返品・返金処理を改善する

Dynamics 365における返品・返金処理を最適化するための6ステップガイド。
返品・返金処理を改善する

Dynamics 365での返品・返金を速度とコスト削減のために最適化

返品および返金処理は、遅延や不明瞭な手順により、顧客の不満や運用コストの増加を招くことが少なくありません。当社のプラットフォームは、これらのプロセスがどこで滞っているかを特定し、ボトルネックを迅速に解消できるよう支援します。現在のワークフローを明確に把握することで、効率を改善し、顧客満足度を高めることができます。

事前設定されたデータテンプレートをダウンロードし、一般的な課題を解決して、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に従い、データテンプレートガイドを参考にしながら業務を変革してください。

詳細な説明を表示

効率的な返品・返金処理の重要性

効果的な返品・返金処理は、単なるカスタマーサービス機能にとどまらず、収益性と顧客ロイヤルティを左右する重要な要素です。非効率な返品プロセスは、運用コストの増加、在庫の評価損、顧客体験の悪化による販売機会損失など、企業の収益に大きな影響を与える可能性があります。サプライチェーンと注文管理にMicrosoft Dynamics 365を利用している組織にとって、その複雑さは増大し、個々の返品ケースを明確にエンドツーエンドで把握することは困難です。深い洞察がなければ、ボトルネックは隠れたままとなり、処理期間の長期化、不必要な手戻り、社内ポリシーやサービスレベル契約(SLA)のコンプライアンス違反につながる恐れがあります。このプロセスの最適化は、返品処理に関連す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、リピートビジネスを促進するためにも不可欠です。

プロセスマイニングがDynamics 365の返品・返金プロセスをいかに解明するか

プロセスマイニングは、Microsoft Dynamics 365内での返品・返金処理に比類ない透明性をもたらします。システムから直接イベントログを分析することで、「返品リクエスト開始」イベントが発生した瞬間から「返品ケースクローズ」の解決までの、すべての返品ケースの実際のジャーニーを再構築します。このアプローチにより、仮定や文書化された手順を超えて、返品が実際にどのように処理されているかを明らかにすることができます。完全なフローを視覚化し、最も一般的な経路を特定し、そして決定的に、逸脱、手戻りループ、および非準拠アクティビティを正確に特定できます。

例えば、プロセスマイニングは、「倉庫でのアイテム受領」と「アイテム検査」の間に大幅な遅延があるか、または単一のケースに対して複数の「返金承認」イベントが発生し、手戻りや手動エラーを示しているかを強調することができます。「検査を必要とする返品の平均処理期間はどのくらいか?」「どの処理コードが一貫して処理期間を長期化させているか?」といった重要な疑問に答えるのに役立ちます。このデータ主導の視点により、非効率性の根本原因を特定し、異なる返品タイプやチャネルの影響を理解し、Dynamics 365内での意図された設計からプロセスが逸脱している具体的な領域を発見することができます。この詳細な理解が、ターゲットを絞った影響力のあるプロセス最適化への第一歩となります。

プロセスマイニングを通じて特定される主な改善領域

Microsoft Dynamics 365の返品・返金処理データにプロセスマイニングを活用することで、いくつかの重要な側面で実用的な洞察が得られます。

  • 処理期間の短縮: 処理期間の延長に最も寄与している特定のステップや引き継ぎを特定します。例えば、承認ステップや特定の検査ワークフローが大幅な遅延を引き起こしていることを発見し、これらの特定のアクティビティの合理化に注力できます。これは、返品・返金処理期間を短縮する方法に直接役立ちます。
  • 手戻りや逸脱の最小化: 「返金金額計算」の繰り返しや予期せぬ再検査など、ケースが標準の意図された経路から逸脱している箇所を視覚化します。これらの逸脱を理解することは、プロセス最適化にとって極めて重要です。
  • コンプライアンスとポリシー遵守: 返品ポリシーやサービスレベル契約(SLA)が一貫して遵守されているかを監視します。プロセスマイニングは、合意された期間外に返金が処理されたり、特定の処理コードが誤用されたりしているケースを特定できます。
  • リソース配分の最適化: 特定の種類の返品をどの部署や担当者が処理しているか、およびその効率レベルに関する洞察を得ます。これは、より良い作業負荷の配分とトレーニングの必要性を判断するのに役立ちます。
  • 自動化の機会: Dynamics 365環境内で自動化の候補となる反復的な手動タスクを特定し、リソースを解放し、人的エラーを削減します。

返品・返金プロセスの最適化による測定可能な成果

プロセスマイニングの洞察に基づいた改善を実施することで、組織は具体的かつ測定可能なメリットを享受できます。

  • 運用コストの削減: 手戻りを排除し、ステップを合理化し、効率を向上させることで、返品処理に関連する人件費と管理コストを大幅に削減できます。
  • 返金時間の短縮: プロセス全体を加速することで、顧客への返金が迅速化され、顧客満足度とロイヤルティが向上します。これは、返品・返金処理期間を短縮する方法に直接対処します。
  • 顧客満足度の向上: スムーズで透明性があり、迅速な返品体験は重要な差別化要因となり、潜在的にネガティブな状況をポジティブな顧客インタラクションに変えます。
  • コンプライアンスの向上とリスクの低減: 返品ポリシーおよび規制要件を一貫して遵守することで、コンプライアンスリスクと潜在的な経済的罰金を最小限に抑えます。
  • 在庫管理の改善: 返品された商品の処理が迅速化されることで、在庫への再統合や適切な処分が早まり、保管コストが削減され、在庫精度が向上します。

返品・返金プロセスの最適化を始めるには

Microsoft Dynamics 365における返品・返金処理でこれらのメリットを享受するには、現在の状況を明確なデータ主導で理解することから始まります。当社のプロセスマイニングソリューションは、Dynamics 365データを分析し、実際のプロセスを可視化し、改善 efforts をどこに集中すべきかを正確に特定するためのフレームワークを提供します。本日、より効率的で、コンプライアンスに準拠し、顧客中心の返品プロセスへの旅を始めましょう。

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よくある問題と課題

影響を与えている課題を特定する

返金処理の遅延は、顧客満足度に直接影響を与え、チャージバックやネガティブ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、特に高額な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を引き起こしている正確な段階を特定します。アクティビティの期間を視覚化し、ボトルネックを特定することで、ワークフローを合理化し、リソースをより効果的に配分し、返金処理期間を大幅に短縮できます。

商品検査中の遅延は、倉庫内のバックログを生み出し、保管コストを増加させ、最終的な解決を遅らせます。このボトルネックは、返品された商品が迅速に再入庫または処理されるのを妨げ、在庫の正確性と可用性に影響を与えます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365からのイベントログを分析し、検査を通じた返品アイテムの流れを視覚化します。これにより、アイテムがどこで滞留しているか、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構築を支援します。

確立された返品ポリシーに準拠しない返品を承認することは、財務上の損失と一貫性のないカスタマーサービスにつながります。これらの逸脱は、不正な返品、不正確な返金、またはポリシーに従う顧客の間での不公平感を引き起こす可能性があります。プロセスマイニングを通じて、ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365データ内で定義されたポリシーに違反しているにもかかわらず返品が承認されたすべての事例を特定できます。これにより、より厳格なポリシー遵守を強制し、財政的漏洩を削減し、一貫したルールの適用を確保できます。

複数回の検査や繰り返しの手順を要する返品は、非効率性やリソースの無駄を示します。各手戻りサイクルは処理時間を延長し、運用コストを増加させ、お客様への最終解決を遅らせます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の返品データにおけるループと手戻りパターンを自動的に発見します。これらの逸脱を可視化することで、手戻りの根本原因を特定し、不要な手順を排除し、より直線的で効率的なプロセスを構築できます。

お客様への返品状況に関するコミュニケーションが遅い、あるいは一貫性がない場合、不満を招き、サポートコールが増加します。お客様はタイムリーな更新を期待しており、それが欠けると信頼が損なわれ、ブランドイメージに悪影響を及ぼす可能性があります。ProcessMindは、返品・返金処理における顧客とのコミュニケーションジャーニー全体をマッピングします。ステータス更新の送信におけるギャップや遅延を特定することで、自動通知を導入し、透明性を向上させ、問い合わせ件数を削減し、顧客満足度を高めることができます。

定義されたサービスレベル契約(SLA)内で返品ケースを解決できないことは、顧客満足度に直接影響を与え、ペナルティや評判の損害につながる可能性があります。SLA違反が続くことは、プロセス効率とリソース配分におけるシステム的な問題を示唆しています。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の返品に関する実際のプロセス実行を定義されたSLA目標と比較します。これにより、目標を常に達成できない特定のケースやプロセスバリアントを強調表示し、ワークフローを最適化してコンプライアンスを改善できるようにします。

