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Améliorez la gestion de vos demandes de service

Votre guide en 6 étapes pour optimiser la gestion des demandes de service.
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Améliorez la gestion de vos demandes de service
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Optimisez la gestion des requêtes de service dans Jira pour une résolution rapide

La gestion des demandes de service est souvent confrontée à des goulots d'étranglement, ce qui impacte l'efficacité et la conformité. Notre solution vous aide à suivre le flux complet des processus, à identifier les retards et à découvrir des opportunités d'optimisation. Cela assure une résolution rapide et une satisfaction client améliorée.

Téléchargez notre modèle de données préconfiguré et relevez les défis courants pour atteindre vos objectifs d'efficacité. Suivez notre plan d'amélioration en six étapes et consultez le Guide du modèle de données pour transformer vos opérations.

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Débloquez l'efficacité : Pourquoi optimiser la gestion des requêtes de service ?

La gestion des requêtes de service est une fonction essentielle pour toute organisation, agissant comme le canal principal permettant aux utilisateurs d'accéder aux services, aux informations et au support. Dans l'environnement rapide d'aujourd'hui, l'efficacité et la performance de ce processus ont un impact direct sur la satisfaction client, les coûts opérationnels et l'agilité globale de l'entreprise. En opérant au sein d'un système robuste comme Jira Service Management, vous disposez des outils fondamentaux, mais le véritable défi consiste à s'assurer que les requêtes de service s'écoulent en douceur de la soumission à la résolution, sans retards inutiles ni reprises.

Une gestion inefficace des requêtes de service peut entraîner une cascade de conséquences négatives. Des temps de cycle prolongés frustrent les utilisateurs, pouvant potentiellement entraîner un désabonnement ou une baisse de productivité. Les goulots d'étranglement provoquent des arriérés, mettant à rude épreuve les ressources et augmentant les dépenses opérationnelles. De plus, la non-conformité aux accords de niveau de service (SLA) peut nuire à votre réputation et entraîner des pénalités. Comprendre le véritable parcours d'une requête de service, au-delà de ce que montrent les rapports statiques, est essentiel pour l'amélioration continue et la prestation d'un service exceptionnel.

Comment le Process Mining transforme l'analyse des requêtes de service

Les outils de reporting traditionnels de Jira Service Management fournissent des métriques précieuses, mais ils peinent souvent à révéler le flux complet, de bout en bout, de votre processus de gestion des requêtes de service. C'est là que le Process Mining offre une approche révolutionnaire. En tirant parti des données complètes du journal d'événements (event log) déjà présentes dans votre système Jira Service Management, le Process Mining construit une carte objective et basée sur les données de votre processus réel.

Le Process Mining prend l'ID de votre requête de service comme identifiant de cas (case identifier) et suit chaque activité, telle que "Requête de service créée", "Requête de service triée", "Informations demandées au demandeur" ou "Requête de service résolue". Il visualise les chemins réels empruntés par les requêtes, mettant en évidence les écarts par rapport au processus idéal, identifiant les points où les requêtes sont bloquées et quantifiant le temps passé dans chaque activité ou transition. Cela vous permet d'aller au-delà des hypothèses et de découvrir les inefficacités cachées, les boucles de reprise (rework loops) et les variations inattendues qui ont un impact significatif sur le temps de cycle de votre requête de service. Vous pouvez analyser des types de service spécifiques, les performances des agents ou les canaux de requête pour identifier exactement comment améliorer la gestion des requêtes de service.

