Templat Data Pengelolaan Permintaan Layanan
Templat Data Pengelolaan Permintaan Layanan
- Atribut yang disarankan untuk dikumpulkan
- Aktivitas utama yang perlu dilacak
- Panduan ekstraksi data
Atribut Pengelolaan Permintaan Layanan
| Nama | Deskripsi | ||
|---|---|---|---|
|
ID Permintaan Layanan
ServiceRequestId
|
Pengenal unik untuk setiap permintaan layanan. | ||
|
Deskripsi
ID Permintaan Layanan adalah nomor atau kode unik yang diberikan kepada setiap permintaan layanan baru yang dicatat di Freshservice. ID ini menjadi kunci utama untuk melacak seluruh siklus permintaan, dari dibuat hingga ditutup. Dalam process mining, ID ini berfungsi sebagai ID Kasus yang menghubungkan semua peristiwa terkait, seperti perubahan status, penugasan agen, dan catatan. Dengan menganalisis perjalanan setiap ID Permintaan Layanan, Anda dapat melihat proses secara menyeluruh, menemukan jalur yang umum, serta mendeteksi penyimpangan atau hambatan pada kasus tertentu.
Mengapa ini penting
ID Kasus ini menghubungkan semua peristiwa terkait sehingga perjalanan satu permintaan layanan dari awal hingga akhir dapat ditelusuri.
Sumber data
Ini adalah kolom utama pada objek tiket di Freshservice. Kolom ini terlihat di antarmuka pengguna dan tersedia melalui Freshservice API.
Contoh
SR-12943SR-13501SR-14011
|
|||
|
Nama Aktivitas
ActivityName
|
Nama peristiwa atau tugas yang terjadi pada waktu tertentu dalam penanganan permintaan layanan. | ||
|
Deskripsi
Nama Aktivitas menjelaskan langkah atau peristiwa tertentu dalam siklus permintaan layanan. Aktivitas ini diambil dari log audit sistem, perubahan status, atau tindakan pengguna, seperti 'Permintaan Ditugaskan ke Agen', 'Catatan Ditambahkan', atau 'Permintaan Layanan Diselesaikan'. Atribut ini penting untuk menyusun peta proses yang menggambarkan alur permintaan layanan. Dengan menganalisis urutan dan frekuensi aktivitas, organisasi dapat memahami proses yang benar-benar berlangsung, menemukan hambatan antar langkah, mengukur durasi aktivitas, serta mendeteksi variasi proses yang tidak patuh atau tidak efisien.
Mengapa ini penting
Atribut ini menentukan langkah-langkah dalam peta proses agar alur kerja permintaan layanan dapat divisualisasikan dan dianalisis.
Sumber data
Dihasilkan dari 'activities' atau 'audits' yang terkait dengan tiket di Freshservice. Biasanya, logika transformasi diperlukan untuk memetakan peristiwa sistem ke nama aktivitas yang mudah dipahami oleh tim bisnis.
Contoh
Service Request dibuatPermintaan ditugaskan ke agenService Request diselesaikanService Request ditutup
|
|||
|
Waktu Peristiwa
EventTime
|
Waktu yang tepat saat aktivitas terjadi. | ||
|
Deskripsi
Waktu Peristiwa mencatat tanggal dan waktu saat aktivitas tertentu pada permintaan layanan direkam. Stempel waktu ini penting untuk mengurutkan peristiwa dengan benar dan menghitung durasi di antaranya. Dalam process mining, atribut ini digunakan untuk mengurutkan aktivitas setiap kasus dan menjadi dasar analisis berbasis waktu. Data ini digunakan untuk menghitung waktu siklus, waktu tunggu antaraktivitas, dan kepatuhan terhadap perjanjian tingkat layanan (SLA). Stempel waktu yang akurat membantu menemukan hambatan dan memahami kinerja proses.
Mengapa ini penting
Stempel waktu ini mengurutkan peristiwa secara kronologis dan menjadi dasar analisis kinerja, termasuk waktu siklus dan identifikasi hambatan.
Sumber data
Ini adalah stempel waktu saat aktivitas atau entri log audit dibuat di Freshservice.
Contoh
2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T11:35:10Z2023-10-27T14:20:05Z
|
|||
|
Pembaruan Data Terakhir
LastDataUpdate
|
Stempel waktu yang menunjukkan kapan data terakhir diperbarui dari sistem sumber. | ||
|
Deskripsi
Atribut ini mencatat tanggal dan waktu saat kumpulan data terakhir diambil atau diperbarui dari Freshservice. Informasi ini menunjukkan seberapa baru data yang dianalisis. Dalam analisis proses, penting untuk mengetahui apakah data masih mutakhir. Stempel waktu ini membantu pengguna memastikan bahwa informasi yang dilihat adalah yang terbaru, sehingga keputusan operasional dapat diambil tepat waktu dan hasil analisis dapat dipercaya.
