ボトルネックをアンカバーし、サービスリクエストの効率を向上
ProcessMindは、サービスリクエストプロセス内の重大な遅延、手戻りループ、不要なステップを明らかにします。当社のプラットフォームは、効率と顧客満足度に影響を与える隠れたボトルネックとバリエーションを露呈します。お客様のデータを分析することで、運用を合理化し、コストを削減し、システム全体のサービス提供を改善するための実用的なインサイトを提供します。
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
サービスリクエスト管理プロセスは、組織運営の要であり、効率的なサポート提供と顧客・従業員満足度の維持に不可欠です。しかし、多くの組織では、不透明なワークフロー、慢性的な手作業によるボトルネック、そして許容できないほど遅い解決時間に悩まされており、これらが生産性を妨げ、サービス品質全体に悪影響を及ぼしています。ProcessMindは、組織が利用する基盤システムに関わらず、初回申請から最終解決に至るまでのサービスリクエストの全ジャーニーを、比類のないエンドツーエンドの視点から提供します。イベントログを詳細に分析することで、ProcessMindは実際のアクティビティのシーケンスを綿密に構築し、隠れた非効率性、予期せぬ遅延、そして従来のレポート``メソッドでは見過ごされがちなコストのかかる手戻りループを明らかにします。ユーザーは、リクエストがどこで滞留しているのか、解決時間の長期化の根本原因は何なのかを即座に明確に理解し、自動化と標準化に適した具体的な領域を特定できます。このデータドリブンな運用データの深い分析は、サービスリクエストのワークフローで何が起こったかだけでなく、それぞれのステップで「なぜ」それが起こったのかを理解するための、真に実用的なインサイトを提供します。
組織は、サービスリクエスト管理において、処理の一貫性の欠如、過度な手作業による引き渡しが引き起こす運用コストの増大、そして最終的には顧客や従業員の不満といった、様々な課題に直面しがちです。サービスリクエストが重要なITサービスサポートの問題、複雑な人事に関する問い合わせ、不可欠な設備管理タスク、あるいはその他の内部または外部サービス機能に関するものであっても、プロセスデータからの逸脱やコンプライアンス違反は、重大な運用リスク、リソースの無駄遣い、そして評判の低下につながる可能性があります。ProcessMindは、リクエストがたどる実際のパスを視覚的にマッピングし、確立された標準運用手順からの逸脱を明確に強調し、リスクや遅延をもたらす未承認のステップやアクティビティを特定することで、これらの課題に直接対処するよう設計されています。ProcessMindでこの重要なプロセスを分析することによるメリットは広範かつ測定可能です。具体的には、リクエスト解決時間の大幅な短縮、不要なステップや重複タスクの的確な排除による運用コストの大幅な削減、実際のワークロードに基づいたリソース配分の改善、そして内外の顧客満足度スコアの大幅な向上などが挙げられます。さらに、プロセス自動化が最も大きな効果を発揮する箇所を正確に特定し、時間のかかる手作業タスクを迅速な自動ワークフローへと変革し、重要なサービスレベルアグリーメント（SLA）への遵守をより確実にすることができます。
ProcessMindを活用することで、詳細なプロセスバリアントを深く掘り下げ、並行アクティビティが全体サイクル時間に与える複雑な影響を包括的に理解し、特定のリクエストタイプにおける手戻りの頻度とコストを正確に定量化できます。当社のプラットフォームは、高プライオリティ``リクエストに対する最も効率的なパス、異なるチームや個々のエージェントが解決時間に与える正確な影響など、重要なインサイトを発見し、サービスデリバリーフレームワーク内で組織をリスクに晒す可能性のある潜在的なコンプライアンスのギャップを検出するのに役立ちます。この非常に詳細な分析により、既存のワークフローを即座に最適化できるだけでなく、特定のソースシステムに依存せず、将来に向けてよりレジリエントでアジャイルかつ効率的なプロセスを戦略的に設計することが可能になります。受動的でしばしば混乱を招くサービスリクエスト管理を、積極的で高度に最適化された効率性の原動力へと変革する準備はできていますか？開始は驚くほど簡単です。まず、関連するすべてのイベントログを含むサービスリクエストデータを、お客様のシステムから安全に直接抽出してください。スムーズで正確かつ迅速な分析を確実にするため、必須フィールドと最適なフォーマットに関する詳細なガイダンスについては、当社の包括的なデータテンプレートをご参照いただくことをお勧めします。ProcessMindは、お客様の既存データインフラストラクチャとシームレスに統合するように特別に設計されており、サービス運用の変革ポテンシャルを最大限に引き出すことを極めて容易にします。
サービスリクエスト管理を最適化する6ステップの道筋
接続と発見
実施すること
システムからイベントログデータを抽出し、各イベントのサービスリクエストID、アクティビティ名、およびタイムスタンプを確実にキャプチャします。これがプロセス分析の基盤となります。
その重要性
正確で包括的なデータは、信頼性の高いプロセスモデルには不可欠であり、組織内でサービスリクエストがどのように流れるかの実態を正確に把握できます。
期待される成果
プロセスマッピングと分析にすぐに使える、完全で正確なイベントログ。
提供内容
サービスリクエストの真の経路を発見する
- エンドツーエンドのサービスリクエスト`ジャーニー`を視覚化
- 重要なボトルネックと逸脱を特定する
- 解決遅延の根本原因を特定する
