> Sürekli Süreç İyileştirme > Olay Yönetimi > Freshservice

Olay Yönetiminizi Geliştirin

Freshservice Olaylarını Optimize Etmek İçin 6 Adımlık Rehberiniz
Olay Yönetiminizi Geliştirin
Zorluklar (11) Hedefler (11) 6 Adım Önizleme Sonuçlar Veri SSS (5)
Veri Şablonunu İndir

Daha Hızlı Çözüm için Freshservice'de Olay Yönetimini Optimize Edin

Olay yönetimi, çoğu zaman yavaş çözüm süreleri ve tekrar eden sorunlar gibi zorluklarla yüzleşir. Platformumuz, gecikmelerin nerede ve neden yaşandığını hızla tespit etmenize, süreçlerinizdeki gizli darboğazları ortaya çıkarmanıza yardımcı olur. Verimsizliklerin temel nedenlerini belirleyin ve workflow'ları nasıl daha etkin hale getireceğinizi anlayın. Bu sayede hizmet sunumunuzu iyileştirebilir ve kullanıcı memnuniyetini artırabilirsiniz.

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

Neden Olay Yönetimi Optimizasyonu Hayati Önem Taşır

Etkili Olay Yönetimi, güvenilir BT hizmetlerinin omurgasını oluşturur, doğrudan kullanıcı üretkenliğini, operasyonel maliyetleri ve müşteri memnuniyetini etkiler. Günümüzün hızlı tempolu dijital ortamında, küçük veya kritik olsun, olayların çözümündeki herhangi bir gecikme önemli iş kesintilerine yol açabilir. Uzun süreli kesintiler, tekrarlanan manuel çabalar ve üretkenlik kayıplarının birikimi, verimsiz olay süreçlerinin doğrudan sonuçlarıdır. Freshservice veya başka bir sistemdeki olaylar optimum verimlilikle ele alınmadığında, kuruluşlar artan operasyonel maliyetlerle, potansiyel SLA ihlalleriyle ve kullanıcı güveninde düşüşle karşı karşıya kalır. Freshservice Olay Yönetimi sürecinizin gerçek akışını anlamak, bu riskleri azaltmanın ve hizmetlerinizin sağlam ve güvenilir kalmasını sağlamanın ilk adımıdır.

Process Mining Freshservice'te Olay Çözümünü Nasıl Dönüştürür

Process Mining, mevcut Freshservice Olay Yönetimi workflow'larınıza benzersiz, veri odaklı bir bakış açısı sunarak teorik ideal durumlar yerine süreçlerin mevcut durumunu gözler önüne serer. Freshservice'den gelen Event Log'larını analiz ederek, Process Mining her olayın ilk raporundan son kapanışına kadar olan tam yolculuğunu yeniden yapılandırır. Bu kapsamlı görünüm, olayların nerede takıldığını, gereksiz yeniden çalışmaların nerede meydana geldiğini ve çözüm cycle time'ını uzatan bottleneck'lerin hangi adımlarda ortaya çıktığını hassas bir şekilde belirlemenizi sağlar.

Örneğin, olayların nasıl kategorize edildiğini ve önceliklendirildiğini görsel olarak takip edebilir, destek grupları arasındaki gerçek transfer sayısını gözlemleyebilir ve belirli teşhis adımlarının ilerleme kaydedilmeden tekrar tekrar yapılıp yapılmadığını belirleyebilirsiniz. Bu yetenek, sık sık yeniden atamalar, kullanıcı onayı için uzayan bekleme süreleri veya standart işletim prosedürlerinden sapmalar gibi gizli verimsizlikleri ortaya çıkarmak için paha biçilmezdir. Process Mining, "Freshservice'deki yüksek öncelikli olayların çözüm sürelerinin uzun kuyruğuna ne sebep oluyor?" veya "Belirli hizmetleri içeren olaylar neden sürekli SLA hedeflerini aşıyor?" gibi kritik soruları yanıtlamanıza yardımcı olur. Bu ayrıntılı içgörü, varsayımların ötesine geçmenizi ve iyileştirme çabalarınızı doğrudan Freshservice verisinden elde edilen somut, ampirik kanıtlara dayandırmanızı sağlar.

Olay Yönetimi Sürecinizdeki Temel İyileştirme Alanları

Process Mining'den elde edilen içgörülerle, Freshservice Olay Yönetimi'nizdeki belirli alanları optimizasyon için hedefleyebilirsiniz. Tipik iyileştirme fırsatları şunları içerir:

  • Olay Kategorizasyonu ve Önceliklendirmeyi Kolaylaştırma: İlk sınıflandırmanın sık sık yanlış olup olmadığını belirleyerek yeniden kategorizasyona ve gecikmelere yol açıp açmadığını tespit etme.
  • Gereksiz Transferleri ve Eskalasyonları Azaltma: Ekipler arasında sık sık dolaşan olayları belirleme, bu da daha iyi eğitim, bilgi paylaşımı veya revize edilmiş atama kurallarına ihtiyaç duyulduğunu gösterir.
  • Teşhis ve Çözüm Workflow'larını Optimize Etme: Çok uzun süren veya ajanların teşhis süreçlerini tekrar tekrar başlattığı adımları ortaya çıkarma, bu da bilgi tabanlarındaki veya standartlaştırılmış prosedürlerdeki boşlukları gösterir.
  • Bilgi Tabanı Kullanımını İyileştirme: Çözümlerin tekrar tekrar
Olay Yönetimi Servis Masası ITIL Hizmet Kurtarma SLA Uyumluluğu Destek Masası Kök Neden Analizi Bilet Çözümü

Yaygın Sorunlar ve Zorluklar

Sizi etkileyen zorlukları belirleyin

Olayların çözümündeki gecikmeler, kullanıcı üretkenliğini ve hizmet erişilebilirliğini doğrudan etkiler; bu da kullanıcı memnuniyetinin azalmasına ve potansiyel iş kayıplarına yol açar. Bu sorun genellikle verimsiz handoff'lardan, uzun teşhis aşamalarından veya harici bağımlılıkların beklenmesinden kaynaklanır ve Incident Management performansınızı önemli ölçüde etkiler.

ProcessMind, Freshservice'deki Incident Management'ın gerçek akışını haritalandırır; olayların görevlendirme ve teşhis arasında veya soruşturma sırasında olduğu gibi nerede aşırı zaman harcadığını tam olarak gösterir. Darboğazları ve ideal yoldan sapmaları belirleyerek, çözümü hızlandırmak için süreç iyileştirme alanlarını ortaya çıkarır.

Düzenli yaşanan Hizmet Düzeyi Anlaşması (SLA) ihlalleri güveni zedeler, cezalara yol açar ve Olay Yönetimi sürecinizde sistematik verimsizliklere işaret eder. SLA'ların neden kaçırıldığını anlamak, hizmet kalitesini korumak ve kullanıcı deneyimi ile uyumluluk üzerindeki olumsuz etkileri önlemek için kritiktir.

Olay yollarını SLA durumu ile ilişkilendirerek ProcessMind, Freshservice içinde ihlale sürekli neden olan belirli aktiviteleri veya olay dizilerini ortaya çıkarır. Standart işletim prosedürlerinden sapmaları görselleştirir ve hedeflerin kaçırılmasına katkıda bulunan bu sapmalara yönelik, uyumluluğu artıracak hedefli iyileştirmeleri mümkün kılar.

Olaylar, destek grupları veya agent'lar arasında sıklıkla gidip gelerek gecikmelere ve ek çalışmalara yol açabilir. Net tanımlanmamış devir teslim prosedürleri veya sorumluluk konusundaki belirsizlik, çözüm sürelerini önemli ölçüde uzatabilir ve kullanıcıları hayal kırıklığına uğratarak Olay Yönetimi'nin genel maliyetini artırır.

ProcessMind, Freshservice içerisindeki tüm transfer ve yeniden atamaları görselleştirerek, farklı destek grupları ve agent'lar arasındaki devir teslimlerin sıklığını ve süresini gösterir. Hızlı çözümü engelleyen yaygın 'ping-pong' senaryolarını veya verimsiz yönlendirme modellerini tespit ederek, workflow tasarımının iyileştirilmesi gereken alanlara ışık tutar.

Yanlış kategorize edilen veya hatalı öncelik seviyeleri atanan olaylar, yanlış ekiplere yönlendirilebilir ya da uygunsuz ilgi görerek çözüm süresini uzatabilir ve potansiyel olarak etkiyi büyütebilir. Bu durum, Freshservice ortamınızda kaynak israfına ve hedeflerin kaçırılmasına neden olur.

ProcessMind, Freshservice'deki başlangıçtaki kategorizasyonu ve sonrasındaki yeniden sınıflandırmaları veya yeniden önceliklendirmeleri analiz ederek, yanlış sınıflandırma kalıplarını ortaya koyar. Olayların nerede ve neden sıkça yeniden kategorize edildiğini belirleyerek, başlangıçtaki doğruluğu ve yönlendirmeyi iyileştirmek için daha net sınıflandırma yönergelerine veya agent eğitimine duyulan ihtiyacı gösterir.

Etkili Ana Neden Analizi (RCA) olmadan, kuruluşlar aynı sorunları tekrar tekrar çözmeye eğilimli olur, bu da artan olay hacmine ve boşa harcanan çabaya yol açar. Bu durum, hizmet sunumunuzda uzun vadeli istikrarı ve sürekli iyileşmeyi engeller.

ProcessMind, ilişkili bir ana neden analizi olmadan çözülen olayları veya sık sık tekrar eden çözüm kodlarına sahip olup Freshservice'te karşılık gelen bir problem ticket'ı bulunmayan olayları belirleyebilir. RCA'nın ne ölçüde atlandığını ortaya koyarak, problem yönetimini Olay Yönetimi workflow'una daha etkili bir şekilde dahil etme fırsatlarını gösterir.

