Melhore seu Gerenciamento de Incidentes

Seu guia em 6 passos para melhorar a gestão de incidentes no Jira.
Melhore seu Gerenciamento de Incidentes

Otimize a Gestão de Incidentes no Jira Service Management para acelerar a resolução

Gerenciar incidentes com eficiência exige entender onde ocorrem atrasos e ineficiências. Nossas análises ajudam você a identificar com precisão os gargalos, compreender padrões de retrabalho e melhorar a aderência aos SLAs. Assim, você racionaliza todo o processo, acelera a resolução e eleva a satisfação.

Baixe nosso modelo de dados pré-configurado e aborde desafios comuns para alcançar seus objetivos de eficiência. Siga nosso plano de melhoria de seis etapas e consulte o Guia do Modelo de Dados para transformar suas operações.

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Por que otimizar a Gestão de Incidentes é essencial

Uma gestão de incidentes eficiente é a base de serviços de TI confiáveis: impacta diretamente a satisfação dos usuários, a continuidade das operações e os resultados do negócio. No ritmo acelerado de hoje, identificar, resolver e prevenir incidentes com rapidez é vital. Mesmo assim, muitas organizações convivem com ineficiências ocultas e gargalos no processo de gestão de incidentes — mesmo usando plataformas robustas como o Jira Service Management. Esses pontos cegos geram indisponibilidade prolongada, metas de SLA não cumpridas, usuários frustrados e, no fim, custos operacionais mais altos. Entender o fluxo real dos incidentes, além dos mapas de processo teóricos, é essencial para promover melhorias orientadas por dados que acelerem de verdade os tempos de resolução e elevem a qualidade do serviço. Retrabalho invisível, repasses desnecessários e atrasos que passam despercebidos corroem a eficiência, reforçando a necessidade de uma análise mais profunda da Gestão de Incidentes.

Extraindo insights mais profundos com Process Mining no Jira Service Management

O Process Mining oferece uma lente poderosa para enxergar como seu processo de gestão de incidentes acontece de fato dentro do Jira Service Management. Diferente de relatórios tradicionais ou visualizações de Dashboard, o Process Mining reconstrói a jornada completa de cada incidente — do registro ao encerramento — com base nos logs de eventos. Com isso, você visualiza o fluxo real, identifica desvios do caminho esperado e vê exatamente onde ocorrem os atrasos. É possível apontar atividades ou transições que viram gargalos de forma recorrente, seja por fases de investigação prolongadas, reatribuições entre grupos de suporte ou demora na confirmação do usuário. Ao fornecer um raio‑X objetivo e baseado em dados do tratamento dos incidentes, o Process Mining ajuda você a ir além de suposições e direciona os esforços de melhoria para onde o impacto será maior na Gestão de Incidentes.

Onde focar para melhorar a resolução de incidentes

Aplicar Process Mining aos dados de incidentes do seu Jira Service Management revela áreas específicas com alto potencial de otimização. Você pode analisar o tempo de ciclo por tipo de incidente, severidade ou serviço afetado e descobrir quais casos demoram mais e por quê. Por exemplo, pode ficar claro que incidentes transferidos para times especializados acumulam tempo ocioso, ou que a etapa de diagnóstico em chamados de alta prioridade é sistematicamente mais longa que o esperado. O Process Mining também evidencia ciclos de retrabalho, quando incidentes são reabertos ou reatribuídos várias vezes — sinal de problemas no diagnóstico inicial, na qualidade da solução ou na comunicação com o usuário. Compreendendo esses padrões, é possível atacar causas raiz como capacitação de agentes, caminhos de escalonamento pouco claros ou protocolos de comunicação pouco eficientes, reduzindo o tempo de ciclo do processo de Gestão de Incidentes.

Resultados concretos e otimização contínua

Ao usar Process Mining para analisar incidentes no Jira Service Management, sua organização colhe ganhos mensuráveis. Espere reduzir de forma significativa o tempo médio de resolução, diminuir a indisponibilidade de serviços críticos e elevar a satisfação dos usuários. Com maior visibilidade sobre aderência ao processo, você passa a cumprir — e até superar — suas metas de SLA com consistência. Além disso, ao identificar e eliminar gargalos e retrabalho, você otimiza a alocação de recursos, corta custos operacionais e libera as equipes de suporte para iniciativas mais estratégicas. Essa abordagem de melhoria contínua cria uma cultura de eficiência e resolução proativa de problemas, garantindo que a capacidade de gestão de incidentes evolua para atender às demandas futuras e melhorar continuamente a prestação do serviço. Você ganha os insights necessários para refinar workflows e oferecer um serviço melhor e mais rápido.

