あなたのインシデント管理を改善する

Zendeskでのインシデント管理を最適化する6ステップガイド
あなたのインシデント管理を改善する

Zendesk Supportでのインシデント管理を最適化し、迅速な解決を実現

インシデントを効果的に管理することは、ユーザー満足度と運用効率にとって不可欠です。当社のプラットフォームは、迅速な解決を妨げる隠れた遅延やボトルネックを発見するのに役立ちます。非効率な点がどこにあるかを正確に特定し、プロセスを合理化するための実用的なガイダンスを提供し、より迅速な解決に導きます。

事前設定されたデータテンプレートをダウンロードし、一般的な課題を解決して、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に従い、データテンプレートガイドを参考にしながら業務を変革してください。

詳細な説明を表示

インシデント管理最適化がビジネスに不可欠な理由

効率的なインシデント管理は、信頼性の高いサービス提供とユーザー満足度を支える基盤です。今日の急速に変化するデジタル環境では、どんな些細な障害でも、ビジネス運営、顧客からの信頼、さらには規制遵守に影響を与えかねません。Zendesk Supportはインシデントの記録と追跡のための堅牢なプラットフォームを提供しますが、真の課題はそれらのインシデントを効率的かつ効果的に解決することにあります。実際の作業の流れが明確に見えないと、組織は隠れた遅延、頻繁な手戻り、サービスレベル契約(SLA)の未達に苦しむことがよくあります。これらの非効率性は、ユーザーやサポートエージェントを苛立たせるだけでなく、運用コストの増加やブランドイメージの毀損にもつながります。インシデント管理プロセスの実態を把握することは、単に問題を修正するだけでなく、ビジネスを積極的に保護し、継続的なサービス改善を確実にするためにも不可欠です。

プロセスマイニングがZendesk Supportのインシデントフローをどのように明らかにするか

プロセスマイニングは、Zendesk Support内のインシデント管理データの複雑さを解き明かす強力な手段を提供します。各インシデントのすべてのやり取りとステータス変更を記録するイベントログを分析することで、プロセスマイニングはインシデントが最初の報告から最終的な解決に至るまでの実際の道のりを再構築します。この包括的なエンドツーエンドの視点は、通常のレポーティングでは得られない多くのことを明らかにします。意図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、ボトルネックがどこで発生しているか、再割り当てが過剰な場所、またはインシデントが頻繁に再開される場所を正確に示します。さまざまなインシデントタイプの完全なサイクル時間を視覚化し、実際のパフォーマンスと目標SLAを比較できます。この機能により、生のZendeskデータが実用的な洞察に変わり、インシデントがサポートチーム内をどのように流れ、どのステップに最も時間がかかり、手動介入や非効率性が解決を遅らせているかを正確に把握できます。

インシデント解決における主要な改善領域を特定する

プロセスマイニングを活用することで、Zendeskインシデント管理において改善の余地がある特定の領域を発見できます。例えば、以下のような点を発見できるでしょう。

  • 過剰な引き継ぎ: 最初のサポートから専門チームへの移行など、サポートグループ間でインシデントが不必要に頻繁に転送され、サイクルタイムに無駄な遅延が生じていませんか?プロセスマイニングは、これらの頻繁な転送とその影響を明らかにします。
  • 解決の遅延: 「診断開始」から「解決策特定」までの期間が長くなるなど、インシデントが通常停滞する段階を特定し、より良いトレーニングやリソース配分の必要性を示します。
  • 手戻りループ: 「解決済み」とされた後にインシデントが頻繁に再開されるパターンを発見し、初期解決の品質やユーザー確認プロセスに問題がある可能性を示唆します。
  • SLA遵守のギャップ: どのインシデントカテゴリや優先度がSLA目標を一貫して達成できていないかを明確に視覚化し、最も重要な改善努力に集中できるようにします。
  • 根本原因分析: プロセスパターンを一般的な根本原因カテゴリ属性に結び付け、再発するインシデントを防止するためのプロアクティブな対策を可能にします。

