คู่มือวิเคราะห์กระบวนการลูกหนี้การค้าด้วย process mining

เข้าใจ DSO ด้วย process mining สำหรับกระบวนการลูกหนี้การค้า

ระยะเวลาเก็บหนี้เฉลี่ย (DSO) ประมาณจำนวนวันเฉลี่ยตั้งแต่ขายสินค้าไปจนถึงได้รับชำระเงิน หาก DSO เปลี่ยนแปลง ฤดูกาลอาจเป็นส่วนหนึ่งของสาเหตุ เช่นเดียวกับกระบวนการลูกหนี้การค้า ใบแจ้งหนี้อาจรอการติดตาม ข้อพิพาทอาจใช้เวลาแก้ไข และงานแก้ไขซ้ำอาจทำให้การบันทึกรับชำระเงินล่าช้า process mining แสดงให้เห็นว่าขั้นตอนเหล่านี้เพิ่มเวลาให้กระบวนการตรงไหน โดยไม่ด่วนสรุปว่าพฤติกรรมของลูกค้าเป็นปัจจัยเดียว.

process mining แสดงอะไรได้บ้างในกระบวนการลูกหนี้การค้า?

คู่มือของคุณอธิบายว่าควรเรียกเก็บเงินอย่างไร ส่วนบันทึกเหตุการณ์แสดงให้เห็นว่ากระบวนการทำงานจริงอย่างไร ทั้งกิจกรรม การส่งต่องาน เวลารอ และเส้นทางที่แต่ละกรณีดำเนินไป.

ProcessMind ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลลูกหนี้การค้าเพื่อค้นหาสิ่งต่อไปนี้

• เวลาตั้งแต่สร้างใบแจ้งหนี้จนถึงได้รับชำระเงิน
• เวลาระหว่างการแจ้งเตือนทวงถามกับกิจกรรมเรียกเก็บเงินอื่น
• อัตราข้อพิพาทและเวลาแก้ไข แยกตามลูกค้า ภูมิภาค หรือประเภทใบแจ้งหนี้
• งานแก้ไขซ้ำ เช่น การจัดการหรือแก้ไขใบแจ้งหนี้ซ้ำ
• กิจกรรมที่ทำด้วยตนเองและการส่งต่องาน
• ความแตกต่างระหว่างกระบวนการที่จัดทำเป็นเอกสารกับการทำงานจริง
• กรณีที่ไม่บรรลุเป้าหมายการเรียกเก็บเงินหรือการแก้ไขปัญหา

สิ่งที่ค้นพบช่วยให้คุณแยกความล่าช้าของกระบวนการออกจากปัจจัยอื่นที่ส่งผลต่อ DSO ได้ แต่ไม่ได้ยืนยันว่าการเปลี่ยนกระบวนการจะทำให้ DSO เปลี่ยนไปในระดับใดระดับหนึ่ง.

การเรียกเก็บเงินล่าช้าและงานแก้ไขซ้ำเกิดขึ้นตรงไหน?

เริ่มตรวจสอบขั้นตอนตั้งแต่สร้างใบแจ้งหนี้จนถึงได้รับชำระเงิน แผนผังกระบวนการแสดงให้เห็นว่ากรณีต่าง ๆ รอตรงไหน เส้นทางใดใช้เวลานาน และทีมต้องทำงานซ้ำตรงไหน กรองข้อมูลตามกลุ่มลูกค้า ประเภทใบแจ้งหนี้ สถานะการชำระเงิน หรือเหตุผลของข้อพิพาท เพื่อเปรียบเทียบกรณีที่คล้ายกัน.

ตัวอย่างเช่น ตรวจสอบว่าใบแจ้งหนี้ที่มีข้อพิพาทใช้เวลาแก้ไขนานกว่าหรือไม่ ทีมจัดการใบแจ้งหนี้บางประเภทซ้ำหลายครั้งหรือไม่ หรือการส่งต่องานทำให้เกิดความล่าช้านานหรือไม่ บันทึกเหตุการณ์แสดงลำดับและระยะเวลาของกระบวนการ แต่ไม่สามารถอธิบายสาเหตุทั้งหมดได้ด้วยตัวเอง.

