サービスリクエスト管理を改善

Ivanti Service Managerプロセスを最適化するための6ステップガイド
サービスリクエスト管理を改善

Ivanti Service Managerにおけるサービスリクエスト管理を最適化

複雑なプロセスは、予期せぬ遅延やサービス目標の未達を招きがちです。弊社のプラットフォームは、隠れた非効率性を特定し、ボトルネックと改善領域を明らかにします。これらの課題を理解することで、より迅速な解決と顧客満足度の向上を実現し、業務の卓越性を推進できます。

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

サービスリクエスト管理の最適化が重要な理由

効率的なサービスリクエスト管理は、効果的なITサービス提供の基盤です。今日のペースの速いビジネス環境において、組織は従業員の生産性と顧客満足度を維持するために、サービスリクエストの円滑かつ迅速な解決に大きく依存しています。Ivanti Service Managerにおけるサービスリクエスト管理プロセスが最適化されていない場合、サービス提供の遅延、手戻りや非効率による運用コストの増加、サービスレベルアグリーメント(SLA)目標の未達、そして最終的には全体的なユーザーエクスペリエンスへの悪影響といった広範囲にわたる影響が生じる可能性があります。プロセスを理解し洗練させることは、単に問題を修正するだけでなく、Ivanti Service Managerへの投資が最大限のリターンをもたらすことを保証し、大きなビジネス価値を引き出すことにつながります。

プロセスマイニングがサービスリクエスト分析をいかに変革するか

プロセスマイニングは、サービスリクエスト管理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。Ivanti Service Managerシステムによって生成された実際のイベントデータを使用し、仮定や経験則に頼るのではなく、真のエンドツーエンドのプロセスフローを再構築し視覚化します。このデータ駆動型の洞察により、サービスリクエストが初期作成から最終クローズまでどのように処理されているかを正確に把握できます。どこでボトルネックが発生しているのか、遅延の根本原因、隠れた手戻り、そして望ましいプロセスパスからの逸脱を正確に特定できます。例えば、リクエストがチーム間で頻繁に再割り当てされ、不要な引き継ぎが発生して解決時間が長引いているか、または特定のタイプのリクエストが常に特定の承認段階で滞留しているかを確認できます。この詳細で客観的な視点は、実行可能な改善策を特定し、Ivanti Service Managerが最適に機能していることを保証するために不可欠です。

Ivanti Service Managerにおける改善の主要領域

Ivanti Service Managerからのサービスリクエスト管理データにプロセスマイニングを活用することで、強化すべき特定の領域をターゲットにすることができます。通常、組織は以下の点で重要な改善機会を見出します。

  • サイクルタイム短縮: 各プロセスステップの期間を分析し、最も大きな遅延を引き起こしているアクティビティやキューを特定することで、リクエスト提出から解決までの全体時間を短縮します。
  • ボトルネックの特定: サービスリクエストが滞留し、バックログや待機時間の延長につながっている特定の担当者、チーム、またはプロセスステップを正確に特定します。
  • 手戻りの排除: プロセスの非効率性や初期要件の不明確さを示す、追加情報や繰り返しステップのためにリクエストが差し戻されているインスタンスを検出します。
  • SLA遵守の強化: 定義されたSLA目標に対する実際の所要時間をさまざまなリクエストタイプで監視し、コンプライアンスを確保し、サービス信頼性を向上させます。
  • 自動化の機会: 予測可能なパスをたどる定型的で大量のリクエストを特定し、Ivanti Service Manager内で自動化することで、担当者のキャパシティを解放します。
  • リソース配分: 担当者のワークロード配分を理解し、タスクをより効果的にバランスさせる機会を特定することで、燃え尽き症候群を減らし、応答時間を改善します。

最適化による測定可能な成果

プロセスマイニングによるサービスリクエスト管理の最適化の影響は直接的に測定可能であり、組織に大きな利益をもたらします。平均サービスリクエストサイクルタイムの大幅な短縮が期待でき、より迅速な解決と応答性の高いIT環境につながります。SLA遵守の改善は顧客および従業員の満足度を高め、信頼性の高いサービスを提供する組織としての評判を強化します。非効率性と手戻りを排除することで、手作業や処理時間の延長に関連する運用コストを削減できます。さらに、最適化されたリソース活用により、担当者はより複雑で付加価値の高いタスクに集中でき、全体的な生産性向上に貢献します。これらの改善は、Ivanti Service Managerが効率的で効果的なサービス提供を真にサポートすることを確実にします。

