La qualità ed i livelli di servizio di un Service Desk è fortemente correlata alla capacità degli operatori di rispondere in maniera pertinente alle esigenze dei clienti, sfruttando in maniera opportuna il patrimonio di conoscenze già acquisito sui profili comportamentali degli utenti, nonché sugli interventi effettuati nel tempo.

Gli applicativi a supporto degli operatori di Service Desk sono fondamentalmente di due tipi: (i)Sistemi CRM (Customer Relationship Management), o meglio ancora TTMS (Trouble Ticket Management Systems); (ii)sistemi di gestione e ricerca documentale.

In entrambi i casi le tecnologie oggi disponibili sul mercato presentano dei limiti: infatti sia nel caso di tecnologie commerciali che open source, i TTMS forniscono pochi meccanismi di base per la profilazione degli utenti, mentre i sistemi di gestione documentale forniscono meccanismi di ricerca full-text, tramite i quali vengono restituiti documenti inessenziali per il problema da risolvere o vengono omessi documenti rilevanti rispetto al caso applicativo in questione.

La presente proposta di Ricerca e Sviluppo ha come obiettivo la progettazione e realizzazione di un sistema integrato per la profilazione dinamica e l’analisi comportamentale degli utenti di un service desk, nonché per l’elaborazione semantica dei trouble ticket, finalizzata a sfruttare il know- how incapsulato nella knowledge base dell’organizzazione, in modo da poter suggerire automaticamente agli operatori la miglior risposta a fronte di una richiesta di intervento e/o attivare un processo no supervisionato di individuazione del problema segnalato, basato sull’interpretazione del testo dell’e-mail e sull’invio automatico di e-mail all’utente mirato a recuperare tutte le informazioni utili per l’apertura di un ticket.

La piattaforma risultante, denominata iDESK, consentirà il superamento dei limiti delle tecnologie tradizionali e consentirà all’azienda proponente (Innovaway) di ottenere: (i)una innovazione digitale nell’erogazione dei servizi di service desk, che diventeranno più efficaci ed efficienti; (ii)un ambiente dotato di funzionalità di Business Analytics capace di trattare enormi quantità di dati eterogenei (Big Data), soprattutto di tipo testuale.

DATA INIZIO Marzo 2017
DATA FINE Febbraio 2019