インシデント管理を改善

Zendeskのインシデント管理を最適化する6ステップガイド
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Zendesk Supportのインシデント管理を最適化し、解決を迅速化

インシデントを適切に管理することは、ユーザー満足度と業務効率の向上に欠かせません。ProcessMindを使えば、迅速な解決を妨げる見えない遅延やボトルネックを見つけ出せます。非効率が発生している箇所を正確に特定し、プロセスを効率化するための具体的な改善案を確認できます。その結果、より迅速にインシデントを解決できます。

ダウンロードして、事前設定済みのデータテンプレートをご利用ください。よくある課題に取り組み、業務効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に沿って進め、データテンプレートガイドもご確認ください。業務の進め方を変えていけます。

詳細な説明を表示

インシデント管理の最適化がビジネスに欠かせない理由

効果的なインシデント管理は、安定したサービス提供とユーザー満足度を支える基盤です。変化の速いデジタル環境では、どれほど小さな障害でもすぐに拡大し、業務運営、顧客からの信頼、さらには規制上のコンプライアンスに影響を及ぼす可能性があります。Zendesk Supportはインシデントの記録と追跡に適したプラットフォームですが、真の課題は、インシデントを効率的かつ効果的に解決することです。実際の作業の流れを明確に把握できなければ、組織は隠れた遅延、頻繁なやり直し、サービスレベル合意(SLA)の未達に悩まされます。こうした非効率は、ユーザーとサポートエージェントの負担を増やすだけでなく、運用コストの増加やブランド評価の低下にもつながります。インシデント管理プロセスの実態を理解することは、問題を解決するだけではありません。事業を先回りして守り、サービスを継続的に改善するための取り組みです。

プロセスマイニングでZendesk Supportのインシデントフローを可視化

プロセスマイニングを使うと、Zendesk Support内のインシデント管理データに潜む複雑さを整理して把握できます。各インシデントのやり取りや状態変更を記録したイベントログを分析し、インシデントが最初の報告から最終的なクローズに至るまでに実際にたどった経路を再現します。このエンドツーエンドの視点からは、通常のレポートでは見えない情報も明らかになります。想定されたプロセスからの逸脱を含むすべての経路を特定し、ボトルネックの発生箇所、過剰な再割り当て、頻繁に再オープンされるインシデントを正確に把握できます。インシデントの種類ごとに全体のサイクルタイムを可視化し、実績と目標SLAを比較することも可能です。これにより、生のZendeskデータを具体的な改善案へと変え、インシデントがサポートチームをどのように通過しているか、どの工程に最も時間がかかっているか、どの手作業や非効率が解決を長引かせているかを正確に確認できます。

インシデント解決における主な改善領域を特定

プロセスマイニングを使うと、Zendeskのインシデント管理で改善すべき具体的な領域を見つけられます。たとえば、次のような問題が明らかになります。

  • 過剰な引き継ぎ: インシデントが、初期サポートから専門チームへ移されるなど、必要以上にサポートグループ間を転送され、サイクルタイムを長引かせていませんか。プロセスマイニングにより、頻繁な転送とその影響を把握できます。
  • 解決の遅延: 「Diagnosis Initiated」から「Resolution Identified」までの期間が長いなど、インシデントが滞留しやすい工程を特定できます。研修やリソース配分の見直しが必要な箇所を示します。
  • やり直しのループ: 「Resolved」とマークされた後にインシデントが頻繁に再オープンされるパターンを見つけ、初回の解決品質やユーザー確認プロセスの問題を示します。
  • SLA遵守の不足: どのインシデントカテゴリや優先度がSLA目標を継続的に下回っているかを明確に可視化し、改善すべき領域に取り組めます。
  • 根本原因分析: プロセスのパターンを一般的なRoot Cause Category属性と関連付け、再発インシデントを防ぐための先回りした対策につなげます。

この詳細な分析により、経験則に頼るのではなく、データに基づいてZendesk Supportのインシデント管理を改善できます。

インシデントプロセスの最適化で具体的な効果を実現

プロセスマイニングで得られる情報は、組織に測定可能な効果をもたらします。特定した非効率やボトルネックに対処することで、次の効果が期待できます。

  • インシデント管理のサイクルタイムを短縮: インシデント解決を早め、サービスを迅速に復旧し、影響を受けるユーザーの停止時間を減らします。
  • SLA遵守率を向上: サービスレベル合意を安定して達成または上回り、顧客満足度を高め、違約金の発生を防ぎます。
  • 運用コストを削減: ワークフローを効率化し、やり直しを減らし、リソース配分を最適化することで、サポートチームの時間とリソースをより有効に使えます。
  • ユーザーとエージェントの満足度を向上: ユーザーは迅速な解決と明確なコミュニケーションを得られ、エージェントは整理されたプロセスによって非効率なワークフローによる負担を減らせます。
  • 継続的な改善を促進: プロセスのパフォーマンスを継続的に監視・改善するデータに基づく文化を築き、ビジネスの変化に合わせてインシデント管理を進化させます。

