改善您的服务请求管理

优化 Ivanti Service Manager 流程的六步指南
改善您的服务请求管理

优化 Ivanti Service Manager 中的服务请求管理

复杂的流程往往会导致意料之外的延迟和无法达成的服务目标。我们的平台能助您发现隐藏的低效环节,揭示瓶颈和改进点。通过深入了解这些问题,您可以确保更快的响应速度和更高的客户满意度,从而推动运营卓越。

下载 我们的预配置数据模板,解决常见挑战,实现您的效率目标。遵循我们的六步改进计划并参考数据模板指南,优化您的运营。

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为什么优化服务请求管理至关重要

高效的服务请求管理是卓越 IT 服务交付的基石。在当今快节奏的商业环境下,企业高度依赖流畅、快速的服务响应来维持员工生产力和客户满意度。如果您的 Ivanti Service Manager 服务请求流程未经优化,后果将十分严重:服务交付延迟、因返工和低效导致的运营成本增加、SLA(服务水平协议)达标率下降,最终损害用户体验。深入理解并完善您的流程不仅仅是为了解决问题,更是为了释放巨大的业务价值,确保您的 Ivanti Service Manager 投资获得最大回报。

流程挖掘如何颠覆服务请求分析

流程挖掘为理解和改进服务请求管理提供了一种革命性的方法。它不再依赖主观假设或传闻,而是利用 Ivanti Service Manager 系统生成的真实事件数据,还原并可视化端到端的真实流程全貌。这种基于数据的洞察能精准揭示服务请求从创建到关闭的每一个细节。您可以准确识别瓶颈所在、分析延迟的根源、发现隐藏的返工,并定位偏离标准流程的路径。例如,您可以观察到请求是否在不同团队间频繁流转导致不必要的交接延时,或者某些特定类型的请求是否总是在某个审批阶段停滞不前。这种客观、详尽的视角对于制定改进方案、确保 Ivanti 系统性能达标至关重要。

Ivanti Service Manager 的关键改进领域

通过对 Ivanti 数据的流程挖掘,您可以针对性地优化以下领域:

  • 缩短周期时间:分析每个流程步骤的耗时,找出导致严重延迟的活动或队列,从而缩短从提交到解决的总时长。
  • 精准识别瓶颈:定位服务请求堆积的特定坐席、团队或流程步骤,解决积压和排队问题。
  • 消除重复劳动:检测请求因信息不足被退回或重复操作的情况,揭示流程低效或初始需求不明的问题。
  • 提升 SLA 达成率:对比各类请求的实际耗时与 SLA 目标,确保服务合规性,增强服务可靠性。
  • 挖掘自动化机会:识别路径固定、量大且常规的请求,在 Ivanti 系统中实施自动化,释放人工产能。
  • 优化资源分配:洞察坐席工作量分布,平衡任务分配,缓解压力并缩短响应时间。

优化的可衡量成果

利用流程挖掘优化服务请求管理能带来直观的效益。您将看到平均处理周期显著缩短,IT 环境变得更加敏捷。SLA 达成率的提升将增强客户和员工的满意度,树立可靠的服务口碑。通过消除低效环节和返工,您可以降低人工和处理时长带来的运营成本。此外,资源利用率的优化意味着团队可以专注于更具价值的复杂任务,提升整体生产力。这些改进将确保您的 Ivanti 系统真正支撑起高效的服务交付。

开启您的优化之旅

准备好革新您的 Ivanti 服务请求管理了吗?流程挖掘为您提供清晰的、数据驱动的洞察,助您告别猜测,实施精准改进。通过可视化真实流程,您可以做出明智决策,取得降本增效、提升服务质量的显著成果。立即行动,打造更高效、更敏捷的服务请求流程,充分释放 Ivanti Service Manager 的潜力。

