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Seu Template de Dados para Gestão de Solicitações

Freshservice

Atributos de Gestão de Solicitações de Serviço (20) Atividades de Gestão de Solicitações de Serviço (15) Guias de Extração (3)

Seu Template de Dados para Gestão de Solicitações

Este template oferece um guia completo para coletar os dados necessários para analisar sua gestão de solicitações. Ele descreve os atributos essenciais, atividades principais e orientações práticas para extrair dados dos seus sistemas. Use este recurso para criar um event log robusto e realizar análises profundas de processo.

Atributos recomendados para coletar
Atividades-chave a monitorizar
Orientação para Extração

É novo em event logs? Saiba como criar um event log para Process Mining.

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Atributos de Gestão de Solicitações de Serviço

Estes são os campos de dados recomendados para incluir no seu event log para uma análise completa do seu processo de gestão de solicitações.

5 Obrigatório 5 Recomendado 10 Opcional

	Nome	Descrição
	ID da Solicitação de Serviço ServiceRequestId	O identificador exclusivo de cada solicitação de serviço.
Descrição O ID da Solicitação de Serviço é um código exclusivo atribuído a cada novo pedido registrado no Freshservice. Ele serve como chave primária para rastrear todo o ciclo de vida, da criação ao fechamento. No Process Mining, este ID é fundamental pois atua como o Case ID. Todos os eventos relacionados (mudanças de status, atribuições, notas) são vinculados por esse identificador. Analisar a jornada de cada ID permite a visualização completa do processo de ponta a ponta, identificando caminhos comuns, desvios ou gargalos que afetam casos individuais. Por que é importante Este é o Case ID essencial que conecta todos os eventos, permitindo rastrear a jornada de ponta a ponta de uma única solicitação. Onde obter Este é um campo principal do objeto ticket no Freshservice. É visível na interface e disponível via API. Exemplos SR-12943SR-13501SR-14011
	Nome da Atividade ActivityName	O nome do evento ou tarefa que ocorreu em um momento específico para uma solicitação de serviço.
Descrição O Nome da Atividade descreve uma etapa ou evento específico no ciclo de vida da solicitação. Essas atividades são extraídas de logs de auditoria, mudanças de status ou ações de usuários, como 'Solicitação Atribuída ao Agente', 'Nota Adicionada' ou 'Solicitação Resolvida'. Este atributo é vital para construir o mapa do processo, que representa visualmente o fluxo das solicitações. Ao analisar a sequência e a frequência das atividades, as organizações conseguem entender o processo real, identificar gargalos entre etapas, medir durações e detectar variantes ineficientes ou fora de conformidade. Por que é importante Este atributo define as etapas no mapa do processo, permitindo visualizar e analisar o workflow de solicitações de serviço. Onde obter Gerado a partir das 'activities' ou 'audits' do ticket no Freshservice. Geralmente exige lógica de transformação para mapear eventos de sistema para nomes de atividades amigáveis ao negócio. Exemplos Solicitação de Serviço CriadaSolicitação Atribuída ao AgenteSolicitação de Serviço ResolvidaSolicitação de Serviço Encerrada
	Tempo do Evento EventTime	O timestamp exato de quando a atividade ocorreu.
Descrição O Event Time captura a data e hora em que uma atividade foi registrada. Este timestamp é fundamental para ordenar os eventos e calcular as durações entre eles. No Process Mining, este atributo ordena as atividades de cada caso e serve de base para análises temporais, como tempos de ciclo, esperas e conformidade com SLAs. Timestamps precisos são cruciais para localizar gargalos e entender a performance do processo. Por que é importante Este registro de data e hora ordena os eventos cronologicamente e é a base para todas as análises de desempenho, incluindo tempo de ciclo e detecção de gargalos. Onde obter Corresponde ao registro de data e hora de criação de uma atividade ou entrada de log de auditoria no Freshservice. Exemplos 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T11:35:10Z2023-10-27T14:20:05Z
	Sistema de Origem SourceSystem	Identifica o sistema do qual os dados foram extraídos.
Descrição Este atributo indica o sistema de origem dos dados, que neste caso é o Freshservice. É muito útil quando se consolida dados de vários sistemas para uma visão holística dos processos. Embora pareça redundante em análises de um único sistema, é uma boa prática incluí-lo para fins de escalabilidade e governança. Garante clareza sobre a origem dos dados e ajuda na gestão das integrações. Por que é importante Garante a procedência e rastreabilidade dos dados, vital ao combinar sistemas múltiplos ou para governança de dados. Onde obter Geralmente é um valor estático adicionado durante o processo de extração e transformação (ETL). Exemplos FreshserviceFreshservice-API-v2
	Última Atualização de Dados LastDataUpdate	Timestamp que indica quando os dados foram atualizados pela última vez a partir do sistema de origem.
Descrição Este atributo registra a data e hora da última extração ou atualização dos dados do Freshservice, dando contexto sobre quão recentes são as informações. Para qualquer análise de processo, saber a atualidade dos dados é crítico. Esse timestamp ajuda os usuários a entenderem se as informações são as mais recentes, o que é vital para tomadas de decisão operacionais rápidas e para a confiança nos insights gerados. Por que é importante Informa os usuários sobre a atualidade dos dados, garantindo que as decisões se baseiem em informações recentes. Onde obter Este valor é gerado e carimbado no conjunto de dados durante o processo de extração e transformação (ETL). Exemplos 2024-05-21T02:00:00Z2024-05-20T02:00:00Z
	Agente atribuído AssignedAgent	O nome do agente individual atualmente atribuído à solicitação de serviço.
Descrição Este atributo identifica o agente de suporte responsável pela solicitação em um dado momento. As atribuições podem mudar durante o ciclo de vida do pedido. Analisar o Agente Atribuído é fundamental para entender o desempenho individual e a distribuição da carga de trabalho. Permite calcular KPIs como tempo médio de resolução por agente, volume de pedidos ativos e taxas de reatribuição. Isso ajuda a identificar os destaques da equipe, quem precisa de treinamento e desequilíbrios na distribuição de tarefas. Por que é importante Permite analisar a carga de trabalho do agente, sua performance e o impacto das reatribuições no tempo de resolução. Onde obter Disponível como o campo 'agent' ou 'responder' no objeto do ticket no Freshservice. Exemplos Alice JohnsonRobert SmithNão atribuído