ดูข้อมูล process mining เพื่อเรียนรู้ว่าแผนผังกระบวนการ รูปแบบกระบวนการ และตัวกรองช่วยในการวิเคราะห์ได้อย่างไร.

ข้อพิพาทและการบันทึกรับชำระเงินส่งผลต่อภาพรวมอย่างไร?

ข้อพิพาทอาจเพิ่มเวลาและงานระหว่างการออกใบแจ้งหนี้กับการชำระเงิน เปรียบเทียบประเภทข้อพิพาท เส้นทางการแก้ไข และเวลาที่ใช้ เพื่อดูว่ากรณีต่าง ๆ รออยู่ตรงไหนหรือย้อนกลับไปทำกิจกรรมก่อนหน้า งานแก้ไขซ้ำก็เพิ่มเวลาได้เช่นกัน เมื่อใบแจ้งหนี้ต้องผ่านการตรวจสอบหรือแก้ไขหลายครั้ง.

การบันทึกรับชำระเงินเป็นอีกจุดที่ควรตรวจสอบ ดูว่ากิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับการชำระเงินเกิดขึ้นเมื่อใด และเชื่อมโยงกับการจัดการใบแจ้งหนี้และการแก้ไขข้อพิพาทอย่างไร process mining วิเคราะห์เหตุการณ์ที่บันทึกไว้ แต่ไม่ได้รับชำระเงินแทนคุณ.

ควรอ่านอัตราหมุนเวียนลูกหนี้การค้าอย่างไร?

อัตราหมุนเวียนลูกหนี้การค้าวัดความถี่ในการเรียกเก็บหนี้ในช่วงเวลาหนึ่ง ซึ่งให้มุมมองต่างจาก DSO โดยอัตราหมุนเวียนวัดความถี่ในการเรียกเก็บ ส่วน DSO ประมาณเวลาเฉลี่ยตั้งแต่ขายสินค้าไปจนถึงได้รับชำระเงิน เมื่อนำตัวชี้วัดเหล่านี้มาเปรียบเทียบ ให้ใช้คำนิยามและวิธีคำนวณที่ทีมการเงินของคุณใช้อยู่.

Process mining ช่วยเพิ่มบริบทเกี่ยวกับวิธีทำงานควบคู่กับตัวชี้วัดทางการเงินเหล่านี้ และช่วยตรวจสอบได้ว่าความล่าช้า ข้อพิพาท หรืองานแก้ไขซ้ำเกิดขึ้นพร้อมกับการเปลี่ยนแปลงของผลการเรียกเก็บเงินหรือไม่ แต่ไม่ได้ใช้แทนนิยามหรือการวิเคราะห์ทางบัญชีของทีมการเงิน.

ลูกหนี้การค้ากับเจ้าหนี้การค้า ต่างกันอย่างไร

กระบวนการลูกหนี้การค้าติดตามยอดที่ลูกค้าต้องจ่ายให้องค์กรและงานที่เกี่ยวข้องกับการเรียกเก็บเงิน ส่วนกระบวนการเจ้าหนี้การค้าติดตามยอดที่องค์กรต้องจ่ายให้ซัพพลายเออร์และงานที่เกี่ยวข้องกับการชำระเงิน ทั้งสองกระบวนการมีเป้าหมายและเหตุการณ์ต่างกัน แต่ต่างก็ได้ประโยชน์จากการเห็นเส้นทางการทำงานจริง เวลารอ การส่งต่องาน และงานแก้ไขซ้ำ.

เปรียบเทียบกับกรณีศึกษากระบวนการเจ้าหนี้การค้า หรือดูกรณีศึกษาด้านการเงินและบริการร่วม เพื่อดูภาพรวมการวิเคราะห์กระบวนการในงานปฏิบัติการด้านการเงิน.

