Migliori la Sua gestione degli incidenti

La vostra guida in 6 passaggi per migliorare la gestione degli incidenti in Jira.
Migliori la Sua gestione degli incidenti

Ottimizza la gestione degli incidenti in Jira Service Management per una risoluzione più rapida

Per gestire efficacemente gli incidenti è essenziale capire dove si generano ritardi e inefficienze. Le nostre analytics la aiutano a individuare con precisione i colli di bottiglia, a capire gli schemi di rilavorazione e a migliorare il rispetto degli SLA. In questo modo può snellire l'intero processo, accelerare la risoluzione e aumentare la soddisfazione.

Scarichi il nostro template dati preconfigurato e affronti le sfide comuni per raggiungere i suoi obiettivi di efficienza. Segua il nostro piano di miglioramento in sei fasi e consulti la Guida al Template Dati per trasformare le sue operazioni.

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Perché ottimizzare l'Incident Management è cruciale

Una gestione efficace degli incidenti è la spina dorsale di servizi IT affidabili, con un impatto diretto sulla soddisfazione degli utenti, sulla continuità operativa e sui risultati economici dell'organizzazione. Nell'attuale contesto frenetico, la capacità di identificare, risolvere e prevenire rapidamente gli incidenti è fondamentale. Eppure molte organizzazioni convivono con inefficienze nascoste e colli di bottiglia all'interno dei processi di gestione degli incidenti, anche usando sistemi solidi come Jira Service Management. Queste inefficienze possono tradursi in tempi di fermo prolungati, mancato rispetto degli obiettivi SLA (Service Level Agreement), utenti frustrati e, in definitiva, maggiori costi operativi. Comprendere il flusso reale degli incidenti, andando oltre le mappe di processo teoriche, è essenziale per introdurre miglioramenti basati sui dati che accelerino davvero i tempi di risoluzione e migliorino l'erogazione del servizio. Rilavorazioni non visibili, passaggi di consegna superflui e ritardi trascurati possono erodere silenziosamente l'efficienza, rendendo evidente la necessità di un approccio analitico più profondo all'Incident Management.

Ottenere informazioni più approfondite con il Process Mining per Jira Service Management

Il Process Mining offre una lente potente per osservare e comprendere l'esecuzione reale del processo di gestione degli incidenti in Jira Service Management. Diversamente dai report tradizionali o dalle Dashboard, il Process Mining ricostruisce l'intero percorso di ogni incidente, dalla segnalazione iniziale alla chiusura finale, a partire dagli Event Log. Questa capacità consente di visualizzare il flusso reale, individuare deviazioni dal percorso previsto e mettere in evidenza i punti in cui si accumulano i ritardi. È possibile identificare attività o punti di transizione che generano colli di bottiglia ricorrenti, che si tratti di fasi di analisi prolungate, riassegnazioni tra gruppi di supporto o ritardi nella conferma dell'utente. Fornendo una radiografia oggettiva e basata sui dati della gestione degli incidenti, il Process Mining aiuta ad andare oltre le supposizioni e a concentrare gli sforzi di miglioramento dove l'impatto sull'Incident Management è maggiore.

Individuare le aree chiave di miglioramento nella risoluzione degli incidenti

Applicare il Process Mining ai dati degli incidenti in Jira Service Management mette in luce ambiti specifici pronti per l'ottimizzazione. Può analizzare il cycle time (tempo di ciclo) per diverse tipologie di incidenti, livelli di severità o servizi interessati, scoprendo quali richiedono più tempo per la risoluzione e perché. Ad esempio, potrebbe emergere che gli incidenti trasferiti a un team specialistico accumulano tempi di inattività significativi, oppure che la fase di diagnosi per gli incidenti ad alta priorità è costantemente più lunga del previsto. Il Process Mining evidenzia inoltre i loop di rilavorazione, quando gli incidenti vengono riaperti o riassegnati ripetutamente, segno di possibili problemi nella diagnosi iniziale, nella qualità della risoluzione o nella comunicazione con l'utente. Comprendendo questi schemi, può affrontare le cause alla radice, come formazione insufficiente degli agenti, percorsi di escalation poco chiari o protocolli di comunicazione inefficaci, contribuendo a ridurre il Suo tempo di ciclo complessivo nell'Incident Management.

