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Su Plantilla de Datos de Gestión de Solicitudes de Servicio

Freshservice

Atributos de Gestión de Solicitudes de Servicio (20) Actividades de Gestión de Solicitudes de Servicio (15) Guías de Extracción (3)

Su Plantilla de Datos de Gestión de Solicitudes de Servicio

Esta plantilla proporciona una guía completa para recopilar los datos necesarios para analizar su proceso de Gestión de Solicitudes de Servicio. Describe los atributos esenciales, las actividades clave a seguir y una guía práctica para extraer esta información de sus sistemas de origen. Utilice este recurso para construir un registro de eventos robusto para un análisis de proceso en profundidad.

Atributos recomendados para recopilar
Actividades clave para el seguimiento
Guía de Extracción

¿Nuevo en registros de eventos? Aprenda cómo crear un registro de eventos para Process Mining.

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Atributos de Gestión de Solicitudes de Servicio

Estos son los campos de datos recomendados para incluir en su registro de eventos para un análisis exhaustivo de su proceso de gestión de solicitudes de servicio.

5 Requerido 5 Recomendado 10 Opcional

	Nombre	Descripción
	Hora del Evento EventTime	El timestamp preciso cuando ocurrió la actividad.
Descripción El Tiempo del Evento captura la fecha y hora en que se registró una actividad específica para una solicitud de servicio. Esta marca de tiempo es fundamental para secuenciar los eventos correctamente y calcular las duraciones entre ellos. En process mining, este atributo se utiliza para ordenar las actividades de cada caso y constituye la base de todo análisis basado en el tiempo. Se utiliza para calcular los tiempos de ciclo, los tiempos de espera entre actividades y el cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio (SLA). Las marcas de tiempo precisas son críticas para identificar cuellos de botella y comprender el rendimiento del proceso. Por qué es importante Este timestamp ordena los eventos cronológicamente y es la base para todo el análisis de rendimiento, incluyendo el tiempo de ciclo y la detección de cuellos de botella. Dónde obtener Esto corresponde al timestamp de creación de una actividad o entrada de registro de auditoría dentro de Freshservice. Ejemplos 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T11:35:10Z2023-10-27T14:20:05Z
	ID de Solicitud de Servicio ServiceRequestId	El identificador único para cada solicitud de servicio.
Descripción El ID de Solicitud de Servicio es un número o código único asignado a cada nueva solicitud de servicio registrada en Freshservice. Sirve como clave principal para rastrear todo el ciclo de vida de la solicitud, desde la creación hasta el cierre. En process mining, este ID es fundamental ya que actúa como el Case ID. Todos los eventos relacionados, como cambios de estado, asignaciones de agente y notas, están vinculados utilizando este identificador. Analizar el recorrido de cada ID de Solicitud de Servicio permite una visualización completa de principio a fin del proceso, la identificación de rutas comunes y la detección de desviaciones o cuellos de botella que afectan casos individuales. Por qué es importante Este es el Case ID esencial que conecta todos los eventos relacionados, haciendo posible rastrear el recorrido de principio a fin de una única solicitud de servicio. Dónde obtener Este es un campo principal en el objeto de ticket en Freshservice. Es visible en la UI y disponible a través de la API de Freshservice. Ejemplos SR-12943SR-13501SR-14011
	Nombre de la Actividad ActivityName	El nombre del evento o tarea que ocurrió en un punto específico en el tiempo para una solicitud de servicio.
Descripción El Nombre de la Actividad describe un paso o evento específico dentro del ciclo de vida de la solicitud de servicio. Estas actividades se extraen de registros de auditoría del sistema, cambios de estado o acciones específicas realizadas por los usuarios, como 'Solicitud Asignada a Agente', 'Nota Añadida' o 'Solicitud de Servicio Resuelta'. Este atributo es crucial para construir el mapa de proceso, que representa visualmente el flujo de solicitudes de servicio. Al analizar la secuencia y frecuencia de diferentes actividades, las organizaciones pueden entender el proceso real, identificar cuellos de botella entre pasos, medir las duraciones de las actividades y detectar variantes de proceso no conformes o ineficientes. Por qué es importante Este atributo define los pasos en el mapa de proceso, permitiendo la visualización y el análisis del workflow de solicitudes de servicio. Dónde obtener Generado a partir de las 'actividades' o 'auditorías' asociadas a un ticket en Freshservice. Esto a menudo requiere lógica de transformación para mapear los eventos del sistema a nombres de actividad fáciles de usar para el negocio. Ejemplos Solicitud de Servicio CreadaSolicitud Asignada a AgenteSolicitud de Servicio ResueltaSolicitud de Servicio Cerrada
	Source System SourceSystem	Identifica el sistema del cual se extrajeron los `datos`.
Descripción Este atributo especifica el sistema de origen para los datos del proceso, que en este caso es Freshservice. Es particularmente útil en entornos donde los datos de múltiples sistemas se están consolidando para una vista holística del proceso. Si bien puede parecer redundante en un análisis de un solo sistema, es una buena práctica incluir este atributo para la escalabilidad futura y la gobernanza de datos. Asegura la claridad sobre la procedencia de los datos y ayuda en la gestión de los pipelines de integración de datos. Por qué es importante Asegura la procedencia y trazabilidad de los datos, lo cual es crucial al combinar datos de múltiples sistemas o para propósitos de gobernanza de datos. Dónde obtener Este es típicamente un valor estático añadido durante el proceso de extracción y transformación de datos (ETL). Ejemplos FreshserviceFreshservice-API-v2
	Última actualización de datos LastDataUpdate	Timestamp que indica cuándo los datos se actualizaron por última vez desde el sistema de origen.
Descripción Este atributo registra la fecha y la hora en que el dataset fue extraído o actualizado por última vez de Freshservice. Proporciona contexto sobre la actualidad de los datos que se están analizando. Para cualquier análisis de proceso, saber la frescura de los datos es crítico. Este timestamp ayuda a los usuarios a comprender si están viendo la información más actual, lo cual es esencial para tomar decisiones operativas oportunas y para confiar en los insights derivados del análisis. Por qué es importante Informa a los usuarios sobre la actualidad de los datos, asegurando que los análisis y las decisiones se basen en información actualizada. Dónde obtener Este valor se genera y se estampa en el dataset durante el proceso de extracción y transformación de datos (ETL). Ejemplos 2024-05-21T02:00:00Z2024-05-20T02:00:00Z
	Agente Asignado AssignedAgent	El nombre del agente individual actualmente asignado a la solicitud de servicio.
Descripción Este atributo identifica al agente de soporte específico responsable de gestionar la solicitud de servicio en un momento dado. Las asignaciones de agentes pueden cambiar a lo largo del ciclo de vida de una solicitud. Analizar el Agente Asignado es clave para comprender el rendimiento del agente y la distribución de la carga de trabajo. Permite el cálculo de KPIs como el tiempo promedio de resolución por agente, el número de solicitudes activas y las tasas de reasignación. Esto ayuda a identificar a los agentes de alto rendimiento, agentes que pueden necesitar capacitación adicional y desequilibrios en la asignación de carga de trabajo. Por qué es importante Permite el análisis de la carga de trabajo de los agentes, el rendimiento y el impacto de las reasignaciones en los tiempos de resolución. Dónde obtener Disponible como el campo 'agente' o 'respondedor' en el objeto ticket en Freshservice. Ejemplos Alice JohnsonRobert SmithSin asignar
