インシデント管理を改善する

Freshserviceインシデントを最適化する6ステップガイド
インシデント管理を改善する
プロセス: インシデント管理
システム: Freshservice

Freshserviceにおけるインシデント管理を最適化し、迅速な解決を実現

インシデント管理は、解決時間の遅延や問題の再発といった課題に直面しがちです。当社のプラットフォームは、遅延がどこで、なぜ発生しているかを迅速に特定し、プロセス内の隠れたボトルネックを明らかにします。非効率性の根本原因を特定し、ワークフローを効果的に合理化する方法を理解することで、サービス提供を改善し、ユーザー満足度を向上させることができます。

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

インシデント管理を最適化する重要性

効率的なインシデント管理は、信頼性の高いITサービスの根幹であり、ユーザー生産性、運用コスト、顧客満足度に直接的な影響を及ぼします。今日の急速に変化するデジタル環境では、軽微なものから重大なものまで、インシデント解決の遅延はビジネスに大きな支障をきたす可能性があります。長時間のダウンタイム、繰り返される手作業、そして生産性低下の連鎖は、非効率なインシデントプロセスが引き起こす直接的な結果です。Freshserviceや他のシステムにおけるインシデントが最適に処理されない場合、組織は運用コストの増加、SLA違反の可能性、そしてユーザーからの信頼低下に直面します。Freshserviceのインシデント管理プロセスの真のフローを理解することは、これらのリスクを軽減し、サービスを堅牢で信頼性の高い状態に保つための第一歩です。

プロセスマイニングがFreshserviceにおけるインシデント解決をどのように変革するか

プロセスマイニングは、既存のFreshserviceインシデント管理ワークフローに、データに基づいた独自の視点を提供し、理論的な理想状態ではなく、「現状」のプロセスを明らかにします。Freshserviceからのイベントログを分析することで、プロセスマイニングは、各インシデントの初期報告から最終的な解決までの全ジャーニーを再構築します。この包括的なビューにより、インシデントがどこで滞留しているか、不必要な再作業がどこで発生しているか、そしてどのステップがボトルネックとなり、解決サイクルタイムを延長させているかを正確に特定できます。

例えば、インシデントがどのように分類され優先順位付けされているかを視覚的に追跡し、サポートグループ間の実際の転送数を把握し、特定の診断ステップが繰り返し行われていても進捗がない場合にそれを特定できます。この機能は、頻繁な再割り当て、ユーザー確認のための長時間の待ち時間、標準運用手順からの逸脱など、隠れた非効率性を明らかにする上で非常に貴重です。プロセスマイニングは、「Freshserviceにおける高優先度インシデントの解決時間が長期化する原因は何か?」や「特定のサービスに関わるインシデントが常にSLA目標を超えるのはなぜか?」といった重要な問いに答えるのに役立ちます。この詳細な洞察により、推測を超えて、Freshserviceのデータから直接導き出された具体的で実際の証拠に基づいた改善活動を進めることができます。

インシデント管理プロセスにおける主な改善領域

プロセスマイニングから得られた洞察を活用することで、Freshserviceのインシデント管理内の特定の領域を最適化できます。典型的な改善機会は以下の通りです。

  • インシデントの分類と優先順位付けの合理化: 初期の分類が誤っているために再分類や遅延が発生していないかを特定します。
  • 不必要な転送とエスカレーションの削減: チーム間で頻繁にたらい回しにされているインシデントを特定し、より良いトレーニング、知識共有、または割り当てルールの見直しが必要であることを示唆します。
  • 診断と解決ワークフローの最適化: 時間がかかりすぎるステップや、エージェントが診断プロセスを繰り返し再開している箇所を発見し、知識ベースや標準化された手順にギャップがあることを示します。
  • ナレッジベース活用の改善: 解決策が繰り返し
インシデント管理 サービスデスク ITIL サービス復旧 SLA順守 Help Desk 根本原因分析 チケット解決

よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

インシデント解決の遅延は、ユーザーの生産性やサービス可用性に直接影響し、ユーザー満足度の低下や潜在的なビジネス損失につながります。この問題は、非効率な引き継ぎ、長期化する診断フェーズ、または外部依存関係による待ち時間から生じることが多く、インシデント管理のパフォーマンスに大きな影響を与えます。

