Comment piloter efficacement votre Service Level Agreement grâce au process intelligence ?

Que vous soyez un centre d’excellence opérationnel, un service client ou un Centre de Services Partagés, la notion de Service Level Agreement ne vous est sûrement pas étrangère. Ce type de contrat ou de procédure sert à définir le niveau de service attendu lorsqu’un client contractualise avec un fournisseur de biens ou de services. Le SLA définit les délais de résolution en cas d’incident, les pénalités éventuelles en cas de non-respect, le niveau de disponibilité du service, le délai de réponse, la capacité de calcul, etc…  

Il est important d'établir des objectifs de performance pour chacun d'entre eux. Ces objectifs doivent être réalistes et mesurables, de manière à pouvoir être utilisés pour évaluer l'efficacité de votre SLA. Vous pouvez procéder comme suit : 

1. Définissez les KPI pertinents selon vos enjeux métier, comme : 

• Taux de résolution de l’incident lors de la première interaction 
• Temps de résolution moyen d’un incident 
• Délai de réponse client 
• Taux de disponibilité du service 
• Nombre de services concernés par la résolution de l’incident 
• Typologie d’incidents 

2. Pour chacun de ces KPI vous définirez des règles fonctionnelles, comme : 

• Taux de résolution de l’incident lors de la première interaction : le pourcentage de tickets incident clôturés pour lequel le statut « traitement en cours » est unique. 
• Temps de résolution moyen d’un incident : temps écoulé entre l’ouverture d’un ticket incident et sa clôture 
• Taux de disponibilité du service : temps écoulé entre le moment ou un utilisateur reçoit un message d’erreur « service indisponible » lorsqu’il essaye de se connecter et le moment où un utilisateur arrive à se connecter normalement. Le taux de disponibilité est le pourcentage du temps total d’indisponibilité rapporté au temps total de disponibilité du service tel que prévu. 

3. Enfin vous définirez des seuils permettant de juger du respect ou non du SLA 

• Délai de réponse client : moins de 4h en moyenne et la médiane ne doit pas dépasser 3h  
• Taux de disponibilité du service : 95% du lundi au vendredi entre 7h et 20h 
• Typologie d’incidents : 55% des tickets clôturés après la première intervention 

Le Process Intelligence au service du SLA

Le process mining ou process intelligence permet de modéliser vos processus métiers end-to-end y compris ceux supportés par plusieurs outils (pour en savoir plus sur le process intelligence (découvrez comment fonctionne le process intelligence).  

Cette vision exhaustive des processus permet de mesurer avec précision les KPI de votre SLA. Les KPI sont calculés à partir des données de vos Systèmes d’Informations, les règles de calculs sont créées directement dans la solution de Process Intelligence pour limiter le développement spécifique de vos outils. Ces solutions permettent de mesurer finement le calcul des temps (jours ouvrés, jours fériés, horaires d’ouvertures du service…) tel que définis dans les contrats/procédures. Cette grande souplesse de paramétrage permet d’initialiser et de faire évoluer simplement ces KPI. 

Il est désormais possible pour vos équipes d’avoir un tableau de bord regroupant l’ensemble de vos KPI et leurs évolutions en temps réel. Vous êtes désormais en mesure d’apporter de la valeur en partageant ces tableaux avec d’autres équipes (marketing, sales…) pour améliorer la satisfaction client, renforcer un argumentaire commercial ou améliorer la perception du service notamment. 

Alertes et prédictions des écarts

Certains outils de Process Intelligence permettent également de créer des alertes lorsque les KPI atteignent un seuil défini. Dans un premier temps il convient de définir les règles déclenchant une alerte (ex : si une demande d’accès à un outil n’est pas prise en charge dans les 48h suivant la demande, notifier un/plusieurs utilisateurs en charge des approbations). Les listes de diffusion, et la fréquence d’envoi des alertes peuvent être ajustées dans l’outil pour gérer finement ce type de processus. 

Basées sur les données historiques, certaines solutions comme ABBYY Timeline utilisent le Machine Learning ce qui permet de prédire l’issue d’un processus (en fonction des champs remplis dans un formulaire la probabilité que la demande soit légitime peut-être calculée). Vos équipes peuvent désormais se focaliser sur les demandes les plus conformes pour y répondre favorablement ou à l’inverse clôturer rapidement les demandes illégitimes. 

Une architecture modulaire

L’utilisation d’un service de process mining permet une architecture modulaire, l’installation technique est transparente pour votre architecture technique car le process mining récupère les logs de SI via des connecteurs ou des protocoles SFTP.  Cette architecture vous dispense de développements spécifiques pour les tableaux de bords et les règles de calculs de vos KPI. Les équipes en charge de la surveillance de ces KPI peuvent paramétrer et faire évoluer règles de gestion et tableaux de bords en autonomie : 

• Chaque utilisateur peut créer et partager des tableaux de bord 
• Il est possible de suivre plusieurs types de SLA en fonction de votre typologie de client en créant des tableaux de bord différents 
• La sécurité des données sensibles est assurée, seules les informations nécessaires au calcul des KPI sont récupérées (horodatage, statuts des tickets, attributs génériques comme les départements concernés ou la nature des incidents…),  

Vos équipes surveillent désormais les doubles numériques de vos processus métiers sans risque de fuite de données. 

Un outil adapté

En fonction des objectifs recherchés, l’utilisation d’une solution de Process Intelligence peut être un outil puissant pour piloter efficacement votre SLA. Le pilotage en temps réel de vos KPI ainsi que les alertes vous permettront de limiter les risques de pénalités ou d’améliorer la satisfaction client. La mise en œuvre peut être rapide (6 semaines en moyenne chez nos clients), elle n’impacte pas les feuilles de route SI déjà initiées et rend vos utilisateurs autonomes rapidement.