您的服务请求管理 data 模板

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服务请求管理属性 (20) 服务请求管理活动 (15) 提取指南 (3)

您的服务请求管理 data 模板

此模板为您提供了收集分析服务请求管理流程所需 data 的全面指南。它概述了基本属性、需要追踪的关键活动，以及从源系统中提取这些信息的实用指导。利用此资源构建强大的 event log，进行深入的流程分析。

建议收集的属性
需要追踪的关键活动
提取指南

不熟悉事件日志？了解如何创建流程挖掘事件日志.

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服务请求管理属性

这些是建议包含在 event log 中的 data 字段，用于对您的服务请求管理流程进行全面分析。

5 必填 5 推荐 10 可选

	名称	描述
	Event 时间 EventTime	活动发生的精确 timestamp。
描述事件时间 (Event Time) 记录了为服务请求记录特定活动的日期和时间。该时间戳对于正确排列事件顺序以及计算事件之间的时长至关重要。在流程挖掘中，此属性用于为每个案例的活动排序，并构成所有基于时间的分析的基础。它被用于计算处理周期、活动之间的等待时间以及对服务水平协议 (SLA) 的遵守情况。准确的时间戳对于识别瓶颈和了解流程绩效至关重要。为何重要此 timestamp 按时间顺序排列 event，是所有性能分析的基础，包括周期时间和瓶颈检测。获取方式这对应于 Freshservice 中活动或审计日志条目的创建 timestamp。示例 2023-10-26T10:00:00Z2023-10-26T11:35:10Z2023-10-27T14:20:05Z
	服务请求 ID ServiceRequestId	每个服务请求的唯一标识符。
描述服务请求 ID 是分配给 Freshservice 中记录的每个新服务请求的唯一编号或代码。它是追踪请求从创建到关闭整个生命周期的主键。在 Process Mining 中，此 ID 至关重要，因为它充当 Case ID。所有相关 event（如状态更改、专员分配和备注）都使用此标识符链接在一起。分析每个服务请求 ID 的历程可以实现端到端的流程可视化、识别常用路径并检测影响单个 case 的偏差或瓶颈。为何重要这是连接所有相关 event 的核心 Case ID，使得追踪单个服务请求的端到端历程成为可能。获取方式这是 Freshservice 工单对象上的一个主要字段。它在界面中可见，并可通过 Freshservice API 获取。示例 SR-12943SR-13501SR-14011
	活动名称 ActivityName	在特定时间点针对服务请求发生的 event 或任务的名称。
描述 Activity Name（活动名称）描述了服务请求生命周期中的特定步骤或 event。这些活动提取自系统审计日志、状态更改或用户执行的特定操作，例如 'Request Assigned to Agent'、'Note Added' 或 'Service Request Resolved'。该属性对于构建流程图至关重要，流程图能直观呈现服务请求的流向。通过分析不同活动的顺序和频率，组织可以了解实际流程、识别步骤间的瓶颈、衡量活动持续时间，并检测不合规或低效的流程变体。为何重要此属性定义了流程图中的步骤，允许对服务请求工作流进行可视化和分析。获取方式从 Freshservice 中与工单相关的“活动”或“审计”生成。这通常需要转换逻辑，以便将系统事件映射为易于业务理解的活动名称。示例服务请求已创建请求已分派给座席服务请求已解决服务请求已关闭
	最后数据更新 LastDataUpdate	指示 data 最后一次从源系统刷新的 timestamp。
描述此属性记录从 Freshservice 最后一次提取或更新 dataset 的日期和时间。它为分析 data 的时效性提供了背景信息。对于任何流程分析，了解 data 的时效性都至关重要。此 timestamp 帮助用户了解他们查看的是否是最新信息，这对于做出及时的运营决策以及信任分析得出的洞察结果至关重要。为何重要告知用户数据的新鲜度，确保分析和决策基于最新信息。获取方式该值是在 data 提取和转换 (ETL) 过程中生成并标记到 dataset 上的。示例 2024-05-21T02:00:00Z2024-05-20T02:00:00Z
	源系统 SourceSystem	用于标识数据提取自哪个系统。
描述此属性指定流程 data 的来源系统，在本例中为 Freshservice。在整合多个系统 data 以获得整体流程视图的环境中，它特别有用。虽然在单系统分析中似乎有些多余，但为了未来的扩展性和 data 治理，包含此属性是最佳实践。它确保了 data 来源的清晰度，并有助于管理 data 集成管道。为何重要确保数据来源和可追溯性，这在合并来自多个系统的数据或出于数据治理目的时至关重要。获取方式这通常是在数据提取和转换 (ETL) 过程中添加的静态值。示例 FreshserviceFreshservice-API-v2
	优先级 Priority	服务请求的优先级，如 Low、Medium、High 或 Urgent。
描述优先级指示服务请求的重要性和紧急程度，通常决定了目标解决时间和分配的资源。优先级可以基于规则自动设置，也可以由客服人员手动设置。在流程挖掘中，优先级是分析的关键维度。它用于对请求进行分段，以比较高优先级项与低优先级项的流程流和性能。这对于 SLA 合规性分析以及了解在分流阶段优先级评定是否有效且快速地进行至关重要。为何重要对于 SLA 合规性分析以及了解请求是否根据其业务影响进行分流和处理至关重要。获取方式可在 Freshservice 的工单对象中的 'priority' 字段中获取。示例低中高紧急