Risultati tangibili e ottimizzazione continua

Sfruttando il Process Mining per l'analisi degli incidenti in Jira Service Management, la Sua organizzazione può ottenere miglioramenti misurabili. Si aspetti una riduzione significativa dei tempi medi di risoluzione, con minori tempi di fermo dei servizi critici e maggiore soddisfazione degli utenti. Una migliore comprensione dell'aderenza al processo La aiuterà a rispettare, se non superare, gli obiettivi SLA con costanza. Inoltre, identificando ed eliminando bottleneck e rilavorazioni, potrà ottimizzare l'allocazione delle risorse, ridurre i costi operativi e consentire ai team di supporto di concentrarsi su iniziative più strategiche. Questo approccio di ottimizzazione continua alimenta una cultura di efficienza e di problem solving proattivo, assicurando che le capacità di gestione degli incidenti evolvano per rispondere alle esigenze future e migliorino continuamente l'erogazione del servizio. Fornisce le informazioni necessarie per affinare i workflow e offrire un servizio migliore e più rapido.

Avviare il percorso di miglioramento dell'Incident Management

Iniziare questo percorso di ottimizzazione è semplice. Con gli strumenti giusti e una chiara comprensione dei dati degli incidenti da Jira Service Management, può iniziare rapidamente a far emergere le verità nascoste nei Suoi processi. Questa analisi dettagliata La mette nelle condizioni di prendere decisioni informate che trasformano le Sue capacità di gestione degli incidenti, rendendo i servizi più resilienti e gli utenti più soddisfatti. Cominci a esplorare oggi i dati degli incidenti con il Process Mining per liberarne tutto il potenziale in termini di efficienza ed efficacia. È una via accessibile per comprendere davvero e migliorare le prestazioni dell'Incident Management.

Incident Management Conformità agli SLA Service Desk Operazioni IT Analisi della causa radice Riduzione del Downtime Risoluzione Ticket

Problemi e Sfide Comuni

Identifichi le sfide che la stanno influenzando

Gli incidenti superano spesso gli obiettivi degli SLA, generando frustrazione negli utenti e potenziali penali. Questo segnala inefficienze o colli di bottiglia nel processo di risoluzione, con impatto sulla qualità del servizio e sulla soddisfazione dei clienti. ProcessMind mostra esattamente dove gli incidenti trascorrono troppo tempo, individuando le attività o i passaggi che causano in modo ricorrente le violazioni degli SLA. Visualizzando il flusso reale del processo in Jira Service Management, Lei può riconoscere i pattern di deviazione che contribuiscono a queste violazioni.

Gli incidenti vengono spesso trasferiti tra gruppi di supporto o riassegnati a diversi agenti, causando ritardi e aumentando i tempi di risoluzione. Ogni passaggio introduce potenziali lacune di comunicazione e continui cambi di contesto, riducendo l'efficienza. ProcessMind visualizza tutte le riassegnazioni e i trasferimenti in Jira Service Management, evidenziando reparti o persone frequentemente coinvolti in questi cicli. Questa analisi aiuta a individuare problemi di instradamento e opportunità per snellire l'assegnazione iniziale o migliorare la condivisione delle conoscenze.

Gli incidenti presentano tempi di attesa significativi e non giustificati o durate eccessive nelle fasi di diagnosi e indagine. Questo rallenta la risoluzione dei problemi, prolunga i tempi di indisponibilità per gli utenti coinvolti e incide sul tempo di risoluzione complessivo. ProcessMind mappa la durata effettiva delle attività 'Diagnosis Initiated' e 'Investigation Conducted', evidenziando dove e perché si verificano i ritardi. Aiuta a individuare code specifiche, vincoli di risorse o passaggi di processo in Jira Service Management che causano i blocchi.

Gli incidenti vengono classificati o hanno la priorità assegnata in modo incoerente al momento della creazione, con il rischio che problemi critici vengano declassati e questioni minori ricevano troppa attenzione. Questa errata allocazione delle risorse compromette la risoluzione efficace degli incidenti e il rispetto degli SLA. ProcessMind confronta gli attributi di categorizzazione e priorità iniziali con i successivi percorsi di risoluzione e l'aderenza agli SLA. Rivela schemi in cui determinate categorie o priorità in Jira Service Management producono ritardi inattesi o frequenti riprioritizzazioni, indicando la necessità di linee guida più chiare.

