改进您的事件管理

通过6步指南优化事件解决流程。
改进您的事件管理

优化ServiceNow问题管理中的事件解决流程

该平台帮助您发现导致事件解决延迟的常见瓶颈,揭示效率低下的工作流和导致未达到服务级别协议要求的步骤。明确这些问题后,您可以采取有针对性的措施,精简流程、提升效率和整体满意度,从而缩短解决时间并改善合规情况。

下载预配置的数据模板,解决常见挑战,实现效率目标。按照六步改进计划操作,并参阅数据模板指南,改进您的运营。

显示详细说明

为什么优化事件管理至关重要

有效的事件管理是可靠IT服务的基础。在当今快速发展的数字环境中,事件每多一分钟未解决,都可能对业务造成显著影响,降低用户工作效率和客户满意度,甚至影响收入。在ServiceNow中,虽然有完善的工具可用,但仅仅部署系统并不能保证效率。许多组织都面临事件解决延迟、频繁重新分派,以及难以了解某些事件为何比其他事件耗时更长等问题。这些低效环节会推高运营成本、占用宝贵的支持资源,还可能导致未能达到服务级别协议(SLA),损害组织声誉并带来罚款。了解事件管理流程的实际运行情况,是实现卓越运营的第一步。

流程挖掘如何揭示ServiceNow事件处理流程

流程挖掘通过数据分析,帮助您深入了解ServiceNow中事件管理流程的实际执行情况。它不依赖假设或个别经验,而是直接从ServiceNow数据中提取事件日志,重点分析incident表及其与problem、problem_task和known_error表的关联。系统会还原每个事件从首次报告到最终关闭的完整过程,并以可视化方式呈现所有流程变体。借助端到端视角,您可以准确了解事件耗时最长的环节、发现意料之外的绕行路径,并找出延迟的根本原因。您可以跟踪“事件已报告”“开始诊断”“转交专业团队”和“已应用/测试解决方案”等关键活动,了解它们的实际执行情况。这些分析能力有助于以数据为依据优化流程,改变事件解决方式。

找出事件解决流程中的关键改进领域

流程挖掘让您清晰了解哪些环节适合优化。您可以重点分析:

  • **识别瓶颈:**轻松找出事件经常停滞或延迟较长的阶段、团队或处理人员,避免解决进度受阻。例如,初始分类是否耗时过长?不同支持层级之间的交接是否造成了大量等待?
  • **流程变体分析:**发现并分析事件处理中的非标准路径,了解事件偏离理想流程的原因,以及这些偏差对周期时间和资源消耗的影响,从而推动高效做法标准化。
  • **返工循环和重新分派:**直观查看事件频繁重新分派或退回前序阶段的情况。这可能意味着初始诊断、知识库文章或团队技能存在问题。相关数据还能为ServiceNow问题管理提供依据,帮助发现需要深入分析和预防的重复问题。
  • **SLA合规性监控:**跟踪实际表现与既定SLA的差距,并逐级下钻到具体事件路径,了解SLA未达标的原因并确定预防措施。
  • **自动化机会:**找出可在ServiceNow中自动处理的重复手动任务或可预测的决策环节,以加快解决速度、减少人为错误、提升整体效率并缩短事件周期时间。

实现切实成效:更快解决问题,提升满意度

在ServiceNow事件管理中应用流程挖掘,可为组织带来可衡量的改进。解决已识别的瓶颈并简化流程后,您可以期待:

  • **缩短事件周期时间:**显著降低事件平均解决时间(MTTR),让用户更快恢复工作。
  • **提升SLA达成率:**持续达到或超越服务级别协议,增强信任并改善合规性。
  • **降低运营成本:**优化资源配置、减少无效工作,让支持运营更具成本效益。
  • **提升用户满意度:**更快、更高效地解决事件,直接改善终端用户和客户的体验。
  • **主动开展问题管理:**分析事件模式所得的洞察可直接用于ServiceNow问题管理,帮助您在重复问题影响更多用户之前识别并预防问题。
  • **以数据为依据决策:**从被动排查转向主动、知情的流程改进,推动持续优化。

开启事件管理优化之旅

优化事件管理是一个持续的过程,首先要了解当前状态。借助ServiceNow数据开展流程挖掘,团队便能获得推动有效改进所需的洞察。这有助于更快解决事件、减少停机时间并提升用户满意度,从根本上改善IT服务交付。以数据为依据,充分发挥事件管理流程的潜力。

事件管理 服务台 IT运营 SLA合规性 根因分析 问题解决 ITIL流程 服务改进 工单处理 工单管理 IT帮助台 平均解决时间 MTTR 服务恢复 事件解决 IT支持

常见问题与挑战

找出影响您的挑战

事件解决延迟会直接影响用户工作效率和满意度,导致停机时间增加,并可能造成经济损失。解决时间过长还可能导致服务级别协议未达标,引发罚款并损害组织声誉。ProcessMind会分析ServiceNow问题管理中的完整事件管理流程,识别造成瓶颈的具体阶段、团队或处理人员。通过可视化流程,找出事件经常停滞的环节,帮助您有针对性地改进并加快解决速度。

事件解决持续未达到服务级别协议要求,会引发用户不满、损害声誉,并可能导致合同罚款。这表明事件管理流程存在系统性问题,妨碍关键问题得到及时处理。ProcessMind可准确识别ServiceNow问题管理中最容易出现SLA未达标的事件类型、部门或分派组,并可视化事件的实际处理路径,揭示导致不合规的标准操作流程偏差。

事件分类或优先级设置不当,可能导致分派错误、关键问题解决延迟和资源配置低效。这样往往会造成“救火式”处理,而非有序解决问题,增加运营成本并降低用户满意度。ProcessMind会追踪ServiceNow问题管理中的事件分类和优先级设置,揭示初次分派后重新分类或调整优先级的模式。这有助于发现培训不足或指导原则不明确的问题,改进事件初始处理。

事件在团队或处理人员之间频繁重新分派,会延长解决时间、造成重复工作,并使用户体验支离破碎。每次交接都可能带来延迟和信息丢失,显著影响效率和员工工作效率。ProcessMind会绘制事件在ServiceNow问题管理中经过不同分派组和处理人员的完整路径,直观呈现频繁转交的环节,量化交接对整体解决时间的影响,并识别流程循环。

重复事件数量居高不下,说明根本问题未能得到有效识别和解决,导致问题反复出现、工作白费。这表明事件管理流程在升级处理并关联实际问题管理方面存在不足,持续消耗资源。ProcessMind会在ServiceNow问题管理中识别处理路径相同或相似的事件群组,这些事件往往没有明确的根因。系统会指出反复采用临时解决办法而非妥善识别和解决问题的环节,为改进工作提供方向。

持续采用临时解决办法而非彻底解决问题,虽然能暂时缓解情况,却无法处理根本原因,可能积累技术债务并导致服务再次中断。这种做法还会增加事件数量,并掩盖IT运营中的深层系统性问题。ProcessMind会跟踪ServiceNow问题管理中类似事件采用临时解决办法和最终解决方案的频率与耗时,识别临时办法使用比例过高的服务或事件类别,指出需要深入开展问题管理的领域。

事件分派不合理,可能导致部分处理人员负担过重、其他人员利用不足,进而造成倦怠、士气下降和支持队列延长。这会影响团队整体效率和事件解决速度。ProcessMind会分析ServiceNow问题管理中的事件分派模式和处理人员活动时间线,直观呈现工作量并识别分配不均,帮助您优化资源配置、提升团队效率和响应速度。

事件偏离既定解决路径,可能造成处理不一致、错误和合规风险,使结果难以预测,也难以确保服务质量。这还可能增加人工工作量,并削弱流程管控。ProcessMind会将ServiceNow问题管理中的实际事件流程与既定目标流程或最佳实践进行比较,呈现所有变体路径及其出现频率,指出偏差发生的位置和原因,帮助您加强流程执行并调整培训。

事件解决期间与受影响用户沟通不足,可能导致用户不满、反复询问,并让用户觉得服务质量不佳,即使事件已及时得到技术处理也是如此。这会影响用户满意度和服务台声誉。ProcessMind会跟踪ServiceNow问题管理中事件管理流程的用户通知时间和频率,识别流程中通知延迟或遗漏的环节,帮助您改进沟通节点。