	指派团队 AssignedTeam	负责处理服务请求的支持团队或小组。
描述此属性指示负责服务请求的职能小组或团队，例如 'IT Support Level 2' 或 'Hardware Procurement'。请求在被个人专员接手之前，可能会先分配给一个团队。按 Assigned Team 分析有助于了解团队层面的绩效和工作量，并识别特定职能领域的瓶颈。这对于评估不同团队处理请求的效率以及优化整个支持组织的资源分配至关重要。为何重要支持在团队或小组层面进行绩效和工作负载分析，这对于资源管理和识别职能瓶颈至关重要。获取方式可在 Freshservice 的工单对象中的 'group' 字段中获取。示例服务台网络运维应用支持
	指派处理人 AssignedAgent	当前分配到该服务请求的个人专员姓名。
描述此属性标识了在给定时间点负责处理服务请求的特定支持专员。专员分配在请求的整个生命周期中可能会发生变化。分析 Assigned Agent 是了解专员绩效和工作量分布的关键。它允许计算各种 KPI，如每个专员的平均解决时间、活动请求数量和重新分配率。这有助于识别表现优异的专员、可能需要额外培训的专员以及工作量分配不均的情况。为何重要支持分析客服工作负载、绩效以及重新指派对解决时间的影响。获取方式可在 Freshservice 的工单对象中的 'agent' 或 'responder' 字段中获取。示例爱丽丝·约翰逊Robert Smith未分配
	服务类型 ServiceType	所请求服务的具体类型或类别。
描述 Service Type（服务类型）根据所需服务的种类对请求进行分类，例如 'New Hardware Request'、'Software Access' 或 'Password Reset'。这通常与用户选择的服务目录项相关联。该属性允许对服务请求进行细分，以便比较不同服务类型的流程和性能。这对于计算 'Average Activity Count per Service Type（每种服务类型的平均活动数）' 等 KPI 至关重要，有助于识别哪些服务更复杂或更耗资源。此类分析可以推动特定服务类型的流程简化和自动化工作。为何重要支持比较不同类别请求的流程流和复杂性，有助于识别需要标准化或自动化的领域。获取方式根据配置，这通常对应于 Freshservice 工单对象上的 'category'、'item' 或自定义字段。示例新员工入职软件许可证请求VPN 访问
	状态 Status	服务请求在其生命周期中的当前状态。
描述 Status（状态）字段代表服务请求在给定时间点的状态，例如 'Open'、'Pending'、'Resolved' 或 'Closed'。状态更改通常是 Process Mining 的主要活动来源。分析状态可为流程流向提供背景，并有助于了解请求在特定状态下停留的时间。例如，在 'Pending' 状态下停留时间过长可能表明正在等待请求人信息或外部供应商反馈的瓶颈。它是定义不同流程阶段起点和终点的关键属性。为何重要为每个 event 提供关键背景，并帮助衡量在“Open”或“Pending”等不同状态下停留的时间，从而识别延迟。获取方式可在 Freshservice 的工单对象中的 'status' 字段中获取。示例未结挂起已解决已结案
	SLA 到期日期 SlaDueDate	根据 SLA，服务请求预计被解决的 timestamp。
描述此属性指定了适用 SLA 策略定义的解决服务请求的截止日期。它是一个基于请求创建时间、优先级和 SLA 中定义的营业时间计算出的 timestamp。这是监控实时绩效和事后 SLA 合规性分析的关键 data 点。通过将实际解决时间与 SlaDueDate 进行比较，可以判定为 'Met'（达标）或 'Breached'（违规）。它是计算 SLA 合规率 KPI 的基础。为何重要这是解决的目标截止日期，是计算服务请求是否达标 (met) 或违反 (breached) 其 SLA 的基础。获取方式这是 Freshservice 中的一个计算字段，在工单上显示为 'Due by'。可以通过 API 获取。示例 2023-10-28T17:00:00Z2023-11-01T09:00:00Z
	SLA 策略名称 SlaPolicyName	应用于该请求的服务水平协议 (SLA) 策略名称。
描述此属性标识了规定服务请求目标响应和解决时间的具体 SLA 策略。策略通常基于优先级、服务类型或请求人小组等因素。了解应用了哪种 SLA 策略对于“SLA Compliance & Breach Analysis（SLA 合规性与违规分析）”仪表板至关重要。它能根据定义的目标准确衡量绩效，并有助于分析哪些策略最常被违反。这可以引导对流程绩效或 SLA 目标可行性的评估。为何重要识别衡量请求的特定服务目标，这对于准确的 SLA 合规性报告至关重要。获取方式此信息是与工单关联的 SLA data 的一部分。可能需要查询特定的 SLA 相关 API 终端或字段。示例高优先级事件 - 4 小时标准请求 - 3 天VIP 支持 - 1 小时
	处理时间 ProcessingTime	在一项活动上实际投入工作的时间长度。
描述 Processing Time（处理时间）是一个计算指标，代表单项活动的持续时间。计算方法是从活动的 EndTime 中减去 StartTime。该指标是瓶颈分析的基础。通过汇总每种活动的处理时间，可以清晰地了解流程中耗时最多的环节。这使分析人员能够集中精力优化最耗时的步骤，例如“Internal Review Performed（执行内部审查）”或“External Vendor Engaged（联系外部供应商）”。为何重要量化单个流程步骤的持续时间，直接突出最耗时的活动和瓶颈。获取方式在数据准备阶段通过从 'EndTime'（下一个事件的时间戳）中减去某个事件的 'EventTime' (StartTime) 计算得出。示例 360086400300
	是否发生SLA违约 IsSlaBreached	指示服务请求是否超过其解决 SLA 目标的布尔值标志。