Como começar sua jornada de melhoria em Gestão de Incidentes

Começar essa jornada é simples. Com as ferramentas certas e uma leitura clara dos seus dados do Jira Service Management, você rapidamente revela o que realmente acontece nos seus processos. Essa análise detalhada embasa decisões que transformam sua operação de incidentes, tornando os serviços mais resilientes e os usuários mais satisfeitos. Explore seus dados com Process Mining hoje mesmo para liberar todo o potencial de eficiência e eficácia. É um caminho acessível para entender de verdade e elevar o desempenho da Gestão de Incidentes.

Gerenciamento de Incidentes Conformidade com SLA Service Desk Operações de TI Análise de causa raiz Redução de indisponibilidade Resolução do ticket

Problemas e Desafios Comuns

Identifique quais desafios estão te impactando

Incidentes frequentemente ultrapassam as metas de SLA, gerando usuários frustrados e possíveis penalidades. Isso indica ineficiências ou gargalos no processo de resolução, afetando a qualidade do serviço e a satisfação do cliente. O ProcessMind mostra exatamente onde os incidentes passam tempo demais, apontando as atividades ou repasses que causam falhas recorrentes de SLA. Ao visualizar o fluxo real no Jira Service Management, você identifica padrões de desvio que contribuem para esses descumprimentos.

Incidentes são frequentemente transferidos entre grupos de suporte ou reatribuídos a diferentes agentes, gerando atrasos e aumentando o tempo de resolução. Cada transferência introduz possíveis falhas de comunicação e troca de contexto, reduzindo a eficiência. A ProcessMind visualiza todas as reatribuições e transferências no Jira Service Management, destacando as áreas ou pessoas que mais participam desses ciclos. Essa análise ajuda a identificar problemas de roteamento e oportunidades para otimizar a atribuição inicial ou melhorar o compartilhamento de conhecimento.

Incidentes enfrentam esperas sem explicação ou durações excessivas nas fases de diagnóstico e investigação. Isso atrasa a solução, prolonga a indisponibilidade para os usuários afetados e aumenta o tempo total de resolução. O ProcessMind mapeia a duração real das atividades 'Diagnosis Initiated' e 'Investigation Conducted', mostrando onde e por que esses atrasos ocorrem. Ajuda a identificar filas específicas, restrições de recursos ou etapas do processo no Jira Service Management que estão provocando esses atrasos.

Incidentes são categorizados ou priorizados de forma inconsistente na criação, fazendo com que problemas críticos percam prioridade e itens menores recebam atenção excessiva. Essa alocação incorreta de recursos afeta a resolução efetiva e a aderência a SLAs. A ProcessMind analisa a categorização e a priorização iniciais comparando com os caminhos de resolução e o cumprimento dos SLAs. Ela revela padrões em que certas categorias ou prioridades no Jira Service Management geram atrasos inesperados ou repriorizações frequentes, indicando a necessidade de diretrizes mais claras.

Incidentes frequentemente voltam a etapas já concluídas, como reinvestigação ou reaplicação de soluções. Esses ciclos de retrabalho consomem recursos, aumentam o tempo de resolução e frustram tanto os agentes quanto os usuários afetados. O ProcessMind visualiza o fluxo real dos incidentes, facilitando identificar padrões comuns de retrabalho e onde atividades como 'Diagnosis Initiated' ou 'Resolution Applied/Tested' se repetem para o mesmo incidente no Jira Service Management.

Incidentes costumam ficar parados ao serem transferidos para times especializados, criando filas e alongando a resolução. Isso pode indicar restrições de recursos ou mecanismos de repasse ineficientes para grupos de especialistas. O ProcessMind destaca os tempos médios de espera e a vazão dos incidentes após serem 'Transferred to Specialized Team'. Ajuda a identificar quais times especializados no seu Jira Service Management estão virando gargalos e impactando a eficiência do processo.