Gli incidenti tornano spesso a passaggi già completati, come una nuova indagine o la riapplicazione della risoluzione. Questi loop di rilavorazione sprecano risorse, allungano i tempi di risoluzione e frustrano sia gli agenti sia gli utenti coinvolti. ProcessMind visualizza il flusso reale degli incidenti, facilitando l'individuazione degli schemi ricorrenti di rilavorazione e dei punti in cui attività come 'Diagnosis Initiated' o 'Resolution Applied/Tested' vengono ripetute sullo stesso incidente in Jira Service Management.

Gli incidenti spesso si bloccano quando vengono trasferiti ai team specializzati, creando code consistenti e prolungando la risoluzione. Ciò suggerisce possibili carenze di risorse o passaggi di consegna poco efficienti verso specifici gruppi di specialisti. ProcessMind evidenzia i tempi medi di attesa e il throughput degli incidenti dopo la transizione a 'Transferred to Specialized Team'. La aiuta a individuare quali team specializzati, nel suo ambiente Jira Service Management, stanno diventando bottleneck e riducono l'efficienza complessiva del processo.

Il processo di implementazione di un workaround è spesso tardivo o inefficace, con un impatto prolungato sugli utenti mentre si ricerca una soluzione definitiva. Ciò ne riduce il valore come misura temporanea di mitigazione. ProcessMind analizza il tempo trascorso tra 'Diagnosis Initiated' e 'Workaround Implemented' e i relativi passaggi successivi. Può individuare schemi in cui i workaround nel Suo processo di Incident Management in Jira Service Management risultano tardivi o sono frequentemente seguiti da ulteriori ritardi, evidenziando inefficienze.

Si registrano ritardi significativi tra l'applicazione della risoluzione e la conferma di efficacia da parte dell'utente, con il rischio di posticipare la chiusura dell'incidente. Questo incide su metriche come il 'Time to Resolution' e segnala lacune di comunicazione o di coinvolgimento degli utenti. ProcessMind quantifica l'intervallo tra 'User Notification Sent' e 'User Confirmation Received', identificando incidenti o gruppi di utenti con tempi di conferma costantemente lunghi. Questa analisi può mettere in luce possibili miglioramenti ai processi di comunicazione e di notifica in Jira Service Management.

L'attributo 'Root Cause Category' è spesso assente, generico o non collegato ad azioni preventive, con il risultato di incidenti ricorrenti. Senza una corretta identificazione della causa radice, la gestione degli incidenti resta reattiva anziché proattiva. ProcessMind può evidenziare gli incidenti in cui l'attributo 'Root Cause Category' manca spesso o indica schemi ricorrenti di incidenti simili. Analizzando il flusso in Jira Service Management, mostra se 'Root Cause Category' è utilizzato correttamente per guidare misure proattive.

Talvolta gli incidenti vengono chiusi senza un'adeguata verifica, con conseguenti riaperture o insoddisfazione degli utenti. Saltare il passaggio critico 'Incident Verified' può compromettere la qualità e la stabilità della risoluzione. ProcessMind individua i casi in cui l'attività 'Incident Verified' viene spesso saltata o eseguita troppo in fretta, suggerendo procedure di verifica insufficienti prima di 'Incident Closed' in Jira Service Management. Ciò aiuta a garantire il controllo qualità nel processo di risoluzione.

Incidenti dello stesso tipo o con la stessa priorità seguono percorsi di risoluzione molto diversi, segno della mancanza di procedure standard o di best practice condivise. Questa variabilità può portare a una qualità del servizio incoerente e a tempi di risoluzione imprevedibili. ProcessMind visualizza tutte le varianti di processo identificate per la risoluzione degli incidenti, evidenziando le deviazioni più comuni dal percorso ideale. Analizzando questi flussi in Jira Service Management, può individuare dove serve standardizzare per migliorare l'efficienza e l'uniformità.

