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サービスリクエスト管理を改善する

Freshserviceにおけるサービスリクエスト最適化のための6ステップガイド。
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サービスリクエスト管理を改善する
課題 (11) 目標 (11) 6つのステップ プレビュー 成果 データ よくある質問 (4)

Freshserviceでサービスリクエスト管理を最適化

サービスリクエストプロセスでは、ボトルネックが頻繁に発生し、解決遅延やユーザーの不満につながることがよくあります。当社のプラットフォームは、これらのプロセスの非効率性を正確に特定するのに役立ちます。その後、効率を向上させ、顧客満足度を高めるための具体的な改善策をご案内します。あなたのサービス提供をどのように変革できるかを発見してください。

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

Freshserviceサービスリクエスト管理を最適化する理由

効率的なサービスリクエスト管理は、高い顧客満足度の維持、事業継続性の確保、運用コストの抑制において極めて重要です。現代の急速に変化するビジネス環境において、企業は効率的なサービス提供に大きく依存しています。パスワードのリセットからソフトウェアアクセスまで、サービスリクエストの処理が遅延したり非効率であったりすると、その波及効果は甚大です。解決の遅れはユーザーの不満、生産性の低下を招き、長引くダウンタイムや機会損失により潜在的な経済的損失をもたらす可能性があります。さらに、非効率なプロセスは貴重なリソースを消費し、エージェントをより複雑な問題から遠ざけ、サービス提供全体のコストを増大させます。Freshserviceにおける各サービスリクエストの真のエンドツーエンドのジャーニーを理解することは、サービスデスクをコストセンターから組織の戦略的な推進力へと変革するための第一歩となります。

プロセスマイニングがサービスリクエストの洞察を強化する方法

プロセスマイニングは、Freshserviceのサービスリクエスト管理プロセスに対し、比類のない客観的な視点を提供し、生の活動ログを視覚的で実用的な洞察へと変換します。従来のレポートが「何が」起こったかを示すのに対し、プロセスマイニングは完全なプロセスフローを最初から最後まで再構築することで、「どのように」そして「なぜ」それが起こったのかを明らかにします。これは、「サービスリクエスト作成」から「サービスリクエスト終了」までのすべてのイベント、およびその間のすべてのインタラクションを追跡することを意味します。サービスリクエストが実際にたどった経路を分析することで、ボトルネック、標準運用手順からの逸脱、不必要な手戻りの領域を正確に特定できます。真のサイクルタイムを包括的に理解し、遅延を引き起こす特定の活動を特定し、「サービスタイプ」や「担当エージェント/チーム」といったさまざまな要因が解決効率に与える影響を評価できます。この詳細な洞察は、Freshserviceの運用に関する、「サービスリクエスト管理を改善する方法」や「サービスリクエスト管理のサイクルタイムを短縮する方法」といった重要な疑問に答えるのに役立ちます。

プロセス改善の主要分野

プロセスマイニングを活用することで、Freshserviceのサービスリクエスト管理内に潜む非効率性を明らかにし、特定の改善領域をターゲットにすることができます。一般的な改善機会には以下があります。

  • 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、著しい遅延を経験したりする活動やエージェントキューを特定します。例えば、「依頼者からの情報要求」や「外部ベンダー対応」が常に解決を長期化させているかどうかを特定できます。
  • ワークフローの効率化: サービスリクエストの履行プロセスにおける不要なステップ、手戻りのループ、冗長な活動を発見します。これには、トリアージプロセスの最適化やチーム間の頻繁なやり取りの削減が含まれる場合があります。
  • SLA遵守の向上: SLA違反の根本原因を分析し、リクエストがどの時点で、なぜコンプライアンスに違反しているのかを正確に理解します。これにより、重要なサービスレベルアグリーメントを常に満たすための積極的な対策を講じることができます。
  • リソース配分の最適化: エージェントのワークロードと効率を評価し、さまざまな「サービスタイプ」や「優先度」に対する応答時間と解決時間を改善するために、アサインメントを再調整したり、ターゲットを絞ったトレーニングを提供したりする機会を特定します。
  • 自動化の機会: 頻繁に繰り返され、自動化に適した手動タスクを特定し、エージェントがより複雑な問題に集中できるようにします。