Mengapa ini penting
Memberi tahu pengguna seberapa baru data yang tersedia, sehingga analisis dan keputusan didasarkan pada informasi terkini.
Sumber data
Nilai ini dibuat dan dicatat pada kumpulan data selama proses ekstraksi dan transformasi data (ETL).
Contoh
2024-05-21T02:00:00Z2024-05-20T02:00:00Z
|
|||
|
Sistem Sumber
SourceSystem
|
Menunjukkan sistem tempat data diambil. | ||
|
Deskripsi
Atribut ini menunjukkan sistem asal data proses, yaitu Freshservice. Atribut ini berguna terutama saat data dari beberapa sistem digabungkan untuk memberikan gambaran proses secara menyeluruh. Meski tampak berulang saat analisis hanya mencakup satu sistem, sebaiknya atribut ini tetap disertakan agar data lebih mudah dikembangkan dan dikelola. Atribut ini memperjelas asal data dan membantu mengelola alur integrasi data.
Mengapa ini penting
Memastikan asal dan keterlacakan data, yang penting saat menggabungkan data dari beberapa sistem atau untuk keperluan tata kelola data.
Sumber data
Biasanya, nilai statis ini ditambahkan saat proses ekstraksi dan transformasi data (ETL).
Contoh
FreshserviceFreshservice-API-v2
|
|||
|
Agen yang Ditugaskan
AssignedAgent
|
Nama agen yang saat ini ditugaskan menangani permintaan layanan. | ||
|
Deskripsi
Atribut ini menunjukkan agen dukungan yang bertanggung jawab menangani permintaan layanan pada waktu tertentu. Agen yang ditugaskan dapat berubah selama permintaan diproses. Analisis berdasarkan Agen yang Ditugaskan membantu memahami kinerja agen dan pembagian beban kerja. Data ini dapat digunakan untuk menghitung KPI seperti rata-rata waktu penyelesaian per agen, jumlah permintaan aktif, dan tingkat pengalihan tugas. Hasilnya membantu menemukan agen berkinerja tinggi, agen yang mungkin memerlukan pelatihan tambahan, serta ketimpangan pembagian beban kerja.
Mengapa ini penting
Mendukung analisis beban kerja dan kinerja agen, serta dampak pengalihan tugas terhadap waktu penyelesaian.
Sumber data
Tersedia sebagai kolom 'agent' atau 'responder' pada objek tiket di Freshservice.
Contoh
Alice JohnsonRobert SmithBelum ditugaskan
|
|||
|
Jenis Layanan
ServiceType
|
Jenis atau kategori layanan yang diminta. | ||
|
Deskripsi
Jenis Layanan mengelompokkan permintaan berdasarkan layanan yang dibutuhkan, seperti 'Permintaan Perangkat Keras Baru', 'Akses Perangkat Lunak', atau 'Pengaturan Ulang Kata Sandi'. Jenis ini sering terkait dengan item katalog layanan yang dipilih pengguna. Atribut ini membantu mengelompokkan permintaan layanan untuk membandingkan proses dan kinerja berbagai jenis layanan. Atribut ini penting untuk menghitung KPI seperti 'Rata-rata Jumlah Aktivitas per Jenis Layanan', yang membantu menemukan layanan yang lebih rumit atau membutuhkan lebih banyak sumber daya. Hasil analisis dapat mendorong penyederhanaan proses dan upaya otomatisasi untuk jenis layanan tertentu.
Mengapa ini penting
Membantu membandingkan alur dan kerumitan proses di berbagai kategori permintaan, serta menemukan peluang untuk standardisasi atau otomatisasi.
Sumber data
Bergantung pada konfigurasi, atribut ini biasanya sesuai dengan kolom 'category', 'item', atau kolom khusus pada objek tiket di Freshservice.
Contoh
Orientasi Karyawan BaruPermintaan Lisensi Perangkat LunakAkses VPN
|
|||
|
Prioritas
Priority
|
Tingkat prioritas permintaan layanan, seperti Rendah, Sedang, Tinggi, atau Mendesak. | ||
|
Deskripsi
Prioritas menunjukkan tingkat kepentingan dan urgensi permintaan layanan. Prioritas ini sering menentukan target waktu penyelesaian dan sumber daya yang dialokasikan. Prioritas dapat ditetapkan otomatis berdasarkan aturan atau secara manual oleh agen. Dalam process mining, Prioritas menjadi dimensi penting untuk analisis. Atribut ini digunakan untuk mengelompokkan permintaan dan membandingkan alur serta kinerja proses antara permintaan berprioritas tinggi dan rendah. Analisis ini penting untuk menilai kepatuhan SLA dan memahami apakah penentuan prioritas dilakukan dengan tepat dan cepat pada tahap triase.
