AOC

Herausforderung

Wie man schnell Verbesserungspunkte im Betrieb des Support-Services erkennt und die Maßnahme bestimmt, die sich am besten auf die Benutzerzufriedenheit auswirkt.

problematisch

Das AOC-Konsortium bietet Benutzern Unterstützung durch das Benutzerservicezentrum (CAU), von wo aus Verwaltungen, Bürger und Unternehmen Anfragen und Anfragen zu den Diensten des AOC-Konsortiums stellen können. Das Wachstum der Aktivitäten der AOC-Dienste selbst in den letzten Jahren, verstärkt durch die weit verbreitete Zunahme digitaler Verfahren aufgrund der COVID-19-Pandemie, hat auch dazu geführt, dass diese Unterstützung seit ihren Anfängen kontinuierlich gewachsen ist, sowohl im Umfang der Anfragen als auch in Bezug auf die Akteure beteiligt:
Derzeit übersteigt der Service bereits 60.000 Supportanfragen pro Jahr und umfasst die Teilnahme verschiedener Einheiten des AOC-Konsortiums, technischer Büros und externer Lieferanten. Diese vielfältige Beteiligung, multipliziert mit dem Umfang der Art der Dienstleistung, generiert eine Vielzahl möglicher Bearbeitungsabläufe von Supportanfragen sowie eine komplexe Überprüfung der Einhaltung von Reaktions- und Lösungszeiten.
Aus diesem Grund wurde die Notwendigkeit in Betracht gezogen, den Betrieb der Support-Service-Prozesse zu analysieren, um:
  • Simulation: Es war nicht nur möglich, die Historie zu analysieren, um wertvolle Rückschlüsse zu ziehen, sondern auch das Potenzial von Process Mining zu bewerten, um die Auswirkungen möglicher Änderungen oder Verbesserungen zu überprüfen. In einer Simulation wurde die Anzahl der Personen, die bestimmten Aufgaben zugewiesen wurden, und deren Auswirkungen auf die Lösungszeit variiert. Die aufgeworfene Frage: "Was wäre, wenn die zweite Supportebene immer direkt an den Benutzer antwortet, anstatt die Antwort an die erste Ebene weiterzuleiten?". Die Antwort: "bis zu 16.000 Bearbeitungsstunden könnten jährlich eingespart werden!"

Was können wir daraus schließen?

Die Anwendbarkeit und die Vorteile von Process Mining wurden in einer praktischen Umgebung wie dem Benutzer-Support-Service des AOC-Konsortiums demonstriert. Das Projekt hat Folgendes ermöglicht:

  • Verschaffen Sie sich einen vollständigen Überblick über den Prozess und seine tatsächliche Ausführung, die mit anderen Techniken nicht analysiert werden kann.
  • Mit nur einer Ladung Daten konnten komplexe analytische Berechnungen durchgeführt werden, deren Erstellung andernfalls kostspielig gewesen wäre.
  • Simulationsfunktionen zur Bewertung der Auswirkungen von Änderungen auf die Prozessleistung, sodass Sie sich auf bestimmte Änderungen konzentrieren können, um die Prozessverbesserung zu maximieren.

In öffentlichen Einrichtungen ermöglicht Process Mining, Prozesskennzahlen und -leistungen zu verifizieren und transparent zu machen, Wartezeiten zu verkürzen, nicht regelkonforme Fälle zu eliminieren und auf organisatorischer Ebene Zeit bei der Identifizierung und Definition von Prozessen zu sparen.

Eine der häufigsten Herausforderungen ist die Verfügbarkeit und Qualität von Daten. In diesem Fall waren sie im Tool verfügbar und leicht zu extrahieren Buchung  Es ist sehr wichtig, dass das Tool oder die Plattformen, die zur Ausführung der Vorgänge verwendet werden, diese Aufzeichnung erstellen und das Extrahieren dieser Informationen ermöglichen, wenn Sie den Aufwand der Datenaufbereitung bei der Bewältigung eines Process-Mining-Projekts minimieren möchten.

Projekt-Status

Pilot abgeschlossen. Erweiterte Analyse mit Process Mining im Kundenservice abgeschlossen.

Weitere Informationen

Die Tatsache, über eine detaillierte Aufzeichnung zu verfügen, die es ermöglicht, die Ausführung jeder Anfrage von Anfang (von der Registrierung der Anfrage selbst) bis zum Ende (bis zu ihrer Lösung und Annahme durch die Person, die sie registriert hat) zu reproduzieren, wurde als ausgezeichnet bezeichnet Möglichkeit ausführen zu können eine erweiterte Analyse der Support-Service-Prozesse mit Prozess-Mining.

Was haben wir entdeckt?

1.324.963 Aktivitätsdatensätze wurden analysiert, was 306.181 Supportanfragen für einen Aktivitätszeitraum vom 01 bis 01 entspricht. Durch die Anwendung von Process Mining auf einen kurzen Zeitraum haben wir die folgenden Schlüsselinformationen zur Prozessverbesserung erhalten:
  • Die Entdeckung von Prozessen. Der Ausgangspunkt, wie die Prozesse ausgeführt werden, ermöglicht bessere Entscheidungen bei deren Neugestaltung. Der Unterstützungsprozess, obwohl er theoretisch linear und begrenzt ist, hat im analysierten Zeitraum mehr als 23.855 Varianten; die einen Ausgangspunkt für die Überprüfung und Standardisierung von Prozessen bietet.
  • Leistung In einem Vor- (2017 bis 2019) und Nach- (2020 und 2021) Pandemie-Vergleich wurde nachgewiesen, dass mit einer größeren Belastung von Support-Anfragen in der Zeit nach der Pandemie, Der Service war effizienter:
    • Vor der Pandemie: Jährlich wurden etwa 50.000 Supportanfragen bearbeitet.
    • Nach der Pandemie: Jährlich gab es mehr als 60.000 Unterstützungsanfragen; Reduzierung der durchschnittlichen Dauer von Anfragen von der Registrierung bis zur Antwort und dem Abschluss um bis zu 42,5 %.
  • Variantenanalyse. Die Anfragedauer (Gesamtzeit von Anfang bis Ende) und die Bearbeitungszeit (Zeit, in der die Anfrage nicht bei Dritten anhängig ist) wurden gemessen, um einen Vergleich zwischen verschiedenen Diensten anzustellen. Auf diese Weise konnten Unterschiede festgestellt werden und wie die Antwort auf Anfragen je nach Dienst unterschiedlich ist. Es wurde auch basierend auf den Eskalationsstufen der Anfragen verglichen, um Verhaltensweisen und Potenziale zu identifizieren Messen Sie die Auswirkungen von Änderungen im Prozess.
  • Simulation: Es war nicht nur möglich, die Historie zu analysieren, um wertvolle Rückschlüsse zu ziehen, sondern auch das Potenzial von Process Mining zu bewerten, um die Auswirkungen möglicher Änderungen oder Verbesserungen zu überprüfen. In einer Simulation wurde die Anzahl der Personen, die bestimmten Aufgaben zugewiesen wurden, und deren Auswirkungen auf die Lösungszeit variiert. Die aufgeworfene Frage: "Was wäre, wenn die zweite Supportebene immer direkt an den Benutzer antwortet, anstatt die Antwort an die erste Ebene weiterzuleiten?". Die Antwort: "bis zu 16.000 Bearbeitungsstunden könnten jährlich eingespart werden!"

Was können wir daraus schließen?

Die Anwendbarkeit und die Vorteile von Process Mining wurden in einer praktischen Umgebung wie dem Benutzer-Support-Service des AOC-Konsortiums demonstriert. Das Projekt hat Folgendes ermöglicht:

  • Verschaffen Sie sich einen vollständigen Überblick über den Prozess und seine tatsächliche Ausführung, die mit anderen Techniken nicht analysiert werden kann.
  • Mit nur einer Ladung Daten konnten komplexe analytische Berechnungen durchgeführt werden, deren Erstellung andernfalls kostspielig gewesen wäre.
  • Simulationsfunktionen zur Bewertung der Auswirkungen von Änderungen auf die Prozessleistung, sodass Sie sich auf bestimmte Änderungen konzentrieren können, um die Prozessverbesserung zu maximieren.

In öffentlichen Einrichtungen ermöglicht Process Mining, Prozesskennzahlen und -leistungen zu verifizieren und transparent zu machen, Wartezeiten zu verkürzen, nicht regelkonforme Fälle zu eliminieren und auf organisatorischer Ebene Zeit bei der Identifizierung und Definition von Prozessen zu sparen.

Eine der häufigsten Herausforderungen ist die Verfügbarkeit und Qualität von Daten. In diesem Fall waren sie im Tool verfügbar und leicht zu extrahieren Buchung  Es ist sehr wichtig, dass das Tool oder die Plattformen, die zur Ausführung der Vorgänge verwendet werden, diese Aufzeichnung erstellen und das Extrahieren dieser Informationen ermöglichen, wenn Sie den Aufwand der Datenaufbereitung bei der Bewältigung eines Process-Mining-Projekts minimieren möchten.

