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サービスリクエスト管理を改善

Freshserviceでサービスリクエストを最適化するための6つのステップをご紹介します。

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Freshserviceのサービスリクエスト管理を改善

サービスリクエストのプロセスでは、ボトルネックによって解決が遅れ、ユーザーの不満につながることがあります。ProcessMindを使うと、プロセスの非効率な箇所を正確に特定できます。さらに、効率を高め、顧客満足度を向上させるための具体的な改善を支援します。サービス提供をどのように改善できるかをご覧ください。

事前設定済みのデータテンプレートをダウンロードし、よくある課題に取り組んで、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を参考に、業務を改善してください。

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Freshserviceのサービスリクエスト管理を改善する理由

サービスリクエスト管理は、顧客満足度を高く保ち、事業継続を支え、運用コストを抑えるうえで重要な役割を担います。変化の速い現在の環境では、組織はサービスを効率よく提供する必要があります。パスワードのリセットからソフトウェアへのアクセス申請まで、サービスリクエストへの対応が遅れたり非効率になったりすると、その影響は広範囲に及びます。解決の遅れはユーザーの不満や生産性の低下を招き、停止時間の長期化や機会損失による金銭的な損失につながる可能性もあります。また、非効率なプロセスは貴重なリソースを消費し、担当者がより複雑な問題に取り組む時間を奪うとともに、サービス提供全体のコストを押し上げます。Freshserviceで各サービスリクエストが最初から最後までどのように処理されるかを把握することは、サービスデスクをコストセンターから組織の戦略を支える存在へと変える第一歩です。

プロセスマイニングでサービスリクエストの状況を把握

プロセスマイニングを使うと、Freshserviceのサービスリクエスト管理プロセスを客観的に把握できます。生のアクティビティログを、視覚的で具体的なインサイトに変えます。「何が起きたか」を示す従来のレポートとは異なり、プロセスの開始から完了までの流れを再構成し、「どのように、なぜ起きたか」を明らかにします。「サービスリクエスト作成」から「サービスリクエスト完了」まで、途中のやり取りを含むすべてのイベントを追跡できます。実際の処理経路を分析することで、ボトルネック、標準手順からの逸脱、不要な手戻りを正確に特定できます。実際のサイクルタイムを把握し、遅延の原因となるアクティビティを特定するとともに、「サービス種別」や「担当者／チーム」などの要因が解決効率に与える影響を評価できます。こうした詳細な情報をもとに、Freshserviceの運用について、サービスリクエスト管理をどう改善するか、サイクルタイムをどう短縮するかといった重要な問いに答えられます。

プロセス改善の主な領域

プロセスマイニングを使うと、Freshserviceのサービスリクエスト管理に潜む非効率を見つけ、改善すべき領域を絞り込めます。よくある改善機会は次のとおりです。

ボトルネックの特定：サービスリクエストが頻繁に滞留したり、大幅に遅れたりするアクティビティや担当者のキューを特定します。たとえば、「申請者への情報確認」や「外部ベンダーへの依頼」が解決を長引かせていないかを確認できます。
ワークフローの効率化：サービスリクエストへの対応に不要な手順、手戻り、重複したアクティビティがないかを見つけます。トリアージの見直しや、チーム間のやり取りの削減につながります。
SLAの遵守：SLA未達の根本原因を分析し、どの段階で、なぜリクエストが基準を満たさなくなるのかを把握します。重要なサービスレベル合意を継続して達成するための先回りした対策に役立ちます。
リソースの配分：担当者の業務量と効率を評価し、割り当ての見直しや対象を絞ったトレーニングの機会を特定します。さまざまな「サービス種別」や「優先度」における応答時間と解決時間の改善につながります。
自動化の機会：繰り返し発生し、自動化に適した手作業を特定します。担当者がより複雑な問題に集中できるようになります。