Mengapa ini penting
Penting untuk menganalisis kepatuhan SLA dan memastikan permintaan ditriase serta ditangani sesuai dampaknya terhadap bisnis.
Sumber data
Tersedia sebagai kolom 'priority' pada objek tiket di Freshservice.
Contoh
RendahSedangTinggiMendesak
|
|||
|
Status
Status
|
Status permintaan layanan saat ini dalam siklus penanganannya. | ||
|
Deskripsi
Kolom Status menunjukkan keadaan permintaan layanan pada waktu tertentu, misalnya 'Terbuka', 'Menunggu', 'Selesai', atau 'Ditutup'. Perubahan status sering menjadi sumber utama aktivitas untuk process mining. Analisis Status memberi konteks pada alur proses dan membantu mengetahui berapa lama permintaan berada dalam status tertentu. Misalnya, durasi panjang dalam status 'Menunggu' dapat menunjukkan hambatan karena menunggu informasi dari pemohon atau masukan dari vendor eksternal. Atribut ini juga penting untuk menentukan titik awal dan akhir berbagai tahap proses.
Mengapa ini penting
Memberi konteks penting untuk setiap peristiwa dan membantu mengukur waktu dalam status seperti 'Terbuka' atau 'Menunggu' agar keterlambatan dapat ditemukan.
Sumber data
Tersedia sebagai kolom 'status' pada objek tiket di Freshservice.
Contoh
TerbukaMenungguSelesaiDitutup
|
|||
|
Tim yang Ditugaskan
AssignedTeam
|
Tim atau grup dukungan yang ditugaskan menangani permintaan layanan. | ||
|
Deskripsi
Atribut ini menunjukkan grup atau tim fungsional, seperti 'Dukungan TI Tingkat 2' atau 'Pengadaan Perangkat Keras', yang bertanggung jawab atas permintaan layanan. Permintaan dapat ditugaskan ke tim sebelum ditangani oleh agen tertentu. Analisis berdasarkan Tim yang Ditugaskan membantu memahami kinerja dan beban kerja tiap tim, serta menemukan hambatan di area fungsional tertentu. Analisis ini penting untuk menilai efisiensi tim dalam memproses permintaan dan mengoptimalkan alokasi sumber daya di organisasi dukungan.
Mengapa ini penting
Mendukung analisis kinerja dan beban kerja di tingkat tim atau grup, yang penting untuk mengelola sumber daya dan menemukan hambatan di area fungsional.
Sumber data
Tersedia sebagai kolom 'group' pada objek tiket di Freshservice.
Contoh
Service deskOperasional JaringanDukungan Aplikasi
|
|||
|
Apakah Ada Pekerjaan Ulang
IsRework
|
Penanda boolean yang menunjukkan apakah permintaan melibatkan pekerjaan ulang. | ||
|
Deskripsi
Penanda hasil perhitungan ini bernilai benar jika permintaan layanan menjalani aktivitas tertentu yang menunjukkan adanya pekerjaan ulang. Contohnya, permintaan dibuka kembali setelah selesai ('Permintaan Layanan Dibuka Kembali'), beberapa kali dialihkan, atau pengguna berulang kali diminta memberikan informasi ('Informasi Diminta dari Pemohon'). Atribut ini memudahkan analisis ketidakefisienan proses. Anda dapat memfilter kasus yang melibatkan pekerjaan ulang, lalu membandingkan peta proses dan waktu siklusnya dengan kasus yang berjalan lancar. Atribut ini mendukung dashboard 'Analisis Pekerjaan Ulang Permintaan Layanan' dan membantu mengukur dampak serah terima yang tidak efisien atau informasi awal yang tidak lengkap.
Mengapa ini penting
Memudahkan penandaan dan analisis kasus yang melibatkan putaran tidak efisien atau langkah berulang, serta membantu mengukur biaya akibat kualitas yang buruk.
Sumber data
Dihitung selama transformasi data dengan menerapkan logika bisnis pada urutan aktivitas untuk setiap 'ServiceRequestId'.
Contoh
truefalse
|
|||
|
Apakah SLA Dilanggar
IsSlaBreached
|
Penanda boolean yang menunjukkan apakah permintaan layanan melewati target waktu penyelesaian SLA. | ||
|
Deskripsi
Atribut hasil perhitungan ini berupa penanda benar atau salah yang menunjukkan apakah permintaan layanan ditutup setelah tenggat SLA. Nilainya ditentukan dengan membandingkan stempel waktu 'Permintaan Layanan Ditutup' atau 'Permintaan Layanan Diselesaikan' dengan 'SlaDueDate'. Atribut ini menyederhanakan analisis dan visualisasi di dashboard Kepatuhan SLA. Anda dapat memfilter dan mengelompokkan permintaan dengan mudah untuk menghitung KPI Tingkat Kepatuhan SLA secara keseluruhan. Pengelompokan berdasarkan penanda ini juga memudahkan Anda membandingkan karakteristik proses permintaan yang melanggar SLA dengan permintaan yang selesai tepat waktu.