ProcessMindは、Freshserviceにおけるインシデント管理の実際の流れを可視化し、アサインから診断の間や調査中など、インシデントが過度に時間を費やしている正確な場所を特定します。ボトルネックや理想的なパスからの逸脱を特定し、解決を加速するためのプロセス合理化の機会を明らかにします。

サービスレベル契約(SLA)の定期的な違反は、信頼を損ない、ペナルティを発生させ、インシデント管理プロセスにおけるシステム的な非効率性を示します。SLAがなぜ達成されないのかを理解することは、サービス品質を維持し、ユーザーエクスペリエンスやコンプライアンスへの悪影響を回避するために不可欠です。

インシデントパスとSLAステータスを関連付けることで、ProcessMindはFreshserviceにおいて一貫して違反につながる特定のアクティビティやイベントのシーケンスを明らかにします。これは、目標未達の原因となる標準作業手順からの逸脱を可視化し、より良いコンプライアンスのための的を絞った改善を可能にします。

インシデントがサポートグループやエージェント間を頻繁に行き来すると、遅延や手戻りが発生します。引き継ぎ手順の定義不足や所有権の不明確さは、解決時間を大幅に長引かせ、ユーザーを苛立たせ、インシデント管理全体のコストを増加させる可能性があります。

ProcessMindはFreshservice内のすべての転送と再割り当てを可視化し、異なるサポートグループとエージェント間の引き継ぎの頻度と期間を示します。これにより、迅速な解決を妨げる一般的な「ピンポン」シナリオや非効率なルーティングパターンを特定し、ワークフロー設計の改善点を示唆します。

誤って分類されたり、不正確な優先度が割り当てられたりするインシデントは、間違ったチームにルーティングされたり、不適切な注意を受けたりすることで、解決を遅らせ、潜在的に影響を拡大させる可能性があります。これは、Freshservice内でリソースの無駄遣いと目標達成の逸失につながります。

ProcessMindは、Freshserviceにおける初期分類と、その後の再分類または再優先順位付けを分析することで、誤分類のパターンを明らかにします。インシデントが頻繁に再分類される場所と理由を強調し、初期精度とルーティングを改善するための、より明確な分類ガイドラインまたはエージェントトレーニングの必要性を示します。

効果的な根本原因分析(RCA)がなければ、組織は同じ問題を繰り返し解決する傾向があり、インシデント量の増加と無駄な労力につながります。これは、サービスデリバリーの長期的な安定性と継続的な改善を妨げます。

ProcessMindは、関連する根本原因分析なしに解決されたインシデントや、頻繁に再発する解決コードがあるにもかかわらずFreshserviceに該当する問題チケットがないインシデントを特定できます。これにより、RCAがどの程度迂回されているかが明らかになり、インシデント管理ワークフローに問題管理をより効果的に組み込む機会が示されます。

エスカレーションパスが不明確であるか、一貫して遵守されていない場合、インシデントは停滞したり、無計画に手動でエスカレートされたりする可能性があり、その結果、一貫性のないサービスデリバリーと解決時間の長期化につながります。特にクリティカルな問題においては、チームの効率とユーザーの信頼に影響を及ぼします。

ProcessMindは、Freshserviceにおける実際のエスカレーションパターンを可視化し、定義された手順から逸脱した承認されていないパスや非効率なパスを明らかにします。インシデントがどのように、誰によって、どの段階でエスカレートされているかを示し、エスカレーションプロセスにおける不整合やボトルネックを特定して効率化を可能にします。

迅速なサービス復旧には一時的な回避策の実施が不可欠ですが、これらが効率的に適用されなかったり、根本的な問題解決に至らなかったりすると、インシデントが長期化したり再発したりし、ユーザーやサポートチームを苛立たせることになります。これは、インシデント管理戦略の効果を低下させます。

ProcessMindは、Freshserviceにおける回避策実施アクティビティとその後の解決時間または再オープンされたインシデントへの影響を追跡します。回避策が常に遅れて適用されているか、あるいはその適用が頻繁にさらなる遅延や再発を引き起こしているかを特定し、回避策プロセスの非効率性を浮き彫りにします。

