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Améliorez votre gestion des problèmes

Un guide en 6 étapes pour l'optimisation des processus Freshservice
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Améliorez votre gestion des problèmes
Défis (10) Objectifs (10) 6 Étapes Aperçu Résultats Données FAQ (4)

Optimiser la gestion des problèmes Freshservice pour une RCA efficace

Notre plateforme révèle les goulots d'étranglement cachés et identifie où les investigations de causes profondes stagnent fréquemment. En visualisant chaque étape, vous pouvez voir exactement où les retards se produisent et comment les chemins non standards impactent votre prestation de services. Cette analyse permet à votre équipe de rationaliser les flux de travail et de réduire le temps passé sur les incidents récurrents.

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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La valeur stratégique d'une gestion des problèmes optimisée

La gestion des problèmes est souvent le moteur discret de l'excellence des services informatiques. Alors que la gestion des incidents se concentre sur la rapidité et la restauration, la gestion des problèmes vise la qualité et la pérennité. Dans l'environnement Freshservice, les équipes peuvent facilement consigner et catégoriser les tickets, mais le véritable défi réside dans les transferts complexes entre les niveaux et la transition entre la recherche d'une solution de contournement temporaire et la mise en œuvre d'une solution finale et permanente. Lorsque ce processus est lent ou inefficace, votre organisation subit un volume élevé de problèmes récurrents qui épuisent les ressources techniques et frustrent les utilisateurs finaux.

Optimiser ce flux ne consiste pas seulement à clôturer les tickets plus rapidement, il s'agit de garantir que chaque analyse des causes profondes (RCA) entraîne une réduction mesurable des interruptions de service. En vous concentrant sur le comment et le pourquoi de votre cycle de vie des problèmes, vous pouvez passer d'un mode de « pompier réactif » à une stratégie proactive qui prévient les temps d'arrêt avant qu'ils ne surviennent. Cette transition nécessite une compréhension approfondie de la manière dont l'information circule dans Freshservice et des points où le processus d'investigation a tendance à stagner.

Transformer les données Freshservice en intelligence visuelle

Le Process Mining offre une perspective unique sur votre environnement Freshservice en reconstituant chaque étape individuelle d'un enregistrement de problème. Au lieu d'examiner des moyennes statiques ou de simples graphiques à barres, vous visualisez les chemins réels empruntés par vos équipes techniques. Vous pouvez identifier précisément où un enregistrement reste inactif pendant des jours ou où il fait des allers-retours entre différents groupes de support dans un classique effet « ping-pong ».

Cette visibilité vous permet de distinguer entre les investigations complexes qui nécessitent naturellement un temps significatif et les simples retards administratifs qui devraient être éliminés. En visualisant la séquence des activités, vous passez des suppositions sur les goulots d'étranglement à des preuves objectives qui guident vos améliorations de processus. Par exemple, vous pourriez découvrir que le temps nécessaire pour passer de « Problème identifié » à « Assigné au groupe de support » est en fait la partie la plus longue de votre cycle, ce qui indique un besoin d'un meilleur triage initial ou d'une automatisation au sein de la plateforme Freshservice.

Identifier les frictions dans le cycle de vie de l'investigation

L'un des domaines d'amélioration les plus courants concerne le délai entre l'identification d'une solution de contournement et le début de l'investigation complète. Dans de nombreuses organisations, une fois la pression de l'incident relâchée par une correction temporaire, l'urgence de trouver la cause profonde diminue. Le Process Mining vous aide à voir si votre équipe est bloquée dans une boucle de solutions de contournement, où la même correction temporaire est appliquée à plusieurs reprises au lieu de progresser vers une solution permanente.

En analysant les points de transition dans Freshservice, tels que l'écart entre « Solution de contournement publiée » et « Demande de changement initiée », vous pouvez vous assurer que vos ressources sont concentrées sur des changements architecturaux à fort impact plutôt que sur des correctifs constants. De plus, vous pouvez identifier si certaines catégories de problèmes sont fréquemment rouvertes, ce qui suggère souvent que la cause profonde originale identifiée était incorrecte ou que l'étape de vérification a été ignorée. Ces informations vous permettent de renforcer votre conformité et de garantir que le processus est suivi tel que conçu.