O processo de implementar um workaround muitas vezes atrasa ou é pouco eficaz, prolongando o impacto para os usuários enquanto se busca uma solução definitiva. Isso reduz o valor dos workarounds como medida de alívio temporário. O ProcessMind analisa o tempo entre 'Diagnosis Initiated' e 'Workaround Implemented', além das etapas subsequentes do processo. Ele pode identificar padrões em que os workarounds no seu processo de gerenciamento de incidentes no Jira Service Management são atrasados ou frequentemente seguidos por novos atrasos, indicando ineficiências.

Há atrasos significativos entre a aplicação da solução e a confirmação, pelo usuário, de sua eficácia, o que pode adiar o encerramento do incidente. Isso impacta métricas como 'Tempo para Resolução' e indica falhas de comunicação ou de engajamento do usuário. O ProcessMind quantifica a duração entre 'User Notification Sent' e 'User Confirmation Received', identificando incidentes ou grupos de usuários com tempos de confirmação consistentemente longos. Essa análise pode evidenciar melhorias necessárias no processo de comunicação e notificação no Jira Service Management.

O atributo 'Root Cause Category' muitas vezes está ausente, é genérico ou não está ligado a ações preventivas, o que leva a incidentes recorrentes. Sem uma boa identificação da causa raiz, a gestão de incidentes continua reativa em vez de proativa. O ProcessMind destaca os incidentes em que o atributo 'Root Cause Category' falta com frequência ou indica um padrão de recorrência. Ao analisar o fluxo no Jira Service Management, mostra se o 'Root Cause Category' está sendo usado adequadamente para embasar medidas proativas.

Às vezes, incidentes são encerrados sem a devida verificação, resultando em reaberturas ou insatisfação do usuário. Pular a etapa crítica de 'Incident Verified' pode comprometer a qualidade e a durabilidade das soluções. A ProcessMind identifica casos em que a atividade 'Incident Verified' é ignorada ou ocorre rápido demais, indicando procedimentos de verificação insuficientes antes do 'Incident Closed' no Jira Service Management. Isso ajuda a garantir o controle de qualidade no processo de resolução.

Incidentes de mesmo tipo ou prioridade seguem caminhos de resolução bem diferentes, sinalizando falta de procedimentos padronizados ou de melhores práticas. Essa variabilidade gera qualidade de serviço inconsistente e prazos de resolução imprevisíveis. O ProcessMind visualiza todas as variantes de processo encontradas para a resolução de incidentes, destacando desvios comuns do caminho ideal. Ao analisar esses fluxos no Jira Service Management, você identifica onde padronizar para aumentar a eficiência e a consistência.

Metas Típicas

Defina o que é sucesso

Descumprir Acordos de Nível de Serviço (SLAs) afeta a satisfação dos usuários e a reputação do negócio. Este objetivo é resolver incidentes de forma consistente dentro dos prazos acordados, assegurando a rápida restauração de serviços críticos e mantendo a confiança dos usuários. Isso eleva diretamente a qualidade do serviço e a confiabilidade operacional. O ProcessMind oferece uma visão ponta a ponta da resolução de incidentes no Jira Service Management, identificando etapas específicas e gargalos que geram atrasos e levam a violações de SLA. Ele mostra onde os incidentes travam ou são transferidos sem necessidade, revela caminhos não conformes e traz insights para redesenhar Workflows, garantindo resoluções mais rápidas e uma redução significativa — possivelmente de 20% a 30% — nas violações de SLA.

Transferências frequentes entre equipes ou agentes geram atrasos, aumentam o tempo de resolução e frustram usuários e a equipe de suporte. Minimizar essas transferências significa direcionar o incidente para a equipe certa desde o início, elevando a taxa de resolução no primeiro contato e a fluidez do processo. Isso reduz custos operacionais e melhora o moral do time. A ProcessMind visualiza os caminhos exatos que os incidentes percorrem no Jira Service Management, destacando cada reatribuição e onde ela ocorre com mais frequência. Ela revela as causas de transferências desnecessárias, permitindo otimizar regras de roteamento entre equipes e reduzir reatribuições em 15–25% com ajustes de workflow baseados em dados.

