벤치마크 KPI

  • 릴리스 버전: Xanadu
  • 업데이트 날짜 2024년 08월 01일
  • 읽기10분

    • 벤치마크 KPI를 사용하거나 사용하지 않도록 설정하고 KPI 조건을 사용자 지정할 수 있습니다. 퍼포먼스 분석와의 통합으로 KPI 데이터에 대한 일일 데이터 수집 및 드릴다운 기능이 제공됩니다.

    벤치마크는 ITSM, ITOM, 가상 에이전트, 보안 운영 KPI, 성공 대시보드 및 전략적 포트폴리오 관리를 제공합니다.
    주:
    벤치마크 업그레이드는 이전 릴리스의 KPI 상태 또는 구성을 변경하지 않습니다. 새 KPI는 기본적으로 사용하도록 설정됩니다.

    벤치마크는 글로벌 및 업계 벤치마크를 계산하도록 선택한 고객의 익명, 집계, 사용량 데이터를 사용합니다. 벤치마크 애플리케이션의 KPI는 월별 집계를 기반으로 한 달의 총 인시던트 수와 같은 사용 횟수 데이터만 수집하는 퍼포먼스 분석 표시기입니다. 데이터 수집 중에 벤치마크 애플리케이션은 인시던트 설명과 같은 다른 상세 정보 또는 요청, 변경 또는 애플리케이션에 대한 정보를 고려하지 않습니다.

    산업 범주, 사용자 크기 및 3개 지역 집계의 각 코호트 버킷에 대한 참여 고객 수는 월간 벤치마크 값을 계산하고 완전한 익명성을 유지할 수 있을 정도로 큽니다. 데이터 익명성 보장을 강화하기 위해 벤치마크 사용자 인터페이스에서는 한 번에 하나의 필터만 사용할 수 있습니다.

    ITSM KPI

    표 1. 인시던트
    KPI 설명
    주:
    일부 환경에서는 해결된 인시던트를 포함하는 KPI에 해결된 인시던트 데이터를 검색하기 위한 추가 구성이 필요할 수 있습니다.
    해결된 높은 우선순위 인시던트 비율(%)

    [해당 월에 해결된 우선순위 1(P1) 및 우선순위 2(P2)인 인시던트의 수] / [같은 달에 해결된 총 인시던트의 수]

    인시던트 수가 인시던트 테이블에서 생성됩니다.
    주:
    P1 및 P2 인시던트의 정의는 참가자마다 다를 수 있습니다. P1 및 P2 인시던트는 다른 사용자의 인시던트와 비슷할 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다. 비교를 위해 이 보고서에 제공된 메트릭은 모든 참가자의 평균을 나타냅니다.
    첫 번째 할당에서 해결된 인시던트 비율(%)

    [해당 월에 첫 할당에 대해 해결된 인시턴스 수] / [같은 달에 해결된 총 인시던트 수]

    첫 번째 할당은 재할당 횟수 필드가 인시던트에 대해 0인 경우입니다.
    SLA 내에서 해결된 인시던트 비율(%)

    [해당 월에 SLA가 충족되고 해결된 인시턴스 수] / [같은 달에 해결된 총 인시던트 수]

    충족된 SLA는 월간 해결된 인시던트에 대한 task_sla 테이블에서 계산됩니다.
    재개시된 인시던트의 비율(%)

    [재오픈된 해당 월에 해결된 인시턴스 수] / [같은 달에 해결된 총 인시던트 수]

    재오픈은 재오픈 횟수 필드가 인시던트에 대해 0보다 큰 경우입니다.
    높은 우선순위 인시던트의 해결 평균 시간

    [해당 월에 해결된 모든 높은 우선순위 인시던트의 기간 합계] / [같은 달에 해결된 높은 우선순위 인시던트의 총수]

    • 기간은 생성부터 해결까지 소요되는 시간입니다.
    • 높은 우선순위 인시던트에는 우선순위 1(P1) 및 우선순위 2(P2)가 포함됩니다.
    인시던트 해결을 위한 평균 시간

    [해당 월에 해결된 모든 인시던트의 기간 합계] / [같은 달에 해결된 총 인시던트 수]

    기간은 생성부터 해결까지 소요되는 시간입니다.
    사용자당 생성된 인시던트 수

    월간 생성된 사용자당 인시던트 수

    전체 값은 사용자당 참여하는 모든 고객의 평균입니다.
    표 2. 문제
    KPI 설명
    높은 우선순위 문제의 비율(%)

    [해당 월에 종결된 높은 우선순위 문제 수] / [같은 달에 종결된 총 문제 수]