	Equipo asignado AssignedTeam	El equipo o grupo de soporte asignado para gestionar la solicitud de servicio.
Descripción Este atributo indica el grupo funcional o equipo, como 'Soporte IT Nivel 2' o 'Adquisición de Hardware', que es responsable de la solicitud de servicio. Una solicitud puede asignarse a un equipo antes de que sea atendida por un agente individual. Analizar por Equipo Asignado ayuda a comprender el rendimiento a nivel de equipo, la carga de trabajo y a identificar cuellos de botella específicos de ciertas áreas funcionales. Es crucial para evaluar cuán eficientemente los diferentes equipos están procesando las solicitudes y para optimizar la asignación de recursos en toda la organización de soporte. Por qué es importante Permite el análisis del rendimiento y la carga de trabajo a nivel de equipo o grupo, lo cual es esencial para la gestión de recursos y la identificación de cuellos de botella funcionales. Dónde obtener Disponible como el campo 'grupo' en el objeto ticket en Freshservice. Ejemplos Mesa de AyudaOperaciones de redSoporte de Aplicaciones
	Estado Status	El estado actual de la solicitud de servicio en su ciclo de vida.
Descripción El campo Estado representa el estado de la solicitud de servicio en un momento dado, por ejemplo, 'Abierto', 'Pendiente', 'Resuelto' o 'Cerrado'. Los cambios de estado suelen ser la fuente principal de actividades para el process mining. Analizar el Estado proporciona contexto al flujo de proceso y ayuda a comprender cuánto tiempo pasan las solicitudes en estados particulares. Por ejemplo, una larga duración en el estado 'Pendiente' podría indicar un cuello de botella esperando información del solicitante o la entrada de un proveedor externo. Es un atributo clave para definir los puntos de inicio y fin de las diferentes etapas del proceso. Por qué es importante Proporciona un contexto crucial para cada evento y ayuda a medir el tiempo invertido en diferentes estados, como 'Abierto' o 'Pendiente', para identificar retrasos. Dónde obtener Disponible como el campo 'estado' en el objeto ticket en Freshservice. Ejemplos AbiertoPendienteResueltoCerrado
	Prioridad Priority	El nivel de prioridad de la solicitud de servicio, como Baja, Media, Alta o Urgente.
Descripción La Prioridad indica la importancia y urgencia de una solicitud de servicio, que a menudo determina el tiempo de resolución objetivo y los recursos asignados. La prioridad puede establecerse automáticamente en función de reglas o manualmente por los agentes. En process mining, la Prioridad es una dimensión crítica para el análisis. Se utiliza para segmentar solicitudes para comparar flujos de proceso y rendimiento para elementos de alta prioridad frente a baja prioridad. Esto es esencial para el análisis de cumplimiento de SLA y para comprender si la priorización se está realizando de manera efectiva y rápida en la etapa de triaje. Por qué es importante Crucial para el análisis de cumplimiento de SLA y para comprender si las solicitudes se están clasificando y gestionando según su impacto comercial. Dónde obtener Disponible como el campo 'prioridad' en el objeto ticket en Freshservice. Ejemplos BajoMedioAltoUrgente
	Tipo de Servicio ServiceType	El tipo o categoría específico del servicio solicitado.
Descripción El Tipo de Servicio clasifica la solicitud según el tipo de servicio necesario, como 'Solicitud de Nuevo Hardware', 'Acceso a Software' o 'Restablecimiento de Contraseña'. Esto a menudo está vinculado al elemento del catálogo de servicios seleccionado por el usuario. Este atributo permite la segmentación de las solicitudes de servicio para comparar procesos y rendimiento entre diferentes tipos de servicios. Es esencial para calcular KPIs como 'Recuento Promedio de Actividades por Tipo de Servicio', que ayuda a identificar qué servicios son más complejos o requieren más recursos. Este análisis puede impulsar esfuerzos de simplificación y automatización de procesos para tipos de servicio específicos. Por qué es importante Permite la comparación de flujos de proceso y complejidad entre diferentes categorías de solicitudes, ayudando a identificar áreas para la estandarización o automatización. Dónde obtener Esto a menudo corresponde a la 'categoría', 'elemento' o un campo personalizado en el objeto del ticket en Freshservice, dependiendo de la configuración. Ejemplos Incorporación de Nuevos EmpleadosSolicitud de Licencia de SoftwareAcceso VPN
	¿Es Retrabajo? IsRework	Un indicador booleano que indica si la solicitud implicó actividades de retrabajo.
Descripción Esta bandera calculada se establece en verdadero si una solicitud de servicio experimenta ciertas actividades que son indicativas de retrabajo. Los ejemplos incluyen ser reabierta después de la resolución ('Solicitud de Servicio Reabierta'), múltiples reasignaciones o solicitudes repetidas de información del usuario ('Información Solicitada al Solicitante'). Este atributo simplifica el análisis de las ineficiencias del proceso. Permite un fácil filtrado para aislar casos con retrabajo y comparar sus mapas de proceso y tiempos de ciclo con casos 'limpios'. Esto apoya directamente el dashboard de 'Análisis de Retrabajo de Solicitudes de Servicio' y ayuda a cuantificar el impacto de traspasos ineficientes o información inicial incompleta. Por qué es importante Ofrece una forma sencilla de marcar y analizar casos que involucran bucles ineficientes o pasos repetidos, ayudando a cuantificar el costo de la mala calidad. Dónde obtener Calculado durante la transformación de datos aplicando lógica de negocio a la secuencia de actividades para cada 'ServiceRequestId'. Ejemplos truefalse
	¿Se incumplió el SLA? IsSlaBreached	Un indicador booleano que indica si la solicitud de servicio excedió su objetivo de SLA de resolución.
Descripción Este atributo calculado es una simple bandera de verdadero o falso que indica si la solicitud de servicio se cerró después de su fecha de vencimiento de SLA. Se deriva comparando el timestamp de 'Solicitud de Servicio Cerrada' o 'Solicitud de Servicio Resuelta' con el 'SlaDueDate'. Este atributo simplifica el análisis y la visualización para el dashboard de Cumplimiento de SLA. Permite un fácil filtrado y agregación para calcular el KPI de Tasa de Cumplimiento de SLA general. Segmentar por esta bandera ayuda a aislar y analizar rápidamente las características del proceso de las solicitudes incumplidas frente a las que se resolvieron a tiempo. Por qué es importante Simplifica el análisis de cumplimiento de SLA al proporcionar una bandera clara para filtrar y agregar solicitudes que no cumplieron sus objetivos. Dónde obtener Este es un campo calculado, derivado durante la transformación de datos comparando el timestamp de resolución final con el campo 'SlaDueDate'. Ejemplos truefalse
	Channel Channel	El método o canal a través del cual se envió la solicitud de servicio.
Descripción El Canal indica cómo se creó la solicitud de servicio, por ejemplo, a través del portal de autoservicio, correo electrónico, llamada telefónica o chat. Esta información ayuda a comprender las preferencias del usuario y la eficiencia del canal. Analizar el proceso por canal puede revelar información importante. Por ejemplo, las solicitudes enviadas a través del portal pueden ser más completas y resolverse más rápido que las enviadas por correo electrónico, lo que podría requerir más comunicación de ida y vuelta. Este análisis puede guiar los esfuerzos para promover canales más eficientes. Por qué es importante Ayuda a analizar si el canal de envío impacta en la eficiencia del proceso, el tiempo de resolución o la cantidad de retrabajo requerido. Dónde obtener Disponible como el campo 'fuente' en el objeto ticket en Freshservice. Ejemplos EmailPortalTeléfonoChat
