> Sürekli Süreç İyileştirme > Incident Management > Jira Service Management

Incident Management'ınızı İyileştirin

Jira'da Olay Yönetimini geliştirmek için 6 adımlık rehberiniz.
Incident Management'ınızı İyileştirin
Zorluklar (11) Hedefler (11) 6 Adım Önizleme Sonuçlar Veri SSS (5)
Süreç: Incident Management
Sistem: Jira Service Management
Veri Şablonunu İndir

Daha Hızlı Çözüm için Jira Service Management'ta Olay Yönetimini Optimize Edin

Olayları etkili bir şekilde yönetmek, gecikmelerin ve verimsizliklerin nerede meydana geldiğini anlamayı gerektirir. Analizlerimiz, darboğazları kesin olarak belirlemenize, yeniden işleme modellerini anlamanıza ve daha iyi SLA uyumu sağlamanıza yardımcı olur. Bu, tüm sürecinizi düzene koymanızı sağlayarak daha hızlı çözüme ve artan memnuniyete yol açar.

Önceden yapılandırılmış veri şablonumuzu indirin ve verimlilik hedeflerinize ulaşmak için yaygın zorlukların üstesinden gelin. Altı adımlı iyileştirme planımızı takip edin ve operasyonlarınızı dönüştürmek için Veri Şablonu Rehberi'ne başvurun.

Detaylı açıklamayı göster

Olay Yönetimini Optimize Etmek Neden Kritik?

Etkili olay yönetimi, güvenilir BT hizmetlerinin omurgasıdır ve doğrudan kullanıcı memnuniyetini, operasyonel sürekliliği ve kurumunuzun kârlılığını etkiler. Günümüzün hızlı tempolu ortamında, olayları hızla tanımlama, çözme ve önleme yeteneği kritik öneme sahiptir. Ancak birçok kurum, Jira Service Management gibi güçlü sistemleri kullanırken bile olay yönetimi süreçlerindeki gizli verimsizlikler ve darboğazlarla mücadele etmektedir. Bu verimsizlikler, uzun süreli kesintilere, kaçırılan hizmet seviyesi anlaşması (SLA) hedeflerine, hayal kırıklığına uğramış kullanıcılara ve nihayetinde artan operasyonel maliyetlere yol açabilir. Teorik süreç haritalarının ötesinde, olayların gerçek akışını anlamak, çözüm sürelerini gerçekten hızlandıran ve hizmet sunumunu geliştiren veri odaklı iyileştirmeler yapmak için gereklidir. Görünmeyen yeniden işleme, gereksiz devirler ve gözden kaçan gecikmeler verimliliği sessizce aşındırabilir ve Olay Yönetimine daha derinlemesine analitik bir yaklaşım için güçlü bir zemin hazırlar.

Jira Service Management İçin Process Mining ile Daha Derin İçgörüler Keşfetme

Process Mining, Jira Service Management içindeki olay yönetimi sürecinizin gerçek yürütülüşünü görmek ve anlamak için güçlü bir mercek sunar. Geleneksel raporlama veya dashboard görünümlerinin aksine, Process Mining her olayın ilk raporundan nihai kapanışına kadar tüm yolculuğunu event loglara dayanarak yeniden yapılandırır. Bu yetenek, gerçek süreç akışını görselleştirmenize, amaçlanan yoldan sapmaları belirlemenize ve gecikmelerin tam olarak nerede meydana geldiğini ortaya çıkarmanıza olanak tanır. Uzun süren araştırma aşamaları, destek grupları arasındaki tekrarlanan atamalar veya kullanıcı onayındaki gecikmeler olsun, sürekli darboğazlara neden olan belirli etkinlikleri veya geçiş noktalarını belirleyebilirsiniz. Olay yönetiminizin objektif, veri odaklı bir röntgenini sağlayarak, Process Mining varsayımların ötesine geçmenize ve iyileştirme çabalarınızı Olay Yönetimini nasıl geliştireceğiniz konusunda en büyük etkiyi yaratacak alanlara odaklamanıza yardımcı olur.

Olay Çözümlemede Temel İyileştirme Alanlarını Belirleme

Jira Service Management olay verilerinize Process Mining uygulamak, optimizasyon için uygun belirli alanları ortaya çıkarır. Farklı olay türleri, önem dereceleri veya etkilenen hizmetler için cycle timeını analiz edebilir, hangi olayların çözülmesinin en uzun sürdüğünü ve nedenini ortaya çıkarabilirsiniz. Örneğin, uzman bir ekibe devir gerektiren olayların sıklıkla önemli boşta kalma süresi yaşadığını veya yüksek öncelikli olaylar için teşhis aşamasının sürekli olarak beklenenden uzun olduğunu keşfedebilirsiniz. Process Mining ayrıca, olayların tekrar tekrar yeniden açıldığı veya yeniden atandığı yeniden işleme döngülerini de vurgular; bu da ilk teşhis, çözüm kalitesi veya kullanıcı iletişimiyle ilgili potansiyel sorunlara işaret eder. Bu kalıpları anlayarak, yetersiz temsilci eğitimi, belirsiz eskalasyon yolları veya verimsiz iletişim protokolleri gibi kök nedenleri ele alabilir, bunların hepsi genel Olay Yönetimi cycle timeınızı azaltmaya katkıda bulunur.