最適化されたサービスリクエスト管理の測定可能な成果

Freshserviceのサービスリクエスト管理にプロセスマイニングを活用することで、組織の収益とユーザー満足度に直接影響を与える、具体的で測定可能なメリットを実現できます。

  • サイクルタイムの短縮: サービスリクエストの提出から解決までの平均時間を大幅に短縮し、ユーザーエクスペリエンスと生産性を向上させます。
  • SLA遵守率の向上: サービスレベルアグリーメントを常に満たすか、それを超えることで、サービス提供の信頼性と信頼性を高めます。
  • 運用コストの削減: リソースの利用を最適化し、手作業を削減し、手戻りを排除することで、大幅なコスト削減につながります。
  • 顧客満足度の向上: より迅速で効率的な解決は、ユーザー満足度の向上とITサービスに対する認識の改善に直結します。
  • 生産性の向上: 合理化されたプロセスと明確なガイドラインによりエージェントの能力を高め、より多くのリクエストを効率的に処理し、付加価値の高いタスクに集中できるようになります。

Freshserviceサービスリクエスト最適化の開始

今すぐFreshserviceにおけるサービスリクエスト管理の最適化への旅を始めましょう。プロセスマイニングを適用することで、情報に基づいた意思決定、効果的な変更の実装、およびサービス提供の継続的な改善に必要な明確さとデータに基づいた洞察を得ることができます。まず、Freshserviceデータを当社の分析ツールに接続し、洞察がより効率的でコンプライアンスに準拠した、ユーザー中心のサービスリクエストプロセスへの道を導くようにしてください。

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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

サービスリクエストの解決に時間がかかりすぎると、ユーザーの不満や組織全体の生産性低下につながります。このサイクルタイムの長期化は、顧客満足度に直接影響を与え、運用コストを増加させる可能性があります。
ProcessMindは、Freshserviceにおけるエンドツーエンドのサービスリクエスト管理プロセスを分析し、大幅な遅延を引き起こす特定の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することで、解決時間の延長の原因となるボトルネックと重要経路を正確に突き止めます。

重要なサービスリクエストはサービスレベルアグリーメントの目標を頻繁に達成できず、その結果、ペナルティ、評判の損傷、満たされないビジネスニーズが生じています。これは、高優先度のリクエストの処理方法におけるシステム的な問題を示しています。
ProcessMindは、Freshservice内でSLA違反がどこで、なぜ発生するのかを、異なるサービスタイプ、優先度、または割り当てられたチームを区別しながら明らかにします。コンプライアンス違反に寄与している正確なプロセスステップを特定するのに役立ち、サービスリクエスト管理におけるターゲットを絞った改善を可能にします。

エージェントにサービスリクエストが不均等に割り当てられており、一部では燃え尽き、他ではリソースの遊休につながっています。この不均衡は、エージェントの生産性、士気、およびサービスリクエスト管理全体の効率に影響を与えます。
ProcessMindは、Freshservice内のエージェント活動とケースロードを可視化し、作業配分の不均衡を明らかにし、過重労働または利用不足のチームを特定します。実際のリソース配分に関する洞察を提供し、最適化された人員配置とキュー管理を可能にします。

エージェントはユーザーから追加情報を頻繁に要求する必要があり、何度もやり取りが発生し、解決時間が延長されます。この手戻りはエージェントの労力を無駄にし、Freshserviceの依頼者を不満にさせます。
ProcessMindは、サービスリクエスト管理プロセス内で情報要求が開始され、繰り返される一般的なポイントを特定します。これらの活動の頻度と影響を分析することで、初回のリクエスト提出またはトリアージ段階を改善する機会を強調します。

