Der Freitagnachmittag-Effekt

Marion Berghaus kannte ihren Montag. Seit zwölf Jahren leitete sie den 2nd-Level-Support bei der Schreiber & Kollegen AG, einem mittelständischen Versicherer mit knapp 2.000 Mitarbeitern, und seit zwölf Jahren begann jede Woche gleich: Um 8:15 Uhr loggten sich ihre sechs Agents ein, öffneten die Queue – und starrten auf 40 bis 50 offene Tickets. Dreimal so viele wie am Freitagabend.

"Montag halt", sagte Rainer, der dienstälteste Agent, und öffnete das erste Ticket.

Das Team arbeitete die Woche durch. Dienstag war die Queue bei 35, Mittwoch bei 25, Donnerstag bei 15. Freitagnachmittag, irgendwann gegen 16 Uhr, war sie einstellig. Ein kurzes Aufatmen. Dann Wochenende. Dann wieder Montag.

Marion hatte diesen Rhythmus akzeptiert wie das Wetter. Er war unangenehm, aber unvermeidlich. So funktionierte halt ein Service Desk in einer Versicherung: Montags kam alles auf einmal, und Freitags war Ruhe.

Bis Jan fragte.

"Warum passiert das jede Woche?"

Jan Willner war seit drei Monaten im Team. Vorher hatte er Wirtschaftsinformatik studiert und ein Praktikum bei einem Logistikunternehmen gemacht. Er war gründlich, manchmal zu gründlich, und er stellte Fragen, die niemand mehr stellte.

"Ich hab mir die Ticket-Daten der letzten acht Wochen angeschaut", sagte er an einem Mittwoch beim Kaffee. "Der Montagmorgen-Spike ist real, klar. Aber er kommt nicht nur daher, dass am Wochenende niemand Support anbietet."

Marion schaute ihn an. "Sondern?"

Jan hatte eine Tabelle mitgebracht. Nichts Aufwendiges – ein CSV-Export aus dem Ticketsystem, sortiert nach Erstellungsdatum und Abschlussdatum.

"Schau dir den Freitag an", sagte er. "Ab 14 Uhr sinkt der Inflow massiv. Die Endanwender melden weniger, weil sie ins Wochenende gehen. Das ist erwartbar."

"Ja, und?"

"Jetzt schau dir den Outflow an. Also wie viele Tickets wir Freitagnachmittag abschließen."

Marion schaute auf die Zahlen. Freitag, 8–12 Uhr: 14 geschlossene Tickets. Normal. Freitag, 12–14 Uhr: 9 geschlossene Tickets. Noch normal. Freitag, 14–17 Uhr: 3 geschlossene Tickets.

"Drei?"

"Drei. Und es sind immer einfache Tickets. Passwort-Resets, Berechtigungen, Standardfälle. Die komplexen – Software-Installationen, Netzwerkprobleme, alles was länger als eine Stunde dauert – die bleiben liegen."

Das Muster wird sichtbar

Marion nahm sich die Daten mit nach Hause. Nicht physisch – sie exportierte die letzten zwölf Wochen und schaute sie sich am Wochenende in Ruhe an. Was sie fand, überraschte sie.

Das Team zeigte ein konsistentes Verhalten: Freitags ab 14 Uhr räumten die Agents die einfachen Tickets aus der Queue. Schnelle Erfolge, schnelle Abschlüsse. Die komplexen Tickets – die, die Recherche erforderten, die, bei denen man eine Testumgebung aufsetzen musste, die, bei denen man einen Kollegen vom Application Management brauchte – wurden nicht angefasst.

Nicht aus Faulheit. Aus einem nachvollziehbaren Kalkül: Wer um 14:30 ein komplexes Ticket öffnet, das drei Stunden dauert, sitzt um 17:30 noch dran. Und wer möchte freitags um 17:30 noch an einem VPN-Konfigurationsproblem arbeiten, das sich möglicherweise über das Wochenende hinziehen wird? Niemand. Also: einfache Tickets zuerst, komplexe auf Montag.

Das Problem war, dass dieses Verhalten einen Effekt hatte, den niemand bedacht hatte.