จะวิเคราะห์กระบวนการเรียกเก็บเงินได้อย่างไร?

1. วิเคราะห์: เตรียมบันทึกเหตุการณ์และวิเคราะห์กระบวนการจริงใน ProcessMind เปรียบเทียบเส้นทางและกรองตามข้อมูล เช่น กลุ่มลูกค้า ประเภทใบแจ้งหนี้ สถานะการชำระเงิน หรือเหตุผลของข้อพิพาท
2. สร้างแบบจำลอง: ใช้สิ่งที่ค้นพบจัดทำเอกสารกระบวนการเป้าหมายด้วย BPMN กำหนดกิจกรรม การส่งต่องาน เส้นทางข้อยกเว้น และ KPI ที่ทีมต้องการติดตาม เรียนรู้การสร้างแบบจำลองด้วย BPMN เพื่อจัดทำเอกสารสถานะปัจจุบันและอนาคต
3. จำลอง: เปรียบเทียบสถานการณ์กระบวนการที่เสนอไว้ก่อนนำไปใช้ ตัวอย่างเช่น ประเมินช่วงเวลาการส่งคำเตือน การส่งต่อข้อพิพาท กฎการอนุมัติ หรือการส่งต่องานแบบต่าง ๆ เรียนรู้เกี่ยวกับการจำลองกระบวนการ เพื่อดูว่าสถานการณ์ต่าง ๆ อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพกระบวนการอย่างไร.

ProcessMind วิเคราะห์และสร้างแบบจำลองจากข้อมูลกระบวนการ ทีมของคุณเป็นผู้ตัดสินใจว่าจะนำการเปลี่ยนแปลงใดไปใช้และติดตามผล.

ต้องใช้ข้อมูลอะไรบ้างเพื่อเริ่มต้น?

เริ่มจากคำถามเกี่ยวกับการเรียกเก็บเงิน เช่น เวลาตั้งแต่ออกใบแจ้งหนี้จนได้รับชำระเงินเพิ่มขึ้นตรงไหน หรือเส้นทางจัดการข้อพิพาทใดมีงานแก้ไขซ้ำมากที่สุด สำหรับการวิเคราะห์เบื้องต้น ใช้บันทึกใบแจ้งหนี้และการชำระเงินที่คุณส่งออกจาก ERP อยู่แล้ว.

อย่างน้อยควรเตรียมข้อมูลต่อไปนี้

• ID กรณีที่เชื่อมโยงเหตุการณ์กับใบแจ้งหนี้หรือกรณีอื่น
• ชื่อกิจกรรม
• เวลาที่เกิดเหตุการณ์แต่ละรายการ

หากมี ให้เพิ่มข้อมูล เช่น ลูกค้า มูลค่าใบแจ้งหนี้ สถานะการชำระเงิน เหตุผลของข้อพิพาท ทีม และภูมิภาค ข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้คุณเปรียบเทียบกลุ่มต่าง ๆ และตรวจสอบความแตกต่างของประสิทธิภาพกระบวนการได้.

ตรวจสอบข้อกำหนดด้านข้อมูลก่อนเตรียมบันทึกเหตุการณ์.

ควรคาดหวังผลลัพธ์อย่างไร?

ผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับคุณภาพและความครอบคลุมของข้อมูล ความซับซ้อนของกระบวนการ และการเปลี่ยนแปลงที่ทีมของคุณดำเนินการ ใช้บันทึกเหตุการณ์สร้างค่าฐาน ค้นหาจุดที่มีเวลารอและงานแก้ไขซ้ำสะสม และติดตามประสิทธิภาพกระบวนการหลังการเปลี่ยนแปลง.

Process mining ไม่ได้รับประกันว่า DSO จะลดลง แต่แสดงให้เห็นว่างานที่บันทึกไว้ดำเนินไปอย่างไร และช่วยให้ทีมตรวจสอบและจัดลำดับโอกาสในการปรับปรุง ผลลัพธ์ทางการเงินขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย.