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.
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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.
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.
- 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
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.
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.
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.
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.
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.
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
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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