Domaines clés d'amélioration des processus

Grâce au Process Mining, vous obtenez des informations précises sur plusieurs domaines d'amélioration critiques au sein de votre processus de gestion des requêtes de service :

  • Identification des goulots d'étranglement : Identifiez facilement les étapes ou transitions spécifiques où les requêtes de service s'accumulent ou connaissent les temps d'attente les plus longs. Par exemple, vous pourriez découvrir que l'activité "Examen interne effectué" entraîne fréquemment des retards significatifs pour certains types de requêtes.
  • Reprises et Déviations : Visualisez les boucles de reprise courantes, telles que les requêtes se déplaçant à plusieurs reprises entre "Solution développée/implémentée" et "Examen interne effectué" ou nécessitant fréquemment "Informations demandées au demandeur". Cela révèle des opportunités de rationaliser la collecte initiale d'informations ou d'améliorer la qualité de la solution.
  • Analyse de la conformité aux SLA : Identifiez précisément les chemins de processus ou les agents qui contribuent aux violations des SLA. Comprenez si les retards surviennent lors de la priorisation, de l'affectation ou de la confirmation de la résolution.
  • Optimisation de l'allocation des ressources : Analysez la charge de travail et les performances des agents en fonction de l'exécution réelle du processus, ce qui vous aide à équilibrer les affectations et à identifier les besoins de formation pour des activités spécifiques.
  • Opportunités d'automatisation : Découvrez les tâches manuelles et répétitives qui, lorsqu'elles sont analysées via les flux de processus, sont d'excellentes candidates à l'automatisation au sein de vos workflows Jira Service Management, réduisant ainsi les erreurs humaines et accélérant la résolution.

Résultats attendus de l'optimisation des processus

L'optimisation de votre processus de gestion des requêtes de service à l'aide du Process Mining génère des avantages tangibles et mesurables qui ont un impact direct sur les résultats financiers et la réputation de votre organisation. Vous pouvez vous attendre à :

  • Réduire le temps de cycle des requêtes de service : En identifiant et en éliminant les goulots d'étranglement et les reprises, vous diminuerez significativement le temps moyen nécessaire pour résoudre une requête de service, ce qui conduira à une livraison de service plus rapide.
  • Améliorer la satisfaction client : La résolution rapide et efficace des requêtes se traduit directement par des utilisateurs plus satisfaits et une fidélité client améliorée.
  • Réduire les coûts opérationnels : La rationalisation des processus, la réduction des reprises et l'optimisation de l'allocation des ressources entraîneront des économies substantielles en minimisant les efforts gaspillés et en maximisant l'efficacité.
  • Améliorer la conformité et la gouvernance : Assurez-vous que vos processus de requêtes de service respectent constamment les politiques internes, les réglementations sectorielles et les SLA externes, réduisant ainsi les risques et maintenant la confiance.
  • Augmenter la productivité des équipes : Donnez à vos agents des processus plus clairs et réduisez le temps passé sur des activités inefficaces, leur permettant de se concentrer sur des tâches à valeur ajoutée.

Démarrez votre parcours d'optimisation

Entreprendre le parcours d'optimisation de votre processus de gestion des requêtes de service dans Jira Service Management ne nécessite pas d'expertise technique complexe. Notre approche est conçue pour vous guider dans l'exploitation de vos données Jira existantes afin d'obtenir des informations sans précédent sur la performance de vos processus. En appliquant le Process Mining, vous pouvez transformer votre prestation de services, passant d'une résolution de problèmes réactive à une amélioration proactive et basée sur les données. Commencez dès aujourd'hui à découvrir comment améliorer la gestion des requêtes de service et libérez tout le potentiel de vos opérations de service.

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Problèmes et défis courants

Identifiez les défis qui vous impactent

Les demandes de service prennent souvent plus de temps que prévu à être résolues, ce qui entraîne la frustration des clients et une augmentation des coûts opérationnels. Ces temps de cycle prolongés peuvent être le symptôme d'inefficacités cachées, de workflows complexes ou d'une mauvaise allocation des ressources au sein de votre processus de gestion des demandes de service.
ProcessMind analyse le flux complet de bout en bout des demandes de service dans Jira Service Management, identifiant les étapes exactes qui contribuent le plus aux retards. L'outil met en lumière les goulots d'étranglement et les activités sans valeur ajoutée, vous permettant de rationaliser les workflows et de réduire les délais de résolution globaux.

Les accords de niveau de service critiques sont régulièrement non respectés, impactant directement la satisfaction client et pouvant entraîner des pénalités. Comprendre pourquoi ces violations se produisent est difficile sans une visibilité claire sur l'ensemble du cycle de vie de chaque requête de service, de la création à la résolution.
ProcessMind offre une vue objective de la performance de votre processus de gestion des requêtes de service par rapport aux SLA définis. En suivant le temps exact passé dans chaque activité et en identifiant les écarts, ProcessMind identifie les causes profondes des violations de SLA, permettant des améliorations ciblées de votre prestation de services.

Les demandes de service sont souvent mal classées, incorrectement priorisées ou réassignées à plusieurs reprises, ce qui entraîne des retards et un gaspillage de ressources. Ce "rebondissement" des demandes impacte le temps de résolution et consomme un temps précieux des agents qui pourrait être consacré à la résolution de problèmes réels.
ProcessMind visualise les chemins réels que prennent les demandes de service lors du triage et de l'assignation dans Jira Service Management. L'outil met en évidence les modèles de réassignations et identifie où les demandes stagnent ou sont traitées de manière inefficace, vous permettant d'optimiser votre logique de routage et d'assignation initiale pour une meilleure résolution au premier contact.

Un nombre important de requêtes de service sont rouvertes après avoir été marquées comme résolues, ce qui indique que la résolution initiale était incomplète ou insatisfaisante. Cela frustre non seulement les clients, mais double également la charge de travail des agents et augmente les coûts opérationnels.
ProcessMind identifie toutes les instances où des cas de gestion des requêtes de service sont rouverts après la résolution, en corrélant ces événements avec des activités spécifiques, des agents ou des catégories de résolution. Cette analyse révèle les raisons sous-jacentes des reprises, vous permettant d'améliorer la qualité de la résolution et de réduire les problèmes récurrents.

Les agents doivent fréquemment demander des informations supplémentaires aux clients, souvent à plusieurs reprises, prolongeant la résolution et frustrant les utilisateurs. Cela indique un manque de capture complète des informations initiales ou un mauvais transfert entre les étapes du processus.
ProcessMind analyse la fréquence et le moment des activités "Informations demandées au demandeur" au sein de la gestion des requêtes de service, montrant où et pourquoi plusieurs demandes d'informations se produisent. Cette insight aide à rationaliser la collecte de données, à améliorer la conception initiale des formulaires dans Jira Service Management et à donner aux agents les bonnes informations.

Certains agents ou équipes sont constamment surchargés tandis que d'autres ont des capacités disponibles, ce qui entraîne l'épuisement professionnel, des retards et une utilisation inefficace des ressources humaines. L'équilibrage manuel des charges de travail entre les équipes de gestion des demandes de service est un défi sans une vue holistique de l'exécution des processus.
ProcessMind visualise la distribution de la charge de travail entre les agents et les équipes en fonction des activités réelles de gestion des demandes de service effectuées et des cas traités. L'outil met en évidence les déséquilibres et identifie les opportunités d'optimisation de l'allocation des ressources, assurant une distribution plus équitable du travail et un traitement plus rapide des demandes.

Certaines activités spécifiques au sein du processus de gestion des demandes de service, telles que les revues internes ou les engagements avec des fournisseurs externes, deviennent systématiquement des points d'étranglement. Ces goulots d'étranglement ralentissent considérablement l'ensemble du processus, impactant l'efficacité globale et les délais de résolution.
ProcessMind identifie précisément les activités qui consomment le plus de temps ou qui génèrent les files d'attente les plus longues dans votre workflow Jira Service Management. En visualisant le flux de processus réel et en ciblant ces retards, ProcessMind vous permet d'orienter des étapes spécifiques pour l'optimisation, telles que l'automatisation ou l'allocation des ressources.

Malgré les procédures documentées, certaines étapes obligatoires du processus de gestion des requêtes de service sont parfois ignorées ou exécutées dans le désordre. Cela peut entraîner des risques de conformité, une prestation de services incohérente et des échecs d'audit potentiels.
ProcessMind compare automatiquement l'exécution réelle de votre processus de gestion des requêtes de service avec les workflows idéaux ou conformes prédéfinis. Il met en évidence tous les écarts, identifiant les chemins non conformes et vous aidant à faire respecter les procédures opérationnelles standard au sein de Jira Service Management.

Les demandes de service nécessitant l'intervention d'un fournisseur externe subissent fréquemment des retards importants, prolongeant les délais de résolution et impactant la satisfaction client. Le manque de transparence sur les dépendances externes rend difficile l'identification de la cause profonde de ces blocages.
ProcessMind suit le cycle de vie complet des demandes de service qui impliquent des activités "External Vendor Engaged". L'outil quantifie le temps passé à attendre les réponses ou actions du fournisseur, révélant l'impact des dépendances externes et permettant une meilleure gestion des fournisseurs et une intégration des processus pour la gestion des demandes de service.

Les demandes de service sont fréquemment escaladées vers des niveaux supérieurs ou la direction sans justification claire, ce qui augmente les coûts et détourne des ressources seniors de problèmes plus complexes. Cela indique souvent un manque d'autonomie ou de directives claires pour les agents de première ligne.
ProcessMind identifie les modèles d'escalade au sein de la gestion des demandes de service en suivant les changements de priorité ou d'assigné. L'outil révèle quels types de demandes sont fréquemment escaladées et à quel moment du processus, vous permettant ainsi d'affiner les politiques d'escalade et la formation des agents dans Jira Service Management.

Bien que les demandes puissent être marquées comme résolues, le problème sous-jacent persiste ou refait surface sous la forme d'une nouvelle demande, indiquant un manque de résolution réelle de la cause profonde. Cela crée un cycle de problèmes répétés, augmentant la charge de travail et nuisant à la confiance des clients.
ProcessMind relie les cas de gestion des demandes de service connexes et analyse les résultats des activités "Résolution Proposée" et "Demande de Service Résolue". L'outil aide à identifier les points communs entre les problèmes qui conduisent à des demandes répétées ou à des problèmes ultérieurs, permettant une compréhension plus approfondie de l'efficacité de la résolution et de l'amélioration de la qualité.

Objectifs typiques

Définir les critères de succès

Cet objectif vise à réduire le temps total écoulé entre la soumission d'une demande de service et sa résolution finale. Des temps de résolution plus courts améliorent directement la satisfaction client et l'efficacité opérationnelle en permettant aux agents de traiter plus de demandes. ProcessMind analyse le parcours de bout en bout de chaque demande de service, identifiant les activités spécifiques ou les transferts qui contribuent aux retards. L'outil quantifie l'impact de ces goulots d'étranglement, permettant des interventions ciblées pour rationaliser le processus, réduisant potentiellement les délais de résolution de 20 à 30 %.

Atteindre cet objectif signifie respecter ou dépasser constamment les accords de niveau de service définis pour les temps de réponse et de résolution. Le non-respect des SLA peut entraîner des pénalités financières et une diminution de la confiance des clients. ProcessMind surveille chaque requête de service par rapport à ses objectifs SLA, visualisant les écarts et identifiant les causes profondes des violations, telles que le triage tardif ou les requêtes non attribuées. En comprenant où et pourquoi les violations se produisent, les organisations peuvent mettre en œuvre des mesures proactives pour garantir la conformité et éviter de futures pénalités.

Cet objectif vise à rendre les étapes initiales du traitement des demandes de service plus efficaces et précises. Un triage inefficace ou une assignation incorrecte peut entraîner des retards, des réassignations et une augmentation des temps de résolution. ProcessMind cartographie le flux des demandes à travers le triage et l'assignation, identifiant les modèles de mauvaise orientation ou de réassignations fréquentes. L'outil met en évidence l'impact de ces inefficacités, permettant aux équipes d'affiner leurs règles de routage, l'adéquation des compétences des agents et les processus d'assignation automatisés pour une gestion initiale plus rapide et plus précise.

Réduire le nombre de requêtes de service rouvertes après la résolution initiale est essentiel pour l'efficacité et la satisfaction client. Un taux de réouverture élevé indique souvent des résolutions initiales incomplètes ou insatisfaisantes, ce qui fait perdre du temps aux agents et frustre les demandeurs. ProcessMind retrace le cycle de vie des requêtes rouvertes, identifiant les raisons courantes de réouverture et les activités précédant l'événement de réouverture. Cette insight aide à améliorer la qualité des résolutions et la formation des agents, visant à réduire les taux de réouverture de 15 à 25 %.

Cet objectif vise à minimiser la nécessité pour les agents de demander à plusieurs reprises des informations aux demandeurs, ce qui entraîne des retards et une mauvaise expérience client. Une telle redondance indique souvent des lacunes dans les formulaires de demande initiaux, les bases de connaissances ou la formation des agents. ProcessMind analyse la séquence des demandes d'informations au sein des demandes de service, identifiant les modèles où les agents demandent constamment les mêmes détails. Cela permet d'optimiser la collecte des données dès le départ et d'améliorer les ressources de connaissances, augmentant ainsi l'efficacité et la satisfaction du demandeur.

Atteindre cet objectif signifie distribuer les requêtes de service plus équitablement entre les agents, évitant l'épuisement professionnel pour certains tandis que d'autres sont sous-utilisés. Des charges de travail inégales peuvent entraîner des retards, une qualité réduite et un mécontentement des agents. ProcessMind offre une visibilité sur la manière dont les requêtes sont distribuées et traitées par différents agents et équipes, identifiant les déséquilibres et les goulots d'étranglement potentiels liés à la charge de travail. En analysant la capacité et le routage des agents, les organisations peuvent ajuster les règles d'affectation pour atteindre un workflow plus équilibré et efficace.

Cet objectif vise à éliminer les points d'étranglement spécifiques au sein du processus de gestion des demandes de service qui entravent significativement le flux global et les délais de résolution. Les goulots d'étranglement causent des retards, des arriérés et peuvent empêcher le système de fonctionner à son plein potentiel. ProcessMind visualise le flux de processus complet, mettant en évidence les activités ou les points de transition où les demandes s'accumulent ou passent un temps excessif. En identifiant ces goulots d'étranglement critiques, les organisations peuvent mettre en œuvre des améliorations ciblées, telles que la réaffectation des ressources ou l'automatisation des processus, pour accélérer le débit.

Cet objectif vise à garantir que toutes les demandes de service respectent les procédures internes et les exigences réglementaires prédéfinies. La non-conformité peut entraîner des échecs d'audit, des risques de sécurité et une prestation de services incohérente. ProcessMind découvre automatiquement les chemins réels empruntés par les demandes de service et les compare aux chemins conformes définis. L'outil met en évidence les déviations et les activités non conformes, fournissant les insights nécessaires pour renforcer la discipline des processus et assurer la conformité réglementaire dans toutes les opérations de gestion des demandes de service.

Cet objectif vise à réduire le temps passé par les demandes à attendre ou à être traitées par des fournisseurs externes. Les retards dans les activités dépendant des fournisseurs peuvent prolonger considérablement les délais de résolution globaux et impacter la satisfaction client. ProcessMind suit la durée et la fréquence des interactions impliquant des fournisseurs externes au sein du cycle de vie des demandes de service. L'outil identifie les points de transfert spécifiques ou les temps d'attente qui causent des retards, permettant une meilleure gestion des fournisseurs, des protocoles de communication plus clairs et potentiellement des accords de service renégociés pour un support externe plus rapide.

