Process Mining dans le commerce de détail | ProcessMind

Process Mining pour le commerce de détail

Dans le commerce de détail, la rapidité de traitement des commandes et leur coût dépendent de la coordination entre les systèmes de vente, d’entrepôt, de livraison et de service client. Le Process Mining relie les événements horodatés des commandes pour vous montrer le parcours complet : où elles attendent, quels circuits de traitement prennent le plus de temps et où les retours entraînent des reprises.

Pourquoi suivre une commande de bout en bout ?

Une commande omnicanale peut passer par plusieurs systèmes et équipes avant d’arriver chez le client. Un retour peut ensuite entraîner des inspections, des remboursements, une remise en stock ou un suivi auprès du client. Les rapports de chaque système montrent une partie du parcours, mais pas toujours l’enchaînement des transferts et des retards sur l’ensemble du processus.

Considérez chaque commande comme un cas. À partir de son historique d’événements, suivez son parcours depuis la passation jusqu’au traitement et à la livraison, puis reliez les événements associés à un retour, le cas échéant. Votre équipe dispose ainsi d’une vue commune du déroulement réel du processus, au lieu de s’appuyer sur des rapports distincts ou des suppositions.

Que pouvez-vous mesurer dans le traitement des commandes ?

Commencez par une question précise, par exemple : où les commandes passent-elles le plus de temps avant l’expédition, ou quels parcours de traitement comportent des transferts supplémentaires ? Avec des données d’événements comprenant un ID de cas, une activité et un horodatage, vous pouvez mesurer :

• Le temps de cycle entre la passation de la commande et les principales étapes de son traitement
• Le temps d’attente entre les activités et les transferts
• Les variantes de processus les plus fréquentes, y compris les exceptions
• Les reprises et les activités répétées
• Les différences entre les commandes qui suivent des parcours distincts

Ces indicateurs portent sur les processus ; ils ne garantissent ni l’exactitude des stocks, ni les ventes, ni les résultats de livraison. Ils vous indiquent où approfondir l’analyse et fournissent une référence pour les comparaisons.

Comment les retours augmentent-ils le coût par commande ?

Les retours peuvent générer du travail bien au-delà du remboursement initial. Un article retourné peut passer par la réception, l’inspection, la décision sur son devenir et la remise en stock, avec parfois des exceptions ou des étapes répétées. Si vos données le permettent, reliez ces événements à la commande d’origine, puis mesurez la durée de chaque parcours et repérez les reprises.

Vous pouvez ainsi quantifier le temps de cycle des retours, les temps d’attente et les reprises. Comparez les parcours pour déterminer quelles activités ou quels transferts mobilisent le plus d’efforts. Votre équipe pourra s’appuyer sur ces constats pour examiner le processus, sans supposer que tous les retours suivent le même chemin.

Comment le Process Mining s’appuie-t-il sur les données du commerce de détail ?

Les plateformes de commerce enregistrent souvent la date et l’heure des événements liés aux commandes et aux retours. Exportez les données utiles et structurez-les sous forme de journal d’événements comprenant un ID de cas, une activité et un horodatage. Ajoutez les attributs qui vous aideront à répondre à votre question, comme le canal ou le lieu d’expédition, si ces champs sont disponibles et pertinents.

Dans ProcessMind, utilisez Process Mining pour reconstituer les parcours à partir des données d’événements et examiner les variantes, le temps de cycle, les goulots d’étranglement et les reprises. L’analyse dépend des événements que vous fournissez : les résultats reflètent donc le périmètre et la qualité de vos données. Pour savoir comment préparer vos données, consultez la documentation sur les données de Process Mining.

Comment évaluer un changement de processus avant de le mettre en œuvre ?

Une fois votre référence mesurée, documentez le flux actuel et le changement que vous souhaitez évaluer. Utilisez la modélisation BPMN 2.0 pour présenter clairement le processus et les changements envisagés à vos équipes opérationnelles, analytiques et informatiques.

Utilisez ensuite la Simulation des processus pour comparer différents scénarios, par exemple une modification des transferts ou des règles d’acheminement. La simulation estime les effets possibles du processus envisagé sur des indicateurs comme le temps de cycle et l’attente. Elle ne met pas en œuvre le changement et ne garantit aucun résultat particulier.

Comment commencer ?

Choisissez une question portant sur l’expédition ou les retours, puis vérifiez que vous pouvez exporter les événements utiles. Pour votre première analyse, concentrez-vous sur l’essentiel :

1. Choisissez la commande ou le retour comme cas et définissez les activités à inclure.
2. Vérifiez que chaque événement comporte un horodatage exploitable et un ID de cas.
3. Créez un journal d’événements et examinez les parcours de processus qu’il révèle.
4. Mesurez le temps de cycle, l’attente, les variantes et les reprises.
5. Appuyez-vous sur vos constats pour choisir le prochain changement à évaluer.

Élargissez votre analyse lorsque vous aurez compris ce que révèle le premier journal d’événements. Pour découvrir un autre secteur, consultez le cas d’usage des biens de consommation.

Où l’automatisation pourrait-elle être utile ?

Les données de processus peuvent révéler les tâches répétées, les attentes liées à un transfert ou les étapes manuelles. Ces tendances peuvent vous aider à déterminer quelles activités évaluer en vue d’une automatisation, sans pour autant prouver qu’elle est adaptée. Avant de choisir une approche, tenez compte des exceptions, des contrôles et des effets sur l’ensemble du processus.

Découvrez comment repérer les possibilités d’automatisation et comment le Process Mining peut étayer votre évaluation. Pour examiner plus en détail les parcours et les goulots d’étranglement, consultez le guide d’analyse de vos processus.

Analysez un parcours d’expédition ou de retour

Les événements liés aux commandes et aux retours sont déjà horodatés dans votre plateforme de commerce : il vous suffit peut-être d’un export pour lancer votre première analyse. Commencez par un seul parcours et utilisez ses données d’événements pour repérer où s’accumulent le temps de cycle, l’attente et les reprises.