Как использовать данные в сервис-деске для принятия управленческих решений

Если данные из сервис-деска используются только для контроля показателей или остаются в отчетах, компания теряет возможность увидеть закономерности, устранить причины повторяющихся проблем и повысить эффективность внутренних процессов.
Анализ превращает операционную информацию в инструмент управления. Он помогает:

Сквозная аналитика помогает принимать более точные управленческие решения, но только при грамотной работе с данными. На практике компании нередко совершают ошибки, из-за которых даже качественные отчеты приводят к неверным выводам. Рассмотрим самые распространенные ситуации и разберем, как их избежать.

В Admin24 для этого предусмотрена сводная аналитика: руководитель может отслеживать ключевые показатели службы поддержки в одном интерфейсе, анализировать их в динамике, использовать фильтры по подразделениям, услугам, категориям обращений и исполнителям. Это позволяет быстрее находить взаимосвязи между показателями и принимать решения на основе полной картины, а не отдельных цифр.

В Admin24 для такого анализа предусмотрена гибкая система фильтров. В разделе аналитики достаточно нажать «Показать фильтр», чтобы отобрать заявки по периоду, категориям, услугам, формам, SLA, источникам, сотрудникам, компаниям, тегам, а также по статусам. Если выяснится, что большинство заявок связано с недавно обновленной услугой или новой функцией, решение будет очевидным: доработать процесс, обновить инструкцию или провести дополнительное обучение пользователей, а не увеличивать штат службы поддержки.

Сами по себе цифры не дают ответов. Один и тот же показатель может указывать на разные проблемы, поэтому важно не просто отслеживать изменения, но и правильно их интерпретировать. Рассмотрим это на примерах конкретных метрик.

Если доля просроченных заявок начинает расти, это означает, что какой-то этап процесса перестал работать так, как планировалось. Задержки могут возникать на согласованиях или из-за роста нагрузки. Многое зависит от деталей:

• Просрочки затрагивают все обращения. Если одновременно вырос поток обращений, причина может заключаться в том, что команда перестала справляться с объемом работы. Также стоит обратить внимание, не произошло ли недавно изменений, которые могли повлиять на нагрузку: запуск новой услуги, обновление продукта или сезонный рост обращений.

• SLA нарушается только по отдельным категориям заявок. В этом случае проблема, скорее всего, носит локальный характер. Проанализируйте, какие типы заявок чаще всего выходят за рамки установленного времени и что их объединяет. Возможно, обращения требуют участия нескольких подразделений или содержат большое количество ручных операций. Такой анализ поможет быстро определить процесс, который требует изменений.

В отличие от SLA, этот показатель помогает оценить не соблюдение нормативов, а фактическую продолжительность выполнения работы. Если MTTR начинает увеличиваться, важно понять, связано ли это с отдельными сложными обращениями или изменения затронули весь процесс обработки заявок:

• Показатель вырос только по отдельным категориям обращений. Сравните время решения по разным типам заявок. Если рост наблюдается только в одной категории, скорее всего, проблема локальная. Возможно, например, увеличилось количество нестандартных запросов. В этом случае имеет смысл детально изучить именно этот процесс, а не искать проблему во всей службе поддержки.

• Если MTTR увеличился по всем обращениям. Когда время решения растет сразу по всем категориям, стоит посмотреть, на каком этапе заявки проводят больше всего времени. Если задержки возникают до начала работы специалиста, причина может быть в распределении обращений или очередях. Если же заявки долго остаются в статусе «В работе», стоит проанализировать загрузку сотрудников или изменение состава команды.

Кроме того, рекомендуем сравнить MTTR с количеством повторных обращений. Если время решения увеличилось, а число повторных заявок, наоборот, сократилось, это может означать, что специалисты стали уделять больше времени качественному решению вопросов.

CSI показывает, как пользователи оценивают качество оказанной поддержки после закрытия обращения. Эту метрику лучше сразу анализировать в комплексе с другими показателями. Например, если SLA и MTTR остаются стабильными, а удовлетворенность пользователей снижается, проблема, вероятнее всего, заключается в качестве обслуживания. Если же одновременно ухудшаются все показатели, это уже может свидетельствовать о более масштабных проблемах.

• Низкие оценки связаны с одной услугой. Если проблема сосредоточена в рамках одной услуги, причина, скорее всего, связана с самим процессом: пользователи долго ждут результат, получают неполное решение или сталкиваются со сложной процедурой. В этом случае стоит анализировать не работу отдельных специалистов, а организацию процесса целиком.

• Низкие оценки получают отдельные сотрудники. Такая картина может говорить о различиях в качестве коммуникации, уровне подготовки или соблюдении внутренних стандартов обслуживания. Чтобы сделать правильные выводы, полезно проанализировать сами обращения: насколько полно были даны ответы, сколько времени потребовалось на решение вопроса, приходилось ли пользователю обращаться повторно.

Отчет по нагрузке помогает оценить, как обращения распределяются между сотрудниками и хватает ли команде ресурсов для обработки текущего объема заявок. Здесь важно понять, является ли высокая нагрузка общей тенденцией или касается только отдельных сотрудников или направлений работы, поэтому сравните распределение заявок внутри команды:

• Если перегружены только отдельные специалисты. В такой ситуации возможно, сотрудники отвечают за разные категории обращений, имеют разный уровень компетенций или система маршрутизации направляет большую часть заявок одним и тем же исполнителям, поэтому обратите внимание на принципы распределения обращений.

• Если нагрузка выросла у всей команды. Оцените, чем сопровождается рост количества обращений. Если одновременно ухудшаются SLA и MTTR, это может говорить о том, что существующих ресурсов уже недостаточно. Если же остальные показатели остаются стабильными, команда, скорее всего, пока успешно справляется с увеличившимся объемом работы, и необходимость расширения штата требует дополнительного анализа.

Также полезно сравнить нагрузку сотрудников с тематикой обращений. Иногда значительную часть рабочего времени занимают повторяющиеся типовые запросы. В этом случае более эффективным решением может стать автоматизация процесса или развитие базы знаний, чем найм новых специалистов.

Данные сервис-деска – это источник информации для принятия управленческих решений. Анализируя причины обращений, нагрузку, время обработки заявок и другие показатели, руководитель может увидеть слабые места в процессах, определить направления для автоматизации, эффективнее распределить ресурсы и оценить результаты внедренных изменений.

Главное, использовать аналитику не как инструмент контроля, а как основу для развития компании. Когда решения принимаются на основе данных, а не предположений, улучшается не только работа службы поддержки, но и эффективность бизнеса в целом.