小売業のプロセスを可視化｜ProcessMind

小売業向けプロセスマイニング

小売業では、受注から配送、サービスまでの業務が、出荷の速さや受注あたりのコストを左右します。プロセスマイニングで各システムの受注イベントを時系列でつなぎ、受注の滞留箇所、出荷処理に時間がかかる経路、返品による手戻りをプロセス全体で把握できます。

受注を最初から最後まで追跡する理由は何ですか？

オムニチャネルの受注は、顧客に届くまでに複数のシステムやチームを経由することがあります。返品が発生すると、検品、返金、再入庫、顧客への連絡などが必要になる場合もあります。個々のシステムのレポートでは流れの一部は分かりますが、プロセス全体を通じた引き継ぎや遅延の順序までは把握できないことがあります。

受注ごとにケースとして扱います。イベント履歴を使って、受注から出荷、納品までの経路を追跡し、返品が発生した場合はそのイベントも結び付けます。個別のレポートや仮定に頼らず、実際のプロセスの進み方をチームで共有できます。

出荷処理では何を測定できますか？

出荷前に受注が最も長く滞留する箇所や、追加の引き継ぎが発生する出荷経路など、対象を絞った問いから始めます。ケースID、アクティビティ、タイムスタンプを含むイベントデータがあれば、次の項目を測定できます。

• 受注から出荷処理の各段階までのサイクルタイム
• アクティビティ間や引き継ぎ時の待機時間
• 例外を含む、よく見られるプロセスバリアント
• 手戻りと繰り返されるアクティビティ
• 異なる経路をたどる受注間の違い

これらはプロセスの指標であり、在庫精度、売上、納品結果を保証するものではありません。調査すべき箇所を示し、比較のためのベースラインになります。

返品は受注あたりのコストをどのように押し上げますか？

返品対応は、最初の返金だけで終わるとは限りません。返品された商品は、受領、検品、処理方法の決定、再入庫へと進み、その途中で例外対応や作業のやり直しが発生することもあります。データで可能な範囲で、これらのイベントを元の注文に紐付け、各経路にかかる時間や作業が繰り返される箇所を測定します。

返品にかかるサイクルタイムや待ち時間、手戻りを数値で把握できます。返品の経路を比較し、どのアクティビティや引き継ぎに最も手間がかかっているかを特定します。返品がすべて同じ経路をたどると決めつけずに、分析結果をもとにチームでプロセスを見直せます。

小売業のデータを使ったプロセスマイニングの仕組み

コマースプラットフォームでは、注文や返品のイベントに日時が記録されていることがよくあります。関連するデータをエクスポートし、ケースID、アクティビティ、タイムスタンプを含むイベントログに整えます。利用可能で、分析に役立つ場合は、チャネルや出荷拠点などの属性も追加します。

ProcessMindのプロセスマイニングでは、イベントデータからプロセスの経路を再構成し、バリアント、サイクルタイム、ボトルネック、手戻りを確認できます。分析結果は提供されたイベントデータに基づくため、確認できる内容はデータの範囲と品質によって異なります。データの準備方法については、プロセスマイニングのデータに関する文書をご覧ください。

変更前にプロセスへの影響を評価する方法

測定したベースラインをもとに、現在のフローと評価したい変更内容を文書化します。BPMN 2.0によるモデリングを使うと、プロセスと変更案を業務、分析、ITの各チームにわかりやすく示せます。

次に、プロセスシミュレーションで、引き継ぎや振り分けルールを変更するシナリオなどを比較します。シミュレーションでは、変更案がサイクルタイムや待ち時間などの指標に与える影響を推定できます。変更を実行するものではなく、特定の結果を保証するものでもありません。

始め方

出荷または返品に関する課題を1つ選び、関連するイベントをエクスポートできることを確認します。最初の分析では、対象を絞りましょう。

1. 注文または返品をケースとして選び、対象に含めるアクティビティを定義します。
2. すべてのイベントに、利用可能なタイムスタンプとケースIDがあることを確認します。
3. イベントログを作成し、そこから明らかになるプロセスの経路を確認します。
4. サイクルタイム、待ち時間、バリアント、繰り返し作業を測定します。
5. 分析結果をもとに、次に評価する変更を決めます。

最初のイベントログからわかることを把握してから、分析対象を広げます。別の業界の事例については、消費財業界のユースケースをご覧ください。

自動化が役立つ可能性のある箇所

プロセスデータから、作業が繰り返される箇所、引き継ぎ待ちの箇所、手作業に依存する箇所を確認できます。こうした傾向は、自動化を評価するアクティビティを選ぶ際の参考になりますが、自動化が適切であることを示すものではありません。方針を決める前に、例外や統制、プロセス全体への影響を検討してください。

自動化の候補を見つける方法では、プロセスマイニングを評価に役立てる方法をご紹介しています。プロセスの経路やボトルネックを詳しく分析する方法については、プロセス分析の方法をご覧ください。

出荷または返品のフローを1つ分析する

注文や返品のイベントには、すでにコマースプラットフォーム上でタイムスタンプが記録されているため、データを1回エクスポートするだけで最初の分析を始められる場合があります。まずはフローを1つ選び、イベントデータからサイクルタイム、待ち時間、手戻りが発生する箇所を確認します。