KYC Müşteri Edinimi Veri Şablonunuz

Bu nitelik, belirli bir aktivitenin başladığı kesin tarih ve saati kaydeder. Süreç akışını yeniden yapılandırmak için gerekli kronolojik sırayı sağlar ve tüm zaman bazlı analizler için elzemdir.

Process mining'de başlangıç zamanı, aktivitelerin süresini, aralarındaki bekleme süresini ve vakanın genel döngü süresini hesaplamak için kullanılır. Olay günlüğünün zamansal omurgasını oluşturur ve performans ile darboğaz analizleri için kritiktir.

Bu zaman damgası, olayları kronolojik olarak sıralamak ve döngü süreleri ile süreler gibi tüm zaman bazlı metrikleri hesaplamak için kritik öneme sahiptir.

Fenergo'nun denetim izinde, etkinlik günlüğünde veya iş akışı geçmişi tablolarında bulunur, genellikle 'Timestamp', 'StartDate' veya 'CreationDate' olarak etiketlenir.

Aktivite Adı, 'İlk Tarama Yapıldı' veya 'Başvuru Onaylandı' gibi müşteri edinim yolculuğundaki tek bir adımı veya kilometre taşını tanımlar. Bu aktivite dizisi, süreç haritasının temelini oluşturur.

Bu niteliği analiz etmek, süreç akışının görselleştirilmesine, yaygın ve alternatif yolların belirlenmesine ve her adımın sıklığının ölçülmesine olanak tanır. Hangi eylemlerin hangi sırayla gerçekleştirildiğini anlamak için çok önemlidir.

Bu nitelik, süreçteki adımları tanımlar; bir süreç haritası oluşturulmasına ve süreç akışı ile varyasyonların analizine olanak tanır.

Bu bilgi, genellikle Fenergo'nun iş akışı veya denetim günlüğü tablolarında, vaka durumu geçişleri veya görev tamamlamalarıyla ilişkili olarak bulunur.

Müşteri Başvurusu, tek bir müşterinin KYC edinim süreci için ilgili tüm aktiviteleri ve olayları gruplayan merkezi tanımlayıcıdır. Onaylanmış, reddedilmiş veya kapatılmış olsun, bir başvurunun başlangıç gönderiminden nihai çözümüne kadar uçtan uca takibini sağlar.

Process mining'de bu nitelik, her başvurunun tam yolculuğunu yeniden yapılandırmak için temeldir. Süreç akışlarının, döngü sürelerinin, varyasyonların ve darboğazların başvuru bazında analizini mümkün kılarak, bireysel vakaların nasıl ele alındığına dair net bir görünüm sunar.

Bu, tüm ilgili olayları birbirine bağlayan temel Vaka ID'sidir ve uçtan uca müşteri edinim sürecini analiz etmeyi mümkün kılar.

Bu, tipik olarak Fenergo'nun çekirdek vaka yönetimi veya müşteri yaşam döngüsü yönetim varlığındaki birincil anahtardır.

Bu nitelik, olay verisinin kaynak sistemini tanımlar. Bu süreç için tutarlı bir şekilde Fenergo olacaktır, ancak birleştirilmiş veri kümelerinde veri kaynaklarını ayırt etmeye yardımcı olur.

Analizdeki ana kullanımı, belirli sistemlerden veri filtrelemek veya veri kökenini doğrulamaktır. Birden fazla sistemden gelen verilerin bütünsel bir süreç görünümü için birleştirilebileceği ortamlarda netlik sağlar.

Verinin kaynağını belirler, bu da veri yönetimi, doğrulama ve analizin doğru kaynağa dayandığından emin olmak için hayati öneme sahiptir.

Bu, genellikle veri extraction süreci sırasında kayıtların kaynağını etiketlemek için eklenen statik bir değerdir.

Bu nitelik, en son veri yenileme tarih ve saatini kaydeder. Analiz edilen verinin güncelliği için bağlam sağlar ve içgörülerin zamanında anlaşılması için önemlidir.

Dashboard'larda ve raporlarda bu bilgi, kullanıcılara verinin güncelliği hakkında bilgi vermek için kullanılır. Analizin gerçek zamanlı operasyonları mı yoksa tarihsel bir anlık görüntüyü mü yansıttığına dair beklentileri yönetmeye yardımcı olur.