	Departamento del Solicitante RequestorDepartment	El departamento al que pertenece el solicitante.
Descripción Este atributo especifica el departamento organizacional del usuario que envió la solicitud de servicio, como 'Ventas', 'Finanzas' o 'Recursos Humanos'. Esta información generalmente se obtiene del perfil del usuario en el sistema. Analizar el rendimiento del proceso por departamento es un requisito común. Puede destacar si ciertos departamentos están experimentando tiempos de resolución más largos o tienen necesidades de proceso únicas. Este insight puede informar la asignación de recursos, iniciativas de capacitación o la creación de ofertas de servicio específicas para cada departamento. Por qué es importante Permite la segmentación del proceso por unidad de negocio, ayudando a identificar problemas específicos de departamento o variaciones en el rendimiento. Dónde obtener Esta información está vinculada a través del perfil del solicitante. Puede estar en un campo 'departamento' predeterminado o en un campo de usuario personalizado en Freshservice. Ejemplos FinanzasMarketingTecnología de la Información
	Fecha de Vencimiento de SLA SlaDueDate	El timestamp en el que se espera que la solicitud de servicio se resuelva según su SLA.
Descripción Este atributo especifica la fecha límite para resolver la solicitud de servicio según lo definido por la política de SLA aplicable. Es un timestamp calculado basado en la hora de creación de la solicitud, la prioridad y las horas hábiles definidas en el SLA. Este es un punto de datos crítico para monitorear el rendimiento en tiempo real y para el análisis post-mortem del cumplimiento del SLA. Al comparar el tiempo de resolución real con el SlaDueDate, se puede hacer una determinación de 'Cumplido' o 'Incumplido'. Es la base para calcular el KPI de Tasa de Cumplimiento de SLA. Por qué es importante Esta es la fecha límite objetivo para la resolución, formando la base para calcular si una solicitud de servicio cumplió o incumplió su SLA. Dónde obtener Este es un campo calculado dentro de Freshservice, visible en el ticket como 'Vence el'. Está disponible a través de la API. Ejemplos 2023-10-28T17:00:00Z2023-11-01T09:00:00Z
	Hora de Finalización EndTime	El timestamp preciso cuando se completó la actividad.
Descripción El End Time representa el timestamp de finalización de una actividad. Para muchos eventos en Freshservice, la hora de inicio y fin son la misma, convirtiéndolos en eventos puntuales. Sin embargo, para las actividades basadas en estado, la End Time sería el timestamp del siguiente cambio de estado. Este atributo es esencial para calcular la duración de las actividades y los tiempos de espera entre ellas. Al restar el StartTime del EndTime, se puede determinar el tiempo de procesamiento para una tarea específica. Esto es crucial para identificar qué actividades consumen más tiempo y son los principales candidatos para la optimización. Por qué es importante Permite el cálculo de las duraciones de las actividades, lo cual es fundamental para identificar cuellos de botella y medir los tiempos de procesamiento para los pasos individuales. Dónde obtener Este no es un campo directo en los registros de Freshservice. Necesita ser derivado tomando el timestamp del evento subsiguiente en la secuencia para una solicitud de servicio dada. Ejemplos 2023-10-26T10:05:15Z2023-10-26T14:00:20Z2023-10-28T09:30:00Z
	Nombre de la Política de SLA SlaPolicyName	El nombre de la política de Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA) aplicada a la solicitud.
Descripción Este atributo identifica la política de SLA específica que rige los tiempos objetivo de respuesta y resolución para la solicitud de servicio. Las políticas suelen basarse en factores como la prioridad, el tipo de servicio o el grupo de solicitantes. Saber qué política de SLA se aplica es esencial para el dashboard de Análisis de Cumplimiento e Incumplimiento de SLA. Permite una medición precisa del rendimiento frente a los objetivos definidos y ayuda a analizar qué políticas se incumplen con mayor frecuencia. Esto puede llevar a revisiones del rendimiento del proceso o de la viabilidad de los propios objetivos del SLA. Por qué es importante Identifica los objetivos de servicio específicos con los que se mide la solicitud, lo cual es esencial para una elaboración precisa de informes de cumplimiento de SLA. Dónde obtener Esta información forma parte de los datos de SLA asociados a un ticket. Puede requerir consultar endpoints de API o campos específicos relacionados con el SLA. Ejemplos Incidentes de Alta Prioridad - 4hSolicitudes Estándar - 3 díasSoporte VIP - 1 hora
	Recuento de Reasignaciones ReassignmentCount	El número total de veces que una solicitud de servicio ha sido reasignada a un agente o equipo diferente.
Descripción Este es un atributo calculado que cuenta las ocurrencias de 'Solicitud Reasignada' o actividades similares para cada solicitud de servicio. Un alto número de reasignaciones a menudo apunta a problemas con el triaje inicial, el enrutamiento incorrecto basado en habilidades o desequilibrios en la carga de trabajo. Este atributo apoya directamente el dashboard de 'Rendimiento del Agente y Distribución de Carga de Trabajo' y el KPI 'Número Promedio de Reasignaciones de Agente/Solicitud'. Analizar esta métrica ayuda a las organizaciones a identificar debilidades del proceso que llevan a que los tickets se pasen de mano en mano, lo que aumenta el tiempo de resolución y frustra tanto a los agentes como a los solicitantes. Por qué es importante Mide la ineficiencia del enrutamiento y la fricción del proceso. Un número elevado indica problemas con el triaje inicial o la carga de trabajo del agente, lo que provoca retrasos. Dónde obtener Esto se calcula contando actividades específicas de cambio de asignación para cada 'ServiceRequestId' durante la transformación de datos. Ejemplos 013
	Solicitante Requestor	El usuario que envió la solicitud de servicio.
Descripción Este atributo identifica al individuo, normalmente un empleado, que inició la solicitud de servicio. Proporciona contexto sobre quién utiliza la mesa de servicio y cuáles son sus necesidades. Aunque no siempre es una dimensión primaria para el análisis del flujo de proceso, analizar por solicitante o su departamento asociado puede revelar patrones. Por ejemplo, podría revelar que un departamento específico envía frecuentemente solicitudes incompletas, indicando la necesidad de una capacitación específica. También es esencial para cualquier análisis centrado en la experiencia del cliente. Por qué es importante Proporciona contexto sobre el usuario que inicia la solicitud, permitiendo el análisis de patrones de solicitud por individuo, departamento o ubicación. Dónde obtener Disponible como el campo 'solicitante' en el objeto ticket en Freshservice. Ejemplos John DoeJane SmithCuenta de Servicio
	Tiempo de Procesamiento ProcessingTime	La duración del tiempo dedicado activamente a una actividad.
Descripción El Tiempo de Procesamiento es una métrica calculada que representa la duración de una sola actividad. Se calcula restando el StartTime de la actividad de su EndTime. Esta métrica es fundamental para el análisis de cuellos de botella. Al agregar los tiempos de procesamiento para cada tipo de actividad, surge una imagen clara de dónde se invierte más tiempo en el proceso. Esto permite a los analistas enfocar los esfuerzos de mejora en los pasos que consumen más tiempo, como 'Revisión Interna Realizada' o 'Proveedor Externo Involucrado'. Por qué es importante Cuantifica la duración de los pasos individuales del proceso, resaltando directamente las actividades que consumen más tiempo y los cuellos de botella. Dónde obtener Calculado durante la preparación de datos restando el 'EventTime' (Tiempo de Inicio) de un evento del 'EndTime' (la marca de tiempo del siguiente evento). Ejemplos 360086400300