この詳細なレベルは、経験則を超え、Zendesk Support内のインシデント管理を真に最適化するためのデータドリブンな洞察を提供します。

インシデントプロセス最適化による具体的なメリットの実現

プロセスマイニングから得られる洞察は、組織にとって大きく測定可能なメリットに直接つながります。特定された非効率性やボトルネックに対処することで、以下の効果が期待できます。

  • インシデント管理サイクルタイムの短縮: インシデント解決を加速し、サービス復旧の迅速化と影響を受けるユーザーのダウンタイム削減につながります。
  • SLA遵守の改善: サービスレベル契約を常に達成または上回り、顧客満足度を高め、潜在的な罰則を回避します。
  • 運用コストの削減: ワークフローを効率化し、手戻りを減らし、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効率的に活用できます。
  • ユーザーとエージェントの満足度向上: ユーザーは迅速な解決と明確なコミュニケーションから恩恵を受け、エージェントは効率化されたプロセスと非効率なワークフローによる不満の軽減を体験します。
  • 継続的改善の促進: プロセスのパフォーマンスが継続的に監視・改善されるデータドリブンな文化を確立し、インシデント管理がビジネスニーズに合わせて進化することを保証します。

最終的に、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「プロアクティブで効率的なサービス提供」へと変革できます。

Zendeskインシデント管理を掌握する

Zendesk Supportでのインシデント管理プロセスを改善するために、システム全体の見直しは必要ありません。その代わりに、プロセスマイニングという客観的な視点を通じて現状を理解することから始まります。このアプローチは、仮定ではなく経験的なデータに基づいて情報に基づいた意思決定を行うことを可能にします。詳細なプロセス洞察を活用することで、単に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積極的に構築できます。サイクルタイムを短縮し、全体的なサービス品質を向上させる方法を正確に特定するデータドリブンなアプローチで、インシデント管理を変革する第一歩を踏み出しましょう。

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よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

インシデントの解決に時間がかかりすぎると、ダウンタイムが長期化し、ユーザーの不満につながります。これは組織全体の生産性に悪影響を及ぼし、Zendesk Supportを通じて提供されるITサービスに対するユーザーの信頼を損ないます。ProcessMindは、インシデント管理プロセスにおけるこれらの遅延を引き起こす正確なボトルネックと手戻りループを明らかにします。真のフローを視覚化し、インシデントが停滞するステップを特定することで、ProcessMindはZendesk Support内でのプロセス最適化とエージェントトレーニングの領域を正確に特定するのに役立ちます。

解決目標の未達は、金銭的罰則やエンドユーザーおよびステークホルダーからの信頼低下につながります。これにより、Zendesk Support内でのインシデント管理能力に対する信頼が損なわれます。ProcessMindは、実際のインシデントタイムラインを定義されたSLA目標と照合し、すべての非準拠パスと逸脱を引き起こす特定の活動を強調します。これにより、インシデント管理における遵守を改善し、違反を削減するためのターゲットを絞った介入が可能になります。

インシデントが複数のチームやエージェント間を行き来することで、経過時間が増加し、コミュニケーションのオーバーヘッドが発生します。これは、Zendesk Supportにおけるエージェントの不満や、ユーザーサービスの大幅な遅延につながります。ProcessMindは、すべての引き継ぎと再割り当てを視覚化し、不要な引き継ぎや「熱いポテト」のような行動パターンを明らかにします。これにより、インシデント管理プロセスを合理化するために、改善されたトレーニングや明確なエスカレーションパスが必要な重要な点を特定します。

インシデントが繰り返し以前のステップに戻ることは、エラー、情報不足、または誤診を示しています。これにより解決時間が延長され、Zendesk Supportシステム内の貴重なエージェントリソースが消耗します。ProcessMindは、これらの再発するループを正確にマッピングし、不適切な初期診断や時期尚早の解決試行などの根本原因を特定します。この洞察は、手順の標準化とインシデント管理における初回解決率の向上に役立ちます。

