ServiceNowのサービスリクエスト管理を最適化し、迅速な解決を実現する
サービスリクエストプロセスは、隠れた遅延や不要なステップに悩まされがちです。当社のプラットフォームはこれらの非効率性を明らかにし、ボトルネックがどこで発生しているかを正確に示します。プロセスフローを分析することで、改善の機会を特定できます。これにより、解決時間の短縮と満足度の向上につながります。
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。
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サービスリクエスト管理の最適化が不可欠な理由
サービスリクエスト管理は、効率的なITおよびビジネス運用の要であり、ユーザーの生産性と満足度に直接影響を与えます。多くの組織では、ServiceNowのようなプラットフォームを通じて処理されるサービスリクエストが、従業員や顧客がサービス、情報、またはサポートにアクセスするための主要なインターフェースとなっています。しかし、これらのプロセスには見えない非効率性が潜んでいることが多く、解決までの時間の長期化、運用コストの増加、そしてユーザーの不満につながっています。リクエストがどのように流れるかを明確に、エンドツーエンドで理解できなければ、遅延、手戻り、またはコンプライアンス違反の根本原因を特定することは非常に困難です。単純なリクエストの履行における遅延は、より広範なビジネスの中断を引き起こす可能性があり、高いサービスレベルと卓越した運用を維持するためには、このプロセスの継続的な改善が不可欠です。
プロセスマイニングがServiceNowのワーク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、ServiceNow内でのサービスリクエスト管理プロセスを理解し、改善するための革新的なアプローチを提供します。憶測や断片的な証拠に頼るのではなく、プロセスマイニングはServiceNowが生成する実際のイベントログ、特にsc_request、sc_req_item、sc_taskのようなテーブルからのイベントログを使用し、すべてのサービスリクエストの完全なジャーニーを再構築します。各サービスリクエストIDを一意のケース識別子として扱うことで、設計されたプロセスだけでなく、実際にどのようにプロセスが実行されているかを可視化します。このエンドツーエンドの視点により、以下のことが可能になります。
- 実際のプロセスフローを解明する: リクエストがたどる最も一般的なパスだけでなく、すべての逸脱、手戻りループ、予期せぬステップを把握できます。
- ボトルネックを特定する: リクエストが滞り、大幅な遅延を引き起こし、サイクルタイムを延長させている特定の活動、チーム、または承認段階を特定します。
- パフォーマンス指標を分析する: 平均解決時間、キュー時間、異なるサービスタイプやリクエストカテゴリにおけるSLA遵守など、主要なパフォーマンス指標を正確に測定します。
- コンプライアンス違反を検出する: リクエストが標準手順を迂回したり、内部ガイドラインを満たせなかったりする事例を特定し、ガバナンス改善の領域を浮き彫りにします。
このデータ駆動型アプローチは、サービスリクエスト管理プロセスがどこで、なぜ不足しているのかについて客観的な洞察を提供し、ターゲットを絞った効果的な改善への道を開きます。
プロセス改善の主要分野
プロセスマイニングの洞察を活用することで、サービスリクエスト管理プロセス内の重要な領域に改善努力を集中させることができます。組織が大幅な改善を達成できる一般的な領域には、以下が含まれます。
- リクエスト受付の効率化: 初期提出およびトリアージ段階を最適化し、リクエストが最初から正確に分類され、適切な経路にルーティングされるようにすることで、初期の誤った方向付けを削減します。
- 引き継ぎと手戻りの削減: チーム間の不要な転送や情報不足による繰り返しのステップを特定し、より直接的で効率的な解決パスを導き出します。
- 承認ワークフローの加速: 承認のボトルネックを分析し、ServiceNow内で簡素化または自動化できる遅延の原因となる承認者や複雑な承認チェーンを特定します。
- リソース配分の最適化: どのチームやエージェントが過負荷であるか、または十分に活用されていないかを理解し、作業負荷のより良い配分とキュー時間の短縮を可能にします。
- 自動化機会の強化: 自動化の最適な候補となる反復的な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。
- ベンダーエンゲージメントの改善: 外部ベンダーが関与している場合、全体的なサービスリクエストサイクルタイムに対する彼らの応答時間の影響を分析します。
これらの特定の領域に焦点を当てることで、運用効率に測定可能な影響を与える変更を実施できます。
期待される成果とビジネス上のメリット
サービスリクエスト管理においてプロセスマイニングに推進されるプロセス最適化を実装することは、組織全体に具体的なメリットをもたらします。以下の成果が期待できます。
- サービスリクエストのサイクルタイムを大幅に短縮: リクエストの解決が速くなり、サービス提供が迅速化されます。
- 運用効率の向上: 無駄を排除し、ワークフローを合理化することで、チームは同じリソースまたはより少ないリソースでより多くのリクエストを処理できます。
- SLA遵守の改善: サービスレベルアグリーメントを一貫して達成し、それを超えることで、信頼性と信頼性を高めます。
- 顧客満足度と従業員満足度の向上: より効率的で透明性の高いリクエストプロセスは、ユーザーの満足度を高めます。
- 運用コストの削減: 手動作業の削減、エスカレーションの減少、リソース利用の最適化は、直接的なコスト削減に貢献します。
- データに基づいた意思決定を可能にする: 推測に頼るのではなく、実際のプロセスパフォーマンスデータに基づいて情報に基づいた戦略的決定を下し、サービスリクエストの管理方法を継続的に改善します。
これらの成果は、より良いサービス提供と、より堅牢で応答性の高い組織を全体的に推進します。
改善の旅に出発しましょう