Obiettivi Tipici

Definisca il significato di successo

Il mancato rispetto degli Accordi sul Livello di Servizio (SLA) incide negativamente sulla soddisfazione degli utenti e sulla reputazione aziendale. L'obiettivo è chiaro: risolvere gli incidenti entro i tempi concordati, ripristinando rapidamente i servizi critici e mantenendo la fiducia degli utenti. Questo si traduce direttamente in una qualità del servizio superiore e in una maggiore affidabilità operativa. ProcessMind offre una visione end-to-end della risoluzione degli incidenti in Jira Service Management, individuando passaggi specifici e colli di bottiglia che generano ritardi e portano a violazioni degli SLA. Evidenzia dove gli incidenti si bloccano o vengono trasferiti inutilmente, mette in luce i percorsi non conformi e fornisce spunti per riprogettare i workflow, garantendo una risoluzione più rapida e una riduzione significativa — anche del 20-30% — delle violazioni degli SLA.

I trasferimenti frequenti tra team o agenti introducono ritardi, aumentano i tempi di risoluzione e frustrano utenti e personale di supporto. Ridurre questi passaggi significa far gestire gli incidenti fin dall'inizio al team più adatto, migliorando il tasso di risoluzione al primo contatto e la fluidità complessiva del processo. Il risultato è un contenimento dei costi operativi e una maggiore motivazione dei team. ProcessMind visualizza i percorsi esatti seguiti dagli incidenti in Jira Service Management, evidenziando ogni riassegnazione e i punti in cui si verificano più spesso. Individua le cause profonde dei trasferimenti non necessari, permettendo di ottimizzare le regole di instradamento e di ridurre le riassegnazioni dal 15% al 25% grazie ad aggiustamenti del workflow basati sui dati.

Ritardi nella diagnosi della causa radice o del problema iniziale prolungano sensibilmente la risoluzione, aumentando i tempi di fermo e l'impatto sul business. Accelerare la diagnosi significa identificare rapidamente la natura dell'anomalia, così da formulare e applicare più in fretta le soluzioni, ripristinando i servizi e riducendo al minimo le interruzioni. Questo obiettivo migliora direttamente la capacità di ripristino del servizio. ProcessMind mappa la fase di diagnosi dell'Incident Management, evidenziando attività, operatori o gruppi che causano rallentamenti all'interno di Jira Service Management. Mette in luce le sequenze tipiche di attività e le varianti, consentendo di individuare best practice e fabbisogni formativi, con la possibilità di ridurre i cicli di diagnosi del 10-20% snellendo i workflow esistenti.

Una prioritizzazione incoerente può far passare inosservati incidenti critici mentre problemi minori ricevono un'attenzione eccessiva, con un errato impiego delle risorse e impatti sulla continuità operativa. Standardizzare la prioritizzazione garantisce che gli incidenti siano classificati in modo coerente in base a impatto e urgenza, allineando gli sforzi alle priorità aziendali e assicurando che le questioni più critiche vengano affrontate per prime. ProcessMind mette a confronto gli schemi reali di prioritizzazione con le policy definite analizzando attributi dell'incidente come gravità e impatto in Jira Service Management. Visualizza come priorità iniziali diverse portino a percorsi e tempi di risoluzione differenti, consentendo di adeguare le regole di categorizzazione e di prioritizzazione in modo basato sui dati, migliorando la coerenza fino al 30% e ottimizzando l'allocazione delle risorse.

I cicli di rilavorazione, in cui gli incidenti rimbalzano avanti e indietro tra stati o team, segnalano notevoli inefficienze, lavoro sprecato e tempi di risoluzione prolungati. Eliminare questi cicli significa ottenere un flusso più fluido e lineare, aumentando la produttività degli agenti e la soddisfazione degli utenti grazie alla prevenzione di azioni ripetitive e ritardi inutili. ProcessMind identifica in modo esplicito e quantifica i casi di rilavoro e le attività ripetute nei processi di gestione degli incidenti in Jira Service Management. Mette in evidenza le cause scatenanti e le condizioni che portano a questi cicli, consentendo di riprogettare il processo per evitarne la ricorrenza e ridurre i passaggi superflui, con una riduzione del 10-15% del tempo di ciclo complessivo degli incidenti.