最適化への旅を始めましょう

Ivanti Service Managerでのサービスリクエスト管理を変革する準備はできていますか?プロセスマイニングは、推測に頼るのではなく、データに基づいた洞察と明確さを提供し、的を絞った効果的な改善策を実行するために必要な情報をもたらします。実際のプロセスを可視化することで、効率を高め、コストを削減し、サービス品質を大幅に向上させる具体的な結果につながる情報に基づいた意思決定を行うことができます。今日から最適化され、応答性の高いサービスリクエスト管理プロセスへの旅を始め、Ivanti Service Managerの可能性を最大限に引き出しましょう。

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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

サービスリクエスト解決の遅延は、ユーザー満足度と運用効率に直接影響します。長期にわたる待機は、ユーザーの不満、フォローアップの増加、そしてサービスレベルアグリーメントの潜在的な違反につながり、ITサービスへの信頼を損ないます。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerにおけるサービスリクエストの完全なジャーニーを視覚化し、どこで遅延が発生しているかを正確に強調します。ボトルネックとなる特定のアクティビティ、チーム、または担当者を特定し、プロセスを効率化し解決を加速するための的を絞った介入を可能にします。

サービスリクエストの履行におけるサービスレベルアグリーメント(SLA)違反は、重要なパフォーマンス期待値を満たせていないことを示します。これはユーザーを苛立たせるだけでなく、金銭的ペナルティ、生産性の低下、組織内でのITサービスの評判失墜にもつながりかねません。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerにおいて、定義されたSLAに違反するすべてのサービスリクエストを自動的に特定します。実際の活動期間を目標と比較することで、コンプライアンス違反の原因となっている正確な段階や引き継ぎ箇所を特定し、将来の遵守を確実にするための予防措置を可能にします。

サービスリクエストがエージェントやチーム間を頻繁に行き来したり、繰り返し情報要求が必要になったりすることは、重大な非効率性を生み出します。このような手戻りは、解決時間を長期化させ、過剰なリソースを消費し、プロセス手順やエージェントのトレーニングにおける明確さの欠如を示しており、ユーザーの不満につながります。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerのワークフロー内における手戻り、ループ、不要な再割り当てのすべてのインスタンスを明らかにします。リクエストが誤ってルーティングされたり、追加の入力が必要になったりする一般的な経路を可視化し、プロセス手順の改善や初回解決率の向上を支援します。

ユーザーは、サービスリクエストのライフサイクル中に同じ情報を複数回求められることが頻繁にあり、不満と遅延の原因となります。これは、初期情報取得の失敗、または詳細がステップやチーム間で一貫して共有されない分断されたプロセスを示しており、解決を長期化させます。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerのワークフローで「依頼者からの情報要求」活動が複数回または遅い段階で発生するパターンを特定します。この分析は、初期データ収集フォームやナレッジ管理のギャップを特定するのに役立ち、効率とユーザーエクスペリエンスを向上させます。

サービスリクエストが定義された標準プロセスから逸脱すると、一貫性の欠如、コンプライアンスリスク、および予測不可能な結果につながる可能性があります。このような逸脱は、明確な全体像がなければ見過ごされがちであり、ベストプラクティスの徹底や運用管理の維持を困難にします。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerにおけるサービスリクエストの実際のフローを自動的にマッピングし、期待される経路からのすべての逸脱を明らかにします。一般的な派生プロセスを強調表示することで、シャドーITプラクティスを特定し、コンプライアンスを徹底し、ワークフローを標準化して管理を強化できるようになります。

不均一なワークロード配分や特定の担当者・チームへの過負荷は、サービスリクエストプロセス全体を遅らせる大きなボトルネックとなる可能性があります。これは、燃え尽き症候群、キューの長期化、サービス要求への対応能力の低下につながり、全体的な生産性と満足度に影響を与えます。
ProcessMindは、Ivanti Service Manager内の担当者およびチームの活動ログを分析し、ワークロード配分を可視化し、リソースのホットスポットを特定します。これらのボトルネックの影響を定量化し、人員レベルの最適化や作業のより効果的な再配分に関するデータに基づいた洞察を提供します。