Atrasos no diagnóstico da causa raiz ou do problema inicial de um incidente prolongam significativamente a resolução, elevando a indisponibilidade e o impacto no negócio. Acelerar o diagnóstico significa identificar rapidamente a natureza do problema, permitindo formular e aplicar soluções mais rápido, resultando em restauração mais ágil do serviço e menos interrupções. Esse objetivo melhora diretamente a capacidade de recuperação do serviço. O ProcessMind mapeia a fase de diagnóstico na gestão de incidentes, revelando atividades, agentes ou grupos que causam atrasos na investigação dentro do Jira Service Management. Ele evidencia sequências típicas de atividades e variações, permitindo identificar boas práticas e necessidades de treinamento, reduzindo potencialmente os ciclos de diagnóstico em 10–20% ao simplificar os Workflows existentes.

Priorização inconsistente pode fazer incidentes críticos passarem despercebidos enquanto questões menores recebem atenção desproporcional, alocando mal os recursos e afetando a continuidade do negócio. Padronizar a priorização garante que os incidentes sejam classificados de forma consistente por impacto e urgência, alinhando o esforço às prioridades do negócio e garantindo que os problemas mais críticos sejam tratados primeiro. O ProcessMind revela como a priorização acontece na prática versus o que foi definido, analisando atributos do incidente como severidade e impacto no Jira Service Management. Ele mostra como prioridades iniciais diferentes levam a caminhos e tempos de resolução distintos, permitindo ajustes baseados em dados nas regras de categorização e priorização, aumentando a consistência em 30% e otimizando a alocação de recursos.

Loops de retrabalho, nos quais incidentes ficam indo e voltando entre estados ou equipes, indicam grandes ineficiências, esforço desperdiçado e tempos de resolução mais longos. Eliminá-los traz um fluxo mais linear e suave, aumenta a produtividade dos agentes e melhora a satisfação do usuário ao evitar ações repetitivas e atrasos desnecessários. O ProcessMind identifica e quantifica explicitamente ocorrências de retrabalho e atividades repetidas nos processos de incidentes no Jira Service Management. Ele revela os gatilhos e as condições que levam a esses loops, permitindo redesenhos do processo que evitam recorrência e cortam etapas desnecessárias, resultando em uma redução de 10–15% no tempo de ciclo total dos incidentes.

Transferências para equipes especializadas, embora necessárias em casos complexos, podem gerar atrasos significativos se não forem bem gerenciadas. Agilizar essas transferências garante uma transição rápida e fluida dos incidentes, com todas as informações necessárias, evitando gargalos e acelerando a resolução de casos complexos. Isso melhora diretamente a eficiência dos níveis avançados de suporte. A ProcessMind analisa a jornada dos incidentes enviados para equipes especializadas, identificando atrasos antes, durante e após a transferência no Jira Service Management. Ela evidencia filas ineficientes ou lacunas de informação, permitindo melhorias direcionadas em procedimentos de escalonamento e colaboração, reduzindo em até 20% os atrasos relacionados à transferência.

Implementar workarounds (soluções de contorno) rapidamente é essencial para minimizar o impacto de incidentes críticos e restaurar o serviço, ainda que parcialmente, enquanto a solução definitiva é desenvolvida. O foco é reduzir o tempo entre a identificação do incidente e a implantação de um workaround funcional, mitigando a interrupção do negócio e melhorando a experiência do usuário. O ProcessMind mapeia o trecho do processo que envolve a identificação e a aplicação do workaround, apontando atrasos específicos ou etapas ausentes que prolongam essa fase no Jira Service Management. Ao analisar a sequência de atividades e a alocação de recursos, ajuda a otimizar o workflow, reduzindo o tempo de implementação do workaround em 15–25% e aumentando a resiliência.

Esperas prolongadas pela confirmação do usuário após a aplicação da resolução podem inflar artificialmente as métricas e atrasar o encerramento do incidente. Reduzir esse tempo garante feedback rápido, valida a resolução e permite encerrar o incidente no prazo, refletindo a restauração real do serviço e melhorando a precisão das métricas. O ProcessMind visualiza a duração e as atividades entre "User Notification Sent" e "User Confirmation Received" no Jira Service Management. Ele identifica padrões ou agentes/usuários que contribuem para os atrasos, permitindo melhorias de comunicação ou lembretes automáticos. Com isso, é possível reduzir em até 30% o tempo de confirmação e acelerar o encerramento.

