Входящих запросов так много, что
Обработка запросов
В числе метрик, которые используются в SLA, есть показатель времени ожидания ответа (FRT). Он включает период между тем, как пользователь отправил обращение, и моментом, когда сотрудник техподдержки ответил на запрос. Так обратившийся понимает, что его заявка замечена и ею занимаются. Единая корпоративная база знаний становится драйвером повышения FRT. В Naumen KMS для этого есть следующие возможности.
ИИ-ассистент для первой линии поддержки помогает операторам закрывать типовые запросы пользователей без эскалации на

В Naumen KMS нужная информация находится за несколько секунд
Возможность самообслуживания позволяет пользователям закрывать часть вопросов самим, без привлечения
Решение инцидентов
На этом этапе на первый план выходит метрика MTTR — время полного решения проблемы. Этот показатель зависит от скорости диагностики проблемы и ее устранения.
Допустим, пользователь обращается в поддержку с жалобой, что нет интернета на рабочем месте. Причины бывают разные: от случайно выпавшего из разъема сетевого кабеля до сложных сетевых сбоев — выхода из строя центрального маршрутизатора. Специалистам нужно понять, что именно случилось. За определение причин в идеале отвечает мониторинг инфраструктуры. Но если его нет, то база знаний будет очень полезна.

Опыт решения инцидентов превращается в полезные материалы, которые помогают предупреждать новые сбои и устранять поломки быстрее
Ведение документации. Система управления знаниями Naumen KMS предоставляет инструментарий для документирования различных сценариев работы, пошаговых инструкций, фиксации практических кейсов. В ней можно вести классификацию и статистику инцидентов с возможными причинами. Специалист найдет соответствующую статью и последовательно их проверит. А заодно и получит возможные варианты устранения проблемы. Так сбой устраняется быстрее, чем если бы работа по инциденту велась с нуля. Соответственно показатель MTTR улучшается.
Аналитика поисковых запросов повышает качество и количество необходимого контента в базе знаний. Специалист, ответственный за наполнение, выявляет запросы, по которым не были найдены результаты и так понимает, какие «слепые зоны» нужно восполнить информацией.
Работа над стабильностью сервисов
Этот показатель отражает метрика Uptime — время бесперебойной работы. Работа с базой знаний не влияет на нее напрямую, но дает отложенный эффект, который возрастает вместе с увеличением объема контента. Чем больше информации по сбоям и инцидентам накоплено, тем меньше время простоя при авариях, тем выше Uptime.
Другой важный аспект постоянного пополнения базы знаний — возможность работать с ней не ситуативно, а планово. Например, не только когда произошел сбой или пользователь обратился с проблемой, а для того, чтобы проанализировать накопившиеся данные по инцидентам и выявить проблемные зоны. В Naumen KMS с этим поможет
Также Naumen KMS предоставляет статистику по самым просматриваемым статьям. Это помогает
Минимизация рисков при внесении изменений
Управление знаниями позволяет лучше организовать работу разных команд, которые планируют внести функциональные изменения в
Далее материалы связываются с запросом на изменение в Naumen Service Desk, когда необходимо погрузить специалистов в контекст задачи. Это позволит проанализировать возможные последствия: конфликты с другими системами, проблемы с производительностью, сбои в работе.
Чтобы эффективно управлять изменениями, нужно собрать в одном источнике различные данные:
- Взаимосвязи между элементами
ИТ-инфраструктуры (актуальная CMDB). - Оценка влияния запланированных изменений.
- Реестр инцидентов, известных ошибок, причин и методов их устранения.
- Описание типичного пошагового процесса внесения изменений.
- Инструкция по возврату в стабильное состояние (план отката).
Имея в распоряжении достоверные данные и проверенные наработки, ИТ-специалисты будут точнее оценивать риски и координировать действия команд. Процесс внесения изменений станет более прозрачным и безопасным, а значит, происходит улучшение SLA без прерывания бизнес-процессов.
Имея в распоряжении достоверные данные,
Главное
Автоматизация управления знаниями помогает документировать реальные кейсы и наработки. В итоге появляются материалы, которые помогают техподдержке быстрее находить решения проблем пользователей. Инженерам, работающим над восстановлением работоспособности после сбоя, также будет полезна база знаний. Отчеты, схемы, гайды и другая документация помогает диагностировать проблемы и не допускать повторных инцидентов, повышает безопасность при внесении изменений в
Хотите улучшить работу