描述此计算属性是一个简单的 true 或 false 标记，指示服务请求是否在 SLA 截止日期后关闭。它是通过比较 'Service Request Closed' 或 'Service Request Resolved' 的 timestamp 与 'SlaDueDate' 得出的。此属性简化了 SLA 合规性仪表板的分析和可视化。它允许轻松过滤和汇总，以计算整体 SLA 合规率 KPI。按此标记进行细分有助于快速隔离并分析违规请求与按时解决请求的流程特征。为何重要通过提供清晰的标记来过滤和汇总未达标的请求，从而简化 SLA 合规性分析。获取方式这是一个计算字段，是在 data 转换过程中通过比较最终解决 timestamp 与 'SlaDueDate' 字段得出的。示例 truefalse
	是否返工 IsRework	指示请求是否涉及返工活动的布尔值标志。
描述如果服务请求经历了某些表明返工的活动，则此计算标记将设置为 true。示例包括解决后重新打开（'Service Request Reopened'）、多次重新分配或反复要求用户提供信息（'Information Requested from Requestor'）。此属性简化了对流程低效环节的分析。它允许通过简单的过滤来隔离存在返工的 case，并将其流程图和周期时间与“清洁”的 case 进行比较。这直接支持了“Service Request Rework Analysis（服务请求返工分析）”仪表板，并有助于量化由于交接低效或初始信息不全带来的影响。为何重要提供了一种简单的方法来标记并分析涉及低效循环或重复步骤的 case，有助于量化质量不佳带来的成本。获取方式在数据转换阶段通过对每个 'ServiceRequestId' 的活动序列应用业务逻辑计算得出。示例 truefalse
	渠道 Channel	提交服务请求的方法或渠道。
描述 Channel（渠道）表示服务请求的创建方式，例如通过 self-service portal、邮件、电话或聊天工具。这些信息有助于了解用户偏好和渠道效率。按渠道分析流程可以揭示重要的见解。例如，通过 portal 提交的请求可能比通过邮件提交的请求信息更完整、解决速度更快，因为邮件可能需要更多的反复沟通。这种分析可以指导推广更高效渠道的工作。为何重要有助于分析提交渠道是否会影响流程效率、解决时间或所需的返工量。获取方式可在 Freshservice 的工单对象中的 'source' 字段中获取。示例电子邮件门户电话聊天
	申请人 Requestor	提交服务请求的用户。
描述此属性标识发起服务请求的个人（通常是员工）。它提供了谁在使用服务台以及他们需求的背景信息。虽然这并不总是流程流向分析的主要维度，但按请求人或其关联部门进行分析可以发现某些模式。例如，它可能会揭示某个特定部门经常提交信息不全的请求，表明需要开展针对性培训。对于任何关注客户体验的分析来说，这都是必不可少的。为何重要提供有关发起请求的用户背景信息，以便按个人、部门或地点分析请求模式。获取方式可在 Freshservice 的工单对象中的 'requester' 字段中获取。示例 John DoeJane Smith服务账号
	结束时间 EndTime	活动完成的精确 timestamp。
描述 End Time 代表活动的完成 timestamp。在 Freshservice 中，许多 event 的开始和结束时间是相同的，属于时间点 event。然而，对于基于状态的活动，End Time 将是下一次状态更改的 timestamp。该属性对于计算活动持续时间和步骤之间的等待时间至关重要。通过从 End Time 中减去 StartTime，可以确定特定任务的处理时间。这对于识别哪些活动最耗时以及哪些是优化的首选对象至关重要。为何重要支持计算活动时长，这是识别瓶颈和衡量各个步骤处理时间的基础。获取方式这不是 Freshservice 日志中的直接字段。需要通过获取给定服务请求序列中后续 event 的 timestamp 来得出。示例 2023-10-26T10:05:15Z2023-10-26T14:00:20Z2023-10-28T09:30:00Z
	请求人部门 RequestorDepartment	请求人所属的部门。
描述此属性指定提交服务请求的用户的组织部门，例如 'Sales'、'Finance' 或 'Human Resources'。此信息通常源自系统中的用户个人资料。按部门分析流程绩效是一项常见需求。它可以突出显示某些部门是否经历了更长的解决时间或具有独特的流程需求。这种洞察可以为资源分配、培训计划或创建针对特定部门的服务项目提供参考。为何重要支持按业务单元对流程进行切片分析，有助于识别特定部门的问题或性能差异。获取方式此信息通过请求人的个人资料链接。它可能位于 Freshservice 的默认 'department' 字段或自定义用户字段中。示例财务市场营销信息技术
	重新分配次数 ReassignmentCount	服务请求被重新分配给不同专员或团队的总次数。
描述这是一个计算属性，用于统计每个服务请求中 'Request Reassigned' 或类似活动的发生次数。重新分配次数过多通常指向初始分流、基于技能的路由错误或工作量不平衡等问题。此属性直接支持“Agent Performance & Workload Distribution（专员绩效与工作量分布）”仪表板和 'Avg Agent Reassignment Count/Request（每个请求的平均专员重新分配次数）' KPI。分析此指标有助于组织发现导致工单被反复转手的流程弱点，这会增加解决时间并让专员和请求人都感到沮丧。为何重要衡量路由效率低下和流程摩擦。高计数表明初始分流或客服工作负载存在问题，从而导致延迟。获取方式这是在 data 转换过程中，通过计算每个 'ServiceRequestId' 的特定分配变更活动得出的。示例 013

