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Verbessern Sie Ihr Serviceanfragemanagement

Ihre Anleitung in 6 Schritten zur Optimierung des Serviceanfragemanagements.

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Optimieren Sie das Service-Request-Management in Jira für schnellere Lösungen

Im Serviceanfragemanagement kommt es häufig zu Engpässen, die Effizienz und Compliance beeinträchtigen. Mit unserer Lösung verfolgen Sie den gesamten Prozessablauf, erkennen Verzögerungen und entdecken Optimierungsmöglichkeiten. So lassen sich Anfragen schneller lösen und die Kundenzufriedenheit verbessern.

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

Effizienz steigern: Warum sollten Sie Ihr Service-Request-Management optimieren?

Das Service-Request-Management ist für jede Organisation eine zentrale Funktion. Es ist der wichtigste Kanal, über den Benutzer auf Services, Informationen und Support zugreifen. In einem dynamischen Arbeitsumfeld wirken sich Effizienz und Qualität dieses Prozesses unmittelbar auf die Kundenzufriedenheit, die Betriebskosten und die Anpassungsfähigkeit des Unternehmens aus. Jira Service Management bietet dafür eine solide technische Grundlage. Entscheidend ist jedoch, dass Service Requests ohne unnötige Verzögerungen und Nacharbeit von der Einreichung bis zur Lösung bearbeitet werden.

Ineffizientes Service-Request-Management kann eine Reihe negativer Folgen haben. Lange Durchlaufzeiten frustrieren Benutzer und können zu Kundenabwanderung oder sinkender Produktivität führen. Engpässe verursachen Rückstände, belasten Ressourcen und erhöhen die Betriebskosten. Werden Service Level Agreements (SLAs) nicht eingehalten, kann das dem Ruf Ihres Unternehmens schaden und Vertragsstrafen nach sich ziehen. Für kontinuierliche Verbesserungen und einen erstklassigen Service müssen Sie den tatsächlichen Ablauf eines Service Requests verstehen. Statische Berichte reichen dafür oft nicht aus.

Wie Process Mining die Analyse von Service Requests verändert

Die herkömmlichen Reporting-Werkzeuge in Jira Service Management liefern wertvolle Kennzahlen, zeigen aber oft nicht den vollständigen Ablauf Ihres Service-Request-Managements von Anfang bis Ende. Process Mining bietet hier einen anderen Ansatz: Anhand der umfassenden Event-Log-Daten in Ihrem Jira Service Management erstellt es eine objektive, datengetriebene Darstellung des tatsächlichen Prozesses.

Process Mining verwendet die Service-Request-ID als Case-ID und verfolgt jede Aktivität, etwa „Service Request Created“, „Service Request Triaged“, „Information Requested from Requestor“ oder „Service Request Resolved“. Es zeigt die tatsächlichen Prozesspfade, macht Abweichungen vom Sollprozess sichtbar, weist auf feststeckende Requests hin und misst die Dauer einzelner Aktivitäten und Übergänge. So können Sie Annahmen durch Daten ersetzen und verborgene Ineffizienzen, Nacharbeitsschleifen und unerwartete Varianten erkennen, die die Durchlaufzeit von Service Requests verlängern. Analysieren Sie bestimmte Servicearten, die Leistung einzelner Agents oder die Eingangskanäle, um gezielt Verbesserungsmöglichkeiten zu finden.

Wichtige Ansatzpunkte für Prozessverbesserungen

Mit Process Mining erhalten Sie präzise Erkenntnisse zu mehreren wichtigen Verbesserungsbereichen im Service-Request-Management:

Engpässe erkennen: Ermitteln Sie gezielt die Schritte und Übergänge, an denen sich Service Requests ansammeln oder besonders lange warten. So können Sie beispielsweise feststellen, dass die Aktivität „Internal Review Performed“ bei bestimmten Request-Typen häufig zu erheblichen Verzögerungen führt.
Nacharbeit und Abweichungen: Machen Sie häufige Nacharbeitsschleifen sichtbar, etwa wenn Requests wiederholt zwischen „Solution Developed/Implemented“ und „Internal Review Performed“ wechseln oder regelmäßig „Information Requested from Requestor“ ausgelöst wird. Das zeigt, wo Sie die anfängliche Informationsaufnahme vereinfachen oder die Lösungsqualität verbessern können.
SLA-Einhaltung analysieren: Ermitteln Sie genau, welche Prozesspfade oder Agents zu SLA-Verstößen beitragen. Finden Sie heraus, ob Verzögerungen bei der Priorisierung, Zuweisung oder Bestätigung der Lösung entstehen.
Ressourcen gezielt einsetzen: Analysieren Sie die Auslastung und Leistung der Agents anhand des tatsächlichen Prozessverlaufs. So können Sie Zuweisungen besser ausbalancieren und Schulungsbedarf für bestimmte Aktivitäten erkennen.
Automatisierungsmöglichkeiten entdecken: Ermitteln Sie manuelle, wiederkehrende Aufgaben, die sich anhand der Prozessabläufe als mögliche Kandidaten für eine Automatisierung in Ihren Jira Service Management-Workflows erweisen. Das kann menschliche Fehler verringern und die Bearbeitung beschleunigen.

