B2B
Что такое Process Mining в 2023 году
Тренды разработки процессов: Как работает Process Mining и Task Mining. Какую пользу для бизнеса можно извлечь, применяя интеллектуальный анализ...
Зачем вам нужен Process Mining. Использование данных для понимания процессов. Как на самом деле работает Process Mining. Представление о реальном процессе продаж.
Process mining - это все еще очень горячая тема, и мало кто о ней знает.
Вот что вы узнаете по теме:
- Что такое анализ процессов и зачем он нужен.
- Как работает процессный анализ.
Большие данные 150 лет назад
Большие данные существовали уже в 19 веке. По крайней мере, такой вывод можно сделать, ознакомившись с историей Мэтью Мори.
В архиве Военно-морской обсерватории США хранились все морские журналы ВМС США в 19 веке. Эти журналы содержали ежедневные записи о положении, ветрах, течениях и других деталях тысяч плаваний, совершенных кораблями. Никто никогда ничего не делал с этими журналами, и даже предлагалось их выбросить.
Пока не появился Мэтью Фонтейн Мори. Мори был моряком военно-морского флота США и с 1842 года был директором Военно-морской обсерватории Соединенных Штатов. Он систематически оценивал данные и создал иллюстрированные справочники, которые наглядно отображали ветры и течения океанов и могли служить капитанам кораблей в качестве помощника при планировании маршрута. В 1848 году капитан Джексон с судна W.H.D.C. Wright был одним из первых пользователей справочников Мори во время путешествия из Балтимора в Рио-де-Жанейро и вернулся более чем на месяц раньше запланированного срока. Всего через семь лет после выхода первого издания "Парусные руководства Мори" экономили парусной индустрии всего мира около 10 миллионов долларов в год.
И это было 150 лет назад. Вы можете себе представить, сколько денег это стоило бы сегодня?
Использование данных для понимания процессов
В случае с анализом процессов мы находимся в похожей ситуации. Мы рассматриваем данные, которые записываются информационными системами, когда они поддерживают бизнес-процессы, а не реальные журналы регистрации, но часто анализ процессов является первой попыткой использовать эти данные в структурированном виде.
Многие процессы создают современный эквивалент "записей в журнале", в которых подробно описывается, какие действия были выполнены, когда и кем. Если, например, процесс закупки запускается в системе SAP, каждый шаг этого процесса указывается в соответствующих таблицах SAP. Аналогичным образом, CRM, системы продажи билетов и даже легаси системы записывают исторические данные о процессах. Эти цифровые следы являются побочным продуктом растущей автоматизации и ИТ-поддержки бизнес-процессов.
Систематический анализ цифровых следов журналов с помощью инструментов Process Mining открывает огромный потенциал для всех организаций, которые борются со сложными процессами. Благодаря анализу последовательности событий и их временнЫх меток можно полностью и объективно реконструировать реальные процессы и выявить слабые места. Информация из ИТ-журналов может быть использована для автоматического создания моделей процессов, которые затем могут быть дополнительно обогащены метриками процесса, также извлеченными непосредственно из данных журнала (например, время выполнения и время ожидания).
Для Data Driven лидеров команд продаж, наш канал в Telegram: VP of sales.
Зачем вам нужен Process Mining
Итак, мы можем получить карты процессов из данных с помощью анализа процессов. Но зачем именно нам это нужно?
Когда вы спрашиваете кого-то о том, как выполняется его процесс, или смотрите, как он документирован, структура обычно относительно проста ("Сначала мы делаем X, затем делаем Y и т.д."). Однако в действительности процессы гораздо сложнее. Существует переделка/повтор: Шаги приходится делать заново, потому что они не были правильными в первый раз. Для особых ситуаций приходится делать исключения, разные люди выполняют один и тот же процесс по-разному, и так далее. Таким образом, существует несоответствие между тем, как люди предполагают выполнение процессов, и тем, как они выполняются на самом деле.
Но если посмотреть дальше, то это несоответствие - даже не самая большая проблема. В конце концов, в определенной степени можно ожидать, что не всегда все идет по плану. Гораздо большая проблема заключается в том, что в большинстве ситуаций никто не имеет представления о том, как выглядит реальный процесс.
Почему так трудно получить представление о том, как на самом деле выполняются процессы?
- Субъективность: Каждый человек имеет субъективное представление о процессе, в зависимости от своей роли и точки зрения. Это одна из причин, почему так трудно выявить процесс "как есть" на классическом семинаре или в ходе интервью: Вы пытаетесь собрать все эти субъективные взгляды в объективную картину.
- Частичный взгляд: В частности, для процессов существует дополнительная проблема, связанная с тем, что не существует одного человека, выполняющего весь процесс. Вместо этого несколько человек, часто несколько команд, отделов или даже компаний работают вместе, чтобы доставить конечный продукт или услугу клиенту.
- Изменения: Процессы постоянно меняются, часто во время их анализа. Поэтому, даже если документированный процесс изначально был актуальным, в какой-то момент времени он, скорее всего, перестанет соответствовать реальности, потому что очень трудно поддерживать документированные процессы в актуальном состоянии.
- Невидимость: Наконец, благодаря оцифровке процессов становится еще проще потерять представление о том, что происходит. В прежние времена кипа бумаг на столе была показателем того, что работа должна быть выполнена. Сегодня гораздо проще пропустить дело клиента, которое застряло в системе, и узнать о нем только после того, как клиент пожалуется.
