Migliora la gestione delle tue richieste di servizio
Ottimizza la gestione delle richieste in Freshservice
I processi delle richieste di servizio incontrano spesso degli intoppi, con conseguenti ritardi e frustrazione per gli utenti. La nostra piattaforma aiuta a identificare con precisione queste inefficienze. Successivamente, forniamo indicazioni su miglioramenti concreti per aumentare l'efficienza e la soddisfazione dei clienti. Scopra come trasformare la gestione dei suoi servizi.
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 la gestione delle richieste di servizio in Freshservice?
Una gestione efficace delle richieste di servizio è fondamentale per mantenere elevata la soddisfazione dei clienti, supportare la continuità aziendale e controllare i costi operativi. Nel dinamico contesto attuale, le organizzazioni dipendono fortemente dall'efficienza nell'erogazione dei servizi. Quando le richieste (dal ripristino delle password all'accesso ai software) vengono gestite lentamente o in modo inefficiente, l'effetto a catena può essere notevole. Risoluzioni ritardate portano a utenti frustrati, riduzione della produttività e potenziali perdite finanziarie. Inoltre, processi inefficienti consumano risorse preziose, sottraendo gli operatori a problemi più complessi. Comprendere il percorso end-to-end di ogni richiesta in Freshservice è il primo passo per trasformare il vostro Service Desk da centro di costo a fattore strategico per l'azienda.
In che modo il Process Mining potenzia l'analisi delle richieste di servizio
Il Process Mining offre una visione oggettiva e senza precedenti del processo di gestione delle richieste in Freshservice, trasformando i log delle attività in approfondimenti visivi e pronti all'uso. A differenza dei report tradizionali che mostrano "cosa" è successo, il Process Mining rivela il "come" e il "perché", ricostruendo l'intero flusso dall'inizio alla fine. Ciò significa tracciare ogni evento, dalla creazione alla chiusura della richiesta, e ogni interazione intermedia. Analizzando i percorsi reali, è possibile identificare con precisione i colli di bottiglia, le deviazioni dalle procedure standard e le aree di rielaborazione non necessaria. Otterrete una comprensione completa dei tempi di ciclo reali, identificando le attività che causano ritardi e valutando l'impatto di fattori come il tipo di servizio o il team assegnato sull'efficienza della risoluzione.
Aree chiave per il miglioramento dei processi
Grazie al Process Mining, potrete scoprire inefficienze nascoste e mirare a miglioramenti specifici in Freshservice:
- Identificazione dei colli di bottiglia: Individuate in quali code si accumulano le richieste. Ad esempio, verificate se fasi come la richiesta di informazioni all'utente o l'intervento di fornitori esterni prolungano sistematicamente i tempi.
- Semplificazione del workflow: Scoprite passaggi superflui, cicli di rielaborazione o attività ridondanti. Questo permette di ottimizzare il triage e ridurre le comunicazioni superflue tra i team.
- Rispetto degli SLA: Analizzate le cause profonde delle violazioni degli SLA, capendo esattamente dove e perché le richieste non sono conformi per intervenire in modo proattivo.
- Allocazione delle risorse: Valutate il carico di lavoro degli operatori, individuando opportunità per bilanciare le assegnazioni o fornire formazione mirata dove i tempi di risposta sono più critici.
- Opportunità di automazione: Identificate i compiti manuali ripetitivi che possono essere automatizzati, liberando gli operatori per attività a maggior valore aggiunto.
Risultati misurabili di una gestione ottimizzata
L'uso del Process Mining per Freshservice genera benefici tangibili che influiscono direttamente sui risultati aziendali:
- Riduzione dei tempi di ciclo: Diminuzione significativa del tempo medio tra l'invio della richiesta e la sua risoluzione.
- Maggiore conformità agli SLA: Rispetto costante degli accordi sui livelli di servizio, aumentando l'affidabilità del supporto IT.
- Minori costi operativi: Ottimizzazione delle risorse, riduzione degli sforzi manuali ed eliminazione dei rework.
- Soddisfazione del cliente migliorata: Risoluzioni più rapide si traducono in utenti più soddisfatti e in una migliore percezione dei servizi IT.
- Produttività accresciuta: Operatori dotati di processi snelli e linee guida chiare possono gestire più richieste in modo efficace.
Iniziate oggi l'ottimizzazione in Freshservice
Intraprendete oggi il percorso di ottimizzazione della vostra gestione delle richieste. Con il Process Mining, avrete la chiarezza e i dati necessari per prendere decisioni informate e implementare cambiamenti efficaci. Collegate i dati di Freshservice ai nostri strumenti di analisi e lasciate che gli approfondimenti vi guidino verso un processo più efficiente e orientato all'utente.
Il percorso in 6 step per migliorare la gestione delle richieste di servizio
Scarica il Modello
Cosa fare
Scaricate il modello Excel preconfigurato per la gestione richieste di Freshservice per assicurarvi che i dati siano strutturati correttamente.