重要度と優先度の解釈が異なることで、緊急度の低いインシデントが優先される一方で、重要なインシデントが遅延する可能性があります。これはリソースの誤配分を招き、Zendesk Support内のサービスレベル契約に違反する可能性があります。ProcessMindは、インシデント属性とそれに続くプロセスパスを分析することで、定義されたポリシーに対してインシデントが実際にどのように優先順位付けされているかを明らかにします。これにより、分類の不一致が発生する場所を特定し、インシデント管理における的を絞ったトレーニングとポリシーの改善を可能にします。

ネットワークチームやデータベースチームなどの特定の専門グループに引き継がれたインシデントは、長期間停滞することが多く、重大な遅延を引き起こします。これは、Zendesk Supportワークフロー全体の解決速度とユーザー満足度に影響を与えます。ProcessMindは、引き継ぎポイントと滞留時間を分析することで、どの専門チームがボトルネックになっているかを特定します。これにより、キャパシティの問題やプロセスのギャップなど、遅延の原因を明らかにし、インシデントのエスカレーションとリソース配分におけるターゲットを絞った改善を可能にします。

解決策が適用された後、インシデントはユーザーの確認を待って長期間開かれたままになることがよくあります。これは解決メトリクスを過大評価させ、Zendesk Supportのリソースを拘束し、真のクローズを遅らせます。ProcessMindは、「ユーザー通知送信済み」から「ユーザー確認済み」の段階でインシデントが費やす平均時間を強調します。これにより、遅延がコミュニケーションギャップ、不明確な指示、またはフォローアッププロトコルの欠如によるものかを特定し、プロセス調整を可能にします。

インシデントは根本原因を完全に特定したり対処したりせずに解決され、結果として再発する問題や繰り返しのインシデントにつながります。これにより、場当たり的な対応のサイクルが続き、Zendesk Supportの作業負荷が増加します。ProcessMindは、類似の症状を持つインシデントがどれくらいの頻度で再発するか、または解決コードと後続のインシデントがどのように相関するかを視覚化します。これにより、根本原因分析プロセスのギャップを特定し、プロアクティブな問題管理と継続的な改善努力を可能にします。

エージェントは、文書化されたインシデント管理手順から逸脱し、検証や適切なロギングなどの重要なステップを回避する非公式な回避策を作成する可能性があります。これにより、Zendesk Supportにおけるデータ整合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、理想的または文書化された経路からの逸脱を強調します。これにより、これらのシャドープロセスが露呈され、経営陣はそれがなぜ発生するのかを理解し、慣行を標準化したり、公式ワークフローを更新したりできます。

長期化する解決時間、手戻り、過剰な引き継ぎといった非効率なインシデント管理は、運用コストの増加に直接つながります。これには、エージェントの時間、システムダウンタイムの延長、潜在的なSLA罰則が含まれます。ProcessMindは、各逸脱や遅延に関連する隠れたコストを明らかにすることで、プロセスの非効率性の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場所を正確に特定し、Zendesk Support内のターゲットを絞ったプロセス改善を通じてコスト削減を可能にします。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

インシデントがオープン状態である平均時間を短縮することは、ユーザー満足度を直接向上させ、運用への影響を軽減します。迅速な解決は、重要なサービスが迅速に復旧されることを保証し、組織全体の混乱を最小限に抑えます。
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、遅延の原因となる特定の活動や担当者を特定します。ボトルネックを定量化することで、チームは的を絞った介入を行い、解決時間を15~20%といった測定可能な割合で短縮できます。

