IT企業でのプロセスマイニング導入事例
athenahelthの事例
athenahelthは、主にクラウドオフィスのソフトウェアによるバックオフィス業務を提供している会社です。具体的には、入院している患者の身体データや診療記録の管理、医療費請求、ケアの調整などのサービスを取り扱っています。
athenahelthは、プロセスマイニングを導入して顧客の経験向上、顧客の業務に更に価値をもたらせることに成功しました。
athenahelthは、もともと新しいサービスと昔のサービスの両方をつなぐワークフローをより把握するためのテクノロジーツールを作ることを目指していました。
新しいサービスでは新規の開発が多かったため、プロセスの変更が多く行われていました。
そのためathenahelthは、明確なプロセスの理解を深めるためのツールとしてプロセスマイニングを導入しました。
ここでは具体的なの事例を紹介します。
最初のプロセスマイニングの導入対象に選んだのが医療提供者、支払者、内部のオペレーションチーム間の相互作用に焦点を当てているサービスラインでした。
理由はこのサービスラインが患者がタイムリーに必要な治療を受けるための業務だったからです。この業務が最初の導入に適していた理由はいくつかあります。
1つは根本的な原因を特定して改善するシステムを必要としていたこと、2つ目はプロセスマイニングを導入できる機会を提供していたこと、最後に3つ目は製品側とオペレーション側の意思決定に必要だったからです。
導入チームは、導入していく中で問題点に気づき将来の実装で適応できる位強固な運用モデルを作成することが必要だと判断しました。
一部の人間だけが導入できても意味がないため、実際のエンドユーザーに参加してもらいプロセスマイニングがどのような効果をもたらすのか実感してもらいました。
結果的にプロセスマイニングを導入して、経営層が頻繁に利用するプロセスヘルスダッシュボードを作成できたことが1番大きな成果でした。
経営層がいつでもログインができ、サービスラインのシステムが正常に作動しているかチェックできるになりました。
これによりathenahelthはコストを削減して、顧客に関わる成果を向上させる業務を特定することに成功しました。
Uberの事例
Uberは、自動車配車ウェブサイトおよび配車アプリを提供している会社です。
Uberは、プロセスマイニングを導入することで6大陸65カ国、700以上の都市にまたがる業務の網羅に成功しました。
結果的にUberは、カスタマーサポートでの業務のばらつきを可視化で見つけ、数百万ドルの大規模コスト削減を達成出来るようにまでなりました。
事業の急速な成長が原因で、業務プロセスがバラバラになっており一貫性がありませんでした。
それにより業務プロセスに無駄が多く発生し、最終的に対応時間にかかるコストが増え、顧客に一貫して優れたサービスを提供することが難しくなっていました。
すべての業務プロセスをしかし、無駄な変化を見つけることができればより少ない労力で迅速に顧客の問題を処理することができると考えプロセスマイニングの導入を決めました。
具体的には、カスタマーサポートのコンタクト処理プロセスを改善できる業務を特定し、レスポンスを早くすることで調和のとれたプロセスを作ることで、レスポンスエラーや手戻りを減らす取り組みを行いました。
試行錯誤しながら導入していき、サポートプロセス全体でより深く業務を把握しいかに早く獲得することができるかと言う課題をほとんど全て解消することに成功します。
プロセスマイニングを導入して、思わぬ非効率な業務が見つかったことで改善を行い、顧客サービス管理システムから膨大な量のデータの抽出を可能にしました。
顧客からの問い合わせチケットの解決時間の大幅な短縮に成功します。現在では、地域、都市、サービスセンター間でチケットの流れとスループット時間を比較する際にプロセスマイニングを用いています。
結果的にUberは、手動でデータ収集をしていた分のコスト削減、サービスのスピードアップに成功し、本来の目的である多くの顧客に対して一貫性のあるサービスを提供することに成功しました。