Welche Ergebnisse Prozessoptimierung ermöglicht

Mit Process Mining lässt sich das Service-Request-Management gezielt verbessern. Die messbaren Ergebnisse wirken sich direkt auf Kosten und Ansehen Ihrer Organisation aus. Sie können:

Die Durchlaufzeit von Service Requests verkürzen: Wenn Sie Engpässe und Nacharbeit erkennen und beseitigen, sinkt die durchschnittliche Bearbeitungszeit. Service Requests werden schneller gelöst.
Die Kundenzufriedenheit steigern: Schnelle und effiziente Lösungen sorgen für zufriedenere Benutzer und stärken die Kundenbindung.
Betriebskosten senken: Optimierte Prozesse, weniger Nacharbeit und ein gezielter Ressourceneinsatz sparen Kosten, weil weniger Aufwand verloren geht und die Effizienz steigt.
Compliance und Governance verbessern: Stellen Sie sicher, dass Ihre Service-Request-Prozesse interne Richtlinien, Branchenvorschriften und externe SLAs einhalten. So verringern Sie Risiken und stärken das Vertrauen.
Die Produktivität des Teams steigern: Klarere Prozesse und weniger ineffiziente Tätigkeiten geben Ihren Agents mehr Zeit für Aufgaben, die einen konkreten Mehrwert schaffen.

So beginnen Sie mit der Optimierung

Für die Optimierung Ihres Service-Request-Managements in Jira Service Management sind keine umfassenden technischen Vorkenntnisse erforderlich. Unser Ansatz zeigt Ihnen, wie Sie Ihre vorhandenen Jira-Daten auswerten, um die Leistung Ihrer Prozesse besser zu verstehen. Mit Process Mining können Sie Ihre Servicebereitstellung verbessern und von der reaktiven Problemlösung zu proaktiven, datengetriebenen Verbesserungen übergehen. Entdecken Sie noch heute, wie Sie Ihr Service-Request-Management verbessern können.

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Häufige Probleme und Herausforderungen

Ermitteln Sie, welche Herausforderungen Sie betreffen

Die Bearbeitung von Service Requests dauert häufig länger als erwartet. Das frustriert Kunden und erhöht die Betriebskosten. Lange Durchlaufzeiten können auf verborgene Ineffizienzen, komplexe Workflows oder eine ungünstige Ressourcenverteilung im Service-Request-Management hinweisen.
ProcessMind analysiert den gesamten Ablauf von Service Requests in Jira Service Management und zeigt genau, welche Schritte die Verzögerungen verursachen. Die Analyse macht Engpässe und Aktivitäten ohne Mehrwert sichtbar. So können Sie Workflows vereinfachen und die Bearbeitungszeiten insgesamt verkürzen.

Wichtige Service Level Agreements werden regelmäßig verfehlt. Das beeinträchtigt die Kundenzufriedenheit und kann Vertragsstrafen nach sich ziehen. Ohne Einblick in den gesamten Lebenszyklus eines Service Requests, von der Erstellung bis zur Lösung, ist es schwierig, die Ursachen dieser Verstöße zu verstehen.
ProcessMind zeigt objektiv, wie Ihr Service-Request-Management die festgelegten SLAs einhält. Die Analyse der Dauer einzelner Aktivitäten und der Prozessabweichungen macht die Ursachen von SLA-Verstößen sichtbar. So können Sie gezielte Verbesserungen an Ihrer Servicebereitstellung vornehmen.

Service Requests werden häufig falsch kategorisiert, mit einer unpassenden Priorität versehen oder wiederholt neu zugewiesen. Das führt zu Verzögerungen und bindet Ressourcen. Wenn Requests zwischen Teams hin- und hergeschoben werden, verlängert sich die Lösungszeit und Agents verlieren wertvolle Zeit, die sie für die eigentliche Problemlösung einsetzen könnten.
ProcessMind visualisiert die tatsächlichen Wege, die Service Requests bei der Triage und Zuweisung in Jira Service Management durchlaufen. Die Analyse zeigt Muster bei Neuzuweisungen und macht sichtbar, wo Requests feststecken oder ineffizient bearbeitet werden. So können Sie die anfängliche Weiterleitung und Zuweisung verbessern und mehr Anfragen bereits beim ersten Kontakt lösen.