Requerido Recomendado Opcional

Actividades de Gestión de Solicitudes de Servicio

Estos son los pasos clave del proceso y los hitos a capturar en su registro de eventos para un descubrimiento y análisis precisos de sus workflows de solicitudes de servicio.

6 Recomendado 9 Opcional

	Actividad	Descripción
	Objetivo de SLA Incumplido	Un evento calculado que ocurre cuando el tiempo para resolver una solicitud de servicio excede su objetivo definido en el Acuerdo de Nivel de Servicio (SLA). No es un evento directo del sistema, sino que se deriva al comparar el tiempo de resolución con la fecha límite del SLA.
Por qué es importante Esto mide directamente el rendimiento del servicio frente a los compromisos y es un KPI clave para la gestión. Ayuda a identificar qué tipos de solicitud o prioridades están más en riesgo de fallar. Dónde obtener Calculado comparando la marca de tiempo 'Resuelto' con la marca de tiempo 'SLA Vencido Para'. Si el tiempo de resolución es posterior, este evento se activa. Capturar Compare la marca de tiempo de resolución con la marca de tiempo de vencimiento del SLA. Si resolved_at > sla_due_by, cree este evento. Tipo de evento calculated
	Proveedor Externo Involucrado	Esta actividad marca el momento en que un ticket se entrega a un proveedor externo o tercero para su resolución. Se infiere de un cambio de estado a un estado específico como 'Pendiente de Proveedor' o 'Esperando Tercero'.
Por qué es importante La participación del proveedor puede introducir retrasos significativos. El seguimiento de esta actividad es esencial para medir el rendimiento del proveedor y su impacto en el tiempo total del ciclo de la solicitud de servicio. Dónde obtener Inferido del historial de cambios de estado del ticket. Busque un estado configurado específicamente para rastrear la dependencia de proveedores externos. Capturar Detecte cuando el campo de estado del ticket cambia a un valor que indica una espera por un tercero. Tipo de evento inferred
	Solicitud Asignada a Agente	Marca el punto en que una solicitud de servicio es asignada a un agente específico para su gestión. Este es un hito clave y se infiere al rastrear los cambios en el campo 'Agente Asignado' o 'Propietario' del ticket.
Por qué es importante Esta actividad es crucial para analizar la carga de trabajo del agente y para identificar cuellos de botella en el proceso de asignación. El tiempo entre la creación y la asignación es un indicador clave de rendimiento. Dónde obtener Inferido del registro de actividad del ticket o del rastro de auditoría de campos mediante el monitoreo de cambios en el campo 'Agente' o 'Asignado'. Capturar Capture la marca de tiempo cuando el campo 'Agente Asignado' se completa o su valor cambia. Tipo de evento inferred
	Solicitud de Servicio Cerrada	Esta es la actividad final, que significa el final del ciclo de vida de la solicitud de servicio. Suele ocurrir automáticamente después de un período de tiempo establecido en el estado 'Resuelto' sin ser reabierto.
Por qué es importante Este evento marca el final definitivo de la instancia del proceso. El tiempo entre 'Resuelto' y 'Cerrado' representa la ventana de confirmación para el solicitante. Dónde obtener Inferido del historial de cambios de estado del ticket. Corresponde a la marca de tiempo cuando el estado cambia a 'Cerrado'. Capturar Capture la marca de tiempo cuando el estado del ticket cambia a 'Cerrado'. Tipo de evento inferred
	Solicitud de Servicio Creada	Esta actividad marca el inicio del ciclo de vida de la solicitud de servicio cuando se registra formalmente una nueva solicitud en Freshservice. Este evento se captura explícitamente cuando se genera un nuevo registro de ticket, ya sea a través del catálogo de servicios, correo electrónico u otro canal, creando un ID de Solicitud de Servicio único.
Por qué es importante Este es el evento de inicio principal del proceso. Analizar el tiempo desde esta actividad hasta otras es fundamental para medir los tiempos de ciclo generales e identificar los retrasos iniciales en el procesamiento. Dónde obtener Este evento se registra explícitamente en Freshservice. Se puede encontrar en el registro de actividad o en la pista de auditoría del ticket, normalmente correspondiendo al timestamp de creación del ticket. Capturar Utilice el timestamp de creación del ticket de los datos de tickets de Freshservice. Tipo de evento explicit
	Solicitud de Servicio Resuelta	Este hito crítico marca el punto cuando el agente ha proporcionado una solución y considera el trabajo completado. Esto se infiere del cambio de estado del ticket a 'Resuelto'.
Por qué es importante Esta actividad significa el final de la fase de trabajo activo. La duración hasta este punto es una medida clave de la eficiencia del agente y del proceso, y es la base para los cálculos de SLA. Dónde obtener Inferido del historial de cambios de estado del ticket. Corresponde a la marca de tiempo cuando el estado se estableció por primera vez en 'Resuelto'. Capturar Capture la marca de tiempo cuando el estado del ticket cambia por primera vez a 'Resuelto'. Tipo de evento inferred
	Información Proporcionada por el Solicitante	Ocurre cuando el solicitante responde con la información necesaria, permitiendo al agente reanudar el trabajo. Esto se infiere típicamente cuando el estado del ticket cambia automáticamente de un estado 'Pendiente' de nuevo a 'Abierto'.
Por qué es importante Esta actividad cierra el ciclo de las solicitudes de información. La duración entre solicitar y proporcionar información es un tiempo de espera crítico para analizar y optimizar. Dónde obtener Inferido de un cambio de estado de un estado 'Pendiente' de nuevo a un estado 'Abierto' o 'En Progreso', a menudo activado por una respuesta del solicitante. Capturar Detecte cuando el estado del ticket cambia de un estado pendiente a un estado abierto. Tipo de evento inferred
	Información Solicitada al Solicitante	Representa un punto donde el agente asignado requiere más información del solicitante y pausa el progreso. Esto se infiere de un cambio de estado del ticket a un estado 'Pendiente' o 'Esperando Cliente'.
Por qué es importante Esta actividad resalta una fuente común de retraso y retrabajo. Analizar su frecuencia ayuda a identificar oportunidades para mejorar las plantillas de solicitud y la recopilación inicial de datos. Dónde obtener Inferido del historial de cambios de estado del ticket. Busque un cambio a un estado como 'Pendiente de Respuesta del Cliente' o 'Esperando Información'. Capturar Detecte cuando el campo de estado del ticket cambia a un valor que indica una espera por la entrada del usuario. Tipo de evento inferred
	Nota Añadida	Representa cualquier nota pública o privada añadida a la solicitud de servicio por un agente o el solicitante. Este es un evento explícito capturado en el registro de conversación o actividad del ticket.
Por qué es importante Analizar la frecuencia y el momento de las notas puede revelar patrones de comunicación, eficiencia en la colaboración y puntos de confusión en el proceso. Dónde obtener Registrado explícitamente en el historial de conversación del ticket en Freshservice. Cada nota tiene una marca de tiempo y un autor. Capturar Extraiga cada entrada del registro de conversación o comentarios del ticket. Tipo de evento explicit
	Resolución Confirmada por Solicitante	Esta actividad representa una confirmación explícita del solicitante de que la solución proporcionada es satisfactoria. Esto puede inferirse de una respuesta positiva a una encuesta o un comentario específico antes de que se cierre el ticket.
Por qué es importante La confirmación proporciona retroalimentación directa sobre la calidad de la resolución. Una baja tasa de confirmación puede indicar que las soluciones no satisfacen completamente las necesidades del usuario, incluso si no se reabren. Dónde obtener Esto es difícil de capturar directamente y puede requerir una configuración personalizada. Podría inferirse de una respuesta a una encuesta de satisfacción del cliente vinculada al ticket, o de una etiqueta específica aplicada. Capturar Requiere análisis de datos relacionados como encuestas de satisfacción o etiquetas aplicadas después de la resolución. Tipo de evento inferred
	Revisión Interna Realizada	Indica que una solución propuesta o el cumplimiento de una solicitud requiere una revisión o aprobación interna antes de proceder. Esto se infiere de un cambio de estado a uno como 'Aprobación Pendiente' o 'Revisión Interna'.
Por qué es importante Las revisiones internas pueden ser una fuente de cuellos de botella, especialmente en solicitudes de servicio complejas o de alto impacto. Medir esta duración ayuda a agilizar los flujos de trabajo de aprobación. Dónde obtener Inferido del historial de cambios de estado del ticket. Esto requiere que se utilice un estado específico como 'Aprobación Interna Pendiente' en el flujo de trabajo. Capturar Detecte cuando el campo de estado del ticket cambia a un valor que indica una revisión o aprobación interna. Tipo de evento inferred
	Solicitud de Servicio Reabierta	Ocurre cuando un solicitante indica que un problema persiste después de ser marcado como 'Resuelto', haciendo que el ticket vuelva a un estado abierto. Esto se infiere de un cambio de estado de 'Resuelto' de nuevo a 'Abierto' o 'En Progreso'.
Por qué es importante Las solicitudes reabiertas son un fuerte indicador de bajas tasas de resolución en la primera llamada y de insatisfacción del cliente. Seguir este bucle de retrabajo es fundamental para mejorar la calidad de la solución. Dónde obtener Inferido del historial de cambios de estado del ticket en el registro de actividad. Esta es una transición de estado directa de 'Resuelto' a 'Abierto'. Capturar Detecte un cambio de estado de un estado resuelto a un estado abierto. Tipo de evento inferred
	Solicitud en Triaje	Representa la evaluación y categorización inicial de una solicitud de servicio recién creada. Esta actividad se infiere típicamente de la primera vez que se establece una prioridad o la solicitud se asigna a un grupo, indicando que ha sido revisada y está entrando en la cola.
Por qué es importante El seguimiento del triaje ayuda a medir la eficiencia del equipo de respuesta inicial. Los retrasos en esta etapa pueden impactar significativamente los tiempos de resolución generales y el cumplimiento del SLA. Dónde obtener Inferido del registro de actividad. Se puede identificar por la marca de tiempo del primer evento de 'Prioridad Establecida' o 'Grupo Asignado' que ocurre después de la creación. Capturar Identifique la marca de tiempo más temprana de un cambio en el campo de prioridad o un cambio en el campo del grupo de asignación. Tipo de evento inferred
	Solicitud Priorizada	Esta actividad ocurre cuando se asigna un nivel de prioridad, como Baja, Media o Alta, a la solicitud de servicio. Se infiere al detectar un cambio en el campo 'Prioridad' dentro del historial del ticket.
Por qué es importante La priorización es crítica para la asignación de recursos y para asegurar que se cumplan los objetivos de SLA. Analizar esta actividad ayuda a verificar que las solicitudes se evalúen correcta y oportunamente. Dónde obtener Inferido del historial de cambios de campo del ticket en Freshservice. Busque actualizaciones en el campo 'Prioridad' y capture la marca de tiempo del cambio. Capturar Detecte un cambio en el campo 'Prioridad' desde nulo o su valor anterior y registre la marca de tiempo. Tipo de evento inferred
	Solicitud Reasignada	Esta actividad captura cualquier cambio en el agente o grupo asignado después de la asignación inicial. Se infiere al detectar actualizaciones posteriores a los campos 'Agente Asignado' o 'Grupo Asignado'.
Por qué es importante Las reasignaciones frecuentes indican posibles problemas con el triaje inicial, la coincidencia de habilidades del agente o el equilibrio de la carga de trabajo. Esta actividad es vital para el KPI de Recuento de Reasignaciones de Agentes y el análisis de retrabajo. Dónde obtener Inferido del historial de cambios de campo del ticket. Este evento se registra cada vez que se actualiza el campo 'Agente Asignado' o 'Grupo Asignado' después de que se estableció su valor inicial. Capturar Detecte cualquier cambio en el campo 'Agente Asignado' o 'Grupo Asignado' después de la primera asignación. Tipo de evento inferred

