Comment piloter vos SLA grâce aux tableaux de bord ?

Depuis de nombreuses années, les entreprises font appel à des prestataires dans la gestion de leur TMA (Tierce Maintenance Applicative). Elles mettent en place des contrats de type SLA (Service Level Agreement ou Accord de Niveau de Service) avec leur prestataire de développement informatique, par lequel ce dernier s’engage à fournir un ensemble de services à un ou plusieurs clients. Ils sont utilisés afin de définir les attentes des clients et de tenir les entreprises responsables de leurs promesses. Par exemple, il est fréquent qu’un prestataire ait pour engagement une prise en compte de 90 % des tickets critiques (ce qui octroie 10% de marge d’erreur) dans les 2h.

Pour autant, il est souvent compliqué de suivre avec fiabilité et simplicité le respect des engagements pris par les différentes parties. Les procédures d’extractions de données et d’analyse sont souvent manuelles et fastidieuses. Au quotidien, la priorisation de l’activité est aussi un enjeu majeur.

Dans cette article, nous vous présenterons rapidement quelques éléments destinés à mieux comprendre l’usage des SLA. Puis nous vous détaillerons comment vous assurer que les engagements entre les différentes parties, en particulier ceux portant sur les délais, sont bien respectés lors du développement d’un produit (ou lors d’un projet IT). Enfin, nous verrons comment optimiser vos SLA au quotidien.

Deux outils apparaîtront dans votre lecture, mais les explications sont valables quels que soient les outils :

DÉFINIR SES SLA, JIRA À L’APPUI


Revenons-en à nos SLA. La première chose à savoir est qu’un engagement client peut être conditionné par plusieurs critères. Parmi eux, le seul obligatoire est le changement de statut d’une demande, traduite au préalable sous forme de ticket. Par exemple, nous allons surveiller le délai passé entre le statut « Ouvert » et le statut « Pris en compte » pour s’assurer que la demande a été prise en compte dans les délais imposés. Ensuite, il y a des critères optionnels. Parmi eux, il y a par exemple le type de ticket que nous renseignons à la création de ce dernier:

  • Demande de service – Ex : Besoin d’un nouvel ordinateur
  • Incident – Ex : Le site internet ne fonctionne plus (problème d’infrastructure)
  • Anomalie – Ex : Le bouton AA ne fonctionne plus
  • Demande de chiffrage/devis – Ex : Demande de chiffrage pour le développement du
    produit AA
types-de-demandes-Jira

Ensuite, il est également possible d’utiliser la criticité qui peut être bloquante, majeure, mineure ou basse. Enfin, il est possible de configurer ses SLA en fonction de champs personnalisés (ajoutés à la demande).

configurer-priorités-jira

Une fois les SLA définis et configurés, dans la pratique, l’outil permet d’afficher sur les tickets créés, les délais imposés et restants sous forme de minuteur.
Comme illustré ci-dessous, le prestataire doit avoir apporté une première réponse dans les 2h. Grâce à Jira nous pouvons voir qu’il lui reste 1h53 min pour le faire.

SLA-jira-délais

Comme nous le voyons, Jira permet de réaliser un premier suivi des SLA, ticket par ticket. Néanmoins, il est nécessaire de disposer d’un outil de pilotage plus macro pour répondre aux problématiques afférentes à la gestion des SLA. C’est ce que nous vous proposons de découvrir dans la seconde partie.

LE REPORTING, CLÉ D’UNE RELATION DURABLE ?

Comment s’assurer que les engagements entre les différentes parties sont bien respectés ?


Pour répondre à votre problématique, une des solutions est de produire un tableau de bord dans l’outil décisionnel d’entreprise afin de centraliser et automatiser la génération des indicateurs. L’enjeu de ce dernier est de fiabiliser le reporting utilisé par les deux parties. L’intégration dans votre décisionnel vous permettra également une analyse macro descendante (du niveau le plus élevé jusqu’au détail le plus fin), un gain de temps dans le reporting et enfin la possibilité de monitorer régulièrement le respect des engagements.
Nos expériences chez nos clients ont fait apparaître trois besoins majeurs à traiter pour répondre à l’enjeu de respect des engagements. Parmi eux, nous notons qu’il y a un besoin fort autour du pilotage interne des engagements client, du suivi de l’engagement en interne inter équipe (OLA = Organization Level Agreement) et d’une mise à disposition d’un reporting aux clients.