必填推荐可选

服务请求管理活动

这些是需要在 event log 中捕获的关键流程步骤和里程碑，以便准确发现和分析您的服务请求工作流。

6 推荐 9 可选

	活动	描述
	SLA目标超时	一种计算得出的事件，当服务请求的解决时间超过其定义的服务水平协议 (SLA) 目标时发生。这不属于直接的系统事件，而是通过比较解决时间与 SLA 截止日期得出的。
为何重要这直接衡量了服务绩效与承诺的达成情况，是管理层的关键 KPI。它有助于识别哪些请求类型或优先级最容易面临违规风险。获取方式通过比较“已解决”时间戳与“SLA 截止日期”时间戳计算得出。如果解决时间较晚，则触发此事件。捕获比较解决时间戳与 SLA 截止时间戳。如果 resolved_at > sla_due_by，则创建此事件。事件类型 calculated
	外部供应商已介入	该活动标志着工单交由外部供应商或第三方解决。它是根据状态更改为特定状态（如 'Pending Vendor' 或 'Awaiting Third Party'）推断出来的。
为何重要供应商的参与可能会引入重大延迟。追踪此活动对于衡量供应商绩效及其对整体服务请求周期时间的影响至关重要。获取方式从工单状态更改历史记录中推断得出。寻找专门配置用于跟踪对外部供应商依赖的状态。捕获检测工单状态字段何时更改为指示等待第三方的值。事件类型 inferred
	服务请求已关闭	这是最后的活动，标志着服务请求生命周期的结束。通常在 'Resolved' 状态下保持一段时间且未被重新打开后，会自动转为此状态。
为何重要此 event 标志着流程实例的最终结束。从 'Resolved' 到 'Closed' 之间的时间代表请求人的确认窗口。获取方式从工单状态更改历史记录中推断得出。它对应于状态更改为“已关闭”时的时间戳。捕获捕获工单状态更改为“已关闭”时的时间戳。事件类型 inferred
	服务请求已创建	当在 Freshservice 中正式记录新请求时，该活动标志着服务请求生命周期的开始。当通过服务目录、电子邮件或其他渠道生成新工单记录时，该 event 会被显式捕获，并生成唯一的服务请求 ID。
为何重要这是流程的主要起始 event。分析从该活动到其他活动的时间，对于衡量整体周期时间及识别初始处理延迟至关重要。获取方式此 event 显式记录在 Freshservice 中。可以在工单的活动日志或审计线索中找到，通常对应于工单创建 timestamp。捕获使用 Freshservice 工单 data 中的工单创建 timestamp。事件类型 explicit
	服务请求已解决	这一关键里程碑标志着专员已提供解决方案并认为工作已完成。这是根据工单状态更改为 'Resolved' 来推断的。
为何重要该活动标志着主动工作阶段的结束。到此为止的持续时间是衡量专员和流程效率的关键指标，也是 SLA 计算的基础。获取方式从工单状态更改历史记录中推断得出。这对应于状态首次被设置为“已解决”时的时间戳。捕获捕获工单状态首次更改为“已解决”时的时间戳。事件类型 inferred
	请求已分派给座席	标记服务请求被指派给特定技术支持人员处理的时间点。这是一个关键里程碑，通过跟踪工单的“指派的技术支持人员”或“负责人”字段的更改来推断。
为何重要该活动对于分析专员工作量和识别分配流程中的瓶颈至关重要。从创建到分配之间的时间是一项关键绩效指标。获取方式通过监控“技术支持人员”或“负责人”字段的更改，从工单的活动日志或字段审计轨迹中推断得出。捕获捕获“指派的技术支持人员”字段被填充或其值发生更改时的时间戳。事件类型 inferred
	已向请求者索取信息	代表分派的专员需要请求人提供更多信息并暂停进度。这通常根据工单状态更改为 'Pending' 或 'Awaiting Customer' 来推断。
为何重要该活动突出了延迟和返工的常见原因。分析其发生频率有助于识别改进请求模板和初始数据采集的机会。获取方式从工单状态更改历史记录中推断得出。寻找诸如“等待客户回复”或“等待信息”之类的状态更改。捕获检测工单状态字段何时更改为指示等待用户输入的值。事件类型 inferred