	Equipe designada AssignedTeam	A equipe de suporte ou grupo atribuído para lidar com a solicitação de serviço.
Descrição Este atributo indica o grupo ou equipe funcional (como 'Suporte de TI Nível 2' ou 'Aquisição de Hardware') responsável pela solicitação. Um pedido pode ser enviado para uma equipe antes de ser assumido por um agente específico. Analisar por Equipe Atribuída ajuda a entender o desempenho do time, o volume de trabalho e a identificar gargalos em áreas específicas. É crucial para avaliar a eficiência de diferentes equipes e otimizar a alocação de recursos em toda a organização de suporte. Por que é importante Permite analisar o desempenho e a carga de trabalho por equipe ou grupo, essencial para a gestão de recursos e identificação de gargalos funcionais. Onde obter Disponível como o campo 'group' no objeto do ticket no Freshservice. Exemplos Service DeskOperações de redeSuporte de Aplicação
	Prioridade Priority	O nível de prioridade da solicitação: Baixa, Média, Alta ou Urgente.
Descrição A prioridade indica a importância e urgência do pedido, definindo o tempo de resolução e os recursos. Pode ser definida por regras automáticas ou manualmente. No Process Mining, a Prioridade é uma dimensão crucial para segmentar pedidos e comparar a performance entre itens urgentes e rotineiros. É essencial para analisar a conformidade de SLA e garantir que a triagem ocorra de forma rápida e eficaz. Por que é importante Crucial para análise de conformidade de SLA e para entender se os pedidos são triados e tratados conforme seu impacto no negócio. Onde obter Disponível como o campo 'priority' no objeto do ticket no Freshservice. Exemplos BaixoMédioAltoUrgente
	Status Status	O status atual da solicitação de serviço no seu ciclo de vida.
Descrição O campo Status representa o estado da solicitação em um dado momento, como 'Aberto', 'Pendente', 'Resolvido' ou 'Fechado'. Mudanças de status costumam ser a principal fonte de atividades para o Process Mining. Analisar o Status contextualiza o fluxo e ajuda a entender quanto tempo os pedidos passam em cada estado. Por exemplo, uma longa permanência em 'Pendente' pode indicar um gargalo esperando informações do solicitante ou de um fornecedor externo. É um atributo-chave para definir os pontos de início e fim das etapas do processo. Por que é importante Fornece contexto crucial para cada evento e ajuda a medir o tempo gasto em diferentes estados, como 'Aberto' ou 'Pendente', para identificar atrasos. Onde obter Disponível como o campo 'status' no objeto do ticket no Freshservice. Exemplos AbertoPendenteResolvidoEncerrado
	Tipo de Serviço ServiceType	O tipo ou categoria específica do serviço que está sendo solicitado.
Descrição O Tipo de Serviço classifica a solicitação com base na necessidade, como 'Pedido de Novo Hardware', 'Acesso a Software' ou 'Redefinição de Senha'. Geralmente está vinculado ao item do catálogo de serviços selecionado pelo usuário. Este atributo permite segmentar as solicitações para comparar processos e desempenho entre diferentes tipos de serviço. É essencial para calcular KPIs como 'Contagem Média de Atividades por Tipo de Serviço', ajudando a identificar quais serviços são mais complexos ou consomem mais recursos. Essa análise pode impulsionar esforços de simplificação e automação para tipos específicos de serviço. Por que é importante Permite comparar fluxos e complexidade entre categorias de pedidos, ajudando a identificar áreas para padronização ou automação. Onde obter Geralmente corresponde a 'categoria', 'item' ou um campo personalizado no ticket do Freshservice, conforme a configuração. Exemplos Onboarding de Novo FuncionárioSolicitação de Licença de SoftwareAcesso VPN
	Canal Channel	O método ou canal pelo qual a solicitação de serviço foi enviada.
Descrição O Canal indica como a solicitação de serviço foi criada (portal de autoatendimento, e-mail, telefone ou chat). Isso ajuda a entender as preferências dos usuários e a eficiência de cada canal. Analisar o processo por canal revela insights valiosos. Por exemplo, pedidos via portal podem chegar mais completos e ser resolvidos mais rápido do que via e-mail, que exige mais troca de mensagens. Essa análise orienta os esforços para promover canais mais eficientes. Por que é importante Ajuda a analisar se o canal de submissão afeta a eficiência, o tempo de resolução ou o volume de retrabalho. Onde obter Disponível como o campo 'source' no objeto do ticket no Freshservice. Exemplos EmailPortalTelefoneChat
	Data de vencimento do SLA SlaDueDate	O registro de data e hora (timestamp) em que se espera que a solicitação seja resolvida, conforme o SLA.
Descrição Este atributo define o prazo para a resolução da solicitação conforme a política de SLA. É um timestamp calculado com base na criação do pedido, prioridade e horário comercial do SLA. É um dado crítico para monitorar o desempenho em tempo real e para análises de conformidade posteriores. Comparando o tempo real de resolução com o SlaDueDate, determina-se se o SLA foi 'Atendido' ou 'Violado'. É a base para o KPI de Taxa de Conformidade de SLA. Por que é importante Este é o prazo final para resolução, servindo de base para calcular se a solicitação atendeu ou violou o SLA. Onde obter Este é um campo calculado no Freshservice, visível no ticket como 'Vencimento em'. Está disponível via API. Exemplos 2023-10-28T17:00:00Z2023-11-01T09:00:00Z
	Departamento do Solicitante RequestorDepartment	O departamento ao qual o solicitante pertence.
Descrição Este atributo especifica o departamento do usuário que fez a solicitação (ex: 'Vendas', 'Finanças' ou 'RH'). Geralmente, vem do perfil do usuário no sistema. Analisar o desempenho do processo por departamento é um requisito comum. Pode revelar se setores específicos sofrem com prazos maiores ou têm necessidades exclusivas. Esse insight ajuda na alocação de recursos, treinamentos ou na criação de serviços específicos para cada área. Por que é importante Permite segmentar o processo por unidade de negócio, ajudando a identificar problemas específicos de departamentos ou variações de performance. Onde obter Essa informação é vinculada pelo perfil do solicitante. Pode estar no campo padrão 'department' ou em um campo personalizado no Freshservice. Exemplos FinançasMarketingTecnologia da Informação
	É Retrabalho IsRework	Um sinalizador booleano indicando se a solicitação envolveu atividades de retrabalho.