サービスリクエストは、計画外で未文書化された多数の経路をたどることがあり、解決時間の予測やコンプライアンスの確保を困難にしています。この標準化の欠如は、運用上の予測不能性やサービス品質のばらつきにつながります。
ProcessMindは、Freshserviceのサービスリクエスト管理におけるすべての実際のプロセスバリアントを自動的に発見し、理想的なフローからの一般的な逸脱をマッピングします。この視覚的な洞察により、プロセスがどこでなぜ分岐するのかが明らかになり、標準化への取り組みが可能になります。

外部ベンダーの関与が必要なサービスリクエストは、大幅で管理されていない遅延を経験し、全体的な解決速度に影響を与えます。第三者への引き継ぎと連携は、しばしばブラックボックスとなっています。
ProcessMindは、Freshservice内の外部ベンダーが関与するリクエストのライフサイクルを追跡し、「外部ベンダー対応」アクティビティの期間と頻度を具体的に浮き彫りにします。これにより、外部依存関係がエンドツーエンドのサイクルタイムに与える真の影響を明らかにし、特定のベンダー関連ボトルネックを特定します。

サービスリクエストは、異なるエージェントやチーム間で頻繁に再割り当てされ、引き継ぎの遅延やコンテキストの喪失につながります。この継続的な変更は、初期割り当ての正確性や明確な担当者の不在を示しています。
ProcessMindは、Freshserviceのサービスリクエスト管理におけるエージェントまたはチームの再割り当てパターンを特定します。これらの再割り当てがサイクルタイムに与える影響を数値化し、不正確な初期トリアージやスキルギャップなどの根本原因を明らかにするのに役立ちます。

サービスリクエスト管理プロセス内の内部レビュー活動が不必要に長い時間を要し、最終的な解決を妨げています。これは、特に複雑なリクエストや重要なリクエストにおいて、重大なボトルネックとなる可能性があります。
ProcessMindは、Freshserviceにおける「内部レビュー実施済み」活動の期間と頻度を分析します。どのタイプのリクエストまたはどのチームが最も長いレビュー期間を経験しているかを強調し、プロセス最適化を可能にします。

多数のサービスリクエストがエージェントによって解決済みとマークされているものの、依頼者によって確認されておらず、潜在的な不一致や不満につながっています。これは、コミュニケーションや提案された解決策に問題がある可能性を示唆しています。
ProcessMindは、Freshserviceにおける「解決案提示」および「依頼者による解決確認」活動を通じてサービスリクエストの経路を追跡します。依頼者の確認なしにクローズされたリクエストを特定し、このステップがなぜ見落とされたり遅延したりするのかを理解するのに役立ちます。

サービスリクエストが常に効果的に優先順位付けまたはトリアージされていないため、重要課題の遅延や、軽微な課題への過剰な注意が発生しています。この誤った方向付けはリソースを浪費し、サービス品質に影響を与えます。
ProcessMindは、Freshserviceにおいて「サービスリクエスト作成済み」から「サービスリクエストトリアージ済み」、「サービスリクエスト優先順位付け済み」までのフローをマッピングします。これにより、初期優先度設定と実際の処理経路との間の不整合を特定し、トリアージプロセスを最適化できる箇所を明らかにします。

特定のタイプのサービスリクエストは、その複雑さ、必要なリソース、または長期にわたる解決時間により、不均衡に高い運用コストを招きます。これは全体の予算効率に影響を与えます。
ProcessMindは、サービスリクエストのタイプを、Freshserviceにおけるその完全なプロセスパス、期間、および関連する活動と関連付けます。これらの要因を分析することで、どのサービスタイプが管理に最もコストがかかるかを特定し、プロセス合理化によるコスト削減の機会を明らかにします。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

サービスリクエストの解決時間を短縮することは、顧客満足度と運用効率を直接向上させます。遅延が長引くと、ユーザーの不満につながり、重要なサービスが関与している場合はユーザーエクスペリエンスやビジネス運用に悪影響を与える可能性があります。この目標を達成することは、より応答性が高く効果的なサービスデスクを意味します。
ProcessMindは、Freshserviceのサービスリクエスト管理における遅延の正確なボトルネックと重要経路を特定します。実際のプロセスフローを可視化することで、リクエストがどこで滞留しているかを明確にし、遅延を数値化し、解決時間を大幅に短縮するための的を絞った改善策を実行して、進捗を測定可能にします。

