Die ursprüngliche ServiceNow-Implementierung der Organisation aus dem Jahr 2021 war stark angepasst, was die Agilität einschränkte und Innovationen verlangsamte. Maßgeschneiderte Anwendungen führten zu komplexen und fehleranfälligen Workflows, die nur schwer zu skalieren oder zu warten waren. Obwohl eine Domänentrennung technisch vorhanden war, fehlte es an MSP-konformen Best Practices, was zukünftiges Wachstum erschwerte.

Probleme mit der Datenqualität beeinträchtigten zudem die Servicezuverlässigkeit. Kundenberechtigungen, SLAs und Benutzerbeziehungen waren inkonsistent oder nicht abrufbar, was die Durchsetzung von SLAs untergrub und zu betrieblichen Ineffizienzen führte. Veraltete Prozesse trugen ebenfalls zu einer gewissen Veränderungsresistenz bei.

Aufgrund mangelnder interner Befähigung in den Bereichen IT Service Management, Customer Service Management und Technology Provider Service Management fiel es der Organisation schwer, die Standardfunktionen von ServiceNow zu nutzen. Das Ergebnis war ein fragmentiertes Serviceerlebnis, erhöhte Betriebskosten und eine verringerte Plattformagilität, was die Einführung intelligenter, KI-gestützter Servicemodelle verhinderte.

Konversational leitete eine vollständige Neuentwicklung von ServiceNow TPSM und ersetzte tiefgreifende Anpassungen durch standardmäßige Out-of-the-Box-Funktionen, um die Architektur zu vereinfachen und die Flexibilität zu erhöhen.

Das neu gestaltete Modell zur Domänentrennung wurde an MSP-Best-Practices ausgerichtet, um Skalierbarkeit, operative Klarheit und einfache Erweiterbarkeit zu gewährleisten. Intelligente Automatisierung auf Basis der Agentic AI von ServiceNow wurde in die Workflows integriert, um repetitive Aufgaben zu verwalten, Serviceanforderungen vorherzusehen und Agenten kontextbezogene Unterstützung zu bieten.

ITSM- und CSM-Prozesse wurden vereinheitlicht, um eine nahtlose abteilungsübergreifende Zusammenarbeit zu ermöglichen. KI-gestützte Self-Service-Portale sorgten für moderne, dialogorientierte Kundenerlebnisse und befähigten Nutzer dazu, Probleme eigenständig und effizient zu lösen.

Durch den Einsatz des Common Service Data Model wurde eine robuste Daten-Governance implementiert, die präzise, zugängliche und KI-fähige Servicedaten sicherstellt. Fortschrittliche Analysen lieferten Echtzeit-Einblicke in die Serviceleistung, die Produktivität der Agenten und die Kundenzufriedenheit und schufen so die Grundlage für zukünftige Innovationen wie generative KI, Service Bridge und prädiktive Servicefunktionen.

Die Transformation führte zu einer deutlichen Verbesserung der Serviceabläufe. Durch die Ablösung veralteter Individualanwendungen und die Nutzung standardisierter TPSM-Funktionen arbeitet das Unternehmen nun auf einer übersichtlicheren und wartungsfreundlicheren Plattform, die die Komplexität bei Upgrades reduziert und die Skalierbarkeit erhöht.

KI-gestützte Automatisierung und intelligentes Routing haben die Bearbeitungszeiten verkürzt, die Einhaltung von SLAs gestärkt und das Ticketaufkommen gesenkt. Proaktive Servicefunktionen ermöglichen eine frühzeitige Erkennung und Vermeidung von Problemen. Kunden profitieren von einem optimierten, intuitiven Self-Service-Erlebnis, während Mitarbeiter durch vereinfachte Arbeitsabläufe und eine bessere Übersicht effizienter agieren können.

Die grundlegende ServiceNow TPSM-Funktionalität wurde anhand repräsentativer Betriebsdaten validiert, wodurch ein skalierbares Referenzmodell für eine breitere Einführung geschaffen wurde. Diese Validierung unterstützte die nahtlose Migration von ITSM zu TPSM für den gesamten Kundenstamm des Unternehmens.

Das Projekt erzielte einen messbaren Return on Investment, steigerte die operative Resilienz und versetzte das Unternehmen in die Lage, die Agentic AI von ServiceNow voll auszuschöpfen, um einen vernetzten, proaktiven und menschenzentrierten Service in großem Maßstab bereitzustellen.