Descrição Este sinalizador calculado é verdadeiro se a solicitação passa por atividades indicativas de retrabalho, como reabertura após resolução, reatribuições excessivas ou pedidos repetidos de informação ao usuário. Este atributo simplifica a análise de ineficiências. Permite filtrar e isolar casos com retrabalho para comparar seus mapas de processo e tempos de ciclo com casos 'limpos'. Suporta diretamente o dashboard de Análise de Retrabalho e ajuda a quantificar o impacto de falhas na passagem de tarefas ou informações iniciais incompletas. Por que é importante Oferece uma maneira simples de sinalizar e analisar casos que envolvem loops ineficientes ou etapas repetidas, ajudando a quantificar o custo da baixa qualidade. Onde obter Calculado na transformação de dados aplicando lógica de negócio à sequência de atividades de cada 'ServiceRequestId'. Exemplos verdadeirofalse
	End Time EndTime	O timestamp exato de quando a atividade foi concluída.
Descrição O End Time representa o registro de data e hora de conclusão de uma atividade. No Freshservice, muitos eventos têm o mesmo tempo de início e fim, sendo eventos pontuais. Para atividades baseadas em status, o End Time seria o timestamp da próxima mudança de status. Este atributo é essencial para calcular a duração das atividades e os tempos de espera entre elas. Subtraindo o StartTime do EndTime, determina-se o tempo de processamento de uma tarefa específica. Isso é crucial para identificar quais atividades são mais demoradas e candidatas à otimização. Por que é importante Permite calcular a duração das atividades, algo fundamental para identificar gargalos e medir tempos de processamento por etapa. Onde obter Não é um campo direto nos logs do Freshservice. Deve ser derivado do timestamp do evento subsequente na sequência de uma solicitação. Exemplos 2023-10-26T10:05:15Z2023-10-26T14:00:20Z2023-10-28T09:30:00Z
	Nome da Política de SLA SlaPolicyName	O nome da política de Acordo de Nível de Serviço (SLA) aplicada à solicitação.
Descrição Este atributo identifica a política de SLA que rege os tempos de resposta e resolução. As políticas costumam basear-se em prioridade, tipo de serviço ou grupo do solicitante. Saber qual política de SLA é aplicada é essencial para o dashboard de Conformidade e Violação de SLA. Permite medir o desempenho contra metas definidas e analisar quais políticas são mais violadas, o que pode levar a revisões na performance do processo ou na viabilidade das próprias metas de SLA. Por que é importante Identifica as metas de serviço específicas pelas quais o pedido é medido, essencial para relatórios precisos de conformidade de SLA. Onde obter Esta informação faz parte dos dados de SLA do ticket. Pode exigir consulta a campos ou endpoints específicos de API relacionados a SLA. Exemplos Incidentes de Alta Prioridade - 4hSolicitações Padrão - 3 diasSuporte VIP - 1h
	Número de reatribuições ReassignmentCount	O número total de vezes que uma solicitação foi reatribuída para um agente ou equipe diferente.
Descrição Este é um atributo calculado que conta as vezes que ocorreu 'Solicitação Reatribuída' ou algo similar. Uma contagem alta geralmente indica problemas na triagem inicial, roteamento incorreto de habilidades ou desequilíbrios de carga. Suporta o dashboard de Desempenho do Agente e o KPI de Média de Reatribuições. Analisar essa métrica ajuda a identificar falhas que fazem os tickets 'pularem' de mão em mão, o que aumenta o tempo de resolução e gera frustração generalizada. Por que é importante Mede a ineficiência no roteamento e a fricção no processo. Uma contagem alta indica problemas na triagem ou sobrecarga de agentes, causando atrasos. Onde obter Calculado pela contagem de atividades de mudança de atribuição para cada 'ServiceRequestId' durante a transformação de dados. Exemplos 013
	SLA violado IsSlaBreached	Um sinalizador booleano indicando se a solicitação de serviço excedeu sua meta de SLA de resolução.
Descrição Este atributo calculado é um sinalizador simples (verdadeiro/falso) que indica se a solicitação foi fechada após o prazo do SLA. É derivado da comparação do timestamp de fechamento/resolução com o 'SlaDueDate'. Simplifica a análise no dashboard de Conformidade de SLA. Permite filtrar e agregar dados facilmente para o KPI de Taxa de Conformidade. Segmentar por este campo ajuda a isolar rapidamente pedidos violados e comparar suas características com os pedidos resolvidos no prazo. Por que é importante Simplifica a análise de conformidade de SLA, fornecendo um sinalizador claro para filtrar e agregar solicitações que não atingiram suas metas. Onde obter Este é um campo calculado, derivado na transformação de dados ao comparar o timestamp da resolução final com o campo 'SlaDueDate'. Exemplos verdadeirofalse
	Solicitante Requestor	O usuário que enviou a solicitação de serviço.
Descrição Este atributo identifica a pessoa (geralmente um colaborador) que iniciou a solicitação. Fornece contexto sobre quem usa o service desk e quais são suas necessidades. Embora nem sempre seja a dimensão principal da análise de fluxo, analisar por solicitante ou departamento revela padrões importantes. Por exemplo, pode mostrar que um setor envia pedidos incompletos com frequência, indicando necessidade de treinamento. Também é essencial para análises de experiência do cliente. Por que é importante Fornece contexto sobre o usuário que iniciou a solicitação, permitindo a análise de padrões de pedido por indivíduo, departamento ou localidade. Onde obter Disponível como o campo 'requester' no objeto do ticket no Freshservice. Exemplos John DoeJane SmithConta de Serviço
	Tempo de Processamento ProcessingTime	A duração do tempo gasto a trabalhar ativamente numa atividade.
Descrição O Tempo de Processamento é uma métrica calculada que representa a duração de uma única atividade. Ele é computado subtraindo o StartTime da atividade do seu EndTime. Essa métrica é fundamental para a análise de gargalos. Ao agregar os tempos de processamento para cada tipo de atividade, surge uma visão clara de onde a maior parte do tempo está sendo gasta no processo. Isso permite que os analistas foquem os esforços de melhoria nas etapas mais demoradas, como 'Internal Review Performed' ou 'External Vendor Engaged'. Por que é importante Quantifica a duração de etapas individuais do processo, destacando diretamente as atividades mais demoradas e os gargalos. Onde obter Calculado na preparação de dados subtraindo o 'EventTime' (StartTime) de um evento do 'EndTime' (timestamp do próximo evento). Exemplos 360086400300