Viele Service Requests werden nach ihrer Kennzeichnung als gelöst erneut geöffnet. Das deutet darauf hin, dass die ursprüngliche Lösung unvollständig oder unzureichend war. Dies frustriert Kunden, verdoppelt den Arbeitsaufwand der Agents und erhöht die Betriebskosten.
ProcessMind ermittelt alle Fälle, in denen Service-Request-Management-Cases nach der Lösung erneut geöffnet werden, und setzt diese Ereignisse mit bestimmten Aktivitäten, Agents oder Lösungskategorien in Beziehung. So erkennen Sie die Ursachen der Nacharbeit, können die Lösungsqualität verbessern und wiederkehrende Probleme verringern.

Agents müssen Kunden häufig um zusätzliche Informationen bitten, mitunter mehrfach. Das verlängert die Bearbeitung und frustriert die Benutzer. Mögliche Ursachen sind eine unvollständige Informationsaufnahme zu Beginn oder eine mangelhafte Übergabe zwischen Prozessschritten.
ProcessMind analysiert, wie oft und wann im Service-Request-Management die Aktivität „Information Requested from Requestor“ auftritt. So wird sichtbar, wo und warum Informationen mehrfach angefordert werden. Diese Erkenntnisse helfen Ihnen, die Datenerfassung zu vereinfachen, die Eingabeformulare in Jira Service Management zu verbessern und Agents die benötigten Informationen bereitzustellen.

Einige Agents oder Teams sind dauerhaft überlastet, während andere noch Kapazitäten haben. Das führt zu Überlastung, Verzögerungen und einem ineffizienten Einsatz der Mitarbeitenden. Ohne einen umfassenden Überblick über die Prozessausführung ist es schwierig, die Arbeitslast in Teams des Service Request Managements manuell auszugleichen.
ProcessMind zeigt, wie sich die Arbeitslast auf Agents und Teams verteilt. Grundlage sind die tatsächlich ausgeführten Aktivitäten und bearbeiteten Cases im Service Request Management. Die Plattform macht Ungleichgewichte sichtbar und zeigt, wo sich Ressourcen besser einsetzen lassen. So lässt sich die Arbeit gerechter verteilen und die Bearbeitung von Anfragen beschleunigen.

Bestimmte Aktivitäten im Service-Request-Management-Prozess, etwa interne Prüfungen oder die Einbindung externer Anbieter, werden immer wieder zu Engpässen. Dadurch verlangsamt sich der gesamte Prozess erheblich, was die Effizienz und die Bearbeitungszeiten beeinträchtigt.
ProcessMind zeigt genau, welche Aktivitäten in Ihrem Jira-Service-Management-Workflow am meisten Zeit beanspruchen oder die längsten Warteschlangen verursachen. Die Visualisierung des tatsächlichen Prozessablaufs macht Verzögerungen sichtbar. So können Sie gezielt einzelne Schritte optimieren, etwa durch Automatisierung oder eine andere Ressourcenverteilung.

Trotz dokumentierter Vorgehensweisen werden verbindliche Schritte im Service-Request-Management-Prozess gelegentlich übersprungen oder in der falschen Reihenfolge ausgeführt. Das kann Compliance-Risiken, eine uneinheitliche Servicebereitstellung und Probleme bei Audits nach sich ziehen.
ProcessMind vergleicht die tatsächliche Ausführung Ihres Service-Request-Management-Prozesses automatisch mit vordefinierten Soll- oder Compliance-konformen Workflows. Die Plattform zeigt alle Abweichungen und macht sichtbar, an welchen Stellen nicht konforme Abläufe auftreten. So können Sie die Einhaltung von Standardvorgehensweisen in Jira Service Management sicherstellen.

Bei Serviceanfragen, für deren Bearbeitung externe Anbieter eingebunden werden müssen, kommt es häufig zu erheblichen Verzögerungen. Dadurch verlängern sich die Bearbeitungszeiten und die Kundenzufriedenheit leidet. Da externe Abhängigkeiten oft wenig transparent sind, lässt sich die Ursache der Verzögerungen nur schwer erkennen.
ProcessMind verfolgt den gesamten Lebenszyklus von Serviceanfragen mit Aktivitäten wie „Externer Anbieter eingebunden“. Die Plattform ermittelt, wie viel Zeit auf Rückmeldungen oder Maßnahmen des Anbieters entfällt. So wird der Einfluss externer Abhängigkeiten sichtbar und Sie können das Anbietermanagement sowie die Integration in den Service-Request-Management-Prozess verbessern.

