Informe Anual 2026
Proyecto SAC · Servicio de Atención al Cliente · fischeriberica.atlassian.net
Proyecto en fase inicial (Pre-producción). Los datos mostrados son provisionales.
El proyecto comenzó en Mayo 2026 y todavía no está en pleno funcionamiento.
Las métricas de resolución y lead time no son representativas hasta que el equipo
esté operativo gestionando tickets regularmente.
📊 Resumen ejecutivo
17
Total tickets registrados
Desde Mayo 2026 hasta hoy
23.5%
Reclamaciones
4 tickets de tipo reclamación
13
Solicitudes generales
76.5% del total
100.0%
Sin asignar
Tickets pendientes de asignación
0
Resueltos
0.0% del total
17
Pendientes de resolución
Estado abierto o en proceso
📈 Evolución mensual
Volumen de tickets por mes
🗂️ Distribución de tickets
Por tipo de solicitud
Por estado actual
| Mes | Tickets | Resueltos | Pendientes | Por email | Estado |
|---|---|---|---|---|---|
| Mayo 2026 → | 17 | 0 | 17 | 10 | 0.0% resueltos |
⏱️ Lead Time y SLA
Datos provisionales. Con solo 0 ticket(s) resuelto(s),
los tiempos de resolución no son estadísticamente significativos.
Esta sección mostrará métricas reales cuando el proyecto esté operativo.
Los valores actuales reflejan el tiempo acumulado abierto (no lead time real).
Los valores actuales reflejan el tiempo acumulado abierto (no lead time real).
📊 Antigüedad de tickets abiertos (tiempo acumulado)
Promedio de tiempo abierto: 1.4h · 17 tickets sin resolver
🕐 Distribución de antigüedad (aging)
0-7 días
17
8-30 días
0
31-60 días
0
60+ días
0
Los tickets con más de 30 días representan riesgo de SLA en producción.
⚠️ Estado SLA "Time to First Response"
17
Con SLA activo
17
Dentro del SLA
0
SLA incumplido
0.0% del total
⚡ Tiempo a primera respuesta (datos reales disponibles)
0.0h
Promedio FRT
0.0h
Más rápido
0.0h
Más lento
17
Tickets con respuesta
🔍 Análisis cualitativo
Nota: El análisis cualitativo está basado en los títulos y descripciones de los tickets.
Con más datos de producción, esta sección incorporará análisis de sentimiento, temas recurrentes y tendencias temporales.
Distribución por categoría detectada
| Categoría | Tickets | Distribución | % |
|---|---|---|---|
| Entrega y Transporte | 9 | 52.9% | |
| Gestión de Pedidos | 6 | 35.3% | |
| Consultas e Información | 2 | 11.8% |
Origen de entrada de tickets
10 por email (58.8%) · 7 directos (41.2%)
🔤 Palabras clave más frecuentes en títulos
pedidofischermaterialdirecciónfacturaresumendiariodisponibilidadtriángulodobleurgenteentregadoincorrectasolictarentregacorrectaterrapilarincidencaprecioimsolarfaltaalbaranplantillacreaciónclientenuevoprosegurconoceprogramawebinar
🏢 Top clientes identificados (B2B)
| Empresa | Tickets | Frecuencia relativa |
|---|---|---|
| PROFORMA 221612066 | 1 |
💡 Observaciones clave
- 58.8% de los tickets provienen de cadenas de email (asuntos con RE:, RV:, FW:), lo que sugiere que la entrada de solicitudes se hace principalmente por reenvío manual de correos al sistema.
- La categoría dominante es «Entrega y Transporte» (9 tickets). Los problemas logísticos son el principal motivo de contacto.
- Se han identificado 1 empresas distintas en los títulos de tickets. El cliente más activo suma 1 tickets.
- La mayoría de asuntos incluyen referencias de expedición, albarán o número de pedido, lo que facilita el trazado con el ERP.
🎯 Propuesta de KPIs para producción
Propuesta de KPIs para producción. Los siguientes indicadores representan las métricas estándar
para proyectos de Jira Service Management en entornos B2B, adaptados a las características del SAC de Fischer Iberica.
Se recomienda revisar y ajustar los objetivos con el equipo antes de la puesta en marcha.
| KPI | Descripción | Objetivo | Cómo medir | Prioridad |
|---|---|---|---|---|
| Tiempo de Primera Respuesta (FRT) | Tiempo desde la creación del ticket hasta la primera respuesta del agente | < 4h hábiles | Campo customfield_10024 (Date of First Response) |
Alta |
| Tiempo hasta Resolución (Lead Time / TTR) | Tiempo total desde apertura hasta cierre del ticket | Reclamación: <3 días · Consulta: <1 día | SLA customfield_10119 + fecha resolución |
Alta |
| Tasa de Cumplimiento SLA | Porcentaje de tickets resueltos dentro del SLA configurado | ≥ 90% | Ciclos SLA (completedCycles.breached) |
Alta |
| Tasa de Resolución Mensual | Porcentaje de tickets cerrados respecto a los abiertos en el mismo período | ≥ 80% del volumen mensual | Issues resueltos / issues creados × 100 | Alta |
| Backlog Acumulado y Antigüedad | Volumen de tickets pendientes con distribución por antigüedad | 0 tickets con > 30 días sin gestionar | Issues sin resolución + días desde creación | Alta |
| Tiempo Medio sin Asignar (MTTA) | Tiempo desde apertura hasta primera asignación a un agente | < 4h hábiles | Historial de cambios del campo Assignee | Media |
| Distribución por Categoría de Incidencia | % de tickets por tipo de problema (logística, pedidos, calidad…) | Reclamaciones logísticas < 60% | Análisis de etiquetas + categorías automáticas | Media |
| Carga por Agente (Agent Workload) | Distribución de tickets asignados entre agentes del equipo | Ningún agente con > 40% del total | Campo Assignee + estado abierto | Media |
| First Contact Resolution (FCR) | Tickets resueltos sin reapertura ni escalado | ≥ 60% | Issues resueltos sin estado 'Reabierto' | Media |
| Top Clientes por Volumen (B2B) | Ranking de empresas cliente con mayor número de reclamaciones | Identificar y actuar sobre top 5 | Extracción de empresa de títulos + campo Organizations | Media |
| Tasa de Reapertura | Porcentaje de tickets que vuelven a abrirse tras marcarse como resueltos | < 5% | Issues con transición a estado resuelto más de una vez | Baja |
| CSAT – Satisfacción del Cliente | Puntuación de satisfacción enviada al cliente tras el cierre | ≥ 80% valoraciones positivas | Módulo de encuestas JSM (requiere configuración) | Media |