サービスレベル契約を常に遵守することは、信頼を築き、予測可能なサービス提供を保証します。SLA違反は、罰則、評判の損害、そしてユーザーの不満につながる可能性があります。
ProcessMindは、Zendesk Supportデータ内のすべてのSLA違反を自動的に特定し、違反がどこでなぜ発生したかを正確に指摘します。これにより、コンプライアンスを確保し、オンタイム解決を10%以上改善するための重要な経路を定義できます。

サポートグループ間やエージェント間の過剰な引き継ぎは、遅延を引き起こし、コミュニケーションのオーバーヘッドを増やし、情報損失につながる可能性があります。引き継ぎプロセスを合理化することで、効率が向上し、解決時間が短縮されます。
ProcessMindは、Zendesk Support内のすべてのインシデントの引き継ぎを視覚的に表現し、非効率な引き継ぎのパターンを明らかにし、一般的な転送ループに関与するチームやエージェントを特定します。これにより、不必要な引き継ぎを20%削減するためのターゲットを絞ったトレーニングやプロセス調整が可能になります。

インシデントが以前の状態や担当者に繰り返し戻る手戻りは、貴重なリソースを消費し、最終的な解決を遅らせます。これらのループを排除することは、運用コストを直接削減し、効率を向上させます。
ProcessMindはインシデントパスを分析し、Zendesk Supportにおけるすべての手戻りループを検出し定量化することで、それらを引き起こす特定の活動や条件を特定します。これらのパターンを理解することで、プロセスの再設計が可能となり、手戻りを25%削減できます。

優先順位付けの一貫性の欠如は、重要度の低いインシデントが最初に処理され、重要なインシデントが遅延することにつながり、サービス品質とリソース配分に影響を与えます。標準化されたアプローチは、リソースが効果的に集中されることを保証します。
ProcessMindは、Zendesk Supportにおける定義された優先順位付けルールと実際のインシデント処理との間の矛盾を明らかにし、逸脱がどこでなぜ発生するかを特定します。この明確さは、ポリシーの一貫した適用を可能にし、リソース配分を改善します。

専門サポートチームへのインシデントの引き継ぎの遅延は、複雑な問題の解決時間を延長する主要なボトルネックとなる可能性があります。この移行を最適化することは効率にとって極めて重要です。
ProcessMindは、Zendesk Support内で専門チームにインシデントを引き継ぐ際に発生する正確な待ち時間と承認ステップを特定します。これにより、特定の遅延を特定し、引き継ぎを10~15%スピードアップするためのプロセス再設計を可能にします。

提案された解決策後のユーザー確認待ちの長い時間は、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を著しく長期化させる可能性があります。この段階を迅速化することは、クローズ率を向上させます。
ProcessMindは、Zendesk Supportにおける「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、ボトルネックやプロアクティブなコミュニケーション戦略の機会を明らかにします。この洞察は、通知およびフォローアッププロセスを合理化することで、確認遅延の削減に役立ちます。

非効率な根本原因分析は、再発するインシデントにつながり、労力の浪費と継続的なシステム不安定性を引き起こします。分析を改善することは、将来の問題を直接防止し、インシデント量を削減します。
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結び付け、特定の活動とインシデントの再発との相関関係を強調します。これにより、同様のインシデントを防ぐための根本的な問題のより正確な特定が可能になります。

担当者やチームが公式の手順を迂回すると、一貫性の欠如、コンプライアンスリスク、および予測不能な結果につながる可能性があります。標準プロセスへの順守を確保することは、管理と品質にとって不可欠です。
ProcessMindは、Zendesk Supportで実際に取られたすべてのインシデントパスを自動的に発見し、文書化された理想的なプロセスと比較します。すべての逸脱を強調表示し、標準的な運用手順を強制し、リスクを軽減するのに役立ちます。

非効率なインシデント管理は、長期化した解決時間、過剰なリソース配分、繰り返しの労力によって運用費用を大幅に増大させる可能性があります。コスト最適化は収益を改善します。
ProcessMindは、Zendesk Supportのインシデントライフサイクル内の様々な活動におけるリソース消費と費やされた時間を定量化し、コストを増大させる非効率性を明らかにします。このデータは、全体の処理コストを削減するためのプロセス調整を支援します。

