5 metrik SLA yang harus Anda pantau

Dalam bisnis maupun hal lainnya, komunikasi sangatlah penting. Perjanjian tingkat layanan (SLA) yang efektif bekerja berdasarkan prinsip ini, meletakkan dasar bagi hubungan penyedia dan pelanggan yang sukses.

Perjanjian tingkat layanan (SLA) adalah komponen kunci dari kontrak vendor teknologi yang menjelaskan persyaratan layanan antara penyedia layanan dan pelanggan. SLA menggambarkan tingkat kinerja yang diharapkan, bagaimana kinerja akan diukur dan dampaknya jika tingkat tersebut tidak terpenuhi. SLA memastikan bahwa semua pemangku kepentingan memahami perjanjian layanan dan membantu menjalin hubungan kerja yang lebih lancar.

Ada tiga jenis utama SLA:

SLA tingkat pelanggan

SLA tingkat pelanggan mengatur ketentuan layanan antara penyedia layanan dan pelanggan. Pelanggan dapat bersifat eksternal, seperti bisnis yang membeli penyimpanan cloud dari vendor, atau internal, seperti halnya SLA antara tim bisnis dan tim TI yang bekerja sama dalam pengembangan suatu produk.

SLA tingkat layanan

Penyedia layanan yang menawarkan layanan yang sama kepada banyak pelanggan sering menggunakan SLA tingkat layanan. SLA tingkat layanan tidak berubah berdasarkan pelanggan, melainkan menguraikan tingkat layanan umum yang diberikan kepada semua pelanggan.

SLA bertingkat

Ketika penyedia layanan menawarkan paket harga bertingkat untuk produk yang sama, mereka sering kali menawarkan SLA bertingkat untuk mengomunikasikan dengan jelas layanan yang ditawarkan di setiap tingkat. SLA bertingkat juga digunakan dalam membuat perjanjian antara lebih dari dua pihak.

SLA mencakup ikhtisar pihak-pihak yang terlibat, layanan yang akan diberikan, perincian peran pemangku kepentingan, pemantauan kinerja, dan persyaratan pelaporan. Komponen SLA lainnya seperti protokol keamanan, perjanjian ganti rugi, prosedur peninjauan, klausul penghentian, dan lain-lain. Yang terpenting, SLA mendefinisikan bagaimana kinerja akan diukur.

SLA harus secara tepat mendefinisikan metrik utama, yaitu metrik perjanjian tingkat layanan yang akan digunakan untuk mengukur kinerja layanan. Metrik ini sering dikaitkan dengan tujuan tingkat layanan organisasi (SLOs) (tautan berada di luar ibm.com). SLA mendefinisikan perjanjian antara organisasi dan pelanggan, sedangkan SLO menetapkan target kinerja internal. Untuk memenuhi SLA, metrik-metrik penting yang terkait dengan operasi bisnis dan kinerja penyedia layanan perlu dipantau. Kuncinya adalah memantau metrik yang tepat.

Metrik adalah pengukuran khusus dari aspek kinerja layanan, seperti ketersediaan atau latensi. Indikator kinerja utama (KPI) terkait dengan tujuan bisnis dan digunakan untuk menilai kemajuan tim dalam mencapai tujuan tersebut. KPI tidak akan ada tanpa target bisnis karena KPI adalah “indikator” kemajuan menuju tujuan yang telah ditetapkan.

Mari kita gunakan pertumbuhan penjualan tahunan sebagai contoh, dengan target pertumbuhan organisasi sebesar 30% dari tahun ke tahun. KPI seperti perpanjangan langganan hingga saat ini atau prospek yang dihasilkan memberikan gambaran real time tentang kemajuan bisnis menuju target pertumbuhan penjualan tahunan.

Metrik seperti ketersediaan aplikasi dan latensi membantu memberikan konteks. Sebagai contoh, jika organisasi kehilangan pelanggan dan tidak berada di jalur yang tepat untuk mencapai target tahunan, pemeriksaan metrik yang berkaitan dengan kepuasan pelanggan (yaitu, ketersediaan aplikasi dan latensi) dapat memberikan jawaban mengapa pelanggan pergi.

