Process Mining para el sector retail | ProcessMind

Process Mining para el sector minorista

En el comercio minorista, el tiempo y el coste de cada pedido dependen de cómo fluye el trabajo entre los sistemas de comercio, almacén, entrega y atención al cliente. Process Mining conecta los eventos de los pedidos con sus marcas de tiempo para mostrar el proceso completo: dónde se acumulan las esperas, qué rutas de preparación y entrega tardan más y dónde las devoluciones generan trabajo adicional.

¿Por qué seguir un pedido de principio a fin?

Un pedido omnicanal puede pasar por varios sistemas y equipos antes de llegar al cliente. Una devolución puede generar inspecciones, reembolsos, reposición de existencias o seguimiento con el cliente. Los informes de cada sistema muestran partes del recorrido, pero no siempre la secuencia de traspasos y demoras a lo largo de todo el proceso.

Trate cada pedido como un caso. Use su historial de eventos para seguir la ruta desde que se realiza el pedido hasta su cumplimiento y entrega; después, vincule los eventos de devolución cuando se produzcan. Así, su equipo tendrá una visión compartida de cómo funciona el proceso en la práctica, en lugar de depender de informes separados o suposiciones.

¿Qué puede medir en el cumplimiento de pedidos?

Empiece con una pregunta concreta, como dónde pasan más tiempo los pedidos antes del envío o qué rutas de cumplimiento implican traspasos adicionales. Con datos de eventos que incluyan un ID del caso, una actividad y una marca de tiempo, puede medir lo siguiente:

• El tiempo de ciclo desde que se realiza el pedido hasta los hitos de cumplimiento
• El tiempo de espera entre actividades y traspasos
• Las variantes del proceso más frecuentes, incluidas las excepciones
• El retrabajo y las actividades repetidas
• Las diferencias entre pedidos que siguen rutas distintas

Estas son medidas del proceso, no garantías sobre la precisión del inventario, las ventas o los resultados de entrega. Le muestran dónde investigar y le ofrecen una línea de base para comparar.

¿Cómo aumentan las devoluciones el coste por pedido?

Las devoluciones pueden generar trabajo mucho después del reembolso inicial. Un artículo devuelto puede pasar por recepción, inspección, clasificación y reposición, con excepciones o pasos repetidos en el proceso. Si sus datos lo permiten, vincule esos eventos con el pedido original y mida cuánto tarda cada recorrido y dónde se repite el trabajo.

Así podrá cuantificar el tiempo de ciclo de las devoluciones, las esperas y el retrabajo. Compare los recorridos para identificar qué actividades o traspasos requieren más esfuerzo. Su equipo puede usar estos resultados para revisar el proceso sin dar por sentado que todas las devoluciones siguen el mismo recorrido.

¿Cómo funciona Process Mining con datos del sector minorista?

Las plataformas de comercio suelen registrar la fecha y hora de los eventos de pedidos y devoluciones. Exporte los datos pertinentes y organícelos en un Registro de eventos con un ID del caso, una actividad y una marca de tiempo. Añada atributos que ayuden a responder su pregunta, como el canal o el lugar de preparación del pedido, si esos campos están disponibles y son pertinentes.

En ProcessMind, use Process Mining para reconstruir recorridos a partir de los datos de eventos y explorar variantes, tiempos de ciclo, cuellos de botella y retrabajo. El análisis refleja los eventos que usted proporciona, por lo que lo que puede observar depende del alcance y la calidad de sus datos. Para saber cómo preparar los datos, consulte la documentación sobre datos para process mining.

¿Cómo puede evaluar un cambio en el proceso antes de aplicarlo?

Una vez que tenga una línea de base medida, documente el flujo actual y el cambio que desea evaluar. Use el modelado BPMN 2.0 para explicar con claridad el proceso y los cambios propuestos a sus equipos de operaciones, análisis de datos y TI.

Después, use Process Simulation para comparar escenarios, por ejemplo, al cambiar un traspaso o una regla de enrutamiento. La simulación estima cómo podría afectar el proceso propuesto a medidas como el tiempo de ciclo y el tiempo de espera. No ejecuta el cambio ni garantiza un resultado determinado.

¿Cómo empezar?

Elija una pregunta sobre preparación de pedidos o devoluciones y confirme que puede exportar los eventos pertinentes. Centre el primer análisis en lo esencial:

1. Seleccione el pedido o la devolución como caso y defina qué actividades incluir.
2. Compruebe que cada evento tenga una marca de tiempo y un ID del caso válidos.
3. Cree un Registro de eventos y revise los recorridos del proceso que revela.
4. Mida el tiempo de ciclo, las esperas, las variantes y el trabajo repetido.
5. Use los resultados para decidir qué cambio evaluar a continuación.

Amplíe el análisis cuando comprenda qué muestra el primer Registro de eventos. Para conocer otra perspectiva del sector, consulte el caso de uso de bienes de consumo.

¿Dónde podría ser útil la automatización?

Los datos del proceso pueden mostrarle dónde se repite el trabajo, dónde hay esperas por un traspaso o dónde se depende de tareas manuales. Estos patrones pueden ayudarle a decidir qué actividades evaluar para automatizarlas, pero no demuestran que la automatización sea adecuada. Antes de elegir un enfoque, tenga en cuenta las excepciones, los controles y el efecto en todo el proceso.

Lea cómo encontrar oportunidades de automatización para saber cómo puede contribuir Process Mining a su evaluación. Para profundizar en el análisis de recorridos y cuellos de botella, consulte cómo analizar su proceso.

Analice un flujo de preparación de pedidos o devoluciones

La plataforma de comercio ya registra la fecha y hora de los eventos de pedidos y devoluciones, así que quizá solo necesite exportar los datos para iniciar el análisis. Empiece con un solo flujo y use sus datos de eventos para ver dónde se acumulan el tiempo de ciclo, las esperas y el retrabajo.