服务请求管理 SLA 达成情况 客户满意度 流程瓶颈 ITSM 服务台 请求履行 工作流分析 效率提升 资源分配

常见问题与挑战

识别当前面临的挑战

服务请求解决的延迟直接影响用户满意度和运营效率。漫长的等待会导致用户不满、催单增多以及潜在的 SLA 违规,从而损害对 IT 服务的信任。
ProcessMind 可视化 Ivanti Service Manager 中服务请求的全过程,准确标出延迟发生的环节。它能识别出作为瓶颈的特定活动、团队或坐席,从而支持针对性的干预措施,以精简流程并加速解决。

在请求履行中违反服务级别协议 (SLA) 意味着未能达到关键绩效预期。这不仅会让用户感到沮丧,还可能导致经济处罚、生产力下降以及组织内 IT 服务声誉受损。
ProcessMind 自动标记 Ivanti Service Manager 中所有违反既定 SLA 的服务请求。通过对比实际活动持续时间与目标值,它能精准定位导致违规的具体阶段或交接环节,从而采取主动措施确保未来达标。

服务请求频繁在代理或团队之间“弹跳”,或者需要重复索取信息,这会引入显著的低效。这种返工延长了解决时间,消耗了过多的资源,并预示着流程步骤或代理培训不够清晰,从而导致用户不满。
ProcessMind 揭示了 Ivanti Service Manager workflow 中所有的返工、循环和不必要的重新分配实例。它展示了请求被错误路由或需要额外输入的常见路径,帮助您优化流程步骤并提高首次联系解决率。

在服务请求生命周期中,用户经常被多次要求提供相同的信息,从而导致沮丧和延迟。这表明初始信息采集失败,或是一个碎片化的流程,其中的细节未能在各步骤或团队间持续共享,延长了解决时间。
ProcessMind 识别 Ivanti Service Manager workflow 中多次发生或在后期阶段发生的“向请求者请求信息”活动模式。这种分析有助于发现初始 data 收集表单或知识管理中的漏洞,从而提高效率和用户体验。

当服务请求偏离定义的标准流程时,可能会导致不一致、合规风险和不可预测的结果。如果没有清晰的概览,此类偏差通常会被忽视,从而难以执行最佳实践和维持运营控制。
ProcessMind 自动映射 Ivanti Service Manager 中服务请求的实际流转,揭示所有偏离预期路径的情况。它突出显示了常见的变体流程,使您能够识别影子 IT 实践、强制执行合规性并标准化 workflow 以实现更好的控制。

工作负载分布不均或特定代理、团队过载可能会形成严重的瓶颈,减缓整个服务请求流程。这会导致职业倦怠、排队时间延长以及满足服务需求的能力下降,从而影响整体生产力和满意度。
ProcessMind 分析 Ivanti Service Manager 中的代理和团队活动日志,以可视化工作负载分布并识别资源热点。它量化了这些瓶颈的影响,提供 data 驱动的见解,以优化人员配置并更有效地重新分配工作。

服务请求优先级管理不善(如紧急请求未得到相应优先处理)会导致严重的运营中断和用户不满。这反映了初始预审与后续处理之间的脱节,延误了最关键问题的解决进度。
ProcessMind 追踪 Ivanti Service Manager 中服务请求的全过程,将分配的优先级与实际解决时长及流程路径进行关联分析。它能发现高优先级请求被延误或走入低效路径的情况,从而揭示强化优先级政策的切入点。

依靠外部供应商完成某些服务请求可能会引入难以跟踪和管理的不可预测延迟。这些外部依赖项往往成了“黑盒”,阻碍了责任追究并延长了整体解决时间,令内部用户感到沮丧。
ProcessMind 可视化 Ivanti Service Manager workflow 中的“外部供应商参与”活动,追踪请求在该状态下停留的时间。它有助于量化与供应商相关的延迟,并识别哪些供应商互动持续减缓了您的服务请求进度,从而实现更好的合同谈判和管理。

过度依赖手动步骤(尤其是重复性任务)的流程容易出现人为错误、缺乏一致性且执行缓慢。如果没有清晰、数据驱动的现状洞察,很难确定在哪里引入自动化最有效。
ProcessMind 描绘了 Ivanti Service Manager 中服务请求的详细流向,标出所有手动活动及其频率。通过可视化全流程,它可以精准识别出业务量大、复杂度低的自动化理想候选任务,从而缩短周期时间并释放人力资源。