	已执行内部审核	指示建议的解决方案或请求履行在继续之前需要内部审核或审批。这是根据状态更改为诸如“待审批”或“内部审核”之类的状态推断出来的。
为何重要内部审核可能是瓶颈的来源，尤其是在复杂或高影响的服务请求中。衡量这一时长有助于精简审批工作流。获取方式从工单状态更改历史记录中推断得出。这需要在工作流中使用诸如“待内部审批”之类的特定状态。捕获检测工单状态字段何时更改为指示内部审核或审批的值。事件类型 inferred
	已添加备注	代表专员或请求人为服务请求添加的任何公开或私下备注。这是工单对话或活动日志中捕获的显式 event。
为何重要分析备注的频率和时间可以揭示沟通过程中的模式、协作效率以及流程中的疑难点。获取方式明确记录在 Freshservice 的工单对话历史中。每条备注都有时间戳和作者。捕获从工单的对话或评论日志中提取每个条目。事件类型 explicit
	服务请求已重新开启	当请求者表示在问题被标记为“已解决”后仍然存在，导致工单返回到开启状态时发生。这是根据从“已解决”回到“开启”或“处理中”的状态更改推断出来的。
为何重要重新打开的请求是首次解决率低和客户不满意的强烈信号。追踪这种返工循环对于提高解决方案质量至关重要。获取方式从活动日志中的工单状态更改历史记录中推断得出。这是从“已解决”到“开启”的直接状态转换。捕获检测状态从已解决状态变更为开启状态。事件类型 inferred
	请求人确认解决	该活动代表请求人明确确认所提供的解决方案令人满意。这可以通过满意的调查回复或工单关闭前的特定评论来推断。
为何重要确认环节提供了关于解决质量的直接反馈。较低的确认率可能表明解决方案并未完全满足用户需求，即使工单没有被重新开启。获取方式这很难直接捕获，可能需要自定义配置。它可以从链接到工单的客户满意度调查回复或应用的特定标签中推断出来。捕获需要分析相关 data，例如满意度调查或解决后添加的标签。事件类型 inferred
	请求已分拨	代表对新创建的服务请求进行的初步评估和分类。该活动通常推断自首次设置优先级或将请求分配给某个小组时，表明请求已通过审核并进入队列。
为何重要追踪分流有助于衡量初始响应团队的效率。这一阶段的延迟会显著影响整体解决时间和 SLA 合规性。获取方式从活动日志中推断得出。可以通过创建后发生的第一个“优先级已设置”或“组已指派”事件的时间戳来识别。捕获识别优先级字段更改或指派组字段更改的最早时间戳。事件类型 inferred
	请求已确定优先级	当为服务请求分配优先级（如 Low、Medium 或 High）时，就会发生此活动。它是通过检测工单历史记录中 'Priority' 字段的变化来推断的。
为何重要优先级评定对于资源分配和确保达到 SLA 目标至关重要。分析这一活动有助于验证请求是否得到正确且及时的评估。获取方式从 Freshservice 的工单字段更改历史记录中推断得出。寻找“优先级”字段的更新并捕获更改的时间戳。捕获检测“优先级”字段从空值或其前一值的更改，并记录时间戳。事件类型 inferred
	请求已重新分配	此活动捕获初始分配后分配专员或小组的任何更改。它是通过检测 'Assigned Agent' 或 'Assigned Group' 字段的后续更新来推断的。
为何重要频繁的重新指派表明初始分流、客服技能匹配或工作负载平衡方面可能存在问题。该活动对于“客服重新指派计数”KPI 和返工分析至关重要。获取方式从工单的字段更改历史记录中推断得出。每当“指派的技术支持人员”或“指派组”字段在初始值设置后发生更新时，都会记录此事件。捕获检测首次指派后对“指派的技术支持人员”或“指派组”字段的任何更改。事件类型 inferred
	请求者已提供信息	当请求者回复必要信息，允许客服恢复工作时发生。通常在工单状态自动从“待处理”状态回到“开启”状态时推断得出。
为何重要该活动完成了信息请求的闭环。从请求信息到提供信息之间的时长是需要分析和优化的关键等待时间。获取方式根据从“待处理”状态回到“开启”或“处理中”状态的状态更改推断得出，通常由请求者的回复触发。捕获检测工单状态何时从待处理状态变更为开启状态。事件类型 inferred

推荐可选

提取指南

如何从 Freshservice 获取数据

步骤

Prerequisite Check: 确保您的 Freshservice 用户角色拥有访问和在 Analytics 模块中创建报告的权限。这通常需要专业版或企业版方案。
Configure Automations (If Needed): 为了准确捕获事件，请在 Freshservice 的“管理 -> Workflow Automator”下验证或创建两个特定的自动化流程。首先，创建一个自动化流程，当工单的解决 SLA 计时器过期时，向其添加私有备注或特定标签（如 'SLA_Breached'）。其次，创建一个自动化流程，当收到工单的正向客户满意度调查时，添加特定标签（如 'Resolution_Confirmed'）。
Create the 'Creation Events' Report: 导航到 Freshservice 中的 Analytics 标签。创建一个新报告并选择“工单”模块作为数据源。该报告将捕获每个服务请求的第一个事件。
Configure 'Creation Events' Report Widgets: 添加一个“数据表”组件。配置列（指标）以包含：工单 ID、创建于、指派给、组、优先级、状态和类别。应用所需创建日期范围的过滤器，例如最近 6 个月。
Export 'Creation Events' Data: 运行报告并将数据表组件导出为 CSV 文件。命名为 'creation_events.csv'。
Create the 'Update Events' Report: 创建第二个报告，这次选择“工单活动”模块作为数据源。该报告捕获每个服务请求的所有后续变更和备注。
Configure 'Update Events' Report Widgets: 添加一个“数据表”组件。配置列以包含：工单 ID、活动日期、执行者、活动类型，并在“变更”下包含字段、旧值和新值。您还应该添加工单级属性，如组、指派给、优先级、状态和类别，以便为每个事件提供上下文。
Filter 'Update Events' Report: 为“活动日期”应用过滤器，以匹配创建报告中使用的时间范围。进一步过滤“活动类型”，仅包含相关事件，如“状态已变更”、“优先级已变更”、“组已变更”、“技术支持人员已变更”、“添加了私有备注”和“添加了公开备注”。
Export 'Update Events' Data: 运行报告并将数据表组件导出为 CSV 文件。命名为 'update_events.csv'。
Combine and Transform Data: 在电子表格软件中打开这两个 CSV 文件，或使用数据准备脚本。将 'update_events.csv' 中的所有数据复制并粘贴到 'creation_events.csv' 数据下方，并存入名为 'event_log.csv' 的新文件中。
Map Activities and Attributes: 在合并后的 'event_log.csv' 文件中，创建新列：ServiceRequestId、ActivityName、EventTime、SourceSystem、LastDataUpdate、AssignedAgent、AssignedTeam、Priority、Status 和 ServiceType。使用下方“查询”部分定义的逻辑填充这些列。此步骤涉及使用公式或脚本将原始数据转换为最终的事件日志格式。
Final Export: 保存转换后的 'event_log.csv' 文件。确保 EventTime 和 LastDataUpdate 的日期格式符合 ISO 8601 等标准格式。该文件现在可以上传到流程挖掘工具中了。