サービスリクエストにおける高いサービスレベルアグリーメント（SLA）遵守を達成することは、顧客の期待に応え、ペナルティや評判の損傷を回避するために極めて重要です。頻繁な違反はプロセス実行におけるシステム的な問題を示し、サービス品質のコミットメントが常に満たされるよう、即座の介入の必要性を示しています。
ProcessMindは、Freshserviceのサービスリクエスト管理におけるすべてのSLA違反を自動的に検出し、不遵守の根本原因を明らかにします。問題のあるプロセスバリアントと活動を強調し、予防措置とプロセス調整を可能にすることで、SLA目標が常に満たされ、将来の違反が防止されるようにします。

エージェント間でのサービスリクエストの効率的な分配は、生産性、燃え尽き症候群の防止、タイムリーなサービス提供のために不可欠です。不均等なワークロードは、リクエスト解決の遅延、サービス品質の低下、エージェントの不満につながり、チーム全体のパフォーマンスに影響を与えます。
ProcessMindは、サービスリクエスト管理におけるエージェントの活動パターンとワークロードの不均衡を可視化します。エージェントが過負荷または過少利用されている箇所を明らかにすることで、データに基づいたリソースの再配分とFreshserviceでのプロセス調整を可能にし、効率を改善し、公平なワークロード配分を確保します。

サービスリクエストにおける手戻りは、貴重なリソースを消費し、解決時間を長引かせ、エージェントとリクエスターの両方に不満を与え、運用コストと顧客満足度の両方に悪影響を及ぼします。初回で適切に対応することで、これらの非効率性を最小限に抑えることが、効率的なサービス提供の鍵となります。
ProcessMindは、Freshserviceのサービスリクエスト管理において、手戻りループにつながるアクティビティと条件を特定します。リクエストがどこで繰り返し追加情報や修正のために戻されているかを明らかにし、完全かつ正確な情報を事前に取得するためのプロセス再設計を可能にします。

一貫性のないプロセスパスは、予測不可能な結果、コンプライアンスリスク、サービスリクエスト管理におけるトレーニング課題の増加につながります。標準化は、すべてのリクエストに対して一貫した効率性、品質、予測可能なユーザーエクスペリエンスを保証し、サービス提供全体を改善します。
ProcessMindは、Freshserviceにおけるすべての実際のプロセスバリアントを自動的に発見し、理想的または設計されたパスからの逸脱を強調します。不整合がなぜ発生するのかに関する洞察を提供し、ベストプラクティスを強制し、サービスリクエスト処理を統一し効率化する力を与えます。

外部ベンダーへの依存は、効果的に管理されない場合、サービスリクエスト解決に著しい遅延を招く可能性があります。これらの引き渡しを最適化することは、エンドツーエンドの効率を維持し、外部待機時間を削減し、サービスリクエストのサイクルタイム全体を改善するために不可欠です。
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連携の期間と影響を追跡します。遅延が発生する特定の引き渡しポイントを特定し、ベンダーとのより良いサービス契約を交渉したり、コミュニケーションプロトコルを改善したりすることを可能にします。

サービスリクエストにおける頻繁なエージェントの再割り当ては、初期のトリアージ、スキルマッチング、または知識のギャップにおける非効率性を示しており、遅延と処理コストの増加につながっています。これらの再割り当てを減らすことは、リクエストフローを合理化し、サービス継続性を向上させるのに役立ちます。
ProcessMindは、イベントログを分析してFreshserviceにおけるエージェント再割り当てのパターンと根本原因を特定します。特定のサービスリクエストタイプや最初の割り当てが頻繁に転送につながるかどうかを明らかにすることで、サービスリクエスト管理におけるルーティングルールの改善とエージェントのスキル開発を可能にします。