Mengapa ini penting
Menyederhanakan analisis kepatuhan SLA dengan penanda yang jelas untuk memfilter dan mengelompokkan permintaan yang tidak memenuhi target.
Sumber data
Kolom ini dihitung saat transformasi data dengan membandingkan stempel waktu penyelesaian akhir dengan kolom 'SlaDueDate'.
Contoh
truefalse
|
|||
|
Departemen Pemohon
RequestorDepartment
|
Departemen tempat pemohon bekerja. | ||
|
Deskripsi
Atribut ini menunjukkan departemen organisasi tempat pengguna yang mengajukan permintaan layanan bekerja, seperti 'Penjualan', 'Keuangan', atau 'Sumber Daya Manusia'. Informasi ini biasanya diambil dari profil pengguna di sistem. Analisis kinerja proses berdasarkan departemen sering dibutuhkan. Analisis ini dapat menunjukkan apakah departemen tertentu mengalami waktu penyelesaian yang lebih lama atau memiliki kebutuhan proses khusus. Temuan tersebut dapat membantu mengatur alokasi sumber daya, menyusun pelatihan, atau menyediakan layanan khusus untuk departemen tertentu.
Mengapa ini penting
Memungkinkan proses dikelompokkan berdasarkan unit bisnis untuk menemukan masalah atau perbedaan kinerja di departemen tertentu.
Sumber data
Informasi ini ditautkan melalui profil pemohon. Data dapat tersimpan di kolom 'department' bawaan atau kolom pengguna khusus di Freshservice.
Contoh
KeuanganPemasaranTeknologi Informasi
|
|||
|
Jumlah Pengalihan
ReassignmentCount
|
Jumlah total pengalihan permintaan layanan ke agen atau tim lain. | ||
|
Deskripsi
Atribut hasil perhitungan ini menghitung berapa kali aktivitas 'Permintaan Dialihkan' atau aktivitas serupa terjadi pada setiap permintaan layanan. Jumlah pengalihan yang tinggi sering menunjukkan masalah pada triase awal, perutean berdasarkan keahlian yang kurang tepat, atau ketimpangan beban kerja. Atribut ini mendukung dashboard 'Kinerja Agen dan Distribusi Beban Kerja' serta KPI 'Rata-rata Pengalihan Agen per Permintaan'. Analisis metrik ini membantu organisasi menemukan kelemahan proses yang membuat tiket berpindah-pindah, sehingga waktu penyelesaian bertambah dan agen maupun pemohon merasa frustrasi.
Mengapa ini penting
Mengukur ketidakefisienan perutean dan hambatan dalam proses. Jumlah yang tinggi menunjukkan masalah pada triase awal atau beban kerja agen, yang dapat menyebabkan keterlambatan.
Sumber data
Dihitung dengan menghitung aktivitas perubahan penugasan tertentu untuk setiap 'ServiceRequestId' selama transformasi data.
Contoh
013
|
|||
|
Kanal
Channel
|
Metode atau kanal yang digunakan untuk mengirimkan permintaan layanan. | ||
|
Deskripsi
Kanal menunjukkan cara permintaan layanan dibuat, misalnya melalui portal layanan mandiri, email, telepon, atau chat. Informasi ini membantu memahami preferensi pengguna dan efisiensi tiap kanal. Analisis proses berdasarkan kanal dapat mengungkap hal penting. Misalnya, permintaan melalui portal mungkin lebih lengkap dan lebih cepat diselesaikan daripada permintaan melalui email, yang mungkin memerlukan komunikasi bolak-balik. Hasil analisis ini dapat membantu mendorong penggunaan kanal yang lebih efisien.
Mengapa ini penting
Membantu mengetahui apakah kanal pengajuan memengaruhi efisiensi proses, waktu penyelesaian, atau jumlah pekerjaan ulang.
Sumber data
Tersedia sebagai kolom 'source' pada objek tiket di Freshservice.
Contoh
EmailPortalTeleponChat
|
|||
|
Nama Kebijakan SLA
SlaPolicyName
|
Nama kebijakan Perjanjian Tingkat Layanan (SLA) yang diterapkan pada permintaan. | ||
|
Deskripsi
Atribut ini menunjukkan kebijakan SLA tertentu yang menetapkan target waktu respons dan penyelesaian permintaan layanan. Kebijakan biasanya ditentukan berdasarkan faktor seperti prioritas, jenis layanan, atau grup pemohon. Mengetahui kebijakan SLA yang diterapkan penting untuk dashboard Analisis Kepatuhan dan Pelanggaran SLA. Informasi ini memungkinkan pengukuran kinerja yang akurat terhadap target dan membantu menemukan kebijakan yang paling sering dilanggar. Hasilnya dapat menjadi dasar untuk meninjau kinerja proses atau kelayakan target SLA.