- より迅速なサービス提供のためのワークフロー最適化
想定される成果
サービスリクエスト管理における変革的な成果
これらの成果は、組織がサービスリクエスト管理`ワークフロー`に`プロセスマイニング`を適用することで達成できる大幅な改善を示しています。非効率性を特定し、プロセスを最適化することで、より良いパフォーマンスを実現します。
リクエストサイクル時間の平均削減率
プロセスマイニングは遅延を特定し排除することで、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合理化し、より迅速なサービス提供を可能にします。
サービスレベル契約達成の増加
SLA違反の根本原因を特定することで、組織はボトルネックやプロセス逸脱に積極的に対処し、合意された時間内に多くのリクエストが解決されることを確実にします。
追加作業を要するリクエストの減少
リクエストが以前のステージに再エンターしたり、エラーや情報不足により繰り返し実行が必要となる事例をアンカバーし、無駄な労力とコストを大幅に削減します。
標準手順遵守の向上
プロセスの逸脱を明確に可視化し、サービスエージェントが標準作業手順に従うことを保証することで、リスクを低減し、すべてのリクエストにおける一貫性を向上させます。
不要な転送とアイドル時間の削減
異なるサポートチーム間またはプロセスステップ間の移行を視覚化し最適化することで、アイドル時間を削減し、迅速なリクエスト進行と迅速な解決のための調整を改善します。
結果は、特定のプロセスの複雑性、データ品質、および組織のコンテキストによって異なります。これらの数値は、さまざまなサービスリクエスト管理の実装で観察された典型的な改善を示しています。
推奨データ
カスタマイズされたデータ推奨事項については、 特定のプロセスを選択.
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フローを可視化し、ボトルネック、逸脱、手戻りを特定します。遅延と非効率性の根本原因を明らかにし、データドリブンな最適化戦略を可能にします。このアプローチにより透明性が向上し、継続的なプロセス改善が可能になります。
プロセスマイニングは、過度な解決時間、頻繁なサービスレベル合意違反、高頻度な再割り当てや手戻りといった問題を特定できます。また、リクエストプロセス内の非効率なルーティング、最適ではないリソース配分、一貫性のない処理慣行も明らかにします。これにより、重要なボトルネックや望ましい経路からの逸脱が露呈します。
必要とされる中核データはイベントログであり、これには各イベントのケース識別子、アクティビティ名、およびタイムスタンプが含まれます。サービスリクエスト管理の場合、これはサービスリクエストID、実行された特定のアクション、および発生日時を意味します。エージェント、部門、リクエストタイプなどの追加属性は分析を強化します。
サービスリクエストの解決時間のシグニフィカントな削減と、サービスレベルアグリーメント遵守の改善が期待できます。プロセスマイニングは、手戻りや再割り当ての最小化、情報収集のストリームライン化、リソース配分の強化を助け、効率とユーザー満足度に直接影響を与えます。また、自動化の機会もリビールします。
初期データ抽出とモデル設定は通常、データの複雑さとITの準備状況に応じて数週間以内に完了できます。主要なプロセスバリアントの発見や主要なボトルネックの特定といった初期のインサイトは、最初のデータロード後すぐに得られることがよくあります。継続的なモニタリングは、その後も継続的な最適化の機会を提供します。
データは通常、標準的なレポートツール、データベースクエリ、またはAPI連携を使用してソースシステムから抽出できます。目標は、必要なケースID、アクティビティ、およびタイムスタンプ情報を含む、CSVまたはデータベーステーブルのような構造化された形式でイベントログを取得することです。このステップでは、システム管理者またはデータエンジニアに相談することがしばしば役立ちます。
データ抽出のためのソースシステムへのアクセスに加え、プロセスマイニングソフトウェアプラットフォームが必要になります。このプラットフォームは、イベントログデータの取り込み、分析、視覚化を処理します。ほとんどのソリューションはクラウドベースで、ウェブブラウザのみを必要としますが、一部はオンプレミス展開オプションを提供する場合があります。
はい、プロセスマイニングはコンプライアンスに非常に優れています。実行されたすべてのステップの客観的なビューを提供するため、規定された手順や規制要件からの逸脱を簡単に検出できます。この透明性により、すべてのサービスリクエストが確立されたガイドラインと義務に確実に準拠していることを保証できます。
標準的なレポート作成がアグリゲートされたメトリクスと事前定義されたビューを提供する一方で、プロセスマイニングは個々のサービスリクエストの実際の全体像を明らかにします。プロセス全体を視覚的に再構築し、従来のレポートでは見逃されがちな隠れた逸脱、手戻り、ボトルネックをリビールします。これにより、深い根本原因分析とプロアクティブな最適化が可能になります。
いいえ、プロセスマイニングはあらゆる規模の組織に価値あるインサイトを提供します。小規模なチームでも、サービスリクエスト管理内の非効率性を明らかにし、コンプライアンスを改善し、リソース配分を最適化できます。メリットは、プロセスの複雑さと量に応じて拡大します。
今すぐサービスリクエスト管理の最適化を始めましょう
強力なインサイトで非効率性をアンカバーし、解決時間を向上させます。
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