Когда возникает необходимость оценки эффективности сервис-деска, возникает вопрос о метриках на основе которых можно сделать эту оценку. В данной статье рассмотрим основные метрики, применяющиеся в большинстве компаний.
Время отклика на заявку
Данная метрика наиболее актуальна для специалистов первой линии или диспетчеров. Сбор и анализ данной информации, как правило не представляет никакой сложности, так как любая система сервис-деска имеет в своем составе необходимые для этого средства.
Время отклика должно быть регламентировано, а просроченные заявки отображены в соответствующей статистике.
Рисунок 1-Настройка времени отклика в Jira Service Desk
Многие компании используют автоматизацию на этом этапе. Например, при заведении тикета через почту, клиенту практически сразу приходит автоответ о том, что его запрос получен и приблизительное время ответа. Однако, это письмо, хот и формирует положительное впечатление о службе поддержки, на время отклика никак не влияет. Отклик должен быть реальный. Это означает, что оператор увидел заявку, понял ее суть, начал работу или отправил запрос на дополнительные данные. Эти действия тоже могут сопровождаться автоматическими оповещениями заказчику, но время отклика считается по первому реальному действию оператора.
Время обработки заявки
Для диспетчера эти данные должны вписываться в строго оговоренные временные интервалы. Первая линия должна обрабатывать заявку или передавать на вторую линию не нарушая лимитов. С очередью заявок для второй линии ситуация несколько сложнее. Так как заявки могут требовать участия нескольких специалистов, иметь разную сложность, приоритеты. Поэтому разумным решением было бы назначить определенное количество баллов за быстрое решение. При этом баллы за задачу могут меняться динамически, например, в зависимости от приближения дедлайна. Или, если дедлайн не установлен, количество баллов увеличивается для более «старых» задач.
Рисунок 2-Задачи с просроченным временем решения.
Здесь важно разграничивать оценку деятельности первой и второй линий техподдержки. Например, многие компании предоставляют поддержку в формате «24 на 7» или «24 на 5», но специалисты второй линии, при этом не работают в ночные смены или выходные дни. Это обозначает, что первая линия справляется хорошо. Если же возникают ситуации с просроченными тикетами, или есть необходимость вовлекать дополнительных специалистов во внеурочное время, то нужно пристально анализировать установленные SLA для первой линии или уровень подготовки диспетчеров.
Коэффициенты за сложность задач
Сложность задачи – это критерий не простой. И не всегда понятно, как его объективно оценить. Можно анализировать количество привлеченных сотрудников или департаментов, но логично предположить, что сложнее будет та задача, которую специалист берет в работу в последнюю очередь. Например, диспетчер получает 3 заявки, одна из которых показалась ему очень сложной. Он решает оставшиеся две и в это время получает еще несколько заявок. Скорее всего он выберет из новых заявок те, что попроще, а старую сложную оставит на потом. Таким образом можно выявлять сложные задачи и одновременно избегать данную ситуацию путем введения «поправочных» коэффициентов. Количество баллов за задачу, как основной из стимулирующих факторов, варьируется от предыдущей метрики – время обработки заявки и наличия правильного решения. Будет неправильным анализировать одно лишь время обработки.
Для еще более точного расчета коэффициентов сложности собирают статистику времени решения всех задач по каждому специалисту. Нужно анализировать данные собранные на протяжении не менее, чем за 6 месяцев работы.
Рисунок 3-График ожидаемого и реального времени выполнения задач
Если собрать статистику по времени решения типовых задач разными специалистами за долгий промежуток времени, то можно получить определенный «эталон». А потом вводить такую метрику, как «сравнение с эталонным временем». По мере того, как специалисты развиваются и набирают опыт, это время может пересматриваться в сторону уменьшения.
Решение за одно обращение
Показателем хорошей работы команды поддержки является процент заявок, решенных за одно обращение от общего количества заявок. То есть без возвратов клиентом заявки в обработку. Строго говоря, данная метрика является основным показателем качества работы над заявками.