向不同的客户群体(如 VIP 与普通用户)提供不一致的服务质量或解决时长会导致用户不满和资源分配不均。如果缺乏对这些差异的洞察,就很难按预期确保公平或差异化的服务交付。
ProcessMind 利用 Ivanti Service Manager 中的“客户细分”属性,对比不同群体的流程流向、周期时间和 SLA 达成率。它能揭示服务交付中的不平衡,助您优化流程和资源,从而持续满足特定细分市场的期望。

当服务请求在坐席或团队之间交接,或者从 IT 部门流转至外部供应商时,经常会发生严重的延迟。这些交接点可能变成“黑洞”,导致请求停滞、周期拉长以及权责不明。
ProcessMind 细致地追踪 Ivanti Service Manager 内不同活动和负责人变更之间的时间消耗。它将这些交接延迟可视化,精准定位需要改进的特定环节,例如优化沟通协议或建立自动路由规则。

典型目标

定义成功的标准

该目标旨在显著缩短服务请求从提交到关闭的平均解决时间。更短的解决时间与更高的客户满意度、更优的运营效率以及更低的生命周期延长相关成本直接挂钩。实现这一目标意味着用户的问题或请求能得到更快的处理,从而提升整体生产力和对服务交付的信任。
ProcessMind 分析 Ivanti Service Manager 中的端到端服务请求管理流程,识别瓶颈、活动间的过度等待时间以及延迟的根本原因。它量化了每种低效行为的影响,使组织能够精准定位流程优化的特定领域并实现目标减量,可能将解决时间缩短 15-30%。

实现这一目标意味着在服务请求解决方面能够持续达到或超过预定的服务水平协议 (SLA)。频繁的 SLA 违规会损害用户信任,可能导致罚款,并预示着服务交付流程中存在深层次的低效问题。提高达成率不仅能展现可靠性,还能体现对高品质服务的承诺,这对内外部利益相关者都至关重要。
ProcessMind 通过对比每个服务请求的实际解决时间与目标时间,持续监控 SLA 表现并识别不合规路径。它能揭示频繁导致违规的特定活动、坐席或流程变体,从而实现针对性干预(如重新分配资源或完善 Ivanti 系统内的优先级规则),助您将达标率提升 10-25%。

该目标专注于减少服务请求被重开、多次重新分配或需要重复工作才能达成解决的频率。返工和过度的重新分配会导致资源浪费、运营成本增加、周期时间延长,并令代理和请求者感到沮丧。最大限度地减少这些低效现象能直接提高首次解决率和流程稳定性。
ProcessMind 可视化映射服务请求流,突出显示 Ivanti Service Manager 中团队或个人之间的返工循环和频繁的重新分配。它识别根本原因,如初始信息不足、代理缺乏专业知识或交接程序不明,从而使组织能够实施针对性培训、明确流程或进行自动化改进,以减少 20-40% 的返工。

此目标旨在减少在服务请求生命周期中向请求者索取补充信息的次数。重复的信息请求会导致严重的延迟、糟糕的用户体验以及不必要的反复沟通。简化此流程可确保请求从一开始就顺畅高效地推进。
ProcessMind 分析请求信息前后的活动,识别关键 data 经常缺失或不完整的位置和原因。它可以揭示与特定服务类型或请求渠道相关的模式,为优化 Ivanti Service Manager 中的请求表单、改进初始 data 采集或自动化信息检索提供见解,从而可能将信息请求周期缩短 10-20%。

该目标旨在确保所有服务请求都遵循既定的标准化流程流和业务规则。未经批准的流程偏差可能会引入风险,导致服务交付不一致,使审计复杂化,并难以扩展业务规模。达成合规可确保可预测性和质量,并降低运营风险。
ProcessMind 自动发现 Ivanti Service Manager 中服务请求的实际流程流,并将其与预定义的理想模型进行对比。它可视化所有偏差,识别涉及非合规路径的具体活动或代理,并量化其频率。这使得组织能够执行最佳实践,提供针对性培训,并实施系统控制,从而将合规性提高到 90-100%。