Eskalasyon yolları açık olmadığında veya tutarlı bir şekilde takip edilmediğinde, olaylar takılıp kalabilir veya rastgele manuel olarak eskalasyon edilebilir, bu da tutarsız hizmet sunumuna ve özellikle kritik sorunlar için uzun çözüm sürelerine yol açar. Bu durum ekip verimliliğini ve kullanıcı güvenini etkiler.

ProcessMind, Freshservice'teki gerçek eskalasyon modellerini görselleştirerek, tanımlanmış prosedürlerden sapan yetkisiz veya verimsiz yolları ortaya çıkarır. Olayların nasıl, kim tarafından ve hangi aşamada eskalasyon edildiğini göstererek, eskalasyon sürecindeki tutarsızlıkları ve bottleneck'leri (darboğazları) belirler ve düzene sokulabilecek alanları işaret eder.

Hizmetin hızla geri yüklenmesi için geçici çözümler uygulamak hayati önem taşır. Ancak bu çözümlerin verimli uygulanmaması veya sorunu tam anlamıyla gidermemesi durumunda, olaylar daha uzun süre açık kalabilir veya tekrarlayarak hem kullanıcıları hem de destek ekiplerini zor durumda bırakabilir. Bu durum, Olay Yönetimi stratejinizin etkinliğini azaltır.

ProcessMind, Freshservice'deki 'Geçici Çözüm Uygulandı' aktivitesini ve bunun olayın kapanma süresi ya da yeniden açılma durumları üzerindeki etkisini izler. Geçici çözümlerin tutarlı bir şekilde geç uygulanıp uygulanmadığını veya uygulamalarının sıkça ek gecikmelere ya da aynı olayın tekrarlanmasına neden olup olmadığını tespit ederek, geçici çözüm süreçlerindeki verimsizlikleri belirgin hale getirir.

Agent'lar veya gruplar arasında sıkça yeniden atanan veya çözüldükten sonra tekrar tekrar açılan olaylar, teşhis, çözüm kalitesi veya iletişimde temel sorunlara işaret eder. Bu durum, operasyonel maliyetleri yükseltir ve kullanıcı memnuniyetini önemli ölçüde düşürür.

Freshservice'de bir olayın tüm yaşam döngüsünü takip eden ProcessMind, yeniden atama ve yeniden açılma sayılarını belirler. Bunların en sık hangi aşamalarda gerçekleştiğini tespit eder ve belirli agent'lar veya gruplarla ilişkilendirerek, giderilmesi gereken kalite sorunlarını veya bilgi eksikliklerini ortaya koyar.

Bireysel temsilcilerin veya destek gruplarının benzer olayları ele alma biçimlerindeki önemli farklılıklar, tutarsız hizmet kalitesine, öngörülemeyen çözüm sürelerine ve adil olmayan iş yükü dağıtımına yol açabilir. Bu farklılıkları belirlemek, performans iyileştirme ve ekip yönetimi için kritik öneme sahiptir.

ProcessMind, Freshservice'teki farklı temsilciler veya destek grupları arasındaki çözüm sürelerini, süreç adımlarına uyumu ve geçici çözümlerin kullanımını karşılaştırabilir. Bu, en iyi uygulamaları ve performansı standartlaştırmak, genel verimliliği artırmak için eğitim veya süreç disiplini gerektiren alanları vurgular.

Olay Yönetimi'nin son aşamaları, örneğin kapanıştan önce kullanıcı onayı veya dahili doğrulama beklemek, beklenmedik darboğazlara dönüşebilir. Bu, teknik bir çözüme ulaşıldıktan sonra bile olay yaşam döngüsünü uzatır ve hizmetin eski haline getirilmesi için raporlamayı ve metrikleri etkiler.

ProcessMind, Freshservice'teki 'Kullanıcı Bildirimi Gönderildi', 'Kullanıcı Onayı Alındı', 'Olay Doğrulandı' ve 'Olay Kapandı' aktiviteleri arasında harcanan süreyi özel olarak analiz eder. Bu son adımların gereksiz yere uzayıp uzamadığını belirleyerek, iletişimi kolaylaştırma veya daha hızlı kapanış için takip süreçlerini otomatikleştirme fırsatlarını ortaya çıkarır.

Kullanıcılar olayları tutarlı bir şekilde hızlı işlemeye optimize edilmemiş kanallar aracılığıyla rapor ederse, bu durum daha yavaş ilk yanıt sürelerine ve destek ekipleri için artan manuel çabaya yol açabilir. Kanal kullanımını anlamak, alım verimliliğini ve kaynak tahsisini iyileştirmek için hayati öneme sahiptir.

Freshservice'deki 'Reporting Channel' özniteliğini sonraki işlem süreleri ve çözüm verimliliğiyle karşılaştırarak analiz eden ProcessMind, hangi kanalların gecikmelere yol açtığını veya daha fazla yeniden işleme gerektirdiğini ortaya çıkarabilir. Bu, alım süreçlerini optimize etmeye ve kullanıcıları daha verimli raporlama yöntemlerine yönlendirmeye yardımcı olur.

Tipik Hedefler

Başarının neye benzediğini tanımlayın

Kritik olayları çözme süresini kısaltmak, iş kesintisini en aza indirmek ve operasyonel sürekliliği sağlamak için kritik önemdedir. Daha hızlı çözüm, kullanıcı memnuniyetini doğrudan etkiler ve Freshservice içindeki hizmet kesintileriyle bağlantılı mali yaptırımların önlenmesine yardımcı olur. Bu hedef, olayın bildirildiği andan hizmetin tamamen geri kazanıldığı ana kadar geçen süreyi aktif biçimde kısaltmayı ifade eder. ProcessMind, kritik olayların çözüm yolundaki darboğazları ve katma değer yaratmayan adımları belirler; gecikmeye neden olan belirli aktiviteleri veya el değiştirmeleri nokta atışı tespit eder. Gerçek süreç akışlarını görselleştirerek verimli yoldan sapmaları öne çıkarır ve çözüm sürelerini ciddi biçimde azaltmak için otomasyon ya da kaynakların yeniden tahsisi gereken alanları önerir.

SLA hedeflerini tutarlı bir şekilde karşılamak, müşteri güvenini sürdürmek, uyumluluğu sağlamak ve sözleşmeden doğan cezaları önlemek için kritik öneme sahiptir. Bu hedef, Freshservice içindeki tüm olaylar için üzerinde anlaşılan yanıt ve çözüm sürelerine uymaya ve genel hizmet kalitesini artırmaya odaklanır. ProcessMind, hangi olayların SLA ihlali riski taşıdığını ve bu gecikmelerin sürecin tam olarak neresinde meydana geldiğini gösteren içgörüler sunar. İlk görevlendirmedeki gecikmeler veya uzayan teşhis aşamaları gibi SLA başarısızlıklarının kök nedenlerini ortaya çıkararak, uyumluluğu sağlamak ve hizmet güvenilirliğini artırmak için hedefe yönelik müdahaleleri mümkün kılar.

Ekipler veya temsilciler arasındaki gereksiz veya gecikmiş devir teslimler, Freshservice'te çözüm sürelerini önemli ölçüde artırabilir ve verimliliği düşürebilir. Devir teslimleri düzene sokmak, aktarım sayısını azaltmak ve süreç adımları arasındaki boşta kalma süresini en aza indirmek anlamına gelir, bu da daha sorunsuz ve hızlı bir olay akışı sağlar. ProcessMind, bir olayın tüm yolculuğunu görselleştirerek her devir teslimi ve yeniden atamayı vurgular. Gruplar arasındaki verimsiz aktarım modellerini ve 'ping-pong' etkilerini belirleyerek, yönlendirme kurallarını optimize etme, ilk atama doğruluğunu artırma ve bir olayın çözüme ulaşması için attığı genel adımları azaltma fırsatlarını ortaya çıkarır.

Doğru olay kategorizasyonu, verimli olay yönetimi için temel teşkil eder; biletlerin doğru ekiplere yönlendirilmesini ve hızla çözülmesini sağlar. Yanlış kategorizasyon, Freshservice'te yanlış yönlendirmelere, gecikmelere ve kaynak israfına yol açar. Bu hedef, başlangıçtaki olay sınıflandırmasının doğruluğunu artırmayı amaçlamaktadır. ProcessMind, çeşitli kategorilerden kaynaklanan olay yollarını analiz ederek, yanlış kategorizasyonun nerede ve neden meydana geldiğini belirler. Yanlış sınıflandırmanın daha uzun çözüm süreleri gibi aşağı yönlü etkilerini ortaya koyarak, kuruluşların kategorizasyon şemalarını iyileştirmesine, temsilci eğitimini geliştirmesine veya daha iyi yönlendirme için otomatik sınıflandırma araçları uygulamasına olanak tanır.

Freshservice'de tekrarlayan olayları önlemek, olay hacmini düşürmek ve sistem istikrarını uzun vadede artırmak için kök neden analizi (KNA) etkinliğini geliştirmek hayati önem taşır. Bu amaç, belirlenen kök nedenlerin temel sorunları gerçekten çözdüğünden ve sürdürülebilir çözümler sunduğundan emin olmayı hedefler. ProcessMind, olay örüntülerini problem yönetimi süreçleriyle ilişkilendirerek, benzer semptomlara sahip olayların KNA sonrasında gerçekten kalıcı olarak çözülüp çözülmediğini değerlendirir. Böylece, KNA workflow'unun kendisindeki verimsizlikleri, sorunların erken kapatılmasını veya analizin kritik altta yatan sorunları sürekli gözden kaçırmasını tespit ederek, önleyici eylemlerin iyileştirilmesine yardımcı olur.

Tutarsız veya ad-hoc olay yükseltme süreçleri, karmaşaya neden olabilir, gereksiz paydaşları sürece dahil edebilir ve Freshservice'deki kritik olay çözüm sürelerini uzatabilir. Yükseltme süreçlerini standartlaştırmak, olayların tanımlanmış yollar ve kriterler kullanılarak uygun ve öngörülebilir bir şekilde ele alınmasını sağlar. ProcessMind, olaylar tarafından izlenen tüm gerçek yükseltme yollarını ortaya çıkarır ve bunları hedeflenen veya belgelenmiş prosedürlerle karşılaştırır. Sapmaları, yükseltme matrisindeki darboğazları ve sıkça plansız yükseltmelere yol açan koşulları tespit ederek, net, tutarlı ve verimli yükseltme workflow'larının oluşturulmasına imkan tanır.