Somut Sonuçlar Elde Etme ve Sürekli Optimizasyon

Jira Service Management olay analizi için Process Miningden yararlanarak, kurumunuz ölçülebilir iyileştirmeler sağlayabilir. Ortalama olay çözüm sürelerinde önemli bir düşüş bekleyin, bu da kritik hizmetler için kesinti süresinin azalmasına ve gelişmiş kullanıcı memnuniyetine yol açacaktır. Süreç uyumluluğunun daha iyi anlaşılması, SLA hedeflerinizi tutarlı bir şekilde karşılamanıza, hatta aşmanıza yardımcı olacaktır. Dahası, bottlenecks ve yeniden işlemeleri belirleyip ortadan kaldırarak, kaynak tahsisini optimize edebilir, operasyonel maliyetleri azaltabilir ve destek ekiplerinizin daha stratejik girişimlere odaklanmasını sağlayabilirsiniz. Bu sürekli süreç optimizasyon yaklaşımı, verimlilik ve proaktif problem çözme kültürünü teşvik eder, olay yönetimi yeteneklerinizin gelecekteki talepleri karşılamak için gelişmesini ve hizmet sunumunun sürekli iyileşmesini sağlar. İş akışlarını iyileştirmek ve daha iyi, daha hızlı hizmet sunmak için gerekli içgörüleri sağlar.

Olay Yönetimi İyileştirme Yolculuğunuza Başlama

Bu optimizasyon yolculuğuna çıkmak oldukça basittir. Doğru araçlar ve Jira Service Management'tan gelen olay verilerinizin net bir şekilde anlaşılmasıyla, süreçlerinizdeki gizli gerçekleri hızla ortaya çıkarmaya başlayabilirsiniz. Bu ayrıntılı analiz, olay yönetimi yeteneklerinizi dönüştüren, daha dirençli hizmetlere ve daha mutlu kullanıcılara yol açan bilinçli kararlar vermenizi sağlar. Verimlilik ve etkinlik için tüm potansiyelini ortaya çıkarmak üzere bugün Process Mining ile olay verilerinizi keşfetmeye başlayın. Bu, Olay Yönetimi performansını gerçekten anlamak ve geliştirmek için erişilebilir bir yoldur.

Incident Management SLA uyumluluğu Servis Masası BT Operasyonları Kök Neden Analizi Kesinti Süresi Azaltma Talep Çözümü

Yaygın Sorunlar ve Zorluklar

Sizi etkileyen zorlukları belirleyin

Vakalar sıklıkla Hizmet Seviyesi Anlaşması (SLA) hedeflerini aşar, bu da memnuniyetsiz kullanıcılara ve potansiyel cezalara yol açar. Bu durum, çözüm sürecindeki temel verimsizlikleri veya darboğazları gösterir ve genel hizmet kalitesini ve müşteri memnuniyetini etkiler. ProcessMind, vakaların tam olarak nerede çok fazla zaman harcadığını ortaya çıkarır, SLA ihlallerine sürekli neden olan aktiviteleri veya devir teslim noktalarını kesin olarak belirler. Jira Service Management'taki gerçek süreç akışını görselleştirerek, bu ihlallere katkıda bulunan sapma kalıplarını belirleyebilirsiniz.

Olaylar, destek grupları arasında veya farklı temsilcilere sıkça aktarılır veya yeniden atanır; bu da gecikmelere neden olur ve çözüm sürelerini artırır. Her devir, potansiyel iletişim boşlukları ve bağlam geçişleri yaratarak verimliliği azaltır. ProcessMind, Jira Service Management'taki tüm yeniden atamaları ve aktarımları görselleştirerek, bu tür döngülerde sıkça yer alan departmanları veya kişileri vurgular. Bu analiz, yanlış yönlendirme sorunlarını ve ilk atamayı kolaylaştırma veya bilgi paylaşımını iyileştirme fırsatlarını belirlemeye yardımcı olur.

Vakalar, teşhis ve inceleme aşamalarında önemli ve açıklanamayan bekleme süreleri veya uzun süreli gecikmeler yaşar. Bu durum, problem çözümünü yavaşlatır, etkilenen kullanıcılar için kesinti süresini uzatır ve genel çözüm süresini olumsuz etkiler. ProcessMind, 'Teşhis Başlatıldı' ve 'İnceleme Yapıldı' aktivitelerinin gerçek sürelerini haritalandırarak bu gecikmelerin nerede ve neden meydana geldiğini ortaya çıkarır. Jira Service Management içindeki belirli kuyrukları, kaynak kısıtlamalarını veya süreç adımlarını belirleyerek aksaklıkların nedenlerini tespit etmeye yardımcı olur.

Olaylar oluşturulduğunda tutarsız bir şekilde kategorize edilir veya önceliklendirilir, bu da kritik sorunların önceliğinin düşürülmesine veya önemsiz sorunlara aşırı ilgi gösterilmesine yol açar. Bu kaynak yanlış tahsisi, etkili olay çözümünü ve SLA uyumluluğunu olumsuz etkiler. ProcessMind, ilk kategorizasyon ve önceliklendirme niteliklerini sonraki çözüm yolları ve SLA uyumluluğu ile karşılaştırarak analiz eder. Jira Service Management'taki belirli kategorilerin veya önceliklerin beklenmedik gecikmelere veya sık yeniden önceliklendirmelere yol açtığı kalıpları ortaya çıkarır; bu da daha net yönergelere ihtiyaç olduğunu gösterir.