Serviceanfragen werden häufig ohne klare Begründung an höhere Supportstufen oder das Management eskaliert. Das erhöht die Kosten und bindet erfahrene Mitarbeitende, die sich dann nicht um komplexere Fälle kümmern können. Oft fehlen den Agents im direkten Kundenkontakt die nötigen Handlungsspielräume oder klare Vorgaben.
ProcessMind erkennt Eskalationsmuster im Service Request Management, indem Änderungen an Priorität oder zuständigem Agent verfolgt werden. Die Plattform zeigt, welche Arten von Anfragen besonders häufig eskaliert werden und an welcher Stelle im Prozess dies geschieht. So können Sie Eskalationsregeln und Schulungen für Agents in Jira Service Management gezielt anpassen.

Anfragen werden zwar als gelöst markiert, doch das zugrunde liegende Problem besteht weiter oder tritt als neue Anfrage erneut auf. Das deutet darauf hin, dass die Ursache nicht wirklich behoben wurde. Wiederkehrende Probleme erhöhen die Arbeitslast und beeinträchtigen das Vertrauen der Kunden.
ProcessMind verknüpft zusammengehörige Cases im Service Request Management und analysiert die Ergebnisse der Aktivitäten „Lösung vorgeschlagen“ und „Serviceanfrage gelöst“. So lassen sich Gemeinsamkeiten bei Problemen erkennen, die zu wiederholten Anfragen oder Folgeproblemen führen. Das schafft eine bessere Grundlage, um die Wirksamkeit und Qualität von Lösungen zu verbessern.

Typische Ziele

Definieren Sie, woran Sie den Erfolg erkennen

Ziel ist es, die Zeit von der Einreichung einer Serviceanfrage bis zu ihrer endgültigen Lösung zu verkürzen. Kürzere Bearbeitungszeiten steigern die Kundenzufriedenheit und verbessern die betriebliche Effizienz, weil Agents mehr Anfragen bearbeiten können. ProcessMind analysiert den gesamten Ablauf jeder Serviceanfrage und zeigt, welche Aktivitäten oder Übergaben zu Verzögerungen führen. Die Plattform ermittelt den Einfluss dieser Engpässe. So können Sie gezielt Maßnahmen ergreifen, um den Prozess zu vereinfachen und die Bearbeitungszeit möglicherweise um 20–30 % zu senken.

Dieses Ziel bedeutet, die festgelegten Service Level Agreements für Reaktions- und Bearbeitungszeiten zuverlässig zu erfüllen oder zu übertreffen. Werden SLAs verfehlt, drohen finanzielle Sanktionen und das Vertrauen der Kunden kann leiden. ProcessMind überwacht jede Serviceanfrage anhand der geltenden SLA-Ziele. Die Plattform visualisiert Abweichungen und zeigt Ursachen für SLA-Verstöße auf, etwa eine verspätete Triage oder nicht zugewiesene Anfragen. Wenn Sie wissen, wo und warum Verstöße auftreten, können Sie vorbeugende Maßnahmen ergreifen, die Compliance sichern und künftige Sanktionen vermeiden.

Ziel ist es, die ersten Schritte bei der Bearbeitung von Serviceanfragen effizienter und genauer zu gestalten. Eine unzureichende Triage oder eine falsche Zuweisung kann zu Verzögerungen, erneuten Zuweisungen und längeren Bearbeitungszeiten führen. ProcessMind bildet den Ablauf von Anfragen durch Triage und Zuweisung ab und erkennt Muster bei Fehlleitungen und häufigen Neuzuweisungen. Die Plattform zeigt die Auswirkungen dieser Ineffizienzen. So können Teams Routing-Regeln, die Zuordnung nach Kompetenzen und automatisierte Zuweisungsprozesse verbessern, damit Anfragen schneller und passender bearbeitet werden.

Weniger Serviceanfragen, die nach ihrer ersten Lösung erneut geöffnet werden, steigern die Effizienz und Kundenzufriedenheit. Eine hohe Wiedereröffnungsquote deutet oft auf unvollständige oder unzureichende Lösungen hin. Das kostet Agents Zeit und frustriert die Anfragenden. ProcessMind verfolgt den Lebenszyklus erneut geöffneter Anfragen und zeigt häufige Gründe sowie vorausgehende Aktivitäten auf. Diese Erkenntnisse helfen, die Lösungsqualität und die Schulungen für Agents zu verbessern. Ziel ist es, die Wiedereröffnungsquote um 15–25 % zu senken.

