Process Mining: ТОП отраслей и бизнес-процессов

Process Mining — это интеллектуальный анализ бизнес-процессов на основе журналов событий. Журналы событий детально отображают фактическое, а не идеальное протекание бизнес-процессов. При этом каждое событие процесса должно иметь минимум 3 атрибута: идентификатор события, имя действия и временную метку. Современные информационные системы содержат эти данные, таким образом, возможность применения Process Mining есть практически во всех сферах, которые оцифровывают свои процессы.

На практике существует ТОП отраслей, которые активно внедряют процесс-майнинг. По состоянию на 2021 год — это финтех, торговля, снабжение, логистика, телеком.

Данная тенденция объясняется преобладанием в этих отраслях стандартных процессов идеально подходящих для автоматизированного обработки:

• Order-to-Cash. Процесс от заказа до оплаты — трансформация заказов в денежные средства
• Procure-to-Pay. Действия от закупки до оплаты — регулирование закупочной деятельности

Оптимизация этих стандартных процессов с помощью Process Mining позволяет в самые короткие сроки извлечь максимум выгоды из уже имеющихся возможностей, достичь эффекта «быстрой победы».

Эффект от внедрения

Вернемся к отраслям, активно использующим процесс-майнинг, и разберем реальный эффект от его применения.

• Финтех. Cфера финансов, страхования, банковского дела жестко регламентируется государственными регуляторами. Свойства финтех-продуктов и услуг приблизительно одинаковы, ценовая конкуренция практически невозможна. Process Mining в данных отраслях помогает находить возможности для ускорения процедур, снижения оттока клиентов, увеличения операционных доходов, исключая продуктовую конкуренцию.
• Торговля. В сфере торговли Process Mining используется для оптимизации процесса Order-to-Cash, что позволяет устранить зацикленность, снизить количество возвратов, обеспечить своевременную доставку заказа, что в конечном итоге повышает качество сервиса и увеличивает лояльность клиентов.
• Снабжение. В снабжении и закупках Process Mining используется для оптимизации процесса Procure-to-Pay, что позволяет выявить недобросовестных поставщиков, не допустить нарушения сроков и условий поставки, минимизировать операционные ошибки, что в конечном итоге радикально сокращает расходы компании на осуществление закупочной деятельности и предоставляет возможность получить дополнительную прибыль за счет снижения издержек.
• Логистика. Логистическая отрасль применяет Process Mining для выявления «узких мест» в процессах транспортировки, импорта и экспорта, внутреннего перемещения, хранения. Оптимизация данных операций увеличивает пропускную способность компании при минимизации расходов, помогает оптимизировать процессы транспортировки, улучшает качество сервиса, повышает поток новых клиентов и увеличивает лояльность постоянных.
• Телекоммуникации. Телеком использует Process Mining для управления продажами и маркетингом, оптимизации регламента предоставления услуг. Интеллектуальный анализ процессов позволяет быстро выявить реакцию клиентов на технологические, продуктовые или сервисные инновации. Высокая скорость получения обратной связи позволяет телеком-компаниям оперативно корректировать свои предложения, ориентируясь на запросы клиентов. Как следствие, снижать отток, расширять портфель услуг, увеличивать сумму среднего чека, привлекать новых пользователей.
• Промышленность. По прогнозам аналитиков и производственных специалистов, наибольший эффект от повсеместного внедрения Process Mining ожидается в промышленности. Интеллектуальный анализ процессов способен выявить недостатки в технологическом цикле, устранение которых должно привести к радикальному сокращению прямых затрат: на сырье, оборудование, зарплату производственных рабочих.

Анализ процессов верхнего уровня

Всего существует 6 бизнес-процессов верхнего уровня, их перечень приведен на рисунке:

Из них в настоящее время выделяют 4 типа процессов, в которых ожидается значительный эффект от внедрения Process Mining:

1. Opportunity-to-Order (O2O). Это возможность быстрого заказа — характерен для сферы e-commerce. Внедрение Process Mining в данном случае позволяет сделать процедуру заказа/оплаты максимально дружественной для покупателя интернет-магазина, минимизировать число кликов для совершения заказа, избежать ввода избыточной информации, устранить зацикленность.
2. Issue-to-Complete (I2O). От проблемы до завершения — является типичным для любого производства в различных отраслях промышленности. В этом случае майнинг процессов может выявить в производственном цикле неоптимальные операции, коррекция которых позволит сэкономить сырье, материалы, электроэнергию, оптимизировать амортизацию оборудования.
3. Concept-to-Launch (C2L). От концепции до запуска — характерен для сферы инноваций и разработки новых продуктов. Process Mining в этой сфере позволяет на основе анализа прошлых процессов выявить «узкие места» при запуске и внедрении новых продуктов и услуг. Оптимизация данных процедур позволит разрабатывать новинки существенно быстрее, при наименьших финансовых и трудовых затратах.
4. Sustain-to-Retain (S2R). От поддержания к сохранению — используется в маркетинге и клиент-сервисе. Глубинный анализ процессов в этой сфере позволяет выявить работающие мероприятия по удержанию клиентов и повышению их лояльности, определить наиболее эффективные маркетинговые воздействия, разработать оптимальный регламент бизнес-процедур.

Решение Loginom Process Mining

Для внедрения Process Mining в различных отраслях и бизнес-процессах наша компания разработала готовое решение на базе аналитической low-code платформы Loginom.

Loginom Process Mining (LPM) — модульное решение автоматизированного анализа процессов на основе «цифровых следов». Оно предназначено для восстановления фактических, а не экспертно-идеальных моделей бизнес-процедур. Применимо в любой отрасли экономики: финансы, дистрибуция, ритейл, промышленность, медицина, телеком и т.д.

Практический эффект LPM:

• снижение числа рутинных операций;
• сокращение операционных издержек;
• повышение производительности труда;
• масштабирование эффективных методов выполнения процессов.

Результат использования Loginom Process Mining отлично иллюстрирует кейс компании «Росбанк Дом»: с помощью глубинного анализа процедуры ипотечного кредитования удалось найти резерв для ее ускорения в 2.3 раза при снижении трудозатрат в 2.2 раза. Подробности в выступлении Владимира Гридчина и Ольги Дмитриевой:

Если ваша компания заинтересована в глубинном анализе бизнес-процессов, свяжитесь с нами.

Другие материалы по теме:

Process Mining: мода или необходимость

Тенденции развития Process Mining