Améliorer le chemin vers la résolution permanente

L'amélioration de la gestion des problèmes exige également un examen approfondi de l'interaction entre les équipes. Lorsqu'un enregistrement de problème passe d'un groupe de support général à une équipe d'ingénierie spécialisée, le contexte est souvent perdu. Vous pourriez observer un schéma où les enregistrements sont renvoyés plusieurs fois pour plus d'informations, augmentant considérablement le temps de cycle total. Grâce au Process Mining, vous pouvez identifier ces boucles et établir de meilleures normes de documentation au début de l'investigation.

Cela conduit à un transfert plus fluide et garantit que les spécialistes peuvent commencer leur analyse avec toutes les données nécessaires dès le départ. De plus, en surveillant l'intégration avec la gestion des changements, vous pouvez voir si les solutions proposées sont mises en œuvre rapidement ou si elles stagnent dans un arriéré de changements en attente. La réduction de ce délai est essentielle pour maintenir l'élan de vos initiatives d'amélioration de service.

Réaliser un environnement informatique plus résilient

L'objectif ultime de l'optimisation de votre gestion des problèmes dans Freshservice est de construire un service informatique plus résilient. Lorsque vous réduisez le temps de cycle des investigations et augmentez le taux de réussite des corrections permanentes, vous réduisez directement le coût total des opérations informatiques. Votre personnel passe moins de temps sur des « exercices d'incendie » récurrents et plus de temps sur l'innovation et l'amélioration de l'infrastructure.

Commencer par le Process Mining signifie que vous choisissez une voie vers la maturité basée sur les données. En suivant les « miettes de pain » numériques laissées dans vos journaux Freshservice, vous pouvez transformer votre service informatique réactif en un centre d'excellence proactif qui anticipe et prévient les problèmes avant qu'ils n'affectent l'entreprise. Cette approche améliore non seulement votre efficacité interne, mais renforce également la fiabilité globale des services dont votre entreprise dépend au quotidien.

Gestion des problèmes Analyse des causes profondes IT Service Management Manager du Service Desk Réduction des incidents Coordinateur des problèmes Conformité ITIL

Problèmes et défis courants

Identifiez les défis qui vous impactent

Les dossiers de problèmes stagnent souvent pendant des semaines en phase d'investigation, sans progrès notable, ce qui génère un arriéré croissant et laisse des problèmes sous-jacents non résolus. Ce retard empêche les équipes d'identifier la cause des incidents récurrents, surcharge le service d'assistance et diminue la fiabilité globale du service pour les utilisateurs métiers.

Lorsqu'un dossier de problème est transféré entre plusieurs équipes techniques, le contexte est souvent perdu et le délai de résolution s'allonge considérablement. Ce manque de responsabilisation entraîne des efforts gaspillés, un personnel technique frustré et un échec à atteindre les objectifs de niveau de service pour la stabilité et la performance des infrastructures critiques.

Ne pas publier rapidement une solution de contournement signifie que les agents d'incidents continuent de lutter avec des problèmes répétitifs, augmentant le temps moyen de résolution pour les utilisateurs finaux. Lorsque l'écart entre l'identification d'un problème et la publication d'une solution de contournement est trop large, l'entreprise subit des temps d'arrêt inutiles malgré l'existence d'une correction temporaire connue.

Même après l'identification d'une cause profonde, le chemin vers une correction permanente stagne souvent lorsqu'une demande de changement est initiée. Cette déconnexion entre les workflows de gestion des problèmes et des changements entraîne des erreurs connues persistantes qui auraient pu être résolues, laissant l'environnement IT vulnérable aux interruptions de service récurrentes et aux risques de sécurité.