サービスリクエストの優先順位管理が不適切で、重要なリクエストが適切な緊急性を持って処理されない場合、重大な業務中断やユーザーの不満につながる可能性があります。これは、初期トリアージとその後の処理との間に乖離があることを示し、最も影響の大きい問題の解決を遅らせます。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerにおけるサービスリクエストの全過程を追跡し、割り当てられた優先順位と実際の解決時間およびプロセスパスを関連付けます。高優先度のリクエストが遅延したり、非効率なルートをたどったりするケースを明らかにし、優先順位付けポリシーを徹底する機会を提示します。

特定のサービスリクエストの対応を外部ベンダーに依存すると、予測不能な遅延が発生し、追跡や管理が困難になることがあります。これらの外部依存関係は「ブラックボックス」となりがちで、説明責任を妨げ、全体の解決時間を延ばし、社内ユーザーの不満を引き起こします。
ProcessMindはIvanti Service Managerのワークフローにおける「外部ベンダー対応中」の活動を可視化し、リクエストがこの状態で費やす時間を追跡します。これにより、ベンダー関連の遅延を定量化し、どのベンダーとのやり取りがサービスリクエストを常に遅延させているかを特定できるため、契約交渉と管理の改善に役立ちます。

特に反復的なタスクにおいて、手動ステップに大きく依存するプロセスは、人的エラー、一貫性の欠如、実行の遅延が生じやすいです。現在のワークフローを明確にデータに基づいて理解していなければ、どこに自動化を最も効果的に導入できるかを特定するのは困難です。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerにおけるサービスリクエストの詳細なフローをマッピングし、すべての手動アクティビティとその頻度を強調表示します。プロセス全体を視覚化することで、ボリュームが多く複雑度の低いタスクを自動化の理想的な候補として特定し、サイクルタイムを短縮し、リソースを解放します。

VIP顧客と一般ユーザーなど、異なる顧客セグメントに対して一貫性のないサービス品質や解決時間を提供することは、不満や不均等なリソース配分につながる可能性があります。これらの差異を可視化しなければ、意図された通りに公平または差別化されたサービス提供を保証することは困難です。
ProcessMindはIvanti Service Managerの「顧客セグメント」属性を活用し、異なるセグメント間のプロセスフロー、サイクルタイム、SLA遵守率を比較します。これにより、サービス提供における格差を明らかにし、特定のセグメントの期待に一貫して応えるためにプロセスとリソースを最適化することができます。

サービスリクエストが担当者から別の担当者やチームへ、あるいはIT部門から外部ベンダーへと引き継がれる際に、重大な遅延が発生することがよくあります。これらの引き継ぎポイントは「ブラックホール」となり、リクエストが滞留し、サイクルタイムの延長や明確な責任の欠如につながります。
ProcessMindは、Ivanti Service Manager内での個々のアクティビティ間および所有権変更にかかる時間を綿密に追跡します。これらの引き継ぎ遅延を視覚化し、コミュニケーションプロトコルの改善や自動ルーティングなど、改善が必要な特定の移行を正確に特定します。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

この目標は、サービスリクエストの提出からクローズまでの平均解決時間を大幅に短縮することを目指します。解決時間の短縮は、顧客満足度の向上、運用効率の改善、長期化するリクエストライフサイクルに関連するコストの削減に直接つながります。これを達成することは、ユーザーが問題やリクエストをより迅速に処理してもらえることを意味し、全体的な生産性とサービス提供への信頼を高めます。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerの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、ボトルネック、活動間の過剰な待機時間、および遅延の根本原因を特定します。各非効率性の影響を定量化し、組織がプロセス最適化のための特定の領域を特定し、ターゲットを絞った削減を達成できるようにすることで、解決時間を15~30%短縮できる可能性があります。

この目標を達成することは、サービスリクエスト解決のために定義されたSLA(サービスレベルアグリーメント)を常に満たし、あるいはそれを超えることを意味します。頻繁なSLA違反は、ユーザーの信頼を損ない、金銭的ペナルティにつながる可能性があり、サービス提供プロセスにおける根本的な非効率性を示します。遵守状況の改善は、信頼性と質の高いサービスへのコミットメントを示すものであり、社内外のステークホルダーにとって不可欠です。
ProcessMindは、各サービスリクエストを目標解決時間に対して追跡し、SLA違反につながるパスを特定することで、SLAパフォーマンスを継続的に監視します。SLA違反が頻繁に発生する特定のアクティビティ、担当者、またはプロセスバリエーションを明らかにし、Ivanti Service Manager内のリソース再割り当てや優先順位付けルールの見直しなどの的を絞った介入を可能にし、SLA遵守率を10〜25%向上させます。

