零售业流程挖掘｜ProcessMind

面向零售业的流程挖掘

在零售业，订单履约速度和单笔成本取决于电商、仓储、配送与服务环节如何衔接。流程挖掘关联带时间戳的订单事件，呈现端到端流程：订单在哪些环节等待、哪些履约路径耗时更长，以及退货在哪些环节造成返工。

为什么要追踪订单的完整流程？

全渠道订单在送达客户之前，可能要经过多个系统和团队。退货随后可能触发检查、退款、重新入库或客户跟进。单个系统的报告只能展示流程的一部分，未必能呈现整个流程中的交接顺序和延误。

将每笔订单视为一个案件。利用其事件历史追踪从下单到履约和配送的路径，并在发生退货时关联相应事件。这样，团队就能共同了解流程的实际运行情况，而不必依赖彼此独立的报告或假设。

可以衡量哪些订单履约指标？

从一个具体问题入手，例如订单在发货前在哪个环节耗时最多，或哪些履约路径涉及额外交接。只要事件数据包含案例ID、活动和时间戳，您就可以衡量：

• 从下单到各履约节点的周期时间
• 活动和交接之间的等待时间
• 最常见的流程变体，包括例外情况
• 返工和重复活动
• 不同路径订单之间的差异

这些是流程指标，并不代表对库存准确性、销售额或配送结果的承诺。它们可以指出需要调查的环节，并为后续比较提供基准。

退货如何增加单笔订单成本？

退货带来的工作往往不止退款。退回的商品可能要经过收货、检查、处理和重新入库，中间还可能出现异常或重复步骤。如果数据支持，您可以将这些事件关联到原始订单，再衡量各条路径的耗时和重复工作的情况。

这有助于量化退货周期时间、等待时间和返工情况。比较不同退货路径，找出耗费精力最多的活动或交接环节。团队可以据此审视流程，而不必假设每笔退货都遵循相同路径。

流程挖掘如何处理零售数据？

电商平台通常会记录订单和退货事件的时间戳。导出相关数据，并整理成包含案例ID、活动和时间戳的事件日志。如果相关字段可用且有助于分析，您还可以添加渠道或履约地点等属性。

在ProcessMind中，使用流程挖掘，根据事件数据还原流程路径，并分析流程变体、周期时间、瓶颈和返工情况。分析结果取决于您提供的事件，因此可见内容受数据范围和质量影响。有关数据准备的说明，请参阅流程挖掘数据文档。

如何在实施流程变更前评估效果？

测得基准后，记录当前流程和您希望评估的变更。使用BPMN 2.0建模，让运营、分析和IT团队清楚了解流程及拟议变更。

然后使用流程模拟比较不同方案，例如调整交接环节或路由规则。模拟可估算拟议流程对周期时间和等待时间等指标的影响，但不会执行变更，也不保证特定结果。

如何开始？

选择一个履约或退货问题，并确认可以导出相关事件。首次分析应聚焦于：

1. 选择订单或退货作为案例，并确定要纳入的活动。
2. 检查每个事件是否都有可用的时间戳和案例ID。
3. 构建事件日志，并查看其中呈现的流程路径。
4. 衡量周期时间、等待时间、流程变体和重复工作。
5. 根据分析结果决定下一步评估哪项变更。

了解首份事件日志呈现的情况后，再扩大分析范围。了解其他行业的情况，请参阅消费品行业用例。

自动化可能在哪些环节发挥作用？

流程数据可以显示哪些工作反复发生、哪些环节在等待交接，以及哪些步骤依赖人工操作。这些模式有助于您判断哪些活动值得评估自动化，但不能据此认定自动化一定适用。选择方案前，请考虑异常情况、控制要求及其对整个流程的影响。

了解如何发现自动化机会，看看流程挖掘如何支持评估。若要深入了解流程路径和瓶颈分析，请参阅如何分析流程。

分析一条履约或退货流程

电商平台已为订单和退货事件记录时间戳，因此您可能只需导出一次数据，就能开始分析。先选择一条流程，利用其中的事件数据查看周期时间、等待时间和返工集中在哪些环节。