挑战
如何快速识别支持服务运营中的改进点并确定将对用户满意度产生最佳影响的行动。
有问题
AOC 联盟通过用户服务中心 (CAU) 为用户提供支持，主管部门、公民和公司可以在该中心处理与 AOC 联盟服务相关的请求和查询。 近年来，AOC 服务本身活动的增长，由于 COVID-19 大流行导致数字程序的广泛兴起，也导致这种支持从一开始就不断增长，无论是请求数量还是参与者涉及
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目前，该服务已超过 60.000 个年度支持请求，包括 AOC 联盟的不同单位、技术办公室和外部供应商的参与。 这种多样化的参与，乘以服务类型的数量，会产生各种可能的支持请求处理流程，以及对响应和解决时间合规性的复杂验证。
出于这个原因，需要分析支持服务流程的操作，以便：
- 衡量使用该服务的人员和实体的性能时间
- 确定可能的改进领域（与组织变革或过程的技术支持有关）
- 能够衡量提议的行动对改进领域的影响
- 能够评估需求变化对未来的影响（大流行的影响也是如此）
应用解决方案
进行一项
高级分析 适用支持服务的流程
过程挖掘。
什么是过程挖掘？
流程挖掘是一组方法，允许您使用不同类型的可视化来分析流程（在本例中为支持服务流程）的执行日志，以识别瓶颈、偏差，同时发现优化性能的机会和最大化结果。
流程挖掘与数据挖掘一样，依赖于数据分析作为分析能力的基本支柱； 但过程挖掘超越了简单的数据处理，并结合了对数据来源过程的深入了解。 换句话说，将 HOW（过程）添加到 WHAT（数据）中，这使我们能够了解实际操作是如何发生的（实际工作量、实际成本、实际响应时间……）
因此，AOC 开展了一个试点或价值证明项目，以证明过程挖掘在实际环境中的适用性和好处，基于 AOC 自己的支持流程，从中获得奖励
项目 与
Apromore平台.
飞行员
这是一个仅限于短期（大约 3 个月）的试点项目，对支持流程进行了高级分析，以应对所提出的挑战。
该项目的开发应用了以下技术，并对结果进行了联合和指导性评估：
- 自动发现流程图并在模型之间进行比较。
- Apromore 平台的数据可视化仪表板、统计和分析功能。
- 模拟能力（如果...？) 建立不同的情景，评估对过程的影响并确定最适合过程改进的选项。
能够应用流程挖掘的数据来源
AOC 联盟的 CAU 的不同请求和查询的管理是使用以下工具进行的 票务 这是一个用于管理服务请求的特定平台。 此票务工具可让您详细记录：
- 注册请求
- 其分类（按注册、按优先级、按服务）
- 分配给参与其决议的不同行为者
- 记录每个请求的时间戳和分配更改的时间戳，直到它们被解决。
拥有详细记录，允许从开始（从请求本身的注册）到结束（到其解决并被注册人接受）复制每个请求的执行，这一事实被认为是一个极好的事实能够执行的机会
高级分析 的支持服务流程
过程挖掘。
我们发现了什么？
从 1.324.963 年 306.181 月 01 日到 01 年 2017 月 11 日，已分析了 11 条活动记录，对应于 2021 条支持请求。
在短时间内应用流程挖掘，我们获得了以下流程改进的关键信息：
- 过程的发现。 流程执行方式的起点允许在重新设计时做出更好的决策。 支持过程虽然从理论上讲是线性且有限的，但在分析期间它有超过 23.855 个变体； 这为审查和流程标准化提供了一个起点。
- 表现 在大流行前（2017 年至 2019 年）和大流行后（2020 年和 2021 年）的比较中，已经证实，在大流行后时期，随着支持请求的负载增加， 服务效率更高:
- 大流行前：每年处理大约 50.000 个支持请求。
- 大流行后：每年有超过 60.000 次支持请求； 将请求从注册到响应和关闭的平均持续时间减少多达 42,5%。
- 变异分析。 已经测量了请求持续时间（从开始到结束的总时间）和处理时间（请求未等待第三方的时间），并在不同服务之间进行了比较。 通过这种方式，可以识别差异以及对请求的响应如何根据不同的服务而变化。 它还根据请求的升级级别、识别行为和潜力进行了比较 衡量过程变化的影响.
- 模拟：不仅可以分析历史以得出有价值的结论，还可以评估流程挖掘的潜力以检查可能的更改或改进的影响。 在模拟中，分配给某些任务的人数及其对解决时间的影响发生了变化。 提出的问题是：“如果第二级支持总是直接响应用户而不是将响应传递给第一级怎么办？”。 答案： ”每年最多可节省 16.000 个处理时间！“
我们能得出什么结论？
过程挖掘的适用性和好处已在 AOC 联盟的用户支持服务等实际环境中得到证明。 该项目允许：
- 拥有无法用其他技术分析的流程及其实际执行的完整视图。
- 只有使用大量数据，才能获得复杂的分析计算，否则这些计算将是昂贵的。
- 能够模拟评估变更对流程性能的影响，使您能够专注于特定修改以最大限度地改进流程。
在公共实体中，流程挖掘可以验证流程指标和性能并使其透明化，减少等待时间，消除不符合规定的案例，并在组织层面节省流程识别和定义的时间。
最常见的挑战之一是数据的可用性和质量。 在这种情况下，它们可用且易于在工具中提取
票务。 如果您想在处理流程挖掘项目时尽量减少数据准备工作，那么用于运行操作的工具或平台、制作此记录并允许提取此信息非常重要。
项目状态
试点完成. 完成客户服务流程挖掘的高级分析。
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