Process Mining para o setor varejista | ProcessMind

Process Mining para o varejo

No varejo, o tempo de atendimento e o custo por pedido dependem do fluxo de trabalho entre os sistemas de comércio, estoque, entrega e atendimento ao cliente. O Process Mining conecta eventos de pedidos com data e hora para mostrar o processo de ponta a ponta: onde os pedidos ficam parados, quais caminhos de atendimento demoram mais e onde as devoluções geram retrabalho.

Por que acompanhar um pedido do início ao fim?

Um pedido omnichannel pode passar por vários sistemas e equipes antes de chegar ao cliente. Uma devolução pode gerar inspeções, reembolsos, reposição de estoque ou contato com o cliente. Os relatórios de cada sistema mostram partes da jornada, mas nem sempre revelam a sequência de transferências e atrasos ao longo de todo o processo.

Trate cada pedido como um caso. Use o histórico de eventos para acompanhar o caminho desde a realização do pedido até o atendimento e a entrega; depois, conecte os eventos de devolução quando ocorrerem. Assim, sua equipe tem uma visão compartilhada de como o processo funciona na prática, sem depender de relatórios separados ou suposições.

O que você pode medir no atendimento de pedidos?

Comece com uma pergunta específica, como onde os pedidos passam mais tempo antes da expedição ou quais caminhos de atendimento envolvem transferências adicionais. Com dados de eventos que incluam um ID do caso, uma atividade e uma data e hora, você pode medir:

• Tempo de ciclo entre a realização do pedido e as etapas de atendimento
• Tempo de espera entre atividades e transferências
• As variações mais comuns do processo, incluindo exceções
• Retrabalho e atividades repetidas
• Diferenças entre pedidos que seguem caminhos distintos

Essas são medidas do processo, não garantias sobre a precisão do estoque, as vendas ou os resultados das entregas. Elas mostram onde investigar e oferecem uma linha de base para comparação.

Como as devoluções aumentam o custo por pedido?

As devoluções podem gerar trabalho muito além do reembolso inicial. Um item devolvido pode passar por recebimento, inspeção, destinação e reposição no estoque, com exceções ou etapas repetidas ao longo do caminho. Quando os dados permitirem, vincule esses eventos ao pedido original e meça quanto tempo cada fluxo leva e onde o trabalho se repete.

Assim, você consegue quantificar o tempo de ciclo das devoluções, as esperas e o retrabalho. Compare os fluxos de devolução para identificar quais atividades ou transferências de trabalho exigem mais esforço. Com esses resultados, sua equipe pode revisar o processo sem presumir que todas as devoluções seguem o mesmo caminho.

Como o Process Mining funciona com dados do varejo?

As plataformas de comércio eletrônico costumam registrar data e hora dos eventos de pedidos e devoluções. Exporte os dados relevantes e organize-os em um Event Log com ID do caso, atividade e data e hora. Inclua atributos que ajudem a responder à sua pergunta, como canal ou local de atendimento, quando esses campos estiverem disponíveis e forem relevantes.

No ProcessMind, use Process Mining para reconstruir os fluxos a partir dos dados de eventos e explorar variantes, tempo de ciclo, gargalos e retrabalho. A análise reflete os eventos que você fornece, então o que é possível visualizar depende do escopo e da qualidade dos seus dados. Para saber como preparar os dados, consulte a documentação de dados para Process Mining.

Como avaliar uma mudança no processo antes de implementá-la?

Depois de estabelecer uma linha de base com dados, documente o fluxo atual e a mudança que você quer avaliar. Use a modelagem BPMN 2.0 para deixar o processo e as mudanças propostas claros para as equipes de operações, análise e TI.

Em seguida, use a Simulação de processos para comparar cenários, como a mudança de uma transferência de trabalho ou de uma regra de encaminhamento. A simulação estima como o processo proposto pode afetar medidas como tempo de ciclo e tempo de espera. Ela não implementa a mudança nem garante um resultado específico.

Como começar?

Escolha uma questão sobre atendimento de pedidos ou devoluções e confirme se você consegue exportar os eventos relevantes. Mantenha o foco na primeira análise:

1. Selecione o pedido ou a devolução como caso e defina quais atividades incluir.
2. Verifique se cada evento tem uma data e hora utilizável e um ID do caso.
3. Monte um Event Log e analise os fluxos de processo que ele revela.
4. Meça o tempo de ciclo, as esperas, as variantes e o trabalho repetido.
5. Use os resultados para decidir qual mudança avaliar em seguida.

Amplie a análise depois de entender o que o primeiro Event Log revela. Para conhecer outra perspectiva do setor, veja o caso de uso de bens de consumo.

Onde a automação pode ajudar?

Os dados de processo podem mostrar onde o trabalho se repete, fica aguardando uma transferência ou depende de etapas manuais. Esses padrões ajudam você a decidir quais atividades avaliar para automação, mas não comprovam que ela seja adequada. Antes de escolher uma abordagem, considere as exceções, os controles e o impacto no processo como um todo.

Leia como encontrar oportunidades de automação para saber como o Process Mining pode apoiar sua avaliação. Para ver mais de perto como analisar fluxos de processo e gargalos, consulte como analisar seu processo.

Analise um fluxo de atendimento de pedidos ou devoluções

Os eventos de pedidos e devoluções já têm data e hora registradas na sua plataforma de comércio eletrônico, então talvez baste exportar os dados para começar a análise. Comece com um único fluxo e use os dados de eventos para identificar onde se acumulam o tempo de ciclo, as esperas e o retrabalho.