Vakalar sıklıkla, yeniden inceleme veya çözümün yeniden uygulanması gibi önceden tamamlanmış adımlara geri döner. Bu yeniden işleme döngüleri, kaynakları israf eder, çözüm sürelerini uzatır ve hem temsilcileri hem de etkilenen kullanıcıları hayal kırıklığına uğratır. ProcessMind, vakaların gerçek akışını görselleştirerek, yaygın yeniden işleme kalıplarını kolayca tespit etmeyi ve 'Teşhis Başlatıldı' veya 'Çözüm Uygulandı/Test Edildi' gibi aktivitelerin aynı vaka için Jira Service Management içinde nerede tekrarlandığını belirlemeyi sağlar.

Vakalar, uzman ekiplere devredildiğinde sıklıkla tıkanır kalır, bu da önemli kuyruklar oluşturur ve çözüm sürecini uzatır. Bu durum, potansiyel kaynak kısıtlamalarını veya belirli uzman gruplarına yönelik verimsiz devir teslim mekanizmalarını gösterir. ProcessMind, 'Uzman Ekibe Devredildi' sonrası vakaların ortalama bekleme sürelerini ve işleme hacmini vurgular. Jira Service Management kurulumunuzdaki hangi belirli uzman ekiplerin darboğaz haline geldiğini belirleyerek, genel süreç verimliliğini etkileyen sorunları ortaya çıkarmaya yardımcı olur.

Geçici bir çözümün uygulanması süreci genellikle gecikmeli veya etkisizdir; bu da kalıcı bir çözüm aranırken kullanıcılar için uzun süreli etkilere yol açar. Bu durum, geçici çözümlerin geçici bir rahatlatma önlemi olarak değerini azaltır. ProcessMind, 'Diagnosis Initiated' ve 'Workaround Implemented' arasındaki süreyi ve sonraki süreç adımlarını analiz eder. Bu sayede Jira Service Management'taki Olay Yönetimi sürecinizdeki geçici çözümlerin geciktiği veya sıklıkla ek gecikmelerle takip edildiği, verimsizlikleri gösteren kalıpları belirleyebilir.

Bir çözümün uygulanması ile kullanıcının etkinliğini onaylaması arasında önemli gecikmeler yaşanmakta, bu da olay kapanışını potansiyel olarak geciktirmektedir. Bu durum, 'Time to Resolution' gibi metrikleri etkiler ve iletişim boşluklarını veya kullanıcı etkileşim sorunlarını gösterir. ProcessMind, 'User Notification Sent' ve 'User Confirmation Received' arasındaki süreyi ölçerek, sürekli olarak uzun onay sürelerine sahip olayları veya kullanıcı gruplarını belirler. Bu analiz, Jira Service Management içindeki iletişim veya bildirim süreç iyileştirmelerini vurgulayabilir.

'Kök Neden Kategorisi' özniteliği sıklıkla eksik, genel veya önleyici eylemlerle bağlantılı değildir, bu da tekrar eden olaylara yol açar. Uygun kök neden tespiti olmadan, olay yönetimi proaktif olmaktan ziyade reaktif kalır. ProcessMind, 'Kök Neden Kategorisi' özniteliğinin sıkça eksik olduğu veya benzer olayların tekrar eden bir modelini gösterdiği olayları vurgulayabilir. Jira Service Management'taki akışı analiz ederek, 'Kök Neden Kategorisi'nin proaktif önlemleri bilgilendirmek için doğru şekilde kullanılıp kullanılmadığını gösterir.

Olaylar bazen uygun doğrulama yapılmadan kapatılır, bu da yeniden açılan sorunlara veya kullanıcı memnuniyetsizliğine yol açar. Kritik 'Olay Doğrulandı' adımlarının atlanması, çözümlerin kalitesini ve kalıcılığını tehlikeye atabilir. ProcessMind, Jira Service Management'taki 'Olay Kapatıldı' öncesinde 'Olay Doğrulandı' aktivitesinin sıkça atlandığı veya çok hızlı gerçekleştiği durumları tespit edebilir. Bu, çözüm süreci içindeki kalite kontrolünü sağlamaya yardımcı olur.

Benzer tip veya öncelikteki vakalar, önemli ölçüde farklı çözüm yolları izleyerek, standartlaştırılmış prosedür veya en iyi uygulamaların eksikliğini gösterir. Bu değişkenlik, tutarsız hizmet kalitesine ve öngörülemeyen çözüm sürelerine yol açabilir. ProcessMind, vaka çözümü için tespit edilen tüm süreç varyantlarını görselleştirir ve ideal yoldan yaygın sapmaları vurgular. Bu akışları Jira Service Management'ta analiz ederek, verimliliği ve tutarlılığı artırmak için standardizasyonun nerede gerektiğini belirleyebilirsiniz.