要求された返金額と実際に処理された返金額との不一致は、顧客紛争、財務上の償却、または調整の問題につながる可能性があります。これらの不一致は、手動エラー、ポリシーの誤解、またはシステム設定の問題を指摘していることがよくあります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365内の返金計算と承認経路を分析します。これらの不一致がどこで、なぜ発生するのかを明らかにし、是正措置、精度の向上、財務リスクの削減を可能にします。

店舗での返品や郵送での返品など、一部の返品チャネルは、他のチャネルよりも非効率的であったり、処理コストが高かったりするにもかかわらず、頻繁に利用されている場合があります。明確な可視性がないと、組織は知らず知らずのうちに顧客を最適ではないチャネルに誘導し、運用コストを増加させる可能性があります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365に記録された各返品チャネルのパフォーマンスに関するインサイトを提供します。各チャネルの処理時間、コスト、顧客満足度を比較することで、チャネル戦略を最適化し、顧客をより効果的に誘導することができます。

返品リクエストを開始した顧客がプロセスを完了できないことは、解決の機会を逃すことを意味し、返品プロセスの初期段階での摩擦を反映している可能性があります。これは顧客の不満や未解決の問題につながる可能性があります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365における「返品リクエスト開始」から「返品ケースクローズ」までの全ジャーニーを追跡します。顧客がどこで離脱しているかを特定することで、初期ステップを簡素化し、ガイダンスを改善し、放棄率を低減できます。

冗長な活動や付加価値のない活動を含む過度に複雑な返品ワークフローは、運用コストを膨らませ、処理時間を延長します。これらの隠れた非効率性は、顧客満足度やコンプライアンスに貢献することなくリソースを浪費する可能性があります。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の返品・返金処理の現状プロセス全体図を自動的に発見します。すべての実行ステップを視覚化し、逸脱を強調表示し、不要な活動を排除する機会を特定することで、業務を合理化し、コストを削減します。

エンドツーエンドの返品・返金プロセスが明確に可視化されていないと、どこで遅延が発生しているのか、誰が責任を負っているのか、ポリシー変更がパフォーマンスにどう影響するかを特定することは困難です。この不透明さは、効果的な管理と継続的な改善努力を妨げます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365のイベントデータに基づき、お客様の返品・返金処理プロセス全体の客観的でデータに基づいたマップを作成します。この視覚的な明確さは、関係者が実際のプロセスを理解し、問題点を特定し、最適化のための情報に基づいた意思決定を行うことを可能にします。

代表的な目標

成功の定義を明確にする

この目標は、返品リクエストの開始から返金の最終処理までの全体的な時間を短縮することに焦点を当てています。これを達成することで、顧客満足度が直接向上し、長期にわたる案件管理に関連する運用コストが削減され、保留中の返金に縛られていた資金が解放されます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365における返品・返金処理のエンドツーエンドの可視性を提供し、ボトルネックを特定し、サイクルを長引かせる活動を明らかにします。これにより、バリアントパスの詳細な分析が可能になり、処理時間を20〜30%削減し、フローを合理化する機会を浮き彫りにし、より迅速な解決とより良いリソース配分につながります。

返品・返金処理において、商品の検査段階を迅速化することは、迅速な問題解決のために不可欠です。ここでのボトルネックは、在庫保管コスト、返金遅延、顧客の不満につながります。より迅速な検査プロセスは、より迅速な意思決定、保管ニーズの削減、その後の返金または交換アクションのスムーズな流れを意味します。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365内での商品検査プロセスを視覚的にマッピングし、遅延を引き起こす特定のステップや引き渡しを明らかにします。これらの重要なポイントを特定することで、組織は的を絞った改善策を実施し、検査時間を15~25%短縮し、返品された商品の全体的な処理能力を向上させる可能性があります。

この目標は、すべての返品・返金承認が、事前に定義された会社ポリシーおよび規制要件に厳密に準拠することを保証することを目的としています。非準拠の承認は、財務的損失、監査失敗、ブランド損傷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、組織は収益を保護し、信頼を維持します。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365における返品・返金処理の事前定義されたビジネスルールに対する自動的なコンフォーマンスチェックを可能にします。適切な文書のない承認やポリシーからの逸脱など、非準拠のアクティビティのすべてのインスタンスを強調表示し、即座の是正措置を可能にし、非準拠率を最大90%削減します。