Vous trouverez ci-dessous un exemple d’un tableau de bord que nous avons conçu pour un de nos clients :

tableaux-de-bord-business-intelligence-respect des engagements

Dans ce rapport, nous pouvons consulter les SLA des tickets clôturés. Par exemple, si nous regardons les tickets critiques en bas à gauche, nous remarquons qu’il y a 66 % de tickets résolus dans les délais. Nous sommes donc en dessous du seuil défini dans le contrat car le curseur est positionné dans la partie orange de notre visuel. Des filtres nous permettent d’analyser ces chiffres sous différents axes (Projet, type de ticket, clients…) afin de prendre les décisions adaptées.
À présent, nous allons traiter la deuxième problématique. Celle liée à l’optimisation quotidienne des SLA.

Comment optimiser ses SLA ?

À nos yeux, deux actions majeures peuvent être réalisées :

La première action est de développer une expérience client (UX) /prestataire optimale. Pour y parvenir, nous vous proposons les trois clés suivantes :

  • Proposer une base de connaissance accessible en self-service. Il peut s’agir d’une documentation ou d’une FAQ réalisée sur Confluence disponible pour vos clients en quelques clics. Grâce à cela, les demandeurs deviendront autonomes. Ils pourront résoudre leurs problèmes avant même de créer un ticket. Cela engendrera une baisse du nombre de tickets, réduira la charge d’analyse et permettra donc un meilleur respect des SLA.
  • Faciliter la conception complète et précise des tickets grâce à une interface simplifiée.
  • Automatiser les actions répétitives. Nous pouvons fiabiliser les SLA et gagner du temps grâce au moteur d’automatisation dans Jira service Management. Dans ce cas, l’équipe de support n’a plus à se charger des tâches à faible valeur ajoutée. Elle se concentrera plutôt sur des actions à forte valeur ajoutée comme par exemple : qualifier, investiguer et résoudre les tickets de nos clients.

La deuxième action est de créer un tableau de bord de pilotage opérationnel. Celui-ci permettra de prioriser les tickets à traiter au quotidien en fonction des éléments ci-dessous :

  • Délais restants ou écoulés sur les SLA définis (Prise en compte du ticket, Première réponse apportée, Résolution du ticket)
  • Projet
  • Type de demande
  • Criticité …

Remarque : Il est indispensable de prendre en compte les plages d’ouverture du service traitant les tickets.

Voici, un exemple de tableau de bord que nous avons développé. Vous pouvez visualiser une zone de filtres à gauche et des indicateurs macro en haut. Ils vous donnent un aperçu du nombre de tickets à traiter, au global, puis déclinés par SLA et enfin par délai restant. Cette déclinaison doit favoriser la priorisation des tickets à traiter quotidiennement. Plus le volume augmente, plus cette analyse devient essentielle.

tableaux-de-brod-gestion-et-priorisation-des-tickets-et-des-sla-business-intelligence

Une fois que nous avons regardé de manière macro l’état de nos demandes, il est alors temps de rentrer dans le détail des tickets. Ainsi le reporting ci-dessous, permet de consulter, SLA par SLA, les tickets concernés, avec le niveau de détail que l’on souhaite. Par la suite, il est même possible d’accéder au détail du ticket dans Jira en cliquant sur la référence (ici, Issue Key).

tableaux-de-bord-gestion-des-sla-par-détails-des-tickets-jira-business-intelligence

En conclusion 


Comme vous l’aurez compris, la combinaison des outils Atlassian (Jira/Confluence) et d’un outil décisionnel tel que Power BI vous permet de gérer votre TMA d’une part et de fiabiliser et optimiser au quotidien vos SLA d’autre part. Les avantages du pilotage automatisé des SLA sont nombreux. Le plus important d’entre eux est sans doute qu’il améliore considérablement la relation entre le client et son prestataire par deux biais :

  • Une confiance accrue dans les données échangées
  • Un taux de respect des engagements amélioré de semaines en semaines

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