Компания «Техносерв», один из ведущих российских системных интеграторов, выполнила проект по внедрению технологии Process Mining для анализа и оптимизации бизнес-процесса технической поддержки абонентов В2С ПАО «Ростелеком».
Анализ одного из самых массовых бизнес-процессов (15 миллионов обращений абонентов в год в 7 макрорегионах) позволил выработать предложения по его оптимизации, оценить потенциальный экономический эффект, разработать план реализации предложений.
Тысячи сотрудников служб технической поддержки «Ростелекома» за год обрабатывают более 15 миллионов обращений абонентов по вопросам качества услуг. В соответствии с принципами непрерывного улучшения, компания приняла решение усовершенствовать процесс – сократить себестоимость техподдержки и улучшить клиентский опыт. Первым шагом трансформации стал проект по выявлению и оценке влияния «узких мест» – аномалий в выполнении задач, отклонений от установленной процедуры, которые осложняют и затягивают ее выполнение. Учитывая масштаб задачи, для глубинного исследования бизнес-процесса специалисты «Ростелеком» выбрали технологию Process Mining. Она позволяет сократить затраты времени и ресурсов на исследование бизнес-процессов, исключить влияние «человеческого фактора» на результат.
На первом этапе «Техносерв» помог интегрировать инструменты Process Mining в ИТ-ландшафт компании. Затем были определены и исследованы потенциальные источники информации – автоматизирующие процесс информационные системы «Ростелеком» и хранящиеся в них «цифровые следы» процесса, такие как записи о поступившем обращении, выезде бригады, исполнении задачи. С помощью настроенных экспертами «Техносерв» процедур интеграции и преобразования данных, в систему Process Mining были загружены 196 миллионов записей об активностях, выполненных при обработке миллионов обращений. По ним была восстановлена модель сквозного бизнес-процесса – его «цифровой двойник» – и выполнена итеративная проверка ее корректности.
На основе модели специалисты «Техносерв» спроектировали и настроили аналитические отчеты, отображающие особенности процесса, его потенциальные «узкие места» и KPI в разрезе маршрутов движения обращений.
Ключевым этапом проекта стало формулирование гипотез об областях для оптимизации процесса. Из всего множества обращений было выделено более 700 тысяч различных маршрутов обработки обращений и определено 9 эталонных сквозных сценариев. Проработка гипотезы включала обнаружение отклонения от эталонного сценария, проверку гипотезы с помощью технологии Process Mining, расчет ее эффекта на бизнес, анализ причин возникновения и разработку мер оптимизации с определением ресурсов. Всего было сформулировано более 20 гипотез об «узких местах», по-разному проявляющих себя в разных макрорегионах.
«Исследование процессов массового обслуживания в масштабах «Ростелекома» – очень серьезное по затратам и срокам мероприятие, комментирует Михаил Курдин, директор офиса операционной эффективности компании «Ростелеком». — Делать его вручную крайне сложно: к моменту, когда вся необходимая информация будет собрана и проанализирована, процесс часто может поменяться уже несколько раз. Применение технологии Process Mining позволило нам анализировать процесс быстрее и нагляднее, а оценивать результаты внесенных изменений – практически сразу после их применения. Важно, что мы заставили работать уже имеющиеся у нас данные, сделали на базе них новый сервис для бизнеса – менеджеры и владельцы процесса видят реальную картину процесса, могут получать оперативные оповещения об отклонениях в нем. Всего лишь за 7 месяцев слаженной совместной рабочей группы «Ростелекома» и «Техносерва», благодаря отличной организации управления проектом, высокому уровню технической компетенции экспертов «Техносерв» и созданной позитивной атмосфере мы запустили платформу Process Mining, проанализировали один из наиболее масштабных процессов, сформировали свой центр компетенции по новой технологии».
«Проект стал особенным для нас по нескольким причинам. Во-первых, это комплексность решаемых задач и применяемых технологий. Сейчас специалистам ПАО «Ростелеком» доступны, помимо классических возможностей Process Mining, также возможности мониторинга бизнес-процессов, применения встроенных инструментов Machine Learning и средств автоматического реагирования на обнаруженные проблемы в процессе. Второй значимый для нас фактор – масштаб процесса с точки зрения числа вовлечённых сотрудников и объема исследуемых данных. В рамках проекта мы существенно дополнили свою методологию проверки корректности данных и восстановления процесса. Третий значимый фактор – выполнение проекта в online-формате. Запуск проекта и этап исследования процесса совпали с началом карантина, поэтому нам с коллегами из «Ростелеком» пришлось оперативно перевести взаимодействие в онлайн-каналы и научиться проводить обследование в удаленном режиме. Это стало возможным только благодаря взаимной поддержке со стороны всех участников рабочей группы», – рассказал Алексей Николаев, директор центра компетенций по системам управления ИТ и мониторинга компании «Техносерв».