Tipik Hedefler

Başarının neye benzediğini tanımlayın

Hizmet Seviyesi Anlaşmalarının (SLA) ihlal edilmesi, kullanıcı memnuniyetini ve şirket itibarını olumsuz etkiler. Bu hedefe ulaşmak, olayları kararlaştırılan süreler içinde tutarlı bir şekilde çözmek, kritik hizmetlerin hızla geri yüklenmesini sağlamak ve kullanıcılara olan güveni sürdürmek anlamına gelir. Bu başarı, daha yüksek hizmet kalitesine ve operasyonel güvenilirliğe doğrudan katkıda bulunur. ProcessMind, Jira Service Management'taki olay çözümlerine uçtan uca bir bakış açısı sunarak gecikmelere ve SLA ihlallerine neden olan belirli süreç adımlarını ve darboğazları belirler. Olayların takıldığı veya gereksiz yere aktarıldığı noktaları tespit eder, uyumsuz yolları ortaya çıkarır ve iş akışlarını yeniden tasarlamak için içgörüler sağlar; böylece daha hızlı çözüm ve SLA ihlallerinde %20-30 gibi önemli bir azalma sağlanır.

Ekipler veya temsilciler arasındaki sık aktarımlar gecikmelere yol açar, çözüm sürelerini artırır ve hem kullanıcıları hem de destek personelini hayal kırıklığına uğratır. Bu devirleri en aza indirmek, olayların en başından itibaren doğru ekip tarafından verimli bir şekilde ele alınması, ilk temas çözüm oranlarını ve genel süreç akışkanlığını iyileştirmek anlamına gelir. Bu, operasyonel maliyetlerin azalmasına ve ekip moralinin artmasına yol açar. ProcessMind, Jira Service Management'taki olayların izlediği kesin yolları görselleştirir, her yeniden atamayı vurgular ve en sık nerede meydana geldiklerini belirler. Gereksiz aktarımların kök nedenlerini ortaya çıkararak, kuruluşların ekip yönlendirme kurallarını optimize etmesine ve veri odaklı workflow ayarlamalarıyla yeniden atamaları %15-25 oranında azaltmasına olanak tanır.

Bir olayın temel nedeninin veya ilk sorunun teşhisindeki gecikmeler, çözümü önemli ölçüde uzatır, kesinti süresini ve iş etkisini artırır. Teşhisi hızlandırmak, sorunun doğasını hızla belirlemek, çözümlerin daha hızlı formüle edilmesini ve uygulanmasını sağlamak, daha hızlı hizmet restorasyonu ve minimum kesinti ile sonuçlanır. Bu hedef, hizmet kurtarma yeteneklerini doğrudan geliştirir. ProcessMind, Jira Service Management içinde soruşturmadaki gecikmelere neden olan aktiviteleri, temsilcileri veya grupları ortaya çıkararak olay yönetiminin teşhis aşamasını haritalandırır. Tipik aktivite dizilerini ve varyasyonlarını vurgular, en iyi uygulamaların ve eğitim ihtiyaçlarının belirlenmesini sağlar, mevcut iş akışlarını düzenleyerek teşhis döngülerini %10-20 oranında potansiyel olarak kısaltır.

Tutarsız önceliklendirme, kritik vakaların gözden kaçırılmasına, küçük sorunların ise orantısız ilgi görmesine yol açarak kaynakların yanlış tahsis edilmesine ve iş sürekliliğini etkilemesine neden olabilir. Önceliklendirmeyi standartlaştırmak, vakaların etki ve aciliyete göre tutarlı bir şekilde sınıflandırılmasını, çabaların iş öncelikleriyle uyumlu hale getirilmesini ve en kritik sorunların öncelikle ele alınmasını garanti eder. ProcessMind, Jira Service Management içindeki ciddiyet ve etki gibi vaka niteliklerini analiz ederek, tanımlanmış politikalara karşı gerçek önceliklendirme kalıplarını ortaya çıkarır. Farklı başlangıç önceliklerinin değişen çözüm yollarına ve sürelerine nasıl yol açtığını görselleştirerek, kategorizasyon ve önceliklendirme kurallarında veriye dayalı ayarlamalar yapılmasına olanak tanır, böylece tutarlılığı %30 artırır ve kaynak tahsisini optimize eder.

Olayların durumlar veya ekipler arasında gidip geldiği yeniden işleme döngüleri, önemli verimsizlikleri, boşa harcanan çabayı ve uzayan çözüm sürelerini gösterir. Bu döngüleri ortadan kaldırmak, daha düzgün, daha doğrusal bir süreç akışı elde etmek, tekrarlayan eylemleri ve gereksiz gecikmeleri önleyerek ajan verimliliğini ve kullanıcı memnuniyetini artırmak anlamına gelir. ProcessMind, Jira Service Management'taki olay süreçlerindeki yeniden işleme ve tekrarlanan aktivite örneklerini açıkça tanımlar ve nicelendirir. Bu döngülere yol açan tetikleyicileri ve koşulları ortaya koyarak, tekrarı önleyen ve gereksiz adımları azaltan süreç yeniden tasarımlarını mümkün kılar ve toplam olay çevrim süresinde %10-15'lik bir azalma sağlar.