Uma análise de causa raiz (RCA) ineficaz leva a incidentes recorrentes e problemas persistentes, em vez de correções definitivas, causando interrupções repetidas e desperdício de esforço. Aumentar a precisão da RCA significa investigar a fundo os incidentes para identificar as causas reais, prevenindo recorrências e melhorando a estabilidade do sistema e a confiabilidade do serviço no longo prazo. O ProcessMind ajuda a avaliar a eficácia da RCA acompanhando incidentes que se repetem ou exigem correções repetidas no Jira Service Management. Ele pode correlacionar categorias de incidentes com códigos de resolução e causas-raiz, identificando onde a RCA foi superficial ou ignorada — permitindo reduzir em 10–20% os incidentes repetidos ao elevar a qualidade da RCA.

Uma verificação adequada do incidente garante que o problema foi realmente resolvido e não apenas suprimido temporariamente, evitando encerramentos prematuros e reaberturas. Seguir as etapas de verificação assegura o controle de qualidade e aumenta a confiança do usuário no processo de resolução, contribuindo para uma entrega de serviço mais robusta e confiável. O ProcessMind mapeia a atividade "Incident Verified", identificando casos em que as etapas de verificação foram ignoradas ou feitas às pressas no Jira Service Management. Ele destaca variantes que fogem aos protocolos de verificação padrão, permitindo reforçar a conformidade e elevar a qualidade da resolução, reduzindo reaberturas em 15% e fortalecendo a integridade do processo.

Variação excessiva na forma como os incidentes são tratados, além do necessário, indica falta de padronização e pode gerar qualidade inconsistente, erros e ineficiências. Reduzir variações desnecessárias significa criar caminhos mais claros e previsíveis para a resolução, garantindo resultados consistentes e maior eficiência operacional. A ProcessMind fornece um mapa de descoberta com todos os caminhos reais do processo de incidentes, destacando desvios comuns e raros em relação ao fluxo pretendido no Jira Service Management. Ela quantifica a frequência de cada variante, permitindo identificar e eliminar caminhos que não agregam valor ou que não estão em conformidade, padronizando o processo e aumentando a previsibilidade em toda a operação.

Caminho de melhoria em 6 etapas para a gestão de incidentes

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Baixar o Modelo

O que fazer

Baixe o Template em Excel pré-estruturado para dados de Gestão de Incidentes. Ele garante a coleta das informações necessárias para uma análise precisa.

Por que é importante

Definir a estrutura de dados correta desde o início evita retrabalho e garante uma análise mais fluida e eficaz do processo de gestão de incidentes.

Resultado esperado

Um template de dados pronto para uso, perfeitamente alinhado ao Gerenciamento de Incidentes no Jira Service Management.

O QUE VOCÊ VAI OBTER

Descubra agora os principais gargalos da gestão de incidentes

O ProcessMind revela o fluxo real da sua gestão de incidentes, visualizando cada etapa e interação. Tenha insights profundos sobre atrasos, aderência ao SLA e pontos críticos de melhoria.
  • Visualize jornadas reais de resolução de incidentes
  • Identifique atrasos ocultos e gargalos no Workflow
  • Monitore a aderência ao SLA e evite violações
  • Otimize seu processo de gestão de incidentes
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
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Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
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RESULTADOS TÍPICOS

Impacto real na resolução de incidentes

Esses resultados representam melhorias significativas na eficiência e na eficácia da resolução de incidentes, alcançadas ao aplicar Process Mining para identificar gargalos e otimizar workflows no seu Jira Service Management.

0 % faster
Resolução de incidentes mais rápida

Redução média no tempo de ponta a ponta

O Process Mining ajuda a identificar e eliminar gargalos, reduzindo de forma significativa o tempo total de resolução de incidentes e melhorando a prestação do serviço.

0 % fewer
Redução de violações de SLA

Redução de incidentes que não atingem as metas

Ao identificar as causas raiz de atrasos e não conformidades, as organizações podem agir de forma proativa, garantindo que mais incidentes atinjam as metas definidas em seus SLAs.

0 % reduction
Repasses e retrabalho minimizados

Eficiência do fluxo do processo

Transferências desnecessárias e etapas repetidas são identificadas e eliminadas, tornando a resolução de incidentes mais direta e fluida e aumentando a eficiência operacional.

0 % fewer variants
Mais consistência no processo

Menos variações de caminhos de incidentes

O Process Mining evidencia todas as variações no tratamento de incidentes, permitindo padronizar boas práticas e reduzir o número de caminhos divergentes do processo, aumentando a previsibilidade.

