Process Mining nel settore retail | ProcessMind

Process Mining per il settore retail

Nel retail, la rapidità di evasione degli ordini e il costo per ordine dipendono dal coordinamento tra commercio, magazzino, consegne e assistenza. Il Process Mining collega gli eventi degli ordini ai relativi timestamp per ricostruire il processo dall’inizio alla fine: mostra dove gli ordini restano in attesa, quali percorsi di evasione richiedono più tempo e dove i resi comportano attività da ripetere.

Perché seguire un ordine dall’inizio alla fine?

Un ordine omnicanale può attraversare diversi sistemi e team prima di arrivare al cliente. Un reso può poi comportare ispezioni, rimborsi, reintegro a magazzino o ulteriori contatti con il cliente. I report dei singoli sistemi mostrano alcune fasi del percorso, ma non sempre la sequenza di passaggi e ritardi nell’intero processo.

Consideri ogni ordine come un caso. Usi la cronologia degli eventi per ricostruire il percorso dall’inserimento dell’ordine all’evasione e alla consegna, collegando gli eventi di reso quando si verificano. Il team avrà così una visione condivisa di come si svolge il processo nella pratica, senza affidarsi a report separati o supposizioni.

Quali misure può rilevare nell’evasione degli ordini?

Parta da una domanda precisa, ad esempio dove gli ordini trascorrono più tempo prima della spedizione o quali percorsi di evasione comportano ulteriori passaggi tra team. Con dati degli eventi che includono un ID del caso, un’attività e un timestamp, può misurare:

• Il tempo di ciclo dall’inserimento dell’ordine alle tappe dell’evasione
• I tempi di attesa tra attività e passaggi tra team
• Le varianti di processo più frequenti, incluse le eccezioni
• Le rilavorazioni e le attività ripetute
• Le differenze tra gli ordini che seguono percorsi diversi

Queste sono misure di processo, non garanzie sull’accuratezza delle scorte, sulle vendite o sugli esiti delle consegne. Indicano dove approfondire e forniscono una base di riferimento per il confronto.

In che modo i resi aumentano il costo per ordine?

I resi possono generare attività ben oltre il rimborso iniziale. Un articolo restituito può passare per la ricezione, l’ispezione, la valutazione e il reintegro a magazzino, con eccezioni o passaggi ripetuti lungo il percorso. Se i dati lo consentono, colleghi questi eventi all’ordine originale, quindi misuri la durata di ciascun percorso e individui dove si ripetono le attività.

In questo modo può quantificare il tempo di ciclo dei resi, le attese e le rilavorazioni. Confronti i diversi percorsi per individuare le attività o i passaggi di consegne che richiedono più impegno. Il team può usare questi risultati per rivedere il processo, senza presumere che tutti i resi seguano lo stesso percorso.

Come funziona il process mining con i dati del settore retail?

Le piattaforme di commercio elettronico registrano spesso data e ora degli eventi relativi a ordini e resi. Esporti i dati pertinenti e li organizzi in un Event Log con un ID del caso, un’attività e una marca temporale. Se disponibili e pertinenti, aggiunga gli attributi utili a rispondere alla Sua domanda, ad esempio il canale o il luogo di evasione dell’ordine.

In ProcessMind, utilizzi Process Mining per ricostruire i percorsi a partire dai dati degli eventi e analizzare le varianti, i tempi di ciclo, i colli di bottiglia e le rilavorazioni. L’analisi si basa sugli eventi che fornisce: ciò che può osservare dipende quindi dall’ambito e dalla qualità dei dati. Per indicazioni su come prepararli, consulti la documentazione sui dati per il process mining.

Come valutare una modifica al processo prima di attuarla?

Una volta definita una base di riferimento misurata, documenti il flusso attuale e la modifica che desidera valutare. Utilizzi la modellazione BPMN 2.0 per illustrare con chiarezza il processo e le modifiche proposte ai team operativi, di analisi e IT.

Utilizzi quindi Process Simulation per confrontare diversi scenari, ad esempio modificando un passaggio di consegne o una regola di instradamento. La simulazione stima l’effetto che il processo proposto potrebbe avere su misure come il tempo di ciclo e di attesa. Non attua la modifica né garantisce un risultato specifico.

Come iniziare?

Scelga una domanda relativa all’evasione degli ordini o ai resi e verifichi di poter esportare gli eventi pertinenti. Mantenga circoscritta la prima analisi:

1. Selezioni l’ordine o il reso come caso e definisca quali attività includere.
2. Verifichi che ogni evento abbia una marca temporale utilizzabile e un ID del caso.
3. Crei un Event Log e riveda i percorsi di processo che emergono.
4. Misuri i tempi di ciclo e di attesa, le varianti e le attività ripetute.
5. Utilizzi i risultati per decidere quale modifica valutare in seguito.

Amplii l’analisi dopo aver compreso cosa mostra il primo Event Log. Per un’altra prospettiva di settore, consulti il caso d’uso dei beni di consumo.

Dove può essere utile l’automazione?

I dati di processo possono mostrare dove le attività si ripetono, attendono un passaggio di consegne o richiedono interventi manuali. Questi schemi possono aiutarLa a decidere quali attività valutare per l’automazione, ma non dimostrano che automatizzarle sia la scelta giusta. Prima di decidere come procedere, consideri le eccezioni, i controlli e l’impatto sull’intero processo.

Legga come individuare le opportunità di automazione per scoprire come il process mining può supportare la Sua valutazione. Per approfondire l’analisi dei percorsi di processo e dei colli di bottiglia, consulti come analizzare il processo.

Analizzi un flusso di evasione ordini o di resi

Gli eventi relativi a ordini e resi sono già registrati con data e ora nella Sua piattaforma di commercio elettronico: per avviare la prima analisi potrebbe bastare un’esportazione. Parta da un singolo flusso e utilizzi i dati degli eventi per individuare dove si accumulano tempi di ciclo, attese e rilavorazioni.