SLA berisi istilah yang berbeda bergantung pada vendor, jenis layanan yang disediakan, persyaratan klien, standar kepatuhan, dan lainnya, serta metrik yang berbeda-beda menurut industri dan contoh penggunaan. Namun, metrik kinerja SLA tertentu seperti ketersediaan, waktu rata-rata untuk pemulihan, waktu respons, tingkat kesalahan, serta pengukuran keamanan dan kepatuhan umumnya digunakan di seluruh layanan dan industri. Metrik ini menetapkan dasar untuk operasi dan kualitas layanan yang diberikan.

Menentukan dengan jelas metrik dan indikator kinerja utama (KPI) mana yang akan digunakan untuk mengukur kinerja dan bagaimana informasi ini akan dikomunikasikan membantu tim manajemen layanan TI (ITSM) mengidentifikasi data apa yang akan dikumpulkan dan dipantau. Dengan data yang tepat, tim dapat mempertahankan SLA dengan lebih baik dan memastikan bahwa pelanggan tahu persis apa yang diharapkan.

Idealnya, tim ITSM memberikan masukan saat SLA disusun, selain memantau pemenuhan metrik. Melibatkan tim ITSM di awal proses membantu memastikan bahwa tim bisnis tidak membuat perjanjian dengan pelanggan yang tidak dapat dicapai oleh tim IT.

Metrik SLA yang penting untuk dipantau oleh para pemimpin TI dan ITSM meliputi:

1. Ketersediaan

Gangguan layanan, atau waktu henti, memerlukan biaya besar, dapat merusak kredibilitas perusahaan dan dapat menyebabkan masalah kepatuhan. SLA antara organisasi dan pelanggan menentukan tingkat ketersediaan layanan atau waktu aktif yang diharapkan dan merupakan indikator fungsionalitas sistem.

Ketersediaan sering diukur dalam “sembilan menuju ke 100%”: 90%, 99%, 99,9% dan seterusnya. Banyak penyedia cloud dan SaaS yang menargetkan standar industri “lima 9” atau waktu aktif 99,999%.

Bagi bisnis tertentu, bahkan waktu henti satu jam dapat mengakibatkan kerugian besar. Jika situs web e-commerce mengalami gangguan selama waktu lalu lintas tinggi seperti Black Friday, atau selama diskon besar, hal itu dapat merusak reputasi dan pendapatan tahunan perusahaan. Gangguan layanan juga berdampak negatif pada pengalaman pelanggan. Layanan yang tidak tersedia secara konsisten sering kali menyebabkan pengguna mencari alternatif lain. Kebutuhan bisnis bervariasi, tetapi kebutuhan untuk menyediakan produk dan layanan yang cepat dan efisien kepada pengguna bersifat universal.

Umumnya, waktu aktif maksimum lebih disukai. Namun, penyedia layanan di beberapa industri mungkin akan merasa lebih hemat biaya jika menawarkan tingkat ketersediaan yang sedikit lebih rendah selama masih memenuhi kebutuhan klien.

2. Rata-rata waktu untuk pemulihan

Waktu rata-rata untuk pemulihan mengukur jumlah waktu rata-rata yang diperlukan untuk memulihkan produk selama pemadaman atau kegagalan. Tidak ada sistem atau layanan yang kebal dari masalah atau kegagalan sesekali, tetapi perusahaan yang dapat dengan cepat pulih akan lebih mungkin mempertahankan profitabilitas bisnis, memenuhi kebutuhan pelanggan, dan menegakkan SLA.

3. Waktu respons dan waktu resolusi

SLA sering menyatakan jumlah waktu di mana penyedia layanan harus merespons setelah masalah ditandai atau dicatat. Ketika sebuah masalah dicatat atau permintaan layanan dibuat, waktu respons menunjukkan berapa lama waktu yang dibutuhkan penyedia untuk merespons dan mengatasi masalah tersebut. Waktu resolusi mengacu pada berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan masalah. Meminimalkan waktu ini adalah kunci untuk mempertahankan kinerja layanan.