インシデント管理を最適化することで、サポート業務を場当たり的な対応から、先回りした効率的なサービス提供へと変えられます。

Zendeskのインシデント管理を自社で改善

Zendesk Supportのインシデント管理プロセスを改善するために、システム全体を刷新する必要はありません。まずは、プロセスマイニングによって現在の状態を客観的に把握します。経験や思い込みではなく、実際のデータに基づいて判断できるようになります。詳細なプロセス分析を通じて、インシデントを追跡するだけでなく、より迅速で効率的、かつユーザー中心のサポート業務を主体的に設計できます。データに基づくアプローチでインシデント管理を変革し、サイクルタイムを短縮してサービス品質を高めるための第一歩を踏み出してください。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

インシデントの解決に時間がかかると、停止時間が長引き、ユーザーの不満につながります。組織全体の生産性に悪影響を及ぼし、Zendesk Supportで提供するITサービスへの信頼も損なわれます。ProcessMindは、インシデント管理プロセスで遅延を引き起こしているボトルネックとやり直しのループを正確に明らかにします。実際の流れを可視化し、インシデントが滞留する工程を特定することで、Zendesk Supportにおけるプロセス改善とエージェント研修の対象を絞り込めます。

解決目標を達成できないと、金銭的な違約金が発生し、エンドユーザーや関係者からの信頼が低下します。Zendesk Supportのインシデント管理能力への信頼も損なわれます。ProcessMindは、実際のインシデントのタイムラインを定義済みのSLA目標と照合し、基準を満たさないすべての経路と、逸脱を引き起こした具体的なアクティビティを明らかにします。これにより、重点的な対策を講じて遵守率を高め、インシデント管理における違反を減らせます。

インシデントが複数のチームやエージェントの間を行き来すると、経過時間が増え、コミュニケーションの負担も大きくなります。その結果、エージェントの不満が高まり、Zendesk Supportでのユーザー対応が大幅に遅れます。ProcessMindは、すべての転送と再割り当てを可視化し、不要な引き継ぎや、いわゆる「ホットポテト」のような対応のパターンを明らかにします。研修の強化や明確なエスカレーション経路が必要な重要箇所を特定し、インシデント管理プロセスを効率化できます。

インシデントが以前の工程を何度も繰り返す場合、エラー、不完全な情報、誤診が疑われます。解決時間が延び、Zendesk Supportシステム内の貴重なエージェントリソースも消費されます。ProcessMindは、こうした繰り返しのループを正確にマッピングし、初期診断の不足や早すぎる解決処理などの根本原因を特定します。この情報をもとに手順を標準化し、インシデント管理における初回解決率を高められます。

重大度や優先度の解釈が異なると、重要なインシデントへの対応が遅れる一方、緊急度の低いインシデントが先に処理されます。リソース配分が偏り、Zendesk Supportのサービスレベル合意に違反する可能性もあります。ProcessMindは、インシデントの属性とその後のプロセス経路を分析し、実際の優先順位付けと定義済みのポリシーを比較します。分類の不一致が発生している箇所を特定し、インシデント管理における研修やポリシーの見直しにつなげます。

ネットワークチームやデータベースチームなど、特定の専門チームに引き継がれたインシデントが長時間滞留し、大幅な遅延を生むことがあります。Zendesk Supportのワークフロー全体の解決速度とユーザー満足度にも影響します。ProcessMindは、転送箇所と滞留時間を分析し、ボトルネックになっている専門チームを特定します。キャパシティ不足やプロセス上の不備など、遅延の理由を明らかにし、インシデントのエスカレーションとリソース配分を重点的に改善できます。

解決策を適用した後も、ユーザーの確認を待つためにインシデントが長時間オープンのままになることがあります。Zendesk Supportでの解決指標が膨らみ、リソースが拘束され、実際のクローズが遅れます。ProcessMindは、「User Notification Sent」から「User Confirmation Received」までの工程にインシデントが平均どれだけ滞在しているかを示します。コミュニケーション不足、説明の不明確さ、フォローアップ手順の欠如など、遅延の原因を特定し、プロセスを調整できます。