エージェントやグループ間で頻繁に再割り当てされたり、解決後に繰り返し再オープンされたりするインシデントは、診断、解決の品質、またはコミュニケーションにおける根本的な問題を示唆しています。これは、運用コストを押し上げ、ユーザー満足度を大幅に低下させます。

ProcessMindは、Freshserviceにおけるインシデントの全ライフサイクルを追跡することで、再割り当てと再オープンの数を定量化します。これらが最も頻繁に発生する段階を特定し、特定のエージェントまたはグループと関連付けることで、対処すべき品質問題や知識ギャップを明らかにします。

個々の担当者やサポートグループによる類似のインシデントへの対応方法に大きなばらつきがあると、サービス品質のばらつき、予測不能な解決時間、ワークロードの不公平な分配につながる可能性があります。これらの差異を特定することは、パフォーマンスの改善とチーム管理において非常に重要です。

ProcessMindは、Freshserviceにおける異なる担当者やサポートグループ間での解決時間、プロセスステップの順守状況、および回避策の使用状況を比較できます。これにより、ベストプラクティスや、パフォーマンスを標準化し、全体的な効率を向上させるためにトレーニングやプロセスの徹底が必要な領域を明確に示します。

ユーザー確認の待機やクローズ前の内部検証など、インシデント管理の最終段階は予期せぬボトルネックになることがあります。これは技術的な解決後でさえインシデントのライフサイクルを長引かせ、サービス復旧に関するレポート作成とメトリクスに影響を与えます。

ProcessMindは、Freshserviceにおける「User Notification Sent」、「User Confirmation Received」、「Incident Verified」、「Incident Closed」の各アクティビティ間の時間を特別に分析します。これにより、これらの最終ステップが不必要に長引いているかどうかを特定し、より迅速なクローズのためにコミュニケーションを効率化したり、フォローアップを自動化したりする機会を明らかにします。

ユーザーが迅速な処理に最適化されていないチャネルを介してインシデントを報告し続けると、初期対応の遅延やサポートチームの手作業増加を招く可能性があります。受付効率とリソース配分を改善するには、チャネルの利用状況を把握することが不可欠です。

ProcessMindは、Freshserviceの報告チャネル属性と、それに続く処理時間および解決効率を分析することで、どのチャネルが遅延を引き起こしたり、より多くの手戻りを発生させたりしているかを明らかにします。これにより、受付プロセスを最適化し、ユーザーをより効率的な報告方法へと誘導できるようになります。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

重要なインシデントの解決にかかる時間を短縮することは、事業中断を最小限に抑え、事業継続性を確保するために最も重要です。迅速な解決は、ユーザー満足度に直接影響を与え、Freshserviceでのサービス停止に伴う金銭的ペナルティを防ぐのに役立ちます。この目標は、インシデント報告からサービスの完全復旧までの期間を積極的に短縮することを意味します。ProcessMindは、重要なインシデントの解決パスにおけるボトルネックや付加価値のないステップを特定し、遅延を引き起こす具体的なアクティビティやハンドオフをピンポイントで指摘します。実際のプロセスフローを可視化することで、効率的なパスからの逸脱を浮き彫りにし、解決時間を大幅に短縮するための自動化またはリソース再配分の領域を提案します。

サービスレベルアグリーメント(SLA)目標を継続的に達成することは、顧客からの信頼を維持し、コンプライアンスを確保し、契約上のペナルティを回避するために不可欠です。この目標は、Freshservice内のすべてのインシデントにおいて合意された応答時間と解決時間を厳守し、サービス品質全体の向上を目指します。ProcessMindは、どのインシデントがSLA違反のリスクにあり、プロセス内のどの段階で遅延が発生しているかを正確に明らかにします。初期アサインの遅延や診断フェーズの長期化など、SLA違反の根本原因を特定し、的を絞った介入を可能にすることで、コンプライアンスを確保し、サービスの信頼性を向上させます。

チームやエージェント間の不必要な引き継ぎや遅延した引き継ぎは、解決時間を大幅に長期化させ、Freshserviceにおける効率を低下させる可能性があります。引き継ぎの効率化とは、転送の回数を減らし、プロセスのステップ間の待機時間を最小限に抑えることで、より円滑かつ迅速なインシデントフローを確保することです。ProcessMindは、インシデントのエンドツーエンドのジャーニーを可視化し、すべての引き継ぎと再アサインメントを強調表示します。非効率な転送パターンやグループ間の「ピンポン効果」を特定し、ルーティングルールの最適化、初期アサインの精度向上、およびインシデントが解決に至るまでの全体的なステップ数の削減の機会を明らかにします。

正確なインシデントカテゴリ分類は、効率的なインシデント管理の基盤であり、チケットが適切なチームにルーティングされ、迅速に解決されることを保証します。不正確なカテゴリ分類は、Freshservice における誤った誘導、遅延、リソースの無駄につながります。この目標は、初期インシデント分類の精度を高めることを目指しています。ProcessMind は、様々なカテゴリから発生するインシデントパスを分析し、誤分類がどこで、なぜ発生するのかを特定します。これにより、解決時間の長期化など、不正確な分類による下流への影響が明らかになり、組織はカテゴリ分類スキームの改善、エージェントトレーニングの強化、またはより良いルーティングのための自動分類ツールの導入が可能になります。

Freshserviceにおけるインシデントの再発防止、発生件数の削減、長期的なシステム安定性の向上には、根本原因分析(RCA)の効果を高めることが不可欠です。この目標は、特定された根本原因が真に根本的な問題に対処し、持続可能なソリューションにつながることを確実にすることに焦点を当てています。ProcessMindは、インシデントパターンと問題管理プロセスを関連付け、RCA後に同様の症状を持つインシデントが本当に恒久的に解決されているかを評価します。これにより、問題が時期尚早にクローズされたり、分析が常に重要な根本原因を見逃したりしていないかなど、RCAワークフロー自体の非効率性を特定し、予防措置の改善に貢献します。

Freshserviceにおける場当たり的または一貫性のないインシデントエスカレーションプロセスは、混乱を招き、不要な関係者を巻き込み、重大なインシデントの解決時間を長期化させる可能性があります。エスカレーションを標準化することで、定義された経路と基準に基づき、インシデントが適切かつ予測可能な形でエスカレートされるようになります。ProcessMindは、インシデントが実際にたどったすべてのエスカレーション経路を明らかにし、意図された、または文書化された手順と対比します。これにより、逸脱やエスカレーションマトリックスにおけるボトルネック、予期せぬエスカレーションを頻繁に引き起こす条件を特定し、明確で一貫性のある効率的なエスカレーションワークフローの確立を可能にします。

回避策はサービスの即時復旧に不可欠ですが、インパクトを真に軽減し、再発防止における有効性は様々です。この目標は、適用された回避策がインシデントのインパクトを真に軽減し、Freshserviceにおける最終的な解決を単に先延ばしにしたり複雑にしたりしないことを目指します。ProcessMindは、回避策が適用されたインシデントのライフサイクルを分析し、その使用とそれに続く解決時間、再オープン、または関連する問題との相関関係を明らかにします。これにより、どの回避策が真に効率的であるか、または複雑さを増したり効果がないと判明する回避策はどれかを評価し、一時的な解決策戦略の改善をガイドします。

Freshserviceにおいて、インシデント管理エージェント間のパフォーマンスに一貫性がないことは、組織全体の解決時間、サービス品質、ユーザー満足度にばらつきをもたらす可能性があります。この目標は、エージェントの効率性と有効性を標準化するためのベストプラクティスを特定し、共有することに焦点を当てています。ProcessMindは、異なるエージェントやサポートグループのプロセス経路とパフォーマンスメトリクスを比較し、非常に効率的なワークフローや逸脱領域を浮き彫りにします。これにより、組織は成功パターンを特定し、的を絞ったトレーニングを提供し、一貫したワークフローを導入して、エージェント全体のパフォーマンスを向上させることができます。

インシデント解決のユーザー確認や検証の遅延は、チケットのライフサイクルを不必要に延長させ、Freshserviceでのメトリクスやリソース配分に影響を与えます。この目標は、ユーザーとのやり取りを合理化することで、インシデントクローズの最終ステップを加速することを目指します。ProcessMindは、解決適用後など、ユーザー入力の待ち時間が長期化する特定の段階やトリガーを特定します。通知プロセスの最適化、フォローアップの自動化、またはコミュニケーション戦略の改善により、迅速なユーザー検証を促し、インシデントクローズを加速する機会を明らかにします。