Obrigatório Recomendado Opcional

Atividades de Gestão de Solicitações de Serviço

Estas são as principais etapas e marcos do processo para capturar no seu event log, garantindo a descoberta e análise precisa dos seus workflows de serviço.

6 Recomendado 9 Opcional

	Atividade	Descrição
	Meta de SLA violada	Um evento calculado que ocorre quando o tempo para resolver uma solicitação de serviço excede a meta definida no Acordo de Nível de Serviço (SLA). Não é um evento direto do sistema, mas derivado da comparação entre o tempo de resolução e a data de vencimento do SLA.
Por que é importante Mede diretamente o desempenho do serviço em relação aos compromissos assumidos e é um KPI essencial para a gestão. Ajuda a identificar quais tipos de pedidos ou prioridades correm mais risco de falha. Onde obter Calculado comparando o timestamp de 'Resolvido' com o 'Vencimento do SLA'. Se o tempo de resolução for posterior, este evento é acionado. Captura Compara o timestamp de resolução ao de vencimento do SLA. Se resolvido_em > vencimento_sla, cria este evento. Tipo de evento calculated
	Solicitação Atribuída ao Agente	Marca o momento em que o pedido é atribuído a um agente. É um marco chave, inferido pelo rastreamento de mudanças nos campos 'Assigned Agent' ou 'Owner'.
Por que é importante Esta atividade é crucial para analisar a carga de trabalho dos agentes e identificar gargalos na atribuição. O tempo entre a criação e a atribuição é um KPI fundamental. Onde obter Inferido pelo log ou trilha de auditoria do ticket ao monitorar mudanças nos campos 'Agent' ou 'Assignee'. Captura Captura o timestamp quando o campo 'Agente Atribuído' é preenchido ou alterado. Tipo de evento inferred
	Solicitação de Serviço Criada	Esta atividade marca o início do ciclo de vida da solicitação quando um novo pedido é registrado no Freshservice. O evento é capturado no momento em que um novo ticket é gerado (via catálogo, e-mail ou outro canal), criando o ID exclusivo da solicitação.
Por que é importante Principal evento de início. Analisar o tempo desta atividade até as próximas é vital para medir o ciclo total e atrasos iniciais. Onde obter Este evento é registrado explicitamente no Freshservice. Pode ser encontrado no log de atividades ou na trilha de auditoria, geralmente correspondendo ao timestamp de criação do ticket. Captura Use o timestamp de criação do ticket dos dados do Freshservice. Tipo de evento explicit
	Solicitação de Serviço Encerrada	Esta é a atividade final, marcando o fim do ciclo de vida da solicitação. Geralmente ocorre de forma automática após um período no estado 'Resolvido' sem reaberturas.
Por que é importante Este evento marca o fim definitivo da instância do processo. O tempo entre 'Resolvido' e 'Fechado' representa a janela de confirmação para o solicitante. Onde obter Inferido pelo histórico de mudança de status. Corresponde ao timestamp de quando o status muda para 'Closed'. Captura Captura o timestamp quando o status do ticket muda para 'Closed'. Tipo de evento inferred
	Solicitação de Serviço Resolvida	Este marco crítico define o ponto em que o agente entregou uma solução e considera o trabalho concluído. É inferido quando o status do ticket muda para 'Resolvido'.
Por que é importante Esta atividade marca o fim da fase de trabalho ativo. A duração até este ponto é uma medida essencial da eficiência do agente e do processo, servindo de base para cálculos de SLA. Onde obter Inferido pelo histórico de status. Corresponde ao timestamp de quando o status foi definido como 'Resolved' pela primeira vez. Captura Captura o timestamp quando o status do ticket muda pela primeira vez para 'Resolved'. Tipo de evento inferred
	Vendedor Externo Acionado	Esta atividade marca quando um ticket é repassado a um fornecedor externo para resolução. É inferida pela mudança de status para estados como 'Pendente Fornecedor' ou 'Aguardando Terceiro'.
Por que é importante O engajamento de fornecedores pode gerar atrasos significativos. Rastrear essa atividade é essencial para medir a performance de terceiros e seu impacto no tempo total. Onde obter Inferido pelo histórico de status. Busca por um status configurado para rastrear dependência de fornecedores externos. Captura Detecta quando o status muda para um valor que indica espera por terceiros. Tipo de evento inferred
	Informação Fornecida pelo Solicitante	Ocorre quando o solicitante envia as informações necessárias, permitindo retomar o trabalho. Geralmente inferido quando o status muda automaticamente de 'Pending' para 'Open'.
Por que é importante Esta atividade fecha o ciclo de solicitações de informação. O tempo entre o pedido e o recebimento das informações é um período de espera crítico para análise e otimização. Onde obter Inferido pela mudança de um status 'Pending' para 'Open' ou 'In Progress', geralmente após uma resposta do solicitante. Captura Detecta quando o status do ticket passa de pendente para aberto. Tipo de evento inferred
	Informação Solicitada ao Solicitante	Representa um ponto em que o agente atribuído precisa de mais informações do solicitante e interrompe o progresso. Isso é inferido a partir da mudança de status do ticket para 'Pendente' ou 'Aguardando Cliente'.
Por que é importante Esta atividade destaca uma fonte comum de atraso e retrabalho. Analisar sua frequência ajuda a identificar oportunidades para melhorar templates e a coleta inicial de dados. Onde obter Inferido pelo histórico de mudança de status. Busca por status como 'Pending Customer Response' ou 'Awaiting Information'. Captura Detecta quando o status muda para um valor que indica espera por entrada do usuário. Tipo de evento inferred
	Nota adicionada	Representa qualquer nota pública ou privada adicionada à solicitação de serviço por um agente ou pelo solicitante. Este é um evento explícito capturado no log de conversas ou atividades do ticket.
Por que é importante Analisar a frequência e o tempo das notas revela padrões de comunicação, eficiência na colaboração e pontos de confusão no processo. Onde obter Registrado explicitamente no histórico de conversa do ticket no Freshservice. Cada nota tem autor e timestamp. Captura Extrai cada entrada da conversa ou log de comentários do ticket. Tipo de evento explicit
	Resolução Confirmada pelo Solicitante	Esta atividade representa uma confirmação explícita do solicitante de que a solução foi satisfatória. Pode ser inferida por uma resposta positiva em pesquisa ou comentário antes do fechamento do ticket.
Por que é importante A confirmação é o feedback direto sobre a qualidade da resolução. Uma taxa baixa pode indicar que as soluções não atendem plenamente às necessidades, mesmo que o ticket não seja reaberto. Onde obter Difícil de capturar diretamente; pode exigir configuração personalizada. Pode ser inferido de respostas em pesquisas de satisfação ou de tags específicas aplicadas ao ticket. Captura Exige a análise de dados relacionados, como pesquisas de satisfação ou tags aplicadas após a resolução. Tipo de evento inferred
	Revisão Interna Realizada	Indica que uma solução ou pedido exige revisão ou aprovação interna. Inferido pela mudança para status como 'Pending Approval' ou 'Internal Review'.
Por que é importante Revisões internas podem ser fontes de gargalos, especialmente em pedidos de alto impacto. Medir essa duração ajuda a simplificar os workflows de aprovação. Onde obter Inferido pelo histórico de status. Exige o uso de um status específico no workflow, como 'Pending Internal Approval'. Captura Detecta quando o status muda para um valor que indica revisão ou aprovação interna. Tipo de evento inferred
	Solicitação de serviço reaberta	Ocorre quando o solicitante indica que o problema persiste após ser marcado como resolvido. Inferido pela mudança de status de 'Resolved' de volta para 'Open' ou 'In Progress'.
Por que é importante Solicitações reabertas são um forte indicador de baixas taxas de resolução no primeiro contato e insatisfação do cliente. Rastrear esse loop de retrabalho é fundamental para melhorar a qualidade da solução. Onde obter Inferido pelo histórico de mudança de status. Corresponde à transição direta de 'Resolved' para 'Open'. Captura Detecta uma mudança de status de resolvido para aberto. Tipo de evento inferred
	Solicitação Priorizada	Esta atividade ocorre quando um nível de prioridade (Baixa, Média ou Alta) é atribuído à solicitação. É identificada ao detectar uma mudança no campo 'Prioridade' no histórico do ticket.
Por que é importante A priorização é crítica para alocar recursos e cumprir SLAs. Analisar esta atividade garante que os pedidos sejam avaliados corretamente e no tempo certo. Onde obter Inferido pelo histórico de mudanças de campo no Freshservice. Busca atualizações no campo 'Priority' e captura o timestamp. Captura Detecta uma mudança no campo 'Priority' e registra o timestamp. Tipo de evento inferred
	Solicitação Reatribuída	Esta atividade captura qualquer mudança no agente ou grupo atribuído após a atribuição inicial. É inferida ao detectar atualizações posteriores nos campos 'Agente Atribuído' ou 'Grupo Atribuído'.
Por que é importante Reatribuições frequentes indicam problemas na triagem, no matching de habilidades ou no balanço de carga. Esta atividade é vital para o KPI de Contagem de Reatribuições e análise de retrabalho. Onde obter Inferido pelo histórico de mudanças de campo. Logado sempre que os campos de agente ou grupo são atualizados após a definição inicial. Captura Detecta qualquer mudança nos campos de agente ou grupo atribuído após a primeira definição. Tipo de evento inferred
	Solicitação triada	Representa a avaliação inicial e a categorização de uma solicitação de serviço recém-criada. Essa atividade geralmente é inferida na primeira vez que uma prioridade é definida ou quando o pedido é atribuído a um grupo, indicando que foi revisado e entrou na fila.
Por que é importante Rastrear a triagem ajuda a medir a eficiência da equipe de resposta inicial. Atrasos nesta etapa impactam drasticamente o tempo total e a conformidade de SLA. Onde obter Inferido pelo log de atividades. Identificado pelo timestamp do primeiro evento de 'Priority Set' ou 'Group Assigned' após a criação. Captura Identifica o timestamp mais antigo de uma mudança de prioridade ou de grupo de atribuição. Tipo de evento inferred