根本原因を十分に特定・解消しないままインシデントを解決すると、問題や類似インシデントが再発します。Zendesk Supportで場当たり的な対応が繰り返され、業務負荷が増加します。ProcessMindは、類似する症状のインシデントが再発する頻度や、解決コードと後続インシデントの関係を可視化します。根本原因分析の不足箇所を特定し、先回りした問題管理と継続的な改善に役立てられます。

エージェントが文書化されたインシデント管理手順から逸脱すると、検証や適切な記録などの重要な工程を省く非公式の回避策が生まれることがあります。Zendesk Supportのデータ完全性とコンプライアンスが損なわれます。ProcessMindは実際のプロセスフローをマッピングし、理想または文書化された経路との差異を明らかにします。こうしたシャドープロセスが発生する理由を管理者が理解し、手順を標準化したり、公式ワークフローを更新したりできるようにします。

解決時間の長期化、やり直し、過剰な引き継ぎを伴う非効率なインシデント管理は、運用コストの増加に直結します。エージェントの作業時間、システム停止時間の長期化、SLA違反による違約金などが含まれます。ProcessMindは、各逸脱や遅延に伴う見えないコストを明らかにし、プロセスの非効率が与える影響を定量化します。リソースが不必要に消費されている箇所を正確に特定し、Zendesk Supportのプロセスを重点的に改善してコストを削減できます。

一般的な目標

成功の状態を定義

インシデントがオープンのままになっている平均時間を短縮すると、ユーザー満足度が向上し、運用への影響も抑えられます。解決を早めることで重要なサービスを迅速に復旧し、組織全体の混乱を最小限に抑えられます。
ProcessMindは、Zendesk Supportにおけるインシデントの全行程をマッピングし、遅延に関係する具体的なアクティビティとエージェントを明らかにします。ボトルネックを定量化し、対策の対象を絞ることで、解決時間を15~20%など測定可能な割合で短縮できます。

サービスレベル合意を継続的に達成することは、信頼を築き、予測可能なサービス提供を実現します。SLA違反は、違約金、評判の低下、ユーザーの不満につながる可能性があります。
ProcessMindは、Zendesk Supportのデータに含まれるすべてのSLA違反を自動的に特定し、どこで、なぜ違反が発生したかを明らかにします。重要な経路を定義してコンプライアンスを確保し、期限内の解決率を10%以上高めるのに役立ちます。

サポートグループやエージェント間での過剰な転送は、遅延やコミュニケーションの負担を生み、情報の欠落につながる可能性があります。引き継ぎプロセスを整理すると、効率が高まり、解決時間を短縮できます。
ProcessMindは、Zendesk Supportにおけるすべてのインシデント転送を視覚的に示し、非効率な引き継ぎのパターンと、頻繁な転送ループに関係するチームやエージェントを特定します。重点的な研修やプロセスの調整により、不要な引き継ぎを20%削減できます。

インシデントが以前の状態やエージェントに何度も戻るやり直しは、貴重なリソースを消費し、最終的な解決を遅らせます。こうしたループをなくすことで、運用コストを直接削減し、効率を高められます。
ProcessMindはインシデントの経路を分析し、Zendesk Supportにおけるすべてのやり直しループを検出・定量化するとともに、それを引き起こす具体的なアクティビティや条件を特定します。パターンを理解することで、プロセスを再設計し、やり直しを25%削減できます。

優先順位付けにばらつきがあると、重要なインシデントへの対応が遅れ、緊急度の低いインシデントが先に処理されます。サービス品質とリソース配分にも影響します。標準化された方法により、リソースを適切に集中させられます。
ProcessMindは、Zendesk Supportで定義された優先順位ルールと実際のインシデント対応の差異を明らかにし、どこで、なぜ逸脱が起きているかを特定します。この情報をもとに、ポリシーを一貫して適用し、リソース配分を改善できます。

インシデントを専門サポートチームへ転送する際の遅延は、複雑な問題の解決時間を長引かせる大きなボトルネックになることがあります。この移行を最適化することは、効率向上に欠かせません。
ProcessMindは、Zendesk Supportでインシデントを専門チームへ転送する際の正確な待ち時間と承認工程を特定します。具体的な遅延箇所を明らかにし、プロセスを再設計して転送を10~15%迅速化できます。