Perché è importante
Una struttura dati standardizzata è fondamentale per una mappatura accurata dei processi e per ottenere insight affidabili sui flussi di lavoro delle richieste.
Risultato atteso
Un modello Excel pronto all'uso, personalizzato per i dati delle richieste di servizio di Freshservice.
LE SUE SCOPERTE CHIAVE
Scopra la verità nascosta dietro le richieste di servizio
- Visualizzi il flusso reale delle sue richieste di servizio.
- Individua i colli di bottiglia nascosti in Freshservice.
- Identifica le cause profonde di ritardi e rework.
- Monitorare i KPI di risoluzione e soddisfazione delle richieste.
RISULTATI TIPICI
Raggiungere l'eccellenza operativa
Questi risultati dimostrano i miglioramenti significativi ottenibili applicando il Process Mining ai flussi di gestione delle richieste. Analizzando i dati di Freshservice, le aziende scoprono le inefficienze e implementano ottimizzazioni mirate che snelliscono le operazioni e aumentano la soddisfazione degli utenti.
Riduzione media nel tempo end-to-end
Il Process Mining individua i colli di bottiglia, accelerando la risoluzione delle richieste di servizio dalla loro creazione al completamento e garantendo un'erogazione del servizio più efficiente.
Percentuale di richieste soddisfatte entro i tempi
Evidenziando le violazioni frequenti degli SLA e le loro cause, le aziende possono adattare processi e risorse per rispettare costantemente gli accordi, aumentando l'affidabilità.
Riduzione delle richieste di informazioni aggiuntive
Capire perché le richieste arrivano incomplete permette di ridurre le domande di chiarimento, snellendo il processo ed evitando inutili perdite di tempo.
Riduzione delle riassegnazioni delle richieste
Capire le cause delle riassegnazioni multiple permette di migliorare il routing iniziale e l'abbinamento delle competenze, riducendo ritardi e frustrazione per gli agenti.
Meno deviazioni dal percorso ideale
Identificando ed eliminando le varianti di processo non standard, le organizzazioni ottengono maggiore coerenza e prevedibilità nell'erogazione dei servizi.
Aumento delle risoluzioni confermate
Migliorare il tasso di conferma delle risoluzioni da parte degli utenti indica soluzioni più efficaci e comunicazioni più chiare, aumentando la soddisfazione generale.
I risultati e i miglioramenti specifici dipenderanno da fattori quali la complessità dei processi dell'organizzazione, la qualità dei dati e l'ambito dell'implementazione. Gli esempi forniti rappresentano i benefici tipici riscontrati in vari progetti di gestione delle richieste di servizio.
Dati Consigliati
FAQ
Domande frequenti
Il Process Mining consente di visualizzare il flusso reale delle richieste di servizio, identificando bottleneck, deviazioni e inefficienze. Permette di scoprire le cause profonde di ritardi, violazioni degli SLA e attività di rework, guidando verso strategie di ottimizzazione basate sui dati. Questo approccio aumenta la trasparenza e favorisce il miglioramento continuo.
In genere serve un event log con ID richiesta, timestamp e nome dell'attività. Altri attributi come agente, stato, priorità e gruppo arricchiscono l'analisi. Questi dati vengono solitamente estratti tramite le API di Freshservice o esportazioni dal database.
I primi insight emergono solitamente entro poche settimane dal caricamento dei dati, permettendo di individuare subito i punti critici. Un'analisi completa e suggerimenti operativi seguono in genere entro 1-3 mesi, a seconda della complessità del processo. Questo accelera notevolmente i tempi decisionali.
Certamente, il Process Mining può individuare con precisione dove e perché avvengono le violazioni degli SLA nel processo. Identifica le attività, gli agenti o le code che causano ritardi, permettendo interventi mirati. Questo la aiuterà a rispettare i suoi SLA in modo più costante.
No, il Process Mining è utile per aziende di ogni dimensione. Anche i team più piccoli possono ottenere insight preziosi sui propri flussi, individuando miglioramenti rapidi e aumentando l'efficienza. È una soluzione scalabile per ogni esigenza operativa.
Avrà bisogno dell'accesso ai dati Freshservice, solitamente tramite esportazioni API o accesso diretto al database, per estrarre gli event log necessari. Uno strumento di Process Mining, cloud o on-premise, verrà poi usato per elaborare e visualizzare i dati. In genere, non sono richieste competenze di programmazione avanzate.
Analizzando i flussi dei casi e la durata delle attività, il Process Mining rivela squilibri nel carico di lavoro e pattern di instradamento inefficienti. Questi dati permettono di riallocare i compiti in modo più efficace, ridurre le riassegnazioni e migliorare la soddisfazione degli operatori, individuando anche opportunità di automazione.
La qualità dei dati è importante, ma gli strumenti di Process Mining sono spesso in grado di gestire piccole incongruenze e possono persino aiutare a identificarle. Una fase dedicata di preparazione dei dati garantisce che l'analisi sia affidabile, migliorando spesso l'integrità dei dati futuri.
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