Process mining cho ngành bán lẻ | ProcessMind

Process mining cho ngành bán lẻ

Trong ngành bán lẻ, tốc độ xử lý đơn hàng và chi phí mỗi đơn phụ thuộc vào cách công việc luân chuyển giữa các hệ thống thương mại, kho hàng, giao nhận và dịch vụ. Process mining kết nối các sự kiện đơn hàng có dấu thời gian để cho bạn thấy toàn bộ quy trình: đơn hàng phải chờ ở đâu, luồng xử lý nào mất nhiều thời gian hơn và khâu trả hàng phát sinh việc phải làm lại ở đâu.

Vì sao cần theo dõi đơn hàng từ đầu đến cuối?

Một đơn hàng đa kênh có thể đi qua nhiều hệ thống và nhóm trước khi đến tay khách hàng. Sau đó, việc trả hàng có thể kéo theo khâu kiểm tra, hoàn tiền, nhập lại kho hoặc liên hệ khách hàng. Báo cáo từ từng hệ thống chỉ cho thấy một phần hành trình, chứ không phải lúc nào cũng thể hiện thứ tự bàn giao và độ trễ trong toàn bộ quy trình.

Xem mỗi đơn hàng là một hồ sơ. Dựa vào lịch sử sự kiện để theo dõi hành trình từ lúc đặt hàng, qua xử lý và giao hàng, rồi liên kết các sự kiện trả hàng nếu có. Nhờ đó, nhóm của bạn có chung góc nhìn về cách quy trình diễn ra trên thực tế, thay vì dựa vào các báo cáo rời rạc hoặc giả định.

Có thể đo lường những gì trong khâu xử lý đơn hàng?

Hãy bắt đầu bằng một câu hỏi cụ thể, chẳng hạn đơn hàng mất nhiều thời gian nhất ở đâu trước khi được gửi đi, hoặc luồng xử lý nào cần bàn giao nhiều lần hơn. Với dữ liệu sự kiện có mã hồ sơ, hoạt động và dấu thời gian, bạn có thể đo lường:

• Thời gian chu kỳ từ lúc đặt hàng đến các mốc xử lý đơn
• Thời gian chờ giữa các hoạt động và lần bàn giao
• Các biến thể quy trình phổ biến nhất, kể cả trường hợp ngoại lệ
• Việc phải làm lại và các hoạt động lặp lại
• Khác biệt giữa các đơn hàng đi theo những luồng khác nhau

Đây là các chỉ số của quy trình, không phải cam kết về độ chính xác của hàng tồn kho, doanh số hay kết quả giao hàng. Chúng cho bạn biết nên tìm hiểu ở đâu và tạo cơ sở để so sánh.

Trả hàng làm tăng chi phí mỗi đơn như thế nào?

Việc trả hàng có thể phát sinh nhiều công đoạn hơn cả khâu hoàn tiền ban đầu. Hàng trả lại có thể cần được tiếp nhận, kiểm tra, phân loại và nhập lại kho, đôi khi còn có ngoại lệ hoặc bước phải lặp lại. Nếu dữ liệu cho phép, hãy liên kết các sự kiện này với đơn hàng ban đầu, rồi đo thời gian của từng luồng và xác định công việc bị lặp ở đâu.

Nhờ đó, bạn có thể tính thời gian xử lý trả hàng, thời gian chờ và khối lượng việc phải làm lại. So sánh các luồng trả hàng để xác định hoạt động hoặc lần bàn giao nào tốn nhiều công sức nhất. Nhóm của bạn có thể dựa vào kết quả này để rà soát quy trình mà không mặc định mọi trường hợp trả hàng đều diễn ra giống nhau.

Process mining sử dụng dữ liệu bán lẻ như thế nào?