Freshserviceにおいて、非効率的または十分に活用されていないインシデント報告チャネルは、ボトルネックを生み出し、ユーザーを不満にさせ、インシデントの初期処理を遅延させる可能性があります。これらのチャネルを最適化することは、ユーザーが容易にインシデントを報告でき、それらの報告が迅速な解決のために効率的にルーティングされることを保証するものです。ProcessMindは、メール、ポータル、電話など、異なる報告チャネルから発生するインシデントのジャーニーを分析します。これにより、どのチャネルがより迅速な解決につながるか、また追加の分類や手動ステップといった非効率性がどこで発生しているかを特定し、スムーズな報告体験のための最適化を導きます。

インシデント管理の高い運用コストは、Freshserviceにおける非効率なプロセス、過度な手戻り、長期化する解決時間などが原因で、IT予算を圧迫することがよくあります。これらのコストを削減するには、貴重なリソースを消費する非効率性を特定し、排除することが求められます。ProcessMindは、頻繁な再アサイン、不要なエスカレーション、延長された解決時間など、さまざまなプロセス逸脱がもたらすコスト影響を定量化します。プロセスの非効率性が持つ財務的影響を明らかにすることで、組織はコスト増大要因となる活動を特定し排除し、リソース配分を最適化し、予算の有効活用を改善できます。

インシデント管理のための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

インシデント管理用に事前に設定された Excel テンプレートにアクセスしてください。このテンプレートを使用することで、Freshservice のインシデントフローを正確にマッピングするために必要なすべての データ ポイントを確実に収集できます。

その重要性

最初から正しいデータ構造を持つことは、正確な分析のために不可欠であり、手戻りを防ぎ、インサイトの信頼性を確保します。

期待される成果

インシデント管理プロセスに完璧に構造化された、すぐに使える データ テンプレートです。

提供内容

重要なインシデント管理インサイトの発見

ProcessMindは、Freshserviceのインシデントの完全なジャーニーをインタラクティブな可視化で明らかにします。正確な遅延を特定し、問題のあるハンドオフを識別し、より迅速なサービス復旧の機会を発見できます。
  • エンドツーエンドのインシデントワークフローを可視化
  • Freshserviceのボトルネック領域を特定
  • SLA違反の根本原因を特定する
  • 迅速なインシデント解決への経路を発見
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

プロセスマイニングでインシデント管理を次のレベルへ

Freshserviceのインシデント管理データにプロセスマイニングを適用することで、ボトルネックや非効率性が明らかになり、問題解決の方法が変革されます。これらの成果は、組織が通常達成する具体的な改善を示しています。

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重要インシデントの迅速な解決

高優先度インシデントの平均処理時間

重要なインシデントの解決にかかる平均時間を短縮し、事業運営とサービスの中断を最小限に抑えます。これにより、顧客満足度とシステムの稼働時間が向上します。

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SLA コンプライアンスの向上

サービス目標達成度の改善

期限切れを引き起こす ボトルネック を特定して解消することで、サービスレベルアグリーメント(SLA) への準拠を向上させます。これにより、顧客からの信頼が高まり、ペナルティを回避できます。

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インシデントのハンドオフを削減

チーム間または担当者間の引き継ぎの減少

サポートグループ間でインシデントが転送される回数を最小限に抑えることで、解決時間の短縮と運用コストの削減につながります。これにより、エージェントの効率と対応の一貫性が向上します。

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分類の強化

初期分類誤りの減少

初期のインシデント分類の正確性を向上させ、インシデントが最初から適切にルーティングされるようにし、解決の遅延を削減します。これにより、より良い洞察とリソースの最適な配分が可能になります。

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再オープン率の低下

解決後の再オープンインシデントの減少

初回クローズ後に再オープンされるインシデントの割合を減らし、より堅牢で正確な初回解決を示すようにします。これにより、ユーザー満足度が向上し、エージェントの手戻り作業が減少します。

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管理コスト削減

運用コスト全体の削減

インシデント管理ライフサイクル全体におけるリソース利用を最適化し、不要な手作業を削減します。これにより、組織の大幅なコスト削減に直結します。

結果は、組織の具体的なプロセスの複雑さ、データの品質、既存の業務効率によって異なります。提示された数値は、様々な導入事例で共通して見られる改善を反映したものです。