该目标是高效地在服务代理和团队之间分配工作负载,以防止瓶颈并确保资源平衡利用。低效的分配会导致某些代理负担过重,而其他代理利用不足,从而引起延迟、职业倦怠和次优的服务交付。优化分配可确保请求流转顺畅,并最大化代理生产力。
ProcessMind 分析 Ivanti Service Manager 中不同服务请求类型的工作负载分布、代理活动模式和处理时间。它识别资源瓶颈,量化其对周期时间的影响,并为重新分配任务、调整团队结构或优化排班模式提供 data 驱动的见解,从而将资源利用率和流转效率提高 10-25%。

该目标专注于提高服务请求优先级的准确性和有效性,以确保关键请求得到优先处理。无效的优先级划分可能导致高影响问题的延迟、资源分配不当以及对业务运营的负面影响。加强优先级管理可确保服务交付符合业务需求。
ProcessMind 分析实践中如何处理不同的优先级级别,并将 Ivanti Service Manager 中的初始优先级分配与实际解决时间和资源分配进行对比。它识别差异及其原因,例如代理覆盖优先级或缺乏清晰的优先级定义。这使组织能够完善优先级规则、提供代理培训,并将服务交付的整体影响提高 10-20%。

该目标旨在减少服务请求履行过程中由外部供应商执行活动所产生的延迟。与供应商相关的延迟通常不在组织的直接控制范围内,但会显著影响整体解决时间和客户满意度。加速这些活动可简化端到端流程。
ProcessMind 隔离并衡量 Ivanti Service Manager 中涉及外部供应商的所有活动时长。它识别经常出现延迟的特定供应商或请求类型,量化这些延迟的影响,并突出显示交接或跟进程序中的瓶颈。这些 data 支持更好的供应商管理、合同谈判和流程调整,从而将供应商相关延迟减少 10-20%。

该目标寻求识别并实施服务请求管理流程中重复性、基于规则的任务自动化机会。最大化自动化可减少手动工作、提高处理速度、尽量减少人为错误,并让代理能专注于更复杂的任务。这将带来显著的成本节约和运营效率提升。
ProcessMind 分析活动频率、时长和依赖关系,以精准定位 Ivanti Service Manager 中高度标准化且频繁发生的任务,使其成为自动化的理想选择。它量化了自动化特定活动所能带来的潜在时间和成本节约,使组织能够优先实施机器人流程自动化 (RPA) 或 workflow 自动化计划,从而将自动化覆盖率提高 15-30%。

该目标是确保不同客户群或服务类型的服务质量和流程执行保持一致。不一致的服务可能导致参差不齐的用户体验、特定群体的不满以及难以维护品牌声誉。标准化质量可确保公平且可预测的服务交付。
ProcessMind 根据客户细分、服务类型或影响程度等属性对服务请求进行分类,然后比较它们在 Ivanti Service Manager 中的端到端流程和性能指标。它识别各细分领域在解决时间、返工率或流程步骤上的差异,突出显示流程需要标准化或适当定制的领域,以实现一致的高质量服务。

该目标旨在加强不同团队、部门或代理之间服务请求的无缝转移。低效的交接(表现为延迟、沟通不畅或上下文丢失)通常会导致周期时间增加、错误频发和用户沮丧。提高交接效率可确保流程更顺畅、更快速地流转。
ProcessMind 可视化服务请求管理流程中的所有交接点,衡量每次转移的等待时间,并识别 Ivanti Service Manager 中经历严重延迟或拒绝的常见路径。它揭示了低效交接的根本原因,例如文档不清晰或沟通不畅,从而能够针对团队间流程或系统集成进行改进,将交接延迟减少 10-25%。