解決策を提示した後、ユーザー確認を待つ時間が長いと、技術的な作業が完了していてもインシデントのライフサイクルが大幅に長引きます。この工程を迅速化すると、クローズ率を高められます。
ProcessMindは、Zendesk Supportで「ユーザー確認待ち」の状態に費やされた時間をマッピングし、ボトルネックと先回りしたコミュニケーションの機会を明らかにします。この情報をもとに通知とフォローアップのプロセスを整理し、確認の遅延を減らせます。

根本原因分析が不十分だと、インシデントが再発し、作業が無駄になり、システムの不安定な状態が続きます。分析の精度を高めることで、将来の問題を防ぎ、インシデント件数を減らせます。
ProcessMindは、Zendesk Supportのインシデント解決データと特定された根本原因を関連付け、具体的なアクティビティとインシデント再発の相関関係を明らかにします。これにより、根本にある問題をより正確に特定し、類似インシデントを防げます。

エージェントやチームが公式手順を迂回すると、対応の不一致、コンプライアンスリスク、予測できない結果につながる可能性があります。標準プロセスを守ることは、管理と品質を維持するうえで欠かせません。
ProcessMindは、Zendesk Supportで実際に実行されたすべてのインシデント経路を自動的に検出し、文書化された理想プロセスと比較します。すべての逸脱を明らかにし、標準作業手順の徹底とリスク低減を支援します。

非効率なインシデント管理では、解決時間の長期化、過剰なリソース配分、作業の繰り返しによって運用費が大幅に増加する可能性があります。コストを最適化すると、収益性の改善につながります。
ProcessMindは、Zendesk Supportのインシデントライフサイクルにおける各アクティビティのリソース消費量と所要時間を定量化し、コスト増加につながる非効率を明らかにします。このデータをもとにプロセスを調整し、対応コスト全体を削減できます。

最初のやり取りでインシデントを解決することは、効率と顧客満足度を示す重要な指標です。フォローアップのコストを減らし、解決時間を大幅に短縮できます。
ProcessMindはインシデントの経路を分析し、Zendesk Supportで複数回の接触が必要なインシデントと、初回対応で解決したインシデントの特徴を特定します。この情報をもとに研修とナレッジベースを改善し、FCRを高められます。

業界によっては、インシデント対応で規制基準を守ることが必須です。コンプライアンス違反は、多額の罰金や評判の低下につながる可能性があります。
ProcessMindは、Zendesk Supportのインシデント管理について、定義された規制要件と実際のプロセス実行を視覚的に比較します。逸脱や未実施の工程を検出し、監査可能な記録を提供することで、継続的なコンプライアンスを支援します。

インシデント管理を改善する6つのステップ

1

テンプレートをダウンロード

実施内容

インシデント管理データ向けにあらかじめ構成されたExcelテンプレートを取得します。これにより、Zendesk SupportのデータをProcessMindの分析要件に合わせられます。

重要な理由

標準化されたテンプレートによりデータ準備が効率化され、入力ミスを減らし、正確な分析に必要なインシデント情報を漏れなく記録できます。

期待される成果

Zendesk Supportのインシデントデータを入力できる、すぐに使えるExcelテンプレート。

得られる成果

Zendeskのインシデントフローに潜む遅延を発見

ProcessMindはZendeskのデータをインタラクティブな可視化に変換し、インシデントが実際にたどった経路を示します。ボトルネックが発生している箇所を正確に特定し、解決を早める機会を見つけ出せます。
  • Zendeskの実際のインシデントフローを可視化
  • 解決プロセスのボトルネックを正確に特定
  • インシデントの解決時間を短縮
  • SLAへの準拠を確保し、満足度を向上
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

一般的な成果

インシデント管理を向上

これらは、Zendesk Supportのインシデント管理フローにプロセスマイニングを適用した組織で、通常達成される測定可能な改善例です。作成から解決までのすべての「Incident ID」を分析することで、重要なボトルネックと非効率が明らかになり、インシデントの解決時間が大幅に短縮され、サービスの信頼性が高まります。

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インシデント解決の高速化

平均サイクルタイムの短縮

インシデントの報告からクローズまでの時間を大幅に短縮できるよう、ボトルネックを特定して排除し、インシデント解決プロセスを効率化します。これにより、ユーザー満足度と業務効率が向上します。

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SLA遵守の向上

SLA遵守率の向上

SLA違反の根本原因を特定し、的を絞った改善を実施することで、定められたサービスレベル合意の範囲内で解決できるインシデントを増やします。信頼の構築とサービス上の約束の履行につながります。