返品・返金処理における手戻り、特に商品の再検査は、非効率性と運用コスト増加の大きな原因です。再検査のたびに、他の場所に割り当てられたはずのリソース、時間、労力が余分に消費され、全体的な生産性に影響を与え、解決までの時間を延長させます。この目標は、こうした不要なサイクルの根本原因を特定し、排除することを目指します。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365内のプロセスバリアントと手戻りループを明確に可視化し、商品が繰り返し検査される場所と理由を具体的に示します。これらのパターンを分析することで、組織は品質チェックを効率化し、初期検査の精度を向上させ、再検査による手戻りを40〜60%削減することで、効率改善を目指すことができます。

お客様への返品の状況や解決に関するタイムリーなコミュニケーションは、高い顧客満足度を維持するために不可欠です。通知の遅延は、顧客の不満、問い合わせ電話の増加、ブランドイメージの悪化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、お客様は迅速に情報を得られ、不確実性が減り、体験が向上します。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の返品・返金処理における解決ステップと顧客通知アクティビティ間の時間を分析します。遅延やプロセスギャップを特定し、組織が自動アラートを実装したり、コミュニケーションワークフローを合理化したりすることを可能にし、結果として顧客への通知時間を30~50%短縮し、顧客サービスへの問い合わせを減らします。

返品解決のサービスレベル契約(SLA)を遵守することは、顧客の信頼と運用の信頼性にとって極めて重要です。頻繁な違反は非効率性を示し、ペナルティや顧客関係の損害につながる可能性があります。この目標は、返品が合意された期間内に処理および解決されることを保証し、予測可能なパフォーマンスと高い顧客満足度をもたらすことを目指します。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の返品・返金処理を定義されたSLA目標に対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積極的に特定し、遅延の原因となっている特定のアクティビティやボトルネックを正確に指摘することで、組織がSLA遵守率を20~40%改善し、タイムリーな解決を確実にできるようにします。

返金金額の計算が過剰または不足している場合、財務上の不一致、顧客との紛争、潜在的な収益損失につながる可能性があります。これらの計算の精度を確保することは、財務の健全性と顧客満足度にとって最も重要です。この目標は、エラーを最小限に抑え、すべての返金金額の信頼性を最大化することに焦点を当てています。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の返品・返金処理における返金計算の全ジャーニーを、最初のリクエストから最終的な支払いまで追跡できます。不一致がどこでどのように発生するかを特定することで、組織はより厳格な管理を実装し、チェックを自動化し、計算エラーを最大70%削減して、財政的漏洩と顧客の不満を防ぐことができます。

企業は、店舗内、オンライン、郵送など、複数の返品チャネルを運営していることがよくあります。非効率な活用は、一部のチャネルが十分に活用されず顧客に不便をもたらしたり、他のチャネルがボトルネックとなりコストを増加させたりすることを意味します。この目標は、これらのチャネルがどのように利用されているかを理解し最適化することで、効率と顧客体験を向上させることを目指します。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365の返品・返金処理における異なる返品チャネルの利用パターンとパフォーマンスに関する洞察を提供します。各チャネルを通じた返品の流れを分析することで、組織は最も効率的なチャネルを特定し、ワークフローを再設計してリソース配分を最適化し、チャネル効率を15~20%改善する可能性があります。

放棄された返品ケースは、顧客維持の機会損失、潜在的な在庫評価損、および顧客行動の不完全な把握を示します。これらは、顧客によって開始されたものの、複雑または長いプロセスのために完全に完了しなかった返品です。これらのケースを最小限に抑えることで、顧客体験が向上し、完全なプロセスライフサイクルが確保されます。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365内の返品・返金処理における顧客ジャーニー全体を追跡し、顧客が返品開始または処理段階のどこで離脱しているかを特定します。これらの摩擦点を特定することで、企業はフォームを簡素化し、コミュニケーションを改善し、放棄された返品を25~40%削減し、失われた収益と顧客ロイヤルティを取り戻すことができます。

プロセスは時間とともに冗長なステップや付加価値のないステップを蓄積し、複雑さ、サイクルタイム、運用コストを増加させることがよくあります。これらのステップを特定し排除することは、リーンで効率的な運用を実現するために不可欠です。この目標は、返品・返金処理をその本質的な構成要素に簡素化することに焦点を当てています。ProcessMindは、Microsoft Dynamics 365における返品・返金処理の現状のプロセスモデルを自動的に発見し、すべての活動とその頻度を視覚化します。これにより、めったに使用されない、または冗長な経路やステップを強調表示し、組織が不要な作業を10~20%削減できるようにすることで、大幅なコスト削減とプロセス実行の高速化につながります。