服务请求管理的六步改进路径

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下载模板

操作指南

获取专门为服务请求管理数据设计的 ProcessMind Excel 模板。该模板为您的 Ivanti 数据提供了正确的结构。

为何重要

使用正确的模板可确保您的 data 格式正确,从而简化分析流程并防止 data 导入问题。

预期成果

预设好的结构化 Excel 模板,可直接导入您的 Ivanti Service Manager 数据进行分析。

您将获得

精准定位 Ivanti 服务请求管理中的延迟

ProcessMind 展示您服务请求管理流程的交互式地图,呈现每一个步骤和变体。直观掌握请求在 Ivanti Service Manager 中的真实流向。
  • 可视化实际的服务请求流
  • 识别 Ivanti 流程中的瓶颈
  • 追踪解决时间及 SLA 达成情况
  • 优化资源分配以提供更快捷的服务
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

典型成果

组织通过优化服务请求管理可以实现的成果

这些成果展示了组织通过将 Process Mining 应用于 Ivanti Service Manager 中的服务请求管理 workflow 所能实现的切实收益,从而带来更高效的服务交付并提升用户满意度。

0 %
更快的解决时间

平均周期缩短幅度

识别瓶颈并消除延迟,显著缩短服务请求的解决时间,从而提升用户满意度。

0 %
提高 SLA 遵守率

服务目标达成率提升

精准定位偏离 SLA 路径的情况,并采取纠正措施,确保更多服务请求在约定的时间内得到解决。

0 %
减少返工

减少重复活动

分析返工循环及其根源,减少服务请求需要二次处理的次数,提升服务质量和坐席效率。

0 %
更高的流程合规性

遵循预定工作流

清晰洞察流程偏差,确保服务坐席遵循标准作业程序,从而降低风险并提升服务的一致性。

0 %
精简交接

减少团队间的空闲时间

可视化并优化不同支持团队之间的转换,减少空闲时间并改善协作,从而加快请求进度。

结果因流程复杂度、data 质量及组织背景而异。所提供的数字反映了在各种实施案例中观察到的典型改进情况。

推荐数据

从最重要的属性和活动开始,然后根据需要进行扩展。
不熟悉事件日志?了解 如何创建流程挖掘事件日志.

属性

分析所需关键数据点

每个服务请求的唯一标识符。

为何重要

这是关键的 case 标识符,它将所有相关活动连接成一个流程实例,从而实现端到端流程分析。

在服务请求生命周期的特定点发生的 event 或任务的名称。

为何重要

它定义了流程图中的各个步骤,支持对流程流向的可视化和分析,包括识别返工、瓶颈和偏差。

指示特定活动或事件发生时间的时间戳。

为何重要

此 timestamp 对于按时间顺序排列 event 以及计算所有基于时长的指标至关重要,而这些指标是性能分析的关键。

指示活动完成时的时间戳。

为何重要

它支持计算单个活动的持续时间,这对于识别流程瓶颈和耗时较长的任务至关重要。

服务请求的分级或类别。

为何重要

按请求类型细分流程可进行针对性分析,揭示某些类型的请求是否更容易出现延迟、返工或违反 SLA 的情况。

当前被指派处理该服务请求的支持团队或小组。

为何重要

追踪职责和交接,有助于分析团队间的延迟、工作负载平衡以及流程中哪些团队是瓶颈。

指派给该服务请求的个人用户或代理。

为何重要

支持对个人工作量、绩效和重新分配模式的分析,这可以揭示培训、技能组合或初始路由规则等方面的问题。

指派给该服务请求的优先级水平。

为何重要

对于评估优先级策略的有效性至关重要,能确保高优先级请求比低优先级请求得到更快的解决。

event 发生时服务请求的状态。

为何重要

提供请求在任何给定时间的状态快照,这对于计算在特定状态下停留的时间以及识别流程停滞点至关重要。

服务请求正式解决的日期和时间。

为何重要

定义了核心流程周期时间计算的终点,这是衡量服务交付效率的关键绩效指标。

预计解决服务请求的 timestamp。

为何重要

它是衡量实际绩效的基准,直接支持 SLA 达成率的计算并能识别有违规风险的请求。

从创建服务请求到最终解决的总时长。

为何重要

这是衡量端到端流程效率的主要 KPI,直接反映了从用户角度看出的服务体验。

指示服务请求是否在 SLA 截止日期前解决。

为何重要

直接衡量相对于服务承诺的绩效,这对于评估服务质量和维护用户信任至关重要。

活动

要跟踪和优化的流程步骤

此活动标志着服务请求生命周期的开始,即新请求正式提交并在 Ivanti 中记录。当在服务请求业务对象中创建新记录并生成唯一的 Service Request ID 时,会捕获此 event。