この目標は、サービスリクエストが再オープンされたり、複数回再割り当てされたり、解決に繰り返し労力が必要になったりする頻度を減らすことに焦点を当てています。手戻りや過剰な再割り当ては、リソースの無駄、運用コストの増加、サイクルタイムの長期化、そしてエージェントと依頼者の双方にとっての不満につながります。これらの非効率性を最小限に抑えることは、初回解決率とプロセス安定性を直接的に改善します。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerにおけるサービスリクエストの流れを視覚的にマッピングし、手戻りループやチーム間または個人間の頻繁な再割り当てを強調表示します。初期情報の不足、エージェントの専門知識の欠如、または引き継ぎ手順の不明確さなどの根本原因を特定し、組織がターゲットを絞ったトレーニング、プロセスの明確化、または自動化を実装して手戻りを20~40%削減できるようにします。

ここでの目的は、サービスリクエストのライフサイクル中に依頼者に追加情報が要求される回数を減らすことです。繰り返される情報要求は、大幅な遅延、劣悪なユーザーエクスペリエンス、そして不必要なやり取りにつながります。このプロセスを効率化することで、リクエストが最初からスムーズかつ効率的に進行することを確実にします。
ProcessMindは、情報要求に至る活動とその後の活動を分析し、なぜ重要なデータが頻繁に不足または不完全であるかを特定します。特定のサービスタイプやリクエストチャネルに関連するパターンを強調表示することができ、Ivanti Service Managerのリクエストフォームを最適化したり、初期データ収集を改善したり、情報取得を自動化したりするための洞察を提供し、情報要求サイクルを10~20%削減できる可能性があります。

この目標は、すべてのサービスリクエストが確立された標準化されたプロセスフローおよびビジネスルールに準拠することを確実にすることを目指します。承認されていないプロセス逸脱は、リスクを招き、一貫性のないサービス提供につながり、監査を複雑にし、運用規模の拡大を困難にする可能性があります。コンプライアンスを達成することは、予測可能性と品質を確保し、運用リスクを削減します。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerにおけるサービスリクエストの実際のプロセスフローを自動的に発見し、事前に定義された理想的なモデルと比較します。すべての逸脱を可視化し、コンプライアンス違反の経路に関与する特定の活動やエージェントを特定し、その頻度を定量化します。これにより、組織はベストプラクティスを徹底し、ターゲットを絞ったトレーニングを提供し、システム制御を実装してコンプライアンスを90~100%改善することができます。

目的は、サービスエージェントとチーム間でワークロードを効率的に分散し、ボトルネックを防止して、バランスの取れたリソース利用を確保することです。非効率な配分は、一部のエージェントが過負荷になる一方で、他のエージェントが過小利用され、遅延、燃え尽き症候群、最適とは言えないサービス提供につながります。最適化された配分は、リクエストのスムーズな流れを確保し、エージェントの生産性を最大化します。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerにおける様々なサービスリクエストタイプ全体のワークロード配分、エージェントの活動パターン、および処理時間を分析します。リソースのボトルネックを特定し、サイクル時間への影響を定量化し、タスクの再割り当て、チーム構造の調整、またはシフトパターンの最適化に関するデータに基づいた洞察を提供することで、リソース利用とワークフローを10~25%改善します。

この目標は、重要なリクエストが最初に処理されるよう、サービスリクエストの優先順位付けの精度と有効性を改善することに焦点を当てています。効果的でない優先順位付けは、影響の大きい問題の遅延、リソースの誤配分、およびビジネス運営への悪影響につながる可能性があります。優先順位付けを強化することで、サービス提供がビジネスニーズと一致することを確実にします。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerにおいて、異なる優先度レベルが実際にどのように扱われているかを分析し、初期の優先度割り当てと実際の解決時間およびリソース配分を比較します。エージェントによる優先度の上書きや明確な優先度定義の欠如など、不一致とその原因を特定します。これにより、組織は優先度付けルールを改善し、エージェントトレーニングを提供し、サービス提供全体の効果を10~20%改善することができます。