初回対応でインシデントを解決することは、効率性と顧客満足度の重要な指標です。これにより、フォローアップコストが削減され、解決時間が大幅に短縮されます。
ProcessMindはインシデントパスを分析し、Zendesk Support内で複数回の連絡が必要なインシデントと、初回対応で解決されるインシデントの特性を特定します。この洞察は、FCR(初回解決率)を高めるためのトレーニングとナレッジベースの最適化に役立ちます。

特定の業界では、インシデント処理における規制基準の遵守は交渉の余地がありません。不遵守は重大な罰金や評判の損害につながる可能性があります。
ProcessMindは、Zendesk Supportにおけるインシデント管理に関する定義された規制要件に対する実際のプロセス実行を視覚的に示します。あらゆる逸脱や見落とされたステップにフラグを立て、監査可能な証跡を提供し、継続的なコンプライアンスを保証します。

インシデント管理のための6つの改善ステップ

1

テンプレートをダウンロード

実施すること

インシデント管理データ用に設計された事前に構造化されたExcelテンプレートを入手します。これにより、Zendesk SupportデータがProcessMindの分析要件と一致することが保証されます。

その重要性

標準化されたテンプレートは、データ準備を効率化し、エラーを削減し、正確な分析のためにすべての重要なインシデント詳細がキャプチャされることを保証します。

期待される成果

Zendesk Supportのインシデントデータ用に調整された、すぐに記入できるExcelテンプレートを入手できます。

提供内容

Zendeskインシデントフローにおける隠れた遅延を発見

ProcessMindはZendeskのデータをインタラクティブな可視化に変換し、インシデントがたどる実際のパスを示します。どこでボトルネックが発生しているかを正確に特定し、解決を加速するための機会を発見します。
  • 実際のZendeskインシデントフローを可視化
  • 解決プロセスにおける正確なボトルネックを特定
  • インシデント解決時間を短縮する
  • SLA遵守を確保し、満足度を向上させる
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

想定される成果

インシデント管理を向上させる

これらの成果は、組織が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することで通常達成する測定可能な改善を示しています。「インシデントID」ごとの作成から解決までの全過程を分析することで、重要なボトルネックと非効率性が特定され、インシデント解決時間の著しい短縮とサービス信頼性の向上につながります。

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インシデント解決の迅速化

平均サイクルタイムの削減

インシデント解決プロセスを効率化し、ボトルネックを特定して排除することで、インシデント報告からクローズまでの時間を大幅に短縮します。これにより、ユーザー満足度と運用効率が向上します。

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SLA遵守の強化

SLA遵守率の改善

SLA違反の根本原因を特定し、ターゲットを絞った改善を実施することで、より多くのインシデントが定義されたサービスレベル契約内で解決されるようにします。これにより、信頼が構築され、サービスコミットメントが果たされます。

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引き継ぎの削減

インシデントあたりの引き渡し回数の削減

ルーティングとナレッジ共有の経路を最適化することで、チーム間や担当者間での不要なインシデントの引き渡しを削減します。これにより、解決が加速され、エラーの可能性を最小限に抑えられます。

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初回解決率の向上

FCR率の向上

最初のユーザーインタラクション中に問題を特定し解決するために、エージェントにより良いツールと知識を提供します。これにより、顧客満足度が劇的に向上し、全体的な運用負荷が軽減されます。

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手戻り率の削減

繰り返しの活動の減少

解決試行後にインシデントが再確認されるような、繰り返しの手戻りループを発見し排除します。これにより、無駄な労力を防ぎ、コストを節約し、最終的なインシデントのクローズを迅速化します。

結果は、お客様のインシデント管理プロセスの詳細、既存のデータ品質、および組織の状況によって異なります。ここに示される数値は、多様な導入事例で観察された典型的な改善を示しています。

推奨データ

まずは重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて段階的に範囲を広げましょう。
イベントログについて初めての方へ: プロセスマイニングのイベントログ作成方法.