Organisasi harus berusaha mengatasi masalah sebelum menjadi kegagalan sistem dan menyebabkan masalah keamanan atau kepatuhan. Solusi perangkat lunak yang menawarkan Full Stack Observability ke dalam fungsi bisnis dapat memainkan peran penting dalam mempertahankan sistem dan kinerja layanan yang dioptimalkan. Banyak dari platform ini menggunakan alat otomatisasi dan machine learning (ML) untuk mengotomatiskan proses remediasi atau mengidentifikasi masalah sebelum muncul.

Sebagai contoh, sistem deteksi intrusi (IDS) yang didukung AI secara terus menerus memantau lalu lintas jaringan untuk mengidentifikasi aktivitas berbahaya, pelanggaran protokol keamanan, atau data anomali. Sistem ini menerapkan algoritma machine learning untuk memantau kumpulan data besar dan menggunakannya untuk mengidentifikasi data anomali. Anomali dan intrusi memicu peringatan yang mengirimkan pemberitahuan kepada tim TI. Tanpa AI dan machine learning, pemantauan kumpulan data besar ini secara manual tidak akan mungkin dilakukan.  

4. Tingkat Kesalahan

Tingkat kesalahan mengukur kegagalan layanan dan seberapa sering kinerja layanan turun di bawah standar yang ditentukan. Bergantung pada perusahaan Anda, tingkat kesalahan dapat terkait dengan sejumlah masalah yang terhubung dengan fungsi bisnis.

Misalnya, di bidang manufaktur, tingkat kesalahan berkorelasi dengan jumlah kecacatan atau masalah kualitas pada lini produk tertentu, atau jumlah total kesalahan yang ditemukan selama interval waktu tertentu. Tingkat kesalahan ini, atau tingkat kecacatan, membantu organisasi mengidentifikasi akar penyebab kesalahan dan apakah itu terkait dengan bahan yang digunakan atau masalah yang lebih luas.

Ada bagian dari metrik berbasis pelanggan yang memantau interaksi layanan pelanggan, yang juga berhubungan dengan tingkat kesalahan.

• Tingkat resolusi panggilan pertama: Dalam ranah layanan pelanggan, masalah yang terkait dengan interaksi meja bantuan dapat menjadi faktor dalam tingkat kesalahan. Keberhasilan interaksi layanan pelanggan bisa sulit diukur. Tidak semua pelanggan mengisi survei atau mengajukan keluhan jika masalah tidak terselesaikan—beberapa hanya akan mencari layanan lain. Salah satu metrik yang dapat membantu mengukur interaksi layanan pelanggan adalah tingkat resolusi panggilan pertama. Tingkat ini mencerminkan apakah masalah pengguna diselesaikan selama interaksi pertama dengan meja bantuan, chatbot, atau perwakilan. Setiap eskalasi kueri layanan pelanggan di luar kontak awal berarti menghabiskan sumber daya tambahan. Hal tersebut juga dapat memengaruhi pengalaman pelanggan.
• Tingkat pengabaian: Tingkat ini mencerminkan seberapa sering pelanggan mengabaikan pertanyaan mereka sebelum menemukan penyelesaian. Tingkat pengabaian juga dapat menambah tingkat kesalahan keseluruhan dan membantu mengukur keefektifan meja layanan, chatbot, atau tenaga kerja manusia.

5. Keamanan dan kepatuhan

Volume data yang besar dan penggunaan server lokal, server cloud, dan jumlah aplikasi yang terus bertambah menciptakan risiko yang lebih besar terhadap pelanggaran data dan ancaman keamanan. Jika tidak dipantau dengan benar, pelanggaran dan kerentanan keamanan dapat membuat penyedia layanan terpapar risiko hukum dan keuangan.

Sebagai contoh, industri perawatan kesehatan memiliki persyaratan khusus mengenai cara menyimpan, memindahkan, dan membuang data medis pasien. Kegagalan untuk memenuhi standar kepatuhan ini dapat mengakibatkan denda dan ganti rugi atas kerugian yang dialami pelanggan.

