Dienstleistern verbessern.

Häufige Neuzuweisungen von Serviceanfragen weisen auf Probleme bei der anfänglichen Vorsortierung, der Zuordnung nach Kompetenzen oder dem Wissensstand hin. Sie führen zu Verzögerungen und höheren Bearbeitungskosten. Weniger Neuzuweisungen sorgen für einen effizienteren Anfragefluss und eine kontinuierliche Bearbeitung.
ProcessMind analysiert das Event Log, um Muster und Ursachen für Neuzuweisungen an Agents in Freshservice zu ermitteln. Die Analyse zeigt, ob bestimmte Anfragearten oder anfängliche Zuweisungen häufig zu Weiterleitungen führen. So können Sie die Weiterleitungsregeln verbessern und die Kompetenzen der Agents im Service Request Management gezielt ausbauen.

Lange interne Prüfungen können die Bearbeitung von Serviceanfragen erheblich verzögern und damit die Kundenzufriedenheit sowie die Geschwindigkeit der Servicebereitstellung beeinträchtigen. Schnellere Prüfungen, ohne Abstriche bei der Qualität, sind entscheidend für ein reaktionsfähiges Service Request Management.
ProcessMind misst in Freshservice die Dauer interner Prüfaktivitäten im Service Request Management genau. Die Analyse deckt Engpässe in den Prüfzyklen auf und liefert Daten, mit denen Sie Prüfabläufe verbessern und notwendige Freigaben beschleunigen können. So verkürzt sich die gesamte Bearbeitungszeit.

Eine niedrige Bestätigungsquote kann darauf hindeuten, dass die Kommunikation unklar ist, die Lösung nicht verständlich vermittelt wird oder nicht wirksam genug ist. Eine höhere Quote spricht für eine größere Zufriedenheit der Anfragenden und mehr Vertrauen in den bereitgestellten Service.
ProcessMind analysiert in Freshservice Service Request Management die Abfolge der Ereignisse, die zu bestätigten oder unbestätigten Lösungen führt. Die Analyse macht Muster wie Kommunikationslücken oder unzureichende Nachfassverfahren sichtbar, die sich auf die Beteiligung der Anfragenden und die abschließende Bestätigung auswirken.

Eine fehlerhafte Priorisierung und Vorsortierung kann dazu führen, dass Ressourcen falsch eingesetzt, kritische Anfragen verzögert und SLA-Ziele verfehlt werden. Eine Verbesserung dieser ersten Prozessphase ist grundlegend für ein wirksames Service Request Management. So können die dringendsten Anliegen mit den passenden Ressourcen bearbeitet werden.
ProcessMind analysiert in Freshservice die anfängliche Klassifizierung von Serviceanfragen und deren anschließende Bearbeitung. So wird sichtbar, wo Priorisierungsfehler auftreten und wie sich Entscheidungen bei der Vorsortierung auf die nachfolgenden Prozessschritte und die Lösung auswirken. Die Ergebnisse geben konkrete Ansatzpunkte für Verbesserungen.

Bestimmte Arten von Serviceanfragen können aufgrund ineffizienter Abläufe, eines übermäßigen Ressourcenverbrauchs oder häufiger Eskalationen überproportional hohe Betriebskosten verursachen. Diese Kosten zu erkennen und zu senken, ist wichtig, um Budget und Ressourcen im Service Desk effizient einzusetzen.
ProcessMind setzt in Freshservice Service Request Management Prozessaktivitäten und Ressourcenzuweisungen mit den jeweiligen Servicearten in Beziehung. Die Analyse zeigt, welche Arten am teuersten sind und warum. So können Sie gezielt Abläufe verbessern und Kosten senken, ohne die Servicequalität zu beeinträchtigen.

Der Verbesserungsprozess in 6 Schritten für das Service Request Management

1

Template herunterladen
2

Daten exportieren
3

Datensatz hochladen
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Prozess analysieren
5

Verbesserungen umsetzen
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Prozess überwachen
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Template herunterladen

Was zu tun ist

Laden Sie das speziell für Freshservice Service Request Management entwickelte Excel-Template herunter. Damit stellen Sie sicher, dass Ihre Daten für die Analyse richtig strukturiert sind.

Leitfaden zum Datentemplate anzeigen Template herunterladen
Warum das wichtig ist

Eine standardisierte Datenstruktur ist entscheidend, um Prozesse korrekt abzubilden und verlässliche Erkenntnisse zu den Abläufen Ihrer Serviceanfragen zu gewinnen.