サービスリクエスト管理の改善で得られる効果

Freshserviceのサービスリクエスト管理にプロセスマイニングを利用すると、組織の収益やユーザー満足度に直結する、測定可能な効果が期待できます。

サイクルタイムの短縮：サービスリクエストの申請から解決までの平均時間を大幅に短縮し、ユーザー体験と生産性を高めます。
SLA遵守率の向上：サービスレベル合意を継続して達成、または上回ることで、サービス提供の信頼性を高めます。
運用コストの削減：リソースの使い方を見直し、手作業と手戻りを減らすことで、大幅なコスト削減につなげます。
顧客満足度の向上：迅速で効率的な解決により、ユーザー満足度とITサービスへの評価を高めます。
生産性の向上：効率化されたプロセスと明確なガイドラインにより、担当者がより多くのリクエストに適切に対応し、付加価値の高い業務に集中できるようにします。

Freshserviceのサービスリクエスト改善を始める

今日からFreshserviceのサービスリクエスト管理の改善に取り組みましょう。プロセスマイニングを使うと、データに基づいて判断し、効果的な変更を実施して、サービス提供を継続的に改善するための状況を把握できます。まずFreshserviceのデータを分析ツールに接続し、より効率的でコンプライアンスを守り、ユーザーを重視したサービスリクエストプロセスへの道筋を見つけてください。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

サービスリクエストの解決に時間がかかり、ユーザーの不満や組織全体の生産性低下につながっています。サイクルタイムの長期化は顧客満足度に直接影響し、運用コストを押し上げる可能性があります。
ProcessMindはFreshserviceのサービスリクエスト管理プロセスを最初から最後まで分析し、大幅な遅延を引き起こすアクティビティや引き継ぎを特定します。実際のプロセスフローを可視化し、解決時間を長引かせるボトルネックや重要な経路を明らかにします。

重大なサービスリクエストでサービスレベル合意の目標を達成できないことが多く、ペナルティや評判の低下、事業ニーズへの対応不足につながっています。優先度の高いリクエストの処理に、組織的な問題がある可能性を示しています。
ProcessMindはFreshserviceでSLA未達がどこで、なぜ発生するのかを明らかにし、サービス種別、優先度、担当チームごとに状況を比較します。コンプライアンスを損なう具体的な手順を特定し、サービスリクエスト管理の的を絞った改善に役立てられます。

サービスリクエストの負担が担当者間で偏り、一部の担当者は疲弊する一方、ほかの担当者は十分に稼働していません。この不均衡は、サービスリクエスト管理における担当者の生産性や士気、全体の効率に影響します。
ProcessMindはFreshserviceの担当者のアクティビティと案件数を可視化し、業務配分の偏りや、過重な負担を抱えるチーム、十分に稼働していないチームを明らかにします。実際のリソース配分を把握し、人員配置やキュー管理の改善に役立てられます。

担当者がユーザーに追加情報を求めることが多く、何度もやり取りが発生して解決までの時間が延びています。こうした手戻りは担当者の労力を無駄にし、Freshserviceで申請するユーザーの不満にもつながります。
ProcessMindは、サービスリクエスト管理プロセスで情報確認が始まる箇所や繰り返される箇所を特定します。これらのアクティビティの頻度と影響を分析し、申請時の情報入力やトリアージの改善機会を明らかにします。

サービスリクエストが計画や文書化のない多様な経路をたどるため、解決時間の予測やコンプライアンスの確保が困難になっています。標準化されていないことで、運用の予測が難しくなり、サービス品質にもばらつきが生じます。
ProcessMindはFreshserviceのサービスリクエスト管理における実際のプロセスバリアントを自動で発見し、標準的なフローからの主な逸脱を可視化します。プロセスがどこで、なぜ分岐するのかを把握し、標準化に取り組めます。

