Szenarien aus der Praxis

Daten verbinden, Analyse starten, erste Findings sehen. Keine Installation, kein Berater, kein Projektplan – in unter 5 Minuten von Rohdaten zu Erkenntnissen.

Team Support erscheint überlastet – 3.8x über Median. Die naheliegende Interpretation: Personalmangel. Die Daten zeigen: 70% der Tickets durchlaufen unnötig Team Ops. Die Ursache ist ein Routing-Fehler seit KW 04, kein Kapazitätsproblem.

Team A leitet Tickets schnell weiter – SLA-Quote stimmt. Aber Team B zeigt wachsende Bearbeitungszeiten. Im Team-Dashboard sieht Team A vorbildlich aus. Im Gesamtbild ist es die Ursache des Problems.

Eine bestimmte Ticket-Kategorie dauert in einem Team 3x länger als vergleichbare Kategorien. Andere Teams zeigen bei derselben Kategorie normale Werte. Die Tickets landen dort wegen einer pauschalen Zuordnungsregel.

4.000+ Tickets pro Monat, Auftrag zur Automatisierung – aber unklar, wo der größte Effekt liegt. Standard-Reports zeigen Volumen, aber nicht wo strukturelle Ineffizienz sitzt.

Fachbereich beschwert sich über lange Wartezeiten, IT erklärt Überlastung – beide haben Recht. Der Engpass liegt zwischen den Teams, nicht innerhalb eines Teams.

SLA-Erfüllung liegt bei 92 % – aber 3 Kategorien performen bei 65 %. Der Durchschnitt verdeckt, wo der größte Hebel für Verbesserung liegt.