Geçici çözümler (workaround'lar) acil hizmet restorasyonu için esas olsa da, etkilerini gerçekten azaltma ve tekrarı önlemedeki etkinlikleri değişebilir. Bu hedef, uygulanan geçici çözümlerin olay etkisini gerçekten azaltmasını ve Freshservice'teki nihai çözümü sadece ertelemesini veya karmaşıklaştırmasını engellemeyi amaçlar. ProcessMind, geçici çözümlerin uygulandığı olayların yaşam döngüsünü analiz eder, kullanımlarını sonraki çözüm süreleri, yeniden açılmalar veya bağlantılı sorunlarla ilişkilendirir. Hangi geçici çözümlerin gerçekten verimli olduğunu, hangilerinin karmaşıklık kattığını veya etkisiz kaldığını değerlendirmeye yardımcı olarak, geçici çözüm stratejilerinde iyileştirmelere rehberlik eder.

Freshservice'te olay yönetimi temsilcileri arasındaki tutarsız performans, kuruluş genelinde çözüm sürelerinin, hizmet kalitesinin ve kullanıcı memnuniyetinin değişmesine neden olabilir. Bu hedef, temsilcilerin verimlilik ve etkinliğini standartlaştırmak amacıyla en iyi uygulamaların belirlenmesi ve yayılmasına odaklanır. ProcessMind, farklı temsilcilerin veya destek gruplarının süreç yollarını ve performans metriklerini karşılaştırarak oldukça verimli iş akışlarını ve sapma alanlarını ortaya koyar. Bu sayede kuruluşlar, başarılı modelleri tespit edebilir, hedefli eğitimler sunabilir ve genel temsilci performansını artırmak için tutarlı iş akışları uygulayabilir.

Olay çözümünün kullanıcı tarafından onaylanması veya doğrulanmasındaki gecikmeler, Freshservice'deki ticket ömrünü gereksiz yere uzatabilir, metrikleri ve kaynak tahsisini etkileyebilir. Bu hedef, kullanıcı etkileşimini kolaylaştırarak olay kapatma sürecinin son adımlarını hızlandırmayı amaçlar. ProcessMind, çözüm uygulandıktan sonraki gibi kullanıcı girdisi için uzun bekleme sürelerine yol açan belirli aşamaları veya tetikleyicileri belirler. Bildirim süreçlerini optimize etme, otomatik takipleri etkinleştirme veya hızlı kullanıcı doğrulamasını teşvik etmek ve olay kapatmayı hızlandırmak için iletişim stratejilerini iyileştirme fırsatlarını ortaya çıkarır.

Freshservice'teki verimsiz veya az kullanılan olay bildirim kanalları, darboğazlar yaratabilir, kullanıcıları hayal kırıklığına uğratabilir ve olayların ilk işlenmesini geciktirebilir. Bu kanalları optimize etmek, kullanıcıların olayları kolayca bildirebilmesini ve bu raporların daha hızlı çözüm için verimli bir şekilde yönlendirilmesini sağlamak demektir. ProcessMind, e-posta, portal veya telefon gibi farklı bildirim kanallarından kaynaklanan olayların yolculuğunu analiz eder. Hangi kanalların daha hızlı çözüme yol açtığını ve ek kategorilendirme veya manuel adımlar gibi verimsizliklerin nerede ortaya çıktığını belirleyerek, sorunsuz bir bildirim deneyimi için optimizasyon çabalarına rehberlik eder.

Incident management için yüksek operasyonel maliyetler, Freshservice'deki verimsiz süreçler, aşırı yeniden işleme ve uzayan çözüm süreleri nedeniyle BT bütçelerini zorlayabilir. Bu maliyetleri azaltmak, değerli kaynakları tüketen verimsizlikleri belirlemek ve ortadan kaldırmak anlamına gelir. ProcessMind, sık yapılan yeniden görevlendirmeler, gereksiz eskalasyonlar veya uzayan çözüm süreleri gibi çeşitli süreç sapmalarının maliyet etkisini ölçer. Süreç verimsizliklerinin finansal sonuçlarını ortaya koyarak, kuruluşların maliyetleri artıran faaliyetleri tespit etmelerini ve ortadan kaldırmalarını, kaynak tahsisini optimize etmelerini ve bütçe kullanımını iyileştirmelerini sağlar.

Olay Yönetimi için 6 Adımlı İyileştirme 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 için önceden yapılandırılmış Excel template'ine erişin. Bu template, Freshservice olay akışlarınızı doğru bir şekilde eşlemek için gerekli tüm veri noktalarını toplamanızı sağlar.

Veri Şablonu Rehberini Görüntüle Şablonu İndir
Neden önemli

Doğru veri yapısına baştan sahip olmak, doğru analiz için çok önemlidir ve yeniden işlenmeyi önleyerek içgörülerinizin güvenilir olmasını sağlar.

Beklenen sonuç

Olay Yönetimi süreciniz için mükemmel şekilde yapılandırılmış, kullanıma hazır bir veri template'i.

NE KAZANACAKSINIZ?

Kritik Olay Yönetimi İçgörülerini Ortaya Çıkarın

ProcessMind, etkileşimli görselleştirmelerle Freshservice olaylarınızın uçtan uca yolculuğunu ortaya koyar. Gecikmeleri nokta atışı tespit edin, problemli el değiştirmeleri belirleyin ve hizmeti daha hızlı geri kazanma fırsatlarını görün.
  • Uçtan uca olay workflow'larını görselleştirin
  • Freshservice darboğaz alanlarını belirleyin
  • SLA ihlallerinin temel nedenlerini tespit edin
  • Daha hızlı olay çözümüne giden yolları keşfedin
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

Process Mining ile Incident Management'ınızı Yükseltin

Freshservice Olay Yönetimi verinize uygulanan Process mining, darboğazları ve verimsizlikleri görünür kılar; sorunları çözme biçiminizi dönüştürür. Bu çıktılar, kurumların genellikle elde ettiği pratik iyileştirmeleri gösterir.

0 %
Daha Hızlı Kritik Çözüm

Yüksek öncelikli olaylar için ort. süre

Kritik olayları çözme süresinin ortalamasını düşürerek işleyiş ve hizmetlerdeki kesintiyi en aza indirin. Bu, müşteri memnuniyetini ve sistem çalışma süresini artırır.

0 %
SLA Uyumluluğunu Artırın

Hizmet hedeflerine ulaşmada gelişme

Hizmet Seviyesi Anlaşmaları (SLA) ile daha yüksek uyumluluk sağlamak için son teslim tarihlerinin kaçırılmasına neden olan bottleneck'leri belirleyip ortadan kaldırın. Bu, müşteri güvenini artırır ve cezaları önler.

0 %
Olaylardaki El Değiştirmeleri Azaltın

Ekipler veya agent'lar arasındaki transferlerin azalması

Bir olayın destek grupları arasında aktarılma sayısını en aza indirmek, daha hızlı çözüme ve operasyonel maliyetlerin azalmasına yol açar. Bu, temsilci verimliliğini ve tutarlılığını artırır.

0 %
Kategorizasyonu Geliştirin

İlk yanlış sınıflandırmalarda azalma

İlk olay sınıflandırmasının doğruluğunu artırarak, olayların başlangıçtan itibaren doğru ekiplere yönlendirilmesini ve çözümdeki gecikmeleri azaltmayı hedefleyin. Bu sayede daha iyi içgörüler elde edilir ve kaynaklar daha verimli tahsis edilir.

0 %
Düşük Yeniden Açılma Oranı

Çözüm sonrası yeniden açılan olayların azalması

İlk kapatmanın ardından yeniden açılan olayların oranını düşürün; bu, ilk seferde daha sağlam ve doğru çözüm üretildiğini gösterir. Böylece kullanıcı memnuniyeti artar, temsilcilerin yeniden çalışma ihtiyacı azalır.

0 %
Yönetim Maliyetlerini Azaltın

Operasyonel harcamalarda genel düşüş

Kaynak kullanımını optimize edin ve olay yönetimi yaşam döngüsü boyunca gereksiz manuel işleri azaltın. Bu, kuruluşunuz için doğrudan ciddi maliyet tasarrufu anlamına gelir.

Sonuçlar, kurumun süreç karmaşıklığına, veri kalitesine ve mevcut operasyonel verimliliğine göre değişir. Sunulan rakamlar, çeşitli uygulamalarda yaygın olarak gözlenen iyileştirmeleri yansıtır.

Önerilen Veriler

Temel öznitelikler ve etkinliklerle başlayın, ilerledikçe daha fazlasını ekleyin.
Event log'lara yeni mi başlıyorsunuz? Öğrenin Process Mining event log'u nasıl oluşturulur.

Öznitelikler

Analiz için yakalanacak temel veri noktaları

Her bir olay kaydının benzersiz tanımlayıcısıdır ve tüm olay yaşam döngüsünü izlemek için birincil anahtar görevi görür.

Neden önemli

Her olayı benzersiz şekilde tanımlar, yaşam döngüsünün oluşturulmasından kapanışına kadar uçtan uca izlenmesini ve analiz edilmesini sağlar.

Olayı çözmekle şu anda görevli olan destek temsilcisinin adı veya kimliği.

Neden önemli

Temsilci performansının, iş yükü dağıtımının ve temsilci devirlerinin çözüm süreleri üzerindeki etkisinin analizini sağlar.

Şu anda olaya atanmış olan destek grubu veya ekibi.

Neden önemli

Hangi ekibin sorumlu olduğunu takip eder, bu da devirler, eskalasyonlar ve ekipler arası gecikmeleri analiz etmek için çok önemlidir.

Olayın öncelik seviyesi, yanıt ve çözüm aciliyetini belirler.

Neden önemli

En kritik olaylar üzerindeki analizi önceliklendirmeye yardımcı olur ve SLA performansını ve kaynak tahsisini değerlendirmek için hayati öneme sahiptir.