外部ベンダーが関わるサービスリクエストでは、管理されていない大幅な遅延が発生し、全体の解決速度に影響することがあります。第三者への引き継ぎや調整の状況が見えにくい場合もあります。
ProcessMindはFreshserviceで外部ベンダーが関わるリクエストのライフサイクルを追跡し、「外部ベンダーへの依頼」アクティビティの所要時間と発生頻度を明らかにします。外部依存がエンドツーエンドのサイクルタイムに与える実際の影響を把握し、ベンダーに関連するボトルネックを特定できます。

サービスリクエストが担当者やチーム間で頻繁に再割り当てされ、引き継ぎによる遅延やコンテキストの喪失につながっています。こうした頻繁な変更は、最初の割り当ての精度不足や責任範囲の不明確さを示している可能性があります。
ProcessMindはFreshserviceのサービスリクエスト管理における担当者やチームの再割り当てのパターンを特定します。再割り当てがサイクルタイムに与える影響を数値化し、初回トリアージの誤りやスキル不足などの根本原因を明らかにします。

サービスリクエスト管理プロセスの社内レビューに必要以上の時間がかかり、最終的な解決が遅れています。特に複雑なリクエストや重大なリクエストでは、大きなボトルネックになる可能性があります。
ProcessMindはFreshserviceの「社内レビュー実施」アクティビティの所要時間と発生頻度を分析します。レビューが長引いているリクエストの種類やチームを特定し、プロセスの改善に役立てられます。

担当者が解決済みとしたサービスリクエストのうち、申請者が確認していないものが多く、認識の食い違いや不満につながる可能性があります。コミュニケーションや提案した解決策に問題があることを示している場合もあります。
ProcessMindはFreshserviceの「解決策を提示」と「申請者が解決を確認」の各アクティビティを通じて、サービスリクエストの処理経路を追跡します。申請者の確認がないまま完了したリクエストを特定し、この手順が見落とされたり遅れたりする理由の把握に役立てられます。

サービスリクエストの優先順位付けや振り分けが適切に行われないと、重大な問題への対応が遅れる一方で、軽微な問題に過剰な注意が向けられることがあります。こうした判断のずれはリソースの浪費につながり、サービス品質にも影響します。
ProcessMindは、Freshserviceにおける「サービスリクエスト作成」から「サービスリクエスト振り分け」、「サービスリクエスト優先順位付け」までの流れを可視化します。初期設定された優先度と実際の処理経路の不一致を特定し、振り分けプロセスを改善できる箇所を明らかにします。

複雑さ、必要なリソース、解決までの長い時間などが原因で、特定の種類のサービスリクエストは運用コストが不釣り合いに高くなることがあります。これは予算全体の効率にも影響します。
ProcessMindは、Freshserviceにおけるサービスリクエストの種類と、各リクエストの処理経路、所要時間、関連するアクティビティを関連付けて分析します。これにより、管理コストが最も高いサービス種別を特定し、プロセスの効率化によるコスト削減の機会を見つけられます。

一般的な目標

成功の基準を定義

サービスリクエストの解決時間を短縮すると、顧客満足度と業務効率の向上につながります。対応が長引けば利用者の不満を招き、重要なサービスに関わる場合は業務にも影響しかねません。この目標を達成することで、より迅速で効果的なサービスデスクを実現できます。
ProcessMindは、Freshserviceのサービスリクエスト管理で遅延を引き起こすボトルネックとクリティカルパスを特定します。実際のプロセスの流れを可視化することで、リクエストが滞留する箇所と遅延時間を把握できます。対象を絞った改善を行い、解決時間の大幅な短縮と進捗の定量的な把握につなげられます。

サービスリクエストのサービスレベル契約（SLA）を高い水準で遵守することは、顧客の期待に応え、ペナルティや評判の低下を避けるうえで欠かせません。SLA違反が頻発している場合、プロセスの実行に構造的な問題がある可能性があり、サービス品質に関する約束を継続的に守るための早急な対応が必要です。
ProcessMindは、Freshserviceのサービスリクエスト管理におけるSLA違反を自動で検出し、未遵守の原因を示します。問題のあるプロセスバリアントやアクティビティを明らかにするため、先回りした対策やプロセスの見直しを行い、SLA目標の継続的な達成と今後の違反防止につなげられます。