目的は、サービスリクエスト履行プロセス内で外部ベンダーが行う活動に関連する遅延を削減することです。ベンダー関連の遅延は、組織の直接的な管理外となることが多いですが、全体の解決時間と顧客満足度に大きな影響を与えます。これらの活動を加速させることで、エンドツーエンドのプロセスを効率化できます。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerにおける外部ベンダーが関与するすべての活動の期間を特定し、測定します。頻繁に遅延が発生する特定のベンダーやリクエストの種類を特定し、これらの遅延の影響を定量化し、引き継ぎやフォローアップ手順におけるボトルネックを明らかにします。このデータは、ベンダー管理の改善、契約交渉、およびベンダー関連の遅延を10~20%削減するためのプロセス調整を支援します。

この目標は、サービスリクエスト管理プロセス内で反復的でルールベースのタスクを自動化する機会を特定し、実装することを目指します。自動化を最大化することで、手作業を減らし、処理速度を向上させ、人為的なエラーを最小限に抑え、エージェントがより複雑なタスクに集中できるようになります。これにより、大幅なコスト削減と運用効率の向上が実現します。
ProcessMindは、Ivanti Service Managerで高度に標準化されており頻繁に発生するタスクの活動頻度、期間、依存関係を分析し、自動化に最適な候補を特定します。特定の活動を自動化することによる潜在的な時間とコストの節約を定量化し、組織がロボティックプロセスオートメーション(RPA)やワークフロー自動化イニシアチブを優先し、実装できるようにすることで、自動化範囲を15~30%拡大します。

目的は、異なる顧客セグメントやサービスタイプに対して、一貫したサービス品質とプロセス実行を確保することです。一貫性のないサービスは、様々なユーザー体験、特定のグループ間の不満、ブランド評判の維持困難につながる可能性があります。品質を標準化することで、公平で予測可能なサービス提供を保証します。
ProcessMindは、顧客セグメント、サービスタイプ、影響などの属性に基づいてサービスリクエストをセグメント化し、Ivanti Service Manager内でのエンドツーエンドのプロセスフローとパフォーマンス指標を比較します。これにより、解決時間、手戻り率、またはセグメント間のプロセスステップのばらつきを特定し、一貫した高品質サービスを達成するためにプロセスを標準化または適切に調整する必要がある領域を明確にします。

この目標は、異なるチーム、部署、またはエージェント間でのサービスリクエストのシームレスな転送を強化することを目指します。遅延、誤解、コンテキストの喪失によって特徴付けられる非効率な引き継ぎは、サイクルタイムの増加、エラー、不満につながることがよくあります。引き継ぎの効率を改善することで、よりスムーズで迅速なプロセスフローが保証されます。
ProcessMindは、サービスリクエスト管理プロセスにおけるすべての引き継ぎポイントを可視化し、各転送での待機時間を測定し、Ivanti Service Managerで大幅な遅延や拒否を経験する一般的な経路を特定します。これにより、不明瞭なドキュメントや不十分なコミュニケーションなど、非効率な引き継ぎの根本原因が明らかになり、チーム間プロセスやシステム統合に対するターゲットを絞った改善を可能にし、引き継ぎ遅延を10~25%削減できます。

サービスリクエスト管理のための6ステップ改善パス

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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のために特別に設計されたProcessMind Excelテンプレートを入手してください。このテンプレートは、Ivantiデータの正しい構造を提供します。

その重要性

適切なテンプレートを使用することで、データが正しくフォーマットされ、分析プロセスが効率化され、データインポートの問題が防止されます。

期待される成果

Ivanti Service Managerのデータを分析用に受け入れる準備ができた構造化されたExcelテンプレートです。

提供内容

Ivantiサービスリクエスト管理の遅延を特定

ProcessMindは、Ivanti Service Managerにおけるサービスリクエスト管理プロセスのインタラクティブなマップを明らかにし、すべてのステップとバリエーションを示します。リクエストがどのようにIvanti Service Manager内を実際に流れているかを明確に視覚化できます。
  • 実際のサービスリクエストフローを可視化する
  • Ivantiプロセスのボトルネックを特定する
  • 解決時間とSLA遵守を追跡する
  • より迅速なサービス提供のためのリソース配分最適化
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