    높은 우선순위 문제에는 우선순위 1(P1) 및 우선순위 2(P2)가 포함됩니다.
    문제별 해결된 인시던트의 비율(%)

    [해당 월에 해결되었으며 문제와 연결된 인시던트의 수] / [해당 월에 해결된 총 인시던트의 수]
    문제 종결에 걸리는 평균 시간

    [해당 월에 종결된 모든 문제의 기간 합계] / [같은 달에 종결된 총 문제 수]

    • 기간은 생성부터 종결까지 소요되는 시간입니다.
    • 문제에는 우선순위 1(P1)부터 우선순위 5(P5)까지 포함됩니다.
    표 3. 변경
    KPI 설명
    새 긴급 변경 비율(%)

    [해당 월에 종결된 긴급 변경 사항의 수] / [같은 달에 종결된 총 변경 사항 수]

    모든 변경 사항에는 표준, 일반 및 긴급이 포함됩니다.
    실패한 변경 비율(%)

    [해당 월에 성공하지 못한 변경 사항의 수] / [같은 달에 종결된 총 변경 사항 수]
    변경 종결에 걸리는 평균 시간

    [해당 월에 종결된 모든 변경 사항의 기간 합계] / [같은 달에 종결된 총 변경 사항 수]

    • 기간은 생성부터 종결까지 소요되는 시간입니다.
    • 모든 변경 사항에는 표준, 일반 및 긴급이 포함됩니다.
    표 4. 서비스 카탈로그
    KPI 설명
    SLA 위반에 따른 종결 요청 비율(%)

    [해당 월의 SLA가 위반된 상태로 종결된 요청 수] / [같은 달에 종결된 총 요청 수]

    위반 SLA는 월간 종결된 요청에 대한 task_sla 테이블에서 계산됩니다.
    요청을 이행하는 데 걸리는 평균 시간

    [해당 월에 이행된 서비스 카탈로그 요청의 기간 합계] / [같은 달에 이행된 총 서비스 카탈로그 요청 수]

    • 기간은 생성부터 종결까지 소요되는 시간입니다.
    • 이행된 서비스 카탈로그 요청 수는 한 달 내에 종결된 sc_req_item 테이블의 기록 개수입니다.
    사용자별로 생성된 요청 수

    월간 생성된 사용자당 요청 수
    표 5. Knowledge
    KPI 설명
    KB 문서를 사용하여 해결된 인시던트 비율(%)

    [월간 해결된 KB 문서의 인시던트 수] /

    [같은 월에 해결된 총 인시던트 수]
    사용자당 지식 문서 뷰의 수
    월간 사용자당 지식 문서 뷰의 수
    • 지식베이스 뷰는 kb_use 테이블에서 생성됩니다.
    • 전체 값은 사용자당 참여하는 모든 고객의 평균입니다.
    표 6. ITSM 가상 에이전트
    KPI 설명
    콜 편향 비율(%)

    [가상 에이전트를 사용하여 생성된 인시던트 및 요청 수] / [생성된 인시던트 및 요청의 총수]

    가상 에이전트를 사용하여 인시던트 또는 요청을 제출한 횟수(백분율)입니다. 이는 가상 에이전트 주제에 추가된 편향 패턴에 의해 결정됩니다.
    자동 해결된 인시던트 비율(%)

    [가상 에이전트에 의해 자동 해결된 인시던트 수] / [총 해결된 인시던트 수]

    자동화된 워크플로우를 사용하거나 문제 자동 해결을 통해 인시던트를 자동으로 해결한 횟수(백분율)입니다.
    표 7. 기타
    KPI 설명
    평균 고객 만족도

    [월간 모든 설문 조사 인스턴스의 정규화된 메트릭 값 합계] /

    [같은 월에 생성된 총 설문 조사 인스턴스 수]
    • 테이블: asmt_metric_results
    • 설문 조사: 고객 만족도 설문 조사
    • 메트릭 값은 범주당 가중치로 정규화됩니다.
    주:
    이 KPI는 기본 시스템 고객 만족도 설문 조사를 사용합니다.

    다른 설문 조사를 사용하여 사용자 피드백을 수집하면 KPI 정의를 사용자 지정할 수 있습니다.
    이행자당 요청자 수

    [월간 활성화된 요청자(비 ITIL) 사용자 수] /

    [같은 월에 활성화된 총 ITIL 사용자 수]

    ITOM KPI

    표 8. CMDB
    KPI 설명
    중복 CI 비율(%)

    월간 중복 CI의 평균 비율(%)입니다.

