Das Problem
Ein führendes Immobilienunternehmen verbesserte die End-to-End-Transparenz seiner Kundendienstabläufe und internen Workflows. Aufgrund des raschen Wachstums und der Übernahmen verfügte das Unternehmen über eine komplexe IT-Landschaft mit Dutzenden von älteren CRM-Systemen. Das Hauptziel bestand darin, die Sichtbarkeit der Arbeitsabläufe zu erhöhen, um den Automatisierungsgrad zu verbessern, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und die genaue Abrechnung von Anfragen, die den Rahmen sprengen, sicherzustellen.
Der Kunde ist ein führendes Immobilienverwaltungsunternehmen, das durch Übernahmen ein schnelles Wachstum erlebt. Zuvor hatte das Unternehmen versucht, durch traditionelles Process Mining seine geschäftlichen Herausforderungen zu erhellen und Prozessabläufe besser zu verstehen. Dieser Versuch scheiterte jedoch an einer gemischten IT-Landschaft mit veralteten CRM-Systemen, die von übernommenen Unternehmen mitgebracht wurden. Dies führte zu sehr unterschiedlichen Arbeitsabläufen in Dutzenden von IT-Systemen, Portalen und Dokumenten.
Die Lösung
Der Kundendienst beantwortete monatlich 7.500 Anfragen, von denen 10 % bereits automatisiert waren. Leider konnte der Kunde darüber hinaus keine weiteren Workflows manuell abbilden, so dass die Transparenz der Prozesse stark eingeschränkt war.
Die zuvor verwendete Methode zur Extraktion von Ereignisprotokollen war nicht erfolgreich, da sie die Mehrzahl der Arbeitsabläufe in den verschiedenen Systemen nicht berücksichtigte. Außerdem lieferte sie keine Erkenntnisse über den Zeitaufwand pro Kunde.
Der Kunde wollte verstehen, wie der Prozess insgesamt abläuft und wo die Zeit in den einzelnen Prozessschritten verbracht wird. Jede Kundenanfrage sollte den einzelnen Arbeitsabläufen zugeordnet werden, um die wirkungsvollsten Automatisierungsziele zu ermitteln und zu priorisieren.
Die Frage wurde durch die folgenden Merkmale des Prozesses weiter erschwert:
- Die Arbeit erstreckt sich auf mehr als 10 verschiedene IT-Altsysteme und unterstützende Anwendungen.
- Kundenanfragen sind so vielfältig und erfordern so unterschiedliche Aktionen in verschiedenen Geschäftsanwendungen, dass es unmöglich ist, sich wiederholende Aktionen manuell zu identifizieren.
- Die Geschäftsleitung befürchtet, dass die Mitarbeiter Anfragen, die nicht in den Aufgabenbereich fallen und separat abgerechnet werden sollten, nicht in Rechnung stellen.
Mit ProcessMaker Process Intelligence wurden alle Kundenservice-Abläufe in einem Land analysiert, die 3 Teams und 65 Kundenservice-Agenten umfassten. Der Fokus lag auf:
- Identifizieren Sie den Zeitaufwand pro Kunde und separat abrechenbare Arbeit, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen und die Genauigkeit der Rechnungsstellung zu überprüfen.
- Finden Sie sich wiederholende und automatisierbare Arbeitsabläufe in einer nach Prioritäten geordneten Reihenfolge, um Kundenanfragen schneller zu bearbeiten und die Kundenerfahrung zu verbessern.
Der geschaffene Wert
Innerhalb von 4 Wochen nach Einsatz der Process Intelligence Software von ProcessMaker konnte der Kunde erfolgreich die Lücken in der Rechnungsstellung identifizieren, die ihm im Nachverfolgungszeitraum Verluste in fünfstelliger Höhe verursachten. Der Kunde identifizierte außerdem mehr als 5 durch Kundenanfragen ausgelöste Workflows, die er mit einer RPA-Lösung (Robotic Process Automation) automatisieren kann, um den manuellen Aufwand zu reduzieren, den Automatisierungsgrad um 10 % zu erhöhen und die Zeit bis zur Lösung von Tagen auf Minuten zu verkürzen.
Zusätzlich zu den Ergebnissen des Projektumfangs erfuhr der Kunde, dass:
- Der Anteil der auf Kundenanfragen bezogenen Arbeit lag unter 50 %, gegenüber den erwarteten 85 %, was bedeutet, dass der Anteil der "sonstigen", nicht wichtigen Arbeit höher war als die geplante Kapazität.
- 10 % der Kundenanfragen wurden zwar geöffnet/berücksichtigt, aber nicht bearbeitet. Diese wurden wahrscheinlich als problematische/schwer zu lösende Fälle angesehen, was zu Verzögerungen bei der Beantwortung von Kundenanfragen führte.
- 30 % der Mitarbeiter arbeiteten immer noch nach ihren alten Arbeitsmethoden, die bereits vor 4 Monaten ersetzt wurden, anstatt nach dem neuen Ansatz "Priorisieren → Lösen → Berichten".