属性

分析のために取得すべき主要なデータポイント

各インシデントチケットに割り当てられる、システムによって生成された一意の識別子。

その重要性

これは、すべてのイベントを単一のインシデントに接続する不可欠な識別子であり、ライフサイクル全体を追跡し、プロセスパフォーマンスを正確に分析することを可能にします。

アクティビティが発生した正確な日時。

その重要性

タイムスタンプはすべてのアクティビティの時系列コンテキストを提供し、期間の計算、ボトルネックの特定、および時間の経過に伴うプロセスパフォーマンスの分析を可能にします。

イベント発生時のインシデントチケットのステータス(「オープン」、「待機中」、「解決済み」など)。

その重要性

ステータス変更の追跡は、プロセスの進行状況を理解し、待機時間を特定し、インシデントライフサイクルの開始点と終了点を定義するための鍵です。

現在インシデントを担当している個々のサポート担当者。

その重要性

担当エージェントを特定し、作業負荷分析や引き継ぎの追跡を可能にします。これはプロセスの非効率性を特定するために不可欠です。

現在インシデントに割り当てられているサポートチームまたはグループ。

その重要性

チームのオーナーシップを追跡します。これは、チーム間の引き渡しを分析し、チーム固有のボトルネックを特定し、キュー時間を測定するために不可欠です。

インシデントに割り当てられた優先度レベル(「低」、「通常」、「高」、「緊急」など)。

その重要性

この属性は、分析のセグメント化、優先順位付けの有効性の評価、および異なる緊急度レベルに対するSLAコンプライアンスの監視に不可欠です。

インシデントが最初に報告されたチャネル(「Eメール」、「ウェブ」、「API」など)。

その重要性

発生源別のインシデント量とプロセスパフォーマンスの分析に役立ち、チャネル固有のプロセス改善とリソース配分を可能にします。

インシデントに対するサービスレベル契約(SLA)の現在のステータス。

その重要性

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改善のためのプロアクティブな監視を可能にします。

アクティビティの完了時刻を示すタイムスタンプ。

その重要性

アクティビティの期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を行う上で不可欠です。

アクティビティ

追跡および最適化すべきプロセスステップ

Zendeskで新しいチケットが作成されたときに、インシデントライフサイクルの開始を示します。このイベントはZendeskのチケット作成監査ログを通じて明示的に記録され、すべてのケースの出発点となります。

その重要性

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は、チケットのライフサイクル全体の期間と初期応答時間を測定するために不可欠です。

このアクティビティは、チケットが特定の担当者に処理のために割り当てられたときに発生します。これはチケットの監査履歴に記録される明示的なイベントであり、個人がオーナーシップを持ったことを示します。

その重要性

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ために不可欠であり、引き渡し、手戻り、初回解決率を分析するための基礎となります。

エージェントがインシデントに積極的に取り組み始めたことを示します。この活動は通常、チケットの「ステータス」フィールドが「新規」から「オープン」に変化することから推測され、調査および診断フェーズの開始を意味します。

その重要性

このイベントは、キューイングからアクティブな作業への移行を示します。チケットが「新規」ステータスから「オープン」に移行するまでの期間は、初回応答時間の重要な指標です。

初期割り当て後、チケットの所有権が別エージェントまたはグループに転送されたときに発生します。これはチケットの監査履歴に追跡される明示的なイベントです。

その重要性

再割り当ては、引き渡しと手戻りを分析する上で非常に重要です。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、またはプロセスのボトルネックを示していることがよくあります。

この重要なマイルストーンは、担当者が解決策を実装し、チケットを「解決済み」とマークしたときに発生します。これは明示的なアクションであり、チケット監査ログのステータス変更として記録されます。