    중복 CI는 cmdb_health_scorecard 테이블을 사용하여 계산됩니다.
    주:
    중복 CI에 대한 정의는 참가자마다 다를 수 있습니다. 중복 CI 정의는 다른 사용자의 정의와 비슷하거나 그렇지 않을 수도 있습니다. 비교를 위해 이 보고서에 제공된 메트릭은 모든 참가자의 평균을 나타냅니다.
    미준수 CI의 비율(%)

    월간 미준수 CI의 평균 비율(%)입니다.

    미준수 CI는 cmdb_health_scorecard 테이블을 사용하여 계산됩니다.
    주:
    CI 준수 감사의 정의는 참가자마다 다를 수 있습니다. CI 준수 감사 정의는 다른 사용자의 정의와 비슷하거나 그렇지 않을 수도 있습니다. 비교를 위해 이 보고서에 제공된 메트릭은 모든 참가자의 평균을 나타냅니다.
    부실 CI의 비율(%)

    월간 부실 CI의 평균 비율(%)입니다.

    부실 CI는 cmdb_health_scorecard 테이블을 사용하여 계산됩니다.
    주:
    부실 CI의 정의는 참가자마다 다를 수 있습니다. 부실 CI 정의는 다른 사용자의 정의와 비슷하거나 그렇지 않을 수도 있습니다. 비교를 위해 이 보고서에 제공된 메트릭은 모든 참가자의 평균을 나타냅니다.

    대화형 인터페이스 KPI

    표 9. 가상 에이전트
    KPI 설명
    가상 에이전트를 사용하는 사용자 비율(%)

    [가상 에이전트를 사용하는 사용자 수]/[총 활성 사용자 수]

    일상적인 작업 및 요청을 처리하는 데 가상 에이전트를 사용하는 고유 사용자의 백분율입니다.
    라이브 에이전트에게 전달된 대화의 비율(%)

    [라이브 에이전트에 할당된 대화 수]/[총 대화 수]

    일상적인 작업과 요청을 처리하기 위해 리디렉션된 가상 에이전트 대화의 백분율입니다.
    가상 에이전트 CSAT 점수

    설문 조사의 일일 평균 점수를 사용하여 가상 에이전트 대화의 사용자 상호작용 품질을 분석합니다.

    보안 운영 KPI

    표 10. 보안 인시던트 응답
    KPI 설명
    중요 및 높은 우선순위 보안 인시던트의 비율(%)

    [월간 생성된 중요 및 높은 우선순위 보안 인시던트 수] / [같은 달에 생성된 모든 보안 인시던트 총수]
    표 11. 취약성 대응
    KPI 설명
    평균 중요 취약성 기간

    [중요 취약 항목의 합산 기간] / [중요 취약 항목의 수]
    평균 취약성 기간

    [취약 항목의 합산 기간] / [취약 항목의 수]
    자산당 평균 취약성

    [활성 취약 항목의 합계] / [검사한 구성 항목의 총 수]
    정정할 VI 중위 시간(MTTR)

    [종결된 취약 항목의 기간 합계] / [30일 실행 평균으로 표시되는 종결된 취약 항목의 총 수]
    정정 효율성 비율(%)

    [한 달 동안 종결된 취약 항목 수] / [같은 달에 새로 개시되거나 재개시된 취약 항목 수]