Négliger la phase de revue post-implémentation empêche les équipes informatiques d'apprendre des incidents majeurs et d'améliorer les futures stratégies de réponse. Lorsque ces revues sont ignorées ou précipitées, l'organisation ne parvient pas à saisir des informations critiques, ce qui entraîne un cycle de répétition des mêmes erreurs de processus lors des futures investigations de problèmes.

Les équipes consacrent souvent un temps considérable à l'investigation de dossiers de problèmes à faible priorité, tandis que les problèmes à fort impact restent non résolus. Ce manque de priorisation, basé sur le risque commercial réel, entraîne une utilisation inefficace des ressources techniques spécialisées et un échec dans la stabilisation des services métier les plus critiques au sein de l'environnement Freshservice.

Le non-respect des objectifs de niveau de service pour les problèmes de haute priorité peut avoir de graves conséquences financières et réputationnelles pour les services informatiques. Lorsque les délais pour l'analyse des causes profondes ou la mise en œuvre des corrections permanentes sont constamment manqués, cela indique une rupture dans le flux de processus ou un manque de visibilité sur les échéances approchantes.

Si un enregistrement de problème est clôturé mais ensuite rouvert en raison de la récurrence des incidents, cela suggère que la cause profonde n'a pas été identifiée avec précision ou que la correction était inadéquate. Cette reprise de travail double le coût de l'investigation et érode la confiance dans le processus de gestion des problèmes, car le problème sous-jacent reste une menace.

Une catégorisation imprécise ou générique des causes profondes rend impossible la réalisation d'une analyse significative des tendances ou d'une maintenance préventive. Lorsque les équipes techniques sélectionnent des catégories vagues dans Freshservice, l'organisation perd la capacité d'identifier les faiblesses systémiques dans des infrastructures ou des composants logiciels spécifiques au fil du temps.

Lorsque les incidents ne sont pas correctement liés à un dossier de problème actif, le véritable impact d'un problème est masqué à la direction. Cela conduit à des efforts d'investigation en double par différentes équipes et rend difficile de justifier les ressources nécessaires pour un correctif permanent, car le volume d'incidents semble inférieur à la réalité.

Objectifs typiques

Définir les critères de succès

Accélérer la phase d'investigation est crucial pour prévenir de futures interruptions de service. Lorsque l'analyse des causes profondes est retardée, l'organisation reste vulnérable aux incidents récurrents qui épuisent les ressources IT et frustrent les utilisateurs finaux. En accélérant cette étape, les équipes peuvent passer d'une approche réactive à une prévention proactive plus efficace.

ProcessMind identifie les étapes précises où les investigations stagnent dans Freshservice, comme l'attente d'une contribution d'un fournisseur externe ou de documentation interne. En visualisant le temps passé dans chaque état, les équipes peuvent établir des repères réalistes et éliminer les bottlenecks qui entravent un diagnostic rapide, réduisant potentiellement les cycles d'investigation de 30 % ou plus.

Les transferts fréquents d'enregistrements de problèmes entraînent souvent une perte de contexte et des délais de résolution prolongés. La réduction de ces transitions garantit que l'équipe la plus qualifiée conserve la propriété du début à la fin, ce qui conduit à des résultats techniques plus cohérents et fiables. Cela améliore également la responsabilisation au sein de la structure de support technique.

Notre plateforme de Process Mining cartographie le flux des enregistrements de problèmes entre les différents groupes de support pour révéler les chemins circulaires ou les réaffectations excessives. Cette visibilité permet aux managers d'affiner les règles d'affectation et de s'assurer que les problèmes atteignent immédiatement les experts appropriés, réduisant considérablement le nombre moyen d'interactions par enregistrement.

Fournir des solutions de contournement rapides est essentiel pour rétablir le service pendant le développement d'une solution permanente. Cela limite l'impact commercial des problèmes actifs et réduit la pression sur le service d'assistance lors d'investigations complexes. Un processus de déploiement des solutions de contournement plus rapide améliore directement l'expérience des utilisateurs finaux affectés par des incidents récurrents.

ProcessMind suit la durée entre l'identification d'un problème et la publication d'une solution de contournement dans Freshservice. En identifiant les retards dans le workflow de publication, vous pouvez rationaliser le processus de validation et vous assurer que les solutions de contournement sont disponibles bien plus rapidement pour le personnel de première ligne, réduisant ainsi le volume d'incidents liés à des erreurs connues.

Une cause profonde identifiée a peu de valeur si la solution permanente reste bloquée dans le processus de gestion des changements. L'alignement de ces deux processus garantit que les correctifs identifiés sont mis en œuvre rapidement, bouclant définitivement la boucle des erreurs connues et réduisant la fenêtre de risque pour l'organisation.

Nous visualisons les points de transfert entre le module de gestion des problèmes et la gestion des changements dans Freshservice. Cela vous aide à identifier où les solutions proposées restent bloquées dans les files d'attente d'approbation, permettant une meilleure synchronisation entre les coordinateurs de problèmes et les responsables des changements pour accélérer la résolution finale.

Les problèmes de haute priorité exigent un respect strict des objectifs de niveau de service pour protéger les services essentiels à l'entreprise. L'amélioration de la conformité garantit que les problèmes les plus préjudiciables reçoivent l'attention urgente qu'ils requièrent pour maintenir la stabilité opérationnelle. Cela aide le service informatique à respecter ses engagements envers l'ensemble de l'entreprise.

En analysant les données de performance historiques, ProcessMind signale les modèles spécifiques qui conduisent aux violations de SLA. Vous pouvez identifier quelles catégories ou quels niveaux de priorité manquent fréquemment leurs objectifs, permettant une gestion proactive des échéances et une meilleure distribution des ressources pour garantir que les objectifs critiques sont constamment atteints.

La réouverture des dossiers de problèmes indique souvent que la résolution initiale était incomplète ou que la cause profonde a été mal identifiée. La réduction de ces taux améliore la fiabilité du processus de gestion des problèmes et évite de gaspiller des efforts sur des problèmes prétendument résolus. Cela garantit qu'un problème, une fois clôturé, est réellement éliminé.

Notre plateforme analyse l'empreinte numérique des cas rouverts pour déterminer si des activités spécifiques ont été omises lors de la première tentative de résolution. Cela vous permet d'appliquer des normes de qualité plus élevées et de garantir qu'un problème n'est clôturé que lorsqu'il est véritablement résolu, réduisant ainsi le travail de reprise jusqu'à 20 %.

Les équipes informatiques consacrent souvent un temps disproportionné aux problèmes à faible impact tandis que les problèmes critiques languissent. Rééquilibrer cet accent garantit que le personnel technique supérieur travaille sur les problèmes qui offrent le plus grand retour sur investissement pour la stabilité du service, maximisant la valeur de votre talent technique spécialisé.

ProcessMind corrèle le volume d'incidents connexes avec l'effort consacré aux enregistrements de problèmes. Cela aide les managers à identifier les tâches à faible valeur ajoutée qui peuvent être automatisées ou dépriorisées, libérant ainsi des experts techniques pour des investigations de causes profondes à fort impact qui préviennent des centaines d'incidents futurs.

Une catégorisation précise est le fondement d'une analyse des tendances efficace et d'une amélioration des services à long terme. Lorsque les causes profondes sont mal documentées, il devient presque impossible d'identifier les problèmes systémiques au sein de l'infrastructure informatique. Une qualité de données constante conduit à de meilleures décisions stratégiques.

Notre solution de Process Mining surveille la cohérence de la saisie des données à la fin du cycle de vie des problèmes. En identifiant les enregistrements avec des données de cause profonde génériques ou manquantes, vous pouvez mettre en œuvre des formations ciblées et améliorer la qualité de vos rapports à long terme, facilitant ainsi l'identification des tendances technologiques émergentes.

Lier tous les incidents connexes à un seul enregistrement de problème offre une vue claire de l'impact total et aide à prioriser les efforts de résolution. Cette connectivité garantit que tous les utilisateurs affectés sont informés lorsqu'une solution de contournement ou une correction est disponible, améliorant ainsi la communication et l'efficacité du service d'assistance.

ProcessMind vous aide à découvrir des groupes d'incidents similaires qui n'ont pas d'enregistrement de problème lié dans Freshservice. En mettant en évidence ces lacunes, vous pouvez vous assurer qu'une gestion proactive des problèmes est déclenchée plus systématiquement, prévenant ainsi les pics de volume d'incidents et améliorant la précision de vos évaluations d'impact des problèmes.

Les revues post-implémentation sont vitales pour l'apprentissage continu et la prévention des défaillances de processus futures. Sauter ces sessions entraîne des opportunités d'optimisation manquées et peut conduire à la répétition des mêmes erreurs de processus lors des cycles futurs. Des revues cohérentes favorisent une culture d'amélioration continue.

Nous suivons la présence de l'activité de revue pour chaque enregistrement de problème clos afin d'identifier les lacunes en matière de conformité. Cette visibilité permet aux managers d'imposer la phase de revue comme une étape obligatoire pour les problèmes majeurs, garantissant que chaque problème significatif apporte des informations précieuses à la base de connaissances organisationnelle.

Parcours d'amélioration en 6 étapes pour la gestion des problèmes

1

Télécharger le modèle
2

Exportez vos données
3

Importez votre jeu de données
4

Analysez votre processus
5

Mettre en œuvre des améliorations
6

Surveillez votre processus
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Que faire

Téléchargez le modèle Excel spécialisé conçu spécifiquement pour les structures de données de gestion des problèmes Freshservice.

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Pourquoi c'est important

Démarrer avec une structure prédéfinie assure que vos data sont correctement mappées au moteur de mining pour une analyse précise.

Résultat attendu

Un document de mappage de données prêt à l'emploi

VOS INSIGHTS SUR LES PROBLÈMES

Maîtrisez votre flux de gestion des problèmes Freshservice

Obtenez une vue complète de l'ensemble du cycle de vie de vos problèmes pour voir exactement où les investigations stagnent. Nos visualisations mettent en évidence les points de friction entre l'identification et la résolution finale.
  • Cartographiez visuellement votre cycle de vie RCA de bout en bout
  • Identifier les étapes spécifiques causant des retards de résolution
  • Révéler les boucles cachées dans l'investigation des problèmes
  • Mesurer l'impact des solutions de contournement sur la stabilité
Discover your actual process flow
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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 PROUVÉS

Gains d'efficacité dans la gestion des problèmes

Les organisations exploitant le Process Mining sur les données Freshservice identifient généralement des goulots d'étranglement significatifs dans les cycles de vie des enregistrements de problèmes, ce qui conduit à une analyse des causes profondes plus rapide et à une réduction des incidents récurrents.

0 %
Analyse des causes profondes plus rapide

Réduction du temps de cycle de l'analyse des causes profondes (RCA)

La rationalisation des étapes d'investigation et l'identification des bottlenecks dans la phase de diagnostic conduisent à une identification des causes profondes nettement plus rapide.
0 %
Moins de transferts d'équipe

Diminution des réaffectations de groupe

L'élimination des transferts techniques inutiles garantit que les bons experts travaillent sur les problèmes plus tôt, réduisant ainsi les coûts de main-d'œuvre globaux et les délais.
+ 0 %
Conformité SLA améliorée

Résolution à temps pour les problèmes critiques

Le suivi en temps réel des dossiers de haute priorité garantit que les problèmes critiques sont traités dans les délais convenus, assurant ainsi la stabilité du service.
0 %
Taux de réouverture réduits

Diminution de la reprise des enregistrements

L'amélioration de la qualité des investigations initiales et des corrections permanentes empêche la réouverture des enregistrements de problèmes, garantissant que les problèmes sont réellement résolus.
+ 0 %
Meilleur taux de réalisation des PIR

Augmentation des revues post-correction

S'assurer que les revues post-implémentation sont systématiquement menées aide à capitaliser sur les leçons apprises et garantit l'efficacité des corrections permanentes.
0 %
Déploiement plus rapide des solutions de contournement

Délai pour les corrections temporaires

L'accélération de la publication de solutions de contournement efficaces minimise l'impact sur l'entreprise pendant que les efforts de remédiation à long terme sont toujours en cours.

