如何分析业务流程：流程挖掘洞察实践指南

数据与洞察之间的鸿沟

”只要使用流程挖掘，就能获得洞察！” 这句话您可能经常听到。但事实是：洞察并非凭空而来。尽管像ProcessMind这样的现代流程挖掘工具能够自动发现您的流程并计算指标，但将这些数据转化为可操作的改进仍需要付出努力和技巧。

是的，AI驱动的推荐功能可以免费为您提供一些以前需要数小时手动工作才能获得的洞察。ProcessMind的AI推荐能自动发现潜在瓶颈和改进机会。但即便有AI的帮助，您仍然需要将分析引导到正确的方向。

有些人天生善于分析数据，而另一些人则不知从何开始。无论您属于哪一类，本指南都将帮助您从流程挖掘数据中获得更优质的洞察。我们将重点关注分析阶段：当您拥有仪表板时，该如何利用它们呢？

本博客是我们流程改进系列的一部分。 另请参阅我们关于实施改进和持续监控的指南，以了解完整的改进周期。

第二步：探索数据

现在您已经理解了仪表板，是时候开始探索了。在此阶段，您无需寻找任何特定内容。您只需熟悉数据并发现有趣之处。

从流程动画开始

流程动画是了解流程实际运行情况最快捷的方式：

• 观察任务（案例）在流程中是如何流动的
• 注意“交通堵塞”（瓶颈）发生的位置
• 发现任务（案例）来回反复的循环（返工）
• 识别哪些路径是“高速公路”，哪些是“小路”

让动画运行几分钟。您会发现一些在静态图表中容易忽略的模式。

尝试筛选器

使用筛选器以不同方式切分数据：

• 时间段：本月与上季度相比如何？
• 案例属性：不同客户类型行为是否不同？
• 结果：成功案例与问题案例有何不同？

每次筛选器更改都会向您展示流程的新发现。

探索维度

使用选择器按不同维度进行分析：

• 部门或团队
• 区域或地点
• 产品类型或服务类别
• 客户细分

您可能会发现，看似单一的流程实际上是多个不同流程以同一个名称运行。

审视流程变体

每个案例都沿着您的流程路径前进。流程变体向您展示了所有独特的路径以及它们发生的频率：

• 大多数案例遵循的“理想路径”是什么？
• 常见的偏差有哪些？
• 变体的绩效指标如何比较？

通常，少数变体占据了大部分案例，而数十种罕见变体则代表了异常和边缘情况。

讲述自己的故事

在探索过程中，试着解释你所看到的一切。为某些模式的存在创建叙述：

• “来自这个区域的订单处理时间更长，因为它们需要额外的审批”
• “具有这种特征的案例经常会卡在这个队列中”
• “当这种情况发生时，我们会看到这样的后果”

这些故事能帮助你记住模式，并为更深入的分析形成假设。

第四步：深度分析

现在，我们进入详细的工作。针对每个优先问题，运用您的流程挖掘工具进行系统性调查。

将问题与仪表板匹配

不同的问题需要不同的分析工具：

系统地深入挖掘

对于每个问题：

1. 从宏观入手 - 查看相关仪表板上的整体情况。
2. 应用筛选器 - 筛选出您感兴趣的案例。
3. 比较细分 - 表现优秀和表现不佳的群体有何不同？
4. 审查异常值 - 使用案例探查器查看极端示例。
5. 验证模式 - 检查您所观察到的模式是否一致。

记录您的发现

在您发现洞察时：

• 截取关键可视化图表的屏幕截图
• 记录所使用的筛选器和设置
• 写下您的解读
• 捕捉潜在的业务影响

您可以直接从ProcessMind导出图表用于演示。

修复关键数据问题

在此阶段，如果数据质量阻碍您的分析（而不仅仅是不完善），请着手解决。但要有选择性：只修复那些阻碍您回答优先问题的数据。

常用分析技术

以下是一些您可以用来回答常见流程问题的具体分析技术。每种技术都利用ProcessMind的不同功能来发现洞察。

周期时间分析

目标：了解案例耗时多久以及时间都花在哪里。

工具：带有时间指标的流程图、时间分布图。

操作步骤：

1. 将流程图指标切换为平均周转时间或平均处理时间。
2. 查看每个连接上的数字，了解案例在哪里花费的时间最多。
3. 识别最长的转换环节（显示时间时最粗/最暗的箭头）。
4. 区分处理时间（实际工作）和等待时间（步骤之间的空闲时间）。

关注点：

• 耗时异常高的连接环节。
• 案例在继续之前“停滞”的活动环节。
• 中位数与平均值的差异（反映异常值）。
• 按案例类型、区域或其他维度划分的时间模式。

关键洞察：较长的周期时间通常源于等待时间而非实际处理时间。一个为期五天的流程，实际工作时间可能仅有两小时。

瓶颈分析

目标：找出流程中导致任务（案例）停滞或延误的环节。

工具：流程动画、流程图、活动耗时图表

操作方法：

1. 流程动画：观察动画，找出任务（案例）点聚集的活动。这些“交通堵塞”点通常就是任务需要等待的瓶颈。

2. 流程图：切换到时间指标，查找持续时间最长的连接。流入连接耗时较长通常意味着任务在该活动之前排队等待。

3. 条形图：查看“活动耗时”图表，了解哪些活动整体上消耗时间最多。

观察重点：

• 特定活动中任务（案例）的积压群
• 平均耗时高但实际处理时间短的活动（表明存在等待时间）
• 导致瓶颈的步骤（这些步骤本身可能完成很快，但任务在此之后等待）
• 时间波动：有些任务快，有些则非常慢