配置

Freshservice Plan: 需要包含 Analytics 模块的方案（通常为专业版或企业版）。
User Permissions: 执行导出操作的用户需要拥有在 Analytics 中创建和运行报告的权限。
Date Range: 建议提取最近 3 到 6 个月的数据，以确保数据集规模适中。为创建报告（基于 'Created at'）和更新报告（基于 'Activity Date'）应用一致的时间范围过滤器。
Report Filters: 在“工单”模块报告中，按 'Type' = 'Service Request' 进行过滤，以隔离出正确的流程。对于“工单活动”报告，过滤“活动类型”以仅包含相关变更（状态、优先级、指派、备注），从而减少导出数据中的噪音。
Required Automations: 提取“SLA 目标违约”和“请求者确认解决”活动取决于预先存在的 Workflow Automator 规则，这些规则在事件发生时会向工单添加备注或标签。如果没有这些规则，则无法使用此方法捕捉这些活动。

a 查询示例 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

步骤

Prerequisites: 确保您的系统中安装了 Python 3.6 或更高版本，以及 requests 和 pandas 库。您还需要一个具有读取工单数据权限的 Freshservice API 密钥。
Obtain API Key: 以管理员身份登录您的 Freshservice 实例。点击右上角的个人资料图标，进入“个人资料设置 (Profile Settings)”，您会在右侧面板中找到 API 密钥。请安全地复制此密钥。
Save the Script: 将提供的 Python 代码保存到您本地计算机上名为 extract_freshservice_srm.py 的文件中。
Configure Script Parameters: 在文本编辑器中打开保存的脚本。找到顶部的配置部分，并替换 FRESHSERVICE_DOMAIN、API_KEY、START_DATE 和 END_DATE 的占位符值。如果您的实例对自定义状态使用不同的数字 ID，请调整 STATUS_MAPPING 字典。
Install Libraries: 如果您尚未安装所需的库，请打开命令行或终端并运行命令：pip install requests pandas。
Execute the Script: 使用命令行或终端导航到您保存脚本的目录。通过执行以下命令来运行脚本：python extract_freshservice_srm.py。
Monitor Execution: 脚本将在控制台中打印进度更新，显示当前正在处理第几页工单。取决于日期范围和工单数量，这可能需要一些时间。
Retrieve the Event Log: 脚本成功完成后，将在同一目录下创建一个名为 freshservice_event_log.csv 的文件。该文件包含提取的事件日志。
Prepare for Upload: 生成的 CSV 文件已按所需列（ServiceRequestId、ActivityName、EventTime、SourceSystem、LastDataUpdate）进行结构化，可直接上传到 ProcessMind。通常不需要进一步的格式化。