Recomendado Opcional

Guias de Extração

Como extrair seus dados do Freshservice

Etapas

Verificação de Pré-requisitos: Certifique-se de possuir uma função de usuário no Freshservice com permissões para acessar e criar relatórios no módulo Analytics. Isso geralmente exige um plano Pro ou Enterprise.
Configurar Automações (Se Necessário): Para uma captura precisa de eventos, verifique ou crie duas automações específicas em Admin -> Workflow Automator. Primeiro, uma automação que adicione uma nota privada ou uma tag específica (ex: 'SLA_Breached') ao ticket quando o tempo de resolução do SLA expirar. Segundo, uma automação que adicione uma tag específica (ex: 'Resolution_Confirmed') quando uma pesquisa de satisfação positiva for recebida.
Criar Relatório de Eventos de Criação: No Freshservice, vá para a aba Analytics. Crie um novo relatório e selecione o módulo 'Tickets' como fonte de dados. Este relatório capturará o primeiro evento de cada solicitação.
Configurar Widgets do Relatório de Criação: Adicione um widget de 'Data Table'. Configure as colunas (métricas) para incluir: Ticket ID, Created at, Assigned to, Group, Priority, Status e Category. Aplique um filtro para o período desejado, como os últimos 6 meses.
Exportar Dados de Criação: Execute o relatório e exporte a tabela de dados para um arquivo CSV chamado 'creation_events.csv'.
Criar Relatório de Eventos de Atualização: Crie um segundo relatório, desta vez usando o módulo 'Ticket Activities'. Este relatório captura todas as mudanças e notas subsequentes de cada solicitação.
Configurar Widgets do Relatório de Atualização: Adicione um widget de 'Data Table'. Inclua as colunas: Ticket ID, Activity Date, Performed by, Activity Type e, em 'Changes', inclua Field, Old Value e New Value. Adicione também atributos como Group, Assigned to, Priority, Status e Category para dar contexto a cada evento.
Filtrar Relatório de Atualização: Aplique um filtro em 'Activity Date' para coincidir com o período do relatório de criação. Filtre o 'Activity Type' para incluir apenas eventos relevantes como 'Status changed', 'Priority changed', 'Group changed', 'Agent changed', 'Private Note added' e 'Public Note added'.
Exportar Dados de Atualização: Execute o relatório e exporte para um CSV chamado 'update_events.csv'.
Combinar e Transformar Dados: Abra os dois arquivos CSV em uma planilha ou use um script. Copie os dados de 'update_events.csv' e cole-os abaixo dos dados de 'creation_events.csv' em um novo arquivo chamado 'event_log.csv'.
Mapear Atividades e Atributos: No arquivo 'event_log.csv', crie as colunas: ServiceRequestId, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate, AssignedAgent, AssignedTeam, Priority, Status e ServiceType. Preencha-as seguindo a lógica da seção Query abaixo, usando fórmulas ou scripts para formatar o event log final.
Exportação Final: Salve o arquivo 'event_log.csv' transformado. Garanta que o formato de data para EventTime e LastDataUpdate esteja no padrão ISO 8601. O arquivo está pronto para o upload na ferramenta de Process Mining.

Configuração

Plano Freshservice: É necessário um plano que inclua o módulo de Analytics (geralmente Pro ou Enterprise).
Permissões de Usuário: O usuário que realiza a exportação precisa de permissões para criar e executar relatórios no Analytics.
Intervalo de Datas: Recomendamos extrair dados de um período recente, como os últimos 3 a 6 meses, para manter o conjunto de dados gerenciável. Aplique um filtro de data consistente baseado em 'Created at' para o relatório de criação e em 'Activity Date' para o relatório de atualizações.
Filtros de Relatório: No relatório do módulo 'Tickets', filtre por 'Type' = 'Service Request' para isolar o processo correto. Para o relatório 'Ticket Activities', filtre o 'Activity Type' para incluir apenas mudanças relevantes (Status, Priority, Assignment, Notes), reduzindo o ruído nos dados exportados.
Automações Necessárias: A extração das atividades 'SLA Target Breached' e 'Resolution Confirmed by Requestor' depende de regras pré-existentes no Workflow Automator que adicionam uma nota ou tag ao ticket após esses eventos. Sem isso, as atividades não podem ser capturadas por este método.

a Consulta de Exemplo config

/*
This extraction method uses the Freshservice UI. The following describes the configuration
and post-processing logic required to generate the event log.
*/

-- Step 1: Configuration for Report 1 (Creation Events)
MODULE: Tickets
WIDGET_TYPE: Data Table
COLUMNS:
  - Ticket ID
  - Created at
  - Assigned to
  - Group
  - Priority
  - Status
  - Category
FILTERS:
  - Created at IS WITHIN [Specify Start Date] and [Specify End Date]
  - Type EQUALS 'Service Request'

-- Step 2: Configuration for Report 2 (Update Events)
MODULE: Ticket Activities
WIDGET_TYPE: Data Table
COLUMNS:
  - Ticket ID
  - Activity Date
  - Activity Type
  - Field (from Changes)
  - Old Value (from Changes)
  - New Value (from Changes)
  - Performed by
  - Group (ticket attribute)
  - Assigned to (ticket attribute)
  - Priority (ticket attribute)
  - Status (ticket attribute)
  - Category (ticket attribute)
FILTERS:
  - Activity Date IS WITHIN [Specify Start Date] and [Specify End Date]
  - Ticket Type EQUALS 'Service Request'
  - Activity Type IN ('Status changed', 'Priority changed', 'Group changed', 'Agent changed', 'Private Note added', 'Public Note added')

-- Step 3: Post-Processing Logic to create the final event log file
/* 
Apply this logic to each row of the combined data from the two exported CSV files.
The logic uses a CASE statement structure to map raw data to the final ActivityName.
*/

-- Column Mapping Logic:
`ServiceRequestId` = `Ticket ID`
`EventTime` = IF row is from creation_events.csv THEN `Created at` ELSE `Activity Date`
`SourceSystem` = 'Freshservice'
`LastDataUpdate` = CURRENT_TIMESTAMP()
`AssignedAgent` = `Assigned to`
`AssignedTeam` = `Group`
`Priority` = `Priority`
`Status` = `Status`
`ServiceType` = `Category`

-- ActivityName Mapping Logic:
CASE
  WHEN row is from creation_events.csv THEN 'Service Request Created'
  WHEN `Activity Type` = 'Group changed' AND `Old Value` IS NULL THEN 'Request Triaged'
  WHEN `Activity Type` = 'Priority changed' THEN 'Request Prioritized'
  WHEN `Activity Type` = 'Agent changed' AND `Old Value` IS NULL THEN 'Request Assigned to Agent'
  WHEN `Activity Type` IN ('Agent changed', 'Group changed') AND `Old Value` IS NOT NULL THEN 'Request Reassigned'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` IN ('Pending Customer', 'Awaiting Customer Response') THEN 'Information Requested from Requestor'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `Old Value` IN ('Pending Customer', 'Awaiting Customer Response') AND `New Value` = 'Open' THEN 'Information Provided by Requestor'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` IN ('Pending Vendor', 'Awaiting Third Party') THEN 'External Vendor Engaged'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` IN ('Pending Approval', 'Internal Review') THEN 'Internal Review Performed'
  WHEN `Activity Type` = 'Private Note added' AND `Note Content` CONTAINS 'SLA Breached' THEN 'SLA Target Breached' -- Requires custom automation
  WHEN `Activity Type` IN ('Private Note added', 'Public Note added') THEN 'Note Added'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `Old Value` IN ('Resolved', 'Closed') AND `New Value` IN ('Open', 'In Progress') THEN 'Service Request Reopened'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` = 'Resolved' THEN 'Service Request Resolved'
  WHEN `Activity Type` = 'Private Note added' AND `Note Content` CONTAINS 'Resolution Confirmed' THEN 'Resolution Confirmed by Requestor' -- Requires custom automation
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` = 'Closed' THEN 'Service Request Closed'
  ELSE NULL -- Filter out these rows
END AS ActivityName