Các nền tảng thương mại thường ghi dấu thời gian cho sự kiện đặt hàng và trả hàng. Xuất dữ liệu liên quan rồi chuẩn bị thành nhật ký sự kiện có mã hồ sơ, hoạt động và dấu thời gian. Nếu có và phù hợp với câu hỏi phân tích, hãy thêm các thuộc tính như kênh bán hàng hoặc địa điểm xử lý đơn.

Trong ProcessMind, dùng Process Mining để dựng lại các luồng từ dữ liệu sự kiện và tìm hiểu biến thể, thời gian chu kỳ, điểm nghẽn và việc phải làm lại. Kết quả phân tích phản ánh các sự kiện bạn cung cấp, nên những gì bạn xem được phụ thuộc vào phạm vi và chất lượng dữ liệu. Để biết cách chuẩn bị dữ liệu, xem tài liệu về dữ liệu cho process mining.

Đánh giá thay đổi quy trình trước khi áp dụng bằng cách nào?

Khi đã có số liệu ban đầu, hãy ghi lại luồng hiện tại và thay đổi bạn muốn đánh giá. Dùng mô hình hóa bằng BPMN 2.0 để giúp các nhóm vận hành, phân tích và CNTT hiểu rõ quy trình cùng những thay đổi đề xuất.

Sau đó, dùng Process Simulation để so sánh các kịch bản, chẳng hạn thay đổi cách bàn giao hoặc quy tắc định tuyến. Mô phỏng ước tính thay đổi quy trình đề xuất có thể ảnh hưởng thế nào đến các chỉ số như thời gian chu kỳ và thời gian chờ. Công cụ không thực hiện thay đổi hay đảm bảo một kết quả cụ thể.

Bắt đầu như thế nào?

Chọn một câu hỏi về xử lý đơn hàng hoặc trả hàng, rồi xác nhận bạn có thể xuất các sự kiện liên quan. Tập trung vào lần phân tích đầu tiên:

1. Chọn đơn hàng hoặc trường hợp trả hàng làm hồ sơ, rồi xác định các hoạt động cần đưa vào.
2. Kiểm tra để bảo đảm mỗi sự kiện có dấu thời gian và mã hồ sơ dùng được.
3. Tạo nhật ký sự kiện và xem lại các luồng quy trình được thể hiện.
4. Đo thời gian chu kỳ, thời gian chờ, biến thể và công việc lặp lại.
5. Dựa vào kết quả để quyết định thay đổi nào cần đánh giá tiếp theo.

Mở rộng phân tích sau khi hiểu được những gì nhật ký sự kiện đầu tiên cho thấy. Để xem một góc nhìn khác trong ngành, xem trường hợp sử dụng hàng tiêu dùng.

Tự động hóa có thể hữu ích ở đâu?

Dữ liệu quy trình có thể cho bạn thấy công việc bị lặp, phải chờ bàn giao hoặc phụ thuộc vào thao tác thủ công ở đâu. Những dấu hiệu này giúp bạn xác định hoạt động nào cần được đánh giá để tự động hóa, nhưng không chứng minh rằng tự động hóa là phù hợp. Trước khi chọn cách làm, hãy cân nhắc các trường hợp ngoại lệ, biện pháp kiểm soát và ảnh hưởng đến toàn bộ quy trình.

Đọc cách tìm cơ hội tự động hóa để biết process mining có thể hỗ trợ đánh giá ra sao. Để tìm hiểu kỹ hơn về cách phân tích luồng quy trình và điểm nghẽn, xem cách phân tích quy trình.

Phân tích một luồng xử lý đơn hàng hoặc trả hàng

Nền tảng thương mại của bạn đã ghi dấu thời gian cho các sự kiện đặt hàng và trả hàng, vì vậy có thể bạn chỉ cần xuất dữ liệu là bắt đầu phân tích được. Hãy chọn một luồng duy nhất và dùng dữ liệu sự kiện để xem thời gian chu kỳ, thời gian chờ và việc phải làm lại phát sinh ở đâu.