Мы используем файлы «Cookies» и метрические системы (Яндекс.Метрика) для сбора и анализа информации о производительности и использовании сайта, для улучшения и индивидуальной настройке предоставления информации.
Нажимая кнопку «Принять», вы даете согласие на размещение файлов «Cookies» и обработку данных метрических систем. Если вы не хотите, чтобы мы собирали ваши данные с помощью файлы «Cookies», вы можете отключить их сбор в настройках своего браузера. Больше о файлах «Cookies»
Нажимая кнопку «Принять», вы даете согласие на размещение файлов «Cookies» и обработку данных метрических систем. Если вы не хотите, чтобы мы собирали ваши данные с помощью файлы «Cookies», вы можете отключить их сбор в настройках своего браузера. Больше о файлах «Cookies»
GlowByte помогла крупному ритейлеру ускорить HR-процессы на 79%
Анализ HR-процессов с помощью Process Mining помог ускорить оформление на работу сотрудников на 79% и высвободить ресурс для более сложных задач.
Источник изображения: Freepik.com
GlowByte провела анализ HR-процессов у крупного федерального ритейлера. Целью проекта стало выявление потенциала пропускной способности процессов и оптимизации трудозатрат сотрудников для перенаправления высвобождающегося ресурса на более сложные задачи. Благодаря программному обеспечению VK Process Mining удалось выявить наиболее уязвимые места и их причины, решение которых обеспечит ритейлеру ускорение HR-процессов на 79%.
Ежемесячно у компании-заказчика фиксируется порядка 35 тысяч заявок — прием новых сотрудников на работу, переводы в розницу, логистику и офис, а также оформление совместительства. Специалисты работают в двух информационных системах без интеграции и общего ID процесса — в системе заведения заявок и SAP. Каждый процесс может насчитывать до 1000 различных сценариев.
При этом возникает много сопутствующих процедур, усложняющих и удлиняющих продолжительность процессов. Примером являются нюансы в процедуре приема: наличие открытой штатной должности (постоянной или временной), график работы, разный набор документов — все эти детали знает сотрудник HR, но не знает тот, кто заводит заявку (например, директор магазина). По этой причине нередко наблюдаются расхождения в названии должности, графике, наличии нужных документов и пр. Подобные ситуации порождают возвраты заявок на доработку и, как следствие, увеличивают общую продолжительность процесса. При этом длинные инструкции никто не читает, прямых подсказок в заполняемых полях при заведении заявки нет, документы прикладываются пакетом (до 30 PDF единовременно), которые нужно разобрать вручную.
С помощью инструмента VK Process Mining специалисты GlowByte выгрузили данные из систем-источников (действия по заявке в системе заведения заявок и логи из SAP по заведению нужных документов и оформлению сотрудника) и, несмотря на то, что инструменты не интегрированы друг с другом, определили, какие действия в одной системе относились к действиям в другой, и аллоцировали время сотрудников, затраченное на конкретные заявки. Благодаря этим данным были найдены самые уязвимые точки процесса, выявлены их причины, чтобы составить план улучшения процесса (уменьшение трудозатрат всех участников за счет более прозрачной системы).
В частности, удалось рассчитать время, которое тратят сотрудники на каждый этап оформления, вплоть до продолжительности работы с каждым документом. Это позволило прозрачным образом посчитать эффекты от каждого выявленного предложения по оптимизации, например, внедрения технологии OCR для автоматического распознавания сканов документов и внесения данных из них в SAP.
Были также проанализированы детальные причины возвратов заявок на доработку создателю заявки от сотрудника HR и проработаны методы уменьшения частоты возвратов.
Совокупный потенциал выявленной оптимизации трудозатрат составляет: 28 FTE (21%) за счет быстрых решений и дополнительно 76 FTE (58%) за счет долгосрочных решений от общей численности в 132 FTE.
Ежемесячно у компании-заказчика фиксируется порядка 35 тысяч заявок — прием новых сотрудников на работу, переводы в розницу, логистику и офис, а также оформление совместительства. Специалисты работают в двух информационных системах без интеграции и общего ID процесса — в системе заведения заявок и SAP. Каждый процесс может насчитывать до 1000 различных сценариев.
При этом возникает много сопутствующих процедур, усложняющих и удлиняющих продолжительность процессов. Примером являются нюансы в процедуре приема: наличие открытой штатной должности (постоянной или временной), график работы, разный набор документов — все эти детали знает сотрудник HR, но не знает тот, кто заводит заявку (например, директор магазина). По этой причине нередко наблюдаются расхождения в названии должности, графике, наличии нужных документов и пр. Подобные ситуации порождают возвраты заявок на доработку и, как следствие, увеличивают общую продолжительность процесса. При этом длинные инструкции никто не читает, прямых подсказок в заполняемых полях при заведении заявки нет, документы прикладываются пакетом (до 30 PDF единовременно), которые нужно разобрать вручную.
С помощью инструмента VK Process Mining специалисты GlowByte выгрузили данные из систем-источников (действия по заявке в системе заведения заявок и логи из SAP по заведению нужных документов и оформлению сотрудника) и, несмотря на то, что инструменты не интегрированы друг с другом, определили, какие действия в одной системе относились к действиям в другой, и аллоцировали время сотрудников, затраченное на конкретные заявки. Благодаря этим данным были найдены самые уязвимые точки процесса, выявлены их причины, чтобы составить план улучшения процесса (уменьшение трудозатрат всех участников за счет более прозрачной системы).
В частности, удалось рассчитать время, которое тратят сотрудники на каждый этап оформления, вплоть до продолжительности работы с каждым документом. Это позволило прозрачным образом посчитать эффекты от каждого выявленного предложения по оптимизации, например, внедрения технологии OCR для автоматического распознавания сканов документов и внесения данных из них в SAP.
Были также проанализированы детальные причины возвратов заявок на доработку создателю заявки от сотрудника HR и проработаны методы уменьшения частоты возвратов.
Совокупный потенциал выявленной оптимизации трудозатрат составляет: 28 FTE (21%) за счет быстрых решений и дополнительно 76 FTE (58%) за счет долгосрочных решений от общей численности в 132 FTE.
“
В результате проекта с GlowByte нам удалось сделать прозрачным распределение времени сотрудников по задачам, рассчитать нормативы по действиям, выявить детальные причины высоких трудозатрат. Все это открывает новые перспективы для улучшения процессов в компании, повышения их эффективности, что в итоге ведет к росту лояльности специалистов, а значит, личной вовлеченности в успех компании.
“
Инструмент VK Process Mining позволил даже разрозненные данные собрать в стройную и понятную картину, и мы за короткое время выявили, где и почему случаются траты времени, чтобы оформление сотрудников стало максимально простым и быстрым действием без лишних этапов и задержек. Это особенно важно при найме в магазины и склады, где критично выводить сотрудников вовремя для бесперебойной работы, так как задержки прямым образом влияют на объем продаж сети. Экспертиза GlowByte и возможности технологии VK Process Mining позволили провести анализ с минимальным отвлечением ключевых сотрудников и владельцев процесса, получив подтвержденные результаты. В настоящее время заказчик воплощает в жизнь список действий по оптимизации.