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引き継ぎの削減

インシデント1件あたりの転送回数の削減

ルーティングとナレッジ移転の経路を最適化し、チームや担当者間で発生する不要なインシデントの引き継ぎを減らします。これにより解決が早まり、エラーの可能性も抑えられます。

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初回対応での解決率向上

FCR率の向上

担当者により良いツールと知識を提供し、ユーザーとの最初のやり取りで問題を特定して解決します。これにより顧客満足度が大きく向上し、全体の運用負荷も軽減されます。

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手戻り率の低減

繰り返しアクティビティの削減

解決を試みた後にインシデントを再度処理する、繰り返し発生する手戻りループを見つけて排除します。無駄な作業を防ぎ、コストを削減し、最終的なインシデントのクローズを早めます。

結果は、インシデント管理プロセスの内容、既存のデータ品質、組織の状況によって異なります。ここに示す数値は、さまざまな導入事例で確認された一般的な改善を示したものです。

推奨データ

まずは重要度の高い属性とアクティビティから始め、必要に応じて対象を広げてください。
イベントログを初めて扱いますか。学ぶ プロセスマイニングのイベントログを作成する方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

各インシデントチケットに対してシステムが生成する一意の識別子です。

重要な理由

すべてのイベントを1件のインシデントに結び付ける基本的な識別子です。ライフサイクル全体を追跡し、プロセスのパフォーマンスを正確に分析できます。

アクティビティが発生した正確な日時です。

重要な理由

タイムスタンプによってすべてのアクティビティを時系列で把握できるため、所要時間の算出、ボトルネックの特定、時間の経過に伴うプロセスパフォーマンスの分析が可能になります。

イベント発生時点におけるインシデントチケットのステータスです。「Open」、「Pending」、「Solved」などがあります。

重要な理由

ステータスの変更を追跡することで、プロセスの進行、待機時間、インシデントのライフサイクルの開始点と終了点を把握できます。

現在インシデントを担当している個別のサポート担当者です。

重要な理由

責任を持つ担当者を識別し、業務量の分析と引き継ぎの追跡を可能にします。プロセスの非効率を特定するうえで重要です。

現在インシデントを担当しているサポートチームまたはグループです。

重要な理由

チームの担当状況を追跡し、チーム間の引き継ぎ、チーム固有のボトルネック、キュー待ち時間を分析できます。

インシデントに割り当てられた優先度です。「Low」、「Normal」、「High」、「Urgent」などがあります。

重要な理由

この属性は、分析の分類、優先順位付けの有効性評価、緊急度別のSLA遵守状況の監視に欠かせません。

インシデントが最初に報告されたチャネルです。「Email」、「Web」、「API」などがあります。

重要な理由

発生源別にインシデント量とプロセスパフォーマンスを分析し、チャネルごとのプロセス改善とリソース配分を可能にします。

インシデントに適用されるサービスレベル合意(SLA)の現在のステータスです。

重要な理由

サービスコミットメントに対するパフォーマンスを直接測定し、SLA違反の分析と、コンプライアンス向上に向けた予防的なモニタリングを可能にします。

アクティビティが完了した時点を示すタイムスタンプです。

重要な理由

アクティビティの所要時間と待ち時間を計算できるため、詳細なボトルネック分析やプロセス遅延の特定に役立ちます。

アクティビティ

追跡・最適化するプロセスのステップ

Zendeskで新しいチケットが作成された時点を示し、インシデントのライフサイクルが始まります。このイベントはZendeskのチケット作成監査ログに明示的に記録され、すべてのケースの開始点になります。

重要な理由

これは主要な開始アクティビティです。このイベントから他のイベントまでの時間を分析することで、チケットのライフサイクル全体の所要時間と初回応答時間を測定できます。

チケットが対応する特定の担当者に割り当てられた際に発生するアクティビティです。チケットの監査履歴に明示的なイベントとして記録され、個人が対応責任を引き受けたことを示します。

重要な理由

このマイルストーンは、初回割り当てまでの時間を測定するうえで欠かせません。また、引き継ぎ、手戻り、初回対応での解決率を分析する基礎になります。

担当者がインシデントへの対応を開始したことを示します。通常、チケットの「status」フィールドが「new」から「open」に変わったことから推定され、調査と診断の段階が始まったことを意味します。

重要な理由

このイベントは、待機状態から対応中への移行を示します。チケットが「new」ステータスで待機してから「open」に移行するまでの時間は、初回応答時間の重要な指標です。

