Business Intelligence en mesas de servicio: cerrar tickets no es resolver problemas
Imaginemos este ciclo. El ticket está cerrado. El empleado vuelve a trabajar. Al día siguiente, el mismo fallo lo obliga a contactar otra vez con soporte. En este escenario hipotético, el tablero puede celebrar una resolución rápida mientras la organización sigue pagando la interrupción. ¿Qué está midiendo realmente la mesa de servicio?
Este ejemplo muestra por qué contar solicitudes atendidas no basta para saber si el soporte está funcionando bien. El Business Intelligence (BI) aplicado a las mesas de servicio ayuda a mirar los datos con más contexto y a encontrar pistas para mejorar.
Qué es el Business Intelligence en una mesa de servicio
El Business Intelligence, o inteligencia de negocios, consiste en organizar y analizar datos para tomar decisiones mejor informadas. IBM explica que utiliza informes, gráficos y tableros para presentar información del negocio de forma comprensible.
Podemos imaginarlo como revisar los gastos del hogar. Saber cuánto gastamos durante el mes sirve, pero separar alimentación, transporte y servicios permite entender dónde se está yendo el dinero.
En una mesa de servicio ocurre algo parecido. El total de tickets muestra cuánto trabajo llegó. Analizarlos por problema, departamento o tiempo de atención permite investigar qué necesita mejorar.
Un promedio no cuenta toda la historia. Pensemos en un restaurante: que la mayoría de los pedidos salga rápido no significa que nadie haya esperado demasiado. Para entender el servicio, también habría que mirar las mesas que recibieron tarde su comida.
Por eso conviene acompañar el tiempo promedio de resolución con otros indicadores. Atlassian nos indica que estos incluyen satisfacción del usuario, cumplimiento de tiempos acordados y percentil 90. Esto es una referencia para observar cuánto tardan en resolverse la gran mayoría de las solicitudes, sin quedarse únicamente con el promedio.
También contempla solicitudes que cambian de responsable o permanecen atascadas. La recomendación es revisar estas señales juntas antes de concluir que el servicio mejoró.
Cómo convertir los datos en mejoras concretas
Imaginemos que un empleado necesita acceso a una aplicación. El trámite tarda varios días, aunque configurar el permiso requiere poco tiempo.
Revisar cuánto permanece la solicitud en cada etapa ayudaría a localizar la espera. Si pasa casi todo el tiempo pendiente de aprobación, habría que investigar ese paso. Contratar más técnicos podría no resolver el problema: sería como abrir otra caja del supermercado cuando el retraso está en autorizar los pagos.
Este es un ejemplo hipotético. Su equipo creó un tablero para revisar solicitudes por servicio, equipo y nivel de soporte. Las soluciones repetibles podían convertirse en guías para que el primer nivel atendiera esos casos y los especialistas se concentraran en los más complejos.
Después de cambiar un proceso, se recomienda comparar situaciones similares: el mismo tipo de solicitud, prioridad y forma de medir los tiempos.
También conviene preguntar si el usuario quedó satisfecho y si tuvo que volver a pedir ayuda. Cerrar más tickets puede ser positivo, pero interesa saber qué ocurrió después.
Cómo ayuda ServiceDesk Plus
ServiceDesk Plus ofrece informes predefinidos y personalizados, filtros, gráficos y reportes programados. Su documentación permite comprobar que se pueden analizar solicitudes por departamento, prioridad, técnico o categoría. También verifica el cumplimiento de los acuerdos de nivel de servicio, conocidos como SLA.
Un SLA establece compromisos de servicio, tales como el tiempo acordado para atender determinada solicitud. Revisarlo ayuda a comprobar si se están cumpliendo esos compromisos.
Para ampliar el análisis, ManageEngine documenta la integración de ServiceDesk Plus con Analytics Plus. Esta permite incorporar informes y tableros avanzados en la consola, además de generar alertas cuando ciertas métricas cruzan límites definidos. Dichas funciones corresponden a la integración. Su disponibilidad debe revisarse según el despliegue y la licencia.
Un ejemplo real en el sector salud
Un caso de éxito expone a Max Healthcare, que utilizó Analytics Plus junto con ServiceDesk Plus y Endpoint Central. El proveedor reportó un cumplimiento de SLA del 99 % y una reducción del tiempo medio de resolución desde más de cuatro horas hasta menos de dos.
Son resultados comunicados por el fabricante. El caso no permite atribuir toda la mejora únicamente al BI ni asegurar que otra organización obtendrá las mismas cifras.
Por dónde empezar
Nuestra recomendación es elegir un problema concreto, como solicitudes de acceso que tardan demasiado. Después, revisar si los registros están completos y si todos entienden lo mismo por "solicitud resuelta".
También hay que acordar cómo contar el tiempo: horas laborales o días completos, con pausas o sin ellas. Comparar reglas diferentes puede llevar a conclusiones equivocadas.
Finalmente, cada hallazgo necesita una acción y un responsable. Mejorar una guía, revisar una aprobación o investigar un fallo recurrente convierte el análisis en trabajo útil.
El objetivo es sencillo: que nuestros colaboradores puedan seguir trabajando todos los días sin tropezar una y otra vez con el mismo problema.
Ahora bien, si deseas conocer este tema con más profundidad, puedes mirar nuestro webinar. En este, hablamos con los expertos sobre Business Intelligence, Analytics, mesas de servicio e ITIL. Además, podrás conocer con ejemplos aplicados cómo nuestras soluciones ServiceDesk Plus y Analytics Plus acabarán con tus dolores de cabeza de TI.
También te invitamos a visitar nuestro blog de ManageEngine LATAM para que conozcas las últimas tendencias del sector y temas de interés. Seguro encuentras algún blog que te animarás a leer.