長期間にわたる内部レビュープロセスは、サービスリクエストの解決を著しく遅らせる可能性があり、顧客満足度とサービス提供速度全体に影響を与えます。品質を損なうことなくこれらのレビューを迅速化することは、迅速なサービスリクエスト管理プロセスにとって重要です。
ProcessMindは、Freshservice内のサービスリクエスト管理における内部レビュー活動の期間を正確に測定します。これらのサイクル内のボトルネックを明らかにすることで、レビュープロトコルを最適化し、必要な承認を加速するためのデータを提供し、全体的な解決時間を短縮します。

依頼者からの解決確認率が低いことは、コミュニケーション、解決策の明確さ、または提供されたソリューションの有効性に潜在的な問題があることを示唆しています。この率を改善することは、依頼者の満足度と提供されるサービスへの信頼が高まることを示します。
ProcessMindは、Freshserviceのサービスリクエスト管理における確認済みまたは未確認の解決に至るイベントのシーケンスを分析できます。これにより、コミュニケーションのギャップや非効率なフォローアップ手順など、依頼者のエンゲージメントと最終的な確認に影響を与えるパターンを特定するのに役立ちます。

不正確な優先順位付けとトリアージは、リソースの誤配分、重要なリクエストの遅延、SLA違反につながる可能性があります。この初期段階を強化することは、効果的なサービスリクエスト管理と、適切なリソースが最も緊急性の高い問題に対処することを保証するために不可欠です。
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、優先順位付けのエラーがどこで発生するかを特定します。初期トリアージ決定が下流のパフォーマンスと解決結果に与える影響を明らかにし、改善を導きます。

特定のサービスリクエストタイプは、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により、不均衡に高い運用コストを招く可能性があります。これらのコストを特定し、軽減することは、サービスデスクにおける予算とリソース配分の最適化に不可欠です。
ProcessMindは、Freshserviceのサービスリクエスト管理におけるプロセス活動とリソース配分を特定のサービスタイプと関連付けます。どのタイプが最も高価であるか、その理由を強調し、サービス品質を損なうことなく大幅なコスト削減を達成するための、ターゲットを絞ったプロセス最適化を可能にします。

サービスリクエスト管理のための6ステップ改善パス

1

テンプレートをダウンロード
2

データをエクスポート
3

データセットをアップロード
4

プロセスを分析
5

改善を実行
6

プロセスを監視
1

テンプレートをダウンロード

実施すること

Freshserviceサービスリクエスト管理のために特別に設計された事前構築済みのExcelテンプレートを入手し、データが分析のために正しく構造化されていることを確認します。

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
その重要性

標準化されたデータ構造は、正確なプロセスマッピングとサービスリクエストワークフローに関する信頼性の高い洞察の発見に極めて重要です。

期待される成果

Freshserviceサービスリクエストデータ用に調整された、すぐに使えるExcelテンプレート。

主な発見

サービスリクエストに隠された真実を明らかに

ProcessMindは、サービスリクエストの実際の道のりを可視化し、すべてのステップにおける非効率性を明らかにします。遅延や最適化の余地がある領域について、明確な洞察を得ることができます。
  • 実際のサービスリクエストの流れを可視化する。
  • Freshserviceの隠れたボトルネックを特定します。
  • 遅延と手戻りの根本原因を特定します。
  • リクエストの解決状況と満足度KPIを追跡する。
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

業務効率化の達成

これらの成果は、組織がプロセスマイニングをサービスリクエスト管理ワークフローに適用することで、大幅な改善を実現できることを示しています。Freshserviceのデータを分析することで、企業は非効率性を特定し、運用を効率化し、ユーザー満足度を向上させるための的を絞った最適化を実行します。

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解決時間の短縮

エンドツーエンドの所要時間の平均短縮

プロセスマイニングはボトルネックを特定し、サービスリクエストの作成から完了までの解決速度を向上させることで、より効率的なサービス提供を実現します。
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SLA遵守率の向上

