Процесс «order-to-cash» (O2C) относится к системе управления заказами компании, начинается с оформления запроса со стороны клиентов и заканчивается доставкой/оплатой товара. Согласно исследованию, компании, которые оптимизируют свои O2C-процессы, способны сократить операционные расходы в среднем на 20%.
«Узкие места» на любом из этапов «order-to-cash» могут снизить эффективность как отдельных операций, так и всего процесса. Например, ошибка в обработке заказов способна привести к неправильному формированию и отправке товара и, как следствие, к излишним затратам компании и снижению уровня удовлетворенности клиентов.
Поэтому компаниям важно контролировать O2C и своевременно выявлять потенциальные ошибки. В этом способна помочь технология process mining, поскольку она позволяет определять и визуализировать бизнес-процессы, проводить проверку соответствий и оптимизировать их.
O2C-процесс «как есть»
Процесс «order-to-cash» подразумевает взаимодействие между его отдельными субъектами. Эти сложные по структуре и характеру операции трудно визуализировать и анализировать, что мешает при построении модели всего БП.
Инструменты process mining справляются с этим, поскольку автоматически моделируют O2C, используя информацию из ИТ-систем. В результате пользователи могут избежать трудоемкого этапа сбора данных, их обработки и необходимости детального изучения для построения карты процесса.
Более того, некоторые системы процессной аналитики поддерживают возможность многоуровневого анализа БП для создания более точных и подробных моделей, лучшего понимания и управления O2C.
Выявление первопричин
Ошибки в процессе приема платежей или лишние этапы при выполнении заказов могут замедлить O2C и привести к финансовым потерям. Чтобы этого не допустить, необходимо минимизировать неэффективные действия. Реальная причина их возникновения – они не очевидны для бизнес-аналитиков. Как только проблема обнаружена, специалисты погружаются в опросы и статистические данные, чтобы определить первопричину.
Большинство систем для анализа процессов способны обеспечить автоматический анализ исходных факторов возможных проблем. Используя такой инструмент, можно быстро определить первопричины неэффективности и принять нужные меры для их устранения.
Оценка перспектив автоматизации
Некоторые этапы «order-to-cash», а именно выставление счетов и обработка заказов, включают в себя операции, подразумевающие ручную работу. Это требует времени и других ресурсов, которые можно было бы потратить на что-то более глобальное. Кроме того, человеческий фактор нередко становится причиной ошибок в процессах, что приводит к низкой степени удовлетворенности клиентов и ненужным тратам компании.
Анализ процессов позволяет выявить те операции, которые необходимо автоматизировать. Некоторые системы класса process mining могут создавать цифрового двойника компании (DTO) для проверки сценариев «что, если» и оценки окупаемости инвестиций в случае внедрения автоматизации.
Оптимизация продолжительности выполнения заказа
Время выполнения заказа зависит от нескольких факторов: типа продукции, уровня цифровизации компании-поставщика и динамики цепочки поставок. Process mining позволяет определить продолжительность O2C с учетом всех операций. В результате можно перестроить каждый этап процесса или внедрить автоматизацию для обеспечения своевременной доставки товара.
Оптимизация оборота денежных средств
O2C тесно связан с оборотом денежных средств компании, поскольку для завершения самого процесса нужно выставить счет-фактуру и подтвердить факт оплаты. Любые задержки платежей или ошибки могут создать большие проблемы.
Дашборды, построенные системами process mining, визуализируют движение денежных средств компании и помогают выявить первопричины задержек при выставлении счетов или работе с дебиторской задолженностью. Таким образом, process mining облегчает анализ, оптимизацию и мониторинг процесса управления денежными средствами компании.
Постоянный мониторинг эффективности O2C
Чтобы выявлять области для оптимизации процесса и оценивать успешность внедренных изменений, нужно постоянно контролировать производительность O2C. Мониторинг без помощи process mining может занимать много времени и быть сложным, поскольку специалистам каждый раз приходится самостоятельно собирать данные и рассчитывать показатели эффективности.
Анализ процессов упрощает задачу, предлагая возможность использования специализированных информационных панелей и KPI процессов для O2C.
Снижение рисков
Почти все компании используют ERP для выполнения O2C. PM обеспечивает прозрачность данных систем и может быть полезен в управлении всем процессом их внедрения и развертывания. В результате это снижает риски возникновения проблем миграции и снижает затраты на внедрение ERP.
По материалам AI Multiple