0 % improvement
Maior qualidade na resolução

Verificação e causa raiz aprimoradas

Seguir de forma consistente etapas críticas, como verificação do incidente e análise de causa raiz, leva a soluções mais robustas e evita a recorrência de problemas semelhantes.

Os resultados variam conforme a complexidade do processo, a qualidade dos dados e o contexto de cada organização. Esses números ilustram melhorias típicas observadas em diferentes implementações de gestão de incidentes.

Dados Recomendados

Comece importando os atributos e atividades mais críticos e, depois, amplie a análise conforme necessário.
É novo em event logs? Saiba como criar um event log para Process Mining.

Atributos

Pontos de dados essenciais para capturar para análise

O identificador único de cada ticket de incidente no Jira Service Management.

Por que é importante

Este é o identificador central usado para correlacionar todos os eventos relacionados em um único caso, sendo a base de qualquer análise de Process Mining.

O nome do evento específico ou da mudança de status ocorrida no incidente.

Por que é importante

As atividades são a espinha dorsal do mapa de processo, permitindo visualizar e analisar o ciclo de vida do incidente.

A data e hora exatas em que a atividade ocorreu.

Por que é importante

Timestamps são essenciais para calcular todas as métricas baseadas em tempo, entender a duração do processo e descobrir gargalos de desempenho.

O usuário atualmente atribuído ao incidente.

Por que é importante

Ajuda a acompanhar a carga de trabalho individual, identificar gargalos ligados a agentes específicos e analisar o impacto das transferências no tempo de resolução.

A equipe ou o grupo responsável pelo atendimento do incidente.

Por que é importante

Crucial para analisar o desempenho das equipes, a vazão e o fluxo de trabalho entre diferentes níveis de suporte ou grupos especializados.

O estágio atual do incidente no ciclo de vida.

Por que é importante

Reflete diretamente o andamento do incidente e é a principal fonte para identificar etapas do processo e tempos de espera.

O nível de prioridade atribuído ao incidente, indicando a urgência da resolução.

Por que é importante

Essencial para analisar o desempenho dos SLAs e verificar se os recursos estão alocados corretamente aos incidentes mais críticos.

A data e hora em que o incidente foi criado no sistema.

Por que é importante

Serve como ponto de partida para todos os cálculos de tempo de ciclo ponta a ponta e para as medições de SLA.

A data e hora em que o incidente foi marcado como resolvido.

Por que é importante

Marca o fim do processo de resolução, permitindo calcular o tempo total de ciclo e o desempenho de SLA.

O tempo total decorrido da criação até a resolução do incidente.

Por que é importante

Mede diretamente a eficiência ponta a ponta do processo de gestão de incidentes e é um KPI principal para acompanhamento de performance.

Atividades

Etapas do processo para monitorar e otimizar

Marca o início oficial do ciclo de vida do incidente, quando o incidente é reportado e um novo issue é criado no Jira. Esse evento é capturado explicitamente quando um novo issue do tipo "Incident" é registrado no sistema.

Por que é importante

Este é o evento inicial principal do processo. Analisar o tempo dessa atividade até a resolução é fundamental para medir o tempo de ciclo geral e a aderência ao SLA.

Indica que o agente designado começou de fato a trabalhar no diagnóstico do incidente. Normalmente é inferido quando o status do incidente muda de 'Open' ou 'New' para 'In Progress'.

Por que é importante

Este marco importante sinaliza o início dos esforços ativos de resolução. Medir o tempo até essa atividade ajuda a identificar atrasos iniciais de fila e problemas de disponibilidade de recursos.

Ocorre quando um incidente é transferido de um agente ou grupo para outro após a atribuição inicial. Esse evento é inferido a partir de qualquer alteração nos campos "Assignee" ou "Assigned Group".

Por que é importante

Acompanhar reatribuições é crucial para a análise de repasses. Um número alto de reatribuições costuma indicar ineficiências do processo, lacunas de conhecimento ou roteamento inicial incorreto, levando a atrasos na resolução.

Marca o momento em que a equipe de suporte aguarda informações ou ação do cliente. É inferido quando o status muda para um estado de espera específico, como "Waiting for customer".

Por que é importante

Isolar esse tempo em espera (on-hold) é essencial para medir o SLA com precisão, já que ele costuma ser excluído do cálculo do tempo de resolução. Ajuda a analisar atrasos na resposta do cliente.