目標内で達成されたリクエストの割合

頻繁なSLA違反とその根本原因を明確にすることで、組織はプロセスとリソースを調整して、サービスレベルアグリーメントを常に満たすことができ、信頼性を向上させます。
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手戻りの削減

追加情報が必要なリクエストの減少

リクエストが不完全である理由を特定することで、エージェントが追加情報を求める必要が最小限に抑えられ、プロセスが合理化され、無駄な労力が削減されます。
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エージェントの引き継ぎの減少

リクエストの再割り当ての減少

複数回のエージェント再割り当ての理由を理解することで、より良い初期ルーティングとスキルマッチングが可能になり、遅延とエージェントの不満を軽減します。
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標準化されたプロセス

理想的なパスからの逸脱が少ない

標準外のプロセスバリエーションを特定し排除することで、組織はサービス提供においてより高い一貫性と予測可能性を達成し、品質を向上させます。
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顧客満足度の向上

確認済みリクエスト解決の増加

依頼者が解決を確認する率を改善することは、より効果的な解決策と明確なコミュニケーションを示唆し、全体の顧客満足度を高めます。

具体的な成果と改善は、組織固有のプロセス複雑度、データ品質、実装範囲などの要因によって異なります。提供されている事例は、様々なサービスリクエスト管理導入において観察された典型的なメリットを表しています。

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

各サービスリクエストの一意の識別子。

その重要性

これは、すべての関連イベントを結びつけ、単一のサービスリクエストのエンドツーエンドのジャーニーを追跡することを可能にする不可欠なケースIDです。

サービスリクエストにおいて特定の時点で発生したイベントまたはタスクの名前。

その重要性

この属性はプロセスマップのステップを定義し、サービスリクエストワークフローの可視化と分析を可能にします。

アクティビティが発生した正確なタイムスタンプ。

その重要性

このタイムスタンプはイベントを時系列に並べ、サイクルタイムやボトルネック検出を含むすべてのパフォーマンス分析の基礎となります。

サービスリクエストに現在割り当てられている個別エージェントの名前。

その重要性

エージェントのワークロード、パフォーマンス、および再割り当てが解決時間に与える影響の分析を可能にします。

サービスリクエストの対応に割り当てられたサポートチームまたはグループ。

その重要性

チームまたはグループレベルでのパフォーマンスおよびワークロード分析を可能にし、リソース管理および機能的なボトルネックの特定に不可欠です。

サービスリクエストの優先度レベル。例: 低（Low）、中（Medium）、高（High）、または緊急（Urgent）。

その重要性

SLA遵守分析にとって極めて重要であり、リクエストがビジネスへの影響に応じてトリアージおよび処理されているかを理解するためにも重要です。

サービスリクエストのライフサイクルにおける現在のステータス。

その重要性

各イベントに重要なコンテキストを提供し、「オープン」（Open）や「保留中」（Pending）などの異なる状態に費やされた時間を測定することで、遅延を特定するのに役立ちます。

リクエストされているサービスの特定の種類またはカテゴリ。

その重要性

異なるカテゴリのリクエスト間でのプロセスフローと複雑さの比較を可能にし、標準化または自動化の領域を特定するのに役立ちます。

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

このアクティビティは、新しいリクエストがFreshserviceに正式にログされたときに、サービスリクエストのライフサイクルが始まることを示します。このイベントは、サービスカタログ、メール、または他のチャネルを通じて新しいチケットレコードが生成され、一意のサービスリクエストIDが作成される際に明示的に捕捉されます。

その重要性

これはプロセスの主要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、全体的なサイクルタイムを測定し、初期の処理遅延を特定するために不可欠です。

サービスリクエストが特定の担当エージェントに割り当てられた時点を示します。これは重要なマイルストーンであり、チケットの「担当エージェント」または「所有者」フィールドへの変更を追跡することで推測されます。

その重要性

このアクティビティは、エージェントのワークロードを分析し、割り当てプロセスにおけるボトルネックを特定するために不可欠です。作成から割り当てまでの時間は、主要なパフォーマンス指標となります。

