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返品・返金処理を改善する

Dynamics 365で返品・返金処理を最適化するための6つのステップをご紹介します。
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返品・返金処理
Microsoft Dynamics 365

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Dynamics 365で返品・返金処理を最適化

返品・返金処理では、遅延や手順の不明確さが原因で、顧客の不満や運用コストの増加につながることがあります。ProcessMindを使うと、処理が滞っている箇所を特定し、ボトルネックの解消に取り組めます。現在のワークフローを明確に把握することで、業務効率と顧客満足度の向上につなげられます。

事前設定済みのデータテンプレートをダウンロードし、よくある課題に取り組んで、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に沿って進め、データテンプレートガイドを参考に、業務を改善してください。

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返品・返金処理の効率化が重要な理由

返品・返金処理は、単なるカスタマーサービス業務ではありません。収益性と顧客ロイヤルティを左右する重要な要素です。返品プロセスが非効率だと、業務コストの増加、在庫の評価損、顧客体験の悪化による販売機会の損失を通じて、収益に大きな影響を及ぼす可能性があります。サプライチェーンや受注管理にMicrosoft Dynamics 365を利用している組織では、プロセスが複雑になり、返品ケースごとの状況を最初から最後まで把握しにくくなることがあります。詳細な状況が見えなければ、ボトルネックが隠れたままとなり、サイクルタイムの長期化、不要な手戻り、社内ポリシーやサービスレベル契約の不遵守につながりかねません。返品処理にかかる直接コストを削減するだけでなく、ブランドの評判を守り、リピート購入を促すためにも、このプロセスの最適化が欠かせません。

プロセスマイニングでDynamics 365の返品・返金プロセスを可視化

プロセスマイニングを使うと、Microsoft Dynamics 365上の返品・返金処理を透明性の高い形で把握できます。システムからイベントログを直接分析し、「返品申請開始」イベントから「返品ケース完了」まで、各返品ケースの実際の流れを再現します。これにより、想定や文書化された手順だけに頼らず、返品が実際にどのように処理されているかを確認できます。プロセス全体の流れやよくある経路を可視化し、特に、逸脱や手戻りのループ、コンプライアンスに反するアクティビティを特定できます。

たとえば、「倉庫で商品を受領」してから「商品を検査」するまでに大きな遅れがある場合や、1つのケースで「返金承認」イベントが複数回発生している場合に、プロセスマイニングでその状況を把握できます。こうした繰り返しは、手戻りや手作業によるミスを示している可能性があります。また、「検査が必要な返品の平均サイクルタイムはどのくらいか」「どの処置コードが一貫して処理時間の長期化につながっているか」といった重要な問いにも答えられます。データに基づく分析により、非効率の根本原因を特定し、返品の種類やチャネルによる影響を把握して、Dynamics 365上で意図した設計から逸脱している箇所を見つけられます。こうした詳細な把握が、効果的なプロセス改善の第一歩です。

プロセスマイニングで見つかる主な改善領域

Microsoft Dynamics 365の返品・返金処理データにプロセスマイニングを適用すると、次のような重要な観点で具体的なインサイトが得られます。

  • サイクルタイムの短縮： 処理時間の長期化につながる特定のステップや引き継ぎを特定します。たとえば、承認ステップや特定の検査ワークフローが大きな遅延を招いていると分かれば、そのアクティビティの効率化に取り組めます。これにより、返品・返金処理のサイクルタイム短縮に直接つなげられます。
  • 手戻りと逸脱の削減： 「返金額を計算」するアクティビティの繰り返しや、想定外の再検査など、ケースが標準の経路から外れる箇所を可視化します。こうした逸脱を把握することは、プロセスの最適化に欠かせません。
  • コンプライアンスとポリシーの遵守： 返品ポリシーやサービスレベル契約（SLA）が一貫して守られているかを確認します。合意した期間を過ぎて返金が処理されたケースや、特定の処置コードが誤って使われたケースを検出できます。
  • リソース配分の最適化： どの部門や担当者が特定の種類の返品を処理しているか、またその効率を把握します。業務量の配分や研修の必要性を検討する際に役立ちます。
  • 自動化の機会： Dynamics 365環境で自動化できる可能性のある、反復的な手作業を特定します。これにより、担当者の負担を減らし、人的ミスを抑えられます。