Projekt-Status

Pilot abgeschlossen. Erweiterte Analyse mit Process Mining im Kundenservice abgeschlossen.

Weitere Informationen

  1. Messen Sie die Leistungszeiten gegenüber den Personen und Organisationen, die den Dienst nutzen
  2. Identifizieren Sie mögliche Verbesserungsbereiche (in Bezug auf organisatorische Änderungen oder technologische Unterstützung des Prozesses)
  3. In der Lage sein, die Auswirkungen der vorgeschlagenen Maßnahmen in Bezug auf die Verbesserungsbereiche zu messen
  4. In der Lage sein, die zukünftigen Auswirkungen abzuschätzen, die sich aus Nachfrageänderungen ergeben würden (ebenso wie die Auswirkungen der Pandemie)

Angewandte Lösung

Führen Sie eine durch erweiterte Analyse der Prozesse des jeweiligen Support-Dienstes Prozess-Mining.
Was ist Process Mining? Process Mining ist eine Reihe von Methoden, mit denen Sie die Protokolle der Ausführung eines Prozesses (in diesem Fall des Support-Service-Prozesses) mithilfe verschiedener Arten von Visualisierungen analysieren können, um Engpässe und Abweichungen zu identifizieren und gleichzeitig Möglichkeiten zur Leistungsoptimierung zu entdecken und Ergebnisse maximieren. Process Mining stützt sich wie Data Mining auf die Datenanalyse als grundlegende Säule der Analysefähigkeiten; Process Mining geht jedoch über die einfache Verarbeitung von Daten hinaus und beinhaltet ein tiefes Wissen über den Prozess, aus dem es stammt. Mit anderen Worten, das WIE (der Prozess) wird dem WAS (den Daten) hinzugefügt, wodurch wir verstehen können, wie die WIRKLICHE Operation stattfindet (echter Aufwand, echte Kosten, echte Reaktionszeiten, …)
Daher hat das AOC ein Pilot- oder Proof-of-Value-Projekt durchgeführt, um die Anwendbarkeit und den Nutzen von Process Mining in einem praktischen Umfeld zu demonstrieren, basierend auf den AOC-eigenen unterstützenden Prozessen, aus denen vergeben wird wir werden iterieren mit dem Apromore-Plattform.

der Pilot

Dies ist ein zeitlich begrenztes Pilotprojekt (ca. 3 Monate), bei dem eine erweiterte Analyse der Unterstützungsprozesse durchgeführt wurde, um auf die gestellten Herausforderungen zu reagieren. Das Projekt wurde unter Anwendung der folgenden Techniken und mit einer gemeinsamen und angeleiteten Auswertung der Ergebnisse entwickelt:
  • Automatische Erkennung von Prozesskarten und Vergleich zwischen Modellen.
  • Dashboards mit Datenvisualisierungen, Statistiken und Analysefunktionen der Apromore-Plattform.
  • Simulationsmöglichkeiten (Was wäre wenn...?), um verschiedene Szenarien zu erstellen, die Auswirkungen auf den Prozess zu bewerten und die am besten geeignete Option zur Prozessverbesserung zu identifizieren.
Die Herkunft der Daten, um Process Mining anwenden zu können Die Verwaltung der verschiedenen Anfragen und Anfragen der CAU des AOC-Konsortiums erfolgt mit einem Tool von Buchung Dies ist eine spezielle Plattform für die Verwaltung von Serviceanfragen. Mit diesem Ticketing-Tool können Sie Folgendes detailliert dokumentieren:
  • registrierte Anfragen
  • seine Kategorisierung (nach Registrierung, nach Priorität, nach Dienst,...)
  • seine Zuordnung zu den verschiedenen an seiner Lösung beteiligten Akteuren
  • der Zeitstempel der Aufzeichnung jeder Anfrage und die Zeitstempel der Änderungen in den Zuweisungen bis zu ihrer Lösung.
Die Tatsache, über eine detaillierte Aufzeichnung zu verfügen, die es ermöglicht, die Ausführung jeder Anfrage von Anfang (von der Registrierung der Anfrage selbst) bis zum Ende (bis zu ihrer Lösung und Annahme durch die Person, die sie registriert hat) zu reproduzieren, wurde als ausgezeichnet bezeichnet Möglichkeit ausführen zu können eine erweiterte Analyse der Support-Service-Prozesse mit Prozess-Mining.

Was haben wir entdeckt?