事件生命周期中的某些阶段(如诊断或转交专业团队)反复出现延迟,会显著延长整体解决时间。这些瓶颈阻碍流程顺畅运行和高效服务交付,并造成不必要的积压。ProcessMind会准确量化ServiceNow问题管理中事件管理流程各项活动和转换所需的时间,并直观标出事件耗时最长的阶段,帮助您精准定位瓶颈并开展针对性优化。

如果服务级别协议未能一致应用或准确跟踪,就难以衡量绩效、明确责任或有效确定事件优先级。这可能损害服务声誉,也会导致缺乏客观的绩效指标。ProcessMind会分析ServiceNow问题管理中所有事件的实际耗时与SLA目标之间的差距,并按类别和优先级进行比较。系统会揭示SLA计算可能存在的问题,或持续超出目标的事件类型,帮助您改进政策或流程。

典型目标

明确成功的标准

此目标旨在缩短事件从首次报告到最终关闭的平均解决时间。更快解决事件可直接减少停机时间、提高服务可用性并提升用户满意度,这对高效开展事件管理和IT运营至关重要。
ProcessMind会准确绘制事件的端到端生命周期,识别造成延迟的具体阶段或交接环节。通过可视化实际流程,组织可以找出瓶颈、删除不必要的步骤,并将ServiceNow问题管理中的解决时间缩短最多20%至30%。

实现此目标意味着持续达到或超越严重事件的服务级别协议要求。SLA频繁未达标表明运营效率低下,还可能导致罚款并削弱信任。提升达成率可确保高优先级问题得到及时处理,维护服务质量。
ProcessMind会跟踪事件耗时与约定时限,揭示所有偏离既定SLA目标的情况。系统会指出SLA未达标最常见的事件类别或支持组,帮助您有针对性地采取措施,使ServiceNow问题管理中的达成率提升15%至25%。

准确分类并确定优先级,是高效处理事件的基础,可确保事件分派给正确团队并得到适当关注。事件分类错误会导致延迟、分派不当和资源浪费。
ProcessMind会分析事件类别、优先级和分派组等属性,发现错误分类或频繁重新分类的模式。通过找出这些错误的根本原因,组织可以改进分类体系和培训,将ServiceNow问题管理中的错误分类事件减少10%至15%。

支持组或处理人员之间频繁重新分派和交接,往往意味着责任归属不清、技能不足或路由规则低效。减少转交可简化解决流程、避免延迟并提升事件管理整体效率。
ProcessMind会绘制事件的完整处理路径,直观呈现每次重新分派及各阶段耗时。这有助于发现低效的路由做法,并找出事件被反复“踢来踢去”的具体环节,从而将ServiceNow问题管理中的交接次数减少15%至20%。

此目标旨在减少因根本问题未得到永久解决而反复发生的事件。重复事件数量过多会加重资源负担、增加运营成本并令用户不满,说明问题管理整合仍有改进空间。
ProcessMind可识别指向共同根因的相似事件群组,即使这些事件表面上看起来并不相同。通过将事件关联到底层问题和已知错误,团队可以确定优先级并实施永久修复,从而有望将ServiceNow问题管理中的重复事件减少20%至30%。

在事件管理中,摆脱临时解决办法、实施永久方案,是实现长期稳定和效率的关键。此目标旨在提高通过解决根因而非采用临时修复来解决事件的比例,因为临时修复往往会导致问题再次发生。
ProcessMind会分析解决代码并关联问题记录,区分采用临时办法和永久修复解决的事件。系统会识别永久修复延迟或被忽略的情况,推动ServiceNow问题管理中的永久修复采用率提升10%至15%。

事件工作量在处理人员之间分配不均,可能导致部分人员倦怠、其他人员利用不足,并延误整体事件解决。实现此目标可确保事件得到合理分派,充分利用处理人员的工作能力并提升响应速度。
ProcessMind会分析分派模式,以及事件由各处理人员或团队负责的时长,发现工作量失衡。系统可帮助识别持续超负荷或利用不足的处理人员,以便更均衡地管理队列,并有望将ServiceNow问题管理中的资源配置效率提升5%至10%。

偏离标准操作流程会降低效率、引发错误,并导致事件解决质量不一致。此目标旨在推动遵循最佳实践和预定义工作流,确保事件处理可预测且可靠。
ProcessMind会直观呈现所有实际事件路径,并与理想或规定流程进行比较。系统可轻松识别未经授权的捷径或过长的绕行路径,帮助组织落实标准流程,并使ServiceNow问题管理中标准解决路径的一致性达到90%以上。