ServiceNowでのサービスリクエスト管理を改善する方法を理解することは、まずプロセスを明確に把握することから始まります。プロセスマイニングによって推進されるこの詳細な分析は、プロセスがどこに注意を払う必要があるかを正確に特定するために必要な明確さをもたらします。これらの洞察を活用することで、サービスリクエスト管理のサイクルタイムを短縮し、ボトルネックを排除し、サービス提供を可能な限り効率的かつ効果的にすることができます。今日から、より最適化され、顧客中心のサービスリクエスト管理プロセスに向けた旅を始めましょう。
サービスリクエスト管理のための6つの改善ステップ
テンプレートをダウンロード
実施すること
サービスリクエスト管理データ用に特別に設計された既存のExcelテンプレートにアクセスし、分析に必要な正しい構造を確保します。
その重要性
標準化されたテンプレートは、データ準備を簡素化し、正確なプロセス分析に必要なすべての情報が一貫してキャプチャされることを保証します。
期待される成果
ServiceNowサービスリクエスト管理データ用の入力済みExcelテンプレートです。
得られるもの
遅延を特定し、より迅速なサービス解決を実現
- サービスリクエストのEnd-to-Endフローを可視化。
- ServiceNowにおける正確なボトルネックを特定
- ワークフローを効率化して迅速な解決を実現
- 顧客満足度と効率を向上
想定される成果
サービスリクエスト管理における具体的な改善
これらの成果は、組織がサービスリクエスト管理プロセスにプロセスマイニングを適用する際に観察される一般的な改善点を浮き彫りにします。ServiceNowのようなシステムからの詳細なサービスリクエストIDデータを分析することで、チームは非効率性を特定し、ワークフローを最適化できます。
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、遅延を特定して排除し、サービスリクエストの作成から解決までのライフサイクルを効率化することで、迅速なサービス提供を実現します。
期限内に完了するリクエストの増加
SLA違反の原因となる活動を特定することで、組織はボトルネックとプロセス逸脱に積極的に対処し、より多くのリクエストが期日内に解決されることを確実にできます。
繰り返しまたは再オープンされたリクエストの減少
プロセスマイニングは、情報の不備や初期解決の誤りなど、手戻りの根本原因を明らかにし、無駄な労力を劇的に削減し、初回解決の成功率を向上させます。
プロセス経路の一貫性の向上
実際のプロセスバリエーションを理想的なフローとマッピングすることで、組織はベストプラクティスを強制し、逸脱を減らし、すべてのサービスリクエストにおける運用の一貫性を向上させることができます。
担当者の再割り当ての削減
エージェントとチーム間の過剰または非効率な引き継ぎを特定し最小限に抑えることで、リクエストの解決を加速し、よりスムーズで直接的な処理パスを確保します。
結果はプロセスの複雑さとデータ品質によって異なります。これらの数値は、実装全体で観察された典型的な改善を表すものであり、特定のケースにおける保証ではありません。
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申請から解決までの実際の流れを視覚化することで役立ちます。承認ワークフローのボトルネックを特定し、過剰な手戻りを発見し、担当者間の非効率な引き継ぎを浮き彫りにします。この深い洞察により、最適化すべき正確な領域を特定でき、解決時間の短縮と効率の向上につながります。
まず、ServiceNowのサービスリクエストモジュールからの過去のイベントログが必要となります。主要なデータポイントには、ケース識別子としてのサービスリクエストID、活動名、各活動のタイムスタンプが含まれます。実行担当者、ステータス変更、および関連するリクエストの詳細に関する情報も、より深い分析のために貴重です。
データは、直接データベースクエリ、標準レポートエクスポート、API統合など、さまざまな方法でServiceNowから抽出できます。多くのプロセスマイニングツールは、ServiceNow用の事前構築済みコネクタも提供しており、イベントログを必要な形式で抽出するプロセスを簡素化します。抽出されたデータには、各リクエストの一意のケース識別子とタイムスタンプが含まれていることを確認してください。
リクエスト解決時間の短縮、SLA遵守の向上、手戻り発生の減少といった大幅な改善が期待できます。プロセスマイニングは、コアとなるリクエストパスの標準化、リソース利用の最適化、情報収集の迅速化に貢献します。最終的に、これらは顧客満足度の向上とコンプライアンス強化につながります。
最新のプロセスマイニングプラットフォームは、ユーザーフレンドリーであるように設計されており、ServiceNowのようなシステム向けに直感的なインターフェースや事前構築済みのコネクタを備えていることがよくあります。ServiceNowのデータ構造に関するある程度の理解は有益ですが、通常、深いコーディングの専門知識は必要ありません。複雑な技術開発よりも、ビジネスプロセス分析に重点が置かれています。
初期データ抽出とモデル生成は、データの量と複雑さにもよりますが、数週間で完了することがよくあります。特定されたボトルネックや手戻りループのような具体的な洞察は、最初の分析後すぐに現れることがあります。改善策を実装し、その影響を確認するには、通常、数週間から数ヶ月かかります。
はい、プロセスマイニングはコンプライアンス対策に非常に優れています。事前定義されたプロセスルールやSLAからの逸脱を自動的に検出し、明確な監査証跡を提供します。これにより、SLA違反の事例を迅速に特定し、その根本原因を理解し、特定の承認ステップなどの社内ポリシーが一貫して遵守されていることを確認できます。
プロセスマイニングは、既存のレポートおよび分析ツールを置き換えるのではなく、補完するものです。従来のツールが「何が」起こったかを伝えるのに対し、プロセスマイニングはエンドツーエンドのプロセスフローを視覚化することで、「どのように」起こったか、そして「なぜ」起こったかを説明します。従来のダッシュボードでは提供できない、より深く診断的な理解を提供し、的を絞った改善へと導きます。
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