Les résultats individuels varient en fonction de la maturité des processus, de la taille de l'équipe et de la qualité des données au sein de Freshservice. Ces résultats représentent les améliorations moyennes constatées lors des implémentations en entreprise.

Données recommandées

Commencez par ces attributs et activités essentiels pour entamer votre parcours d'optimisation.
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 alphanumérique unique assigné au dossier de problème (ex. : PRB-10234).

Pourquoi c'est important

C'est la clé fondamentale pour reconstituer le flux de processus et est requise pour identifier de manière unique chaque cas.

L'event ou l'action spécifique effectuée sur le dossier de problème.

Pourquoi c'est important

Il définit le 'quoi' de l'exécution du processus et est obligatoire pour la génération de la carte des processus.

La date et l'heure exactes de l'activité.

Pourquoi c'est important

Il établit la chronologie des événements, permettant le calcul du temps de cycle et l'ordonnancement des processus.

Le niveau de priorité assigné au problème (ex. : Faible, Moyen, Élevé, Urgent).

Pourquoi c'est important

Essentiel pour filtrer et prioriser l'analyse des problèmes à fort impact.

Le nom de l'agent du service d'assistance actuellement affecté au problème.

Pourquoi c'est important

Clé pour l'analyse des ressources et le Process Mining organisationnel.

L'équipe technique ou le groupe assigné pour gérer le problème.

Pourquoi c'est important

Critique pour analyser les transferts et identifier les goulots d'étranglement cloisonnés.

L'état actuel du cycle de vie du problème (ex. : Ouvert, Changement demandé, Résolu).

Pourquoi c'est important

Définit l'état du cas et est utilisé pour calculer les statistiques de flux.

La classification de la cause sous-jacente identifiée pour le problème.

Pourquoi c'est important

Essentiel pour l'analyse des tendances et l'identification des domaines d'amélioration proactive.

Le nombre d'enregistrements d'incidents liés à ce problème.

Pourquoi c'est important

Indique l'ampleur de l'effet du problème sur le service d'assistance.

Un indicateur signalant si l'enregistrement du problème n'a pas atteint son objectif de niveau de service (SLA).

Pourquoi c'est important

Mesure directe de la conformité et de la performance des processus.

Le département de l'utilisateur qui a signalé le problème ou qui est principalement affecté.

Pourquoi c'est important

Fournit un contexte organisationnel sur l'impact des problèmes.

Un indicateur signalant si l'enregistrement du problème est passé d'un état fermé à un état ouvert.

Pourquoi c'est important

Indicateur principal des résolutions faussement positives et du remaniement.

La durée entre la création du problème et l'identification de la cause profonde.

Pourquoi c'est important

Mesure spécifiquement la vitesse de la phase d'investigation.

Activités

Étapes du processus à suivre et à optimiser

La création initiale du dossier de problème dans le système. Cet event est explicitement capturé dans le log d'audit de Freshservice lorsqu'un nouveau ticket de problème est enregistré.

Pourquoi c'est important

Marque le début de l'instance de processus. C'est le point d'ancrage pour le calcul de tous les délais et temps de cycle.

Acheminement du dossier de problème vers une équipe technique ou un groupe d'affectation spécifique. Capturé en surveillant les modifications du champ « Group » dans l'historique du ticket.

Pourquoi c'est important

Essentiel pour la carte thermique des transferts entre groupes de support. Le suivi de cela révèle les effets de ping-pong et les transferts excessifs entre les équipes.