Olayın ciddiyet seviyesi, iş üzerindeki etkisini gösterir.

Neden önemli

Bir olayın iş üzerindeki etkisini ölçerek, en zararlı sorunları hafifletmeye odaklanan analize olanak tanır.

Olayın yaşam döngüsündeki mevcut durumu; Açık, Beklemede, Çözüldü veya Kapalı gibi.

Neden önemli

Olayın yaşam döngüsü boyunca ilerlemesini izler ve gecikmelerin sık görüldüğü aşamaları belirlemeye yardımcı olur.

Olayı donanım, yazılım veya ağ gibi sınıflandırmak için kullanılan kategori.

Neden önemli

Olay eğilimlerinin analizini sağlar ve yanlış kategorilendirmenin çözüm gecikmelerine neden olup olmadığını belirlemeye yardımcı olur.

Olayın SLA politikasına göre çözülmesi beklenen zaman damgası.

Neden önemli

Çözüm için son tarihi sağlar, bu da SLA uyumluluğunu hesaplamak ve risk altındaki olayları belirlemek için gereklidir.

Aktiviteler

İzlenecek ve optimize edilecek süreç adımları

Freshservice'te yeni bir olay kaydının oluşturulduğunu işaretler. Bu, olay yaşam döngüsünün başlangıç noktasıdır ve tipik olarak bir son kullanıcı tarafından portal, e-posta aracılığıyla veya bir servis masası temsilcisinin onlar adına bir talep oluşturmasıyla tetiklenir. Bu event açıkça bir timestamp ile günlüğe kaydedilir.

Neden önemli

Bu aktivite, tüm sürecin birincil başlangıç olayıdır. Bu olaydan çözüme kadar geçen süreyi analiz etmek, genel cycle time'ları ve SLA uyumluluğunu ölçmek için esastır.

Bir olayın ilk kez bir destek grubuna atanmasını ifade eder. Bu işlem, yönlendirme kurallarıyla otomatik olarak veya bir görevli tarafından elle yapılabilir. Olayın denetim günlüğünde 'Group' alanının ilk kez doldurulması izlenerek tespit edilir.

Neden önemli

Atamaları takip etmek, ilk yanıt sürelerini ölçmek ve sevk sürecindeki bottleneck'leri (darboğazları) belirlemek için kritik öneme sahiptir. Bu, olayların doğru ekibe ne kadar verimli bir şekilde yönlendirildiğini analiz etmeye yardımcı olur.

Olayın önceliği ayarlandığında veya güncellendiğinde gerçekleşir. Öncelik düzeyi, aciliyeti ve çözüm için SLA hedeflerini belirler. Bu durum, olay geçmişindeki 'Priority' alanındaki değişiklikler izlenerek tespit edilir.

Neden önemli

Yanlış veya gecikmiş önceliklendirme, SLA ihlallerine ve verimsiz kaynak tahsisine yol açabilir. Bu etkinliği analiz etmek, kritik olayların acil dikkat görmesini sağlamaya yardımcı olur.

Bu aktivite, olayın aktif incelemesinin ve üzerinde çalışılmasının resmi başlangıcını işaret eder. Bir temsilci olayın durumunu 'Devam Ediyor' olarak değiştirdiğinde kaydedilir. Bu, ticket'ın aktivite geçmişine kaydedilen standart bir durum değişikliğidir.

Neden önemli

Bu dönüm noktası, bekleme süresi ile aktif çalışma süresini ayırt etmeye yardımcı olur. Bir olayın 'Devam Ediyor' (In Progress) durumunda kaldığı süreyi analiz etmek, çözüm çabasını anlamanın anahtarıdır.

Bir temsilci, olaya ilişkin çözümü bir çözüm notu ekleyerek kaydettiğinde gerçekleşir. Bu, Freshservice'de durum 'Resolved' yapılmadan önceki ayrı bir adımdır. İşlem ve içeriği kayıt altına alınır.

Neden önemli

Bu, bir çözümün belirlenmesini işaret eder. Bu olay ile 'Olay Çözüldü' durumu arasındaki süre, dahili inceleme veya dokümantasyon yükünü gösterebilir.

Temsilcinin bir düzeltme uyguladığı ve olayı çözüldü olarak kabul ettiği noktayı işaretler. Bu, olayın durumu 'Çözüldü' olarak değiştirildiğinde yakalanır. Freshservice'te bu, SLA saatini durduran önemli bir kilometre taşıdır.

Neden önemli

Bu, Çözüm Süresi (TTR) ölçümü için kritik bir dönüm noktasıdır. 'Çözüldü' ve 'Kapandı' arasındaki süre, kullanıcı onay gecikmelerini ve otomatik kapatma politikalarını analiz etmek için önemlidir.

Olay kaydının nihai ve resmi olarak kapatılmasını ifade eder. Bu genellikle 'Resolved' durumunda belirli bir sürenin ardından otomatik gerçekleşir ya da bir temsilci tarafından manuel yapılabilir. Bu olay, olay yaşam döngüsünün sonunu işaretler.