I passaggi ai team specializzati, pur necessari per i casi complessi, possono introdurre ritardi significativi se non gestiti con efficienza. Snellire questi trasferimenti significa garantire una transizione rapida e fluida degli incidenti, con tutte le informazioni necessarie, prevenendo i colli di bottiglia e accelerando la risoluzione dei casi complessi. Ciò migliora direttamente l'efficienza dei livelli di supporto avanzati. ProcessMind analizza il percorso degli incidenti trasferiti ai team specializzati, individuando i ritardi prima, durante e dopo il passaggio in Jira Service Management. Mette in evidenza code poco efficienti o lacune informative, consentendo miglioramenti mirati nelle procedure di escalation e nella collaborazione, con una potenziale riduzione dei ritardi legati ai trasferimenti fino al 20%.

Implementare rapidamente i workaround è cruciale per ridurre l'impatto degli incidenti maggiori e ripristinare parzialmente il servizio mentre si sviluppano soluzioni definitive. Questo obiettivo punta a ridurre il tempo dall'identificazione dell'incidente all'implementazione di un workaround funzionante, mitigando l'interruzione dell'operatività e migliorando l'esperienza utente. ProcessMind può mappare il segmento di processo che riguarda l'identificazione e l'implementazione del workaround, individuando ritardi specifici o passaggi mancanti che allungano questa fase critica in Jira Service Management. Analizzando le sequenze di attività e l'allocazione delle risorse, aiuta a ottimizzare il workflow, riducendo il tempo di implementazione del workaround del 15–25% e migliorando la resilienza.

Tempi di attesa prolungati per la conferma dell'utente dopo l'applicazione della risoluzione possono gonfiare artificialmente le metriche di risoluzione e ritardare la chiusura dell'incidente. Ridurre questi tempi garantisce un feedback rapido, convalida la risoluzione e consente di chiudere puntualmente l'incidente, riflettendo il reale ripristino del servizio e migliorando l'accuratezza delle metriche. ProcessMind visualizza la durata e le attività tra 'User Notification Sent' e 'User Confirmation Received' in Jira Service Management. Può individuare schemi o specifici agenti o utenti che contribuiscono ai ritardi, consentendo miglioramenti mirati nella comunicazione o promemoria automatici, riducendo i tempi di conferma fino al 30% e accelerando la chiusura definitiva.

Un'analisi della causa radice (RCA) inefficace porta a incidenti ricorrenti e problemi persistenti, invece che a soluzioni definitive, causando interruzioni ripetute e spreco di risorse. Migliorare l'accuratezza della RCA significa indagare a fondo gli incidenti per identificarne le cause reali, prevenendo futuri episodi e migliorando nel lungo periodo la stabilità dei sistemi e l'affidabilità del servizio. ProcessMind aiuta a valutare l'efficacia della RCA tracciando gli incidenti che si ripetono o richiedono interventi ripetuti in Jira Service Management. Può correlare le categorie degli incidenti con i codici di risoluzione e le cause radice, individuando dove la RCA è superficiale o assente, con una riduzione del 10–20% degli incidenti ripetuti grazie al miglioramento della qualità della RCA.

La corretta verifica dell'incidente garantisce che il problema segnalato sia davvero risolto e non solo temporaneamente attenuato, evitando chiusure premature e potenziali riaperture. Il rispetto dei passaggi di verifica assicura il controllo qualità e rafforza la fiducia degli utenti nel processo di risoluzione, contribuendo a un'erogazione del servizio più solida e affidabile. ProcessMind mappa l'attività 'Incident Verified', identificando i casi in cui i passaggi di verifica vengono saltati o affrettati all'interno di Jira Service Management. Mette in evidenza varianti di processo che deviano dai protocolli di verifica standard, permettendo alle organizzazioni di far rispettare la conformità e migliorare la qualità della risoluzione, riducendo le riaperture post-risoluzione del 15% e aumentando l'integrità del processo.

Un'eccessiva variabilità nel modo in cui vengono gestiti gli incidenti è indice di scarsa standardizzazione e può portare a una qualità del servizio disomogenea, errori e inefficienze. Ridurre le variazioni non necessarie significa definire percorsi di risoluzione più chiari e prevedibili, garantendo esiti coerenti e maggiore efficienza operativa. ProcessMind fornisce una mappa dei percorsi reali del processo degli incidenti, evidenziando sia le deviazioni comuni sia quelle rare rispetto al flusso previsto in Jira Service Management. Misura la frequenza di ogni variante, permettendo di individuare ed eliminare i percorsi che non generano valore o non sono conformi, così da standardizzare il processo e migliorarne la prevedibilità.