最適化されたサービスリクエスト管理で組織が達成できること

これらの成果は、Ivanti Service Managerにおける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、組織が実現できる具体的なメリットを示しており、より効率的なサービス提供とユーザー満足度の向上につながります。

0 %
解決時間の短縮

平均的なサイクルタイム短縮率

ボトルネックを特定し遅延を解消することで、サービスリクエストの解決にかかる時間を大幅に短縮し、ユーザー満足度を向上させます。

0 %
SLA順守率の向上

サービス目標達成率の向上

SLAパスからの逸脱を正確に特定し、是正措置を講じることで、より多くのサービスリクエストが合意された期間内に解決されるようにします。

0 %
最小化された手戻り

繰り返し行われる活動の削減

手戻りループとその根本原因を分析し、サービスリクエストに追加作業が必要となる回数を減らすことで、品質と担当者の効率を向上させます。

0 %
プロセスコンプライアンスの向上

定義されたワークフローの遵守

プロセスの逸脱を明確に可視化し、サービス担当者が標準作業手順に従っていることを確認することで、リスクを軽減し、一貫性を向上させます。

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合理化された引き継ぎ

チーム間のアイドル時間の短縮

異なるサポートチーム間の移行を可視化し最適化することで、アイドル時間を減らし、連携を改善してリクエストの進行を迅速化します。

結果は、プロセスの複雑さ、データ品質、組織の状況によって異なります。提示された数値は、様々な実装で観測された一般的な改善を反映しています。

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です。

その重要性

これは、すべての関連活動を単一のプロセスインスタンスに接続し、エンドツーエンドのプロセス分析を可能にする必須のケース識別子です。

サービスリクエストのライフサイクルにおける特定の時点で発生したイベントまたはタスクの名前です。

その重要性

プロセスフローのステップを定義し、手戻り、ボトルネック、逸脱の特定を含むプロセスフローの可視化と分析を可能にします。

特定のアクティビティまたはイベントが発生した時刻を示すタイムスタンプ。

その重要性

このタイムスタンプは、イベントを時系列で並べ、パフォーマンス分析の鍵となるすべての期間ベースのメトリックを計算するために不可欠です。

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

個々のアクティビティ期間の計算を可能にし、これはプロセスボトルネックや長期実行タスクを特定するために不可欠です。

サービスリクエストの分類またはカテゴリーです。

その重要性

リクエストタイプ別にプロセスをセグメント化することで、ターゲットを絞った分析が可能になり、特定のタイプのリクエストが遅延、手戻り、SLA違反の傾向が強いかどうかを明らかにします。

サービスリクエストの処理に現在割り当てられているサポートチームまたはグループです。

その重要性

責任と引き継ぎを追跡し、チーム間の遅延、ワークロードのバランス、プロセスにおけるボトルネックとなるチームの分析に役立ちます。

サービスリクエストに割り当てられた個々のユーザーまたはエージェントです。

その重要性

個々のワークロード、パフォーマンス、再割り当てパターンを分析でき、トレーニング、スキルセット、または初期ルーティングの問題を示唆する可能性があります。

サービスリクエストに割り当てられた優先度レベルです。

その重要性

優先順位付け戦略の有効性を評価し、高優先度のリクエストが低優先度のものよりも迅速に解決されることを保証するために重要です。

イベント発生時のサービスリクエストのステータスです。

その重要性

任意の時点でのリクエストの状態のスナップショットを提供します。これは、特定の状態での費やされた時間を計算し、プロセスの停滞を特定するために不可欠です。

サービスリクエストが正式に解決された日時です。

その重要性

サービス提供効率の主要業績評価指標である、コアプロセスのサイクルタイム計算の終点を定義します。

サービスリクエストが解決されると予想されるタイムスタンプです。

その重要性

実際のパフォーマンスを測定するベンチマークであり、SLA遵守率の計算とリスクのあるリクエストの特定を直接サポートします。

サービスリクエストの作成から最終解決までの合計時間です。

その重要性

これは、エンドツーエンドのプロセス効率を測定し、ユーザー視点からのサービス体験を直接反映する主要なKPIです。

サービスリクエストがSLA期限内に解決されたかどうかを示します。

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するもので、サービス品質の評価とユーザーの信頼維持に不可欠です。

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

この活動は、新しいリクエストがIvantiに正式に提出され、ログに記録されるサービスリクエストライフサイクルの開始を示します。このイベントは、サービスリクエストビジネスオブジェクトに新しいレコードが作成され、一意のサービスリクエストIDが生成されたときに記録されます。

その重要性

これはプロセスの主要な開始イベントです。この時点から解決までの時間を分析することは、全体のサイクルタイムとプロセス効率を測定するために不可欠です。

サービスリクエストは、処理のために特定のサポートチームに割り当てられます。これは、サービスリクエストレコードの「OwnerTeam」フィールドへの入力または変更を監視することで記録されます。

その重要性

このイベントは、チームレベルのパフォーマンス、ワークロード配分、およびチーム間の引き継ぎ時間を分析するために重要です。プロセス内のボトルネックとなるチームを特定するのに役立ちます。

特定の担当者がサービスリクエストのオーナーシップを引き継ぎます。このアクティビティは通常、「オーナー」フィールド(個々の担当者を指定するもの)が初めて入力または更新されたときに推測されます。

その重要性

これは初期の待機時間またはキュー時間の終了を示します。この活動までの期間を測定することは、リソース配分の問題を特定し、エージェントワークロードダッシュボードをサポートするのに役立ちます。

サービスリクエストは解決済みと見なされ、解決策はユーザーに提供されました。これは「解決済み」へのステータス変更によって記録される主要なマイルストーンであり、多くの場合、SLAクロックの停止をトリガーします。

その重要性

これは、解決時間とSLA遵守を測定するための重要な終点です。作成からこの活動までの期間は、プロセスパフォーマンスの主要なKPIです。

サービスリクエストは正式にクローズされ、それ以上の操作はできません。これは多くの場合、「解決済み」状態での一定期間後に自動的に発生し、ライフサイクルの最終的な結論を表します。

その重要性

この活動はプロセスの最終的な終了を示します。「解決済み」から「クローズ済み」までの時間は、確認作業や自動化されたシステムプロセスにおける遅延を浮き彫りにすることができます。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、実際のサービスリクエストワークフローを可視化し、ボトルネック、手戻り、未承認の逸脱を特定します。過剰な解決時間、頻繁なSLA違反、非効率な引き継ぎの根本原因を正確に突き止め、より効率的な運用につながります。

まず、通常はケース識別子(多くの場合、サービスリクエストID)と、活動名またはステータス変更、および対応するタイムスタンプが必要です。エージェントの割り当て、リクエストタイプ、解決メモなどの追加属性は分析を豊かにすることができます。このイベントログデータが、プロセスの発見の基盤となります。

サービスリクエストの解決時間の大幅な短縮と、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、情報収集の効率化、リソース配分の強化を支援し、効率性とユーザー満足度に直接的な影響を与えます。

主な技術的考慮事項は、Ivanti Service Managerから必要なイベントログデータを安全に抽出することです。これには、Ivantiデータベースへのアクセスや、そのレポートおよびエクスポート機能の利用が必要となることがよくあります。多くのプロセスマイニングツールは、コネクターを提供したり、CSVやSQLのような標準データ形式をサポートしたりしており、容易なデータ取り込みを可能にしています。

初期のデータ抽出とモデル設定は、データの複雑さやITの準備状況にもよりますが、通常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洞察は、最初の1ヶ月以内に得られることが多いです。その後、継続的なモニタリングにより、継続的な最適化の機会が提供されます。

標準的なレポートが集合的なメトリック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エンドツーエンドフローを明らかにします。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過ごされがちな隠れた逸脱、手戻り、ボトルネックを明らかにします。これにより、詳細な根本原因分析が可能になります。

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洞察を提供します。小規模なチームでも、サービスリクエスト管理における非効率性を発見し、コンプライアンスを改善し、リソース配分を最適化することができます。その利点は、プロセスの複雑さとボリュームに応じて拡大します。

最新のプロセスマイニングツールは、ユーザーフレンドリーなインターフェースで設計されており、ビジネスアナリストやプロセスオーナーが利用しやすくなっています。データとプロセスに関する基本的な理解は有益ですが、初期分析には高度なデータサイエンススキルが常に必要とされるわけではありません。ただし、データ準備にはIT部門またはデータエンジニアリングのサポートが必要となる場合があります。

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