Cet objectif vise à réduire le nombre de demandes de service escaladées inutilement, ce qui indique souvent des problèmes d'autonomie initiale des agents, de connaissances ou de clarté des processus. Les escalades inutiles consomment des ressources de niveau supérieur et prolongent la résolution. ProcessMind cartographie les chemins des demandes escaladées, identifiant les déclencheurs courants et les activités précédentes qui mènent à l'escalade. En comprenant ces modèles, les organisations peuvent améliorer les taux de résolution au premier niveau grâce à une meilleure formation, des bases de connaissances enrichies ou des politiques d'escalade plus claires.

Cet objectif vise à améliorer l'efficacité des résolutions de demandes de service afin de prévenir la récurrence de problèmes identiques ou similaires. Une mauvaise qualité de résolution entraîne des contacts répétés, une charge de travail accrue et une diminution de la confiance des clients. ProcessMind identifie les groupes de demandes qui réapparaissent fréquemment après avoir été marquées comme résolues, en particulier celles ayant des causes profondes ou des catégories de résolution similaires. L'analyse de ces modèles aide à identifier les domaines à améliorer pour la formation des agents, les mises à jour de la base de connaissances ou une gestion plus approfondie des problèmes, garantissant des solutions plus robustes et durables.

Le Parcours d'Amélioration en 6 Étapes pour la Gestion des Demandes de Service

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Que faire

Obtenez le modèle (template) Excel préconfiguré et adapté aux données de gestion des requêtes de service. Ce modèle fournit la structure correcte pour vos données de processus.

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Pourquoi c'est important

Une structure de données standardisée est cruciale pour une analyse précise, garantissant que toutes les informations nécessaires sont capturées de manière cohérente pour des insights significatifs.

Résultat attendu

Un modèle clair et prêt à l'emploi pour organiser les données de votre processus de gestion des requêtes de service.

CE QUE VOUS OBTIENDREZ

Découvrez des Insights Cachés pour une Résolution Rapide des Services

ProcessMind révèle le véritable parcours de vos requêtes de service, offrant des visualisations claires et des insights approfondis. Découvrez précisément où se produisent les retards et comment optimiser pour des résolutions plus rapides et plus satisfaisantes.
  • Visualisez le flux de processus réel des demandes de service
  • Identifier les goulots d'étranglement et les retards critiques dans Jira
  • Découvrez instantanément des opportunités d'optimisation
  • Accélérer la résolution et accroître la satisfaction
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
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Design your optimized process
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RÉSULTATS TYPIQUES

Améliorations concrètes dans la gestion des requêtes de service

Ces résultats illustrent les avantages tangibles que les organisations peuvent obtenir en appliquant le Process Mining à leurs workflows de gestion des demandes de service, en particulier lors de l'analyse des données d'ID de demande de service provenant de systèmes comme Jira Service Management. Ils mettent en évidence les domaines d'amélioration courants identifiés grâce à des insights basés sur les données.

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Résolution Plus Rapide

Temps de cycle moyen réduit

Le Process Mining identifie les goulots d'étranglement et les boucles de reprise, rationalisant le chemin de la création de la requête à sa résolution, réduisant considérablement le temps global. Cela signifie que les clients obtiennent une résolution plus rapide de leurs problèmes.
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Meilleure adhésion aux SLA

Conformité accrue aux objectifs de service

En visualisant les chemins réels des requêtes par rapport aux SLA cibles, les organisations peuvent anticiper et résoudre proactivement les écarts et les problèmes d'allocation des ressources, garantissant ainsi que davantage de requêtes respectent leurs engagements de service. Cela améliore la qualité du service et la confiance des clients.
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Réduire le volume de réouvertures

Moins de problèmes nécessitant une nouvelle intervention

Le Process Mining révèle les causes profondes des requêtes rouvertes, telles que des solutions initiales incomplètes ou une collecte d'informations insuffisante. S'attaquer à ces problèmes sous-jacents réduit les reprises, économise le temps des agents et améliore la satisfaction client.
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Triage efficace

Affectation plus rapide aux agents

Le Process Mining révèle les retards dans les phases initiales de triage et d'affectation, souvent dus à des étapes manuelles ou à des règles de routage inefficaces. L'optimisation de ces étapes garantit que les requêtes parviennent plus rapidement au bon agent, accélérant ainsi l'ensemble du processus.
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Meilleure conformité

Adhérence aux procédures définies

Le Process Mining offre une vue radiographique de la manière dont les processus sont réellement exécutés, mettant en évidence les écarts par rapport aux procédures opérationnelles standard. Cela permet des interventions ciblées pour améliorer la conformité et réduire les risques opérationnels.

Les résultats réels varient en fonction de la portée spécifique du processus, du contexte organisationnel et de la qualité des données. Ces chiffres représentent des améliorations courantes observées dans diverses implémentations de Process Mining.

Données recommandées

Commencez par les attributs et activités les plus importants, puis développez au besoin.
Nouveau dans les journaux d'événements ? Apprenez comment créer un journal d'événements Process Mining.

Attributs

Points de données clés à capturer pour l'analyse

L'identifiant unique pour chaque demande de service, servant de clé primaire pour tous les événements associés.

Pourquoi c'est important

Cet ID est l'identifiant de cas fondamental qui connecte toutes les activités connexes en un seul flux de processus de bout en bout, rendant l'analyse des processus possible.

Le nom de l''event' ou de la tâche spécifique survenue au cours du cycle de vie de la demande de service.

Pourquoi c'est important

Il définit les étapes du processus, permettant la visualisation de la carte de processus et l'analyse des modèles de workflow et des écarts.

La date et l'heure précises auxquelles une activité ou un événement spécifique s'est produit.

Pourquoi c'est important

Ce timestamp est essentiel pour ordonner les événements, calculer les durées et les temps de cycle, et identifier les goulots d'étranglement des processus.

L'utilisateur ou l'agent actuellement assigné pour travailler sur la demande de service.

Pourquoi c'est important

Cet attribut est vital pour analyser la charge de travail des agents, mesurer les performances individuelles et comprendre l'allocation des ressources.

Le niveau de priorité attribué à la demande de service, tel que Faible, Moyen, Élevé ou Critique.

Pourquoi c'est important

Permet de segmenter l'analyse pour s'assurer que les requêtes de haute priorité sont traitées plus rapidement et respectent des niveaux de service plus stricts.

Le statut actuel de la demande de service dans son cycle de vie.

Pourquoi c'est important

Fournit un instantané actuel de chaque cas, permettant l'analyse du travail en cours et l'identification des requêtes bloquées ou vieillissantes.

La classification de la demande de service, telle que 'Demande d'accès' ou 'Problème matériel'.

Pourquoi c'est important

Cet attribut est essentiel pour comparer les processus, les charges de travail et les performances entre différentes catégories de demandes de service.

La date et l'heure cibles auxquelles la demande de service devrait être résolue conformément à son SLA.

Pourquoi c'est important

Ceci est le référentiel pour mesurer la performance. Il soutient directement le calcul de la conformité SLA et aide à prioriser le travail.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

Cette activité marque le début du cycle de vie de la demande de service lorsqu'un utilisateur soumet officiellement une demande via un portail, un e-mail ou un autre canal. Cet événement est explicitement capturé dans Jira lors de la création d'un nouveau ticket de type 'Service Request', enregistrant le timestamp de création.

Pourquoi c'est important

C'est l'événement de démarrage principal pour le processus. Il est essentiel pour calculer le temps de cycle global et comprendre le volume des demandes et les modèles d'arrivée.

Cette activité se produit lorsqu'une demande de service est assignée à un agent ou une équipe spécifique pour résolution. Jira suit explicitement les changements du champ 'Assignee', fournissant un timestamp clair du moment où l'assignation a été effectuée.

Pourquoi c'est important

C'est une étape clé pour mesurer le temps de triage à l'assignation et la distribution de la charge de travail des agents. Elle marque la transition de la file d'attente au traitement actif.