Il Percorso di Miglioramento in 6 Fasi per la Gestione degli Incidenti

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Cosa fare

Scarichi il template Excel prestrutturato per i dati di gestione degli incidenti. Questo template garantisce la raccolta di tutte le informazioni necessarie per un'analisi accurata.

Perché è importante

L'utilizzo della corretta struttura dei dati fin dall'inizio previene il rework e assicura un'analisi fluida ed efficace del vostro processo di gestione degli incidenti.

Risultato atteso

Un Template di dati pronto all'uso, perfettamente allineato con l'Incident Management in Jira Service Management.

COSA OTTERRAI

Identificate ora i colli di bottiglia principali nella gestione degli incidenti.

ProcessMind rivela il flusso reale del suo processo di gestione degli incidenti, visualizzando ogni fase e interazione. Ottenga approfondimenti concreti su ritardi, aderenza agli SLA e aree di miglioramento critiche.
  • Visualizzate i veri percorsi di risoluzione degli incidenti
  • Individui i ritardi nascosti e i colli di bottiglia del workflow
  • Monitori l'aderenza agli SLA e prevenga le violazioni
  • Snellisca il Suo processo di gestione degli incidenti
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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RISULTATI TIPICI

Impatto reale sulla risoluzione degli incidenti

Questi risultati rappresentano miglioramenti significativi in termini di efficienza ed efficacia della risoluzione degli incidenti, ottenuti applicando il Process Mining per individuare i colli di bottiglia e ottimizzare i workflow all'interno di Jira Service Management.

0 % faster
Risoluzione degli incidenti più rapida

Riduzione media nel tempo end-to-end

Il Process Mining aiuta a individuare ed eliminare i colli di bottiglia, riducendo in modo significativo il tempo complessivo di risoluzione degli incidenti e migliorando l'erogazione del servizio.

0 % fewer
Violazioni degli SLA ridotte

Riduzione degli incidenti che non rispettano i target

Identificando le cause radice di ritardi e non conformità, le organizzazioni possono intervenire in modo proattivo, assicurando che un numero maggiore di incidenti rispetti i target degli SLA.

0 % reduction
Passaggi di consegna e rilavorazioni ridotti

Efficienza di un flusso di processo semplificato

Trasferimenti superflui e passaggi ripetuti vengono individuati ed eliminati, portando a un processo di risoluzione degli incidenti più fluido e diretto e a una maggiore efficienza operativa.

0 % fewer variants
Maggiore coerenza del processo

Meno varianti di percorso degli incidenti

Il Process Mining mette in evidenza tutte le variazioni nella gestione degli incidenti, consentendo ai team di standardizzare le best practice e ridurre il numero di percorsi di processo divergenti, migliorando la prevedibilità.

0 % improvement
Qualità di risoluzione più elevata

Verifica migliorata e individuazione della causa radice

Assicurare che passaggi critici come la verifica dell'incidente e la Root Cause Analysis vengano seguiti con coerenza, portando a soluzioni più robuste e prevenendo il ripetersi di problemi simili.

I risultati variano in base alla complessità del processo, alla qualità dei dati e al contesto organizzativo specifico. Questi valori illustrano i miglioramenti tipici osservati in diverse implementazioni di gestione degli incidenti.

Dati Consigliati

Inizi importando gli attributi e le attività più critici, poi ampli l'analisi secondo necessità.
È nuovo agli event log? Impari come creare un event log di Process Mining.

Attributi

Punti dati chiave da acquisire per l'analisi

L'identificativo univoco di ogni ticket di incidente in Jira Service Management.

Perché è importante

È l'identificativo principale utilizzato per correlare tutti gli eventi collegati in un unico caso, costituendo la base di qualsiasi analisi di Process Mining.

Il nome dello specifico evento o della variazione di stato verificatasi per l'incidente.

Perché è importante

Le attività sono l'ossatura della mappa di processo e consentono di visualizzare e analizzare il ciclo di vita dell'incidente.

La data e l'ora esatte in cui si è verificata l'attività.

