Comment analyser les demandes par typologie ?
Pourquoi analyser les demandes au lieu de simplement les compter ?
Dans les services généraux, la première donnée suivie est souvent le volume.
Combien de demandes ont été reçues cette semaine ?
Combien ce mois-ci ?
Combien restent ouvertes ?
Ces chiffres sont utiles.
Ils permettent de mesurer l’activité et de suivre son évolution.
Mais ils ne permettent pas toujours de comprendre ce qui se passe réellement.
Une équipe peut avoir reçu 150 demandes dans le mois.
Ce chiffre indique une charge.
Il ne dit pas ce qui génère cette charge.
Problèmes d’accès ?
Électricité ?
Climatisation ?
Nettoyage ?
Mobilier ?
Déménagements internes ?
Interventions prestataires ?
Pour aller plus loin, il devient nécessaire de regarder la nature des demandes.
C’est tout l’intérêt de l’analyse des demandes par typologie.
Elle permet de passer d’un simple volume à une véritable compréhension de l’activité.
Qu’est-ce qu’une typologie de demandes ?
Une typologie consiste à regrouper les demandes selon leur nature.
Par exemple :
CVC ;
plomberie ;
électricité ;
accès ;
sécurité ;
nettoyage ;
mobilier ;
déménagement ;
travaux ;
informatique bâtimentaire ;
autres demandes.
Chaque organisation peut adapter ces catégories à son activité.
L’objectif n’est pas d’obtenir un classement extrêmement détaillé.
Il est de pouvoir distinguer les grandes familles de demandes afin de comprendre où se concentre réellement l’activité.
Une demande de remplacement d’ampoule ne raconte pas la même chose qu’une panne d’ascenseur.
Une demande de badge ne mobilise pas nécessairement les mêmes ressources qu’un problème de chauffage.
En regroupant les demandes par typologie, ces différences deviennent visibles.
Pourquoi le nombre total de demandes peut être trompeur ?
Prenons deux sites.
Le premier enregistre 100 demandes sur un mois.
Le second également.
À première vue, leur activité semble identique.
Mais si l’on analyse la répartition des demandes, la situation peut être totalement différente.
Sur le premier site :
40 demandes concernent la climatisation ;
25 concernent les accès ;
20 concernent l’électricité ;
15 concernent d’autres sujets.
Sur le second site, les 100 demandes sont réparties de manière relativement homogène.
Le volume est identique.
Mais le diagnostic ne l’est pas.
Dans le premier bâtiment, un problème précis semble se répéter.
L’enjeu n’est donc plus seulement de traiter les demandes.
Il faut comprendre pourquoi certaines catégories représentent une part aussi importante de l’activité.
C’est précisément ce que permet l’analyse des demandes.
Comment choisir les bonnes catégories ?
La première erreur consiste souvent à créer trop de catégories.
Une organisation veut être précise.
Elle crée alors :
« Électricité / éclairage intérieur ».
Puis :
« Électricité / éclairage extérieur ».
Puis :
« Électricité / prises ».
Puis :
« Électricité / luminaires LED ».
Très vite, les utilisateurs ne savent plus quelle catégorie choisir.
Les classifications deviennent incohérentes.
Et les statistiques perdent de leur valeur.
Une bonne typologie doit être suffisamment précise pour être utile, mais suffisamment simple pour être utilisée correctement.
Dans beaucoup de structures, une dizaine de catégories principales suffit déjà à obtenir une vision pertinente.
Une règle simple peut aider :
si deux catégories conduisent exactement aux mêmes décisions, il n’est peut-être pas nécessaire de les séparer.
Comment savoir si une typologie est utile ?
Une catégorie doit permettre de répondre à une question métier.
Par exemple :
Quel domaine génère le plus de demandes ?
Quelle catégorie augmente le plus ?
Quel type d’incident mobilise le plus de prestataires ?
Quelles demandes reviennent régulièrement ?
Quels équipements provoquent le plus d’interventions ?
Si une catégorie n’apporte aucune information utile au pilotage, elle peut devenir inutilement complexe.
Le but n’est pas de ranger les demandes pour le plaisir de les ranger.
Le but est de pouvoir les analyser.
Pourquoi la mémoire des équipes ne suffit plus ?
Lorsque les volumes sont faibles, les collaborateurs connaissent souvent très bien les problèmes récurrents.
Ils savent que la climatisation du troisième étage pose régulièrement problème.
Ils savent que tel accès est souvent bloqué.
Ils savent qu’un équipement doit être surveillé.
Cette connaissance terrain est précieuse.
Mais elle repose sur la mémoire.