返品・返金プロセスの最適化で得られる測定可能な成果

プロセスマイニングのインサイトに基づいて改善を進めると、組織に具体的で測定可能な効果をもたらします。

  • 業務コストの削減： 手戻りをなくし、ステップを効率化して生産性を高めることで、返品処理にかかる人件費や事務コストを大幅に削減できます。
  • 返金の迅速化： プロセス全体を速めることで、顧客への返金が早まり、満足度とロイヤルティの向上につながります。返品・返金処理のサイクルタイム短縮にも直接役立ちます。
  • 顧客満足度の向上： スムーズで透明性が高く、迅速な返品対応は大きな差別化要因です。顧客にとって不満につながりかねない状況を、良好なやり取りに変えられます。
  • コンプライアンスの向上とリスクの低減： 返品ポリシーや規制要件を一貫して守ることで、コンプライアンス上のリスクや金銭的なペナルティを抑えられます。
  • 在庫管理の改善： 返品商品の処理が早まると、在庫への再登録や適切な処置を迅速に行えます。保管コストを抑え、在庫の正確性を高められます。

返品・返金プロセスの最適化を始める

Microsoft Dynamics 365での返品・返金処理を改善するには、まず現状をデータに基づいて明確に把握することが大切です。ProcessMindのプロセスマイニングソリューションを使うと、Dynamics 365のデータを分析し、実際のプロセスを可視化して、改善に取り組むべき箇所を特定できます。効率的でコンプライアンスを守り、顧客を重視した返品プロセスに向けて、今日から取り組みを始めましょう。

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よくある問題と課題

影響している課題を特定

返金処理の遅れは顧客満足度に直結し、チャージバックや否定的なレビューにつながる可能性があります。処理が遅いと運転資金が滞留し、特に高額商品の返品では顧客体験が損なわれます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の返品プロセスで遅延の原因となっている段階を特定します。アクティビティの所要時間を可視化してボトルネックを見つけることで、ワークフローの効率化やリソース配分の見直しが可能になり、返金のサイクルタイムを大幅に短縮できます。

商品検査の遅れは倉庫の滞留を招き、保管コストを増やすとともに、最終的な処理を遅らせます。このボトルネックにより、返品商品を迅速に再入庫または処理できず、在庫の正確性や可用性に影響が及びます。ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365のイベントログを分析し、返品商品の検査工程を可視化します。商品の滞留箇所や遅延の根本原因を特定し、リソース配分の最適化や検査ワークフローの再設計に役立てられます。

定められた返品ポリシーを満たさない返品を承認すると、金銭的損失や一貫性のない顧客対応につながります。こうした逸脱は、不正返品や誤った返金を招くほか、ポリシーを守る顧客に不公平感を与える可能性があります。プロセスマイニングを使うと、Microsoft Dynamics 365のデータから、定められたポリシーに違反しているにもかかわらず承認された返品をすべて特定できます。ポリシーの遵守を徹底し、金銭的損失を抑え、ルールを一貫して適用できます。

複数回の検査やステップの繰り返しが必要な返品は、非効率とリソースの浪費を示しています。手戻りが発生するたびに処理時間と業務コストが増え、顧客への最終回答も遅れます。ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365の返品データから、ループや手戻りのパターンを自動で見つけ出します。こうした逸脱を可視化することで、手戻りの根本原因を特定し、不要なステップをなくして、より効率的なプロセスを実現できます。

返品状況に関する連絡が遅れたり、一貫性を欠いたりすると、顧客の不満や問い合わせの増加につながります。顧客は適時の状況報告を期待しており、連絡がなければ信頼やブランドイメージが損なわれる可能性があります。ProcessMindは返品・返金処理における顧客との連絡の流れ全体を可視化します。状況通知の遅れや抜けを特定し、自動通知の導入や情報提供の改善につなげることで、問い合わせを減らし、顧客満足度を高められます。

定められたサービスレベル契約（SLA）内に返品ケースを解決できないと、顧客満足度に影響し、ペナルティや評判の低下につながる可能性があります。違反が続く場合、プロセスの効率やリソース配分に構造的な問題があると考えられます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の返品処理の実績を定められたSLA目標と比較します。目標を継続的に達成できていないケースやプロセスバリアントを明らかにし、ワークフローの最適化とコンプライアンスの向上を支援します。