Etapas

Pré-requisitos: Verifique se você tem o Python 3.6 ou superior instalado, junto com as bibliotecas requests e pandas. Você também precisará de uma chave de API do Freshservice com permissão de leitura de tickets.
Obter Chave de API: Faça login no Freshservice como administrador. Clique no ícone do perfil no canto superior direito, vá em 'Profile Settings' e copie a chave de API localizada no painel à direita. Guarde-a com segurança.
Salvar o Script: Salve o código Python fornecido em um arquivo chamado extract_freshservice_srm.py em sua máquina.
Configurar Parâmetros do Script: Abra o arquivo em um editor de texto. No topo, localize a seção de configuração e substitua os placeholders por FRESHSERVICE_DOMAIN, API_KEY, START_DATE e END_DATE. Ajuste o dicionário STATUS_MAPPING se sua instância usar IDs numéricos diferentes para status personalizados.
Instalar Bibliotecas: Se ainda não as tiver, abra o terminal e execute: pip install requests pandas.
Executar o Script: Pelo terminal, navegue até a pasta onde salvou o arquivo e execute: python extract_freshservice_srm.py.
Monitorar Execução: O script exibirá o progresso no console, indicando qual página de tickets está sendo processada. O tempo total depende do volume de dados e do intervalo de datas.
Recuperar o Event Log: Após a conclusão, um arquivo chamado freshservice_event_log.csv será criado no mesmo diretório. Este é o seu log de eventos extraído.
Preparar para Upload: O arquivo CSV gerado já possui as colunas obrigatórias (ServiceRequestId, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate) e está pronto para ser carregado no ProcessMind, sem necessidade de formatação adicional.

Configuração

FRESHSERVICE_DOMAIN: A URL do Freshservice da sua organização, por exemplo, suaempresa.freshservice.com.
API_KEY: A chave de API pessoal obtida no seu perfil de usuário do Freshservice. Mantenha esta chave em sigilo.
START_DATE / END_DATE: O intervalo de datas para a extração dos tickets, formatado como 'AAAA-MM-DD'. Para uma análise inicial, recomendamos um período de 3 a 6 meses para equilibrar o volume de dados e a geração de insights.
STATUS_MAPPING: Um dicionário Python crucial no script que mapeia nomes de status personalizados usados para inferir eventos (como 'Vendedor Externo Acionado') aos seus IDs numéricos correspondentes na sua instância do Freshservice. Você deve verificar e atualizar esses IDs para que correspondam à configuração do seu sistema.
API Rate Limiting: Fique atento aos limites de taxa de API do seu plano Freshservice. O script processa os tickets sequencialmente para respeitar esses limites, mas, para conjuntos de dados extremamente grandes, pode ser necessário executar a extração em lotes menores de datas.
Data Scope: O script está configurado para buscar apenas tickets do tipo 'Service Request'. Este filtro é aplicado durante a busca inicial dos tickets.

a Consulta de Exemplo python

import requests
import pandas as pd
import time
import os
from datetime import datetime

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- CONFIGURATION ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your Freshservice domain and API key
FRESHSERVICE_DOMAIN = class="hl-string">"[your_domain].freshservice.com" 
API_KEY = class="hl-string">"[YOUR_API_KEY]"

class=class="hl-string">"hl-comment"># Set the date range for the extraction (YYYY-MM-DD)
START_DATE = class="hl-string">"2023-01-01"
END_DATE = class="hl-string">"2023-12-31"

class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Map your custom status names to their numeric IDs in Freshservice ---
class=class="hl-string">"hl-comment"># To find these IDs, you may need to inspect API responses or admin settings
class=class="hl-string">"hl-comment"># Common defaults: Open: 2, Pending: 3, Resolved: 4, Closed: 5
STATUS_MAPPING = {
    class="hl-string">'Open': 2,
    class="hl-string">'Pending': 3, 
    class="hl-string">'Resolved': 4, 
    class="hl-string">'Closed': 5,
    class="hl-string">'Awaiting Customer': 3, class=class="hl-string">"hl-comment"># Example, often maps to Pending
    class="hl-string">'Pending Vendor': [6], class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your actual ID(s) for this status
    class="hl-string">'Pending Approval': [7]  class=class="hl-string">"hl-comment"># Replace with your actual ID(s) for this status
}
class=class="hl-string">"hl-comment"># --- END CONFIGURATION ---

BASE_URL = fclass="hl-string">"https://{FRESHSERVICE_DOMAIN}/api/v2"
AUTH = (API_KEY, class="hl-string">"X")

class=class="hl-string">"hl-comment"># Caching for agent and group lookups to reduce API calls
agent_cache = {}
group_cache = {}

def get_api_data(url):
    class="hl-string">"""Helper function to handle API requests and rate limiting."""
    while True:
        try:
            response = requests.get(url, auth=AUTH)
            response.raise_for_status() class=class="hl-string">"hl-comment"># Raise an exception for bad status codes
            return response.json()
        except requests.exceptions.HTTPError as e:
            if e.response.status_code == 429: class=class="hl-string">"hl-comment"># Rate limit exceeded
                print(class="hl-string">"Rate limit exceeded. Waiting for 60 seconds...")
                time.sleep(60)
                continue
            else:
                print(fclass="hl-string">"HTTP Error: {e}")
                return None
        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(fclass="hl-string">"Request Error: {e}")
            return None

def get_agent_name(agent_id):
    class="hl-string">"""Fetch agent name by ID with caching."""
    if not agent_id: return None
    if agent_id in agent_cache:
        return agent_cache[agent_id]
    data = get_api_data(fclass="hl-string">"{BASE_URL}/agents/{agent_id}")
    if data and class="hl-string">'agent' in data:
        name = data[class="hl-string">'agent'][class="hl-string">'first_name'] + class="hl-string">' ' + data[class="hl-string">'agent'][class="hl-string">'last_name']
        agent_cache[agent_id] = name
        return name
    return None

def get_group_name(group_id):
    class="hl-string">"""Fetch group name by ID with caching."""
    if not group_id: return None
    if group_id in group_cache:
        return group_cache[group_id]
    data = get_api_data(fclass="hl-string">"{BASE_URL}/groups/{group_id}")
    if data and class="hl-string">'group' in data:
        name = data[class="hl-string">'group'][class="hl-string">'name']
        group_cache[group_id] = name
        return name
    return None

def parse_iso_datetime(dt_string):
    if not dt_string: return None
    return datetime.fromisoformat(dt_string.replace(class="hl-string">'Z', class="hl-string">'+00:00'))

def main():
    event_log = []
    last_data_update = datetime.now().isoformat()

    page = 1
    while True:
        print(fclass="hl-string">"Fetching tickets, page {page}...")
        query = fclass="hl-string">'"created_at:>\\'{START_DATE}\\class="hl-string">' AND created_at:<\\'{END_DATE}\\class="hl-string">' AND ticket_type:\\\'Service Request\\\class="hl-string">'"'
        url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/tickets?query={query}&page={page}&per_page=100"

        data = get_api_data(url)

        if not data or class="hl-string">'tickets' not in data or not data[class="hl-string">'tickets']:
            break

        tickets = data[class="hl-string">'tickets']

