Последние 10 лет изменили розничную торговлю до неузнаваемости. Пандемия Covid-19 трансформировала привычные цепочки поставок и вывела онлайн-продажи на новый уровень, который должен удвоиться к 2034 году, согласно прогнозам. Однако поставщики испытывают проблемы с построением логистических маршрутов и адаптацией работы к новым условиям.
Важно отметить, что потребители постепенно переходят на более дешёвые альтернативы, выбирая самый бюджетный вариант в большинстве случаев. Реакция производителей и продавцов не заставляет себя ждать: они делают более простые упаковки из легкодоступных материалов и вынужденно снижают массу нетто товаров. Фактически все входные данные свидетельствуют о практически идеальных условиях для использования инструментов процессной аналитики. Помимо известных преимуществ в виде обнаружения «узких мест», определения скрытой эффективности и оптимизации процессов, Process Mining позволяет создать среду для внедрения других технологий (например, генеративного ИИ).
Как это работает?
Применение инструментов процессного анализа в некотором плане похоже на МРТ, так как даёт полную и подробную картину текущего состояния бизнес-процессов, позволяя выявить «болевые точки» на самых ранних стадиях. К примеру, один из ведущих представителей сферы розничной торговли столкнулся с проблемой возникновения длительных простоев, что приводило к порче продукции, нарушению сроков поставки и в конечно итоге потере прибыли. Внедрив Process Mining, компания выяснила, что взаимодействие между внутренними командами нарушено, поэтому планирование не соотносилось с дистрибьюцией, а пребывавшие на склады грузовики ждали больше времени, чем предусматривает регламент. Устранив ошибки и наладив структурную коммуникацию, доля своевременных отгрузок увеличилась на 31%.
Основа для AI
Превращение данных в информацию имеет решающее значение для внедрения генеративного искусственного интеллекта. Кейс: французская компания Carrefour, имеющая 14 000 магазинов в 40 странах, объединила возможности Process Mining и GenAI. Связка технологий ускорила время обработки действий клиентов в 3 раза, что позволило сэкономить несколько тысяч евро в ходе «пилота». Carrefour сочли опыт успешным, потому изучают возможность масштабирования проекта в маркетинг и HR.
«Обратная логистика»
Предупредить проблему – упростить её решение. Что самое болезненное в ритейле? Возврат. Только за последний год потребители из Британии вернули 27% купленных товаров, а совокупным объём финансовых потерь измеряется миллиардами фунтов. Process Mining позволяет не только упростить процедуру возврата, но и выявить причины, из-за которых пользователи прибегают к подобной опции.
Важно: эффективность и скорость рассмотренного БП – источники повышения клиентской лояльности. С точки зрения компаний эти показатели являются средствами оценки качества предоставляемых услуг. Таким образом, отлаженная «обратная логистика», построенная с помощью процессного анализа, позволяет не только не снижать степень доверия потребителя, но и быстро перепродавать полученную обратно продукцию, сокращая расходы на дополнительные хранение и транспортировку.
Кейс: швейцарская сеть торговли в премиальном сегменте Globus использовала PM и обнаружила «узкое место»: один клиент мог забронировать товар в интернет-магазине, а другой – забрать в оффлайн-точке. Результатом проекта стало устранение проблемы и внедрение специальной логистической панели, что позволило снизить процент отказов на 20 пунктов.
По материалам Retail-insight