申請額と実際に処理された返金額が一致しないと、顧客とのトラブルや金銭的損失、照合上の問題につながる可能性があります。こうした差異は、手作業によるミスやポリシーの誤解、システム設定の問題を示していることがあります。ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365上の返金計算と承認経路を分析し、差異がどこで、なぜ発生しているかを明らかにします。是正措置を講じ、計算の正確性を高め、金銭的リスクを抑えられます。

店舗への持ち込みと郵送など、返品チャネルによって処理効率やコストは異なります。それにもかかわらず、効率の低いチャネルが多く利用されている場合があります。状況を把握できなければ、組織は気づかないうちに顧客を最適でないチャネルへ誘導し、業務負担を増やす可能性があります。ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365に記録された各返品チャネルの実績を示します。チャネルごとの処理時間、コスト、顧客満足度を比較し、チャネル戦略を最適化して、顧客をより適切に案内できます。

返品を申請した顧客が手続きを完了しない場合、問題を解決する機会を逃すだけでなく、返品プロセスの初期段階に負担がある可能性も示しています。顧客の不満や未解決の問題につながることがあります。ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365で「返品申請開始」から「返品ケース完了」までの流れを追跡します。顧客が手続きを中断する箇所を特定し、初期ステップの簡素化や案内の改善を通じて、中断率の低減を支援します。

重複したアクティビティや付加価値のない作業を含む複雑な返品ワークフローは、業務コストを押し上げ、処理時間を長引かせます。こうした見えにくい非効率は、顧客満足度やコンプライアンスの向上につながらないまま、リソースを消費します。ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365の返品・返金処理における現状のプロセスマップを自動で作成します。実行されたすべてのステップを可視化し、逸脱を示すとともに、不要なアクティビティをなくす機会を特定して、業務の効率化とコスト削減につなげます。

返品・返金プロセス全体を明確に把握できなければ、遅延の発生箇所や担当者、ポリシー変更が業績に与える影響を特定するのは困難です。こうした不透明さは、効果的な管理や継続的な改善を妨げます。ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365のイベントデータに基づき、返品・返金処理全体を客観的に可視化します。関係者が実際のプロセスを理解し、問題箇所を特定して、最適化に向けた判断を行えるよう支援します。

一般的な目標

成功の基準を定義

この目標では、返品申請の開始から返金処理の完了までにかかる時間を短縮します。これにより、顧客満足度が向上し、ケース管理の長期化に伴う業務コストを削減できるほか、返金待ちの資金を早く解放できます。ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365の返品・返金処理全体を可視化し、ボトルネックやサイクルタイムを長引かせるアクティビティを特定します。バリアントごとの経路を詳しく分析し、処理時間を20～30％短縮してフローを効率化する機会を見つけることで、解決の迅速化とリソース配分の改善につなげます。

返品・返金処理を迅速に完了するには、商品検査のスピードを高めることが重要です。この段階のボトルネックは、在庫の保管コストや返金の遅れ、顧客の不満につながります。検査が早まれば、判断を迅速に行え、保管スペースを抑え、その後の返金や交換もスムーズに進められます。ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365の商品検査プロセスを可視化し、遅延の原因となるステップや引き継ぎを明らかにします。こうした箇所を特定することで、組織は対象を絞った改善を実施し、検査時間を15～25％短縮するとともに、返品商品の処理能力を高められる可能性があります。

この目標では、すべての返品・返金承認が、あらかじめ定められた社内ポリシーや規制要件に厳密に従うことを目指します。ポリシーに沿わない承認は、金銭的損失や監査上の不備、ブランドイメージの低下につながる可能性があります。コンプライアンスを徹底することで、組織は収益を守り、信頼を維持できます。ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365の返品・返金処理について、事前に定めた業務ルールとの適合性チェックを自動で行えます。必要な文書化がないまま承認されたケースやポリシーからの逸脱など、コンプライアンスに反するアクティビティをすべて明らかにし、速やかな是正と違反率の最大90％削減を支援します。

商品の再検査などの手戻りは、返品・返金処理における非効率と業務コスト増の大きな要因です。再検査のたびに追加のリソース、時間、人手が必要となり、他の業務に割り当てられるキャパシティが減るほか、生産性が低下し、解決までの時間も延びます。この目標では、不要な繰り返しの根本原因を特定して取り除きます。ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365上のプロセスバリアントと手戻りのループを可視化し、商品が繰り返し検査される箇所と理由を明らかにします。パターンを分析することで、品質チェックを効率化し、初回検査の精度を高め、再検査による手戻りを40～60％削減することを目指せます。