Le moment où le champ de texte de la cause profonde ou la section d'analyse est renseigné. Capturé en identifiant la première mise à jour du champ « Cause profonde » depuis un état nul.

Pourquoi c'est important

Le jalon principal pour l'analyse du délai d'analyse des causes profondes (RCA). Il marque la transition de l'investigation à la conception de la solution.

L'ajout d'une solution temporaire au dossier de problème, souvent désignée comme une note ou un champ « Workaround ». Utilisé pour calculer la vitesse de publication des solutions de contournement.

Pourquoi c'est important

Mesure la rapidité avec laquelle l'équipe atténue l'impact. Essentiel pour l'indicateur clé de performance (KPI) 'Délai moyen de solution de contournement'.

Le lien d'un dossier de changement au dossier de problème, signalant le début de la phase de remédiation. Capturé via l'« Association avec le changement » (system event).

Pourquoi c'est important

Vital pour le moniteur de bottleneck des demandes de changement. Mesure le transfert de la gestion des problèmes à la gestion des changements.

Représente la mise en œuvre de la solution finale. Dans Freshservice, cela est généralement déduit lorsque le statut passe à « Solved » ou « Resolved ».

Pourquoi c'est important

Calcule le délai de mise en œuvre de la correction permanente. Marque la fin du travail de rectification technique.

L'événement final du cycle de vie où le dossier est verrouillé et considéré comme inactif. Capturé par la transition de statut vers « Clôturé ».

Pourquoi c'est important

Définit la fin absolue de l'instance de processus. Requis pour le calcul du temps de cycle total.

FAQ

Foire aux questions

Le Process Mining visualise chaque étape du cycle de vie de votre gestion des problèmes en exploitant les event logs existants de Freshservice. Il met en évidence les bottlenecks, comme les phases d'investigation prolongées ou les transferts excessifs entre groupes, permettant aux équipes d'identifier où le processus s'écarte du workflow standard.

Vous avez généralement besoin de l'ID du dossier de problème, des timestamps d'activité et de l'historique des modifications de champs de Freshservice. Des attributs clés comme la priorité, la catégorie et le groupe assigné sont également exportés pour fournir un contexte pour une analyse et un filtrage plus approfondis.

Les premières analyses peuvent généralement être générées en quelques jours une fois que les données historiques sont exportées de Freshservice. Le calendrier dépend du volume de données et de la complexité de vos champs personnalisés, mais la plupart des organisations identifient des modèles exploitables en moins de deux semaines.

Non, le Process Mining fonctionne généralement via l'intégration d'API ou l'exportation de données plutôt que par l'installation de logiciels. Il vous suffit de fournir un accès aux journaux d'audit et à l'historique des tickets stockés dans votre environnement Freshservice.

Oui, l'analyse révèle la durée exacte passée dans la phase d'analyse des causes profondes pour chaque dossier. Vous pouvez ensuite explorer en détail pour voir si des catégories spécifiques, des niveaux de priorité ou des équipes techniques subissent les retards les plus importants.

En cartographiant chaque transition, l'outil identifie les tickets qui circulent à plusieurs reprises entre les groupes sans être résolus. Cela aide les managers à reconnaître quand la responsabilité d'un groupe n'est pas claire ou lorsque des équipes techniques spécifiques manquent de ressources pour gérer certains types de problèmes.

Il peut suivre le lien entre les tickets d'incident et leurs enregistrements de problèmes parents pour assurer la visibilité. Cela aide à vérifier que les solutions de contournement sont communiquées aux propriétaires d'incidents et que les étapes de résolution sont appliquées de manière cohérente à tous les problèmes connexes.

Bien que l'analyse historique soit l'objectif principal, de nombreuses plateformes offrent des mises à jour fréquentes pour surveiller la conformité continue. Cela vous permet de voir si les dossiers de problèmes actuels approchent des violations de SLA avant même que la date limite ne soit manquée.

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