Erwartetes Ergebnis

Ein sofort einsatzbereites Excel-Template für Ihre Freshservice-Serviceanfragedaten.

IHRE WICHTIGSTEN ERKENNTNISSE

Machen Sie verborgene Abläufe in Ihren Serviceanfragen sichtbar

ProcessMind zeigt den tatsächlichen Ablauf Ihrer Serviceanfragen. Die Visualisierung aller Schritte macht Ineffizienzen sichtbar. So erkennen Sie Verzögerungen und Bereiche mit Optimierungspotenzial.
  • Visualisieren Sie den tatsächlichen Ablauf Ihrer Serviceanfragen.
  • Finden Sie verborgene Engpässe in Freshservice.
  • Ermitteln Sie die Ursachen von Verzögerungen und Nacharbeit.
  • Verfolgen Sie Kennzahlen zur Lösung von Anfragen und zur Zufriedenheit.
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

Operative Exzellenz erreichen

Diese Ergebnisse zeigen, welche deutlichen Verbesserungen Unternehmen durch Process Mining im Service Request Management erzielen können. Die Analyse von Freshservice-Daten macht Ineffizienzen sichtbar und ermöglicht gezielte Anpassungen, die Abläufe vereinfachen und die Zufriedenheit der Benutzer erhöhen.

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Kürzere Bearbeitungszeit

Durchschnittliche Verkürzung der End-to-End-Dauer

Process Mining ermittelt Engpässe und zeigt, wie sich Serviceanfragen vom Eingang bis zum Abschluss schneller bearbeiten lassen. Das trägt zu einer effizienteren Servicebereitstellung bei.
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Höhere SLA-Einhaltung

Anteil der Anfragen, die innerhalb der Zielzeit bearbeitet werden

Wenn Unternehmen häufige SLA-Verstöße und deren Ursachen erkennen, können sie Abläufe und Ressourcen anpassen, um Servicevereinbarungen verlässlicher einzuhalten und die Zuverlässigkeit zu erhöhen.
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Weniger Nacharbeit

Weniger Anfragen, bei denen zusätzliche Informationen benötigt werden

Wenn klar ist, warum Anfragen unvollständig sind, müssen Agents seltener zusätzliche Informationen einholen. Das vereinfacht den Ablauf und verringert unnötigen Aufwand.
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Weniger Übergaben zwischen Agents

Weniger Neuzuweisungen von Anfragen

Wer die Gründe für wiederholte Neuzuweisungen kennt, kann Anfragen von Anfang an besser weiterleiten und den Kompetenzen der Agents entsprechend zuordnen. Das verringert Verzögerungen und Frustration bei den Agents.
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Standardisierte Prozesse

Weniger Abweichungen vom vorgesehenen Ablauf

Wenn Unternehmen nicht standardisierte Prozessvarianten erkennen und beseitigen, wird die Servicebereitstellung einheitlicher und besser planbar. Das verbessert die Qualität.
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Höhere Kundenzufriedenheit

Mehr bestätigte Lösungen von Serviceanfragen

Wenn Anfragende Lösungen häufiger bestätigen, deutet das auf wirksamere Lösungen und eine klarere Kommunikation hin. Das steigert die Kundenzufriedenheit insgesamt.

Die konkreten Ergebnisse und Verbesserungen hängen unter anderem von der Komplexität Ihrer Prozesse, der Datenqualität und dem Umfang der Implementierung ab. Die Beispiele zeigen typische Vorteile, die bei verschiedenen Implementierungen im Service Request Management beobachtet wurden.

Empfohlene Daten

Beginnen Sie mit den wichtigsten Attributen und Aktivitäten und ergänzen Sie bei Bedarf weitere.
Neu bei Event Logs? Erfahren Sie, wie Sie ein Event Log für Process Mining erstellen.

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse

Eindeutige Kennung jeder Serviceanfrage.

Warum das wichtig ist

Diese zentrale Case-ID verknüpft alle zugehörigen Ereignisse. Damit lässt sich der gesamte Ablauf einer einzelnen Serviceanfrage nachvollziehen.

Name des Ereignisses oder der Aufgabe, die zu einem bestimmten Zeitpunkt im Verlauf einer Serviceanfrage stattgefunden hat.

Warum das wichtig ist

Dieses Attribut legt die Schritte in der Prozesslandkarte fest und ermöglicht so die Visualisierung und Analyse des Workflows für Serviceanfragen.

Der genaue Timestamp, zu dem die Aktivität stattgefunden hat.

Warum das wichtig ist

Dieser Timestamp ordnet Ereignisse chronologisch und bildet die Grundlage für alle Leistungsanalysen, einschließlich der Zykluszeit und der Erkennung von Engpässen.