Mengapa ini penting
Menunjukkan target layanan yang menjadi acuan pengukuran permintaan, sehingga pelaporan kepatuhan SLA dapat dilakukan dengan akurat.
Sumber data
Informasi ini merupakan bagian dari data SLA yang terkait dengan tiket. Anda mungkin perlu mengambilnya melalui endpoint atau kolom API khusus untuk SLA.
Contoh
Insiden Prioritas Tinggi - 4 jamPermintaan Standar - 3 hariDukungan VIP - 1 jam
|
|||
|
Pemohon
Requestor
|
Pengguna yang mengirimkan permintaan layanan. | ||
|
Deskripsi
Atribut ini menunjukkan orang, biasanya karyawan, yang mengajukan permintaan layanan. Informasi ini memberi konteks tentang pengguna service desk dan kebutuhan mereka. Meski tidak selalu menjadi dimensi utama untuk menganalisis alur proses, analisis berdasarkan pemohon atau departemennya dapat mengungkap pola tertentu. Misalnya, departemen tertentu mungkin sering mengirimkan permintaan yang tidak lengkap, sehingga perlu pelatihan khusus. Atribut ini juga penting untuk analisis pengalaman pelanggan.
Mengapa ini penting
Memberi konteks tentang pengguna yang mengajukan permintaan dan mendukung analisis pola berdasarkan individu, departemen, atau lokasi.
Sumber data
Tersedia sebagai kolom 'requester' pada objek tiket di Freshservice.
Contoh
John DoeJane SmithAkun Layanan
|
|||
|
Tenggat SLA
SlaDueDate
|
Stempel waktu batas penyelesaian permintaan layanan sesuai SLA. | ||
|
Deskripsi
Atribut ini menunjukkan tenggat penyelesaian permintaan layanan sesuai kebijakan SLA yang berlaku. Stempel waktu ini dihitung berdasarkan waktu permintaan dibuat, prioritasnya, dan jam kerja yang ditetapkan dalam SLA. Data ini penting untuk memantau kinerja secara langsung dan menganalisis kepatuhan SLA setelah proses selesai. Dengan membandingkan waktu penyelesaian aktual dengan SlaDueDate, Anda dapat menentukan apakah SLA terpenuhi atau dilanggar. Data ini menjadi dasar penghitungan KPI Tingkat Kepatuhan SLA.
Mengapa ini penting
Ini adalah tenggat target penyelesaian dan menjadi dasar untuk menentukan apakah permintaan layanan memenuhi atau melanggar SLA.
Sumber data
Ini adalah kolom hasil perhitungan di Freshservice, terlihat pada tiket sebagai 'Due by', dan tersedia melalui API.
Contoh
2023-10-28T17:00:00Z2023-11-01T09:00:00Z
|
|||
|
Waktu Selesai
EndTime
|
Waktu yang tepat saat aktivitas selesai. | ||
|
Deskripsi
Waktu Selesai menunjukkan stempel waktu saat suatu aktivitas berakhir. Untuk banyak peristiwa di Freshservice, waktu mulai dan waktu selesai sama, sehingga peristiwa tersebut terjadi pada satu titik waktu. Namun, untuk aktivitas berbasis status, Waktu Selesai adalah stempel waktu perubahan status berikutnya. Atribut ini penting untuk menghitung durasi aktivitas dan waktu tunggu di antaranya. Dengan mengurangi StartTime dari EndTime, waktu pengerjaan tugas tertentu dapat diketahui. Informasi ini membantu menemukan aktivitas yang paling banyak menyita waktu dan perlu diprioritaskan untuk perbaikan.
Mengapa ini penting
Memungkinkan penghitungan durasi aktivitas, yang penting untuk menemukan hambatan dan mengukur waktu pengerjaan setiap langkah.
Sumber data
Kolom ini tidak tersedia langsung di log Freshservice. Nilainya perlu diturunkan dari stempel waktu peristiwa berikutnya dalam urutan untuk permintaan layanan yang sama.
Contoh
2023-10-26T10:05:15Z2023-10-26T14:00:20Z2023-10-28T09:30:00Z
|
|||
Aktivitas Pengelolaan Permintaan Layanan
| Aktivitas | Deskripsi | ||
|---|---|---|---|
|
Permintaan ditugaskan ke agen
|
Aktivitas ini menandai saat permintaan layanan ditugaskan kepada agen tertentu untuk ditangani. Ini adalah tonggak penting yang dapat diketahui dengan melacak perubahan pada kolom 'Assigned Agent' atau 'Owner' di tiket. | ||
|
Mengapa ini penting
Aktivitas ini penting untuk menganalisis beban kerja agen dan menemukan hambatan dalam proses penugasan. Waktu antara pembuatan permintaan dan penugasan menjadi indikator kinerja utama.