Montagmorgen kamen nicht nur neue Tickets aus dem Wochenstarts-Inflow – die Mitarbeiter der Versicherung, die nach dem Wochenende ihre IT-Probleme meldeten. Dazu kamen die 8 bis 12 komplexen Tickets vom Freitag, die das Team vor sich hergeschoben hatte. Und diese komplexen Tickets waren nicht einfacher geworden über das Wochenende. Sie waren genauso aufwendig wie am Freitag – nur jetzt standen sie neben 25 frischen Montagstickets in der Queue.

Die mittlere Queue-Tiefe am Montagmorgen war nicht das Ergebnis einer einzelnen Ursache. Sie war die Summe aus zwei Effekten: dem Wochenstart-Inflow und dem aufgeschobenen Freitags-Outflow.

Die Rechnung

Jan hatte es vorgerechnet. In den letzten acht Wochen sah das Muster so aus:

Durchschnittlicher Inflow Montagmorgen (8–12 Uhr): 22 neue Tickets. Durchschnittlicher Überhang vom Freitag: 10 komplexe Tickets. Queue-Tiefe um 8:15 Uhr: 32 Tickets.

Das Team bearbeitete im Schnitt 4 Tickets pro Stunde. Bei einer Queue von 32 Tickets ergab sich eine mittlere Wartezeit von 8 Stunden – ein ganzer Arbeitstag, bevor ein am Montagmorgen gemeldetes Problem überhaupt angeschaut wurde.

Ohne den Freitags-Überhang wäre die Queue bei 22. Die mittlere Wartezeit: 5,5 Stunden. Immer noch nicht ideal, aber fast 30% kürzer.

"Das ist das, was die Warteschlangentheorie vorhersagt", sagte Jan. "Queue-Tiefe geteilt durch Durchsatz ergibt Verweildauer. Wenn wir die Queue um 10 Tickets senken, sinkt die Wartezeit um zweieinhalb Stunden. Ohne dass jemand schneller arbeiten muss."

Marion nickte langsam. Sie dachte an die Montagmorgen-Meetings mit ihrem Chef, in denen sie die wöchentlichen Durchlaufzeiten erklären musste. An die Beschwerden der Fachabteilungen, die immer am Montagnachmittag kamen. An die Überstunden, die sie manchmal für Dienstagabend genehmigen musste, um den Montags-Rückstau abzuarbeiten.

Und an die einfache Frage, die niemand gestellt hatte: Was passiert eigentlich freitags ab 14 Uhr?

Die Regel

Marion führte keine große Reorganisation durch. Kein neues Tool, kein zusätzliches Personal, kein Prozess-Reengineering. Sie führte eine Regel ein.

"Ab sofort gilt: Freitags ab 14 Uhr werden komplexe Tickets priorisiert, nicht einfache."

Die Logik dahinter war simpel. Die einfachen Tickets – Passwort-Resets, Berechtigungsanfragen, Standard-Softwareinstallationen – konnten am Montagmorgen in 10 bis 15 Minuten erledigt werden. Sie waren Montagmorgen genauso einfach wie Freitagnachmittag. Sie veralteten nicht über das Wochenende.

Die komplexen Tickets hingegen profitierten davon, freitags bearbeitet zu werden: Der Agent hatte Zeit, sich einzuarbeiten, konnte Rückfragen stellen, solange die Fachabteilungen noch erreichbar waren, und konnte das Ticket entweder abschließen oder zumindest so weit vorbereiten, dass am Montag nur noch die letzte Meile fehlte.

Rainer war skeptisch. "Dann sitzen wir freitags um 17 Uhr noch an einem SAP-Problem."

"Vielleicht", sagte Marion. "Aber dann haben wir montags 10 Tickets weniger in der Queue. Und das bedeutet: zweieinhalb Stunden weniger Wartezeit für jeden Mitarbeiter, der Montagmorgen ein Problem meldet."

Sechs Wochen später

Die Umstellung brauchte zwei Wochen, bis sie sich eingespielt hatte. In der ersten Woche griffen die Agents aus Gewohnheit weiter zu den einfachen Tickets. Marion erinnerte, korrigierte, erklärte. In der zweiten Woche funktionierte es.

Nach sechs Wochen zog Marion Bilanz.

Die durchschnittliche Queue-Tiefe am Montagmorgen war von 32 auf 19 gesunken. Der Freitags-Überhang hatte sich von 10 auf 3 komplexe Tickets reduziert – die meisten wurden jetzt freitags zumindest angestoßen oder abgeschlossen.