サービスリクエストを担当者に効率よく配分することは、生産性の維持、燃え尽きの防止、迅速なサービス提供に欠かせません。業務負荷に偏りがあると、解決の遅れやサービス品質の低下、担当者の不満につながり、チーム全体のパフォーマンスにも影響します。
ProcessMindは、サービスリクエスト管理における担当者のアクティビティと業務負荷の偏りを可視化します。負荷が過剰な担当者や、十分に業務を割り当てられていない担当者を明らかにすることで、Freshservice上のデータに基づくリソースの再配分やプロセスの見直しを行い、効率と業務負荷の公平性を高められます。

サービスリクエストの手戻りは貴重なリソースを消費し、解決を遅らせるだけでなく、担当者と依頼者の双方に負担をかけます。その結果、運用コストと顧客満足度の両方に影響します。最初から正確に情報をそろえ、こうした非効率を減らすことが、サービス提供の効率化につながります。
ProcessMindは、Freshserviceのサービスリクエスト管理で手戻りを引き起こすアクティビティや条件を特定します。追加情報や修正のためにリクエストが何度も差し戻される箇所を明らかにし、最初の段階で完全かつ正確な情報を収集できるよう、プロセスの再設計を支援します。

サービスリクエスト管理の処理経路にばらつきがあると、結果が予測しにくくなり、コンプライアンス上のリスクやトレーニングの負担が増します。標準化により、効率と品質を一定に保ち、すべてのリクエストで予測可能な利用体験を提供できるため、サービス全体の向上につながります。
ProcessMindは、Freshserviceで実際に行われているプロセスバリアントを自動で検出し、理想または設計上の経路からの逸脱を示します。ばらつきが生じる理由を把握し、ベストプラクティスの定着とサービスリクエスト対応の効率化・標準化に役立てられます。

外部ベンダーへの依存を適切に管理できないと、サービスリクエストの解決が大幅に遅れることがあります。引き継ぎを最適化することは、プロセス全体の効率を保ち、外部での待ち時間を減らし、サービスリクエストのサイクルタイムを短縮するうえで重要です。
ProcessMindは、Freshserviceのサービスリクエスト管理における外部ベンダーとの連携時間とその影響を追跡します。引き継ぎで遅延が発生する箇所を特定し、ベンダーとのサービス契約の見直しや連絡手順の改善に役立てられます。

サービスリクエストの担当者が頻繁に再割り当てされる場合、初期の振り分け、スキルの適合、知識の不足に問題がある可能性があります。対応の遅れや処理コストの増加にもつながります。再割り当てを減らすことで、リクエストの流れを効率化し、サービスの継続性を高められます。
ProcessMindはイベントログを分析し、Freshserviceで担当者の再割り当てが起きるパターンと原因を特定します。特定のリクエスト種別や初期の割り当てが頻繁な引き継ぎにつながっているかを明らかにし、サービスリクエスト管理における振り分けルールの改善や担当者のスキル向上に役立てられます。

社内レビューに時間がかかると、サービスリクエストの解決が大幅に遅れ、顧客満足度やサービス提供の速度に影響します。品質を損なわずにレビューを迅速化することが、応答性の高いサービスリクエスト管理につながります。
ProcessMindは、Freshserviceのサービスリクエスト管理における社内レビューの所要時間を正確に測定します。レビューのサイクル内にあるボトルネックを明らかにし、手順の見直しや必要な承認の迅速化に役立つデータを提示することで、全体の解決時間を短縮します。

依頼者による解決確認率が低い場合、連絡の不足、解決内容の分かりにくさ、提供した解決策の有効性に問題がある可能性があります。確認率の向上は、依頼者の満足度とサービスへの信頼が高まっていることを示します。
ProcessMindは、Freshserviceのサービスリクエスト管理で、解決が確認された場合と確認されなかった場合のイベントの流れを分析できます。連絡不足や効果的でないフォローアップなど、依頼者の関与や最終的な確認に影響するパターンを特定できます。