Esta atividade indica que uma solução foi identificada e implementada, e o incidente aguarda confirmação ou validação final. Ela é inferida a partir da transição de status para 'Resolved'.

Por que é importante

Este é um marco importante que indica o fim do trabalho ativo da equipe de suporte. Muitas vezes, é o evento que para o relógio do SLA.

Esta atividade marca a confirmação de que o incidente foi resolvido com sucesso e o serviço foi restabelecido. Geralmente coincide com a transição para o status 'Resolved'.

Por que é importante

Este é o principal marco de sucesso do processo. A duração até esse ponto é o KPI mais comum, representando o Tempo para Resolução (TTR).

Representa o fechamento administrativo final do ticket após ter sido resolvido e verificado. É inferido pela transição de status para 'Closed'.

Por que é importante

Este é o evento terminal do processo. Analisar o tempo entre 'Resolved' e 'Closed' pode revelar atrasos na limpeza administrativa ou em processos de confirmação do usuário.

Perguntas Frequentes

Perguntas frequentes

O Process Mining permite visualizar o fluxo real dos seus incidentes, revelando gargalos ocultos, ciclos de retrabalho e etapas fora do padrão. Ele identifica causas de violações de SLA recorrentes e repasses excessivos, orientando melhorias direcionadas. Assim, você toma decisões orientadas por dados para otimizar a resolução de incidentes.

Você basicamente precisa de um ID do incidente como identificador do caso, um nome de atividade que descreva cada etapa, o timestamp de quando cada atividade ocorreu e um recurso ou usuário associado à atividade. Atributos adicionais, como prioridade, categoria ou responsável, enriquecem a análise. Esse conjunto básico de dados compõe o Event Log para Process Mining.

Você pode esperar uma redução significativa nas violações de SLA de incidentes e nos tempos de diagnóstico, além de menos repasses e ciclos de retrabalho. Os insights obtidos ajudam a padronizar a priorização de incidentes e a agilizar as transferências para equipes especializadas. No fim, isso leva a um processo de resolução de incidentes mais eficiente e eficaz.

Você vai precisar de acesso aos dados do seu Jira Service Management, normalmente via API, acesso direto ao banco de dados ou recursos de exportação. Também é necessária uma plataforma de Process Mining adequada, além de competências básicas de engenharia de dados para extração e transformação. O tratamento seguro dos dados e a conformidade com a privacidade também são essenciais.

O Process Mining é excelente para mostrar onde os problemas ocorrem no processo — gargalos, desvios ou etapas específicas que geram atrasos. Embora não faça, por si só, uma análise tradicional de causa raiz, ele fornece as evidências e o contexto exatos para que seus especialistas identifiquem as causas com eficiência. Essa abordagem baseada em evidências acelera significativamente o RCA.

A extração de dados geralmente envolve o uso da REST API do Jira, consultas diretas ao banco de dados se você hospeda o Jira on‑premise, ou o uso dos recursos nativos de exportação para tabelas relevantes ou relatórios personalizados. Esses dados brutos são então limpos, transformados e formatados em um event log, uma estrutura padronizada adequada para ferramentas de Process Mining. Essa preparação é uma etapa crucial para uma análise precisa.

Insights iniciais costumam ser gerados em poucos dias ou semanas, dependendo da disponibilidade e da complexidade dos dados. Análises mais profundas e a identificação de oportunidades relevantes de otimização normalmente surgem ao longo de algumas semanas, conforme você itera e refina seus modelos de dados. A velocidade depende muito da prontidão dos dados e da colaboração do time.

Relatórios tradicionais trazem retratos estáticos ou métricas agregadas, mostrando "o que" aconteceu. Já o Process Mining reconstrói a jornada ponta a ponta de cada incidente, revelando a sequência real dos eventos, variações ocultas do processo e desvios dos caminhos ideais, mostrando "como" e "por que" as coisas ocorreram. Ele oferece uma visão dinâmica e orientada por dados da execução do seu processo.

É comum que os dados brutos precisem de limpeza e transformação antes do Process Mining. As ferramentas de Process Mining são projetadas para lidar com dados do mundo real, e a análise inicial costuma destacar problemas de qualidade, permitindo melhorias direcionadas. Para chegar aos melhores resultados, a preparação e o refinamento dos dados normalmente seguem uma abordagem iterativa.

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