Nexthinkで実現するサービスデスクの効率化
簡単に直す。すばやく解決。常に最適化。
サービスデスクチームはダイナミックな職場環境での課題に直面しており、効率化を図ろうとしています。ですが、ユーザーやデバイスに関してリアルタイムで一元的に把握できる情報もないまま、従業員から報告される問題への対応に追われ、必要なリソースもコストも増えるばかりです。
そうした状況はもう変えなければなりません。サービスデスクには、インシデントを迅速に解決し、従業員の満足度を高め、効率を最大限に高める実用的なインテリジェンスが不可欠です。
お客様に信頼される理由
MTTRを短縮し、エクスペリエンスを向上
変化し続けるワークプレイスでの技術的な課題は生産性に影響します。現在のツールは、従業員の問題とエクスペリエンスを関連付けることができていません。
Nexthinkは、そうしたギャップを埋め、問題を把握、診断、解決するための従業員視点のソリューションを提供します。エージェントは問題を迅速に解決するためのインサイトを取得し、平均修復時間（MTTR）を大幅に短縮して、従業員全体のデジタルエクスペリエンスを向上します。
Nexthinkの高度なインサイトをITサービス管理（ITSM）システムと統合すると、サポートエージェントが強化され、サポートチケットをより迅速に処理して解決できます。
デバイスハードウェア、オペレーティングシステム、およびその他の重要な属性に関する包括的な詳細情報にアクセスすることで、情報収集プロセスが効率化され、貴重な時間を無駄にせずに済みます。
ITSMインターフェース内のカスタムチェックリストをプロアクティブな診断に利用できます。これらのチェックリストは、デバイスの潜在的な問題を特定し、サポートチームが問題を解決するためのリモートアクションをそのデバイスに直接実行できるようにするために役立ちます。
ITSMとシームレスに統合
Nexthinkの高度なインサイトをITサービス管理（ITSM）システムと統合すると、サポートエージェントが強化され、サポートチケットをより迅速に処理して解決できます。
デバイスハードウェア、オペレーティングシステム、およびその他の重要な属性に関する包括的な詳細情報にアクセスすることで、情報収集プロセスが効率化され、貴重な時間を無駄にせずに済みます。
ITSMインターフェース内のカスタムチェックリストをプロアクティブな診断に利用できます。これらのチェックリストは、デバイスの潜在的な問題を特定し、サポートチームが問題を解決するためのリモートアクションをそのデバイスに直接実行できるようにするために役立ちます。
プロアクティブな修復の適用
エンドユーザーのマシンで繰り返し発生している問題にプロアクティブに対処し、ユーザーが気づく前に問題を解決します。このプロアクティブなアプローチにより、サービスデスクへの電話とユーザーによるチケットの申請が最小限に抑えられ、業務をスムーズに進められるようになります。
特定の問題を複数のデバイスで修復する必要がある場合も、完全に自動化され、手動での対応は不要です。
自動的にデバイス上の既知の問題が検出され、修復スクリプトが実行されるので、従業員は何もせずに済みます。
MTTRの改善
Nexthinkの実用的なインサイト、AIベースの診断、リアルタイムの修復を活用することで、サービスデスクの機能が強化され、割り当てられたチケットに迅速に対応できるようになります。
また、サービスデスクが他のデバイスの問題をプロアクティブに特定・解決して、新たなチケットが申請されないようにすることができます。
Nexthinkにより、サービスデスクは複雑なチケットにも内部で対処し、早期エスカレーションを回避できるようになります。そのため、平均修復時間（MTTR）が短縮され、初回対応での解決率が向上します。
インシデントを未然に防止
社内の一部またはすべてのデバイスに対し、スケジュールした修復処理を一括で自動的に実行することができます。
デバイス上で既知の問題が検出されたときに修復スクリプトが自動的に開始されるので、従業員は何もする必要がありません。
このプロアクティブなアプローチにより、ITの問題の発生を未然に防ぐことができます。
シフトレフト
画期的な自己修復およびセルフサービスアプローチを活用することで、PCが自律的に問題に対処し、エンドユーザーは別の問題を解決できるようになります。この変革的な戦略により、サポートヘルプデスクへの電話が繰り返される回数を大幅に減らせます。
L1アナリストが対応しなければならない問題が格段に減って、従来はL2およびL3アナリストが対応していたより難しい問題に注力できるようになります。
同時に、Nexthinkのインテリジェンスを活用することで、L2およびL3アナリストはより複雑な問題を迅速かつ簡単に解決できるようにもなります。この戦略的シフトによって、リソースの割り当てが最適化され、サポートティア全体の効率が向上します。