Mean-Time-to-Resolve-Optimierer (MTTR)

Die mittlere Lösungszeit (Mean Time to Resolve, MTTR) ist eine der wichtigsten Kennzahlen für die Effektivität des IT-Supports. Wenn die MTTR hoch ist, leiden die Benutzer, SLAs werden verletzt und die Kosten steigen. Der Mean Time to Resolve Optimizer ist ein KI-Assistent, der IT-Supportteams dabei hilft, zu diagnostizieren, warum die Lösung so lange dauert – und was dagegen zu tun ist.

Dieser Assistent analysiert die Phasen Ihres Ticket-Lösungs-Workflows: Zeit bis zur Zuweisung, Zeit in der Warteschlange, Zeit bis zur ersten Aktion, Eskalationshäufigkeit und -verzögerung sowie Zeit bis zum Abschluss. Indem er untersucht, wo die Zeit tatsächlich verbracht wird, identifiziert er die spezifischen Engpässe, die Ihre Gesamt-MTTR in die Höhe treiben – sei es eine langsame Erstbewertung, übermäßige Eskalationsschleifen, fehlende Wissensdatenbankartikel oder Qualifikationslücken in einer bestimmten Team-Ebene.

Der Assistent generiert dann gezielte Empfehlungen: Workflow-Änderungen, Verbesserungen des Entscheidungsbaums für die Erstbewertung, Anpassungen der Eskalationsrichtlinien und Vorschläge zum Wissensmanagement – alles direkt verknüpft mit den von Ihnen bereitgestellten Daten. Er kann Ihnen auch helfen, realistische MTTR-Verbesserungsziele zu setzen und die Frühindikatoren zu definieren, die Ihnen zeigen, ob Ihre Änderungen wirken, bevor der Monatsbericht eintrifft.

Dieser Assistent eignet sich am besten für Service-Desk-Manager, die Leistungsverbesserungsinitiativen durchführen, IT-Betriebsanalysten, die Programme zur kontinuierlichen Serviceverbesserung (CSI) unterstützen, und Support-Teamleiter, die sich auf operative Überprüfungen vorbereiten. Er benötigt Ticketdaten oder aggregierte Phasenzeit-Zusammenfassungen, um aussagekräftige Ergebnisse zu liefern, und funktioniert am besten in Kombination mit historischen Vergleichsdaten.