Process mining voor de retailsector | ProcessMind

Process mining voor de retailsector

In retail bepalen de snelheid en kosten van orderafhandeling hoe werk verloopt tussen e-commerce, magazijn, bezorging en service. Process mining koppelt ordergebeurtenissen aan timestamps en brengt het hele proces in beeld: waar orders wachten, welke afhandelingsroutes langer duren en waar retouren extra werk opleveren.

Waarom volg je een order van begin tot eind?

Een omnichannelorder kan door meerdere systemen en teams gaan voordat die bij de klant aankomt. Een retour kan daarna leiden tot inspecties, terugbetalingen, aanvulling van de voorraad of contact met de klant. Rapporten uit afzonderlijke systemen tonen delen van het traject, maar niet altijd de volgorde van overdrachten en vertragingen in het hele proces.

Behandel elke order als een case. Gebruik de eventgeschiedenis om de route te volgen vanaf de bestelling tot en met de afhandeling en bezorging. Koppel retourgebeurtenissen zodra die plaatsvinden. Zo krijgt je team een gedeeld beeld van het proces in de praktijk, zonder afhankelijk te zijn van losse rapporten of aannames.

Wat kun je meten bij orderafhandeling?

Begin met een gerichte vraag, bijvoorbeeld waar orders de meeste tijd wachten voordat ze worden verzonden of welke afhandelingsroutes extra overdrachten bevatten. Met event data met een case-ID, activiteit en timestamp kun je het volgende meten:

• Doorlooptijd vanaf de bestelling tot belangrijke momenten in de orderafhandeling
• Wachttijd tussen activiteiten en overdrachten
• De meest voorkomende procesvarianten, inclusief uitzonderingen
• Herstelwerk en herhaalde activiteiten
• Verschillen tussen orders die verschillende routes volgen

Dit zijn procesmetingen, geen garanties over voorraadnauwkeurigheid, verkoop of bezorgresultaten. Ze laten zien waar je verder onderzoek kunt doen en geven je een nulmeting om mee te vergelijken.

Hoe verhogen retouren de kosten per order?

Retouren brengen vaak meer werk met zich mee dan alleen de terugbetaling. Een artikel kan na ontvangst worden gecontroleerd, beoordeeld en opnieuw op voorraad worden gezet. Onderweg kunnen uitzonderingen optreden of stappen worden herhaald. Koppel deze gebeurtenissen waar mogelijk aan de oorspronkelijke bestelling. Meet daarna hoe lang elk traject duurt en waar werk terugkomt.

Zo krijg je zicht op de doorlooptijd van retouren, wachttijd en herstelwerk. Vergelijk de verschillende retourtrajecten en kijk welke activiteiten of overdrachten de meeste inspanning kosten. Met die bevindingen kan je team het proces beoordelen, zonder ervan uit te gaan dat elke retour dezelfde route volgt.

Hoe werkt process mining met retaildata?

Webshopsystemen leggen vaak timestamps vast bij bestel- en retourgebeurtenissen. Exporteer de relevante data en zet die om in een event log met een case-ID, activiteit en timestamp. Voeg waar beschikbaar en relevant attributen toe die helpen je vraag te beantwoorden, zoals het kanaal of de locatie van de orderverwerking.

Gebruik in ProcessMind Process Mining om trajecten op basis van eventdata te reconstrueren en varianten, doorlooptijden, bottlenecks en herstelwerk te onderzoeken. De analyse laat alleen de gebeurtenissen zien die je aanlevert. Wat je kunt zien, hangt dus af van de omvang en kwaliteit van je data. Lees de documentatie over process mining-data voor uitleg over de voorbereiding.

Hoe beoordeel je een proceswijziging voordat je die doorvoert?

Leg eerst een gemeten uitgangssituatie vast. Documenteer daarna de huidige flow en de wijziging die je wilt beoordelen. Gebruik BPMN 2.0-modellering om het proces en de voorgestelde wijzigingen duidelijk te maken voor je teams voor bedrijfsvoering, analytics en IT.

Gebruik vervolgens Process Simulation om scenario’s te vergelijken, bijvoorbeeld met een andere overdracht of routeringsregel. De simulatie schat in wat een voorgesteld proces kan betekenen voor maten als doorlooptijd en wachttijd. De wijziging wordt niet uitgevoerd en een bepaald resultaat is niet gegarandeerd.

Hoe begin je?

Kies een vraag over orderverwerking of retouren en controleer of je de relevante gebeurtenissen kunt exporteren. Houd je eerste analyse klein:

1. Kies de bestelling of retour als case en bepaal welke activiteiten je meeneemt.
2. Controleer of elke gebeurtenis een bruikbare timestamp en case-ID heeft.
3. Maak een event log en bekijk welke procesroutes daarin zichtbaar worden.
4. Meet doorlooptijd, wachttijd, varianten en herhaald werk.
5. Bepaal op basis van je bevindingen welke wijziging je hierna wilt beoordelen.

Breid de analyse uit zodra duidelijk is wat het eerste event log laat zien. Bekijk de usecase voor consumentengoederen voor een voorbeeld uit een andere sector.

Waar kan automatisering helpen?

Procesdata kan laten zien waar werk wordt herhaald, op een overdracht wacht of uit handmatige stappen bestaat. Zulke patronen helpen je bepalen welke activiteiten je op automatisering kunt beoordelen, maar tonen niet aan dat automatisering geschikt is. Kijk naar uitzonderingen, beheersmaatregelen en de gevolgen voor het hele proces voordat je een aanpak kiest.

Lees hoe je kansen voor automatisering vindt en ontdek hoe process mining je beoordeling kan ondersteunen. Wil je procesroutes en bottlenecks nader bekijken? Lees dan hoe je een proces analyseert.

Analyseer een flow voor orderverwerking of retouren

Bestel- en retourgebeurtenissen hebben al een timestamp in je webshopsysteem. Mogelijk hoef je dus alleen nog een export te maken voor je eerste analyse. Begin met één flow en gebruik de eventdata om te zien waar doorlooptijd, wachttijd en herstelwerk oplopen.