優先順位付けや振り分けが正確でないと、リソースの配分に偏りが生じ、重要なリクエストへの対応が遅れ、SLA違反につながることがあります。初期段階の精度を高めることは、サービスリクエスト管理を効果的に行い、緊急度の高い問題に適切なリソースを割り当てるうえで欠かせません。
ProcessMindは、Freshserviceにおけるサービスリクエストの初期分類とその後の処理を分析し、優先順位付けの誤りが起きる箇所を特定します。初期の振り分け判断が後続のパフォーマンスや解決結果に与える影響を明らかにし、改善の方向性を示します。

非効率なプロセス、過剰なリソース使用、頻繁なエスカレーションなどにより、特定の種類のサービスリクエストは運用コストが不釣り合いに高くなることがあります。サービスデスクの予算とリソース配分を最適化するには、こうしたコストを特定し、抑えることが重要です。
ProcessMindは、Freshserviceのサービスリクエスト管理において、プロセスのアクティビティやリソース配分をサービス種別ごとに関連付けて分析します。コストが最も高い種別とその理由を示し、サービス品質を損なわずに大幅なコスト削減を目指す、対象を絞ったプロセス改善を支援します。

サービスリクエスト管理を改善する6つのステップ

テンプレートをダウンロード

実施内容

Freshserviceのサービスリクエスト管理に合わせて作成されたExcelテンプレートを入手し、分析に適した形式でデータを整えます。

データテンプレートガイドを見るテンプレートをダウンロード

重要な理由

プロセスを正確にマッピングし、サービスリクエストのワークフローに関する信頼できるインサイトを得るには、データ構造の標準化が欠かせません。

期待される結果

Freshserviceのサービスリクエストデータに合わせた、すぐに使えるExcelテンプレート。

主な発見事項

サービスリクエストに潜む実態を明らかに

ProcessMindは、サービスリクエストの実際の流れを可視化し、各ステップと非効率な箇所を明らかにします。遅延が起きている場所や改善の余地を把握できます。

実際のサービスリクエストの流れを可視化
Freshserviceに潜むボトルネックを特定
遅延や手戻りの根本原因を特定
リクエストの解決状況と満足度の重要業績評価指標（KPI）を追跡

Discover your actual process flow

Identify bottlenecks and delays

Analyze process variants

Design your optimized process

一般的な成果

オペレーショナルエクセレンスの実現

これらの成果は、サービスリクエスト管理のワークフローにプロセスマイニングを適用することで、組織が実現できる改善を示しています。Freshserviceのデータを分析することで、企業は非効率な箇所を見つけ、対象を絞った改善を実施して、業務の効率化と利用者の満足度向上につなげられます。

0 %

解決時間を短縮

プロセス全体の所要時間の平均短縮率

プロセスマイニングでボトルネックを特定すると、サービスリクエストの作成から完了までの解決時間を短縮でき、サービス提供の効率が高まります。

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SLA遵守率を向上

目標時間内に対応したリクエストの割合

SLA違反の頻度と根本原因を明らかにすることで、組織はプロセスやリソースを見直し、サービスレベル契約を継続的に遵守できるようになります。これにより、サービスの信頼性が高まります。

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手戻りを削減

追加情報が必要なリクエストの減少

リクエストの情報が不足する理由を特定することで、担当者が追加情報を求める必要が減り、プロセスが効率化され、無駄な作業を抑えられます。

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担当者間の引き継ぎを削減

リクエストの再割り当ての減少

担当者の再割り当てが繰り返される理由を把握すると、初期の振り分けやスキルの適合を改善でき、遅延や担当者の負担を減らせます。

0 %

プロセスを標準化

理想的な経路からの逸脱を削減

標準から外れたプロセスのばらつきを特定して解消することで、組織はサービス提供の一貫性と予測可能性を高め、品質を向上できます。

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顧客満足度を向上

解決が確認されたリクエストの増加

依頼者による解決確認率が高まることは、解決策の有効性と連絡の明確さが向上していることを示し、顧客満足度の向上につながります。

具体的な結果や改善の度合いは、組織固有のプロセスの複雑さ、データ品質、導入範囲などによって異なります。ここで紹介する例は、さまざまなサービスリクエスト管理の導入で一般的に見られる効果です。