Uzman ekiplere yapılan devirler, karmaşık sorunlar için gerekli olsa da, verimli yönetilmedikçe önemli gecikmelere yol açabilir. Bu aktarımları kolaylaştırmak, tüm gerekli bilgilerle birlikte olayların sorunsuz, hızlı bir geçişini sağlamak, darboğazları önlemek ve karmaşık olay çözümünü hızlandırmak anlamına gelir. Bu, gelişmiş destek katmanlarının verimliliğini doğrudan artırır. ProcessMind, Jira Service Management'ta uzman ekiplere aktarılan olayların yolculuğunu analiz eder, aktarım öncesinde, sırasında ve sonrasında meydana gelen gecikmeleri belirler. Verimsiz kuyrukları veya bilgi eksikliklerini vurgulayarak, yönlendirme prosedürlerinde ve işbirliğinde hedefe yönelik iyileştirmelere olanak tanır ve aktarımla ilgili gecikmeleri potansiyel olarak %20 azaltır.

Büyük olayların etkisini en aza indirmek ve kalıcı çözümler geliştirilirken hizmeti hızla kısmen geri yüklemek için geçici çözümleri hızlı bir şekilde uygulamak çok önemlidir. Bu hedef, olay tespitinden işlevsel bir geçici çözümün devreye alınmasına kadar geçen süreyi azaltmaya odaklanarak, iş kesintisini hafifletmeyi ve kullanıcı deneyimini iyileştirmeyi amaçlar. ProcessMind, geçici çözüm tespiti ve devreye alınmasını içeren süreç bölümünü haritalandırabilir, Jira Service Management içinde bu kritik aşamayı uzatan belirli gecikmeleri veya eksik adımları belirleyebilir. Aktivite dizilerini ve kaynak tahsisini analiz ederek, workflow'u optimize etmeye yardımcı olur, geçici çözüm uygulama süresini %15-25 azaltır ve dayanıklılığı artırır.

Bir çözüm uygulandıktan sonra kullanıcı onayı için uzayan bekleme süreleri, çözüm metriklerini yapay olarak şişirebilir ve olay kapanışını geciktirebilir. Bu gecikmeleri kısaltmak, hızlı geri bildirim sağlar, çözümü doğrular ve zamanında olay kapanışına olanak tanır; böylece gerçek hizmet restorasyonunu yansıtır ve hizmet metriklerinin doğruluğunu artırır. ProcessMind, Jira Service Management'ta 'Kullanıcı Bildirimi Gönderildi' ve 'Kullanıcı Onayı Alındı' arasındaki süreyi ve etkinlikleri görselleştirir. Gecikmelere katkıda bulunan kalıpları veya belirli temsilcileri/kullanıcıları belirleyebilir, hedeflenmiş iletişim iyileştirmeleri veya otomatik hatırlatıcılar sağlayarak onay sürelerini %30'a kadar kısaltır ve nihai kapanışı hızlandırır.

Etkisiz kök neden analizi (KNA), kalıcı çözümler yerine tekrarlayan vakalara ve kalıcı sorunlara yol açarak tekrar eden kesintilere ve boşa harcanan çabaya neden olur. KNA doğruluğunu artırmak, gerçek temel nedenleri belirlemek için vakaları kapsamlı bir şekilde incelemek, gelecekteki tekrarları önlemek ve uzun vadeli sistem kararlılığını ve hizmet güvenilirliğini iyileştirmek anlamına gelir. ProcessMind, Jira Service Management içinde tekrarlayan veya birden fazla düzeltme gerektiren vakaları izleyerek KNA sürecinin etkinliğini değerlendirmeye yardımcı olur. Vaka kategorilerini nihai çözüm kodları ve kök nedenlerle ilişkilendirerek KNA'nın yüzeysel veya eksik kaldığı yerleri tespit edebilir, bu da KNA kalitesini artırarak tekrarlayan vaka sayısında %10-20 azalma sağlar.

Uygun olay doğrulaması, bildirilen bir sorunun gerçekten çözüldüğünden ve yalnızca geçici olarak bastırılmadığından emin olunmasını sağlayarak erken kapanışları ve potansiyel yeniden açılmaları önler. Doğrulama adımlarına bağlı kalmak, kalite kontrolünü garanti eder ve çözüm sürecinde kullanıcı güvenini artırarak daha sağlam ve güvenilir bir hizmet sunumuna katkıda bulunur. ProcessMind, Jira Service Management içinde 'Olay Doğrulandı' etkinliğini haritalar, doğrulama adımlarının atlandığı veya acele edildiği durumları belirler. Standart doğrulama protokollerinden sapan süreç varyantlarını vurgular, kuruluşların uyumluluğu sağlamasına ve çözüm kalitesini iyileştirmesine olanak tanıyarak çözüm sonrası yeniden açılmaları %15 azaltır ve süreç bütünlüğünü artırır.

