Vielleicht haben Sie schon einmal von Process Mining gehört: Irgendwo in der Mitte zwischen Data Mining und Prozessmanagement liegt Ihr eigenes unbekanntes Wissen begraben und kann jetzt ans Licht gebracht werden. Klingt spannend? Ist es auch.
Process Mining – Digitalisierung ist erst der Anfang
Sie arbeiten im papierlosen Büro, Ihre Prozesse sind modelliert und digitalisiert, Sie haben exzellente Produkte und die allerbesten Kunden. Dennoch: Ein bisschen besser und ein bisschen schneller geht es immer. Besonders im Kundenservice ist der Druck hoch: Produkte werden komplexer und Kundenerwartungen steigen, während die Geduld sinkt.
Ihr Kundenservice ist auf eine exzellente Effizienz angewiesen. In Zeiten des Fachkräftemangels sprechen wir kaum noch darüber, Arbeitsplätze einzusparen, sondern vielmehr darüber, das schiere Volumen an Kundenanfragen zu bewältigen. Um hier einen echten Effizienzgewinn zu erzielen, brauchen Sie eine neue Perspektive, denn die offensichtlichen Handlungsfelder haben Sie längst adressiert. Auch Prozessoptimierung kann und sollte datengetrieben passieren, denn dann wissen Sie es schwarz auf weiß: Welche Prozessschritte kosten unnötige Zeit, wo liegen Automatisierungspotenziale und wo besteht der größte Handlungsbedarf? Sie müssen nicht mehr auf Ihr Bauchgefühl vertrauen, denn genaue Daten liefern Gewissheit und leisten Überzeugungsarbeit beim Management.
Beispiel: Das Schürfen von Ticketdaten für Process Mining
Digitale Prozesse hinterlassen digitale Spuren. Ein schönes Beispiel dafür sind die im Kundenservice anfallenden Tickets. Wann hat sich der Kunde auf welchem Kanal bei Ihnen gemeldet? Um welches Problem ging es? Wann und wie wurde es gelöst? Von wem und wie schnell? Ist es in Ihrer Organisation durch viele Hände gegangen?
Jedes Ticket hat diese Daten in sich gespeichert. Wenn Sie die Daten Ihres gesamten Ticketaufkommens über einen längeren Zeitraum aggregieren, können Sie mit einem ganzen Blumenstrauß an KI-Algorithmen arbeiten: Mit Clustering finden Sie bspw. Gemeinsamkeiten und Standardisierungspotenziale, häufige Mengen identifizieren Muster in der Bearbeitung, Sequenzanalyse zeigt Ihre Prozesse auf… die Liste ist lang.
So sehen Sie Ihre internen Abläufe in einem ganz neuen Licht.
Sie sehen auch, wie gut Prozesse eingehalten werden und wie sinnvoll sie modelliert sind. Sie finden die kleinen Routinetätigkeiten, die jedes Mal nur 30 Sekunden kosten, aber über ihr gesamtes Volumen mehrere Mitarbeiter blockieren. Und oft finden Sie Antworten auf Fragen, die Sie gar nicht gestellt haben, weil Ihnen die Problematik gar nicht erst bekannt war. Manchmal löst sich sogar ein Bauchgefühl in Wohlgefallen auf, weil es ein einfacher Irrtum war. Das ist das Schöne an Daten. Sie geben uns belastbare Antworten.
Daten benötigen dennoch Hintergrundwissen
Daten haben aber auch einen Schwachpunkt: Sie geben uns keine Rechtfertigungen. Bevor Sie jetzt – beflügelt von Ihren neuen Erkenntnissen – alles umstrukturieren, sprechen Sie noch einmal mit Ihren Mitarbeiter:innen, warum welcher Weg beschritten wird. Umwege werden nie aus purer Lust eingeschlagen, sondern haben wichtige Auslöser, die Beachtung benötigen. Das ist darüber hinaus auch ein wichtiger Schritt im Change-Management. Ihre Mitarbeiter:innen möchten eingebunden und gehört werden. Im Gegenzug werden sie Änderungen offener annehmen.
Darf’s noch ein bisschen mehr KI sein?
Jetzt, wo Sie genauer wissen, welche Fehlerbeschreibung mit welcher Lösung zusammenhängt, können Sie noch einen Schritt weitergehen und die Beantwortung Ihrer Tickets weiter automatisieren. Oder Sie unterbreiten Ihren Servicemitarbeiter:innen einen Vorschlag, welcher nächste Schritt die höchste Wahrscheinlichkeit hat, das aktuelle Problem zu lösen. Vielleicht lassen Sie die passende Ferndiagnose schon automatisch durchlaufen und halten das richtige Ersatzteil direkt für Ihren Field Service bereit.
Das alles lässt sich mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz und der richtigen Datenbasis elegant umsetzen.
Wissen ist Macht
Ich beschäftige mich nun schon seit einer Weile mit Wissensmanagement und eine der wichtigsten Erkenntnisse ist für mich noch immer: Wir kennen unser eigenes Wissen gar nicht genau. Erst, wenn wir es abrufen, tritt es zu tage.
Ganz genauso ist es hier auch: Beim Process Mining tritt Wissen an die Oberfläche, das vorher schon da war – versteckt in Ihren Prozessdaten. Erst wenn Sie es schürfen, können Sie es einsetzen.
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