返品・返金処理のための6段階改善パス

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テンプレートをダウンロード

実施すること

返品・返金処理用に設計されたExcelテンプレートを入手しましょう。このテンプレートは、Microsoft Dynamics 365から関連情報を取得するための最適なデータ構造を提供します。

その重要性

標準化されたテンプレートは、必要なすべてのデータポイントを確実に収集し、分析を最初から正確かつ包括的なものにします。

期待される成果

返品・返金処理のデータ抽出用に事前設定されたExcelテンプレートです。

提供内容

返品・返金プロセスの真の旅路を発見する

ProcessMindは、返品・返金プロセスの真の状態を明らかにします。明確な可視化により、隠れた非効率性やコンプライアンスのギャップを特定し、最適化へと導きます。
  • 実際の返品・返金プロセスフローを可視化
  • 遅延と不満の原因となるボトルネックを特定する
  • ポリシー遵守とコンプライアンスリスクを評価する
  • 大幅なコスト削減の領域を特定する
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

想定される成果

返品・返金処理における測定可能な改善

当社の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性を特定し、大幅な運用改善の機会を明らかにします。これらの成果は、返品ワークフローを最適化した組織が実現した具体的なメリットを示しています。

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迅速な返金処理

エンドツーエンドの所要時間の平均短縮

返金プロセスのボトルネックを特定し排除することで、リクエスト開始から最終返金までの時間を劇的に短縮し、顧客満足度の向上とキャッシュフローの改善を実現します。

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検査遅延の削減

商品検査の待ち時間短縮

不要なキューや遅延を明らかにし、商品検査フェーズを合理化することで、製品の評価を迅速化し、返品サイクル全体の時間を短縮します。

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再検査の削減

再検査による手戻りの削減

再検査や手戻りループの根本原因を特定し、無駄な活動を排除し、アイテム評価の品質と効率を向上させます。

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迅速な顧客アップデート

解決後の迅速な通知

顧客への返品解決通知にかかる時間を短縮し、顧客満足度と信頼を大幅に向上させます。

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高いSLA遵守率

解決期限の一貫した遵守

SLA違反の原因となるボトルネックを事前に特定して解決し、返品ケースの大部分が目標期限内に処理されるようにします。

返品・返金プロセスの複雑さ、Microsoft Dynamics 365データの品質、および導入範囲によって結果は異なります。これらの数値は、様々な組織で観察された典型的な改善を示しています。

推奨データ

まずは重要な属性とアクティビティから始め、必要に応じて段階的に範囲を広げましょう。
イベントログについて初めての方へ: プロセスマイニングのイベントログ作成方法.

属性

分析のために取得すべき主要なデータポイント

顧客の返品・返金案件の一意の識別子。関連するすべてのアクティビティをリンクします。

その重要性

これはすべてのプロセスステップを結びつける必須の案件識別子であり、各返品を最初から最後まで追跡・分析することを可能にします。

特定のアクティビティまたはイベントが発生した時刻を示すタイムスタンプ。

その重要性

このタイムスタンプは、サイクルタイムや待機時間など、パフォーマンス分析の基本となるすべての期間ベースのメトリクスを計算するために不可欠です。

特定の活動を実行した、または責任を負うユーザーまたは従業員。

その重要性

ワークロードの配分、個人またはチームごとのパフォーマンスの分析、トレーニングやリソース配分の機会の特定を可能にします。

商品の検査結果と次に取るべきアクションを示すコードです。

その重要性

このコードは、検査後に返品案件がたどるパスを決定するため、プロセスバリアントとそのビジネス成果を分析する上で重要です。

お客様が商品を返品した理由。

その重要性

返品が発生する理由に関する重要な洞察を提供し、根本原因分析を可能にすることで、返品率の低減と顧客満足度の向上に貢献します。

お客様が返品を開始した方法またはチャネル。

その重要性

異なる返品チャネル間のパフォーマンス比較を可能にし、最も効率的で費用対効果の高いチャネルを最適化するのに役立ちます。

返品される製品の一意の識別子。

その重要性

商品ごとの返品分析を可能にし、品質問題のある商品や返品数の多い商品を特定するのに役立ちます。

アクティビティ

追跡および最適化すべきプロセスステップ

このアクティビティは、返品プロセスが開始されることを示し、システム内で返品承認(RMA)または返品注文が作成されます。これは、Dynamics 365で新しいReturnOrderレコードが作成された際に捕捉される明示的なイベントです。