1.324.963 Aktivitätsdatensätze wurden analysiert, was 306.181 Supportanfragen für einen Aktivitätszeitraum vom 01 bis 01 entspricht. Durch die Anwendung von Process Mining auf einen kurzen Zeitraum haben wir die folgenden Schlüsselinformationen zur Prozessverbesserung erhalten:
  • Die Entdeckung von Prozessen. Der Ausgangspunkt, wie die Prozesse ausgeführt werden, ermöglicht bessere Entscheidungen bei deren Neugestaltung. Der Unterstützungsprozess, obwohl er theoretisch linear und begrenzt ist, hat im analysierten Zeitraum mehr als 23.855 Varianten; die einen Ausgangspunkt für die Überprüfung und Standardisierung von Prozessen bietet.
  • Leistung In einem Vor- (2017 bis 2019) und Nach- (2020 und 2021) Pandemie-Vergleich wurde nachgewiesen, dass mit einer größeren Belastung von Support-Anfragen in der Zeit nach der Pandemie, Der Service war effizienter:
    • Vor der Pandemie: Jährlich wurden etwa 50.000 Supportanfragen bearbeitet.
    • Nach der Pandemie: Jährlich gab es mehr als 60.000 Unterstützungsanfragen; Reduzierung der durchschnittlichen Dauer von Anfragen von der Registrierung bis zur Antwort und dem Abschluss um bis zu 42,5 %.
  • Variantenanalyse. Die Anfragedauer (Gesamtzeit von Anfang bis Ende) und die Bearbeitungszeit (Zeit, in der die Anfrage nicht bei Dritten anhängig ist) wurden gemessen, um einen Vergleich zwischen verschiedenen Diensten anzustellen. Auf diese Weise konnten Unterschiede festgestellt werden und wie die Antwort auf Anfragen je nach Dienst unterschiedlich ist. Es wurde auch basierend auf den Eskalationsstufen der Anfragen verglichen, um Verhaltensweisen und Potenziale zu identifizieren Messen Sie die Auswirkungen von Änderungen im Prozess.
  • Simulation: Es war nicht nur möglich, die Historie zu analysieren, um wertvolle Rückschlüsse zu ziehen, sondern auch das Potenzial von Process Mining zu bewerten, um die Auswirkungen möglicher Änderungen oder Verbesserungen zu überprüfen. In einer Simulation wurde die Anzahl der Personen, die bestimmten Aufgaben zugewiesen wurden, und deren Auswirkungen auf die Lösungszeit variiert. Die aufgeworfene Frage: "Was wäre, wenn die zweite Supportebene immer direkt an den Benutzer antwortet, anstatt die Antwort an die erste Ebene weiterzuleiten?". Die Antwort: "bis zu 16.000 Bearbeitungsstunden könnten jährlich eingespart werden!"

Was können wir daraus schließen?

Die Anwendbarkeit und die Vorteile von Process Mining wurden in einer praktischen Umgebung wie dem Benutzer-Support-Service des AOC-Konsortiums demonstriert. Das Projekt hat Folgendes ermöglicht:

  • Verschaffen Sie sich einen vollständigen Überblick über den Prozess und seine tatsächliche Ausführung, die mit anderen Techniken nicht analysiert werden kann.
  • Mit nur einer Ladung Daten konnten komplexe analytische Berechnungen durchgeführt werden, deren Erstellung andernfalls kostspielig gewesen wäre.
  • Simulationsfunktionen zur Bewertung der Auswirkungen von Änderungen auf die Prozessleistung, sodass Sie sich auf bestimmte Änderungen konzentrieren können, um die Prozessverbesserung zu maximieren.

In öffentlichen Einrichtungen ermöglicht Process Mining, Prozesskennzahlen und -leistungen zu verifizieren und transparent zu machen, Wartezeiten zu verkürzen, nicht regelkonforme Fälle zu eliminieren und auf organisatorischer Ebene Zeit bei der Identifizierung und Definition von Prozessen zu sparen.

Eine der häufigsten Herausforderungen ist die Verfügbarkeit und Qualität von Daten. In diesem Fall waren sie im Tool verfügbar und leicht zu extrahieren Buchung  Es ist sehr wichtig, dass das Tool oder die Plattformen, die zur Ausführung der Vorgänge verwendet werden, diese Aufzeichnung erstellen und das Extrahieren dieser Informationen ermöglichen, wenn Sie den Aufwand der Datenaufbereitung bei der Bewältigung eines Process-Mining-Projekts minimieren möchten.

Projekt-Status

Pilot abgeschlossen. Erweiterte Analyse mit Process Mining im Kundenservice abgeschlossen.

Weitere Informationen