Perché è importante

I timestamp sono essenziali per calcolare tutte le metriche basate sul tempo, comprendere la durata del processo e individuare i colli di bottiglia.

L'utente attualmente assegnato alla gestione dell'incidente.

Perché è importante

Aiuta a monitorare il carico di lavoro individuale, a identificare colli di bottiglia legati a specifici agenti e ad analizzare l'impatto dei passaggi sui tempi di risoluzione.

Il team o il gruppo responsabile della gestione dell'incidente.

Perché è importante

Cruciale per analizzare le prestazioni dei team, i volumi gestiti e il flusso di lavoro tra diversi livelli di supporto o gruppi specialistici.

La fase attuale dell'incidente nel suo ciclo di vita.

Perché è importante

Riflette direttamente l'avanzamento dell'incidente ed è la fonte primaria per identificare le fasi del processo e i tempi di attesa.

Il livello di priorità assegnato all'incidente, che ne indica l'urgenza di risoluzione.

Perché è importante

Essenziale per analizzare le prestazioni rispetto agli SLA e verificare che le risorse siano allocate correttamente agli incidenti più critici.

La data e l'ora in cui l'incidente è stato creato per la prima volta nel sistema.

Perché è importante

Funge da punto di partenza per tutti i calcoli del tempo di ciclo end-to-end e per le misurazioni degli SLA.

La data e l'ora in cui l'incidente è stato contrassegnato come risolto.

Perché è importante

Segna la conclusione del processo di risoluzione e consente di calcolare il tempo di ciclo totale e le performance rispetto agli SLA.

Il tempo totale trascorso dalla creazione dell'incidente alla risoluzione.

Perché è importante

Misura direttamente l'efficienza end-to-end del processo di gestione degli incidenti ed è un KPI primario per il monitoraggio delle performance.

Attività

Fasi del processo da tracciare e ottimizzare

Segna l'inizio ufficiale del ciclo di vita dell'incidente quando viene inviata una segnalazione e creato un nuovo ticket in Jira. Questo evento è rilevato esplicitamente quando nel sistema viene registrato un nuovo ticket di tipo 'Incident'.

Perché è importante

È l'evento di avvio principale del processo. Analizzare il tempo da questa attività alla risoluzione è fondamentale per misurare il tempo di ciclo complessivo e il rispetto degli SLA.

Indica che un agente assegnato ha iniziato a lavorare attivamente alla diagnosi dell'incidente. In genere si deduce quando lo stato della segnalazione passa da 'Open' o 'New' a 'In Progress'.

Perché è importante

Questa tappa chiave segna l'inizio delle attività di risoluzione. Misurare il tempo fino a questa attività aiuta a individuare i ritardi iniziali di messa in coda e i problemi di disponibilità delle risorse.

Si verifica quando un incidente viene trasferito da un agente o gruppo a un altro dopo l'assegnazione iniziale. Questo evento è dedotto da qualsiasi modifica ai campi 'Assignee' o 'Assigned Group'.

Perché è importante

Monitorare le riassegnazioni è cruciale per analizzare i passaggi di consegne. Un numero elevato di riassegnazioni segnala spesso inefficienze di processo, lacune di conoscenza o un instradamento iniziale errato, con conseguenti ritardi nella risoluzione.

Indica un punto in cui il team di supporto è in attesa di informazioni o di un'azione da parte del cliente. Si deduce da una transizione verso uno stato dedicato all'attesa, ad esempio 'Waiting for customer'.

Perché è importante

Isolare questo tempo di attesa ('on-hold') è fondamentale per misurare correttamente gli SLA, poiché spesso è escluso dal calcolo dei tempi di risoluzione. Aiuta ad analizzare i ritardi di risposta dei clienti.

Questa attività indica che è stata individuata e implementata una risoluzione e che l'incidente è in attesa di conferma o validazione finale. È dedotta dalla transizione di stato a 'Resolved'.

Perché è importante

È una tappa fondamentale che segna la fine del lavoro attivo del team di supporto. Spesso è l'evento che ferma il timer dello SLA.

Questa attività segna la conferma che l'incidente è stato risolto con successo e che il servizio è stato ripristinato. Spesso coincide con la transizione allo stato 'Resolved'.

