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Pourquoi la plupart des équipes support mesurent la mauvaise chose Beaucoup d’organisations pensent que le SLA signifie simplement : « Résoudre le ticket en 4 heures » Mais après la mise en place, les plaintes continuent : « Le support est lent » « Personne ne répond » « Les urgences sont ignorées » Le problème n’est pas l’équipe support. Le problème est une mauvaise conception du SLA . Un SLA ne mesure pas la vitesse — il mesure la gestion des attentes . Ce qui se passe quand le SLA est mal conçu 4 Symptômes typiques : Tickets fermés rapidement mais utilisateurs insatisfaits Les agents contournent le système (fermer / rouvrir) Les urgences se perdent dans la masse Dépassements constants de SLA Parce que l’équipe mesure le temps de résolution , alors que l’utilisateur attend surtout une réponse rapide . Les 3 SLA indispensables pour un service desk Beaucoup de débutants configurent un seul SLA → erreur. Un support efficace nécessite trois minuteries : 1. Temps de première réponse (FRT...

Why Most Support Teams Measure the Wrong Thing Many organizations think SLA means: “Resolve ticket within 4 hours” But after implementation they still get complaints: “Support is slow” “Nobody responds” “Priority tickets ignored” The problem isn’t the support team. The problem is wrong SLA design . SLA is not about speed — it is about expectation management . What Happens When SLA Is Designed Poorly 4 Typical symptoms: Tickets closed quickly but users unhappy Agents gaming the system (closing & reopening) High-priority tickets buried Constant SLA breaches Because teams measure resolution time , while users care about response time . The 3 SLA Timers Every Service Desk Must Have Most beginners configure only one SLA → mistake. A healthy service desk needs three different timers : 1. First Response Time (FRT) How quickly someone acknowledges the issue. User expectation: “Someone is looking at my problem” This is the MOST important SLA. 2. Next Response Time Time between replies durin...

Comment les équipes support réduisent les tickets grâce à une base de connaissances Les équipes de support ne sont pas débordées à cause du volume… mais à cause des questions répétitives . « Comment réinitialiser mon mot de passe ? » « Le VPN ne fonctionne pas ? » « Outlook ne s’ouvre pas ? » Si les agents répondent manuellement → la file d’attente augmente Si les utilisateurs trouvent eux-mêmes → le support devient scalable C’est exactement là que l’intégration Confluence + Jira Service Management (JSM) devient essentielle. Situation sans intégration Les organisations rencontrent souvent les problèmes suivants : Augmentation constante des tickets Copier-coller de réponses par les agents Documentation existante mais introuvable Dépassement des SLA 👉 L’équipe travaille beaucoup mais la productivité reste faible. Ce que permet l’intégration Jira Service Management est connecté directement à la base de connaissances Confluence. Quand un utilisateur crée une demande → le système suggère ...

How Support Teams Reduce Tickets Using a Knowledge Base Modern support teams don’t fail because of workload — they fail because the same questions repeat every day . “How do I reset password?” “VPN not connecting?” “Email not working?” If agents answer manually → ticket queue grows If users self-solve → support becomes scalable That is exactly where Confluence + Jira Service Management (JSM) integration becomes powerful. What Happens Without Integration 4 Typical scenario: Tickets keep increasing Agents copy-paste answers Documentation exists but nobody finds it SLA breaches happen Result → Support team works hard but productivity stays low. What Integration Actually Does Jira Service Management connects directly with Confluence knowledge base. So when a user creates a request → system automatically suggests articles. User solves issue → ticket never created Agent workload decreases → SLA improves How the Flow Works 4 Step-by-step flow: User opens service portal Types problem (“VPN no...