Sumber data
Disimpulkan dari log aktivitas atau jejak audit kolom tiket dengan memantau perubahan pada kolom 'Agent' atau 'Assignee'.
Pengumpulan data
Catat stempel waktu saat kolom 'Assigned Agent' diisi atau nilainya berubah.
Jenis peristiwa
inferred
|
|||
|
Service Request dibuat
|
Aktivitas ini menandai awal siklus permintaan layanan, saat permintaan baru dicatat secara resmi di Freshservice. Peristiwa ini tercatat ketika tiket baru dibuat melalui katalog layanan, email, atau saluran lain, lalu diberi ID Service Request yang unik. | ||
|
Mengapa ini penting
Ini adalah peristiwa awal utama dalam proses. Mengukur waktu dari aktivitas ini ke aktivitas lain penting untuk mengetahui durasi siklus secara keseluruhan dan menemukan keterlambatan pada tahap awal.
Sumber data
Peristiwa ini tercatat secara eksplisit di Freshservice. Anda dapat menemukannya di log aktivitas atau jejak audit tiket, biasanya pada stempel waktu pembuatan tiket.
Pengumpulan data
Gunakan stempel waktu pembuatan tiket dari data tiket Freshservice.
Jenis peristiwa
explicit
|
|||
|
Service Request diselesaikan
|
Tonggak penting ini menandai saat agen memberikan solusi dan menganggap pekerjaan selesai. Aktivitas ini disimpulkan dari perubahan status tiket menjadi 'Resolved'. | ||
|
Mengapa ini penting
Aktivitas ini menandai berakhirnya tahap pekerjaan aktif. Durasi hingga tahap ini menjadi ukuran penting untuk efisiensi agen dan proses, serta menjadi dasar perhitungan SLA.
Sumber data
Disimpulkan dari riwayat perubahan status tiket. Waktunya sesuai dengan stempel waktu saat status pertama kali ditetapkan menjadi 'Resolved'.
Pengumpulan data
Catat stempel waktu saat status tiket pertama kali berubah menjadi 'Resolved'.
Jenis peristiwa
inferred
|
|||
|
Service Request ditutup
|
Ini adalah aktivitas terakhir yang menandai berakhirnya siklus permintaan layanan. Biasanya, tiket ditutup secara otomatis setelah berada dalam status 'Resolved' selama jangka waktu tertentu tanpa dibuka kembali. | ||
|
Mengapa ini penting
Peristiwa ini menandai berakhirnya proses secara definitif. Waktu antara 'Resolved' dan 'Closed' menunjukkan jangka waktu bagi pemohon untuk mengonfirmasi penyelesaian.
Sumber data
Disimpulkan dari riwayat perubahan status tiket. Waktunya sesuai dengan stempel waktu saat status berubah menjadi 'Closed'.
Pengumpulan data
Catat stempel waktu saat status tiket berubah menjadi 'Closed'.
Jenis peristiwa
inferred
|
|||
|
Target SLA terlampaui
|
Peristiwa hasil perhitungan yang terjadi saat waktu penyelesaian permintaan layanan melebihi target Service Level Agreement (SLA) yang ditetapkan. Peristiwa ini tidak dicatat langsung oleh sistem, tetapi dihitung dengan membandingkan waktu penyelesaian dengan tanggal jatuh tempo SLA. | ||
|
Mengapa ini penting
Peristiwa ini mengukur kinerja layanan terhadap komitmen secara langsung dan menjadi KPI penting bagi manajemen. Peristiwa ini membantu menemukan jenis atau prioritas permintaan yang paling berisiko tidak memenuhi target.
Sumber data
Dihitung dengan membandingkan stempel waktu 'Resolved' dengan stempel waktu 'SLA Due By'. Peristiwa ini terjadi jika waktu penyelesaian lebih lambat.
Pengumpulan data
Bandingkan stempel waktu penyelesaian dengan stempel waktu jatuh tempo SLA. Jika resolved_at > sla_due_by, buat peristiwa ini.
Jenis peristiwa
calculated
|
|||
|
Vendor eksternal dilibatkan
|
Aktivitas ini menandai saat tiket diserahkan kepada vendor eksternal atau pihak ketiga untuk diselesaikan. Aktivitas ini disimpulkan dari perubahan status ke status tertentu, seperti 'Pending Vendor' atau 'Awaiting Third Party'. | ||
|
Mengapa ini penting
Keterlibatan vendor dapat menyebabkan keterlambatan yang signifikan. Melacak aktivitas ini penting untuk mengukur kinerja vendor dan dampaknya terhadap waktu siklus permintaan layanan secara keseluruhan.