Recomendado Opcional

Guías de Extracción

Cómo obtener sus `datos` de `Freshservice`

Pasos

Verificación de Requisitos Previos: Asegúrese de tener un rol de usuario de Freshservice con permisos para acceder y crear informes en el módulo de Analytics. Esto generalmente requiere un plan Pro o Enterprise.
Configurar Automatizaciones (Si es Necesario): Para una captura precisa de eventos, verifique o cree dos automatizaciones específicas en Freshservice bajo Admin -> Workflow Automator. Primero, una automatización que añada una nota privada o una etiqueta específica (p. ej., 'SLA_Breached') a un ticket cuando expire su temporizador de SLA de resolución. Segundo, una automatización que añada una etiqueta específica (p. ej., 'Resolution_Confirmed') cuando se reciba una encuesta de satisfacción del cliente positiva para un ticket.
Crear el Informe de 'Eventos de Creación': Navegue a la pestaña de Analytics en Freshservice. Cree un nuevo informe y seleccione el módulo 'Tickets' como fuente de datos. Este informe capturará el primer evento para cada solicitud de servicio.
Configurar Widgets del Informe de 'Eventos de Creación': Agregue un widget de 'Tabla de Datos'. Configure las columnas (métricas) para incluir: ID de Ticket, Fecha de creación, Asignado a, Grupo, Prioridad, Estado y Categoría. Aplique un filtro para el rango de fechas de creación deseado, por ejemplo, los últimos 6 meses.
Exportar Datos de 'Eventos de Creación': Ejecute el informe y exporte el widget de tabla de datos a un archivo CSV. Nómbrelo 'creation_events.csv'.
Crear el Informe de 'Eventos de Actualización': Cree un segundo informe, esta vez seleccionando el módulo 'Actividades de Tickets' como fuente de datos. Este informe captura todos los cambios y notas posteriores para cada solicitud de servicio.
Configurar Widgets del Informe de 'Eventos de Actualización': Agregue un widget de 'Tabla de Datos'. Configure las columnas para incluir: ID de Ticket, Fecha de Actividad, Realizado por, Tipo de Actividad, y bajo 'Cambios', incluya Campo, Valor Anterior y Nuevo Valor. También debe agregar atributos a nivel de ticket como Grupo, Asignado a, Prioridad, Estado y Categoría para proporcionar contexto para cada evento.
Filtrar el Informe de 'Eventos de Actualización': Aplique un filtro para la 'Fecha de Actividad' para que coincida con el mismo rango de fechas utilizado en el informe de creación. Filtre además el 'Tipo de Actividad' para incluir solo eventos relevantes como 'Estado cambiado', 'Prioridad cambiada', 'Grupo cambiado', 'Agente cambiado', 'Nota privada añadida' y 'Nota pública añadida'.
Exportar Datos de 'Eventos de Actualización': Ejecute el informe y exporte el widget de tabla de datos a un archivo CSV. Nómbrelo 'update_events.csv'.
Combinar y Transformar Datos: Abra los dos archivos CSV en un programa de hoja de cálculo o use un script de preparación de datos. Copie todos los datos de 'update_events.csv' y péguelos debajo de los datos de 'creation_events.csv' en un nuevo archivo llamado 'event_log.csv'.
Mapear Actividades y Atributos: En el archivo 'event_log.csv' combinado, cree nuevas columnas: ServiceRequestId, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate, AssignedAgent, AssignedTeam, Priority, Status y ServiceType. Rellene estas columnas utilizando la lógica definida en la sección de Consulta a continuación. Este paso implica el uso de fórmulas o un script para traducir los datos brutos al formato final del registro de eventos.
Exportación Final: Guarde el archivo 'event_log.csv' transformado. Asegúrese de que el formato de fecha para EventTime y LastDataUpdate esté en un formato estándar como ISO 8601. Este archivo ya está listo para ser cargado en una herramienta de process mining.

Configuración

Plan de Freshservice: Se requiere un plan que incluya el módulo de Analytics (normalmente Pro o Enterprise).
Permisos de Usuario: El usuario que realiza la exportación necesita permisos para crear y ejecutar informes en Analytics.
Rango de Fechas: Se recomienda extraer datos de un período reciente, como los últimos 3 a 6 meses, para mantener el conjunto de datos manejable. Aplique un filtro de rango de fechas consistente basado en 'Fecha de creación' para el informe de creación y 'Fecha de actividad' para el informe de actualizaciones.
Filtros del Informe: En el informe del módulo 'Tickets', filtre por 'Tipo' = 'Solicitud de Servicio' para aislar el proceso correcto. Para el informe 'Actividades de tickets', filtre el 'Tipo de actividad' para incluir solo los cambios relevantes (Estado, Prioridad, Asignación, Notas) y reducir el ruido en los datos exportados.
Automatizaciones Requeridas: La extracción de actividades como 'SLA Target Breached' y 'Resolution Confirmed by Requestor' depende de reglas preexistentes de Workflow Automator que añaden una nota o etiqueta al ticket ante dichos eventos. Sin estas, las actividades no pueden capturarse utilizando este método.

a Consulta de ejemplo config

/*
This extraction method uses the Freshservice UI. The following describes the configuration
and post-processing logic required to generate the event log.
*/

-- Step 1: Configuration for Report 1 (Creation Events)
MODULE: Tickets
WIDGET_TYPE: Data Table
COLUMNS:
  - Ticket ID
  - Created at
  - Assigned to
  - Group
  - Priority
  - Status
  - Category
FILTERS:
  - Created at IS WITHIN [Specify Start Date] and [Specify End Date]
  - Type EQUALS 'Service Request'

-- Step 2: Configuration for Report 2 (Update Events)
MODULE: Ticket Activities
WIDGET_TYPE: Data Table
COLUMNS:
  - Ticket ID
  - Activity Date
  - Activity Type
  - Field (from Changes)
  - Old Value (from Changes)
  - New Value (from Changes)
  - Performed by
  - Group (ticket attribute)
  - Assigned to (ticket attribute)
  - Priority (ticket attribute)
  - Status (ticket attribute)
  - Category (ticket attribute)
FILTERS:
  - Activity Date IS WITHIN [Specify Start Date] and [Specify End Date]
  - Ticket Type EQUALS 'Service Request'
  - Activity Type IN ('Status changed', 'Priority changed', 'Group changed', 'Agent changed', 'Private Note added', 'Public Note added')

