Freshworks Analytics를 사용하여 근본 원인 분석(RCA)을 수행하여 표면적인 통찰을 넘어 직원 경험을 개선하고 해결할 수 있는 근본적인 요소를 발견하세요.
근본 원인 분석의 이점
- 근본적인 요소 식별
근본 원인을 정확히 찾아냄으로써 조직은 단순히 증상만이 아닌 실제 문제를 해결할 수 있습니다. - 인과 관계 이해
RCA는 이러한 관계를 결정하는 데 도움을 주어 조직이 가장 영향력 있는 요소를 식별하고 이를 우선적으로 조치할 수 있도록 합니다. - 문제 해결 가능
RCA는 근본적인 문제를 해결하거나 바람직한 결과를 유도하는 긍정적인 요소를 활용하기 위한 목표 전략, 개입 또는 솔루션을 개발하는 기반을 제공합니다. - 의사 결정 개선
RCA는 특정 통찰이나 결과에 기여하는 요소에 대한 포괄적인 이해를 제공하여 데이터 기반 의사 결정 프로세스를 향상시킵니다. - 사전 조치 가능
조직은 RCA 통찰을 기반으로 예방 조치, 프로세스 개선 또는 목표 개입을 통해 유사한 문제 발생 가능성을 방지하기 위한 사전 조치를 취할 수 있습니다.
Freddy Insights 사용 방법
Freddy 아이콘을 클릭하여 Freddy Insights에 액세스하세요. 여기에서 심층적인 통찰을 얻을 수 있는 Freddy Insights가 열립니다. 또한 프롬프트를 사용하여 보고 데이터에 대해 더 깊이 파고들 수 있습니다. 역할에 따라 Freddy는 사용자에게 적합한 통찰을 생성합니다. 주요 근본 원인에 대한 심층 분석을 위해 인사이트를 탭하세요. 근본 원인은 각 노드(상자)가 데이터를 나타내는 직관적인 트리 차트 표현으로도 렌더링됩니다. 마찬가지로 데이터를 더 잘 해석할 수 있도록 돕는 요약을 찾을 수 있습니다. "모든 원인 보기"를 클릭하여 다른 모든 기여 요인에 대한 심층 분석을 수행하세요.
Freddy Insights를 활용하여 근본 원인 분석을 수행하는 방법
차원 심층 분석
다양한 차원을 통해 메트릭을 분석하여 관찰된 변화에 기여하는 요소를 식별합니다. 이 방법은 광범위한 데이터 슬라이싱과 다이싱 없이도 가장 기여도가 높은 차원을 정확히 찾아냅니다.
예시 인사이트: "2024년 5월 20일 CSAT 평점이 32% 감소했습니다."
이 접근 방식은 어떤 차원이 가장 큰 영향을 받았는지를 빠르게 드러내어 특정 문제를 해결하거나 기회를 활용하기 위한 목표 지향적 조치와 전략을 수립할 수 있게 합니다.
1. 지역: 2024년 5월 20일 미국 지역에서 CSAT 평점이 28% 감소했습니다.
2. 우선순위: 2024년 5월 20일 고우선순위 티켓의 CSAT 평점이 21% 감소했습니다.
3. 채널: 2024년 5월 20일 이메일 티켓의 CSAT 평점이 30% 감소했습니다.
근본 원인 분석 활성화 예시
사용자가 Freddy 모듈에 들어가면 왼쪽 바에서 사전 인사이트를 발견합니다.
인사이트를 클릭하면 사용자는 인사이트 추세를 시각적으로 나타내는 차트를 볼 수 있습니다.
추세 그래프 다음에는 간단한 언어로 요약된 근본 원인 분석이 있으며, 인사이트의 주요 원인을 설명하는 트리 차트가 이어집니다.
사용자는 "모든 원인 보기"를 클릭하여 다른 근본 원인을 더 깊이 탐색하고 살펴볼 수 있습니다.
예제에 대한 상세 설명:
위 예제에서 인사이트는 지난달과 비교하여 해결 시간이 급증한 것에 관한 것입니다.
트리 차트의 첫 번째 노드(박스)는 인사이트를 보여주며, 평균 해결 시간이 지난달 20시간에서 이번 달 60시간으로 증가하여 40시간 또는 200% 증가했습니다.