        for ticket in tickets:
            service_request_id = ticket[class="hl-string">'id']
            created_at = parse_iso_datetime(ticket[class="hl-string">'created_at'])
            due_by = parse_iso_datetime(ticket[class="hl-string">'due_by'])
            resolved_at = parse_iso_datetime(ticket[class="hl-string">'resolved_at'])
            closed_at = parse_iso_datetime(ticket[class="hl-string">'closed_at'])

            class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Service Request Created ---
            event_log.append({
                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Service Request Created',
                class="hl-string">'EventTime': created_at,
                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
            })
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Fetch conversations for detailed history
            conv_url = fclass="hl-string">"{BASE_URL}/tickets/{service_request_id}/conversations"
            conversations = get_api_data(conv_url)
            
            if not conversations or class="hl-string">'conversations' not in conversations:
                continue
                
            class=class="hl-string">"hl-comment"># Sort conversations chronologically
            sorted_convos = sorted(conversations[class="hl-string">'conversations'], key=lambda x: parse_iso_datetime(x[class="hl-string">'created_at']))

            initial_group_assigned = False
            initial_priority_set = False
            initial_agent_assigned = False
            triaged = False

            for conv in sorted_convos:
                conv_time = parse_iso_datetime(conv[class="hl-string">'created_at'])

                class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Note Added ---
                if conv[class="hl-string">'body_text']:
                     event_log.append({
                        class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                        class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Note Added',
                        class="hl-string">'EventTime': conv_time,
                        class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                        class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                        class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                        class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                        class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                        class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                        class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                    })

                class=class="hl-string">"hl-comment"># Process system activities from the activity log within conversations
                if class="hl-string">'activities' in conv and conv[class="hl-string">'activities']:
                    for activity in conv[class="hl-string">'activities']:
                        shipping_info = activity.get(class="hl-string">'shipping_info', {})
                        changes = shipping_info.get(class="hl-string">'changes', {})
                        
                        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Priority Change Activities ---
                        if class="hl-string">'priority' in changes:
                            event_log.append({
                                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Request Prioritized',
                                class="hl-string">'EventTime': conv_time,
                                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                                class="hl-string">'Priority': changes[class="hl-string">'priority'][1], class=class="hl-string">"hl-comment"># New value
                                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                            })
                            if not initial_priority_set and not triaged:
                                initial_priority_set = True
                                triaged = True
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Request Triaged'})
                        
                        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Assignment Change Activities ---
                        if class="hl-string">'responder_id' in changes:
                            activity_name = class="hl-string">'Request Assigned to Agent' if not initial_agent_assigned else class="hl-string">'Request Reassigned'
                            initial_agent_assigned = True
                            event_log.append({
                                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                                class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                                class="hl-string">'EventTime': conv_time,
                                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(changes[class="hl-string">'responder_id'][1]),
                                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                                class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                            })
                        
                        if class="hl-string">'group_id' in changes:
                            activity_name = class="hl-string">'Request Reassigned' class=class="hl-string">"hl-comment"># Any group change after creation is a reassignment
                            if not initial_group_assigned and not triaged:
                                activity_name = class="hl-string">'Request Triaged'
                                initial_group_assigned = True
                                triaged = True
                            event_log.append({
                                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                                class="hl-string">'ActivityName': activity_name,
                                class="hl-string">'EventTime': conv_time,
                                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(changes[class="hl-string">'group_id'][1]),
                                class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                            })
                        
                        class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Status Change Activities ---
                        if class="hl-string">'status' in changes:
                            old_status, new_status = changes[class="hl-string">'status']
                            
                            if new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Resolved']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Service Request Resolved', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Closed']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Service Request Closed', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Awaiting Customer']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Information Requested from Requestor', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif old_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Awaiting Customer'] and new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Open']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Information Provided by Requestor', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif old_status in [STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Resolved'], STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Closed']] and new_status == STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Open']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Service Request Reopened', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif new_status in STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Pending Vendor']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'External Vendor Engaged', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
                            elif new_status in STATUS_MAPPING[class="hl-string">'Pending Approval']:
                                event_log.append({**event_log[-1], class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Internal Review Performed', class="hl-string">'EventTime': conv_time, class="hl-string">'Status': new_status})
            
            class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Derived/Calculated Activities ---
            class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: SLA Target Breached ---
            resolution_time = closed_at or resolved_at
            if due_by and resolution_time and resolution_time > due_by:
                event_log.append({
                    class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                    class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'SLA Target Breached',
                    class="hl-string">'EventTime': due_by,
                    class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                    class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                    class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                    class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                    class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                    class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                    class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                })

            class=class="hl-string">"hl-comment"># --- Activity: Resolution Confirmed by Requestor (Inferred from survey) ---
            if ticket.get(class="hl-string">'satisfaction_ratings'):
                for rating in ticket[class="hl-string">'satisfaction_ratings']:
                    if rating.get(class="hl-string">'ratings'): class=class="hl-string">"hl-comment"># Check if there is a rating
                        rating_time = parse_iso_datetime(rating.get(class="hl-string">'created_at'))
                        if resolved_at and rating_time > resolved_at:
                            event_log.append({
                                class="hl-string">'ServiceRequestId': service_request_id,
                                class="hl-string">'ActivityName': class="hl-string">'Resolution Confirmed by Requestor',
                                class="hl-string">'EventTime': rating_time,
                                class="hl-string">'SourceSystem': class="hl-string">'Freshservice',
                                class="hl-string">'LastDataUpdate': last_data_update,
                                class="hl-string">'AssignedAgent': get_agent_name(ticket.get(class="hl-string">'responder_id')),
                                class="hl-string">'AssignedTeam': get_group_name(ticket.get(class="hl-string">'group_id')),
                                class="hl-string">'Priority': ticket[class="hl-string">'priority'],
                                class="hl-string">'Status': ticket[class="hl-string">'status'],
                                class="hl-string">'ServiceType': ticket.get(class="hl-string">'category')
                            })
                            break class=class="hl-string">"hl-comment"># Only add one confirmation event

        page += 1

    if not event_log:
        print(class="hl-string">"No events were generated. Please check your configuration and date range.")
        return

    class=class="hl-string">"hl-comment"># Create DataFrame and save to CSV
    df = pd.DataFrame(event_log)
    df = df.sort_values(by=[class="hl-string">'ServiceRequestId', class="hl-string">'EventTime'])
    df[class="hl-string">'EventTime'] = df[class="hl-string">'EventTime'].dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    df[class="hl-string">'LastDataUpdate'] = pd.to_datetime(df[class="hl-string">'LastDataUpdate']).dt.strftime(class="hl-string">'%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    output_filename = class="hl-string">'freshservice_event_log.csv'
    df.to_csv(output_filename, index=False)
    print(fclass="hl-string">"Successfully extracted {len(df)} events to {output_filename}")

if __name__ == class="hl-string">"__main__":
    main()