关键洞察：瓶颈通常发生在慢活动之前，而非活动本身。任务可能很快完成一个步骤，但随后却在队列中等待下一个步骤。

返工分析

目标：找出流程中不必要的重复步骤或循环。

工具：流程图、流程动画、变体分析

操作方法：

1. 在流程图中查找回溯箭头（从后续活动指向前期活动的连接）
2. 启用显示轨迹观看流程动画，观察案例是否逆向移动
3. 使用筛选面板筛选包含重复活动的案例
4. 检查变体分析，看是否存在多次包含相同活动的路径

关注点：

• 案例多次访问的活动
• 特定活动之间的循环（例如，“审核” → “更正” → “审核”）
• 发生返工的案例比例
• 返工给流程增加了多少额外时间

核心洞察：某些返工是可预期的（如质量检查、修正），但过度的返工通常表明需求不明确、质量问题或沟通障碍。

合规性分析

目标：比较实际发生的情况与预期情况。

工具：流程图、变体分析、筛选器

操作方法：

1. 定义流程中的“预期”路径（即理想路径）
2. 使用流程图查看遵循该路径的任务（案例）百分比
3. 筛选出偏离路径的任务（案例）并调查原因
4. 使用变体分析查看任务（案例）所经历的所有不同路径

观察重点：

• 应该始终发生但有时被跳过的活动
• 发生但不应该发生的活动（如：变通方案、手动修正）
• 活动之间出现意料之外的路径
• 过早结束的任务（未达到结束事件）

关键洞察：偏差并非总是坏事。有时，变通方案反而可能揭示出一种更优的工作方式，进而应成为新的标准。

资源分析

目标：了解每个资源（人）的工作职责以及工作量如何分布。

工具：选择器、筛选器、资源图表

操作方法：

1. 使用选择器按资源、团队或部门细分流程
2. 比较不同资源之间的周期时间和吞吐量
3. 查找工作量分布不均的情况
4. 识别涉及特定资源或团队的活动

关注点：

• 资源之间工作分配不均
• 持续比其他资源更慢或更快的资源
• 团队或部门之间的交接模式
• 需要特定专业知识的活动（潜在的单点故障）

核心洞察：资源间的绩效差异可能表明存在培训需求、工具问题或流程设计缺陷，而非个人能力问题。

业务量与趋势分析

目标：了解案例量随时间变化的模式。

工具：时间筛选器、趋势图表、期间比较

操作方法：

1. 使用期间筛选器比较不同的时间范围
2. 观察业务量趋势（案例数量是增加、减少还是稳定？）
3. 比较不同年份或季度之间的同期数据
4. 将业务量变化与流程绩效变化关联起来

关注点：

• 季节性模式（旺季、淡季）
• 与业务事件或变化相关的趋势
• 业务量变化如何影响周期时间和质量
• 预测未来业务量的领先指标

核心洞察：绩效问题可能由业务量激增引起，而非流程本身的问题。了解业务量模式有助于你规划产能。

路径分析

目标：理解案例在流程中采取的不同路线。

工具：流程图、变体分析、路径筛选器。

操作步骤：

1. 查看流程图以识别主要决策点（分叉）。
2. 检查每个传出连接上的百分比以了解路由情况。
3. 使用变体分析查看所有独特路径及其频率。
4. 筛选特定路径以比较其绩效。

关注点：

• 主导路径与边缘案例。
• 不同路径之间的绩效差异。
• 意外过长或复杂的路径。
• 更高效地路由案例的机会。

关键洞察：通常80%的案例只遵循少数几条路径，而数十种变体则占据了剩余的20%。首先将改进工作集中在高流量路径上。

第六步：下一步行动

您的分析已完成，并且您已经展示了分析结果。现在该做什么？

跟进行动项

演示结束后，可能会有：

• 额外分析请求
• 关于要推行哪些改进的决策
• 负责推动变革的人员分配

跟踪这些事项，确保它们不会在日常运营中被遗漏。

付诸实施

分析洞察需要转化为实际的流程变更。请参阅我们关于实施流程优化的指南，了解将洞察转化为改进的实际步骤。

建立监控机制

一旦变更实施，你需要验证其是否有效。我们的持续流程监控指南将解释如何随时间跟踪改进情况。

为未来记录

创建文档，以便您的工作可以传承和发展：

• 调查了哪些问题
• 使用了哪些数据（及其局限性）
• 发现了哪些研究结果
• 做出了哪些决策

这些机构知识对于未来的分析工作非常有价值。

庆祝进展

从流程数据中获取真实洞察是一项成就。无论您是证实了猜测、发现了惊喜，还是识别出改进机会，您都为您的组织增加了价值。

现在，再次启动这个循环。 流程改进是一个持续的过程，您的数据中总有更多值得学习的地方。

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相关资源：

• 什么是流程挖掘？ - 基础指南
• 数据驱动流程改进战略指南 - DMAIC框架
• 流程挖掘挑战与最佳实践 - 避免常见陷阱