Dans de nombreux workflows de service desk, il s'agit d'une étape distincte où une solution est proposée au demandeur pour son approbation. Cela est déduit lorsque le statut du ticket passe à un état comme 'En attente d'acceptation client' ou 'En attente de confirmation'.

Pourquoi c'est important

Cette activité isole le temps passé à attendre le retour d'information du client après qu'une solution a été fournie, aidant à le différencier du temps de travail interne.

Marque le moment officiel où la requête est considérée comme satisfaite et la solution est enregistrée. Jira renseigne le champ 'Date de résolution' lorsqu'un ticket entre pour la première fois dans un statut de la catégorie 'Terminé'.

Pourquoi c'est important

C'est un jalon de fin principal pour le processus, essentiel pour calculer le temps de résolution et le respect des SLA. Il signifie la fin du travail actif.

Représente la clôture administrative finale de la requête de service, intervenant souvent automatiquement après une période définie dans l'état 'Résolu'. C'est le point terminal du cycle de vie du ticket dans Jira.

Pourquoi c'est important

C'est l'événement de fin définitif du processus. Le temps entre 'Résolu' et 'Clôturé' peut être analysé pour comprendre les frais généraux administratifs ou les politiques de clôture automatique.

FAQ

Foire aux questions

Le Process Mining visualise le flux réel de vos requêtes de service, identifiant les écarts par rapport aux chemins attendus et révélant les goulots d'étranglement cachés. Il peut localiser précisément les points où les requêtes se bloquent, pourquoi les temps de résolution sont longs, et où les violations de SLA se produisent fréquemment au sein de Jira Service Management.

Vous avez principalement besoin de données de journal d'événements, qui incluent généralement l'ID de demande de service comme identifiant de cas, un nom d'activité et un timestamp pour chaque événement. Des attributs supplémentaires comme l'agent, les changements de statut et les détails de résolution peuvent enrichir l'analyse. Ces données sont généralement exportables depuis Jira Service Management.

Après l'extraction et la préparation initiale des données, qui peuvent varier en fonction du volume et de la complexité des données, les cartes de processus et les insights initiaux peuvent souvent être générés en quelques jours à quelques semaines. Cette phase met rapidement en évidence les déviations majeures et les domaines d'amélioration.

Vous pouvez vous attendre à des délais de résolution de demandes accélérés, à un meilleur respect des SLA et à une meilleure allocation des ressources. Le Process Mining aide à réduire le volume des demandes rouvertes et à rationaliser la collecte d'informations par les agents, conduisant à une qualité de service améliorée.

Oui, absolument. Les outils de Process Mining excellent dans la visualisation des flux de processus réels et l'identification des points spécifiques où les demandes s'accumulent ou prennent un temps excessivement long. Cela vous permet de localiser les activités exactes ou les files d'attente d'agents qui causent des retards, par exemple lors du triage, de l'approbation ou des étapes d'engagement du fournisseur.

Bien qu'une compréhension de base de la structure des données de votre Jira Service Management soit utile pour l'extraction, les outils modernes de Process Mining sont conçus pour être conviviaux. La plupart des plateformes offrent des interfaces visuelles, et de nombreux fournisseurs proposent des services pour aider à la configuration initiale et à l'analyse.

Le Process Mining vous permet de comparer votre processus réel de traitement des requêtes de service avec votre modèle de processus idéal défini. Il met en évidence chaque écart, omission ou étape supplémentaire, vous permettant d'identifier les comportements non conformes et d'appliquer les procédures opérationnelles standard. Cela garantit une prestation de services cohérente et le respect des politiques internes.

Les exigences techniques incluent généralement l'accès à votre instance Jira Service Management pour l'extraction des données, un environnement adapté au logiciel de Process Mining et potentiellement l'intégration avec les solutions d'entreposage de données existantes. Les outils basés sur le cloud peuvent simplifier les besoins en infrastructure.

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