Name des Agents, der aktuell für die Serviceanfrage zuständig ist.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht die Analyse der Arbeitslast und Leistung der Agents sowie der Auswirkungen von Neuzuweisungen auf die Lösungszeiten.

Das Support-Team oder die Gruppe, die mit der Bearbeitung der Serviceanfrage betraut ist.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht die Analyse von Leistung und Arbeitslast auf Team- oder Gruppenebene. Das ist wichtig für die Ressourcenplanung und die Erkennung von Engpässen in einzelnen Fachbereichen.

Die Prioritätsstufe der Serviceanfrage, zum Beispiel niedrig, mittel, hoch oder dringend.

Warum das wichtig ist

Entscheidend für die Analyse der SLA-Einhaltung und dafür, zu verstehen, ob Anfragen entsprechend ihrer geschäftlichen Auswirkungen triagiert und bearbeitet werden.

Der aktuelle Status der Serviceanfrage im Verlauf ihrer Bearbeitung.

Warum das wichtig ist

Liefert wichtigen Kontext zu jedem Ereignis und hilft dabei, die Dauer in verschiedenen Zuständen wie „Open“ oder „Pending“ zu messen und Verzögerungen zu erkennen.

Die konkrete Art oder Kategorie der angefragten Serviceleistung.

Warum das wichtig ist

Ermöglicht den Vergleich von Prozessabläufen und deren Komplexität für verschiedene Anfragekategorien. So lassen sich Bereiche erkennen, in denen Standardisierung oder Automatisierung sinnvoll ist.

Aktivitäten

Prozessschritte, die Sie verfolgen und optimieren sollten

Diese Aktivität markiert den Beginn des Lebenszyklus einer Serviceanfrage. Sie wird erfasst, wenn in Freshservice eine neue Anfrage offiziell angelegt wird. Das geschieht beispielsweise über den Servicekatalog, per E-Mail oder über einen anderen Kanal. Dabei wird eine eindeutige Service Request ID erstellt.

Warum das wichtig ist

Dies ist das primäre Start-Event des Prozesses. Die Zeitspanne zwischen dieser Aktivität und den folgenden Aktivitäten ist eine wichtige Grundlage, um die gesamte Durchlaufzeit zu messen und Verzögerungen zu Beginn der Bearbeitung zu erkennen.

Diese Aktivität markiert den Zeitpunkt, zu dem eine Serviceanfrage einem bestimmten Agent zur Bearbeitung zugewiesen wird. Sie ist ein wichtiger Meilenstein und lässt sich anhand von Änderungen am Feld „Zugewiesener Agent“ oder „Verantwortlicher“ des Tickets ermitteln.

Warum das wichtig ist

Diese Aktivität ist wichtig, um die Arbeitslast der Agents zu analysieren und Engpässe bei der Zuweisung zu erkennen. Die Zeit zwischen Erstellung und Zuweisung ist eine wichtige Leistungskennzahl.

Diese Aktivität markiert die Übergabe eines Tickets an einen externen Dienstleister oder Dritten zur Lösung. Sie wird anhand einer Statusänderung in einen bestimmten Status wie „Warten auf Dienstleister“ oder „Warten auf Dritte“ ermittelt.

Warum das wichtig ist

Die Einbindung eines Dienstleisters kann erhebliche Verzögerungen verursachen. Die Erfassung dieser Aktivität ist wichtig, um die Leistung des Dienstleisters und ihre Auswirkungen auf die gesamte Durchlaufzeit der Serviceanfrage zu messen.

Dieses berechnete Ereignis tritt ein, wenn die Bearbeitungszeit einer Serviceanfrage das festgelegte Ziel des Service Level Agreement (SLA) überschreitet. Es handelt sich nicht um ein direktes Systemereignis. Das Ereignis wird abgeleitet, indem die Bearbeitungszeit mit dem SLA-Fälligkeitstermin verglichen wird.

Warum das wichtig ist

Dieses Ereignis misst die Serviceleistung direkt an den vereinbarten Zusagen und ist eine wichtige KPI für das Management. Es hilft dabei, die Anfragearten und Prioritäten zu ermitteln, bei denen die Zielerreichung am stärksten gefährdet ist.

Dieser wichtige Meilenstein markiert den Zeitpunkt, zu dem der Agent eine Lösung bereitgestellt hat und die Arbeit als abgeschlossen betrachtet. Er wird anhand einer Änderung des Ticketstatus zu „Gelöst“ ermittelt.