推奨データ

まず重要な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作成する方はこちら：プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

各サービス依頼を一意に識別する番号です。

重要な理由

関連するすべてのイベントを結び付ける重要なケースIDです。これにより、1件のサービス依頼の開始から終了までの経過を追跡できます。

サービス依頼について、特定の時点で発生したイベントまたはタスクの名称です。

重要な理由

この属性でプロセスマップのステップを定義し、サービス依頼のワークフローを可視化して分析できます。

アクティビティが発生した正確なタイムスタンプです。

重要な理由

イベントを時系列に並べるための情報であり、サイクルタイムの測定やボトルネックの検出など、パフォーマンス分析の基礎となります。

現在、サービス依頼を担当している担当者の名前です。

重要な理由

担当者の業務量やパフォーマンスを分析し、再割り当てが解決時間に与える影響を把握できます。

サービス依頼の対応を担当するサポートチームまたはグループです。

重要な理由

チームまたはグループ単位でパフォーマンスと業務量を分析できます。リソース管理や、機能領域ごとのボトルネック特定に役立ちます。

サービス依頼の優先度です。低、中、高、緊急などがあります。

重要な理由

SLAの遵守状況を分析し、依頼が業務への影響に応じて適切にトリアージされ、処理されているかを把握するうえで重要です。

ライフサイクルにおけるサービス依頼の現在のステータスです。

重要な理由

各イベントの状況を把握し、「オープン」や「保留」などの状態にかかる時間を測定することで、遅延の特定に役立ちます。

依頼されたサービスの具体的な種類またはカテゴリです。

重要な理由

依頼カテゴリごとにプロセスの流れや複雑さを比較し、標準化や自動化を検討すべき領域の特定に役立ちます。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

Freshserviceに新しいリクエストが正式に登録され、サービスリクエストのライフサイクルが始まるアクティビティです。サービスカタログ、メール、その他のチャネルから新しいチケットレコードが作成された際に明示的に記録され、一意のサービスリクエストIDが付与されます。

重要な理由

このプロセスの主な開始イベントです。このアクティビティから他のアクティビティまでの時間を分析することは、全体のサイクルタイムを測定し、初期処理の遅延を特定するうえで基本となります。

サービスリクエストが対応する担当者に割り当てられた時点を示します。重要な節目であり、チケットの「割り当て先担当者」または「所有者」フィールドの変更を追跡して推定します。

重要な理由

このアクティビティは、担当者の業務負荷を分析し、割り当てプロセスのボトルネックを特定するうえで重要です。作成から割り当てまでの時間は、重要なパフォーマンス指標です。

チケットの解決を外部ベンダーまたは第三者に引き継いだ時点を示します。「ベンダー待ち」や「第三者待ち」などのステータスへの変更から推定します。

重要な理由

ベンダーとの連携によって大幅な遅延が発生することがあります。このアクティビティを追跡することは、ベンダーのパフォーマンスとサービスリクエスト全体のサイクルタイムへの影響を測定するうえで重要です。

サービスリクエストの解決時間が、定められたサービスレベル契約（SLA）の目標時間を超えたときに発生する計算上のイベントです。システムで直接記録されるイベントではなく、解決時間とSLA期限を比較して算出します。

重要な理由

サービスの実績を約束した水準と直接比較できるため、管理上の重要業績評価指標（KPI）となります。どの種類や優先度のリクエストが目標未達となるリスクが高いかを特定できます。