Avec le temps, les équipes changent.
Les bâtiments évoluent.
Les interventions se multiplient.
Les prestataires se succèdent.
Et les impressions deviennent difficiles à vérifier.
On commence alors à entendre :
« J’ai l’impression qu’on a beaucoup plus de problèmes de chauffage cette année. »
Ou :
« On reçoit énormément de demandes d’accès sur ce bâtiment. »
L’analyse des demandes permet de vérifier ces impressions.
Elle transforme un ressenti en donnée.
Comment identifier les demandes récurrentes ?
C’est l’un des bénéfices majeurs de l’analyse par typologie.
Une demande isolée ressemble à un incident ponctuel.
Dix demandes similaires peuvent commencer à révéler un problème structurel.
Prenons un exemple simple.
Pendant plusieurs semaines, différents collaborateurs signalent une température trop élevée dans leurs bureaux.
Chaque demande est traitée séparément.
Une intervention est déclenchée.
Un réglage est effectué.
La demande est clôturée.
Puis une nouvelle demande apparaît.
Si les dossiers sont uniquement suivis individuellement, chaque événement peut sembler indépendant.
Mais si toutes ces demandes sont regroupées dans la catégorie « CVC », la répétition devient immédiatement visible.
L’équipe peut alors se poser une autre question :
sommes-nous encore face à plusieurs demandes distinctes, ou face à un problème global qui n’a jamais été réellement résolu ?
Comment utiliser la typologie pour comprendre la charge de travail ?
Toutes les demandes ne représentent pas la même charge.
Une demande peut être réglée en cinq minutes.
Une autre nécessiter plusieurs jours de suivi.
Prenons deux catégories.
La première représente 40 % des demandes mais concerne principalement de petites interventions rapides.
La seconde ne représente que 15 % du volume, mais nécessite systématiquement :
un diagnostic ;
un devis ;
un prestataire ;
une validation ;
plusieurs échanges ;
parfois plusieurs passages.
Si l’on regarde uniquement le nombre de demandes, la première catégorie paraît dominante.
Mais en termes de charge réelle, la seconde peut mobiliser beaucoup plus de ressources.
C’est pourquoi l’analyse des demandes devient encore plus intéressante lorsqu’elle est croisée avec d’autres informations :
temps de traitement ;
nombre d’interventions ;
coût ;
délai ;
prestataire mobilisé.
On ne mesure alors plus seulement le volume.
On commence à comprendre ce qui consomme réellement le temps des équipes.
Comment analyser les demandes par bâtiment ?
La typologie devient encore plus intéressante lorsqu’elle est associée à la localisation.
Un responsable peut savoir qu’un bâtiment génère beaucoup de demandes.
Mais cette information reste assez générale.
Il est plus utile de savoir :
le bâtiment A génère surtout des problèmes d’accès ;
le bâtiment B concentre les demandes de chauffage ;
le bâtiment C connaît davantage de pannes électriques.
Cette vision permet de mieux cibler les actions.
Le bâtiment qui semble globalement « problématique » peut en réalité avoir un problème très précis.
Et ce problème peut parfois être résolu par une action ciblée :
remplacement d’un équipement,
adaptation d’un contrat,
augmentation de la maintenance préventive,
ou modification d’une procédure.
Comment repérer une tendance dans le temps ?
L’analyse des demandes ne doit pas se limiter à une photographie.
Un mois isolé peut être trompeur.
Une catégorie peut connaître un pic temporaire.
Par exemple, une panne importante peut générer plusieurs demandes sur quelques jours.
Cela ne signifie pas forcément qu’un problème structurel existe.
La tendance devient plus intéressante lorsqu’elle est observée sur plusieurs périodes.
Une catégorie représentait 5 % des demandes il y a six mois.
Elle représente maintenant 15 %.
Cette progression mérite probablement une analyse.
À l’inverse, une catégorie peut diminuer après une action corrective.
C’est également une information précieuse.
L’analyse permet donc de vérifier si les actions mises en place produisent réellement des résultats.
Comment la typologie peut-elle aider à réduire les interventions ?
Lorsque les demandes sont analysées dans le temps, certaines récurrences deviennent évidentes.
Un même équipement génère plusieurs incidents.
Une même zone est régulièrement signalée.
Une même catégorie augmente à la même période de l’année.
Ces données peuvent aider à passer d’une logique corrective à une logique préventive.
Au lieu d’attendre la prochaine panne, l’organisation peut agir en amont.
Elle peut par exemple :
programmer une opération de maintenance ;
remplacer un équipement vieillissant ;
revoir un contrat prestataire ;
modifier une procédure ;
mieux informer les utilisateurs.
