プロセス マイニングは、ビジネス イベント ログを分析して小売業者に詳細な運用マップを提供し、解決すると運用効率が大幅に向上する非効率性を明らかにします。
小売業界にとって、今年は変化の10年であり、プロセスマイニングは、ビジネスリーダーに課題に対処し、チャンスをつかむための重要な機会を提供します。オンラインショッピングは、この10年間で2倍になると予測されています。一方、小売業者はますます複雑化する流通とサプライチェーンの物流に直面しており、今日の新しく複雑な環境に合わせてフルフィルメント業務を最適化し、適応させる必要があります。
消費者がより安価な代替品に切り替えているため (80% が小容量パックやより安価なブランドに切り替えています)、小売業におけるデータ統合とプロセス マイニングのメリットを享受するのにこれほど良い時期はありません。このテクノロジーは、効率性を高め、収益を向上させ、生成型人工知能 (AI) などのテクノロジーの導入への道を開く「隠れた」機会を発見する能力を提供します。
プロセス マイニングは、イベント ログを使用してビジネス プロセスを分析し、ビジネス内で実際に何が起こっているかをエンドツーエンドで表示します。そのため、プロセスが重視される小売業に最適です。
小売業者は、毎日、複数のシステムで数千、あるいは数十万ものトランザクションやプロセスを実行することがよくあります。データ統合を通じてこれらすべてのシステムを 1 つにまとめ、プロセス インテリジェンスを適用できれば、大きなチャンスが生まれます。
プロセス データを明確でわかりやすい形式で利用できるようにすることで、プロセスが実際にどのように実行されるかを完全に把握でき、小売業者の業務を改善できるアクションが強調されます。
プロセスマイニングが機能する理由
プロセス マイニングは既存のシステム上で機能するため、小売業者は既存のテクノロジーを「取り壊して置き換える」必要がありません。これにより、ビジネス リーダーは問題を解決するための有益な視点を得ることができます。データ統合とプロセス マイニングは MRI スキャンのように機能し、プロセスがどのように機能するかの全体像を提供し、システム内の隠れた価値の機会を特定します。
ある大手小売業者は、プロセス インテリジェンスのおかげで、出荷利用率を 31% 向上させることができました。プロセス インテリジェンスにより、この小売業者はトップダウンの視点を取り入れ、供給計画、輸送、配送のさまざまなチーム間の連携を改善できました。同社はプロセス インテリジェンスを使用して、アイドル状態のトラックの数を最小限に抑え、輸送コストを削減し、走行距離と炭素排出量を削減して、ESG 目標の達成に貢献しました。
バックオフィスでは、プロセスマイニングによって効率が向上し、手動のプロセスを自動化し、重複支払いや不当な割引などの問題を回避できます。
AI財団
データを習得して理解することは、生成 AI などの新しいテクノロジーを導入する上で重要であり、ビジネス実行を 360 度視野で把握できることは、この貴重なテクノロジーを導入するための足がかりとなります。
たとえば、フランスの小売業者カルフールは最近、プロセス インテリジェンスのパワーと生成 AI の可能性を組み合わせました。40 か国で 14,000 を超える店舗を展開するこの小売業者は、ChatGPT とプロセス インテリジェンスから得たデータを組み合わせて、生成 AI を使用して間接バイヤーからの見積もりを比較する実験を行っています。
小売業者は、概念実証実験により、手作業で行う場合の10分ではなく、わずか30分で購入者からの見積もりを分析でき、組織に数千ユーロの節約をもたらす可能性があると報告した。
カルフールは現在、プロセス インテリジェンスと生成 AI の組み合わせをマーケティングや人事 (HR) などの他の領域に適用する方法を検討しており、時間と費用の節約に重点を置きます。
収益の向上
英国の顧客は、過去 27 年間にオンライン小売業者から購入した衣料品の XNUMX% を返品しました。返品は小売業者に年間数十億ドルのコストがかかるため、プロセス インテリジェンスは返品プロセスを効率化するだけでなく、顧客が商品を返品する原因となっている問題に焦点を当てることもできます。
プロセス インテリジェンスにより、小売業者は返品につながる問題を「先取り」できるようになり、注文の返送やキャンセルにつながるエラーを最初に明らかにして特定できるようになります。
スイスの高級小売業者 Globus は、プロセス マイニングを使用して、自社のビジネスにおける返品につながる根本的な問題を特定し、異なるシステム間に潜む非効率性を発見しました。この非効率性が隠れているため、ある顧客が商品をオンラインで予約し、別の顧客が同じ商品を購入する可能性がありました。
Globus はプロセス インテリジェンスを使用して全体のキャンセル率を 20% 削減し、組織がスループット時間と返品率をリアルタイムで視覚化できるロジスティクス ダッシュボードも導入しました。
今日の顧客にとって、効率的な返品は不可欠な顧客サービスの一部であり、サービスが最適でないと顧客を遠ざけてしまう可能性があります。プロセス インテリジェンスからの洞察に基づいて、返品における適切に管理された「リバース ロジスティクス」により、返品された製品を迅速に再販できます。つまり、企業は過剰在庫や不足在庫に悩まされることがなく、返品の輸送、保管、処理にかかるコストを抑えることができます。
より効率的な未来
小売業界のリーダーにとって、データ統合とプロセス インテリジェンスがもたらす機会を活用するのは今です。プロセス インテリジェンスは、ビジネス プロセスの合理化に役立つだけでなく、生成 AI などの新興テクノロジーを導入するための最適なステップにもなります。
重要なのは、返品などの分野で顧客満足度を高めることにも役立つことです。オンライン ショッピングが急増し、コスト意識の高い消費者がバーゲン品を求めて買い物をするなど小売業が流動的になる中、プロセス インテリジェンスは、急速に変化する世界で小売業者が先頭に立つためのツールを提供します。
著者について： Rupal Karia 氏は最近、データ処理会社 Celonis の UK&I カントリー リーダーに任命されました。
ソースから 小売インサイトネットワーク
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