Meskipun ada banyak metrik khusus industri yang ditentukan oleh berbagai layanan yang disediakan, banyak di antaranya yang termasuk dalam kategori yang lebih besar. Agar berhasil, penting bagi tim bisnis dan tim manajemen layanan TI untuk bekerja sama guna meningkatkan penyampaian layanan dan memenuhi harapan pelanggan.

Memantau metrik SLA adalah cara yang paling efisien bagi perusahaan untuk mengukur apakah layanan TI sudah memenuhi harapan pelanggan dan menentukan area yang masih perlu ditingkatkan. Dengan memantau metrik dan KPI secara real time, tim TI dapat mengidentifikasi kelemahan sistem dan mengoptimalkan penyampaian layanan.

Manfaat utama pemantauan metrik SLA meliputi:

Observabilitas yang lebih besar

Pemahaman menyeluruh yang jelas tentang operasi bisnis membantu tim ITSM menemukan cara untuk meningkatkan kinerja. Kemampuan observabilitas yang lebih besar memungkinkan organisasi untuk mendapatkan insight tentang pengoperasian sistem dan alur kerja, mengidentifikasi kesalahan, menyeimbangkan beban kerja dengan lebih efisien, dan meningkatkan standar kinerja.

Kinerja yang dioptimalkan

Dengan memantau metrik yang tepat dan menggunakan insight yang diperoleh dari metrik tersebut, organisasi dapat memberikan layanan dan aplikasi yang lebih baik, melampaui harapan pelanggan, dan mendorong pertumbuhan bisnis.

Kepuasan pelanggan yang lebih tinggi

Demikian pula, pemantauan metrik SLA dan KPI adalah salah satu cara terbaik untuk memastikan layanan benar-benar memenuhi kebutuhan pelanggan. Dalam dunia bisnis yang penuh persaingan, kepuasan pelanggan merupakan faktor utama dalam mendorong retensi pelanggan dan membangun reputasi positif.

Transparansi yang lebih besar

Dengan menguraikan persyaratan layanan dengan jelas, SLA membantu menghilangkan kebingungan dan melindungi semua pihak. SLA yang dibuat dengan baik memperjelas apa yang dapat diharapkan oleh semua pemangku kepentingan, memberikan jadwal yang jelas tentang kapan layanan akan diberikan dan pemangku kepentingan mana yang bertanggung jawab atas tindakan tertentu. Jika disusun dengan benar, SLA dapat mendorong kemitraan yang lancar.

Platform IBM Instana Observability dan IBM Cloud Pak for AIOps dapat membantu tim mendapatkan insight yang lebih kuat dari data mereka dan meningkatkan penyampaian layanan.

IBM Instana Observability menawarkan Full Stack Observability secara real time, menggabungkan otomatisasi, konteks, dan tindakan cerdas dalam satu platform. Instana membantu memecah silo operasional dan menyediakan akses ke data di seluruh tim DevOps, SRE, rekayasa platform, dan ITOps.

Tim manajemen layanan TI mendapat manfaat dari IBM Cloud Pak for AIOps melalui alat otomatis yang menangani manajemen dan remediasi insiden. IBM Cloud Pak for AIOps menyediakan alat untuk inovasi dan transformasi operasi TI. Penuhi SLA dan pantau metrik dengan solusi visibilitas canggih yang memberikan konteks untuk dependensi di seluruh lingkungan.

IBM Cloud Pak for AIOps adalah platform AIOps yang memberikan visibilitas ke dalam data kinerja dan dependensi di seluruh lingkungan. Hal ini memungkinkan manajer ITOps dan teknisi keandalan situs (SRE) untuk menggunakan kecerdasan buatan, machine learning, dan otomatisasi untuk menangani manajemen insiden dan remediasi dengan lebih baik. Dengan IBM Cloud Pak for AIOps, tim dapat berinovasi lebih cepat, mengurangi biaya operasional, dan mentransformasi operasi TI (ITOps).