Sumber data
Disimpulkan dari riwayat perubahan status tiket. Cari status khusus yang dikonfigurasi untuk melacak ketergantungan pada vendor eksternal.
Pengumpulan data
Deteksi saat kolom status tiket berubah ke nilai yang menunjukkan bahwa tiket menunggu pihak ketiga.
Jenis peristiwa
inferred
|
|||
|
Catatan ditambahkan
|
Aktivitas ini mencakup setiap catatan publik atau pribadi yang ditambahkan ke permintaan layanan oleh agen atau pemohon. Peristiwa ini tercatat secara eksplisit dalam percakapan atau log aktivitas tiket. | ||
|
Mengapa ini penting
Menganalisis frekuensi dan waktu penambahan catatan dapat menunjukkan pola komunikasi, efektivitas kolaborasi, dan bagian proses yang membingungkan.
Sumber data
Tercatat secara eksplisit dalam riwayat percakapan tiket di Freshservice. Setiap catatan memiliki stempel waktu dan nama penulis.
Pengumpulan data
Ekstrak setiap entri dari log percakapan atau komentar tiket.
Jenis peristiwa
explicit
|
|||
|
Informasi diberikan oleh pemohon
|
Aktivitas ini terjadi saat pemohon memberikan informasi yang diperlukan sehingga agen dapat melanjutkan pekerjaan. Biasanya, aktivitas ini disimpulkan saat status tiket berubah otomatis dari 'Pending' kembali ke 'Open'. | ||
|
Mengapa ini penting
Aktivitas ini menandai selesainya permintaan informasi. Durasi antara permintaan dan pemberian informasi merupakan waktu tunggu penting untuk dianalisis dan dioptimalkan.
Sumber data
Disimpulkan dari perubahan status 'Pending' kembali ke 'Open' atau 'In Progress', yang sering kali dipicu oleh balasan pemohon.
Pengumpulan data
Deteksi saat status tiket berubah dari status tertunda menjadi terbuka.
Jenis peristiwa
inferred
|
|||
|
Informasi diminta dari pemohon
|
Aktivitas ini menunjukkan saat agen yang ditugaskan membutuhkan informasi tambahan dari pemohon sehingga proses tertunda. Aktivitas ini disimpulkan dari perubahan status tiket menjadi 'Pending' atau 'Awaiting Customer'. | ||
|
Mengapa ini penting
Aktivitas ini menyoroti penyebab umum keterlambatan dan pekerjaan ulang. Dengan menganalisis frekuensinya, Anda dapat menemukan peluang untuk memperbaiki templat permintaan dan pengumpulan data awal.
Sumber data
Disimpulkan dari riwayat perubahan status tiket. Cari perubahan ke status seperti 'Pending Customer Response' atau 'Awaiting Information'.
Pengumpulan data
Deteksi saat kolom status tiket berubah ke nilai yang menunjukkan bahwa tiket menunggu masukan pengguna.
Jenis peristiwa
inferred
|
|||
|
Penyelesaian dikonfirmasi oleh pemohon
|
Aktivitas ini menunjukkan konfirmasi langsung dari pemohon bahwa solusi yang diberikan memuaskan. Konfirmasi dapat disimpulkan dari jawaban positif pada survei atau komentar tertentu sebelum tiket ditutup. | ||
|
Mengapa ini penting
Konfirmasi memberi masukan langsung tentang kualitas penyelesaian. Tingkat konfirmasi yang rendah dapat menandakan solusi belum sepenuhnya memenuhi kebutuhan pengguna, meskipun tiket tidak dibuka kembali.
Sumber data
Konfirmasi ini sulit dicatat secara langsung dan mungkin memerlukan konfigurasi khusus. Konfirmasi dapat disimpulkan dari jawaban survei kepuasan pelanggan yang terkait dengan tiket atau dari tag tertentu yang diterapkan.
Pengumpulan data
Memerlukan analisis data terkait, seperti survei kepuasan atau tag yang diterapkan setelah penyelesaian.
Jenis peristiwa
inferred
|
|||
|
Permintaan dialihkan
|
Aktivitas ini mencatat setiap perubahan agen atau grup yang ditugaskan setelah penugasan awal. Aktivitas ini disimpulkan dengan mendeteksi pembaruan berikutnya pada kolom 'Assigned Agent' atau 'Assigned Group'. | ||
|
Mengapa ini penting
Pengalihan yang sering terjadi dapat menandakan masalah pada triase awal, pencocokan keterampilan agen, atau pembagian beban kerja. Aktivitas ini penting untuk KPI jumlah pengalihan agen dan analisis pekerjaan ulang.