Perché è importante

È il principale traguardo di successo del processo. La durata fino a questo punto è il KPI più diffuso e rappresenta il Time to Resolution (TTR).

Rappresenta la chiusura amministrativa finale del ticket dell'incidente, dopo che è stato risolto e verificato. Si desume dalla transizione di stato a 'Closed'.

Perché è importante

È l'evento conclusivo del processo. Analizzare il tempo tra 'Resolved' e 'Closed' può evidenziare ritardi nelle attività amministrative di chiusura o nelle procedure di conferma da parte degli utenti.

FAQ

Domande frequenti

Il Process Mining le consente di visualizzare il flusso reale dei suoi incidenti, mettendo in luce colli di bottiglia nascosti, cicli di rilavorazione e passaggi non conformi. Può individuare le cause di violazioni SLA ricorrenti e di passaggi di consegna eccessivi, guidando miglioramenti mirati. In questo modo potrà prendere decisioni basate sui dati per ottimizzare il processo di risoluzione degli incidenti.

Avete bisogno principalmente di un ID incidente come identificatore di caso, un nome attività che descriva ogni passaggio, un timestamp per il momento in cui ogni attività si è verificata e una risorsa o un utente associato all'attività. Attributi aggiuntivi come priorità, categoria o assegnatario possono arricchire la vostra analisi. Questi dati di base costituiscono l'event log per il process mining.

Potete prevedere riduzioni significative delle violazioni degli SLA degli incidenti e dei tempi di diagnosi, oltre a una diminuzione dei passaggi di mano eccessivi e dei cicli di rework. Le intuizioni ottenute aiutano a standardizzare la prioritizzazione degli incidenti e a ottimizzare i trasferimenti a team specializzati. In ultima analisi, ciò porta a un processo di risoluzione degli incidenti più efficiente ed efficace.

Avrete bisogno dell'accesso ai vostri dati di Jira Service Management, tipicamente tramite la sua API, l'accesso diretto al database o le funzionalità di esportazione. È inoltre richiesta una piattaforma software di process mining adeguata, insieme a capacità di data engineering di base per l'estrazione e la trasformazione. La gestione sicura dei dati e la conformità alla privacy sono anch'esse considerazioni critiche.

Il Process Mining eccelle nell'identificare dove si verificano i problemi nel processo, come colli di bottiglia, deviazioni o passaggi specifici che causano ritardi. Pur non eseguendo direttamente una tradizionale analisi della causa radice, fornisce le evidenze e il contesto necessari affinché i suoi esperti individuino in modo efficiente le cause sottostanti. Questo approccio basato sui dati accelera sensibilmente la RCA.

L'estrazione dei dati in genere prevede l'uso delle REST API di Jira, query dirette al database se ospita Jira on-premise, oppure le funzionalità di export integrate per tabelle rilevanti o report personalizzati. Questi dati grezzi vengono poi ripuliti, trasformati e formattati in un Event Log, una struttura standard adatta agli strumenti di Process Mining. Questa preparazione è fondamentale per un'analisi accurata.

Le prime indicazioni possono arrivare in pochi giorni o settimane, a seconda della disponibilità e della complessità dei dati. Analisi più approfondite e l'individuazione di opportunità di ottimizzazione significative maturano di solito nell'arco di alcune settimane, man mano che si iterano e si affinano i modelli di dati. La velocità dipende in larga misura dalla preparazione dei dati e dalla collaborazione del team.

La reportistica tradizionale offre istantanee statiche o metriche aggregate, mostrando "che cosa" è successo. Il Process Mining, invece, ricostruisce l'intero percorso end-to-end di ogni incidente, rivelando la sequenza reale degli eventi, le varianti nascoste del processo e le deviazioni dai percorsi ideali, mostrando "come" e "perché" sono accadute le cose. Fornisce una visione dinamica, guidata dai dati, dell'esecuzione del suo processo.

È normale che i dati grezzi richiedano attività di pulizia e trasformazione prima del Process Mining. Gli strumenti di Process Mining sono progettati per gestire dati reali e spesso la prima analisi mette in luce problemi di qualità dei dati, consentendo interventi mirati. Per ottenere i risultati migliori si adotta in genere un approccio iterativo di preparazione e raffinamento dei dati.

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