Olayların ele alınış biçimindeki gereksiz çeşitlilik, standardizasyon eksikliğine işaret eder; bu da tutarsız hizmet kalitesine, hatalara ve verimsizliklere yol açabilir. Gereksiz varyasyonları azaltmak, olay çözümü için daha net, öngörülebilir yollar oluşturmak, tutarlı sonuçlar sağlamak ve operasyonel verimliliği artırmak anlamına gelir. ProcessMind, Jira Service Management'taki tüm gerçek olay süreç yollarının bir keşif haritasını sunar ve amaçlanan akıştan hem yaygın hem de nadir sapmaları vurgular. Her bir varyantın sıklığını nicelleştirerek kuruluşların katma değeri olmayan veya uyumsuz yolları belirlemesine ve ortadan kaldırmasına olanak tanır, böylece süreci standartlaştırır ve genel öngörülebilirliği artırır.

Olay Yönetimi İçin 6 Adımlı İyileşme Yolu

1

Şablonu İndir

2

Verilerinizi Dışa Aktarın

3

Veri Setinizi Yükleyin

4

Sürecinizi Analiz Edin

5

İyileştirmeleri Uygula

6

Sürecinizi İzleyin

1

Şablonu İndir

Ne yapmalı

Olay Yönetimi verileri için tasarlanmış, önceden yapılandırılmış Excel şablonunu edinin. Bu şablon, doğru analiz için gerekli tüm bilgileri yakalamanızı sağlar.

Veri Şablonu Rehberini Görüntüle Şablonu İndir
Neden önemli

Başlangıçtan itibaren doğru veri yapısını kullanmak, yeniden işleme gerek kalmamasını sağlar ve olay yönetimi sürecinizin sorunsuz, etkili bir analizini güvence altına alır.

Beklenen sonuç

Jira Service Management'taki Olay Yönetimi ile tamamen uyumlu, kullanıma hazır bir veri template'i.

NE KAZANACAKSINIZ?

Olay Yönetimindeki Temel Darboğazları Hemen Şimdi Ortaya Çıkarın

ProcessMind, olay yönetiminizin gerçek akışını ortaya çıkarır, her adımı ve etkileşimi görselleştirir. Gecikmeler, SLA uyumu ve kritik iyileştirme alanlarına dair derinlemesine içgörüler elde edin.
  • Gerçek olay çözümü yolculuklarını görselleştirin
  • Gizli gecikmeleri ve iş akışı darboğazlarını tespit edin
  • SLA uyumunu izleyin ve ihlalleri önleyin
  • Olay yönetimi sürecinizi kolaylaştırın
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

BEKLENEN SONUÇLAR

Olay Çözümünde Gerçek Dünya Etkisi

Bu sonuçlar, Process Mining'i uygulayarak Jira Service Management sisteminizdeki darboğazları belirleyip iş akışlarını optimize ederek elde edilen, olay çözme verimliliği ve etkinliğindeki önemli iyileşmeleri temsil etmektedir.

0 % faster
Daha Hızlı Olay Çözümü

Uçtan uca sürede ortalama azalma

Process mining, darboğazları belirlemeye ve ortadan kaldırmaya yardımcı olarak, olayları çözmek için gereken toplam sürede önemli bir azalmaya ve hizmet sunumunun iyileşmesine yol açar.

0 % fewer
Azaltılmış SLA İhlalleri

Hedefleri kaçıran olaylarda azalma

Gecikmelerin ve uyumsuzlukların temel nedenlerini belirleyerek, kuruluşlar sorunları proaktif bir şekilde ele alabilir ve daha fazla olayın hizmet seviyesi anlaşması hedeflerine ulaşmasını sağlayabilir.

0 % reduction
Azaltılmış El Değiştirmeleri ve Yeniden İşleme

İyileştirilmiş süreç akışı verimliliği

Gereksiz aktarımlar ve tekrarlanan iş adımları tespit edilip ortadan kaldırılır, bu da daha sorunsuz, daha doğrudan bir olay çözümü süreci ve daha yüksek operasyonel verimlilik sağlar.

0 % fewer variants
Gelişmiş Süreç Tutarlılığı

Daha Az Benzersiz Olay Yolu

Process mining, olay yönetimindeki tüm farklılıkları vurgular, ekiplerin en iyi uygulamaları standartlaştırmasını ve farklı süreç yollarının sayısını azaltmasını sağlayarak öngörülebilirliği artırır.

0 % improvement
Daha Yüksek Çözüm Kalitesi

Gelişmiş doğrulama ve kök neden analizi

Olay doğrulama ve kök neden analizi gibi kritik adımların tutarlı bir şekilde uygulanmasını sağlamak, daha güçlü çözümlere yol açar ve benzer sorunların tekrarını önler.

Sonuçlar, süreç karmaşıklığına, veri kalitesine ve belirli kurumsal bağlama göre değişiklik gösterir. Bu rakamlar, çeşitli olay yönetimi uygulamalarında gözlemlenen tipik iyileşmeleri göstermektedir.

Önerilen Veriler

En kritik öznitelikleri ve aktiviteleri içe aktararak başlayın, ardından ihtiyacınıza göre analizi genişletin.
Event log'lara yeni mi başlıyorsunuz? Öğrenin Process Mining event log'u nasıl oluşturulur.

Öznitelikler

Analiz için yakalanacak temel veri noktaları

Jira Service Management'taki her olay kaydı için benzersiz tanımlayıcı.