-- Step 3: Post-Processing Logic to create the final event log file
/* 
Apply this logic to each row of the combined data from the two exported CSV files.
The logic uses a CASE statement structure to map raw data to the final ActivityName.
*/

-- Column Mapping Logic:
`ServiceRequestId` = `Ticket ID`
`EventTime` = IF row is from creation_events.csv THEN `Created at` ELSE `Activity Date`
`SourceSystem` = 'Freshservice'
`LastDataUpdate` = CURRENT_TIMESTAMP()
`AssignedAgent` = `Assigned to`
`AssignedTeam` = `Group`
`Priority` = `Priority`
`Status` = `Status`
`ServiceType` = `Category`

-- ActivityName Mapping Logic:
CASE
  WHEN row is from creation_events.csv THEN 'Service Request Created'
  WHEN `Activity Type` = 'Group changed' AND `Old Value` IS NULL THEN 'Request Triaged'
  WHEN `Activity Type` = 'Priority changed' THEN 'Request Prioritized'
  WHEN `Activity Type` = 'Agent changed' AND `Old Value` IS NULL THEN 'Request Assigned to Agent'
  WHEN `Activity Type` IN ('Agent changed', 'Group changed') AND `Old Value` IS NOT NULL THEN 'Request Reassigned'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` IN ('Pending Customer', 'Awaiting Customer Response') THEN 'Information Requested from Requestor'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `Old Value` IN ('Pending Customer', 'Awaiting Customer Response') AND `New Value` = 'Open' THEN 'Information Provided by Requestor'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` IN ('Pending Vendor', 'Awaiting Third Party') THEN 'External Vendor Engaged'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` IN ('Pending Approval', 'Internal Review') THEN 'Internal Review Performed'
  WHEN `Activity Type` = 'Private Note added' AND `Note Content` CONTAINS 'SLA Breached' THEN 'SLA Target Breached' -- Requires custom automation
  WHEN `Activity Type` IN ('Private Note added', 'Public Note added') THEN 'Note Added'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `Old Value` IN ('Resolved', 'Closed') AND `New Value` IN ('Open', 'In Progress') THEN 'Service Request Reopened'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` = 'Resolved' THEN 'Service Request Resolved'
  WHEN `Activity Type` = 'Private Note added' AND `Note Content` CONTAINS 'Resolution Confirmed' THEN 'Resolution Confirmed by Requestor' -- Requires custom automation
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` = 'Closed' THEN 'Service Request Closed'
  ELSE NULL -- Filter out these rows
END AS ActivityName

Pasos

Requisitos Previos: Asegúrese de tener Python 3.6 o superior instalado en su sistema, junto con las bibliotecas requests y pandas. También necesitará una clave API de Freshservice con permisos para leer datos de tickets.
Obtener Clave API: Inicie sesión en su instancia de Freshservice como administrador. Haga clic en el icono de su perfil en la esquina superior derecha, vaya a 'Configuración del perfil' y encontrará su clave API en el panel derecho. Copie esta clave de forma segura.
Guardar el Script: Guarde el código Python proporcionado en un archivo llamado extract_freshservice_srm.py en su máquina local.
Configurar Parámetros del Script: Abra el script guardado en un editor de texto. Localice la sección de configuración en la parte superior y reemplace los valores de marcador de posición para FRESHSERVICE_DOMAIN, API_KEY, START_DATE y END_DATE. Ajuste el diccionario STATUS_MAPPING si su instancia utiliza diferentes IDs numéricos para estados personalizados.
Instalar Bibliotecas: Si no tiene las bibliotecas requeridas instaladas, abra su línea de comandos o terminal y ejecute el comando: pip install requests pandas.
Ejecutar el Script: Navegue al directorio donde guardó el script usando su línea de comandos o terminal. Ejecute el script ejecutando el comando: python extract_freshservice_srm.py.
Monitorizar la Ejecución: El script imprimirá actualizaciones de progreso en la consola, mostrando qué página de tickets está procesando actualmente. Dependiendo del rango de fechas y el volumen de tickets, esto puede llevar algún tiempo.
Recuperar el Registro de Eventos: Una vez que el script finalice con éxito, creará un archivo llamado freshservice_event_log.csv en el mismo directorio. Este archivo contiene el registro de eventos extraído.
Preparar para la Carga: El archivo CSV generado está estructurado con las columnas requeridas (ServiceRequestId, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate) y está listo para ser cargado en ProcessMind. Normalmente no se necesita ningún formato adicional.

Configuración

FRESHSERVICE_DOMAIN: La URL de Freshservice de su organización; por ejemplo, yourcompany.freshservice.com.
API_KEY: La clave API personal obtenida de su perfil de usuario de Freshservice. Debe mantenerse confidencial.
START_DATE / END_DATE: El rango de fechas para la extracción de tickets, en formato 'AAAA-MM-DD'. Para un análisis inicial, se recomienda un rango de 3 a 6 meses para equilibrar el volumen de datos y los conocimientos.
STATUS_MAPPING: Un diccionario Python crítico en el script que mapea los nombres de estado personalizados utilizados para inferir eventos (como 'External Vendor Engaged') a sus IDs de estado numéricos correspondientes en su instancia de Freshservice. Debe verificar y actualizar estos IDs para que coincidan con la configuración de su sistema.
API Rate Limiting: Tenga en cuenta los límites de tasa de la API de su plan de Freshservice. El script procesa los tickets secuencialmente para respetar estos límites, pero para conjuntos de datos extremadamente grandes, es posible que deba ejecutar la extracción en lotes de rangos de fechas más pequeños.
Data Scope: El script está configurado para extraer solo tickets de tipo 'Solicitud de Servicio'. Este filtro se aplica durante la recuperación inicial de tickets.

a Consulta de ejemplo python

import requests
import pandas as pd
import time
import os
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- CONFIGURATION ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Freshservice domain and API key
FRESHSERVICE_DOMAIN = class="hl-string">"[your_domain].freshservice.com" 
API_KEY = class="hl-string">"[YOUR_API_KEY]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the date range for the extraction (YYYY-MM-DD)
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-12-31"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Map your custom status names to their numeric IDs in Freshservice ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># To find these IDs, you may need to inspect API responses or admin settings
class=class="hl-string">"hl-comment"># Common defaults: Open: 2, Pending: 3, Resolved: 4, Closed: 5
STATUS_MAPPING = {
    class="hl-string">'Open': 2,
    class="hl-string">'Pending': 3, 
    class="hl-string">'Resolved': 4, 
    class="hl-string">'Closed': 5,
    class="hl-string">'Awaiting Customer': 3, class=class="hl-string">"hl-comment"># Example, often maps to Pending
    class="hl-string">'Pending Vendor': [6], class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your actual ID(s) for this status
    class="hl-string">'Pending Approval': [7]  class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your actual ID(s) for this status
}
class=class="hl-string">"hl-comment"># --- END CONFIGURATION ---