Ziel ist es, zu vermeiden, dass Agents Anfragende wiederholt um Informationen bitten müssen. Solche Rückfragen verzögern die Bearbeitung und verschlechtern die Customer Experience. Häufig weisen sie auf Lücken in den ursprünglichen Anfrageformularen, der Wissensdatenbank oder den Schulungen für Agents hin. ProcessMind analysiert die Abfolge von Informationsanfragen innerhalb von Serviceanfragen und zeigt Muster auf, bei denen Agents regelmäßig dieselben Angaben erfragen. So können Sie die Datenerfassung zu Beginn verbessern und Wissensressourcen ergänzen. Das steigert die Effizienz und Zufriedenheit der Anfragenden.

Ziel ist es, Serviceanfragen gerechter auf Agents zu verteilen, damit einige nicht überlastet werden, während andere zu wenig ausgelastet sind. Eine ungleiche Arbeitslast kann zu Verzögerungen, geringerer Qualität und Unzufriedenheit bei Agents führen. ProcessMind zeigt, wie verschiedene Agents und Teams Anfragen erhalten und bearbeiten. So werden Ungleichgewichte und mögliche Engpässe bei der Arbeitslast sichtbar. Durch die Analyse von Kapazitäten und Routing können Unternehmen die Zuweisungsregeln anpassen und einen ausgewogeneren, effizienteren Workflow erreichen.

Ziel ist es, konkrete Engpässe im Service-Request-Management-Prozess zu beseitigen, die den Ablauf und die Bearbeitungszeiten erheblich beeinträchtigen. Engpässe führen zu Verzögerungen und Rückständen und können verhindern, dass das System sein volles Potenzial ausschöpft. ProcessMind visualisiert den gesamten Prozessablauf und zeigt Aktivitäten oder Übergänge, an denen sich Anfragen stauen oder übermäßig lange liegen bleiben. Sobald diese kritischen Engpässe bekannt sind, können Unternehmen gezielte Verbesserungen umsetzen, etwa Ressourcen neu verteilen oder Prozessschritte automatisieren, um den Durchsatz zu erhöhen.

Ziel ist es, sicherzustellen, dass alle Serviceanfragen den festgelegten internen Vorgehensweisen und regulatorischen Anforderungen entsprechen. Verstöße können zu Problemen bei Audits, Sicherheitsrisiken und einer uneinheitlichen Servicebereitstellung führen. ProcessMind ermittelt automatisch die tatsächlichen Abläufe von Serviceanfragen und vergleicht sie mit den definierten Compliance-konformen Abläufen. Die Plattform zeigt Abweichungen und nicht konforme Aktivitäten auf. So erhalten Sie die nötigen Erkenntnisse, um die Einhaltung von Prozessvorgaben und regulatorischen Anforderungen bei der Bearbeitung aller Serviceanfragen sicherzustellen.

Ziel ist es, die Zeit zu verkürzen, die Anfragen auf die Bearbeitung durch externe Anbieter warten oder dort in Bearbeitung sind. Verzögerungen bei Aktivitäten mit externen Anbietern können die gesamte Bearbeitungszeit erheblich verlängern und die Kundenzufriedenheit beeinträchtigen. ProcessMind erfasst Dauer und Häufigkeit der Interaktionen mit externen Anbietern im Lebenszyklus von Serviceanfragen. Die Plattform zeigt Übergaben und Wartezeiten auf, die Verzögerungen verursachen. So können Sie das Anbietermanagement und die Kommunikationsabläufe verbessern und gegebenenfalls Servicevereinbarungen neu verhandeln, um externe Unterstützung schneller zu erhalten.

Ziel ist es, unnötige Eskalationen von Serviceanfragen zu vermeiden. Sie weisen häufig auf fehlende Handlungsspielräume, unzureichendes Wissen oder unklare Prozesse bei den Agents hin. Unnötige Eskalationen binden Ressourcen höherer Supportstufen und verlängern die Bearbeitungszeit. ProcessMind bildet die Abläufe eskalierter Anfragen ab und zeigt häufige Auslöser sowie vorausgehende Aktivitäten. Wenn Unternehmen diese Muster verstehen, können sie die Lösungsquote auf der ersten Supportstufe verbessern, etwa durch gezieltere Schulungen, eine erweiterte Wissensdatenbank oder klarere Eskalationsregeln.