Veri güncelliği hakkında kritik bağlam sağlayarak, kullanıcıların süreç analizinin ne kadar güncel olduğunu anlamalarını sağlar.

Bu değer, veri çıkarma ve yükleme (ETL) süreci sırasında veri kümesi üzerinde oluşturulur ve damgalanır.

Bu nitelik, belirli bir görevi veya olayı yürütmekten sorumlu belirli çalışanı veya sistem kullanıcısını tanımlar. Benzersiz bir kullanıcı kimliği, bir ad veya bir rol olabilir.

Kullanıcıya göre analiz yapmak, iş yükü dağılımını, bireysel performansı anlamaya ve eğitim ihtiyaçlarını belirlemeye yardımcı olur. 'Personel Aktivite Dağılımı' Dashboard'u ve belirli kişiler veya ekipler tarafından gerçekleştirilen aktivitelere detay inmek için anahtardır.

Hangi kullanıcının bir eylem gerçekleştirdiğini izler; bu da iş yükü dağılımının, ekip performansının ve kaynak tahsisinin analizini mümkün kılar.

Bu bilgi, genellikle Fenergo'nun denetim günlüklerinde veya görev geçmişi tablolarında, olay detaylarının yanı sıra, çoğunlukla 'UserID', 'UserName' veya 'ModifiedBy' olarak saklanır.

Bu nitelik, başvurunun sürecin sonundaki durumunu veya devam ediyorsa mevcut durumunu gösterir. Yaygın değerler arasında 'Onaylandı', 'Reddedildi' veya 'Devam Ediyor' bulunur.

Bu, sonuç analizi için kritik bir boyuttur. Süreç akışlarını nihai sonuçlarına göre filtrelemeye ve karşılaştırmaya olanak tanır; bu da 'Başvuru Yeniden İşleme ve Reddetme' Dashboard'u ve Başvuru Reddetme Oranı gibi KPI'ları hesaplamak için elzemdir.

Bir vakanın sonucunu tanımlar, onaylanmış ve reddedilmiş başvuruların yollarını karşılaştırmak ve başarı oranlarını anlamak için güçlü analizler sağlar.

Bu, tipik olarak Fenergo'nun vaka yönetim sistemindeki vaka varlığı üzerinde kaydedilen son durumdur.

Bu nitelik, belirli bir aktivitenin bittiği kesin tarih ve saati kaydeder. Bir görevin aktif süresini tanımlamak için başlangıç zamanını tamamlar.

Process mining'de bitiş zamanı, her aktivite için işleme süresini hesaplamak üzere başlangıç zamanıyla birlikte kullanılır. Bu, süreçteki hangi adımların en çok zaman tükettiğini belirlemek ve kaynak verimliliğini analiz etmek için elzemdir.

Etkinlik işlem sürelerinin hesaplanmasını sağlar, bu da uzun süren görevleri ve performans darboğazlarını belirlemek için temeldir.

Fenergo'nun denetim izinde veya iş akışı geçmişi tablolarında bulunur, genellikle 'EndDate', 'CompletionDate' olarak etiketlenir veya sonraki olayın başlangıç zamanından türetilir.

Bu nitelik, 'Uyumluluk', 'Edinim Operasyonları' veya 'Satış' gibi bir aktiviteyi gerçekleştiren kullanıcı için organizasyonel bağlamı sağlar. Genellikle kullanıcı profili bilgilerinden türetilir.

Bu boyut, farklı departmanlar arasındaki süreç devirlerini analiz etmek ve çapraz fonksiyonel darboğazları belirlemek için kritiktir. Ekip veya departman düzeyinde işin toplanmasına izin vererek 'Personel Aktivite Dağılımı' Dashboard'unu doğrudan destekler.

Süreç performansının departmana göre analiz edilmesini sağlar, departmanlar arası devirleri, gecikmeleri ve iş yükü dağılımını vurgular.

Bu bilgi, 'InitiatingUser' ID'si kullanılarak ayrı bir kullanıcı veya İK ana veri tablosundan birleştirilmesi gerekebilir. Fenergo bunu kullanıcının profilinin bir parçası olarak da saklayabilir.