初回割り当て後に、チケットの担当がある担当者またはグループから別の担当者またはグループへ移された際に発生します。チケットの監査履歴で明示的なイベントとして追跡されます。

重要な理由

再割り当ては、引き継ぎや手戻りを分析するうえで重要です。再割り当ての頻度が高い場合、初期ルーティングの誤り、複雑な問題、プロセスのボトルネックが示されていることがあります。

担当者が解決策を実施し、チケットを「solved」としてマークした際に発生する重要なマイルストーンです。チケット監査ログにステータス変更として記録される明示的なアクションです。

重要な理由

主要な解決アクティビティであり、解決までの時間を測定する重要な時点です。このイベントから「Incident Closed」までの時間は、ユーザー確認または自動クローズの期間を示します。

チケットが完全にクローズされ、インシデントのライフサイクルが最終的に終了したことを示します。Zendeskでは、解決済みになってから一定期間後に自動的にクローズされることが多く、最終的なステータス変更として取得されます。

重要な理由

プロセスの最終終了アクティビティです。プロセス全体の所要時間は「Incident Created」からこのイベントまでで算出され、サイクルタイムをエンドツーエンドで把握できます。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングはZendeskのデータを使ってインシデントの実際の流れを可視化し、逸脱、ボトルネック、手戻りのループを明らかにします。遅延や非効率の根本原因を特定し、解決時間の短縮とサービス品質の向上につなげられます。業務を客観的に把握する、データに基づく視点を提供します。

主に必要なのは、インシデントの各ステップを記録したイベントログです。インシデントID、アクティビティの説明、タイムスタンプ、担当者または実行主体を含めます。Zendesk Supportでは通常、チケットID、ステータスの変更、担当者の変更、コメント、作成・更新・解決に関するタイムスタンプなどが重要な項目です。これらのデータにより、プロセスマイニングツールでインシデントの一連の経過を再構成できます。

プロセスの非効率を特定して取り除くことで、インシデントの解決時間短縮とSLA遵守率の向上が期待できます。プロセスマイニングにより、過剰な引き継ぎや手戻りのサイクルを減らし、優先順位付けを標準化できるため、対応がより効率的になります。最終的に、ユーザー満足度と業務の一貫性が高まります。

初期設定とデータ抽出は、データ量やアクセスのしやすさに応じて、通常数日から2週間以内に完了できます。データを取り込み、プロセスマイニングツールでモデル化すると、最初のインサイトがすぐに得られる場合があります。詳細な分析と実行可能な改善案の特定には、数週間かかることがあります。

必要なイベントログを取得するには、SQLやZendeskのレポートAPIを使った基本的なデータ抽出スキルが役立ちます。多くのプロセスマイニングプラットフォームには分析用の使いやすいインターフェースがありますが、プロセスに関する知識があると進めやすくなります。初期のデータ接続や変換では、技術的な支援が必要になる場合があります。

はい。プロセスマイニングは、標準手順の外で行われる非公式なインシデント対応、いわゆる「シャドープロセス」を効果的に明らかにします。Zendeskのデータから実際のプロセス経路をすべて可視化し、理想的なプロセスモデルからの逸脱を示します。これにより、インシデント管理の透明性とコンプライアンスを高められます。

プロセスマイニングは、インシデント管理ワークフローのどこで、なぜSLA違反が発生するのかを正確に特定します。目標未達につながる具体的なアクティビティ、遅延、引き継ぎを明らかにします。重要な経路上のボトルネックを把握することで、SLA遵守率を高めるための的を絞った対策が可能になります。

データセキュリティは最優先事項です。プロセスマイニングツールには通常、データ匿名化のオプションや安全なデータ保管など、信頼性の高いセキュリティ機能が備わっています。データの管理権限は組織側にあり、多くのソリューションが業界標準や規制に準拠して、分析中のプライバシーと保護を確保します。

手戻り、過剰な引き継ぎ、長期化した解決時間などの非効率を特定して取り除くことで、インシデントごとに必要な手作業とリソースを直接削減できます。この最適化により業務コストが下がり、チームがより多くのインシデントに効率よく対応したり、リソースを再配分したりできるようになります。

ボトルネックの特定は重要な強みですが、プロセスマイニングで分析できる範囲はそれだけではありません。リソースの利用状況、コンプライアンス違反、プロセスのばらつきを分析し、将来の結果を予測できます。遅延の発見にとどまらず、インシデント管理プロセスを全体的に把握できます。

インシデント管理を最適化し、今日から解決を迅速化

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