返品の状況や解決結果を顧客に適時に伝えることは、高い満足度を保つうえで欠かせません。通知が遅れると、顧客の不満や問い合わせの増加、ブランドイメージの低下につながる可能性があります。この目標を達成することで、顧客に速やかに状況を伝え、不安を減らして体験を向上できます。ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365の返品・返金処理において、解決に関するステップから顧客への通知までにかかる時間を分析します。遅延やプロセス上の抜けを特定し、自動通知の導入や連絡ワークフローの効率化を支援します。その結果、顧客への通知時間を30～50％短縮し、カスタマーサービスへの問い合わせを減らせる可能性があります。

返品解決に関するサービスレベル契約（SLA）を守ることは、顧客の信頼と業務の信頼性を保つうえで重要です。違反が頻発すると、非効率が明らかになり、ペナルティや顧客との関係悪化につながる可能性があります。この目標では、合意した期間内に返品を処理・解決し、安定した業績と高い顧客満足度を実現します。ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365の返品・返金処理を、定められたSLA目標に照らして継続的に監視します。SLA違反のリスクがあるケースを早期に特定し、遅延の原因となるアクティビティやボトルネックを明らかにすることで、SLA遵守率を20～40％高め、期限内の解決を支援します。

返金額の過不足は、金銭上の不一致や顧客とのトラブル、収益の損失につながる可能性があります。計算の正確性を確保することは、財務の健全性と顧客満足度を保つうえで欠かせません。この目標では、誤りを減らし、返金額の信頼性を高めます。ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365の返品・返金処理において、最初の申請から最終的な支払いまで、返金額の計算過程全体を追跡できます。差異の発生箇所と原因を特定することで、組織は管理を強化し、確認作業を自動化して、計算ミスを最大70％削減できます。これにより、金銭的損失や顧客の不満を防げます。

企業は、店舗、オンライン、郵送など複数の返品チャネルを運用していることがよくあります。チャネルを効率的に使えていないと、利用の少ないチャネルでは顧客に不便が生じ、ボトルネックとなるチャネルではコストが増える可能性があります。この目標では、各チャネルの利用状況を把握して最適化し、効率と顧客体験を高めます。ProcessMindはMicrosoft Dynamics 365の返品・返金処理における各チャネルの利用パターンと実績を示します。チャネルごとの返品の流れを分析することで、効率の高いチャネルを特定し、ワークフローを見直してリソース配分を最適化できます。チャネルの効率を15～20％高められる可能性があります。

返品手続きが途中で放棄されると、顧客の継続利用につながる機会を失い、在庫の評価損が発生する可能性があるほか、顧客行動を十分に把握できなくなります。返品手続きを開始したものの、手順が複雑または長時間に及ぶため、最後まで完了しないケースが該当します。こうしたケースを減らすことで、顧客体験を向上させ、プロセスの全工程を把握できるようになります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の返品・返金処理における顧客の一連の行動を追跡し、返品の申請や処理のどの段階で顧客が手続きを中断しているかを特定します。つまずきやすい箇所を把握すれば、フォームの簡素化や案内の改善につなげられます。返品手続きの放棄を25～40％減らし、失われていた売上と顧客の信頼を取り戻すことができます。

プロセスには、時間の経過とともに重複した手順や付加価値のない手順が増え、複雑さやサイクルタイム、運用コストが膨らむことがあります。こうした手順を特定して取り除くことは、無駄のない効率的な業務を実現するうえで欠かせません。この目標では、返品・返金処理を必要な手順に絞り込みます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365における返品・返金処理の現状モデルを自動で検出し、すべてのアクティビティとその発生頻度を可視化します。利用頻度の低い経路や重複した手順を明らかにすることで、組織は不要な作業を10～20％削減できます。その結果、大幅なコスト削減と処理の迅速化が期待できます。

返品・返金処理を改善する6つのステップ

1

テンプレートをダウンロード
2

データをエクスポート
3

データセットをアップロード
4

プロセスを分析
5

改善策を実施
6

プロセスをモニタリング
1

テンプレートをダウンロード

実施内容

返品・返金処理向けのExcelテンプレートを入手します。このテンプレートは、Microsoft Dynamics 365から必要な情報を取得するための最適なデータ構造を備えています。

データテンプレートガイドを見る テンプレートをダウンロード
重要な理由

標準化されたテンプレートを使うことで、必要なデータ項目を漏れなく収集でき、最初から正確で網羅的な分析が可能になります。

期待される結果

返品・返金処理のデータ抽出用に設定済みのExcelテンプレート。

得られること

返品・返金の実態を把握する

ProcessMindを使うと、返品・返金プロセスの実態を把握できます。見えにくい非効率な箇所やコンプライアンス上の不備を可視化し、最適化に向けた検討に役立てられます。
  • 実際の返品・返金フローを可視化
  • 遅延や不満につながるボトルネックを特定
  • ポリシーの遵守状況とコンプライアンスリスクを評価
  • 大幅なコスト削減が見込める領域を特定
Discover your actual process flow
Discover your actual process flow
Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
Design your optimized process

一般的な成果

返品・返金処理で測定できる改善効果

プロセスマイニングソリューションは、Microsoft Dynamics 365の返品・返金処理における非効率な箇所を特定し、業務を大きく改善できる機会を明らかにします。ここでは、返品ワークフローを最適化した組織で得られた具体的な効果をご紹介します。

0 %
返金処理の迅速化

エンドツーエンドの処理時間の平均短縮率

返金プロセスのボトルネックを特定して取り除き、申請から返金完了までの時間を大幅に短縮します。顧客満足度の向上とキャッシュフローの改善につながります。
0 %
検査の遅延を削減

商品の検査待ち時間の短縮率

不要な待ち行列や遅延を明らかにして商品の検査工程を効率化し、より早く商品を評価できるようにします。返品処理全体のサイクルタイムも短縮できます。
0 %
再検査を削減

検査の繰り返しによる手戻りの減少率

再検査や手戻りが発生する根本原因を特定し、無駄な作業をなくします。商品の評価の品質と効率を高めます。
0 %
顧客への連絡を迅速化

解決後の通知を迅速化

返品の処理結果を顧客に知らせるまでの時間を短縮し、顧客満足度と信頼の向上につなげます。
0 %
SLAの遵守率を向上

解決期限の安定した遵守

SLA違反の原因となるボトルネックを早期に特定して解消し、返品案件の多くを目標期限内に処理できるようにします。

結果は、返品・返金プロセスの複雑さ、Microsoft Dynamics 365のデータ品質、導入範囲によって異なります。以下の数値は、さまざまな組織で一般的に確認された改善効果を示しています。

推奨データ

まず重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて対象を広げてください。
イベントログを初めて作成する方はこちら： プロセスマイニング用イベントログの作成方法.

属性

分析に必要な主要データ項目

顧客の返品・返金案件を一意に識別し、関連するすべてのアクティビティを結び付けるIDです。

重要な理由

各プロセス手順を結び付ける基本の案件IDです。返品の開始から完了までを追跡し、分析できます。

特定のアクティビティまたはイベントが発生した日時を示すタイムスタンプです。

重要な理由

サイクルタイムや待ち時間など、所要時間に基づく指標の計算に欠かせないタイムスタンプです。パフォーマンス分析の基礎となります。

特定のアクティビティを実行した、またはその責任を担うユーザーや従業員です。

重要な理由

業務負荷の分布や個人・チームごとの実績を分析し、トレーニングやリソース配分の改善機会を特定できます。

商品の検査結果と、次に行う処理を示すコードです。

重要な理由

このコードによって、検査後の返品ケースの処理経路が決まります。プロセスのバリアントと、それぞれが業務に与える影響を分析するうえで重要な項目です。

商品を返品する理由として顧客が申告した内容です。

重要な理由

返品が発生する理由を把握し、返品率の低減や顧客満足度の向上に向けた根本原因分析に役立ちます。

顧客が返品を開始した方法またはチャネルです。

重要な理由

返品チャネルごとのパフォーマンスを比較し、効率や費用対効果の高いチャネルを見極めるのに役立ちます。

返品対象の商品を一意に識別するIDです。

重要な理由

商品ごとの返品を分析し、品質上の問題や返品件数の多い商品を特定できます。

アクティビティ

追跡・改善するプロセスのステップ

このアクティビティは、システムで返品承認（RMA）または返品注文を作成し、返品プロセスを開始したことを示します。Dynamics 365で新しいReturnOrderレコードが作成された際に記録される明示的なイベントです。