마찬가지로, 첫 번째 노드에서 총 티켓 수가 4200건으로 증가하여 지난달과 비교하여 1456건 증가한 것도 보여줍니다.
연결된 노드의 연결을 살펴보면, 해결 시간의 급증은 클라우드 보안 그룹과 관련이 있습니다. 지난달과 비교하여 평균 해결 시간이 60시간 증가하고 총 티켓 수가 1680건 증가했습니다.
클라우드 보안 그룹을 더 자세히 조사한 결과, 평균 해결 시간의 증가는 두 가지 카테고리에서 나타납니다:
Hardware Category
Network Category
하드웨어 카테고리
클라우드 보안 및 하드웨어 카테고리에 속하는 총 1460개의 티켓에 대해 평균 해결 시간은 120시간으로, 지난달보다 60시간 증가했습니다. 대부분의 티켓은 긴급 및 중간 우선순위에 속하며 해결 시간이 증가했습니다.
하드웨어 카테고리의 긴급 우선순위 티켓의 경우, 10개의 티켓에서 최초 응답 시간이 초과되었으며 해당 티켓의 평균 해결 시간은 300시간으로, 지난달보다 200시간 증가했습니다.
네트워크 카테고리
클라우드 보안 및 네트워크 카테고리에 속하는 총 280개의 티켓에 대해 평균 해결 시간은 20시간으로, 지난달보다 15시간 증가했습니다.
또한, 4개의 티켓에 대해 최초 응답 시간이 40시간 이상이며, 이는 지난달보다 2개의 티켓이 증가한 수치입니다. 해당 티켓의 평균 해결 시간은 190시간으로, 지난달보다 100시간 증가했습니다.
근본 원인 분석(RCA)에 대한 FAQ
근본 원인 분석(RCA)을 위한 자주 사용되는 용어
- 트리 차트: 원인의 상호 연결성을 보여주는 시각적 표현
- 노드: 트리 차트에서 데이터를 보여주는 상자로, 근본 원인을 나타냅니다
- 중요 경로: 가장 유력한 근본 원인
- 요약: 트리 차트의 다양한 노드에 있는 모든 데이터를 간단한 언어로 통합한 요약
- RCA는 어디에서 볼 수 있나요?
RCA는 제품의 Freddy 모듈에서 접근할 수 있습니다. - RCA는 모든 유형의 인사이트에 적용되나요?
RCA는 Proactive Insights에 대해서만 생성되며, Conversational Analytics를 통해 생성된 차트에는 적용되지 않습니다. - 인사이트에 대한 RCA를 얻는 데 얼마나 걸리나요?
이는 인사이트의 유형에 따라 다릅니다: - RCA의 새로 고침 빈도는 무엇인가요?
RCA의 새로 고침 속도는 Proactive Insights의 새로 고침 빈도에 따라 달라집니다. 다음 패턴을 따릅니다:
참고: RCA는 사전 계산되며 데이터 포인트는 현재 수치와 다를 수 있습니다 (위의 새로 고침 빈도에 따라) - RCA가 현재 적용 가능한 필드 및 메트릭 유형은 무엇입니까?
- RCA에서 "알 수 없음"과 "기타"라는 용어는 무엇을 의미하나요?
알 수 없음: 어떤 필드에서든 비어 있는 값을 나타냅니다
기타: 이는 특정 값에서 유의미한 부분이 없는 필드의 데이터 내 여러 값을 나타냅니다 - 어떤 티켓이 주요 원인 기초 데이터에 포함되어 있나요?
트리 차트의 중요 경로의 리프 노드(첫 번째 노드)에 있는 모든 티켓입니다. - 어떤 티켓이 모든 원인 보기 기초 데이터에 포함되어 있나요?
인사이트가 생성된 해당 일/주/월의 모든 티켓입니다 - RCA를 위한 트리맵에서 특정 필드를 추가하거나 편집할 수 있나요?
아니요, 현재는 AI 모델에 의해 식별된 필드만 트리 차트의 일부입니다. - 모든 인사이트에 RCA가 제공되나요?
아니요, 현재 RCA가 제공되지 않는 인사이트도 있습니다.
예: 트렌드 직원 문제와 관련된 인사이트 - RCA가 다국어를 지원하나요?
현재는 지원하지 않지만, 향후 로드맵에 포함될 예정입니다.
또한 Freddy Insights의 사전 인사이트 및 대화형 분석을 여기에서 확인할 수 있습니다