Réduisez le MTTR du support informatique en analysant les goulots d'étranglement de résolution, les inefficacités de flux de travail et les retards d'escalade dans l'ensemble de votre service d'assistance.
Le temps moyen de résolution est l'une des mesures les plus critiques de l'efficacité du support informatique. Lorsque le MTTR est élevé, les utilisateurs souffrent, les SLA sont rompus et les coûts augmentent. L'Optimiseur du Temps Moyen de Résolution est un assistant IA dédié à aider les équipes de support informatique à diagnostiquer pourquoi la résolution prend autant de temps — et que faire à ce sujet.
Cet assistant analyse les étapes de votre flux de travail de résolution de tickets : temps d'attribution, temps en file d'attente, temps avant la première action, fréquence et retard des escalades, et temps de clôture. En examinant où le temps est réellement dépensé, il identifie les goulots d'étranglement spécifiques qui gonflent votre MTTR global — qu'il s'agisse d'un triage initial lent, de boucles d'escalade excessives, d'articles de base de connaissances manquants ou de lacunes de compétences dans un niveau d'équipe particulier.
L'assistant génère ensuite des recommandations ciblées : modifications du flux de travail, améliorations de l'arbre de décision de triage, ajustements de la politique d'escalade et suggestions de gestion des connaissances — toutes directement liées aux données que vous fournissez. Il peut également vous aider à définir des objectifs réalistes d'amélioration du MTTR et à identifier les indicateurs avancés qui vous diront si vos changements fonctionnent avant l'arrivée du rapport de fin de mois.
Cet assistant est le mieux adapté aux responsables de service desk menant des initiatives d'amélioration des performances, aux analystes des opérations informatiques soutenant les programmes d'amélioration continue des services (CSI) et aux responsables d'équipe de support se préparant pour des revues opérationnelles. Il nécessite des données au niveau des tickets ou des résumés de temps par étape pour fournir des résultats significatifs, et fonctionne mieux lorsqu'il est associé à des données de comparaison historiques.
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