    성공 대시보드 KPI

    KPI 수식 설명
    자체 해결 비율(%) [자체 해결(VA, KB, QnA, 사전 예방적 인게이지먼트) + 자동 해결] / [총 티켓 해결 + 자체 해결(VA, KB, QnA, 사전 예방적 인게이지먼트) + 암호 재설정 앱을 사용한 셀프 서비스] * 100 자체 해결 비율은 사용자가 에이전트 개입 없이 해결을 달성한 일일 평균 횟수에 기반하여 계산됩니다. 계산에 다음 항목의 횟수를 포함합니다.
    • 가상 에이전트를 사용하여 자체 해결됨
    • 지식 문서를 사용하여 자체 해결됨
    • QnA를 사용하여 자체 해결됨
    • PE를 사용하여 자체 해결됨
    • 자동 해결. 예를 들어 가상 에이전트를 사용하여 자동 해결된 인시던트일 수 있습니다.
    콜 편향 비율(%) [카탈로그 티켓 제출 + VA 티켓 제출 + 자체 해결(VA, KB, QnA 및 사전 예방적 인게이지먼트) + 암호 재설정 앱을 사용한 셀프 서비스] / [제출된 총 티켓 + 자체 해결(VA, KB, QnA 및 사전 예방적 인게이지먼트) + 암호 재설정 앱을 사용한 셀프 서비스] * 100 콜 편향은 요청자가 계층 1 에이전트 개입 없이 요청자가 다음 작업을 수행한 횟수에 기반하여 일별로 계산됩니다.
    • 서비스 카탈로그를 사용한 티켓 제출
    • 가상 에이전트를 사용한 티켓 제출
    • 가상 에이전트를 사용하여 자체 해결됨
    • 지식 문서를 사용하여 자체 해결됨
    구조화 티켓 % [구조화 티켓 완료] / [총 티켓 해결] * 100 완료되고 구조화된 티켓의 백분율 수. 예를 들어 요청된 항목 이행 또는 급여 모호성이 해결된 HR 케이스일 수 있습니다.
    평균 CSAT(고객 만족도 설문 조사) 점수 [ITSM 고객 만족도 점수] + [가상 에이전트 고객 만족도 점수] 문제가 해결된 후 수행된 설문 조사에 기반한 고객 만족도 점수의 평균입니다.
    주:
    ITSM 고객 만족도 점수와 VA 고객 만족도 점수는 모두 10을 기본으로 정규화됩니다.
    MTTR – 평균 해결 시간 [해결 시간] / [해결된 문제] / 24 평균 해결 시간(MTTR)은 티켓 생성과 티켓 종결 사이의 일일 평균 시간에서 계산됩니다. 카드에 보고서 범위의 평균 MTTR이 표시됩니다.
    위반된 SLA 비율(%) [SLA 위반으로 해결한 문제] / [해결한 문제] * 100 서비스 수준 계약(SLA) 위반 비율은 SLA를 위반한 후 종결된 일일 평균 문제 수를 기준으로 계산됩니다.
    첫 번째 할당 해결 [재할당 없이 해결한 티켓 수] / [해결한 문제 수] * 100 에이전트에 재할당을 할 필요 없이 해결된 티켓입니다.
    % 자동 해결 ([[자동 해결]]/[[자체 해결 - 백분율(분모)]])*100 자동 워크플로우를 사용하거나 문제 자동 해결 또는 암호 재설정 웹/Windows 애플리케이션을 통해 성공적으로 완료 및 종결된 총 티켓 수입니다.
    % KB - 자체 해결(수) ([[KB - 자체 해결(수)]]/[[자체 해결 - 백분율(분모)]])*100 지식 문서를 읽음으로써 성공적으로 완료 및 종결된 총 티켓 수입니다. 사용자가 지식 문서를 읽고 24시간 동안 티켓을 생성하지 않는 경우에 결정됩니다.
    % VA - 자체 해결(수) ([[VA - 자체 해결(수)]]/[[자체 해결 - 백분율(분모)]])*100 문제를 해결한 자동화된 대화의 총 수입니다. 가상 에이전트 항목에서 계측된 편향 노드에 의해 결정됩니다.
    % 자체 해결 시 콜 편향(수) ([[자체 해결 시 콜 편향(개수)]]/[[호출 편향 - 백분율(분모)]])*100 콜 편향을 초래한 가상 에이전트 및 지식베이스 문서를 사용하여 해결된 문제 또는 요청의 총 수입니다.
    % VA 티켓 제출(수) ([[VA 티켓 제출(수)]]/[[호출 편향 - 백분율(분모)]])*100 가상 에이전트를 사용하여 티켓이 제출된 총 횟수입니다. 가상 에이전트 항목에서 계측된 편향 노드에 의해 결정됩니다.
    % 카탈로그 티켓 제출(수) ([[카탈로그 티켓 제출(수)]]/[[호출 편향 - 백분율(분모)]])*100 서비스 포털 내 서비스 카탈로그 또는 Now Mobile을 사용하여 제출된 총 티켓(케이스, 인시던트, 요청 항목 등) 수입니다.
    생산성 순간 [[검색 생산성(수)]] + [[라우팅 생산성(수)]] + [[이행 생산성(수)]] / [[평균 활성 사용자 수]] NLU, LLM, 지식 문서, 워크업 경험 등과 같은 ServiceNow 역량이 에이전트나 요청자의 생산성 향상에 도움이 된 인스턴스입니다.
    • 사용자당 검색 생산성
    • 사용자당 라우팅 생산성
    • 사용자당 이행 생산성

    성공 대시보드 KPI 정의 및 수식에 대한 자세한 내용은 ITSM 성공 대시보드 표시기 KPI 정의 및 수식 문서를 참조하십시오.

    전략적 포트폴리오 관리 KPI

    벤치마크는 전략적 포트폴리오 관리 KPI를 지원합니다. 자세한 내용은 SPM 벤치마킹 KPI를 참조하십시오.