Neden önemli

Bu, tüm ilişkili event'leri tek bir vaka halinde ilişkilendirmek için kullanılan temel tanımlayıcı olup, her türlü Process Mining analizinin temelini oluşturur.

Olay için gerçekleşen belirli olayın veya durum değişikliğinin adı.

Neden önemli

Etkinlikler, olay yaşam döngüsünün görselleştirilmesine ve analizine olanak tanıyarak süreç haritasının omurgasını oluşturur.

Aktivitenin gerçekleştiği kesin tarih ve saat.

Neden önemli

Timestamp'ler, tüm zaman tabanlı metrikleri hesaplamak, süreç süresini anlamak ve performans bottleneck'lerini keşfetmek için kritiktir.

Olay üzerinde çalışmak üzere şu anda atanmış kullanıcı.

Neden önemli

Bireysel iş yükünü izlemeye, belirli temsilcilerle ilgili darboğazları belirlemeye ve devirlerin çözüm süresi üzerindeki etkisini analiz etmeye yardımcı olur.

Olayı ele almaktan sorumlu ekip veya grup.

Neden önemli

Ekip performansını, verimi ve farklı destek katmanları veya uzmanlaşmış gruplar arasındaki iş akışını analiz etmek için çok önemlidir.

Olayın yaşam döngüsündeki mevcut aşaması.

Neden önemli

Olayın ilerlemesini doğrudan yansıtır ve süreç adımlarını ve bekleme sürelerini belirlemek için birincil kaynaktır.

Olaya atanan, çözümün aciliyetini belirten öncelik düzeyi.

Neden önemli

SLA performans analizi ve kaynakların en kritik olaylara doğru şekilde tahsis edildiğini doğrulamak için hayati öneme sahiptir.

Olayın sistemde ilk oluşturulduğu tarih ve saat.

Neden önemli

Tüm uçtan uca cycle time hesaplamaları ve SLA ölçümleri için başlangıç noktası görevi görür.

Olayın çözüldü olarak işaretlendiği tarih ve saat.

Neden önemli

Çözüm sürecinin sonunu işaret eder; toplam döngü süresinin ve SLA performansının hesaplanmasını sağlar.

Olay oluşturulmasından çözüme kadar geçen toplam süre.

Neden önemli

Olay yönetimi sürecinin uçtan uca verimliliğini doğrudan ölçer ve performans takibi için birincil bir KPI'dır.

Aktiviteler

İzlenecek ve optimize edilecek süreç adımları

Bir olay raporu gönderildiğinde ve Jira'da yeni bir talep oluşturulduğunda, olay yaşam döngüsünün resmi başlangıcını işaret eder. Bu olay, sistemde 'Olay' türünde yeni bir talep kaydedildiğinde açıkça yakalanır.

Neden önemli

Bu, sürecin birincil başlangıç event'idir. Bu aktiviteden çözüme kadar geçen süreyi analiz etmek, genel cycle time ve SLA uyumunu ölçmek için temeldir.

Atanmış bir temsilcinin vakanın teşhisi üzerinde aktif olarak çalışmaya başladığını gösterir. Bu durum genellikle, vakanın durumu 'Açık' veya 'Yeni'den 'Devam Ediyor'a geçtiğinde çıkarım yoluyla anlaşılır.

Neden önemli

Bu önemli kilometre taşı, aktif çözüm çabalarının başlangıcını işaret eder. Bu aktiviteye kadar geçen süreyi ölçmek, ilk kuyruk gecikmelerini ve kaynak kullanılabilirliği sorunlarını belirlemeye yardımcı olur.

Bir olay, ilk atamadan sonra bir temsilciden veya gruptan diğerine aktarıldığında meydana gelir. Bu olay, 'Atanan Kişi' veya 'Atanan Grup' alanındaki herhangi bir değişiklikten çıkarılır.

Neden önemli

Yeniden atamaları takip etmek, devir analizi için hayati öneme sahiptir. Yüksek sayıda yeniden atama, genellikle süreç verimsizliklerini, bilgi boşluklarını veya yanlış başlangıç yönlendirmesini göstererek çözüm gecikmelerine yol açar.

Destek ekibinin müşteriden bilgi veya eylem beklediği bir noktayı işaret eder. Bu, 'Müşteri Bekleniyor' gibi özel bir bekleme durumuna geçişten çıkarılır.

Neden önemli

Bu 'beklemede' süresini izole etmek, genellikle çözüm süresi hesaplamalarından hariç tutulduğu için doğru SLA ölçümü açısından kritiktir. Müşteri yanıt gecikmelerini analiz etmeye yardımcı olur.

Bu etkinlik, bir çözümün belirlendiğini ve uygulandığını, olayın ise onay veya nihai doğrulama beklediğini belirtir. Bu durum, 'Resolved' durumuna geçişten çıkarılır.

Neden önemli

Bu, destek ekibi tarafından aktif çalışmanın sonunu işaret eden önemli bir kilometre taşıdır. Genellikle SLA saatini durduran event'tir.

Bu etkinlik, olayın başarıyla çözüldüğünü ve hizmetin geri yüklendiğini onaylar. Genellikle 'Resolved' durumuna geçişle çakışır.