Некоторые из причин, по которым так трудно получить представление о реальном процессе: Каждый имеет субъективное представление о процессе, в процесс вовлечено множество людей, процессы постоянно меняются, а цифровые процессы менее заметны, чем когда-либо.
Если возникает расхождение между предполагаемым процессом и реальностью, можно сделать несколько выводов:
- Во-первых, если процесс действительно должен выполняться так, как он задокументирован, вы можете захотеть внедрить его в реальность. Это может произойти, например, путем изменения системы или целенаправленного обучения, чтобы научить людей работать по-другому.
- Иногда вы обнаружите, что ваше понимание процесса было неверным, а то, что происходит в реальности, на самом деле является реальным процессом, как он должен происходить или должен происходить. Тогда вы пересмотрите свое представление о предполагаемом процессе - либо в своей голове, либо в документации.
- Наконец, есть и третий вариант: Вы можете обнаружить, что довольно часто возникают определенные несоответствия, которые не обязательно должны быть отражены в документированном процессе. Как правило, вы не хотите, чтобы каждое маленькое исключение было отражено в документации процесса, потому что документация должна показывать нормальный процесс. Но все же будет очень полезно знать об этих несоответствиях, чтобы улучшить процесс и иметь полную картину того, что происходит на самом деле.
Ключевым моментом является то, что вам нужны обе стороны картины, чтобы решить, какие из этих трех последствий подходят для вашего процесса. Process mining не говорит вам, что правильно, но позволяет провести сравнение, заполняя пробел в том, как процесс протекает в реальности.
Чтобы понять, как работает Process mining, взгляните на упрощенную иллюстрацию приведенную ниже.
На примере видно, что различные действия (A, B, C, D, E) были выполнены для разных случаев (Case 1, 2 и 3) с течением времени. Эти данные могут быть записаны в базе данных или хранилище данных и могут быть извлечены, например, в виде файла CSV или Excel. Это отправная точка для process mining.
Иллюстрация того, как process mining превращает необработанные данные из транзакционных записей в основанную на фактах визуализацию фактического процесса.
Далее в инструменте для process mining происходит следующее:
- Во-первых, из данных извлекается последовательность действий для каждого случая. Например, предположим, что это процесс заказа, и клиент №1 (пример 1) начинает с размещения заказа (действие A), затем оплачивает (действие B), мы отправляем продукт (действие C) и т.д. - Шаг 1.
- Клиент №2 прошел через похожий процесс, но не совсем тот же самый: если вы присмотритесь, то увидите, что действия B и C происходят в обратном порядке. Возможно, это клиент, которого мы уже знаем, поэтому мы знаем, что он заплатит, и отгружаем продукт до получения оплаты - Шаг 2.
- В случае с клиентом №3 вы можете увидеть, что произошло повторение действия D: Возможно, из-за внутренней ошибки в системе нам пришлось отправить счет дважды - Шаг 3.
Это варианты процесса, как они происходят в реальности. С помощью интеллектуального анализа процессов мы можем извлечь все эти вариации из данных, но мы хотим пойти на шаг дальше: Мы хотим знать, как выглядит процесс в целом.
- Если мы реконструируем процесс только на основе клиента №1, мы получим простую последовательность действий 1, мы получим простой последовательный процесс - Шаг 4.
- Но как только мы принимаем во внимание клиента №2 в расчет, мы можем увидеть эту вариацию обратно в карте процесса - Шаг 5.
- А с клиентом №3 мы получаем эту небольшую петлю вокруг деятельности D - Шаг 6.
Вот вкратце то, что делает process mining: он автоматически обнаруживает основанную на фактах визуализацию процесса (справа) из необработанных ИТ-данных (слева) и показывает, как на самом деле выполнялся процесс.
Благодаря использованию process mining можно сразу же показать реальный процесс "как есть". Затем его можно интерактивно проанализировать совместно с экспертами предметной области, чтобы быстро найти проблемы и возможности для улучшения.
Преимуществами являются более быстрое и точное понимание фактических процессов, ускорение понимания процессов и обеспечение прозрачности процессов, которые действительно происходят.
Более того, вкупе с автоматической сегментацией своих клиентов, с помощью нейросетей, например, методом Ближайших соседей, вы можете обеспечивать каждому сегменту свой процесс. А если вы научитесь грамотно использовать такие инструменты сбора и обработки данных, как SalesAI, то сможете производить эти операции в режиме онлайн, что будет выражаться в подсказках для AE или SDR прямо во время звонка или онлайн встречи, которые позволят закрывать сделку гораздо быстрее.
Начните сегодня
Книги Мэтью Фонтена Мори о ветрах и течениях были настолько полезны, что к середине 1850-х годов их использование даже стало обязательным для страховщиков, чтобы предотвратить морские аварии и гарантировать спокойное плавание. Аналогичным образом, в будущем поиск процессов станет гораздо более распространенным, и наступит момент, когда мы не сможем представить себе время, когда мы обходились без него и полагались на свою интуицию.
Process mining - интересная тема, которая открывает множество возможностей для применения. И 2022 отличное время для того, чтобы начать работать с данными, а не с нарративами.
Получить тестовый доступ к SalesAI бесплатно: