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예측 분석으로 IT 티켓 신속 처리하기 Close IT Tickets Faster with Predictive Analytics

Written by Oliver Franz | 2024. 2. 21 오전 2:00:00

밀린 티켓 양이 많은 정보 기술(IT) 부서에서는 여러 근본적인 문제에 마주할 수 있습니다. 이 블로그에서는 사용자가 자체 기술이 예상대로 작동하지 않는다는 사실을 회사에 알리기 위해 제기한 문제를 티켓으로 정의해 보겠습니다.

고객은 원인에 관계없이 만족스럽지 못한 결과를 맞이했습니다. 실제로 고객이 더 빠른 대응을 위해 여러 티켓을 제출하면 문제가 악화되어 작업량이 더 밀리게 될 수도 있습니다. IT 부서는 Minitab Statistical Software예측 분석을 활용하여 문제의 근본 원인을 파악하고 해결하여 밀린 작업량을 줄이고 (또는 없애고) 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

 

실제 사례 

한 대규모 IT 부서는 밀린 작업량이 증가하여 서비스 티켓을 처리하는 데 소요되는 시간을 단축하는 것을 목표로 했습니다. 이를 달성하기 위해 팀장은 티켓 처리에 가장 큰 영향을 미치는 시나리오(즉, 변수)를 파악하려고 했습니다. 티켓 처리 속도의 원인을 이해하면 밀린 작업량의 근본 원인을 파악할 수 있습니다.

해당 부서는 이 문제를 해결하기 위해 가장 빨리 처리된 티켓을 조사하여 근본적인 이유를 파악하기로 결정했습니다. 이러한 통찰력을 적용하면 다른 티켓을 신속하게 처리할 수 있습니다. 이들은 지난 10개월간의 티켓 해결 데이터를 수집하여 Minitab Statistical Software에 입력했습니다. 여기에는 인력 배치 수준(예: 팀 규모), 완료된 작업 수, 티켓 해결 후 고객 만족도 설문조사 및 프로젝트 규모(1~5점 척도로 측정)에 대한 정보를 포함합니다.

 

결과 

데이터를 Minitab의 예측 분석 모듈로 분석하여 결과에 가장 큰 영향을 미치는 변수를 밝힐 수 있습니다. 조사자가 데이터 과학자가 아니었기 때문에 이들은 모듈 내에 편리하게 탑재된 자동화된 머신러닝을 활용했습니다. 이 도구를 사용하여 몇 초 이내에 예측 모델을 구축할 수 있었으며, 가장 정확한 모델을 식별하고 사용하여 티켓 처리의 주요 요인을 효과적으로 파악할 수 있었습니다. 팀은 처음부터 공식을 살펴볼 필요 없이 다음과 같은 상대 변수 중요도 차트를 중점적으로 다루었습니다.


해당 초기 데이터에 따르면 티켓 해결 속도에 가장 중요한 요소는 팀 규모(즉, 인력 배치 수준)입니다. 흥미롭게도 완료된 업무는 멀리 떨어진 2위를 기록한 반면, 고객 만족도 설문조사나 프로젝트 규모는 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났습니다.

표면적으로 팀의 규모가 클수록 문제 해결 속도가 빨라진다는 이 데이터는 팀장에게 완벽한 이해를 제공했습니다.

 

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깊은 인사이트를 얻기 위한 분석 활용

이 정보를 바탕으로 팀은 이제 추가 인력 배치를 지지할 충분한 근거가 생겼습니다. 그렇지만 얼마나 가능할까요? 마지막 요구사항은 직원을 더 채용하는 것이었지만 아무 개선이 이루어지지 않았습니다. 따라서 리소스를 효율적이고 효과적으로 배포하는 방법을 이해해야 했습니다.

다행히 Minitab의 머신러닝 자동화 도구는 팀에 또 다른 귀중한 리소스, 즉 단일 예측 변수 부분 종속성 플롯도 제공했습니다. 팀은 팀 규모를 가장 영향력 있는 예측 변수로 파악했다는 점을 감안하여 해당 요인의 그래프를 분석하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있었습니다. Minitab은 다음과 같은 결과를 도출했습니다.


또한 팀 규모에 따라 이전 작업의 평균 결과를 파악할 수 있습니다. 이 데이터는 문제를 해결하는 데 걸리는 시간이 7명으로 구성된 팀(약 6일)과 10명으로 구성된 팀(약 2.5일) 간에 두 배 이상 차이가 났다는 걸 알 수 있습니다.

하지만 해당 데이터는 10명으로 구성된 팀과 12명으로 구성된 팀이 티켓을 해결하는 데 걸리는 시간에서는 뚜렷한 차이가 없다는 걸 알려줍니다. 따라서 이 경우 최대의 효율성을 위해 10명의 IT 전문가로 구성된 팀이 현장 티켓과 문제 해결에 전념하도록 하는 것이 가장 좋습니다. 마찬가지로 중요한 것은 인력 배치 수준에 상당한 투자가 이루어지지 않는 한 5명과 7명의 전문가 사이에도 차이가 거의 없으므로 팀원을 한 명 더 고용하는 것으로는 크게 영향이 없음을 보여 줍니다.

 

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주요점 

이러한 결과는 근본적으로 개선 로드맵과 현재 문제에 대한 설명을 제공하기 때문에 매우 중요합니다. 밀린 티켓 수량을 줄이고 고객 만족도를 빠르게 개선할 수 있는 명확한 솔루션이 있습니다.

또한 생성된 시각화 요소는 고위 경영진 의사결정권자에게 매력적인 스토리를 전달하며, 직원 채용에 투자해야 할 필요성을 강조할 뿐 아니라 문제를 해결하는 데 얼마나 많은 직원을 채용해야 할지에 대해서도 알려줍니다.

 

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