在事件生命周期内与受影响用户及时、有效地沟通,对于管理预期和提升用户满意度至关重要。沟通不到位会引发不满和更多询问,增加支持团队的工作量。
ProcessMind会跟踪事件流程中与用户通知和确认相关的事件,指出用户更新经常延迟或遗漏的阶段,帮助您改进沟通规范,并使ServiceNow问题管理中的用户通知及时率提升10%至15%。

事件解决流程中的特定阶段可能成为阻塞点,导致事件积压并显著延长整体解决时间。此目标旨在识别并消除这些瓶颈,确保事件持续顺畅流转。
ProcessMind会自动标出耗时异常或队列过长的流程步骤,帮助识别瓶颈。通过可视化各阶段的处理量和等待时间,您可以精准确定干预措施,将ServiceNow问题管理中关键环节的等待时间缩短20%至30%。

服务级别协议的应用或跟踪不一致,可能导致评估不公、优先级设置不当,也难以报告实际绩效。此目标旨在确保所有相关事件的SLA管理统一且准确。
ProcessMind会分析不同事件类型、优先级和分派组的SLA应用与跟踪情况,揭示SLA启动、暂停或未达标处理中的差异,帮助确保ServiceNow问题管理中的SLA政策得到一致、公平的执行。

事件管理改进的六个步骤

1

下载模板

操作说明

获取专为提取事件管理数据设计的Excel模板,确保数据结构符合分析要求。

重要性

标准化模板可避免数据不一致和错误,为准确的流程分析和可靠洞察奠定基础。

预期结果

可直接使用的Excel模板,包含事件管理数据所需的正确列结构。

您将获得

还原事件解决的实际过程

ProcessMind可呈现事件解决流程的实际执行情况,并清晰展示每个步骤。您可以了解ServiceNow问题管理中的偏差和瓶颈。
  • 可视化事件解决的实际流程
  • 找出延迟和返工的根因
  • 监控SLA合规情况和流程偏差
  • 对标团队和流程表现
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

典型成效

提升事件管理效率

利用ServiceNow问题管理数据开展流程挖掘,组织可以清晰了解事件管理工作流。借助这些洞察,团队能够发现低效环节并有针对性地改进,取得切实成效。

0 % faster
加快事件解决

平均解决时间缩短幅度

流程挖掘可以识别瓶颈和返工,帮助团队简化解决路径、加快问题处理,从而缩短整体事件周期时间。

0 % fewer breaches
提升SLA合规性

严重事件违约次数减少

通过定位不符合要求的路径和延误,组织可以主动处理影响严重事件的问题,显著降低SLA违约率。

0 % fewer handoffs
减少事件交接

简化事件分派

流程洞察可以揭示过多的重新分派,帮助团队优化路由规则、提升首次联系解决率,减少交接并加快解决速度。

0 % reduction
减少重复问题

重复事件数量减少

流程挖掘有助于找出重复事件的根本原因,推动实施永久性修复措施,减少重复问题的总体数量。

0 % faster communication
提升用户满意度

加快沟通并及时更新进展

减少沟通延迟并确保及时更新进展,有助于改善组织在解决事件期间的用户体验,提升用户满意度。

实际结果会因事件管理流程的复杂程度和运营数据质量而有较大差异。此处展示的是组织采用流程挖掘解决方案后常见的改进成效。

建议的数据

先从最关键的属性和活动入手,随着分析深入再逐步补充数据。
刚接触事件日志?了解 如何创建流程挖掘事件日志.

属性

分析所需的关键数据点

每条事件记录的唯一标识符,也是跟踪完整生命周期的主键。

重要性

这是关联事件生命周期中所有事件的必要案例ID,使端到端流程分析成为可能。

事件生命周期中某个时间点发生的具体事件或任务的名称。

重要性

它定义流程图中的步骤,是所有流程挖掘分析和可视化的基础。

标明活动发生时间的精确时间戳。

重要性

此时间戳按时间顺序排列所有活动,并支持计算周期时间、瓶颈等所有基于时长的指标。

当前负责处理事件的用户或客服人员。

重要性

它支持分析客服人员的工作量、表现和个人交接情况,这些都是了解资源使用效率的关键。

负责处理事件的支持团队或小组。

重要性

此属性跟踪负责处理事件的团队,支持分析团队表现、工作量和组间交接情况。

事件的优先级,用于确定所需的响应紧急程度。

重要性

它支持按业务重要性对事件分类,这对于监控SLA合规性和分配资源至关重要。

事件在生命周期中的当前状态。

重要性

它跟踪事件进展,是分析各阶段耗时和识别流程瓶颈的关键。

活动

需要跟踪和优化的流程步骤

在ServiceNow中正式记录新事件时,事件生命周期由此开始。此事件直接使用事件记录的创建时间戳。

重要性

这是流程的主要开始事件。分析从此活动到解决事件所需的时间,是衡量整体周期时间和SLA合规性的基础。

事件分派给特定支持组处理时,会发生此活动。这是路由过程中的关键步骤,可通过观察assignment group字段的变更来记录。

重要性

跟踪分派情况对于分析交接、各支持组的排队时间,以及识别路由低效或瓶颈至关重要。

表示客服人员已开始主动调查或处理事件。通常可根据事件状态从'New'或'Assigned'变为'In Progress'等处理中状态来推断。

重要性

这一里程碑标志着初始排队时间结束,主动解决工作开始。衡量开始处理前的等待时间,是瓶颈分析的关键。

表示事件从一个支持组转交给另一个支持组。首次填写'assignment_group'字段后,可通过观察该字段后续的变更来记录此活动。

重要性

频繁重新分派可能意味着初始路由不当、流程复杂或知识不足。此活动对于衡量“每个事件的平均交接次数”这一KPI至关重要。

支持人员实施修复并将事件状态改为'Resolved'时,即表示此活动发生。这是最终关闭事件之前的关键里程碑。

重要性

此活动表示主动处理工作结束,确认阶段开始。从此时到“事件已关闭”之间的时间,可以揭示用户确认或验证环节的延误。

这是生命周期中的最后一项活动,表示事件已彻底解决并确认,无需进一步处理。此事件通过关闭时间戳明确记录。

重要性

作为明确的结束事件,此活动对于计算事件的完整生命周期时长,以及分析解决后的处理时间至关重要。

常见问题

常见问题解答

流程挖掘会分析您在ServiceNow中的事件管理数据,揭示流程的实际运行情况。它能识别瓶颈、偏离标准路径的情况,以及导致解决时间过长或SLA未达标的环节,为流程优化提供数据洞察。

通常需要事件日志,至少包含事件ID、活动说明、时间戳,以及每项活动的负责人或执行系统。事件类别、优先级和分派组等其他字段可丰富分析内容。这些数据通常从ServiceNow的incident表及相关表中提取。

提取并准备数据后的几周内,通常就能生成初步洞察,及时发现瓶颈和偏差。深入分析并落实后续改进则需要更长时间,具体取决于问题的复杂程度和组织的执行能力。

您可以预期事件解决时间缩短、严重事件的SLA合规性提升,以及事件重新分派次数减少。流程挖掘还能帮助统一解决路径、优化客服人员的工作量分配,从而提升服务效率和一致性。

主要技术要求是能够访问您的ServiceNow实例以提取数据,通常通过API或直接访问数据库,具体取决于您的环境和安全策略。您还需要使用能够导入、处理和可视化事件日志数据的流程挖掘工具。

可以。流程挖掘能够有效识别重复事件的模式,并找出经常导致相同问题的流程。通过可视化常见路径和活动,您可以定位可能导致问题反复出现的根本原因,从而采取永久性措施。

流程挖掘对复杂流程很有帮助,也能为规模较小或复杂度较低的事件管理工作流带来显著价值。这种方法适用范围广,无论流程规模如何都能提供洞察,但发现的深度可能有所不同。

通常需要一定程度的IT支持,或由ServiceNow管理员参与,以确保数据提取安全、高效。他们可以协助配置必要的访问权限、创建合适的报表,或设置API集成来获取所需的事件日志数据。

更快解决事件:立即提升ServiceNow效率

在ServiceNow中将MTTR缩短35%。找准问题,提升满意度。

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