为何重要

这是流程的主要开始 event。分析从这一点到解决的时间是衡量整体周期时间和流程效率的基础。

服务请求已分配给特定的支持团队进行处理。这通过观察服务请求记录中 'OwnerTeam' 字段的填充或更改来捕获。

为何重要

此 event 对于分析团队级绩效、工作负载分布以及团队间交接时间至关重要。它有助于识别流程中哪些团队是瓶颈。

特定的坐席接管了服务请求。该活动通常推断自“Owner(所有者)”字段(指定具体的坐席人员)首次被填充或更新。

为何重要

这标志着初始等待或排队时间的结束。衡量此活动前的时长有助于识别资源分配问题,并为“代理工作负载”dashboard 提供支持。

服务请求被视为已解决,且解决方案已交付给用户。这是一个主要的里程碑,通过状态更改为“已解决”来捕获,通常会触发 SLA 计时停止。

为何重要

这是衡量解决时间和 SLA 达成情况的关键终点。从创建到此活动的时长是衡量流程绩效的核心 KPI。

服务请求已正式关闭,无法采取进一步行动。这通常在处于“已解决”状态一段时间后自动发生,代表生命周期的最终结束。

为何重要

此活动是流程的最终结束点。“已解决”与“已关闭”之间的时间可以揭示确认环节或自动化系统流程中的延迟。

常见问题

常见问题

流程挖掘能可视化您真实的服务请求工作流,识别瓶颈、返工和未经批准的偏差。它能帮您精准找出解决时间过长、频繁 SLA 违规以及交接低效的根源,从而实现更精简的运营。

首先,您通常需要一个 case 标识符(通常是 Service Request ID),以及活动名称或状态更改和相应的 timestamp。其他属性(如代理分配、请求类型或解决备注)可以丰富分析内容。这些 event log data 构成了发现流程的基础。

您可以预期服务请求解决时间会显著缩短,且服务级别协议 (SLA) 达成率会得到提高。Process Mining 有助于最大限度减少返工和重新分配,简化信息收集,并加强资源分配,从而直接提升效率和用户满意度。

主要的技术考虑因素包括从 Ivanti Service Manager 中安全地提取必要的 event log data。这通常需要访问您的 Ivanti 数据库,或利用其报告及导出功能。许多 Process Mining 工具提供连接器或支持 CSV、SQL 等标准 data 格式,以便轻松摄取。

初始数据提取和模型建立通常可以在几周内完成,具体取决于数据复杂度和 IT 准备情况。初步见解(如发现主要流程变体和识别重大瓶颈)通常在第一个月内即可获得。随后的持续监控将提供不间断的优化机会。

虽然标准报告提供汇总指标和预定义视图,但 Process Mining 揭示了每一个服务请求的实际端到端流程。它以可视化方式重构整个流程,揭示传统报告可能遗漏的隐藏偏差、返工和瓶颈,从而实现深度的根本原因分析。

不,流程挖掘对各种规模的组织都有价值。即使是较小的团队,也能在其服务请求管理中发现低效环节、提高合规性并优化资源分配。效益会随着流程复杂程度和业务量的增加而愈发显著。

现代流程挖掘工具拥有友好的用户界面,业务分析师和流程负责人均可轻松上手。虽然具备数据和流程的基础知识大有裨益,但初次分析并不一定需要深厚的数据科学背景。不过,数据准备环节可能需要 IT 或数据工程团队的支持。

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