Neden önemli

Bu, sürecin birincil başarı kilometre taşıdır. Bu noktaya kadar olan süre, 'Time to Resolution (TTR)'ı temsil eden en yaygın KPI'dır.

Olay talepinin çözülüp doğrulandıktan sonraki son, idari kapanışını temsil eder. Bu durum, statünün 'Kapalı'ya geçişinden çıkarılır.

Neden önemli

Bu, sürecin son event'idir. 'Resolved' ve 'Closed' arasındaki süreyi analiz etmek, idari temizlik veya kullanıcı onay süreçlerindeki gecikmeleri ortaya çıkarabilir.

SSS

Sıkça sorulan sorular

Process mining, olaylarınızın gerçek akışını görselleştirmenize yardımcı olur, gizli darboğazları, yeniden işleme döngülerini ve uyumsuz adımları ortaya çıkarır. Sürekli SLA ihlallerinin ve aşırı el değiştirmelerin nedenlerini belirleyerek hedefe yönelik iyileştirmelere rehberlik eder. Bu, veri odaklı kararlar alarak olay çözüm sürecinizi optimize etmenizi sağlar.

Öncelikle, case tanımlayıcı olarak bir olay ID'si, her adımı açıklayan bir aktivite adı, her aktivitenin ne zaman gerçekleştiğine dair bir timestamp ve aktiviteyle ilişkili bir kaynak veya kullanıcıya ihtiyacınız vardır. Öncelik, kategori veya atanan kişi gibi ek öznitelikler analizinizi zenginleştirebilir. Bu temel veri, Process Mining için Event Log'u oluşturur.

Olay SLA ihlallerinde ve teşhis sürelerinde önemli azalmalar, ayrıca aşırı devir ve yeniden işleme döngülerinde düşüşler bekleyebilirsiniz. Elde edilen içgörüler, olay önceliklendirmesini standartlaştırmaya ve uzman ekiplere aktarımları kolaylaştırmaya yardımcı olur. Nihayetinde bu, daha verimli ve etkili bir olay çözümü sürecine yol açar.

Jira Service Management verilerinize genellikle API'si, doğrudan veritabanı erişimi veya export işlevleri aracılığıyla erişmeniz gerekecektir. Temel veri mühendisliği yetenekleriyle birlikte uygun bir process mining yazılım platformu da gereklidir. Güvenli veri işleme ve gizlilik uyumluluğu da kritik hususlardır.

Process mining, süreçteki darboğazlar, sapmalar veya gecikmelere neden olan belirli adımlar gibi sorunların nerede meydana geldiğini belirlemede üstündür. Geleneksel bir kök neden analizi yapmasa da, uzmanlarınızın temel nedenleri verimli bir şekilde belirlemesi için gereken kesin kanıtları ve bağlamı sağlar. Bu kanıt temelli yaklaşım, RCA'yı önemli ölçüde hızlandırır.

Veri çıkarımı genellikle Jira'nın REST API'sini kullanmayı, Jira'yı şirket içinde barındırıyorsanız doğrudan veritabanı sorguları yapmayı veya ilgili tablolar veya özel raporlar için yerleşik dışa aktarma özelliklerini kullanmayı içerir. Bu ham veri daha sonra temizlenir, dönüştürülür ve süreç madenciliği araçları için uygun standart bir yapı olan bir olay günlüğüne biçimlendirilir. Bu hazırlık, doğru analiz için çok önemli bir adımdır.

İlk içgörüler, veri kullanılabilirliğine ve karmaşıklığına bağlı olarak genellikle birkaç gün veya hafta içinde oluşturulabilir. Daha derin, daha rafine analizler ve önemli optimizasyon fırsatlarının belirlenmesi ise veri modellerinizi tekrarlayıp geliştirirken genellikle birkaç hafta içinde ortaya çıkar. Hız, büyük ölçüde verilerin hazır olma durumuna ve ekip işbirliğine bağlıdır.

Geleneksel raporlama, 'ne' olduğunu gösteren statik anlık görüntüler veya birleştirilmiş metrikler sağlar. Ancak Process Mining, her olayın eksiksiz uçtan uca yolculuğunu yeniden oluşturarak, gerçek event sırasını, gizli süreç varyasyonlarını ve ideal yollardan sapmaları ortaya çıkarır, böylece olayların 'nasıl' ve 'neden' meydana geldiğini gösterir. Süreç yürütmenize dinamik, veri odaklı bir görünüm sunar.

İşlem madenciliği öncesinde ham verilerin temizlenmesi ve dönüştürülmesi yaygın bir gereksinimdir. İşlem madenciliği araçları, gerçek dünya verilerini işlemek üzere tasarlanmıştır ve başlangıçtaki analizler genellikle veri kalitesi sorunlarını ortaya çıkararak hedefe yönelik iyileştirmelere olanak tanır. En iyi sonuçları elde etmek için genellikle veri hazırlığı ve iyileştirme konusunda yinelemeli bir yaklaşım kullanılır.

Olay Yönetimini Optimize Edin, Olayları Şimdi Daha Hızlı Çözün

Süreçleri iyileştirerek MTTR'yi %35 azaltın ve kullanıcı memnuniyetini artırın.

Ücretsiz Denemenizi Başlatın

Kredi kartı gerekmez • 5 dakikada kurulum