프로세스 마이닝으로 원활한 주문 결제 프로세스를 달성하는 방법

O2C(Order-to-Cash Process)는 비즈니스를 성사시키거나 망칠 수 있는 엔터프라이즈 스패닝 프로세스 중 하나입니다. 이 미션 크리티컬한 프로세스의 결과는 고객 만족도, 현금 흐름을 얼마나 잘 관리하는지, 직원이 얼마나 행복한지에 직접적인 영향을 미칩니다.

그러나 O2C 프로세스의 복잡성과 폭으로 인해 추적 및 최적화하기 가장 어려운 프로세스 중 하나입니다. O2C 프로세스를 개선할 수 있는 큰 기회가 있다고 해도 과언이 아닙니다.

이 기사에서는 프로세스 마이닝과 자동화의 전략적 조합을 사용하여 O2C 프로세스 개선을 달성할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

마이닝을 처리하는 것이 처음이신가요? 프로세스 마이닝 블로그 게시물을 먼저 읽어보시기 바랍니다.

O2C의 기본부터 시작하겠습니다.

주문 결제 프로세스란 무엇입니까?

O2C 프로세스의 목적은 현금과 교환하여 고객에게 상품을 배송하는 것입니다. 일반적인 재고 판매 시나리오에서 프로세스 흐름은 다음과 같습니다.

1. 주문 생성

2. 주문 이행

3. 주문 배송

4. 인보이스 발행

5. 지불

이것들은 프로세스의 핵심 단계이지만 O2C 프로세스에 대해 조금 알고 있다면 이것이 결코 간단하지 않다는 것을 알게 될 것입니다! 상품 출고 게시, 배송 생성 또는 신용 확인 정리와 같이 프로세스를 구성하는 추가 단계를 생각해 보십시오. 부서와 시스템을 넘나드는 수백만 건의 트랜잭션이 있어 전체 프로세스에 대한 명확한 개요를 얻는 것이 거의 불가능합니다.

이 프로세스는 주문 관리의 두 가지 주요 부분으로 구성됩니다. 및 미수금 그리고 그들은 약간 다른 목표를 가지고 있습니다.

주문 관리 주문 생성에서 배송까지의 모든 단계를 포함합니다. 그런 다음 주문 배송이 송장 생성을 트리거합니다. 주문 관리의 목표에는 완벽한 주문률, 정시 배송률 및 주문 이행 주기 시간 개선이 포함됩니다.

미수금 인보이스 생성 시점부터 시작되어 인보이스 결제가 종료됩니다. 미수금의 목표에는 연체된 지불 및 DSO(판매 미지불 일수) 감소가 포함됩니다.

도전

O2C 프로세스에서 프로세스의 이 두 측면(주문 관리 및 매출채권)은 서로 크게 의존합니다. 주문 관리는 미수금의 지원 없이는 진정한 효율성을 달성할 수 없으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 그러나 프로세스의 이 두 부분을 주도하는 팀은 때때로 효율적인 프로세스에 적합하지 않은 사일로에서 작업하게 됩니다.

O2C 프로세스의 다른 일반적인 문제는 다음과 같습니다.

• 수동 주문 입력으로 인한 높은 오류율로 인해 많은 비용과 시간이 소요되는 재작업

• 부실하게 유지 관리되는 고객 마스터 데이터로 인해 지연 및 수익 손실 발생

• 고객 유지율에 영향을 미치는 배송 처리 문제

• 높은 DSO 비율, 현금 흐름에 영향을 미치고 비즈니스의 다른 영역에 대한 투자 기회를 놓칩니다.

O2C와 같은 복잡한 프로세스는 프로세스 마이닝을 사용하여 자동화 가능성을 찾는 데 적합합니다. 프로세스 마이닝이 없으면 O2C 빙산의 일각만 보일 것입니다.

먼저, 프로세스 마이닝을 사용하여 O2C 프로세스 발견

프로세스 마이닝은 SAP 및 기타 ERP(전사적 자원 관리) 시스템과 같은 O2C 프로세스와 인터페이스하는 시스템에 직접 연결됩니다. 내장된 데이터 변환 레이어를 사용하여 이 기술은 데이터를 처음부터 끝까지 전체 프로세스를 기록하는 프로세스 그래프로 변환합니다. 모든 프로세스 변형, 병목 현상, 재작업 및 예외를 포착합니다.