Risk Puanı, yargı alanı, sektör ve tarama sonuçları gibi çeşitli faktörlere dayanarak hesaplanan, bir müşteriyle ilişkili potansiyel riskin nicel bir ölçüsüdür. Fenergo'nun kural motoru tipik olarak bu puanı hesaplar.

Bu nitelik, risk seviyeleri ile süreç davranışı arasında korelasyon sağlar. Örneğin, analiz, yüksek riskli müşterilerin daha uzun döngü süreleri yaşadığını veya daha fazla manuel müdahale gerektirdiğini ortaya çıkarabilir; bu da 'Risk ve Uyumluluk İncelemesi Derinlemesine Analiz' Dashboard'u için faydalıdır.

Müşteri riskini nicelendirir; risk seviyelerinin süreç süresini, yeniden işlemeyi ve sonuçları nasıl etkilediğinin analizini mümkün kılar.

Bu, Fenergo'nun Müşteri Risk Değerlendirme modülünün temel bir çıktısıdır. Vaka veya müşteri varlığında saklanır.

SLA Hedef Tarihi, bir müşteri başvurusu için tüm edinim sürecini tamamlama konusunda anlaşılan son tarihi temsil eder. Gerçek performansın ölçüldüğü kritik bir referans noktasıdır.

Bu nitelik, 'SLA Uyumluluk İzleme' Dashboard'u ve 'SLA Uyumluluk Oranı' KPI'ını hesaplamak için elzemdir. SLA'larını ihlal etme riski taşıyan vakaların proaktif yönetimini sağlar ve işin önceliklendirilmesine yardımcı olur.

SLA uyumunu izlemek ve vadesi geçmiş vakaları önceliklendirmek için hayati önem taşıyan hedef tamamlama tarihini tanımlar.

Bu tarih, genellikle başvuru gönderim tarihi ve Fenergo'nun SLA yönetim modülü içinde yapılandırılmış iş kurallarına göre hesaplanır.

Bu nitelik, başvurunun çevrimiçi portal, fiziksel bir şube veya ilişki yöneticisi aracılığıyla gibi gönderim kaynağını tanımlar. Kaynak, veri kalitesini ve işleme gereksinimlerini etkileyebilir.

Bu boyut, farklı kanalların performansını karşılaştırmak için 'Başvuru Kaynağı ve Tipi Verimliliği' Dashboard'unda kullanılır. İşletmelerin hangi kanalların en verimli olduğunu ve hangilerinin süreç optimizasyonu gerektirebileceğini anlamalarına yardımcı olur.

Başvuruların kaynağını belirler, kanal verimliliği, maliyet ve müşteri deneyimi analizine olanak tanır.

Bu bilgi, Fenergo içindeki bir başlangıç veri giriş formunda yakalanabilir veya bir üst sistemden iletilebilir.

Bu metrik, her vaka için 'Ek Bilgi Talep Edildi' aktivitesinin sayısını sayar. Daha yüksek bir sayı, daha fazla karşılıklı iletişim anlamına gelir; bu da süreci geciktirebilir ve kötü bir müşteri deneyimine yol açabilir.

Bu nitelik, 'Ek Bilgi Talebi Olan Vakalar' KPI'ını doğrudan destekler. Başlangıç veri toplama veya karmaşık vaka gereksinimleriyle ilgili sorunlara işaret edebilecek aşırı talep içeren başvuruları belirlemek için kullanılır. Bunu analiz etmek, bilgi toplama sürecini kolaylaştırmaya yardımcı olur.

Eksik başlangıç bilgilerinden kaynaklanan müşteri memnuniyetsizliğini ve süreç gecikmelerini nicelendirerek veri toplama adımının iyileştirilmesine yardımcı olur.

Bu, her bir 'MüşteriBaşvurusu' ID'si için 'Ek Bilgi Talep Edildi' olaylarının sayısı sayılarak türetilen hesaplanmış bir metriktir.

İşleme Süresi, aynı zamanda aktif süre olarak da bilinir, tek bir etkinliğin başlangıç ve bitiş zaman damgaları arasındaki hesaplanan süredir. Bir kaynağın bir görevde aktif olarak çalıştığı süreyi temsil eder.