推奨データ

まずは必須の 属性 とアクティビティから始め、進捗に合わせて追加していくことをお勧めします。
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

各インシデントレコードの一意の識別子であり、インシデントのライフサイクル全体を追跡するためのプライマリキーとして機能します。

その重要性

各インシデントを一意に識別し、作成から終了までのライフサイクルのエンドツーエンドの追跡と分析を可能にします。

現在インシデントの解決を担当しているサポートエージェントの名前またはIDです。

その重要性

エージェントのパフォーマンス、ワークロード分散、およびエージェントによる引き継ぎが解決時間に与える影響の分析を可能にします。

現在インシデントに割り当てられているサポートグループまたはチーム。

その重要性

担当チームを追跡し、引き継ぎ、エスカレーション、およびチーム間の遅延を分析する上で不可欠です。

インシデントの優先度レベルであり、応答と解決の緊急性を決定します。

その重要性

最も重大なインシデントの分析を優先するのに役立ち、SLAパフォーマンスとリソース割り当ての評価に不可欠です。

インシデントの重要度レベルであり、そのビジネスへの影響を示します。

その重要性

インシデントのビジネス影響を測定し、最も損害の大きい問題の軽減に焦点を当てた分析を可能にします。

オープン、保留中、解決済み、クローズ済みなど、インシデントのライフサイクルにおける現在のステータスです。

その重要性

インシデントのライフサイクルを通じた進捗を追跡し、遅延が頻繁に発生する段階を特定するのに役立ちます。

ハードウェア、ソフトウェア、ネットワークなど、インシデントを分類するために使用されるカテゴリです。

その重要性

これは、インシデントのトレンド分析を可能にし、誤った分類が解決の遅延を引き起こしているかどうかを判断するのに役立ちます。

インシデントがSLAポリシーに基づき解決されるべき期限を示すタイムスタンプ。

その重要性

解決の期限を提供し、SLAコンプライアンスの計算とリスクのあるインシデントの特定に必要です。

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

Freshserviceにおける新規インシデントレコードの作成を示します。これはインシデントライフサイクルの開始点であり、通常、エンドユーザーがポータル、メールを介して、またはサービスデスクエージェントが代理でチケットを作成することによってトリガーされます。このイベントは作成タイムスタンプと共に明示的にログに記録されます。

その重要性

このアクティビティは、プロセス全体の主要な開始イベントです。このイベント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SLA遵守を測定するために不可欠です。

インシデントがサポートグループに最初に割り当てられることを表します。これは、ルーティングルールを介して自動的に行われるか、ディスパッチャーによって手動で行うことができます。このアクティビティは、インシデントの監査ログにおいて、「グループ」フィールドへの初期入力が追跡されることで捕捉されます。

その重要性

アサインメントの追跡は、初回応答時間の測定やディスパッチプロセスにおけるボトルネックの特定に不可欠です。これにより、インシデントが適切なチームにどれほど効率的にルーティングされているかを分析できます。

インシデントの優先度が設定または更新された際に発生します。優先度レベルは、解決の緊急性およびSLA目標を決定します。これは、インシデントの履歴内の「優先度」フィールドの変更を監視することで捕捉されます。

その重要性

誤った、または遅延した優先順位付けは、SLA違反やリソースの非効率的な割り当てにつながる可能性があります。この活動を分析することで、重大なインシデントが即座に対応されるよう保証します。

このアクティビティは、インシデントに対する積極的な調査と作業の正式な開始を示します。担当者がインシデントのステータスを「進行中」に変更したときに記録されます。このステータス変更は、チケットのアクティビティ履歴に標準的にログされます。

その重要性

このマイルストーンは、待機時間とアクティブな作業時間を区別するのに役立ちます。インシデントが「In Progress」(進行中)のステータスにある期間を分析することは、解決のための労力を理解する上で重要です。

エージェントが解決メモを追加してインシデントの解決策を文書化する際に発生します。これはFreshserviceにおいて、ステータスを「解決済み」に変更する前の明確なアクションです。このアクションとその内容は明示的にログに記録されます。

その重要性

これは解決策の特定を示すものです。これと「Incident Resolved」ステータス間の時間は、内部レビューや文書化のオーバーヘッドを示している可能性があります。

