SLA en soporte SAP: qué indicadores debería revisar un cliente cada mes

Un SLA no debería ser únicamente una tabla con tiempos prometidos. Para que realmente ayude a gestionar un servicio de soporte SAP, debe permitir comparar lo acordado con lo que efectivamente ocurrió.

Service Level Management incluye precisamente el proceso de definir objetivos de servicio, registrarlos y monitorear posteriormente los resultados reales frente a esos objetivos (Moudoubah et al., 2021).

La pregunta es:

¿qué debería revisar un cliente en su reporte mensual?

1. Tiempo de primera respuesta

Mide cuánto tiempo pasa entre el registro del ticket y la primera atención del equipo. Es útil porque muestra la capacidad del servicio para reaccionar. Pero tiene una limitación importante:

responder rápido no equivale a resolver rápido.

Una Mesa de Ayuda puede reconocer un ticket rápidamente y aun así necesitar varias horas o días para resolverlo. Por eso esta métrica nunca debería analizarse sola.

2. Tiempo de resolución

Mide cuánto tarda el servicio en llevar el caso hasta una solución o recuperación aceptada. Aquí es importante separar tickets por prioridad.

No tiene sentido comparar de la misma manera:

• una consulta funcional;
• un ajuste estándar;
• una incidencia crítica que bloquea una operación;
• un caso que depende de un tercero.

El contexto del ticket importa.

3. Cumplimiento del SLA por prioridad

Una buena lectura mensual debería mostrar qué porcentaje de tickets fue atendido dentro de los niveles acordados.

Pero también debería permitir responder:

¿en qué prioridades se incumple con mayor frecuencia?

Si el cumplimiento global parece bueno, pero los casos críticos son los que constantemente exceden el objetivo, el indicador agregado puede esconder un problema importante.

4. Volumen de tickets

No basta con observar si los tickets se resuelven. También conviene mirar cómo evoluciona su volumen. Si cada mes aparecen más incidentes sobre el mismo módulo o proceso, puede existir una causa que requiera análisis adicional.

Un aumento sostenido puede indicar:

• errores recurrentes;
• brechas de capacitación;
• problemas de configuración;
• procesos poco claros;
• deuda técnica;
• cambios recientes en el entorno.

5. Backlog

El backlog representa solicitudes que siguen abiertas. Su crecimiento puede revelar que el equipo está resolviendo menos casos de los que recibe o que ciertos tickets permanecen bloqueados durante demasiado tiempo.

Conviene observar:

• cantidad de tickets abiertos;
• antigüedad;
• prioridad;
• responsable;
• causa de espera.

6. Escalamientos

Un ticket puede requerir intervención funcional, ABAP, BASIS, infraestructura u otra especialidad. Por eso también conviene analizar cuántos casos necesitan escalamiento y hacia dónde.

Si un tipo de incidente siempre termina en el mismo especialista, puede aparecer una oportunidad de documentación, capacitación o mejora preventiva.

7. Incidentes recurrentes

Un reporte mensual no debería limitarse a mostrar tickets cerrados. También debería ayudar a detectar repeticiones.

Si un incidente aparece una y otra vez, cerrar cada ticket individualmente no significa necesariamente que el problema haya desaparecido. Aquí empieza el valor de analizar causas y tendencias.

8. Satisfacción del usuario

Las métricas operativas cuentan una parte de la historia. También importa saber si el usuario considera que recibió una respuesta clara, si comprendió la solución y si pudo volver a trabajar adecuadamente.

Por eso algunos modelos de Service Level Management incorporan mecanismos de revisión y satisfacción como parte del proceso de mejora.

El reporte debería ayudar a decidir

El objetivo de medir una Mesa de Ayuda no es producir más indicadores.

Es encontrar señales que permitan decidir:

¿qué está empeorando?
¿qué se repite?
¿qué requiere prevención?
¿qué debe escalarse?
¿dónde necesitamos más conocimiento?

Un buen SLA convierte el soporte en un servicio observable. Y un servicio observable es mucho más fácil de mejorar.

Referencias

Moudoubah, L., El Yamami, A., Mansouri, K., & Qbadou, M. (2021). From IT service management to IT service governance: An ontological approach for integrated use of ITIL and COBIT frameworks. International Journal of Electrical and Computer Engineering, 11(6), 5292–5300. https://doi.org/10.11591/ijece.v11i6.pp5292-5300

Palilingan, V. R., & Batmetan, J. R. (2018). Incident management in academic information system using ITIL framework. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 306, 012110. https://doi.org/10.1088/1757-899X/306/1/012110