Bu metrik, performans analizi için temeldir. Darboğaz analizi Dashboard'larında, en çok zaman alan belirli etkinlikleri belirlemek için kullanılır ve iyileştirme çabalarını en çok etki yaratacakları yerlere odaklamaya yardımcı olur.

Bu hesaplanmış metrik, her aktivite için aktif çalışma süresini ölçer ve performans darboğazlarını belirlemek için kritik öneme sahiptir.

'EventEndTime' ve 'EventStartTime' arasındaki fark olarak hesaplanır (EndTime - StartTime).

Müşteri ID'si, ana veri sistemindeki müşteri varlığı için benzersiz referanstır. Başvuru numarası süreç için vaka ID'si iken, Müşteri ID'si edinim aktivitesini belirli bir müşteriye bağlar.

Bu nitelik, tek bir müşterinin edinim geçmişinin analizine olanak tanır; örneğin, zaman içinde birden fazla edinim sürecinden geçmişse. Ayrıca, daha kapsamlı bir iş görünümü için süreç verilerini diğer müşteriyle ilgili verilerle birleştirmeyi sağlar.

İşe alım sürecini benzersiz bir müşteri varlığına bağlar, müşteri odaklı analiz ve veri zenginleştirmeye olanak tanır.

Bu ID, Fenergo içindeki müşteri veya tüzel kişilik kaydında saklanır ve edinim vakasıyla ilişkilendirilir.

Bu nitelik, müşterileri yasal yapılarına veya finansal kuruluşla ilişkilerine göre farklı kategorilere ayırır. Farklı müşteri türleri genellikle değişen karmaşıklık ve durum tespiti gereksinimleri ile farklı edinim yollarını takip eder.

Süreci Müşteri Türüne göre analiz etmek, segmentler arasındaki performans farklılıklarını belirlemeye yardımcı olur. Döngü sürelerini ve onay oranlarını karşılaştırmak için 'Başvuru Kaynağı ve Tipi Verimliliği' Dashboard'u için anahtardır ve özelleştirilmiş süreç iyileştirmelerine yol açar.

Farklı müşteri segmentleri arasında süreç performansının karşılaştırılmasına olanak tanır, bu da genellikle değişen karmaşıklık ve SLA'lara sahiptir.

Bu bilgi, genellikle Fenergo içindeki müşteri veya müşteri varlığında saklanır ve başvuru vakasına bağlanır.

Bu nitelik, sistem tarafından otomatik olarak yürütülen görevler (örn. ilk tarama, sistem kontrolleri) ile bir kullanıcı tarafından manuel olarak gerçekleştirilenler arasında ayrım yapar. Bu, genellikle yürüten kullanıcının bir sistem veya hizmet hesabı olup olmadığı kontrol edilerek belirlenir.

Bu bayrağı analiz etmek, süreçteki otomasyon seviyesini anlamak için çok önemlidir. Otomasyonun verimlilik, maliyet ve hız üzerindeki etkisini nicelendirmeye ve daha fazla otomasyon fırsatlarını belirlemeye yardımcı olur.

İnsan ve sistem etkinlikleri arasında ayrım yapar, bu da otomasyon analizi ve kaynak maliyetlerini anlamak için hayati öneme sahiptir.

Bu, genellikle 'InitiatingUser' alanına göre türetilir. Bilinen sistem kullanıcı ID'lerinin bir listesi, bu bayrağı 'true' olarak ayarlamak için kullanılır.

Bir başvurunun nihai durumu 'Reddedildi' olduğunda, bu nitelik belirli nedeni sağlar. Örnekler arasında 'Arka Plan Kontrolü Başarısız Oldu', 'Eksik Belgeleme' veya 'Yüksek Risk Profili' bulunur.

Bu, başarısız başvuruların temel neden analizleri için hayati bir niteliktir. Hataları kategorize ederek 'Başvuru Yeniden İşleme ve Reddetme' Dashboard'unu doğrudan destekler, işletmenin yaygın sorunları belirlemesine ve ilk seferde geçiş oranını iyileştirmek için düzeltici eylemler uygulamasına yardımcı olur.