配置

FRESHSERVICE_DOMAIN: 您所在组织的 Freshservice URL，例如 yourcompany.freshservice.com。
API_KEY: 从您的 Freshservice 用户个人资料中获得的个人 API 密钥。请务必妥善保管。
START_DATE / END_DATE: 提取工单的时间范围，格式为 'YYYY-MM-DD'。为了进行初步分析，建议选择 3 到 6 个月的时间范围，以平衡数据量和分析深度。
STATUS_MAPPING: 脚本中一个关键的 Python 字典，用于将推断事件（如“已接入外部供应商”）的自定义状态名称映射到 Freshservice 实例中对应的数字状态 ID。您必须验证并更新这些 ID，使其与您的系统配置相匹配。
API Rate Limiting: 请留意您的 Freshservice 方案中的 API 速率限制。脚本会按顺序处理工单以遵守这些限制，但对于极大的数据集，您可能需要分批次运行较小日期范围的提取。
Data Scope: 脚本配置为仅提取类型为“服务请求”的工单。该过滤器在初始提取工单时应用。

a 查询示例 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()

步骤

Prerequisite Check: 确保您的 Freshservice 用户角色拥有访问和在 Analytics 模块中创建报告的权限。这通常需要专业版或企业版方案。
Configure Automations (If Needed): 为了准确捕获事件，请在 Freshservice 的“管理 -> Workflow Automator”下验证或创建两个特定的自动化流程。首先，创建一个自动化流程，当工单的解决 SLA 计时器过期时，向其添加私有备注或特定标签（如 'SLA_Breached'）。其次，创建一个自动化流程，当收到工单的正向客户满意度调查时，添加特定标签（如 'Resolution_Confirmed'）。
Create the 'Creation Events' Report: 导航到 Freshservice 中的 Analytics 标签。创建一个新报告并选择“工单”模块作为数据源。该报告将捕获每个服务请求的第一个事件。
Configure 'Creation Events' Report Widgets: 添加一个“数据表”组件。配置列（指标）以包含：工单 ID、创建于、指派给、组、优先级、状态和类别。应用所需创建日期范围的过滤器，例如最近 6 个月。
Export 'Creation Events' Data: 运行报告并将数据表组件导出为 CSV 文件。命名为 'creation_events.csv'。
Create the 'Update Events' Report: 创建第二个报告，这次选择“工单活动”模块作为数据源。该报告捕获每个服务请求的所有后续变更和备注。
Configure 'Update Events' Report Widgets: 添加一个“数据表”组件。配置列以包含：工单 ID、活动日期、执行者、活动类型，并在“变更”下包含字段、旧值和新值。您还应该添加工单级属性，如组、指派给、优先级、状态和类别，以便为每个事件提供上下文。
Filter 'Update Events' Report: 为“活动日期”应用过滤器，以匹配创建报告中使用的时间范围。进一步过滤“活动类型”，仅包含相关事件，如“状态已变更”、“优先级已变更”、“组已变更”、“技术支持人员已变更”、“添加了私有备注”和“添加了公开备注”。
Export 'Update Events' Data: 运行报告并将数据表组件导出为 CSV 文件。命名为 'update_events.csv'。
Combine and Transform Data: 在电子表格软件中打开这两个 CSV 文件，或使用数据准备脚本。将 'update_events.csv' 中的所有数据复制并粘贴到 'creation_events.csv' 数据下方，并存入名为 'event_log.csv' 的新文件中。
Map Activities and Attributes: 在合并后的 'event_log.csv' 文件中，创建新列：ServiceRequestId、ActivityName、EventTime、SourceSystem、LastDataUpdate、AssignedAgent、AssignedTeam、Priority、Status 和 ServiceType。使用下方“查询”部分定义的逻辑填充这些列。此步骤涉及使用公式或脚本将原始数据转换为最终的事件日志格式。
Final Export: 保存转换后的 'event_log.csv' 文件。确保 EventTime 和 LastDataUpdate 的日期格式符合 ISO 8601 等标准格式。该文件现在可以上传到流程挖掘工具中了。

配置

Freshservice Plan: 需要包含 Analytics 模块的方案（通常为专业版或企业版）。
User Permissions: 执行导出操作的用户需要拥有在 Analytics 中创建和运行报告的权限。
Date Range: 建议提取最近 3 到 6 个月的数据，以确保数据集规模适中。为创建报告（基于 'Created at'）和更新报告（基于 'Activity Date'）应用一致的时间范围过滤器。
Report Filters: 在“工单”模块报告中，按 'Type' = 'Service Request' 进行过滤，以隔离出正确的流程。对于“工单活动”报告，过滤“活动类型”以仅包含相关变更（状态、优先级、指派、备注），从而减少导出数据中的噪音。
Required Automations: 提取“SLA 目标违约”和“请求者确认解决”活动取决于预先存在的 Workflow Automator 规则，这些规则在事件发生时会向工单添加备注或标签。如果没有这些规则，则无法使用此方法捕捉这些活动。

a 查询示例 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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