Etapas

Verificação de Pré-requisitos: Certifique-se de possuir uma função de usuário no Freshservice com permissões para acessar e criar relatórios no módulo Analytics. Isso geralmente exige um plano Pro ou Enterprise.
Configurar Automações (Se Necessário): Para uma captura precisa de eventos, verifique ou crie duas automações específicas em Admin -> Workflow Automator. Primeiro, uma automação que adicione uma nota privada ou uma tag específica (ex: 'SLA_Breached') ao ticket quando o tempo de resolução do SLA expirar. Segundo, uma automação que adicione uma tag específica (ex: 'Resolution_Confirmed') quando uma pesquisa de satisfação positiva for recebida.
Criar Relatório de Eventos de Criação: No Freshservice, vá para a aba Analytics. Crie um novo relatório e selecione o módulo 'Tickets' como fonte de dados. Este relatório capturará o primeiro evento de cada solicitação.
Configurar Widgets do Relatório de Criação: Adicione um widget de 'Data Table'. Configure as colunas (métricas) para incluir: Ticket ID, Created at, Assigned to, Group, Priority, Status e Category. Aplique um filtro para o período desejado, como os últimos 6 meses.
Exportar Dados de Criação: Execute o relatório e exporte a tabela de dados para um arquivo CSV chamado 'creation_events.csv'.
Criar Relatório de Eventos de Atualização: Crie um segundo relatório, desta vez usando o módulo 'Ticket Activities'. Este relatório captura todas as mudanças e notas subsequentes de cada solicitação.
Configurar Widgets do Relatório de Atualização: Adicione um widget de 'Data Table'. Inclua as colunas: Ticket ID, Activity Date, Performed by, Activity Type e, em 'Changes', inclua Field, Old Value e New Value. Adicione também atributos como Group, Assigned to, Priority, Status e Category para dar contexto a cada evento.
Filtrar Relatório de Atualização: Aplique um filtro em 'Activity Date' para coincidir com o período do relatório de criação. Filtre o 'Activity Type' para incluir apenas eventos relevantes como 'Status changed', 'Priority changed', 'Group changed', 'Agent changed', 'Private Note added' e 'Public Note added'.
Exportar Dados de Atualização: Execute o relatório e exporte para um CSV chamado 'update_events.csv'.
Combinar e Transformar Dados: Abra os dois arquivos CSV em uma planilha ou use um script. Copie os dados de 'update_events.csv' e cole-os abaixo dos dados de 'creation_events.csv' em um novo arquivo chamado 'event_log.csv'.
Mapear Atividades e Atributos: No arquivo 'event_log.csv', crie as colunas: ServiceRequestId, ActivityName, EventTime, SourceSystem, LastDataUpdate, AssignedAgent, AssignedTeam, Priority, Status e ServiceType. Preencha-as seguindo a lógica da seção Query abaixo, usando fórmulas ou scripts para formatar o event log final.
Exportação Final: Salve o arquivo 'event_log.csv' transformado. Garanta que o formato de data para EventTime e LastDataUpdate esteja no padrão ISO 8601. O arquivo está pronto para o upload na ferramenta de Process Mining.

Configuração

Plano Freshservice: É necessário um plano que inclua o módulo de Analytics (geralmente Pro ou Enterprise).
Permissões de Usuário: O usuário que realiza a exportação precisa de permissões para criar e executar relatórios no Analytics.
Intervalo de Datas: Recomendamos extrair dados de um período recente, como os últimos 3 a 6 meses, para manter o conjunto de dados gerenciável. Aplique um filtro de data consistente baseado em 'Created at' para o relatório de criação e em 'Activity Date' para o relatório de atualizações.
Filtros de Relatório: No relatório do módulo 'Tickets', filtre por 'Type' = 'Service Request' para isolar o processo correto. Para o relatório 'Ticket Activities', filtre o 'Activity Type' para incluir apenas mudanças relevantes (Status, Priority, Assignment, Notes), reduzindo o ruído nos dados exportados.
Automações Necessárias: A extração das atividades 'SLA Target Breached' e 'Resolution Confirmed by Requestor' depende de regras pré-existentes no Workflow Automator que adicionam uma nota ou tag ao ticket após esses eventos. Sem isso, as atividades não podem ser capturadas por este método.

a Consulta de Exemplo config

/*
This extraction method uses the Freshservice UI. The following describes the configuration
and post-processing logic required to generate the event log.
*/

-- Step 1: Configuration for Report 1 (Creation Events)
MODULE: Tickets
WIDGET_TYPE: Data Table
COLUMNS:
  - Ticket ID
  - Created at
  - Assigned to
  - Group
  - Priority
  - Status
  - Category
FILTERS:
  - Created at IS WITHIN [Specify Start Date] and [Specify End Date]
  - Type EQUALS 'Service Request'

-- Step 2: Configuration for Report 2 (Update Events)
MODULE: Ticket Activities
WIDGET_TYPE: Data Table
COLUMNS:
  - Ticket ID
  - Activity Date
  - Activity Type
  - Field (from Changes)
  - Old Value (from Changes)
  - New Value (from Changes)
  - Performed by
  - Group (ticket attribute)
  - Assigned to (ticket attribute)
  - Priority (ticket attribute)
  - Status (ticket attribute)
  - Category (ticket attribute)
FILTERS:
  - Activity Date IS WITHIN [Specify Start Date] and [Specify End Date]
  - Ticket Type EQUALS 'Service Request'
  - Activity Type IN ('Status changed', 'Priority changed', 'Group changed', 'Agent changed', 'Private Note added', 'Public Note added')

-- Step 3: Post-Processing Logic to create the final event log file
/* 
Apply this logic to each row of the combined data from the two exported CSV files.
The logic uses a CASE statement structure to map raw data to the final ActivityName.
*/

-- Column Mapping Logic:
`ServiceRequestId` = `Ticket ID`
`EventTime` = IF row is from creation_events.csv THEN `Created at` ELSE `Activity Date`
`SourceSystem` = 'Freshservice'
`LastDataUpdate` = CURRENT_TIMESTAMP()
`AssignedAgent` = `Assigned to`
`AssignedTeam` = `Group`
`Priority` = `Priority`
`Status` = `Status`
`ServiceType` = `Category`

-- ActivityName Mapping Logic:
CASE
  WHEN row is from creation_events.csv THEN 'Service Request Created'
  WHEN `Activity Type` = 'Group changed' AND `Old Value` IS NULL THEN 'Request Triaged'
  WHEN `Activity Type` = 'Priority changed' THEN 'Request Prioritized'
  WHEN `Activity Type` = 'Agent changed' AND `Old Value` IS NULL THEN 'Request Assigned to Agent'
  WHEN `Activity Type` IN ('Agent changed', 'Group changed') AND `Old Value` IS NOT NULL THEN 'Request Reassigned'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` IN ('Pending Customer', 'Awaiting Customer Response') THEN 'Information Requested from Requestor'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `Old Value` IN ('Pending Customer', 'Awaiting Customer Response') AND `New Value` = 'Open' THEN 'Information Provided by Requestor'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` IN ('Pending Vendor', 'Awaiting Third Party') THEN 'External Vendor Engaged'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` IN ('Pending Approval', 'Internal Review') THEN 'Internal Review Performed'
  WHEN `Activity Type` = 'Private Note added' AND `Note Content` CONTAINS 'SLA Breached' THEN 'SLA Target Breached' -- Requires custom automation
  WHEN `Activity Type` IN ('Private Note added', 'Public Note added') THEN 'Note Added'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `Old Value` IN ('Resolved', 'Closed') AND `New Value` IN ('Open', 'In Progress') THEN 'Service Request Reopened'
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` = 'Resolved' THEN 'Service Request Resolved'
  WHEN `Activity Type` = 'Private Note added' AND `Note Content` CONTAINS 'Resolution Confirmed' THEN 'Resolution Confirmed by Requestor' -- Requires custom automation
  WHEN `Activity Type` = 'Status changed' AND `New Value` = 'Closed' THEN 'Service Request Closed'
  ELSE NULL -- Filter out these rows
END AS ActivityName

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