프로세스 그래프의 예

프로세스 마이닝을 사용하면 무엇을 그 과정에서 일어난 이유 일이 발생하고 개선을 위한 행동 계획을 세우십시오. 그것.

자동화로 빠르게 진행

프로세스 마이닝은 프로세스에서 아직 활용되지 않은 자동화 가능성을 찾는 데 도움이 됩니다. O2C에서 혁신을 주도하는 가장 빠른 방법은 프로세스 마이닝과 함께 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 배포하는 것입니다. 예를 들어, 프로세스 마이닝을 사용하면 사후 상품 문제를 발견할 수 있습니다(즉, 주문이 선택되고 배송 준비가 되었을 때 제 시간에 발생하지 않음). 이로 인해 고객에게 배송이 지연될 수 있으며 시스템에 잘못된 재고 수준이 표시됩니다.

좀 더 깊이 파고들면 이 문제의 근본 원인은 단순히 배송 전문가가 처리할 배송이 너무 많아 포스트 상품 문제가 지연된다는 것입니다. 이에 대한 효과적인 솔루션은 소프트웨어 로봇이 상품 후 문제를 처리하도록 하여 배송 전문가의 작업을 덜어주고 배송이 정시에 배송되도록 하는 것입니다.

프로세스 마이닝이 자동화의 새로운 슈퍼히어로인 이유를 알아보려면 이 인포그래픽을 확인하십시오.

전체 프로세스를 지속적으로 모니터링하고 개선합니다.

하지만 프로세스 마이닝은 여기서 멈추지 않습니다.

RPA를 통해 프로세스를 자동화한 후 프로세스 마이닝을 사용하여 결과를 추적하고 자동화가 의도한 효과를 발휘하는지 확인할 수 있습니다. 자동화 후에 나머지 프로세스에 미치는 영향에 대한 통찰력이 필요합니다. 예를 들어, 프로세스 주기 시간이 개선되고 있습니까? 정시 배송료가 개선되고 있습니까? 이는 모두 프로세스 마이닝으로 추적할 수 있는 메트릭으로, 프로세스를 지속적으로 모니터링하고 개선하는 데 도움이 됩니다.

자동화를 도입하기 전에 다른 방법으로 프로세스를 최적화하는 것도 의미가 있을 수 있습니다.

예를 들어 고객 중 한 명이 배송이 예상보다 늦게 도착한다고 지속적으로 불평합니다. 프로세스 마이닝을 사용하면 실제로 이 고객에 대한 배송이 항상 예상보다 하루 늦게 도착하는지 확인할 수 있습니다. 이 예의 근본 원인은 시스템의 리드 타임이 실제 리드 타임보다 하루 짧기 때문에 고객이 주문을 예상한 날짜와 실제로 주문을 받는 날짜 사이에 불일치가 있다는 의미입니다. 이 예에서는 간단한 마스터 데이터 조정이 트릭을 수행하고 고객이 만족하는지 확인합니다.

프로세스를 추적하고 예측 가능하게 유지

모든 것과 마찬가지로 프로세스는 변경될 수 있습니다. 따라서 자동화가 그에 따라 변경되는 것이 합리적입니다. 프로세스 마이닝과 RPA의 조합을 통해 프로세스를 계속 감시할 수 있으므로 입법, 경쟁 또는 전염병에 관계 없이 프로세스를 강제로 변경하는 요인이 있을 때마다 신속하게 조치를 취할 수 있습니다.

UiPath로 O2C 개선 추진

O2C 프로세스를 추적할 수 있도록 지원하는 편리한 기능에는 UiPath Orchestrator에서 작업을 자동으로 처리하도록 로봇을 할당하는 기능이 포함되어 있어 로봇이 거의 실시간으로 원치 않는 유휴 상태 또는 편차를 해결할 수 있습니다. UiPath Action Center는 처리가 필요한 몇 가지 예외가 있을 때마다 적절한 사람이 루프에 참여할 수 있도록 합니다.

프로세스 마이닝과 RPA를 결합하면 효율성, 비용 절감 및 고객 만족도 면에서 큰 도약을 이룰 수 있습니다.

UiPath Process Mining은 동급 최고의 프로세스 마이닝과 RPA를 결합합니다. 결과적으로 O2C 프로세스에서 자동화 가능성을 발견할 수 있을 뿐만 아니라 지속적으로 자동화를 최적화하고 모니터링할 수 있습니다.

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