重要な理由

返品プロセス全体の開始イベントです。このアクティビティから他のアクティビティまでの時間を分析すると、プロセス全体のリードタイムを把握し、初期段階のボトルネックを特定できます。

返品商品を倉庫または指定の返品センターで物理的に受領したことを示します。返品注文に関連付けられた入荷仕訳を転記した際に記録されます。

重要な理由

顧客側の手続きから社内処理へ移る重要な節目です。検査や処分方法の決定など、社内での処理時間を測定する起点になります。

検査の完了と、返品商品の処理方法の決定を示すアクティビティです。返品明細に「Credit」「Scrap」「Replace」などの処分コードを割り当てます。

重要な理由

返金、交換、返品の却下など、その後のプロセス経路を決める重要な判断ポイントです。ここで遅れが生じると、解決までの時間全体に大きく影響する可能性があります。

クレジットノートが財務元帳に正式に転記され、顧客がクレジットを利用できる状態になります。会社側での返金処理が完了したことを示します。

重要な理由

返金がシステム上で処理されたことを確認する、重要な財務上の節目です。返金に関するSLAの遵守状況を測定する際の主要なアクティビティとなることがよくあります。

返品注文が最終状態に達し、商品の移動と財務処理がすべて完了したことを示します。通常、クレジットノートの転記後、または交換品の出荷後に完了します。

重要な理由

正常に完了した返品プロセスの主な終了イベントです。作成からこの時点までの期間が、案件全体のサイクルタイムを表します。

よくある質問

よくある質問

プロセスマイニングを使うと、返品プロセスの実際の流れを可視化し、商品の検査に時間がかかる、承認が規定に沿っていないといったボトルネックを特定できます。手戻りや遅延も明らかになるため、効率化できる箇所を把握できます。これにより、データに基づいて業務を効率化し、コストを削減するための判断が可能になります。

主に必要なのは、返品案件ID、各手順のアクティビティ名、各アクティビティの発生日時を含むデータです。イベントログのデータは、イベントの正確な順序を再構成するために欠かせません。担当者、金額、理由などの属性を加えると、分析をさらに深められます。

通常、データの抽出にはDynamics 365の標準レポート機能やPower BIを使います。許可されている場合は、データベースに直接クエリを実行する方法もあります。目的は、関連する各処理の案件ID、アクティビティ、タイムスタンプを含むイベントログを作成することです。この作業では、Dynamics 365の管理者またはデータの専門家に相談することをおすすめします。

返金処理のサイクルタイム短縮、商品の検査処理の迅速化、承認におけるコンプライアンスの向上が期待できます。多くの組織では、手戻りや顧客への通知の遅れも大幅に減少しています。こうした改善は、顧客満足度の向上とコスト削減につながります。

どちらもデータを使いますが、プロセスマイニングでは、見えにくい経路や逸脱も含め、プロセスの実際の流れを明らかにします。何が起きたかを示す従来のBIとは異なり、プロセスの手順がどのように、なぜその順序で進むのかを把握できます。プロセスをマップで可視化し、非効率な箇所を詳しく分析できます。

初期設定とデータ抽出には、データの入手状況や複雑さに応じて、数日から数週間かかることがあります。データを読み込んだ後は、数時間から数日でプロセスの初期分析やインサイトを得られる場合が多くあります。インサイトに基づく大規模な改善施策は、実施して効果が十分に表れるまで、さらに時間がかかることがあります。

はい。プロセスマイニングはコンプライアンスの確認に適しています。返品承認が定められたルールから外れているケースや、必要な手順が抜けているケースを自動で検出できます。規定に準拠していない経路を可視化することで、根本原因をすばやく特定し、規定の遵守を徹底できます。リスクやミスの低減にもつながります。

データに関する基本的な知識があると役立ちますが、現在のプロセスマイニングツールは使いやすく設計されており、コーディングの知識がほとんどなくても利用できるものが多くあります。主な作業は、生のデータを適切なイベントログ形式に整えることです。多くのプラットフォームでは、作業を進めるための専門家によるサポートやトレーニングも提供しています。

プロセスマイニングツールは通常、抽出済みの過去データを分析するため、分析中に稼働中のDynamics 365システムへ直接アクセスすることはありません。データ抽出は、通常、業務の少ない時間帯に行うか、専用コネクターを介して行うため、業務システムへの影響を最小限に抑えられます。Dynamics環境からデータを書き換えることはありません。

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