L’objectif n’est plus seulement de traiter les demandes.
Il devient possible d’en réduire certaines à la source.
Comment utiliser les typologies pour évaluer les prestataires ?
Les demandes peuvent également fournir une lecture intéressante des interventions externes.
Un prestataire peut être très performant sur certaines catégories et moins efficace sur d’autres.
Une organisation peut observer :
le nombre de demandes confiées ;
les délais par typologie ;
les interventions nécessitant plusieurs passages ;
les demandes rouvertes ;
les catégories qui nécessitent le plus de relances.
Ces éléments permettent d’évaluer un contrat de manière plus objective.
La discussion ne repose plus uniquement sur une impression générale.
Elle s’appuie sur des faits.
Pourquoi les catégories doivent-elles rester stables ?
Pour comparer des données dans le temps, il faut mesurer les mêmes choses.
Si les catégories changent constamment, l’analyse devient difficile.
Une organisation peut par exemple avoir utilisé pendant un an la catégorie « chauffage ».
Puis la remplacer par « CVC ».
Puis créer « confort thermique ».
Une partie des demandes devient alors impossible à comparer directement.
Il est donc préférable de construire une typologie suffisamment robuste dès le départ.
Elle peut évoluer.
Mais ces évolutions doivent rester limitées et cohérentes.
Comment éviter les erreurs de classement ?
La qualité de l’analyse dépend directement de la qualité des données.
Si les utilisateurs classent la même demande dans trois catégories différentes, les statistiques deviennent moins fiables.
Plusieurs bonnes pratiques peuvent limiter ce problème.
Les intitulés doivent être simples.
Les catégories doivent être suffisamment différentes les unes des autres.
Le nombre de choix doit rester raisonnable.
Une catégorie « Autre » peut exister, mais elle ne doit pas devenir la catégorie principale.
Si 40 % des demandes finissent dans « Autre », la typologie doit probablement être revue.
Quels indicateurs regarder en priorité ?
Il n’est pas nécessaire de construire un tableau de bord complexe.
Quelques indicateurs suffisent souvent.
Par exemple :
nombre de demandes par typologie ;
évolution de chaque typologie ;
part de chaque catégorie dans le volume total ;
délai moyen de traitement par catégorie ;
nombre de demandes récurrentes ;
nombre d’interventions prestataires par typologie.
Ces indicateurs doivent toujours répondre à une question opérationnelle.
Sinon, ils risquent de devenir un simple reporting de plus.
Comment passer du reporting à la décision ?
C’est le point le plus important.
Analyser les demandes n’a de valeur que si cette analyse permet d’agir.
Si les demandes de plomberie augmentent fortement, pourquoi ?
Si les incidents d’accès sont concentrés sur un seul bâtiment, que faut-il modifier ?
Si une catégorie mobilise énormément de temps, peut-elle être automatisée ou mieux structurée ?
Si un équipement génère régulièrement des interventions, faut-il continuer à le réparer ?
Le bon indicateur est celui qui déclenche une réflexion.
Pas celui qui remplit un tableau de bord.
Comment structurer l’analyse sans alourdir le travail des équipes ?
L’erreur serait de demander aux utilisateurs de renseigner trop d’informations.
Une demande doit rester simple à créer.
Il faut donc collecter uniquement les données réellement utiles.
Dans de nombreux cas, quelques informations suffisent :
bâtiment ;
typologie ;
niveau de priorité ;
responsable ;
statut.
À partir de cette base, l’analyse devient déjà beaucoup plus riche.
L’objectif est de produire de la donnée sans créer une charge administrative supplémentaire.
Quand l’analyse des demandes devient un véritable outil de pilotage
À partir d’un certain volume, les demandes ne sont plus seulement des tâches à traiter.
Elles deviennent une source d’information sur le fonctionnement de l’organisation.
Elles montrent :
où apparaissent les problèmes,
quels sujets reviennent,
quels bâtiments nécessitent le plus d’attention,
quels prestataires sont les plus sollicités,
et quelles catégories mobilisent le plus de ressources.
Une analyse des demandes bien structurée permet donc de passer d’une logique réactive à une logique de pilotage.
Un outil comme Followme permet de structurer les demandes dès leur création, puis de les analyser selon leur typologie, leur bâtiment, leur statut ou d’autres critères utiles.
L’objectif n’est pas de produire davantage de statistiques.
Il est de répondre à une question beaucoup plus concrète : qu’est-ce qui génère réellement notre activité, et sur quoi devons-nous agir en priorité ?
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