Sumber data
Disimpulkan dari riwayat perubahan kolom tiket. Peristiwa ini dicatat setiap kali kolom 'Assigned Agent' atau 'Assigned Group' diperbarui setelah nilai awal ditetapkan.
Pengumpulan data
Deteksi setiap perubahan pada kolom 'Assigned Agent' atau 'Assigned Group' setelah penugasan pertama.
Jenis peristiwa
inferred
|
|||
|
Prioritas permintaan ditetapkan
|
Aktivitas ini terjadi saat tingkat prioritas, seperti Rendah, Sedang, atau Tinggi, ditetapkan untuk permintaan layanan. Aktivitas ini disimpulkan dengan mendeteksi perubahan pada kolom 'Priority' dalam riwayat tiket. | ||
|
Mengapa ini penting
Penentuan prioritas penting untuk mengalokasikan sumber daya dan memenuhi target SLA. Analisis aktivitas ini membantu memastikan permintaan dinilai dengan tepat dan tepat waktu.
Sumber data
Disimpulkan dari riwayat perubahan kolom tiket di Freshservice. Cari pembaruan pada kolom 'Priority' dan catat stempel waktu perubahannya.
Pengumpulan data
Deteksi perubahan pada kolom 'Priority' dari nilai kosong atau nilai sebelumnya, lalu catat stempel waktunya.
Jenis peristiwa
inferred
|
|||
|
Service Request dibuka kembali
|
Aktivitas ini terjadi saat pemohon menyatakan masalah masih berlanjut setelah tiket ditandai 'Resolved', sehingga status tiket kembali terbuka. Aktivitas ini disimpulkan dari perubahan status 'Resolved' kembali ke 'Open' atau 'In Progress'. | ||
|
Mengapa ini penting
Permintaan yang dibuka kembali menunjukkan tingkat penyelesaian pada kontak pertama yang rendah dan ketidakpuasan pelanggan. Melacak pekerjaan ulang ini penting untuk meningkatkan kualitas solusi.
Sumber data
Disimpulkan dari riwayat perubahan status tiket di log aktivitas. Peristiwa ini merupakan perubahan langsung dari 'Resolved' ke 'Open'.
Pengumpulan data
Deteksi perubahan status dari selesai menjadi terbuka.
Jenis peristiwa
inferred
|
|||
|
Tinjauan internal dilakukan
|
Aktivitas ini menunjukkan bahwa solusi yang diusulkan atau pemenuhan permintaan perlu ditinjau atau disetujui secara internal sebelum dilanjutkan. Aktivitas ini disimpulkan dari perubahan status ke status seperti 'Pending Approval' atau 'Internal Review'. | ||
|
Mengapa ini penting
Tinjauan internal dapat menjadi sumber hambatan, terutama untuk permintaan layanan yang kompleks atau berdampak besar. Mengukur durasinya membantu menyederhanakan alur kerja persetujuan.
Sumber data
Disimpulkan dari riwayat perubahan status tiket. Alur kerja harus menggunakan status khusus seperti 'Pending Internal Approval'.
Pengumpulan data
Deteksi saat kolom status tiket berubah ke nilai yang menunjukkan adanya tinjauan atau persetujuan internal.
Jenis peristiwa
inferred
|
|||
|
Triase permintaan
|
Aktivitas ini menunjukkan penilaian dan pengategorian awal atas permintaan layanan yang baru dibuat. Biasanya, aktivitas ini disimpulkan dari waktu pertama kali prioritas ditetapkan atau permintaan ditugaskan ke grup. Ini menandakan permintaan sudah ditinjau dan masuk ke antrean. | ||
|
Mengapa ini penting
Pelacakan triase membantu mengukur efisiensi tim yang menangani respons awal. Keterlambatan pada tahap ini dapat memperpanjang waktu penyelesaian secara keseluruhan dan memengaruhi kepatuhan SLA.
Sumber data
Disimpulkan dari log aktivitas. Waktunya dapat diketahui dari stempel waktu pertama peristiwa 'Priority Set' atau 'Group Assigned' setelah permintaan dibuat.
Pengumpulan data
Cari stempel waktu paling awal dari perubahan kolom prioritas atau kolom grup penugasan.
Jenis peristiwa
inferred
|
|||
Panduan Ekstraksi Data
Siap Memulai?
Siapkan data Anda sebagai langkah awal untuk mengoptimalkan proses pengelolaan permintaan layanan. Kami siap membantu Anda meningkatkan layanan.
Tingkatkan Efisiensi Permintaan Layanan di Freshservice Sekarang
Atasi pemenuhan layanan yang lambat dan frustrasi pengguna, lalu capai otomatisasi 70%.
Tidak perlu kartu kredit. Siapkan dalam hitungan menit.