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»
Исследование GlowByte: Process Mining ускорит доставку более чем на 15%
В результате проекта GlowByte с применением технологии Process Mining был выявлен потенциал ускорения курьерской доставки заказов покупателей более чем на 15%.
GlowByte совместно с крупным федеральным ритейлером провела исследование жизненного цикла курьерской доставки заказов. Проект охватил всю распределенную географию торговых сетей в России и позволил выявить потенциал ускорения доставки заказов покупателей более чем на 15%.
Команда провела качественное UX-исследование, включавшее более 20 интервью с курьерами и сборщиками, что позволило составить карту пользовательских путей (UJM) и выявить участки процессов, связанные с негативным опытом пользователей.
Параллельно с UX-исследованием проводился анализ этого же процесса с использованием инструмента Process Mining от компании “Инфомаксимум”, в ходе которого были подтверждены выявленные проблемы фактическими данными. Данный инструмент позволяет визуально отобразить полную карту бизнес-процесса, выявить нецелевые сценарии и определить этапы, в которых возникают сложности при взаимодействии, оценить их влияние на CTD (click to delivery).
Эксперты проанализировали стратифицированную выборку свыше 500 тысяч заказов за двухнедельный период. В выборке были объединены данные из внешних и внутренних мобильных приложений, используемых сотрудниками компании, партнерами и внешними курьерами.
Часть гипотез для количественного анализа была сформирована на основе результатов UX-исследования, а часть — на базе закономерностей, выявленных в данных. Анализ с помощью Process Mining помог не только подтвердить пользовательские наблюдения, но и выявить скрытые потери в процессе – те, о которых сотрудники могли не рассказать напрямую, но которые стали заметны при изучении большого массива фактической информации. Таким образом, совместное применение двух продуктовых подходов – UX-исследования и Process Mining – дало синергетический эффект с точки зрения влияния скорости анализа и его полноты. Команда проекта сразу же вносила корректирующие изменения в процессы, там где это было возможно.
Одним из значимых результатов исследования стало выявление длительного ожидания прибытия курьера в маршрутах с одним заказом. Проработка только этой области позволит ускорить средний CTD (click-to-delivery) по всей сети на 12-14%. Также снижение затрат возможно в уменьшении доли вовлечения внешних курьеров и снижении количества заказов с превышением времени доставки, изначально обещанного клиенту.
Команда провела качественное UX-исследование, включавшее более 20 интервью с курьерами и сборщиками, что позволило составить карту пользовательских путей (UJM) и выявить участки процессов, связанные с негативным опытом пользователей.
Параллельно с UX-исследованием проводился анализ этого же процесса с использованием инструмента Process Mining от компании “Инфомаксимум”, в ходе которого были подтверждены выявленные проблемы фактическими данными. Данный инструмент позволяет визуально отобразить полную карту бизнес-процесса, выявить нецелевые сценарии и определить этапы, в которых возникают сложности при взаимодействии, оценить их влияние на CTD (click to delivery).
Эксперты проанализировали стратифицированную выборку свыше 500 тысяч заказов за двухнедельный период. В выборке были объединены данные из внешних и внутренних мобильных приложений, используемых сотрудниками компании, партнерами и внешними курьерами.
Часть гипотез для количественного анализа была сформирована на основе результатов UX-исследования, а часть — на базе закономерностей, выявленных в данных. Анализ с помощью Process Mining помог не только подтвердить пользовательские наблюдения, но и выявить скрытые потери в процессе – те, о которых сотрудники могли не рассказать напрямую, но которые стали заметны при изучении большого массива фактической информации. Таким образом, совместное применение двух продуктовых подходов – UX-исследования и Process Mining – дало синергетический эффект с точки зрения влияния скорости анализа и его полноты. Команда проекта сразу же вносила корректирующие изменения в процессы, там где это было возможно.
Одним из значимых результатов исследования стало выявление длительного ожидания прибытия курьера в маршрутах с одним заказом. Проработка только этой области позволит ускорить средний CTD (click-to-delivery) по всей сети на 12-14%. Также снижение затрат возможно в уменьшении доли вовлечения внешних курьеров и снижении количества заказов с превышением времени доставки, изначально обещанного клиенту.
“
Process Mining на примере анализа доставки заказа показал себя как отличный инструмент для ежедневной операционной работы продуктовых команд, позволяющий выявлять проблемные зоны, оценивать количественно их влияние на ключевые метрики, а также четко определять процессы, которые требуют оптимизации. Одним из главных преимуществ Process Mining для нашего клиента является скорость получения результатов: теперь любую гипотезу можно быстро проверить и подтвердить, а также определить, какие именно изменения помогут улучшить текущие процессы. Это дает возможность находить оптимальные решения, не теряя время на долгий анализ и тестирование. Также такой подход позволяет глубже понять внутреннюю структуру бизнес-процессов, выявляя скрытые связи и зависимости, которые зачастую остаются незамеченными при традиционном бизнес-анализе. Теперь, используя Process Mining, клиент может не только улучшить ключевые метрики доставки, такие как CTD, но и повысить общую эффективность процесса, делая доставку предсказуемее и, что немаловажно, менее затратной.
“
Гибридный подход к аналитике, сочетающий UX-исследования и Process Mining, позволил выявить больше значимых инсайтов, чем применение каждого метода по отдельности. Даже при высокой цифровизации процессов важная информация о реальном положении дел остается в опыте курьеров и сборщиков. Совмещение данных из систем с их практическими знаниями дало более точное и полное понимание причин задержек и точек для ускорения доставки.