Process Mining untuk industri ritel | ProcessMind

Process Mining untuk industri ritel

Di industri ritel, kecepatan pemenuhan pesanan dan biaya per pesanan bergantung pada alur kerja di sistem perdagangan, gudang, pengiriman, dan layanan. Process mining menghubungkan peristiwa pesanan yang memiliki cap waktu untuk menunjukkan proses dari awal hingga akhir: pesanan yang tertahan, jalur pemenuhan yang lebih lama, dan pekerjaan ulang akibat retur.

Mengapa menelusuri pesanan dari awal hingga akhir?

Pesanan omnichannel dapat melewati beberapa sistem dan tim sebelum sampai ke pelanggan. Retur kemudian dapat memicu pemeriksaan, pengembalian dana, pengisian stok, atau tindak lanjut kepada pelanggan. Laporan dari tiap sistem hanya menunjukkan sebagian perjalanan, dan belum tentu memperlihatkan urutan serah terima serta keterlambatan di seluruh proses.

Perlakukan setiap pesanan sebagai satu kasus. Gunakan riwayat peristiwanya untuk menelusuri alur mulai dari pesanan dibuat, dipenuhi, hingga dikirim. Hubungkan juga peristiwa retur jika terjadi. Dengan begitu, tim Anda dapat memahami proses yang berjalan dalam praktik, bukan hanya mengandalkan laporan terpisah atau asumsi.

Apa yang dapat diukur dalam pemenuhan pesanan?

Mulailah dengan pertanyaan yang spesifik, misalnya di tahap mana pesanan paling lama menunggu sebelum dikirim atau jalur pemenuhan mana yang melibatkan lebih banyak serah terima. Dengan data peristiwa yang mencakup ID kasus, aktivitas, dan cap waktu, Anda dapat mengukur:

• Waktu siklus dari pesanan dibuat hingga mencapai tonggak pemenuhan
• Waktu tunggu antaraktivitas dan serah terima
• Varian proses yang paling umum, termasuk pengecualian
• Pekerjaan ulang dan aktivitas berulang
• Perbedaan antara pesanan yang menempuh jalur berbeda

Ini adalah ukuran proses, bukan jaminan tentang akurasi stok, penjualan, atau hasil pengiriman. Ukuran ini menunjukkan bagian yang perlu ditelusuri dan menjadi dasar untuk perbandingan.

Bagaimana retur menambah biaya per pesanan?

Retur dapat menimbulkan pekerjaan jauh lebih banyak daripada sekadar pengembalian dana. Barang yang dikembalikan mungkin perlu diterima, diperiksa, ditentukan penanganannya, lalu dimasukkan kembali ke stok. Di sepanjang proses, bisa muncul pengecualian atau langkah yang harus diulang. Jika data memungkinkan, hubungkan peristiwa tersebut dengan pesanan asal, lalu ukur durasi tiap jalur dan bagian yang mengalami pekerjaan berulang.

Dengan cara ini, Anda dapat menghitung waktu siklus retur, waktu tunggu, dan pekerjaan ulang. Bandingkan jalur retur untuk mengetahui aktivitas atau serah terima yang paling banyak menyita upaya. Tim Anda dapat menggunakan temuan tersebut untuk meninjau proses tanpa menganggap semua retur mengikuti alur yang sama.

Bagaimana process mining menggunakan data ritel?

Platform perdagangan biasanya mencatat waktu peristiwa pesanan dan retur. Ekspor data yang relevan, lalu susun menjadi log peristiwa yang berisi ID kasus, aktivitas, dan cap waktu. Jika tersedia dan relevan, tambahkan atribut untuk membantu menjawab pertanyaan, seperti kanal atau lokasi pemenuhan pesanan.

Di ProcessMind, gunakan Process Mining untuk menyusun kembali alur dari data peristiwa dan menelusuri varian, waktu siklus, hambatan, serta pekerjaan ulang. Analisis hanya mencerminkan peristiwa yang Anda berikan. Hasilnya bergantung pada cakupan dan kualitas data. Panduan menyiapkan data tersedia di dokumentasi data process mining.

Bagaimana menilai perubahan proses sebelum menerapkannya?

Setelah memiliki kondisi awal yang terukur, dokumentasikan alur saat ini dan perubahan yang ingin Anda nilai. Gunakan pemodelan BPMN 2.0 agar proses dan perubahan yang diusulkan jelas bagi tim operasional, analitik, dan TI Anda.

Selanjutnya, gunakan Process Simulation untuk membandingkan skenario, misalnya perubahan serah terima atau aturan perutean. Simulasi memperkirakan dampak proses yang diusulkan terhadap ukuran seperti waktu siklus dan waktu tunggu. Simulasi tidak menerapkan perubahan atau menjamin hasil tertentu.

Bagaimana cara memulai?

Pilih satu pertanyaan tentang pemenuhan pesanan atau retur, lalu pastikan Anda dapat mengekspor peristiwa yang relevan. Batasi cakupan analisis pertama Anda:

1. Pilih pesanan atau retur sebagai kasus, lalu tentukan aktivitas yang akan disertakan.
2. Pastikan setiap peristiwa memiliki cap waktu dan ID kasus yang dapat digunakan.
3. Buat log peristiwa dan tinjau jalur proses yang terlihat.
4. Ukur waktu siklus, waktu tunggu, varian, dan pekerjaan berulang.
5. Gunakan temuan untuk menentukan perubahan yang akan dinilai berikutnya.

Perluas analisis setelah memahami informasi dari log peristiwa pertama. Untuk melihat contoh dari industri lain, lihat kasus penggunaan barang konsumsi.

Di bagian mana otomatisasi mungkin membantu?

Data proses dapat menunjukkan pekerjaan yang berulang, tertahan saat menunggu serah terima, atau masih bergantung pada langkah manual. Pola ini membantu Anda menentukan aktivitas yang layak dinilai untuk otomatisasi, tetapi tidak membuktikan bahwa otomatisasi cocok. Pertimbangkan pengecualian, kontrol, dan dampaknya terhadap keseluruhan proses sebelum memilih pendekatan.

Baca cara menemukan peluang otomatisasi untuk mengetahui bagaimana process mining dapat mendukung penilaian Anda. Untuk melihat lebih dekat cara menganalisis jalur proses dan hambatan, baca cara menganalisis proses Anda.

Analisis satu alur pemenuhan pesanan atau retur

Platform perdagangan Anda sudah mencatat waktu peristiwa pesanan dan retur, jadi Anda mungkin hanya perlu mengekspor data untuk memulai analisis. Mulailah dengan satu alur dan gunakan data peristiwanya untuk melihat di mana waktu siklus, waktu tunggu, dan pekerjaan ulang menumpuk.