Manchmal ist der Prozess schon perfekt ausgearbeitet und interne Test haben gezeigt, dass die Performanz höher ist als von allen bisherigen Versionen. Falls die Kunden den Prozess nun aber ganz anders nutzen als geplant, dann hilft einem die Theorie leider nur begrenzt. Um diese Differenz zwischen Theorie und Praxis zu erfassen, kann Process Mining genutzt werden. Mit anderen Worten: Wer wissen will wie leistungsfähig seine aktuellen Prozesse in der Praxis sind, der sollte sich mit Process Mining beschäftigen. Doch was genau ist das eigentlich?

Begriffserklärung

Process Mining ist eine Technologie zur systematischen Analyse und Auswertung von Geschäftsprozessen. Sobald also eine Prozessinstanz erstellt wird, werden alle wichtigen Transaktionsdaten dazu gespeichert. Welche Daten dann wichtig sind, liegt im Auge des Betrachters. Es können z.B. Informationen über die Dauer der einzelnen Aktivitäten, die gesamte Durchlaufzeit oder der genaue Pfad, den der Anwender im Prozess durchläuft, interessant sein. Natürlich gibt es hier unzählige Möglichkeiten Prozesse auszuwerten.

Diese Transaktionsdaten von Prozessen werden normalerweise automatisch erstellt und müssen nur noch ausgewertet werden. Dafür gibt es bestimmte Process Mining Software die alle Datensätze analysiert und daraus Grafiken und Statistiken erstellt. Mithilfe dieser Software kann man anschließend ermitteln wie der Prozess in der Praxis genutzt wird und ob er überhaupt so funktioniert wie es sich das Unternehmen wünscht.

Beispielsweise kann man bei einem Bestellprozess herausfinden wie oft die Kunden noch mal zu den Angeboten zurückspringen, bevor sie den Kauf abschließen oder wie viele Leute den Newsletter im Verkaufsprozess dazu bestellen oder wie oft Kunden den Kauf nicht abschließen.

Aus diesen Daten können viele und aussagekräftige Informationen über den Prozess, aber auch das Verhalten der Kunden gewonnen werden. Diese Informationen könnten eventuell sogar für andere Bereiche wie das Marketing nützlich sein.

Herausforderungen

Dabei kann es passieren, dass gegebenenfalls falsche Rückschlüsse aus Daten gezogen werden, weil versehentlich nur ein Teil des Ganzen betrachtet wird oder die Daten nicht repräsentativ sind. Deshalb ist die Datenerstellung und die Auswahl der Daten extrem wichtig, um richtige Entscheidungen zu treffen!

Um diese Daten bestmöglich zu erheben, müssen die Prozesse innerhalb des Unternehmens gut bekannt, strukturiert und von IT-Systemen unterstützt sein. Ein schlecht digitalisierter Prozess, führt eventuell zu falschen Rückschlüssen aus fehlenden Daten oder anderen Fehlern und hat deutlich höhere Einführungskosten.

Die Datenmenge sollte zunächst sehr groß sein, um zu verhindern dass falsche Rückschlüsse gezogen werden. Größe allein reicht jedoch nicht. Es ist auch wichtig, dass die Daten eine hohe Varianz aufweisen. Bei einem Bestellprozess sollten beispielsweise alle Kundengruppen und auch Altersgruppen analysiert werden, um die besten Entscheidungen zu treffen. Wer nur Kunden mit einem Macbook und jünger als 30 bewertet, kann nicht erwarten dass das Ergebnis ein perfekter Prozess ist der für jeden Kunden optimal funktioniert.

Das heißt aber auch nicht, dass man es allen recht machen kann. Der Prozess wird niemals perfekt sein und damit muss man sich abfinden. Die Definition von Rahmenbedingungen die erfüllt sein sollten, so dass der Großteil der Kunden einen reibungslosen Ablauf erhält, ist sinnvoll. Wenige Ausnahmen zu perfektionieren kann zu einer Geld- und Zeitverschwendung führen und kaum Mehrwert bringen.

Möglichkeiten

Process Mining ist oftmals auf einzelne Prozesse beschränkt und hilft dabei, diese zu analysieren und zu optimieren. Trotzdem ist es auch eine Überlegung wert, verschiedene Prozesse nicht nur isoliert zu betrachten, sondern auch in Zusammenhang zueinander. Schlussendlich sind alle Prozesse immer noch Teil eines Unternehmens. Je besser die Zusammenhänge der einzelnen Prozesse erfasst werden, desto besser kann optimiert werden. Außerdem können eventuell alternative Fehlerquellen gefunden werden, die Einfluss auf den Prozess nehmen.

Prinzip der Iteration
iteration_process_mining

Selbstverständlich gilt auch für Process Mining: Einmal ist keinmal. Wer das Ganze also nur einmal durchführt und anschließend denkt er hat nun den perfekten Prozess, der hat sich getäuscht. Da das Unternehmensumfeld und damit auch die Kundenanforderungen sehr dynamisch sind, muss auch der Prozess sich diesen Rahmenbedingungen anpassen.

Das bedeutet, dass der Prozess in regelmäßigen Abständen analysiert und optimiert wird. Dadurch kann Fehlern vorgebeugt werden und die Chance auf einen besseren Prozess steigt deutlich an. Mit einem verbesserten Prozess steigt meistens auch die Kundenzufriedenheit an, da Abläufe schneller und zuverlässiger sind und es seltener zu Problemen kommt. Durch Process Mining kann also auch die Kundenzufriedenheit steigen und damit entfallen entprechende Bearbeitungs- und Entschädigungskosten.

Sie möchten Process Mining in ihrem Unternehmen einführen? Sie überlegen noch, welche Process Mining Software für Sie in Frage kommt? Wir helfen Ihnen gerne dabei.

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