その重要性

これは、返品プロセス全体の主要な開始イベントです。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ことで、全体のプロセスリードタイムが明らかになり、初期段階のボトルネック特定に役立ちます。

倉庫または指定された返品センターでの返品商品の物理的な受領を示します。これは、返品注文に関連する入荷ジャーナルが転記されたときに捕捉されます。

その重要性

これは、プロセスが顧客アクションから内部処理へ移行する重要なマイルストーンです。検査や処分など、すべての内部処理時間を計算するための出発点となります。

このアクティビティは、検査の完了と返品された商品をどうするかについての決定を表します。「返金」、「廃棄」、「交換」などのディスポジションコードが返品明細に割り当てられます。

その重要性

これは、返金、交換、または拒否のいずれであるか、その後のプロセスパスを決定する重要な意思決定ポイントです。ここでの遅延は、全体の解決時間に大きな影響を与える可能性があります。

クレジットノートが正式に財務台帳に転記され、お客様がクレジットを利用できるようになります。これは、企業側から見た返金処理の完了を意味します。

その重要性

これは重要な財務上のマイルストーンであり、返金がシステムで処理されたことを確認します。返金SLA遵守を測定するため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ました。これは、すべての物理的および財務的取引が完了したことを意味します。通常、クレジットノートが転記された後、または代替品が発送された後に発生します。

その重要性

これは、正常に完了した返品プロセスの主要な終了イベントです。作成からこの時点までの期間は、総案件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は、返品プロセスの実際の流れを可視化し、商品検査の遅延やコンプライアンス違反の承認といったボトルネックを特定します。手戻りループや遅延を明らかにし、効率向上のための領域を正確に特定するのに役立ちます。これにより、データに基づいた意思決定が可能となり、業務を合理化しコストを削減できます。

主に、返品案件ID、各ステップのアクティビティ名、および各アクティビティが発生した際のタイムスタンプを含むデータが必要です。このイベントログデータは、正確なイベントシーケンスを再構築するために不可欠です。処理担当者、金額、理由などの追加属性は、分析をより豊かにすることができます。

データ抽出には通常、Dynamics 365の組み込みレポートツール、Power BI、または許可されていれば直接データベースクエリを使用します。目的は、関連する各アクションのケースID、アクティビティ、および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。このステップでは、Dynamics 365の管理者またはデータ専門家への相談を推奨します。

返金処理のサイクルタイム短縮、商品検査のスループット加速、承認におけるコンプライアンス向上が期待できます。多くの組織では、手戻りの大幅な削減や顧客通知の遅延解消も実現しています。これらの改善は、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用しますが、プロセスマイニングは、隠れたパスや逸脱を含む、実際のエンドツーエンドのプロセスフローを発見することに焦点を当てています。何が起こったかを示す従来のBIとは異なり、プロセスマイニングは、プロセスステップが特定の順序でどのように、そしてなぜ展開するのかを明らかにします。これは、プロセスの視覚的なマップを提供し、非効率性の詳細な分析を可能にします。

初期設定とデータ抽出フェーズは、データの可用性と複雑さによって数日から数週間かかる場合があります。データがロードされると、初期のプロセス発見とインサイトは数時間から数日以内に生成されることがよくあります。これらのインサイトに基づいた重要な改善イニシアチブは、実装と完全な効果を示すまでにより時間がかかる可能性があります。

はい、プロセスマイニングはコンプライアンスチェックに非常に優れています。返品承認が定義されたルールから逸脱している場合や、ステップがスキップされている場合などを自動的に検出できます。これらの非準拠パスを可視化することで、根本原因を迅速に特定し、ポリシーへのより厳格な遵守を強制し、リスクとエラーを削減することができます。

データの基本的な理解は役立ちますが、現代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、多くの場合、最小限のコーディングスキルしか必要としません。主な労力は、生データを適切なイベントログ形式に準備および変換することにあります。多くのプラットフォームでは、プロセス全体を通してあなたをガイドするための専門家サポートと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、抽出された履歴データを分析し、分析中にライブのDynamics 365システムと直接やり取りすることはありません。データ抽出は通常、ピーク時間外または専用のコネクタを介して行われ、運用システムへの潜在的なパフォーマンス影響を最小限に抑えます。これはDynamics環境からの読み取り専用プロセスです。

返品・返金の遅延を解消:今すぐプロセスを最適化しましょう

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