エージェントが修正を実装し、インシデントが解決済みと見なされる時点を示します。これはインシデントのステータスが「Resolved」に変更されたときに記録されます。Freshserviceでは、これはSLAクロックを停止する重要なマイルストーンです。

その重要性

これは、解決までの時間(TTR)を測定するための重要なマイルストーンです。「Resolved」と「Closed」の間の期間は、ユーザー確認の遅延や自動クローズポリシーを分析する上で重要です。

インシデント記録の最終的かつ正式なクローズを表します。これは通常、「解決済み」ステータスで一定期間経過後に自動的に行われるか、エージェントが手動で行うことができます。このイベントはインシデントライフサイクルの終了を示します。

その重要性

このアクティビティは、プロセスの最終的な終了点です。このイベントまでの総時間は、ユーザー確認期間を含め、インシデントライフサイクル全体の期間を表します。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングは、インシデントの発生から解決までのライフサイクルにおけるボトルネック、非コンプライアンス、非効率性を特定します。実際のプロセスフローを可視化し、解決時間の長期化、頻繁な再割り当て、最適化のための遅延といった領域を明確にします。これにより、インシデントが実際にどのように管理されているかについて、より明確な理解が得られます。期待されるパスからの逸脱を明らかにすることで、的を絞った改善とより良いサービス提供が可能になります。

通常、インシデントの各ステップのIncident IDのようなケース識別子、アクティビティの内容、およびタイムスタンプを含むインシデントログが必要になります。さらに、担当者、アサインメントグループ、インシデント分類、優先度といった属性があれば、分析を大幅に深めることができます。有意義な洞察を得るためには、データが完全かつ正確であることが極めて重要です。

重要インシデント解決の加速、SLA遵守の向上、インシデント引き継ぎの効率化が期待できます。プロセスマイニングは、インシデント分類の精度向上、根本原因分析の強化、インシデントエスカレーションの標準化にも貢献します。これらの改善は、最終的にインシデント管理コストの削減とユーザーエクスペリエンスの向上につながります。

はい、プロセスマイニングを活用すれば、インシデントがたどる経路を正確に追跡し、SLA違反につながる特定のアクティビティやシーケンスを明らかにできます。複数回の再アサイン、長期にわたる待機時間、未承認の回避策といった遅延の発生箇所を特定し、SLA未達の根本原因を突き止めることができます。これにより、改善のための的を絞った介入を実施可能になります。

最初のステップでは、Freshserviceインスタンスから関連するイベントログデータを特定し、抽出します。これには通常、インシデントID、対応するアクティビティタイムスタンプ、および各ステップの明確なアクティビティ記述が含まれます。抽出されたこのデータの品質と完全性を確保することは、正確で洞察に満ちたプロセス分析にとって最も重要です。

いいえ、プロセスマイニングは、プロセスの複雑さに関わらず、最適化を目指すあらゆる規模の組織に有益です。小規模なチームでも、インシデント管理のパフォーマンスに関する重要な実用的なインサイトを得られます。効率化の余地やプロセス遵守の課題など、これまで見過ごされてきた領域を特定するのに役立ちます。

成功したデータ抽出とモデル設定後、数週間以内にプロセスのボトルネックに関する初期洞察や発見が得られることがよくあります。より深い分析、改善策の導入、およびその影響の測定には数ヶ月かかる場合があります。タイムラインは、お客様固有のインシデント管理プロセスの複雑性と利用可能なリソースに大きく依存します。

Freshservice の データ 以外に、プロセスマイニング ツールが必要です。これはクラウドベースでもオンプレミスソリューションでも構いません。ほとんどの最新ツールはユーザーフレンドリーなインターフェースを提供しているため、通常、操作に特定のコーディングスキルは必要ありません。ただし、生 Freshservice データ を分析用に準備するために、初期の データ 変換やスクリプト作成が必要になる場合があります。

個々のインシデント対応パターンを分析することで、プロセスマイニング はエージェントのパフォーマンスのばらつきや標準業務手順への順守状況を明確にすることができます。これにより、高パフォーマンスのエージェントからベストプラクティスを特定し、他のエージェントがトレーニングや明確なプロセスガイダンスを必要とする具体的な領域を突き止められます。これにより、的を絞ったコーチングと一貫したサービス提供が可能になります。

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