Warum das wichtig ist

Diese Aktivität markiert das Ende der aktiven Bearbeitungsphase. Die Dauer bis zu diesem Zeitpunkt ist eine wichtige Kennzahl für die Effizienz der Agents und des Prozesses. Sie bildet außerdem die Grundlage für SLA-Berechnungen.

Dies ist die letzte Aktivität und markiert das Ende des Lebenszyklus der Serviceanfrage. Sie tritt üblicherweise automatisch ein, nachdem das Ticket eine festgelegte Zeit lang den Status „Gelöst“ hatte, ohne wiedereröffnet zu werden.

Warum das wichtig ist

Dieses Ereignis markiert das endgültige Ende der Prozessinstanz. Die Zeit zwischen „Resolved“ und „Closed“ bildet das Bestätigungsfenster für die anfragende Person.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

Process Mining visualisiert den tatsächlichen Ablauf Ihrer Serviceanfragen und macht Engpässe, Abweichungen und Ineffizienzen sichtbar. Die Analyse zeigt die Ursachen für Verzögerungen, SLA-Verstöße und Nacharbeit auf. Daraus lassen sich datengetriebene Verbesserungsmaßnahmen ableiten. Das schafft Transparenz und ermöglicht kontinuierliche Verbesserungen.

In der Regel benötigen Sie ein Event Log mit der Service Request ID, den Timestamps der einzelnen Aktivitäten und den jeweiligen Aktivitätsnamen. Zusätzliche Attribute wie Agent, Status, Priorität und Gruppe können die Analyse ergänzen und weitere Erkenntnisse zu Ihrem Prozess liefern. Die Daten werden üblicherweise über Freshservice-APIs oder Datenbankexporte extrahiert.

Erste Erkenntnisse lassen sich häufig innerhalb weniger Wochen nach dem Extrahieren und Laden der Daten gewinnen. So können Sie größere Probleme schnell erkennen. Eine umfassende Analyse mit konkreten Empfehlungen folgt in der Regel innerhalb von ein bis drei Monaten, abhängig von der Prozesskomplexität und Datenqualität. Das ermöglicht fundiertere Entscheidungen in kürzerer Zeit.

Ja. Process Mining zeigt genau, wo und warum SLA-Verstöße in Ihrem Serviceanfrageprozess auftreten. Die Analyse ermittelt, welche Aktivitäten, Agents oder Warteschlangen zu Verzögerungen beitragen. So können Sie gezielte Maßnahmen ergreifen und die Einhaltung der Vereinbarungen verbessern. Damit erreichen Sie Ihre Serviceziele verlässlicher.

Nein. Process Mining unterstützt Organisationen jeder Größe dabei, ihr Service Request Management zu verbessern. Auch kleinere Teams gewinnen wichtige Erkenntnisse zu ihren Workflows, erkennen schnelle Erfolge und können die Effizienz ihrer Services steigern. Die Lösung lässt sich an unterschiedliche betriebliche Anforderungen anpassen.

Sie benötigen Zugriff auf Ihre Freshservice-Daten, in der Regel über API-Exporte oder einen direkten Datenbankzugriff, um die erforderlichen Event Logs zu extrahieren. Anschließend verarbeitet und visualisiert ein cloudbasiertes oder lokal installiertes Process-Mining-Tool die Daten. Für die Bedienung des Tools sind normalerweise keine umfassenden Programmierkenntnisse erforderlich.

Durch die Analyse von Case-Abläufen und Aktivitätsdauern macht Process Mining Ungleichgewichte bei der Arbeitslast der Agents und ineffiziente Weiterleitungen sichtbar. Auf dieser Grundlage können Sie Aufgaben besser verteilen, Neuzuweisungen reduzieren und die Effizienz sowie Arbeitszufriedenheit der Agents verbessern. Außerdem werden Automatisierungsmöglichkeiten erkennbar.

Die Datenqualität ist wichtig. Process-Mining-Tools können jedoch häufig mit kleineren Unstimmigkeiten umgehen und helfen, Probleme mit der Datenqualität selbst zu erkennen. Zum Projekt gehört üblicherweise eine eigene Phase zur Datenaufbereitung, damit die Analyse auf verlässlichen Informationen basiert. Dadurch verbessert sich oft auch die Datenintegrität künftiger Datensätze.

Steigern Sie jetzt die Effizienz des Service-Request-Prozesses in Freshservice

Verkürzen Sie lange Bearbeitungszeiten und reduzieren Sie die Frustration der Benutzer. Erreichen Sie eine Automatisierungsquote von 70 %.

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