BASE_URL = fclass="hl-string">"https://{FRESHSERVICE_DOMAIN}/api/v2"
AUTH = (API_KEY, class="hl-string">"X")

class=class="hl-string">"hl-comment"># Caching for agent and group lookups to reduce API calls
agent_cache = {}
group_cache = {}

def get_api_data(url):
    class="hl-string">"""Helper function to handle API requests and rate limiting."""
    while True:
        try:
            response = requests.get(url, auth=AUTH)
            response.raise_for_status() class=class="hl-string">"hl-comment"># Raise an exception for bad status codes
            return response.json()
        except requests.exceptions.HTTPError as e:
            if e.response.status_code == 429: class=class="hl-string">"hl-comment"># Rate limit exceeded
                print(class="hl-string">"Rate limit exceeded. Waiting for 60 seconds...")
                time.sleep(60)
                continue
            else:
                print(fclass="hl-string">"HTTP Error: {e}")
                return None
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Request Error: {e}")
            return None

def get_agent_name(agent_id):
    class="hl-string">"""Fetch agent name by ID with caching."""
    if not agent_id: return None
    if agent_id in agent_cache:
        return agent_cache[agent_id]
    data = get_api_data(fclass="hl-string">"{BASE_URL}/agents/{agent_id}")
    if data and class="hl-string">'agent' in data:
        name = data[class="hl-string">'agent'][class="hl-string">'first_name'] + class="hl-string">' ' + data[class="hl-string">'agent'][class="hl-string">'last_name']
        agent_cache[agent_id] = name
        return name
    return None

def get_group_name(group_id):
    class="hl-string">"""Fetch group name by ID with caching."""
    if not group_id: return None
    if group_id in group_cache:
        return group_cache[group_id]
    data = get_api_data(fclass="hl-string">"{BASE_URL}/groups/{group_id}")
    if data and class="hl-string">'group' in data:
        name = data[class="hl-string">'group'][class="hl-string">'name']
        group_cache[group_id] = name
        return name
    return None

def parse_iso_datetime(dt_string):
    if not dt_string: return None
    return datetime.fromisoformat(dt_string.replace(class="hl-string">'Z', class="hl-string">'+00:00'))

def main():
    event_log = []
    last_data_update = datetime.now().isoformat()

    page = 1
    while True:
        print(fclass="hl-string">"Fetching tickets, page {page}...")
        query = fclass="hl-string">'"created_at:>\\'{START_DATE}\\class="hl-string">' AND created_at:<\\'{END_DATE}\\class="hl-string">' AND ticket_type:\\\'Service Request\\\class="hl-string">'"'
        url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/tickets?query={query}&page={page}&per_page=100"

        data = get_api_data(url)

        if not data or class="hl-string">'tickets' not in data or not data[class="hl-string">'tickets']:
            break

        tickets = data[class="hl-string">'tickets']

        for ticket in tickets:
            service_request_id = ticket[class="hl-string">'id']
            created_at = parse_iso_datetime(ticket[class="hl-string">'created_at'])
            due_by = parse_iso_datetime(ticket[class="hl-string">'due_by'])
            resolved_at = parse_iso_datetime(ticket[class="hl-string">'resolved_at'])
            closed_at = parse_iso_datetime(ticket[class="hl-string">'closed_at'])

            class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Service Request Created ---
            event_log.append({
                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Service Request Created',
                class="hl-string">'EventTime': created_at,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
            })
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch conversations for detailed history
            conv_url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/tickets/{service_request_id}/conversations"
            conversations = get_api_data(conv_url)
            
            if not conversations or class="hl-string">'conversations' not in conversations:
                continue
                
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort conversations chronologically
            sorted_convos = sorted(conversations[class="hl-string">'conversations'], key=lambda x: parse_iso_datetime(x[class="hl-string">'created_at']))

            initial_group_assigned = False
            initial_priority_set = False
            initial_agent_assigned = False
            triaged = False

            for conv in sorted_convos:
                conv_time = parse_iso_datetime(conv[class="hl-string">'created_at'])

                class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Note Added ---
                if conv[class="hl-string">'body_text']:
                     event_log.append({
                        class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Note Added',
                        class="hl-string">'EventTime': conv_time,
                        class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                        class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                        class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                        class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                        class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                        class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                        class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                    })

                class=class="hl-string">"hl-comment"># Process system activities from the activity log within conversations
                if class="hl-string">'activities' in conv and conv[class="hl-string">'activities']:
                    for activity in conv[class="hl-string">'activities']:
                        shipping_info = activity.get(class="hl-string">'shipping_info', {})
                        changes = shipping_info.get(class="hl-string">'changes', {})
                        
                        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Priority Change Activities ---
                        if class="hl-string">'priority' in changes:
                            event_log.append({
                                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Request Prioritized',
                                class="hl-string">'EventTime': conv_time,
                                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                                class="hl-string">'Priority': changes[class="hl-string">'priority'][1], class=class="hl-string">"hl-comment"># New value
                                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                            })
                            if not initial_priority_set and not triaged:
                                initial_priority_set = True
                                triaged = True
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Request Triaged'})
                        
                        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Assignment Change Activities ---
                        if class="hl-string">'responder_id' in changes:
                            activity_name = class="hl-string">'Request Assigned to Agent' if not initial_agent_assigned else class="hl-string">'Request Reassigned'
                            initial_agent_assigned = True
                            event_log.append({
                                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                                class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                                class="hl-string">'EventTime': conv_time,
                                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(changes[class="hl-string">'responder_id'][1]),
                                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                                class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                            })
                        
                        if class="hl-string">'group_id' in changes:
                            activity_name = class="hl-string">'Request Reassigned' class=class="hl-string">"hl-comment"># Any group change after creation is a reassignment
                            if not initial_group_assigned and not triaged:
                                activity_name = class="hl-string">'Request Triaged'
                                initial_group_assigned = True
                                triaged = True
                            event_log.append({
                                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                                class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                                class="hl-string">'EventTime': conv_time,
                                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(changes[class="hl-string">'group_id'][1]),
                                class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                            })
                        
                        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Status Change Activities ---
                        if class="hl-string">'status' in changes:
                            old_status, new_status = changes[class="hl-string">'status']
                            
                            if new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Resolved']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Service Request Resolved', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Closed']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Service Request Closed', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Awaiting Customer']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Information Requested from Requestor', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif old_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Awaiting Customer'] and new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Open']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Information Provided by Requestor', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif old_status in [STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Resolved'], STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Closed']] and new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Open']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Service Request Reopened', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif new_status in STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Pending Vendor']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'External Vendor Engaged', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif new_status in STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Pending Approval']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Internal Review Performed', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Derived/Calculated Activities ---
            class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: SLA Target Breached ---
            resolution_time = closed_at or resolved_at
            if due_by and resolution_time and resolution_time > due_by:
                event_log.append({
                    class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                    class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'SLA Target Breached',
                    class="hl-string">'EventTime': due_by,
                    class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                    class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                    class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                    class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                    class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                    class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                    class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                })

            class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Resolution Confirmed by Requestor (Inferred from survey) ---
            if ticket.get(class="hl-string">'satisfaction_ratings'):
                for rating in ticket[class="hl-string">'satisfaction_ratings']:
                    if rating.get(class="hl-string">'ratings'): class=class="hl-string">"hl-comment"># Check if there is a rating
                        rating_time = parse_iso_datetime(rating.get(class="hl-string">'created_at'))
                        if resolved_at and rating_time > resolved_at:
                            event_log.append({
                                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Resolution Confirmed by Requestor',
                                class="hl-string">'EventTime': rating_time,
                                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                                class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                            })
                            break class=class="hl-string">"hl-comment"># Only add one confirmation event

        page += 1

    if not event_log:
        print(class="hl-string">"No events were generated. Please check your configuration and date range.")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Create DataFrame and save to CSV
    df = pd.DataFrame(event_log)
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'ServiceRequestId', class="hl-string">'EventTime'])
    df[class="hl-string">'EventTime'] = df[class="hl-string">'EventTime'].dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    df[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'LastDataUpdate']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    output_filename = class="hl-string">'freshservice_event_log.csv'
    df.to_csv(output_filename, index=False)
    print(fclass="hl-string">"Successfully extracted {len(df)} events to {output_filename}")

if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    main()