その重要性

これは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ための重要なポイントです。このイベントと「インシデントクローズ済み」の間の時間は、ユーザー確認または自動クローズ期間を表します。

チケットが永久にクローズされたときに、インシデントライフサイクルの最終的な終了を示します。Zendeskでは、これは解決済みになってから一定期間後に自動的に発生することが多く、最終ステータス変更として記録されます。

その重要性

これはプロセスにおける決定的な終了アクティビティです。総プロセス期間は「インシデント作成」からこのイベントまで計算され、サイクルタイムのエンドツーエンドビューを提供します。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングはZendeskのデータを使用して、インシデントの実際のフローを可視化し、逸脱、ボトルネック、および手戻りループを明らかにします。これにより、遅延や非効率性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がります。客観的でデータに基づいた運用ビューを提供します。

主に、インシデントID、アクティビティの説明、タイムスタンプ、関与したアクターなど、インシデントがたどる各ステップを詳細に記録したイベントログが必要です。Zendesk Supportからの主要フィールドには、通常、チケットID、ステータス変更、担当者変更、コメント、および作成、更新、解決に関連するタイムスタンプが含まれます。このデータにより、プロセスマイニングツールはインシデントの完全なジャーニーを再構築できます。

プロセスの非効率性を特定し排除することで、インシデント解決時間の短縮とSLA順守の向上が期待できます。プロセスマイニングは、過剰な引き渡しを減らし、手戻りサイクルを最小限に抑え、優先順位付けを標準化することで、より効率的な処理につながります。最終的には、これによりユーザー満足度と運用の一貫性が向上します。

初期設定とデータ抽出は通常、データの量とアクセス性にもよりますが、数日から2週間以内に完了できます。データがプロセスマイニングツールに取り込まれ、モデル化された後、最初の洞察が迅速に得られることがよくあります。完全な分析と実用的な改善策の特定には数週間かかる場合があります。

必要なイベントログを取得するには、SQLやZendeskのレポーティングAPIに関する基本的なデータ抽出スキルがあると役立ちます。ほとんどのプロセスマイニングプラットフォームは分析のための使いやすいインターフェースを提供しますが、プロセス概念を理解していると有利です。初期のデータ接続と変換には、ある程度の技術的支援が必要となる場合があります。

はい、プロセスマイニングは「シャドウプロセス」(標準手順外でインシデントが処理される非公式な方法)を発見するのに非常に効果的です。Zendeskデータからすべての実際のプロセスパスを可視化することで、理想的なプロセスモデルからの逸脱を強調表示します。これは、インシデント管理に透明性とコンプライアンスをもたらすのに役立ちます。

プロセスマイニングは、インシデント管理ワークフロー内でSLA違反がどこで、なぜ発生するのかを正確に特定します。目標未達の原因となる特定の活動、遅延、または引き渡しを明確に示します。これらのクリティカルパス上のボトルネックを浮き彫りにすることで、SLA順守率を高めるための的を絞った介入を可能にします。

データのセキュリティは最重要事項です。プロセスマイニングツールは通常、データ匿名化オプションや安全なデータストレージを含む堅牢なセキュリティ機能を提供します。お客様はご自身のデータを管理し、ほとんどのソリューションは業界標準および規制に準拠しており、分析プロセス全体でプライバシーと保護を保証します。

手戻り、過剰な引き継ぎ、長期化した解決時間といった非効率性を特定し排除することで、プロセスマイニングは各インシデントに費やされる手作業とリソースを直接削減します。この最適化は運用コストの削減につながり、チームがより多くのインシデントを効果的に処理したり、リソースを再配分したりすることを可能にします。

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はより広範な範囲を提供します。リソース利用率を分析し、コンプライアンス違反を発見し、プロセスのバリエーションを測定し、将来の結果を予測することができます。単に遅延を特定するだけでなく、インシデント管理プロセスの全体的なビューを提供します。

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