このアクティビティは、チケットが外部ベンダーまたは第三者に引き渡され、解決される時点を示します。「ベンダー保留中」や「第三者待ち」のような特定のステータス変更から推測されます。

その重要性

ベンダーとの連携は大幅な遅延を引き起こす可能性があります。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、それがサービスリクエスト全体のサイクルタイムに与える影響を測定するために不可欠です。

サービスリクエストの解決時間が、定義されたサービスレベルアグリーメント（SLA）目標を超過した場合に発生する計算されたイベントです。これは直接的なシステムイベントではなく、解決時間とSLA期日を比較することで導出されます。

その重要性

これは、コミットメントに対するサービスパフォーマンスを直接測定し、経営層にとって重要なKPIです。どのリクエストタイプや優先度が失敗するリスクが最も高いかを特定するのに役立ちます。

この重要なマイルストーンは、エージェントが解決策を提供し作業が完了したと見なす時点を示します。これはチケットステータスが「解決済み」に変更されることから推測されます。

その重要性

このアクティビティは、アクティブな作業フェーズの終了を示します。この時点までの期間は、エージェントとプロセスの効率の重要な指標であり、SLA計算の基礎となります。

これは最終アクティビティであり、サービスリクエストのライフサイクルの終了を示します。通常、「解決済み」状態で一定期間経過後、再オープンされることなく自動的に発生します。

その重要性

このイベントは、プロセスインスタンスの決定的な終了を示します。「解決済み」と「クローズ済み」の間の時間は、リクエスターの確認期間を表します。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、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、非効率性を特定するのに役立ちます。遅延、SLA違反、手戻りの根本原因を突き止め、データに基づいた最適化戦略を導き出します。このアプローチにより、透明性が高まり、継続的な改善が可能になります。

通常、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、およびアクティビティ名自体を含むイベントログが必要になります。エージェント、ステータス、優先度、グループなどの追加属性は、分析を豊かにし、プロセスへのより深い洞察を提供できます。このデータは通常、Freshservice APIまたはデータベースエクスポートを介して抽出されます。

初期の洞察は、データ抽出とロードから数週間以内に生成されることが多く、主要な課題の迅速な特定を可能にします。包括的な分析と実用的な推奨事項は、プロセスの複雑さとデータ品質に応じて、通常1〜3ヶ月以内に続きます。これにより、より迅速で情報に基づいた意思決定が可能になります。

はい、プロセスマイニングは、サービスリクエストプロセスで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。遅延の原因となる特定のアクティビティ、エージェント、またはキューを特定し、コンプライアンスを改善するための的を絞った介入を可能にします。これにより、サービスレベル契約をより一貫して達成できるようになります。

いいえ、プロセスマイニングは、サービスリクエスト管理を最適化しようとしているあらゆる規模の組織にとって有益です。小規模なチームでも、このアプローチを使用することで、ワークフローに関する重要な洞察を得て、迅速な改善点を見つけ、サービス提供の効率を向上させることができます。さまざまな運用ニーズに合わせてスケーリングできます。

必要なイベントログを抽出するために、通常APIエクスポートまたは直接データベースアクセスを介して、Freshserviceデータへのアクセスが必要になります。その後、クラウドベースまたはオンプレミスのプロセスマイニングツールを使用して、このデータを処理し可視化します。ツールの操作には、通常、広範なコーディング知識は必要ありません。

ケースフローと活動期間を分析することで、プロセスマイニングはエージェントのワークロードの不均衡と非効率なルーティングパターンを明らかにします。この洞察により、タスクをより効果的に再割り当てし、再アサインを減らし、エージェント全体の効率と職務満足度を向上させることができます。また、自動化の機会も特定します。

データ品質は重要ですが、プロセスマイニングツールは多くの場合、軽微な不整合を処理する機能を備えており、データ品質の問題自体を特定するのに役立ちます。分析が信頼できる情報に基づいていることを確実にするために、専用のデータ準備フェーズが通常プロジェクトの一部として含まれます。このプロセスは、将来のデータ整合性を向上させることもよくあります。

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