担当者が解決策を提示し、作業が完了したと判断した時点を示す重要な節目です。チケットのステータスが「解決済み」に変更されたことから推定します。

重要な理由

このアクティビティは、実作業の終了を示します。この時点までの所要時間は、担当者とプロセスの効率を測る重要な指標であり、SLAの算出にも使われます。

サービスリクエストのライフサイクルの終了を示す最後のアクティビティです。通常、「解決済み」の状態で一定期間が経過し、再オープンされなかった場合に自動で発生します。

重要な理由

このイベントは、プロセスインスタンスの正式な終了を示します。「Resolved」から「Closed」までの時間は、依頼者が対応内容を確認する期間です。

よくある質問

プロセスマイニングはFreshserviceのサービスリクエスト管理をどのように改善できますか？

プロセスマイニングを使うと、サービスリクエストの実際の流れを可視化し、ボトルネック、逸脱、非効率を特定できます。遅延、SLA違反、手戻りの根本原因を明らかにし、データに基づく改善策の立案につなげます。プロセスの透明性が高まり、継続的な改善が可能になります。

プロセスマイニングにはFreshserviceからどのようなデータが必要ですか？

通常は、サービスリクエストID、各アクティビティのタイムスタンプ、アクティビティ名を含むイベントログが必要です。担当者、ステータス、優先度、グループなどの属性を加えると、分析の幅が広がり、プロセスをより深く把握できます。これらのデータは通常、FreshserviceのAPIまたはデータベースのエクスポートで取得します。

プロセスマイニングの結果はどのくらいで確認できますか？

データの抽出と読み込みから数週間以内に初期インサイトを得られることが多く、主な問題点を早期に特定できます。詳細な分析と具体的な改善提案は、プロセスの複雑さやデータ品質にもよりますが、通常1～3か月以内に得られます。これにより、情報に基づく意思決定を迅速に進められます。

頻発するSLA違反の削減にプロセスマイニングは役立ちますか？

はい。プロセスマイニングを使うと、サービスリクエストのプロセスでSLA違反がどこで、なぜ発生するのかを正確に特定できます。遅延につながるアクティビティ、担当者、キューを明らかにし、対象を絞った対策によってコンプライアンスの向上を図れます。サービスレベル契約をより安定して遵守できるようになります。

プロセスマイニングは、大規模で複雑なIT運用に限られますか？

いいえ。サービスリクエスト管理の最適化を目指すあらゆる規模の組織に役立ちます。小規模なチームでも、ワークフローに関する重要なインサイトを得て、すぐに実行できる改善策を見つけ、サービス提供の効率を高められます。さまざまな業務上のニーズに合わせて利用できます。

プロセスマイニングの導入にはどのような技術要件がありますか？

必要なイベントログを抽出するため、通常はAPI経由のエクスポートまたはデータベースへの直接アクセスを通じて、Freshserviceのデータにアクセスできる必要があります。そのデータを処理・可視化するために、クラウド型またはオンプレミス型のプロセスマイニングツールを使用します。通常、ツールの操作に高度なプログラミング知識は必要ありません。

プロセスマイニングは担当者の業務負荷の配分をどのように最適化しますか？

ケースの流れとアクティビティの所要時間を分析することで、プロセスマイニングは担当者の業務負荷の偏りや非効率な振り分けパターンを明らかにします。このインサイトを基にタスクをより適切に再配分し、再割り当てを減らすことで、担当者の業務効率と満足度を高められます。自動化の機会も特定できます。

Freshserviceのデータが完全に整っていない場合はどうなりますか？

データ品質は重要ですが、プロセスマイニングツールは軽微な不整合に対応できることが多く、データ品質の問題自体を特定するのにも役立ちます。信頼できる情報に基づいて分析できるよう、通常はプロジェクトの一環としてデータ準備を行います。この作業を通じて、今後のデータの整合性が向上することもあります。

Freshserviceでサービスリクエストの効率を高めましょう

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