Başvuruların neden başarısız olduğuna dair kritik içgörü sağlar, ret oranlarını azaltmak için kök neden analizine olanak tanır.

Tipik olarak, Fenergo'nun vaka iş akışındaki nihai ret durumuyla ilişkili bir neden kodu veya notlar alanında bulunur.

Bu nitelik, tamamlanmış bir vaka için SLA performansının ikili bir göstergesidir. Son, kapatma aktivitesinin zaman damgası 'SlaHedefTarihi'ne eşit veya öncesindeyse 'true', aksi takdirde 'false' olarak ayarlanır.

Bu hesaplanan alan, SLA izlemeyi ve raporlamayı basitleştirir. Genel 'SLA Uyumluluk Oranı' KPI'ını hesaplamak için kolay toplama ve uyumlu ile uyumsuz vakaların süreç özelliklerini analiz etmek için filtrelemeye olanak tanır.

SLA performansını doğrudan ölçer, SLA Uyum Oranı KPI'sinin kolayca hesaplanmasını ve uyumsuz vakaların filtrelenmesini sağlar.

Bu, son vaka aktivitesinin (örn. 'Başvuru Onaylandı', 'Başvuru Reddedildi') zaman damgası, 'SlaHedefTarihi' ile karşılaştırılarak türetilir.

Bu nitelik, müşteriyle ilişkili ülkeyi belirtir; bu da genellikle edinim sürecine uygulanan belirli mevzuat kurallarını ve risk faktörlerini belirler.

Süreci ülkeye göre analiz etmek, döngü süresi, risk seviyeleri ve süreç karmaşıklığı açısından yargısal karşılaştırmalara olanak tanır. Bölgesel farklılıkların operasyonel performansı nasıl etkilediğini anlamaya ve yerel yönetmeliklere uyumu sağlamaya yardımcı olur.

Sürecin coğrafyaya göre segmentasyonuna olanak tanır, bu da düzenleyici etki ve bölgesel performansı analiz etmek için anahtardır.

Bu bilgi, başvuru sürecinde yakalanan ve Fenergo'daki müşteri varlığında saklanan temel müşteri verilerinin bir parçasıdır.

Vaka Sahibi, bir edinim vakasından birincil sorumlu olan birey veya gruptur. Bu kişi, vakanın zamanında ve başarılı bir şekilde tamamlanmasından tipik olarak sorumludur.

Bu nitelik, vaka yöneticisi düzeyinde iş yükü ve performans analizine yardımcı olur. Belirli vaka sahiplerinin daha uzun döngü sürelerine veya daha yüksek ret oranlarına sahip olup olmadığını görmek için kullanılabilir, bu da potansiyel olarak eğitim ihtiyaçlarını veya kaynak dengesizliklerini gösterebilir.

Bir vaka için sorumlu kişiyi veya ekibi belirler, vaka yöneticilerinin performans analizini sağlar.

Bu, genellikle Fenergo'daki birincil vaka varlığında, vaka atamasını gösteren belirli bir alandır.

Bu nitelik, 'Uyumluluk İncelemesi' zaten başladıktan sonra 'Belge İncelemesi'ne dönme veya 'Ek Bilgi Talep Edildi' durumunun herhangi bir tekrarı gibi süreçte geriye doğru bir adımı temsil eden aktiviteleri tanımlar.

Yeniden işlemeyi belirlemek, süreç verimsizliğini ve sürtünmeyi anlamak için kritiktir. Bu bayrak, 'Yeniden İşleme Döngüsü Oranı' KPI'ının doğrudan hesaplanmasına olanak tanır ve süreç akışındaki israf içeren, tekrarlayan adımların etkisini görselleştirmeye ve nicelendirmeye yardımcı olur.

Süreçteki verimsiz yeniden işleme döngülerini vurgular, israfı nicelendirmeye ve ilk seferde doğru oranları artırmak için iyileştirme alanlarını belirlemeye yardımcı olur.

Bu bayrak, aktivite dizisini analiz eden process mining teknikleri kullanılarak türetilir. Örneğin, 'Aktivite A'yı 'Aktivite B' takip eder ve aynı vaka için 'Aktivite A' tekrar görünürse, ikinci 'Aktivite A' yeniden işlemektir.