Ziel ist es, Serviceanfragen so wirksam zu lösen, dass dieselben oder ähnliche Probleme nicht erneut auftreten. Eine mangelhafte Lösungsqualität führt zu wiederholten Kontakten, höherer Arbeitslast und sinkendem Kundenvertrauen. ProcessMind erkennt Gruppen von Anfragen, die nach ihrer Kennzeichnung als gelöst häufig erneut auftreten, insbesondere bei ähnlichen Ursachen oder Lösungskategorien. Die Analyse dieser Muster zeigt, wo Schulungen für Agents, Aktualisierungen der Wissensdatenbank oder ein vertieftes Problemmanagement ansetzen können. So lassen sich wirksamere und dauerhafte Lösungen erreichen.

Der 6-Schritte-Pfad zur Verbesserung des Service Request Managements

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Daten exportieren

Datensatz hochladen

Prozess analysieren

Verbesserungen umsetzen

Prozess überwachen

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Was zu tun ist

Laden Sie das vorkonfigurierte Excel-Template für Daten aus dem Service Request Management herunter. Es gibt Ihren Prozessdaten die passende Struktur.

Leitfaden zum Datentemplate anzeigen Template herunterladen

Warum das wichtig ist

Eine standardisierte Datenstruktur ist entscheidend für eine genaue Analyse. Sie stellt sicher, dass alle erforderlichen Informationen einheitlich erfasst werden und aussagekräftige Erkenntnisse ermöglichen.

Erwartetes Ergebnis

Ein übersichtliches, sofort einsetzbares Template zum Strukturieren Ihrer Prozessdaten aus dem Service Request Management.

DAS ERWARTET SIE

Verborgene Erkenntnisse für eine schnelle Lösung von Serviceanfragen

ProcessMind macht sichtbar, wie Ihre Serviceanfragen tatsächlich ablaufen, und stellt die Ergebnisse in verständlichen Visualisierungen dar. Entdecken Sie genau, wo Verzögerungen entstehen und wie Sie Anfragen schneller und zur Zufriedenheit aller lösen können.

Den tatsächlichen Ablauf von Serviceanfragen visualisieren
Kritische Engpässe und Verzögerungen in Jira erkennen
Optimierungsmöglichkeiten sofort entdecken
Anfragen schneller lösen und die Zufriedenheit steigern

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

TYPISCHE ERGEBNISSE

Konkrete Verbesserungen im Service Request Management

Diese Ergebnisse zeigen, welche konkreten Vorteile Unternehmen durch Process Mining in ihren Workflows für das Service Request Management erzielen können. Das gilt besonders für die Analyse von Service-Request-ID-Daten aus Systemen wie Jira Service Management. Die Beispiele veranschaulichen typische Verbesserungsmöglichkeiten, die datengetriebene Erkenntnisse aufzeigen.

0 % faster

Schnellere Bearbeitung

Kürzere durchschnittliche Zykluszeit

Process Mining erkennt Engpässe und Nacharbeitsschleifen. So lässt sich der Weg von der Erstellung einer Anfrage bis zu ihrer Lösung vereinfachen und die Gesamtdauer deutlich verkürzen. Kunden erhalten dadurch schneller eine Lösung.

0 % increase

Bessere SLA-Einhaltung

Serviceziele häufiger erreichen

Wenn Unternehmen die tatsächlichen Abläufe von Anfragen mit den SLA-Zielen vergleichen, können sie Abweichungen und Probleme bei der Ressourcenverteilung frühzeitig angehen. So erfüllen mehr Anfragen die vereinbarten Serviceziele. Das verbessert die Servicequalität und stärkt das Vertrauen der Kunden.

0 % decrease

Weniger Wiedereröffnungen

Weniger erneut zu bearbeitende Probleme

Process Mining zeigt die Ursachen für erneut geöffnete Anfragen auf, etwa unvollständige Erstlösungen oder eine unzureichende Informationsbeschaffung. Wenn Sie diese Probleme angehen, sinkt der Aufwand für Nacharbeit. Das spart Agents Zeit und steigert die Kundenzufriedenheit.

0 % faster

Effizientere Triage

Schnellere Zuweisung an Agents

Process Mining deckt Verzögerungen bei der ersten Triage und Zuweisung auf, die häufig durch manuelle Schritte oder ineffiziente Routing-Regeln entstehen. Werden diese Schritte optimiert, erreichen Anfragen schneller den passenden Agent und der gesamte Prozess wird beschleunigt.

0 % higher

Bessere Compliance

Festgelegte Vorgehensweisen einhalten

Process Mining zeigt detailliert, wie Prozesse tatsächlich ablaufen, und macht Abweichungen von Standardvorgehensweisen sichtbar. So können Sie gezielte Maßnahmen ergreifen, um die Compliance zu verbessern und betriebliche Risiken zu verringern.

Die tatsächlichen Ergebnisse hängen vom Umfang des jeweiligen Prozesses, dem organisatorischen Kontext und der Datenqualität ab. Die Zahlen stehen für typische Verbesserungen, die bei verschiedenen Process-Mining-Einführungen 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, die als Primärschlüssel für alle zugehörigen Ereignisse dient.

Warum das wichtig ist

Diese ID ist die grundlegende Case-ID. Sie führt alle zugehörigen Aktivitäten in einem durchgängigen Prozessablauf zusammen und ermöglicht so die Prozessanalyse.

Name des konkreten Ereignisses oder der Aufgabe im Lebenszyklus der Serviceanfrage.

Warum das wichtig ist

Es legt die Prozessschritte fest und ermöglicht die Visualisierung des Prozessablaufs sowie die Analyse von Workflow-Mustern und Abweichungen.

Das genaue Datum und die Uhrzeit, zu denen eine bestimmte Aktivität oder ein Ereignis stattgefunden hat.

Warum das wichtig ist

Dieser Timestamp ist entscheidend, um Ereignisse zu ordnen, Zeitspannen und Zykluszeiten zu berechnen und Prozessengpässe zu erkennen.

Der Benutzer oder Mitarbeiter, der aktuell für die Bearbeitung der Serviceanfrage zuständig ist.

Warum das wichtig ist

Dieses Attribut ist wichtig, um die Arbeitsauslastung der Mitarbeiter zu analysieren, ihre individuelle Leistung zu messen und die Ressourcenzuteilung nachzuvollziehen.

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

Warum das wichtig ist

Ermöglicht eine segmentierte Analyse, mit der Sie prüfen können, ob Anfragen mit hoher Priorität schneller bearbeitet werden und strengere Serviceziele erfüllen.

Der aktuelle Status der Serviceanfrage in ihrem Lebenszyklus.

Warum das wichtig ist

Zeigt den aktuellen Stand jedes Cases und ermöglicht die Analyse laufender Arbeit sowie das Erkennen festgefahrener oder überfälliger Anfragen.

Die Klassifizierung der Serviceanfrage, zum Beispiel „Zugriffsanfrage“ oder „Hardwareproblem“.

Warum das wichtig ist

Dieses Attribut ist entscheidend, um Prozesse, Arbeitsaufkommen und Leistung für verschiedene Kategorien von Serviceanfragen zu vergleichen.

Das Zieldatum und die Zieluhrzeit, bis zu denen die Serviceanfrage gemäß SLA gelöst sein soll.

Warum das wichtig ist

Dient als Maßstab für die Leistung. Das Attribut unterstützt direkt die Berechnung der SLA-Einhaltung und hilft bei der Priorisierung der Arbeit.

Aktivitäten

Prozessschritte, die Sie verfolgen und optimieren sollten

Diese Aktivität markiert den Beginn des Lebenszyklus einer Serviceanfrage. Eine Person reicht die Anfrage über ein Portal, per E-Mail oder über einen anderen Kanal ein. Jira erfasst dieses Ereignis ausdrücklich, wenn ein neuer Vorgang des Typs „Service Request“ erstellt wird, und speichert den Erstellungs-Timestamp.

Warum das wichtig ist

Dies ist das primäre Start-Event des Prozesses. Es ist entscheidend, um die gesamte Zykluszeit zu berechnen und Umfang sowie Eingangsmuster der Anfragen zu verstehen.

Diese Aktivität tritt ein, wenn eine Serviceanfrage einem bestimmten Agent oder Team zur Bearbeitung zugewiesen wird. Jira erfasst Änderungen am Feld „Assignee“ ausdrücklich und speichert den Timestamp der Zuweisung.

Warum das wichtig ist

Dieser wichtige Meilenstein dient dazu, die Zeit von der Triage bis zur Zuweisung und die Verteilung der Arbeitslast auf Agents zu messen. Er markiert den Übergang von der Warteschlange zur aktiven Bearbeitung.

In vielen Service-Desk-Workflows wird der anfragenden Person in einem eigenen Schritt eine Lösung zur Freigabe vorgeschlagen. Dies wird aus einem Status wie „Pending Customer Acceptance“ oder „Awaiting Confirmation“ abgeleitet.

Warum das wichtig ist

Diese Aktivität grenzt die Wartezeit auf eine Rückmeldung der anfragenden Person nach Bereitstellung einer Lösung ab. So lässt sie sich von der internen Bearbeitungszeit unterscheiden.

Markiert den offiziellen Zeitpunkt, zu dem die Anfrage als erfüllt gilt und die Lösung dokumentiert wird. Jira füllt das Feld „Resolution Date“, sobald ein Vorgang erstmals in einen Status der Kategorie „Done“ wechselt.

Warum das wichtig ist

Dies ist ein zentraler Endmeilenstein des Prozesses und entscheidend für die Berechnung der Lösungszeit und die Einhaltung von SLAs. Er markiert das Ende der aktiven Bearbeitung.

Bezeichnet den endgültigen administrativen Abschluss der Serviceanfrage. Dieser erfolgt häufig automatisch, nachdem die Anfrage eine festgelegte Zeit im Status „Resolved“ war. Damit endet der Lebenszyklus des Vorgangs in Jira.

Warum das wichtig ist

Dies ist das endgültige Endereignis des Prozesses. Die Zeit zwischen „Resolved“ und „Closed“ lässt sich analysieren, um den administrativen Aufwand oder automatische Abschlussregeln zu bewerten.

Häufig gestellte Fragen

Welche Erkenntnisse liefert Process Mining über unser Service Request Management in Jira Service Management?

Process Mining visualisiert den tatsächlichen Ablauf Ihrer Serviceanfragen. Dabei werden Abweichungen von erwarteten Abläufen und verborgene Engpässe sichtbar. Die Analyse zeigt, wo Anfragen stecken bleiben, warum sich Bearbeitungszeiten verlängern und an welchen Stellen in Jira Service Management häufig SLA-Verstöße auftreten.

Welche Daten aus Jira Service Management brauche ich, um mit Process Mining zu beginnen?

Sie benötigen vor allem Event-Log-Daten. Dazu gehören in der Regel die Service-Request-ID als Case-ID, ein Aktivitätsname und ein Timestamp für jedes Ereignis. Zusätzliche Attribute wie Agent, Statusänderungen und Lösungsdetails können die Analyse ergänzen. Diese Daten lassen sich normalerweise aus Jira Service Management exportieren.

Wie lange dauert es normalerweise, bis Process Mining erste Erkenntnisse zum Service Request Management liefert?

Nach dem Datenexport und der ersten Aufbereitung lassen sich erste Prozesslandkarten und Erkenntnisse oft innerhalb weniger Tage bis zu einigen Wochen erstellen. Wie lange das dauert, hängt von Umfang und Komplexität der Daten ab. In dieser Phase werden größere Abweichungen und Verbesserungsmöglichkeiten schnell sichtbar.

Welche Verbesserungen können wir erwarten, wenn wir unser Service Request Management mit Process Mining optimieren?

Sie können mit kürzeren Bearbeitungszeiten, einer besseren Einhaltung von SLAs und einer effizienteren Ressourcenverteilung rechnen. Process Mining hilft, die Zahl erneut geöffneter Anfragen zu senken und die Informationsbeschaffung durch Agents zu vereinfachen. Das verbessert die Servicequalität.

Kann Process Mining konkrete Engpässe in unserem Service-Request-Workflow erkennen?

Ja. Process Mining visualisiert tatsächliche Prozessabläufe und zeigt genau, an welchen Stellen sich Anfragen stauen oder übermäßig lange dauern. So können Sie die Aktivitäten oder Agent-Warteschlangen ermitteln, die Verzögerungen verursachen, etwa bei der Triage, der Freigabe oder der Einbindung externer Anbieter.

Benötigen wir spezielle technische Kenntnisse, um Daten aus Jira Service Management mit Process Mining zu analysieren?

Für den Datenexport ist es hilfreich, die Datenstruktur von Jira Service Management grundlegend zu kennen. Moderne Process-Mining-Tools sind jedoch auf einfache Bedienung ausgelegt. Die meisten Plattformen bieten visuelle Benutzeroberflächen, und viele Anbieter unterstützen bei der Ersteinrichtung und Analyse.

Wie hilft Process Mining dabei, die Einhaltung interner Prozessschritte sicherzustellen?

Mit Process Mining können Sie die tatsächliche Bearbeitung von Serviceanfragen mit Ihrem definierten Sollprozess vergleichen. Die Analyse zeigt jede Abweichung, jeden ausgelassenen und jeden zusätzlichen Schritt. So erkennen Sie nicht konforme Abläufe und können die Einhaltung von Standardvorgehensweisen sicherstellen. Das unterstützt eine einheitliche Servicebereitstellung und die Einhaltung interner Richtlinien.

Welche technischen Anforderungen gelten üblicherweise für die Bereitstellung einer Process-Mining-Lösung?

In der Regel benötigen Sie Zugriff auf Ihre Jira-Service-Management-Instanz, um Daten zu exportieren, eine geeignete Umgebung für die Process-Mining-Software und gegebenenfalls eine Anbindung an bestehende Data-Warehouse-Lösungen. Cloudbasierte Tools können den Infrastrukturaufwand verringern.

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