Современный ритейл — это сложная экосистема процессов, где на каждом этапе критически важно обеспечивать эффективность, скорость и удовлетворенность клиента. В условиях растущей конкуренции стандартные методы управления больше не дают нужного результата. Компании ищут инновационные решения, которые позволяют не просто анализировать бизнес-операции, но и динамично их улучшать. Одной из таких технологий является интеллектуальный анализ процессов (Process Mining) — инструмент, который дает ритейлу возможность заглянуть вглубь существующих алгоритмов и найти скрытые точки роста. Станислав Кузубов, бизнес-аналитик центра компетенций по системам управления ИТ и мониторинга компании «Т1 Интеграция», — о том, как работает Process Mining, на четырех примерах.

Process Mining: рентген для бизнес-процессов

Process Mining — это методология, которая сочетает в себе аналитические инструменты и визуализацию бизнес-процессов. Она собирает данные из различных источников: CRM, ERP, внутренних сервисов и даже таблиц Excel. На их основе строится точная картина операций «как есть» — она позволяет выявлять узкие места, излишние шаги и скрытые отклонения, которые не видны при традиционных BI-подходах.

Основной механизм работы Process Mining можно описать так:

1. Анализ логов событий. Технология извлекает данные о каждом этапе процесса из различных информационных систем.
2. Визуализация процессов. На основе данных строится наглядная модель реального процесса.
3. Выявление отклонений. Process Mining помогает оперативно фиксировать сбои и находить причины их возникновения.

Преимущества Process Mining для ритейла

Для наглядности рассмотрим использование методологии на примере оптимизации экспресс-доставки в крупном ритейлере бытовой техники и электроники.

Традиционно этот процесс проектируется как четкая и прозрачная последовательность шагов:

1. Создание заявки.
2. Подготовка заказа.
3. Подбор перевозчика.
4. Передача заказа курьеру.
5. Доставка до клиента.
6. Личная передача заказа покупателю.

Этот алгоритм должен обеспечивать выполнение соглашения об уровне обслуживания (Service Level Agreements, SLA), минимизировать отклонения и поддерживать высокий уровень клиентской удовлетворенности. Однако в реальности все выглядит иначе, и процесс может усложняться множеством факторов.

Например, курьер не всегда находит покупателя на месте. В результате товар возвращается в точку выдачи, а цикл доставки срывается. К сбоям в логистической цепочке также приводят ошибки в создании заказа или передаче данных в системы партнеров-перевозчиков. Однако традиционные подходы к аналитике часто не позволяют понять, на каком этапе возникла проблема и как исправить ситуацию. На помощь приходит Process Mining.

Кейс «Скорость доставки — скорость успеха»

Ритейлер использовал единые стандарты: заказ должен быть доставлен в течение двух часов вне зависимости от региона и расстояния. Но такие SLA не всегда выполнимы, что зачастую приводило к нарушению качества сервиса в некоторых зонах.

Решение

С помощью технологии Process Mining ритейлер изучил реальные маршруты доставки и длительность выполнения заказов в каждом регионе. Анализ показал, что фиксированный лимит в два часа был невыполним для удаленных территорий, где логистика занимала больше времени. Команда протестировала гипотезы сегментации сроков и гибко адаптировала стандарт в зависимости от региона и расстояния.

В результате зона покрытия была поделена на временные слоты: один или два часа для городов с оптимальной логистикой и три часа для отдаленных территорий. Уровень выполнения SLA вырос на 14%, при этом общее количество заказов не сократилось.

Кейс «Курьеры-невидимки: как найти и удержать»

Срывы SLA в экспресс-доставке часто возникали из-за задержек в подборе курьеров. Анализ показал, что стандартные алгоритмы не учитывают специфику локаций торговых точек, что приводит к перегрузке одних магазинов и недостатку ресурсов в других.

Решение

С помощью Process Mining команда проанализировала все этапы этой процедуры. Оказалось, например, что в торговых центрах с высокой нагрузкой курьеры дольше стояли в очереди, в то время как точки в менее загруженных районах оставались не задействованы. Более того, выяснилось, что текущий алгоритм не брал в расчет время, необходимое на дорогу до магазина.

Менеджмент скорректировал протоколы, чтобы учитывать геолокацию работников, текущие дорожные условия, а главное — данные о загруженности торговых точек. В итоге время подбора курьера сократилось в два раза, а уровень оказания услуги (SLA) вырос на 5%.

Кейс «Витринный товар: как превратить в покупку»

Выкупаемость заказов, которые включали витринные образцы, была крайне низкой — менее 40%.

Решение

Process Mining помог детально проанализировать причины малого количества покупок витринных товаров. Оказалось, что клиенты отказывались от таких товаров из-за дефектов или долгого ожидания обработки. Ключевой проблемой была ручная проверка витринных образцов на брак.

Алгоритм был скорректирован: команда ввела единые стандарты для быстрого контроля качества демонстрационной продукции, а также автоматизировала подбор магазина с нужным товаром, чтобы ускорить этап передачи покупки в доставку. Благодаря этому выкупаемость заказов с витрины выросла до 70%, а общая — на 2,2%.

Кейс «ИТ-детективы: расследование инцидентов с Process Mining»

После внедрения новой функциональности — передачи товаров курьерам по коду — начались сбои. Магазины не могли обработать заказы, поскольку система отмечала их как «недоступные к выдаче».

Решение

Process Mining помог выявить аномальные сценарии, которые не были учтены в тестировании. Основная причина сбоя — повторное создание заказа при возврате товара курьером, что приводило к конфликтам в логах. Система не предусматривала, что после неудачной попытки вручения сотрудники магазина могут оформить доставку повторно.

Анализ логов не показывал ошибок — в алгоритме просто отсутствовал необходимый сценарий. По итогам проведения Process Mining команда доработала процесс обработки заказов и сократила время на разбор инцидентов.

Как Process Mining помогает ритейлу

Process Mining позволяет детально изучить все аспекты цепочки доставки. Эта технология дает возможность визуализировать реальные процессы, а не их теоретическую модель — затем выявить аномалии, найти корневые причины проблем и предложить эффективные пути их решения.

Более того, благодаря Process Mining процесс разбивается на мельчайшие детали. Это позволяет не только устранить существующие сбои, но и выявлять потенциал для дальнейшего совершенствования бизнес-алгоритмов. Результатом применения технологии станет оптимизация процессов в компании.