Die mittlere Wartezeit am Montag: 4,7 Stunden statt 8. Nicht perfekt – aber eine Verbesserung um 40%.

Und ein unerwarteter Nebeneffekt: Die Qualität der Lösungen bei komplexen Tickets war gestiegen. Wenn ein Agent freitags um 14:30 ein VPN-Problem öffnete, hatte er zwei Stunden ohne Zeitdruck, um sich einzulesen, die Umgebung zu prüfen und die Lösung vorzubereiten. Montagmorgens, zwischen Telefon, Chat und einer Queue von 40 Tickets, war das nie möglich gewesen.

Was Marion nicht verändert hat

Kein neues Tool. Kein zusätzliches Budget. Keine Reorganisation. Keine externen Berater.

Eine Regel. Basierend auf einer Beobachtung, die in den Daten sichtbar war – die aber niemand systematisch betrachtet hatte, weil "Montag ist halt Montag" zu den Wahrheiten gehörte, die man nicht hinterfragte.

Das Muster, das Jan entdeckt hatte, ist kein Spezialfall der Schreiber & Kollegen AG. Es existiert in fast jedem Service Desk, der Wochentags arbeitet. Die Details variieren – manchmal ist es nicht der Freitag, sondern der Tag vor einem Feiertag; manchmal sind es nicht komplexe Tickets, sondern Eskalationen, die geschoben werden; manchmal liegt das Verschieben nicht bei den Agents, sondern beim Routing, das Freitagnachmittag keine L2-Tickets mehr zuweist.

Aber das Grundmuster ist universell: Wenn der Outflow am Ende der Woche einbricht und der Inflow am Anfang der nächsten Woche eine Spitze hat, addieren sich die Effekte zu einer Queue-Explosion, die den gesamten Wochenbeginn dominiert.

Wer über Inflow/Outflow-Verhältnisse nachdenkt, sieht das sofort: Ein System, dessen Outflow periodisch unter den Inflow fällt, baut periodisch Rückstau auf. Der Rückstau verschwindet nicht von selbst – er verschiebt sich in die nächste Periode.

Was bleibt

Marion erzählte die Geschichte später bei einem ITSM-Meetup. Ein Teamleiter aus einem Krankenhauskonzern nickte und sagte: "Bei uns ist es Donnerstagnachmittag. Da geht nichts mehr, weil alle auf die Freitags-Befundkonferenz vorbereiten."

Eine Teamleiterin aus dem Einzelhandel sagte: "Bei uns ist es andersherum – der Freitag ist der stärkste Inflow-Tag, und Montags ist Ruhe."

Die Muster sind überall. Sie sehen nur überall etwas anders aus.

Das Entscheidende ist nicht das spezifische Muster, sondern die Frage, die Jan gestellt hat: "Warum passiert das jede Woche?" Nicht als rhetorische Klage, sondern als ehrliche, datengestützte Untersuchung.

Die Antwort steckt in den Ticket-Daten. Sie steckt im Abgleich von Inflow und Outflow über den Wochenverlauf. Sie steckt in der Frage, welche Tickets wann bearbeitet und welche wann verschoben werden.

Und manchmal ist die Lösung nicht größer als eine einzelne Regel.

Zusammenfassung

Viele Service-Desk-Teams erleben einen wöchentlichen Rhythmus aus Montagmorgen-Spitze und Freitagnachmittag-Flaute – und akzeptieren ihn als unvermeidlich. Die Ursache liegt oft nicht nur im Wochenstart-Inflow, sondern auch im systematischen Aufschieben komplexer Tickets zum Wochenende hin. Die Queue-Tiefe am Montag ist die Summe beider Effekte. Wer das Muster in den Daten sichtbar macht, kann mit einfachen Maßnahmen die Montags-Spitze deutlich reduzieren.

Weiterführende Quellen

• Little, J.D.C. & Graves, S.C. (2008): "Little's Law". In: Building Intuition, Springer.
• Anderson, D.J. (2010): Kanban: Successful Evolutionary Change for Your Technology Business. Blue Hole Press.
• Hopp, W.J. & Spearman, M.L. (2011): Factory Physics. 3. Aufl., Waveland Press.