Конечно, могут возникнуть сложности с реальной оценкой этого критерия, так как заказчик может не возвращать заявку в работу, а создавать новую. Здесь нужно либо более тщательно отрабатывать принципы взаимодействия с заказчиком, либо дополнительно анализировать количество и периодичность обращений от одного заказчика.
Если есть необходимость, то можно учитывать еще и количество дополнительных контактов с клиентом ДО первого решения. Когда работа над заявкой несколько раз приостанавливается для сбора уточняющей информации от заказчика, то это негативно сказывается на эффективности команды в целом. И означает либо плохую организацию сервис-деска, либо плохую подготовку диспетчера или специалиста второй линии.
Обратная связь от клиента
Оценка сотрудников клиентом очень важна и показательна. Она применяется во многих компаниях и имеет разную форму. Клиентам предлагается оставить комментарий к ответу специалистов, оставить отзыв о работе отделов, поставить оценку по пятибалльной шкале или заполнить анкету. Такие взаимодействия могут получить объективную оценку, но и таят в себе некоторые опасности:
- Формат обратной связи может быть утомительным для клиента, что само по себе, может вызвать его недовольство.
- Сотрудники сервис-деска могут тратить больше времени на сбор информации от клиента, чем на решение текущих заявок. Ведь составление анкет и проведение анкетирования клиентов само по себе является объемным и нетривиальным заданием.
Оценки и комментарии от клиентов стоит применять только в случае, если каждый из них будет прочитан и проанализирован. Иначе, смысл от этих действий пропадает.
Наиболее частый и простой вариант обратной связи от заказчика – это предложение клиенту ответить на вопрос «Решена ли задача полностью?» и оценка работы по заявке по 3-х или 5-тибалльной шкале.
Рисунок 4-Оценка клиента
Заинтересованность персонала
Все специалисты поддержки должны работать с едиными целями и в интересах своей компании. Хорошие специалисты заинтересованы во взаимодействии со своими коллегами и создании единой и удобной базы знаний. Поэтому описание своей работы, рациональные предложения по работе или взаимодействию являются положительным примером и должны поощряться, стимулироваться со стороны руководства.
В хороших компаниях создают базы идей по развитию или предложений по улучшению процесса. Безусловно, не каждая идея достойна реализации. Однако, авторы идей, которые были одобрены и реализованы, должны быть соответствующе оценены.
Отток клиентов
Главная цель любой команды сервис-деска – удовлетворить потребности клиентов. Поэтому неплохо было бы анализировать не только личные отзывы каждого из заказчиков, но и процент возврата-невозврата клиентов у каждого специалиста. Специфика некоторых предприятий такова, что можно довольно точно прогнозировать периодичность повторных обращений в сервис-деск и регистрировать случаи, когда обращения не произошли в ожидаемый срок.
Например, после очередного обновления версий учетного ПО наблюдается рост числа инцидентов и запросов на предоставление информации. Отслеживая жизненный цикл прикладного ПО можно прогнозировать всплески пользовательской активности. Если такой активности не наблюдается или она гораздо ниже ожидаемой, это обозначает отток клиентов. Можно получить примерное значение этого параметра, используя коэффициент равный отношению реального количества инцидентов в единицу времени к ожидаемому количеству.
Общая загрузка специалиста
Каждый сотрудник выполняет определенное количество заявок в единицу времени. Сравнение этих значений по каждому специалисту даст довольно ясную картину об эффективности их работы. Такие данные можно собирать и в длинные периоды времени (неделя, месяц) и почасово.
Выше перечислены метрики, которые можно использовать для персональной оценки специалистов. Но, не стоит забывать и об оценке команды или отдела в целом. Для команды будут актуальными данные:
- о загруженности очередей,
- о выполнении установленных SLA на реакцию и решение,
- количество возвратов задач на доработку.
Принципы сбора этих данных такие же, как и для персональной оценки.
About The Author
Виктор Карабедянц
ИТ директор (CIO), руководитель нескольких DevOps команд. Профессиональный руководитель проектов по внедрению, поддержке ИТ систем и обслуживанию пользователей.