Pasos

Verificación de Requisitos Previos: Asegúrese de tener un rol de usuario de Freshservice con permisos para acceder y crear informes en el módulo de Analytics. Esto generalmente requiere un plan Pro o Enterprise.
Configurar Automatizaciones (Si es Necesario): Para una captura precisa de eventos, verifique o cree dos automatizaciones específicas en Freshservice bajo Admin -> Workflow Automator. Primero, una automatización que añada una nota privada o una etiqueta específica (p. ej., 'SLA_Breached') a un ticket cuando expire su temporizador de SLA de resolución. Segundo, una automatización que añada una etiqueta específica (p. ej., 'Resolution_Confirmed') cuando se reciba una encuesta de satisfacción del cliente positiva para un ticket.
Crear el Informe de 'Eventos de Creación': Navegue a la pestaña de Analytics en Freshservice. Cree un nuevo informe y seleccione el módulo 'Tickets' como fuente de datos. Este informe capturará el primer evento para cada solicitud de servicio.
Configurar Widgets del Informe de 'Eventos de Creación': Agregue un widget de 'Tabla de Datos'. Configure las columnas (métricas) para incluir: ID de Ticket, Fecha de creación, Asignado a, Grupo, Prioridad, Estado y Categoría. Aplique un filtro para el rango de fechas de creación deseado, por ejemplo, los últimos 6 meses.
Exportar Datos de 'Eventos de Creación': Ejecute el informe y exporte el widget de tabla de datos a un archivo CSV. Nómbrelo 'creation_events.csv'.
Crear el Informe de 'Eventos de Actualización': Cree un segundo informe, esta vez seleccionando el módulo 'Actividades de Tickets' como fuente de datos. Este informe captura todos los cambios y notas posteriores para cada solicitud de servicio.
Configurar Widgets del Informe de 'Eventos de Actualización': Agregue un widget de 'Tabla de Datos'. Configure las columnas para incluir: ID de Ticket, Fecha de Actividad, Realizado por, Tipo de Actividad, y bajo 'Cambios', incluya Campo, Valor Anterior y Nuevo Valor. También debe agregar atributos a nivel de ticket como Grupo, Asignado a, Prioridad, Estado y Categoría para proporcionar contexto para cada evento.
Filtrar el Informe de 'Eventos de Actualización': Aplique un filtro para la 'Fecha de Actividad' para que coincida con el mismo rango de fechas utilizado en el informe de creación. Filtre además el 'Tipo de Actividad' para incluir solo eventos relevantes como 'Estado cambiado', 'Prioridad cambiada', 'Grupo cambiado', 'Agente cambiado', 'Nota privada añadida' y 'Nota pública añadida'.
Exportar Datos de 'Eventos de Actualización': Ejecute el informe y exporte el widget de tabla de datos a un archivo CSV. Nómbrelo 'update_events.csv'.
Combinar y Transformar Datos: Abra los dos archivos CSV en un programa de hoja de cálculo o use un script de preparación de datos. Copie todos los datos de 'update_events.csv' y péguelos debajo de los datos de 'creation_events.csv' en un nuevo archivo llamado 'event_log.csv'.
Mapear Actividades y Atributos: En el archivo 'event_log.csv' combinado, cree nuevas columnas: ServiceRequestId, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate, AssignedAgent, AssignedTeam, Priority, Status y ServiceType. Rellene estas columnas utilizando la lógica definida en la sección de Consulta a continuación. Este paso implica el uso de fórmulas o un script para traducir los datos brutos al formato final del registro de eventos.
Exportación Final: Guarde el archivo 'event_log.csv' transformado. Asegúrese de que el formato de fecha para EventTime y LastDataUpdate esté en un formato estándar como ISO 8601. Este archivo ya está listo para ser cargado en una herramienta de process mining.

Configuración

Plan de Freshservice: Se requiere un plan que incluya el módulo de Analytics (normalmente Pro o Enterprise).
Permisos de Usuario: El usuario que realiza la exportación necesita permisos para crear y ejecutar informes en Analytics.
Rango de Fechas: Se recomienda extraer datos de un período reciente, como los últimos 3 a 6 meses, para mantener el conjunto de datos manejable. Aplique un filtro de rango de fechas consistente basado en 'Fecha de creación' para el informe de creación y 'Fecha de actividad' para el informe de actualizaciones.
Filtros del Informe: En el informe del módulo 'Tickets', filtre por 'Tipo' = 'Solicitud de Servicio' para aislar el proceso correcto. Para el informe 'Actividades de tickets', filtre el 'Tipo de actividad' para incluir solo los cambios relevantes (Estado, Prioridad, Asignación, Notas) y reducir el ruido en los datos exportados.
Automatizaciones Requeridas: La extracción de actividades como 'SLA Target Breached' y 'Resolution Confirmed by Requestor' depende de reglas preexistentes de Workflow Automator que añaden una nota o etiqueta al ticket ante dichos eventos. Sin estas, las actividades no pueden capturarse utilizando este método.

a Consulta de ejemplo config

/*
This extraction method uses the Freshservice UI. The following describes the configuration
and post-processing logic required to generate the event log.
*/

-- Step 1: Configuration for Report 1 (Creation Events)
MODULE: Tickets
WIDGET_TYPE: Data Table
COLUMNS:
  - Ticket ID
  - Created at
  - Assigned to
  - Group
  - Priority
  - Status
  - Category
FILTERS:
  - Created at IS WITHIN [Specify Start Date] and [Specify End Date]
  - Type EQUALS 'Service Request'

-- Step 2: Configuration for Report 2 (Update Events)
MODULE: Ticket Activities
WIDGET_TYPE: Data Table
COLUMNS:
  - Ticket ID
  - Activity Date
  - Activity Type
  - Field (from Changes)
  - Old Value (from Changes)
  - New Value (from Changes)
  - Performed by
  - Group (ticket attribute)
  - Assigned to (ticket attribute)
  - Priority (ticket attribute)
  - Status (ticket attribute)
  - Category (ticket attribute)
FILTERS:
  - Activity Date IS WITHIN [Specify Start Date] and [Specify End Date]
  - Ticket Type EQUALS 'Service Request'
  - Activity Type IN ('Status changed', 'Priority changed', 'Group changed', 'Agent changed', 'Private Note added', 'Public Note added')

-- Step 3: Post-Processing Logic to create the final event log file
/* 
Apply this logic to each row of the combined data from the two exported CSV files.
The logic uses a CASE statement structure to map raw data to the final ActivityName.
*/

-- Column Mapping Logic:
`ServiceRequestId` = `Ticket ID`
`EventTime` = IF row is from creation_events.csv THEN `Created at` ELSE `Activity Date`
`SourceSystem` = 'Freshservice'
`LastDataUpdate` = CURRENT_TIMESTAMP()
`AssignedAgent` = `Assigned to`
`AssignedTeam` = `Group`
`Priority` = `Priority`
`Status` = `Status`
`ServiceType` = `Category`

-- ActivityName Mapping Logic:
CASE
  WHEN row is from creation_events.csv THEN 'Service Request Created'
  WHEN `Activity Type` = 'Group changed' AND `Old Value` IS NULL THEN 'Request Triaged'
  WHEN `Activity Type` = 'Priority changed' THEN 'Request Prioritized'
  WHEN `Activity Type` = 'Agent changed' AND `Old Value` IS NULL THEN 'Request Assigned to Agent'
  WHEN `Activity Type` IN ('Agent changed', 'Group changed') AND `Old Value` IS NOT NULL THEN 'Request Reassigned'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` IN ('Pending Customer', 'Awaiting Customer Response') THEN 'Information Requested from Requestor'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `Old Value` IN ('Pending Customer', 'Awaiting Customer Response') AND `New Value` = 'Open' THEN 'Information Provided by Requestor'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` IN ('Pending Vendor', 'Awaiting Third Party') THEN 'External Vendor Engaged'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` IN ('Pending Approval', 'Internal Review') THEN 'Internal Review Performed'
  WHEN `Activity Type` = 'Private Note added' AND `Note Content` CONTAINS 'SLA Breached' THEN 'SLA Target Breached' -- Requires custom automation
  WHEN `Activity Type` IN ('Private Note added', 'Public Note added') THEN 'Note Added'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `Old Value` IN ('Resolved', 'Closed') AND `New Value` IN ('Open', 'In Progress') THEN 'Service Request Reopened'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` = 'Resolved' THEN 'Service Request Resolved'
  WHEN `Activity Type` = 'Private Note added' AND `Note Content` CONTAINS 'Resolution Confirmed' THEN 'Resolution Confirmed by Requestor' -- Requires custom automation
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` = 'Closed' THEN 'Service Request Closed'
  ELSE NULL -- Filter out these rows
END AS ActivityName

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