Neden önemli

Bu aktivite, sürecin kesin bitiş noktasıdır. Bu olaya kadar geçen toplam süre, herhangi bir kullanıcı onay süresi dahil olmak üzere tam olay yaşam döngüsü süresini temsil eder.

SSS

Sıkça sorulan sorular

Process mining, olay yaşam döngünüzde (oluşturmadan çözüme kadar) darboğazları, uyumsuzlukları ve verimsizlikleri ortaya çıkarır. Gerçek süreç akışını görselleştirmenize yardımcı olur; uzun çözüm süreleri, sık yeniden atamalar veya gecikmeler gibi noktaları net biçimde işaretler. Böylece olayların gerçekte nasıl yönetildiğini daha açık görürsünüz. Beklenen akıştan sapmaları göstererek hedefe yönelik iyileştirmelere ve daha iyi hizmet sunumuna imkân tanır.

Genellikle, Olay Kimliği (Incident ID) gibi bir vaka tanımlayıcı, aktivite açıklamaları ve bir olayın her adımı için zaman damgaları içeren olay kayıtlarına ihtiyacınız olacaktır. Ayrıca, temsilci, atama grubu, olay kategorizasyonu ve öncelik gibi nitelikler analizinizi önemli ölçüde zenginleştirebilir. Anlamlı içgörüler elde etmek için verinin eksiksiz ve doğru olması çok önemlidir.

Hızlandırılmış kritik olay çözümü, iyileştirilmiş hizmet seviyesi anlaşması uyumluluğu ve kolaylaştırılmış olay devir teslimleri bekleyebilirsiniz. Process mining, daha doğru olay kategorizasyonu, gelişmiş kök neden analizi ve standartlaştırılmış olay yükseltme süreçleri sağlamaya yardımcı olur. Nihayetinde, bu iyileştirmeler olay yönetimi maliyetlerinin azalmasına ve daha iyi bir kullanıcı deneyimine yol açar.

Evet, process mining olayların izlediği yolları hassas bir şekilde takip ederek, SLA ihlallerine yol açan belirli faaliyetleri veya sıralamaları ortaya çıkarabilir. Birden fazla atama, uzun bekleme süreleri veya onaylanmamış geçici çözümler gibi gecikmelerin nerede meydana geldiğini vurgular. Bu sayede SLA ihlallerinin temel nedenlerini belirleyebilir ve iyileştirme için hedefe yönelik müdahaleler uygulayabilirsiniz.

İlk adım, Freshservice instanceınızdan ilgili event log verilerini tanımlamayı ve çıkarmayı içerir. Bu genellikle olay kimliğini, ilgili aktivite zaman damgasını ve her adım için net aktivite açıklamalarını kapsar. Bu çıkarılan verilerin kalitesini ve eksiksizliğini sağlamak, doğru ve içgörülü bir süreç analizi için hayati öneme sahiptir.

Hayır, process mining, karmaşıklık düzeyine bakılmaksızın süreçlerini optimize etmek isteyen her büyüklükteki kuruluş için faydalıdır. Daha küçük ekipler bile olay yönetimi performanslarına ilişkin önemli, uygulanabilir içgörüler elde edebilir. Aksi takdirde gözden kaçabilecek verimlilik artışı ve süreç uyumu alanlarını belirlemeye yardımcı olur.

İlk içgörüler ve süreç darboğazlarının keşfi, başarılı veri çıkarımı ve model kurulumundan sonra genellikle birkaç hafta içinde elde edilebilir. Daha derin analizler, iyileştirmelerin uygulanması ve etkilerinin ölçülmesi birkaç ay sürebilir. Zaman çizelgesi büyük ölçüde özel olay yönetimi sürecinizin karmaşıklığına ve mevcut kaynaklara bağlıdır.

Freshservice verilerinizin ötesinde, bulut tabanlı veya şirket içi bir çözüm olabilecek bir Process Mining aracına ihtiyacınız olacaktır. Çoğu modern araç, kullanıcı dostu arayüzler sunar, bu nedenle genellikle çalıştırılmaları için özel kodlama becerileri gerekmez. Ancak, ham Freshservice verilerinizi analiz için hazırlamak amacıyla bazı başlangıç veri dönüştürme veya scriptleme işlemleri gerekli olabilir.

Bireysel olay yönetimi kalıplarını analiz ederek, Process Mining temsilci performansındaki farklılıkları ve standart işletim prosedürlerine uyumu vurgulayabilir. Yüksek performans gösteren temsilcilerden en iyi uygulamaları belirlemeye ve diğerlerinin eğitime veya daha net süreç rehberliğine ihtiyaç duyabileceği belirli alanları tespit etmeye yardımcı olur. Bu, hedefe yönelik koçluk ve tutarlı hizmet sunumu sağlar.

SLA İhlallerini Durdurun: Olay Yönetimini Bugün Optimize Edin

MTTR'yi %35 azaltan ve maliyetli SLA ihlallerini önleyen şirketlere katılın.

Ücretsiz Denemenizi Başlatın

14 günlük ücretsiz deneme, kredi kartı gerekmez.