리테일 업계의 process mining | ProcessMind

리테일 업계의 process mining

리테일 업계에서는 커머스, 창고, 배송, 고객 서비스 시스템을 거치는 업무 흐름에 따라 주문 처리 속도와 주문당 비용이 달라집니다. process mining은 타임스탬프가 기록된 주문 이벤트를 연결해 전체 프로세스를 보여줍니다. 주문이 어디에서 대기하는지, 어떤 주문 처리 경로에 시간이 더 걸리는지, 반품으로 인해 어디서 재작업이 발생하는지 확인할 수 있습니다.

주문을 처음부터 끝까지 추적해야 하는 이유는 무엇인가요?

옴니채널 주문은 고객에게 전달되기까지 여러 시스템과 팀을 거칠 수 있습니다. 반품이 접수되면 검수, 환불, 재입고 또는 고객 후속 안내가 이어질 수 있습니다. 개별 시스템의 보고서는 여정의 일부만 보여주며, 전체 프로세스에서 인계와 지연이 어떤 순서로 발생하는지 파악하기 어려울 수 있습니다.

주문 하나를 케이스로 간주하고 이벤트 이력을 활용해 주문 접수부터 처리와 배송까지 경로를 추적합니다. 반품이 발생하면 관련 이벤트도 연결합니다. 이렇게 하면 개별 보고서나 추측에 의존하지 않고 실제 업무 흐름을 팀 전체가 함께 파악할 수 있습니다.

주문 처리 과정에서 무엇을 측정할 수 있나요?

배송 전 주문이 가장 오래 머무는 단계나 추가 인계가 발생하는 주문 처리 경로처럼 구체적인 질문부터 시작합니다. 케이스 ID, 활동, 타임스탬프가 포함된 이벤트 데이터를 사용하면 다음 항목을 측정할 수 있습니다.

• 주문 접수부터 주문 처리의 주요 단계까지 걸리는 시간
• 활동과 인계 사이의 대기 시간
• 예외를 포함한 주요 프로세스 변형
• 재작업과 반복 활동
• 경로가 다른 주문 간 차이

이 지표는 프로세스에 관한 것으로, 재고 정확도나 매출, 배송 결과를 보장하지 않습니다. 어디를 조사할지 파악하고 비교 기준선을 마련하는 데 도움이 됩니다.

반품은 주문당 비용을 어떻게 높이나요?

반품으로 인한 업무는 최초 환불 이후에도 이어질 수 있습니다. 반품된 상품은 입고, 검수, 처리 결정, 재입고를 거치며, 이 과정에서 예외나 반복 단계가 발생할 수 있습니다. 데이터로 확인할 수 있다면 해당 이벤트를 원래 주문과 연결하고, 경로별 소요 시간과 반복 작업을 측정합니다.

이를 통해 반품 처리 시간, 대기 시간, 재작업을 측정할 수 있습니다. 반품 경로를 비교해 어떤 활동이나 인계에 가장 많은 노력이 드는지 파악하세요. 모든 반품이 같은 경로를 따른다고 가정하지 않고도 결과를 바탕으로 프로세스를 검토할 수 있습니다.

리테일 데이터로 process mining을 어떻게 수행하나요?

커머스 플랫폼에는 주문과 반품 이벤트의 타임스탬프가 기록되는 경우가 많습니다. 관련 데이터를 내보내 케이스 ID, 활동, 타임스탬프가 포함된 이벤트 로그로 구성합니다. 채널이나 주문 처리 위치처럼 분석에 필요하고 데이터에서 확인할 수 있는 속성도 추가합니다.

ProcessMind에서 Process Mining을 사용해 이벤트 데이터에서 경로를 재구성하고, 변형, 처리 시간, 병목, 재작업을 살펴보세요. 분석 결과는 제공한 이벤트에 따라 달라지므로 데이터의 범위와 품질이 중요합니다. 데이터 준비 방법은 process mining 데이터 문서를 참고하세요.

프로세스 변경 전에 영향을 어떻게 검토할 수 있나요?

기준선을 측정한 뒤 현재 흐름과 검토하려는 변경 사항을 문서화합니다. BPMN 2.0 모델링으로 프로세스와 제안된 변경 사항을 운영, 분석, IT 팀이 명확히 이해할 수 있도록 정리합니다.

그런 다음 Process Simulation을 사용해 인계 방식이나 라우팅 규칙을 바꾸는 등의 시나리오를 비교합니다. 시뮬레이션은 제안된 프로세스가 처리 시간과 대기 시간 같은 지표에 미칠 영향을 추정합니다. 변경을 실행하거나 특정 결과를 보장하지는 않습니다.

어떻게 시작하면 되나요?

주문 처리나 반품과 관련된 질문 하나를 정하고, 관련 이벤트를 내보낼 수 있는지 확인합니다. 첫 분석은 범위를 좁혀 진행하세요.

1. 주문 또는 반품을 케이스로 선택하고 포함할 활동을 정합니다.
2. 모든 이벤트에 유효한 타임스탬프와 케이스 ID가 있는지 확인합니다.
3. 이벤트 로그를 만들고 로그에 나타난 프로세스 경로를 검토합니다.
4. 처리 시간, 대기 시간, 변형, 반복 작업을 측정합니다.
5. 결과를 바탕으로 다음에 검토할 변경 사항을 정합니다.

첫 이벤트 로그에서 확인한 내용을 파악한 뒤 분석 범위를 넓히세요. 다른 업계 사례는 소비재 업계 활용 사례에서 확인할 수 있습니다.

자동화가 도움이 될 만한 업무는 어디에 있나요?

프로세스 데이터에서 반복 작업, 인계를 기다리는 업무, 수작업에 의존하는 단계를 확인할 수 있습니다. 이러한 패턴은 자동화 검토 대상을 정하는 데 도움이 되지만, 자동화가 적절하다는 뜻은 아닙니다. 방식을 결정하기 전에 예외, 통제, 전체 프로세스에 미칠 영향을 고려하세요.

process mining으로 자동화 검토를 지원하는 방법은 자동화 기회 찾기에서 확인하세요. 프로세스 경로와 병목을 자세히 살펴보려면 프로세스 분석 방법을 참고하세요.

주문 처리 또는 반품 흐름 하나 분석하기

커머스 플랫폼에는 주문과 반품 이벤트의 타임스탬프가 이미 기록되어 있어, 데이터를 한 번 내보내는 것만으로 첫 분석을 시작할 수 있습니다. 흐름 하나를 선택하고 이벤트 데이터를 바탕으로 처리 시간, 대기, 재작업이 어디에 쌓이는지 확인하세요.