주문-현금화(O2C) 마스터하기: 프로세스 마이닝으로 효율화

주문-현금화(Order-to-Cash, O2C) 프로세스는 비즈니스 성패를 가를 수 있는 전사적 프로세스입니다. 이 미션 크리티컬 프로세스 결과가 고객 만족도, 현금흐름 관리, 직원 만족도에 직접 영향을 미칩니다.

하지만 O2C 프로세스 복잡성과 광범위함 때문에 추적·최적화하기 가장 어려운 프로세스 중 하나입니다. O2C 프로세스 개선에 큰 기회가 있음은 확실합니다.

이 글에선 프로세스 마이닝과 자동화 전략적 결합으로 O2C 프로세스 개선 달성법을 살펴봅니다.

프로세스 마이닝 처음이신가요? 프로세스 마이닝 소개 블로그 포스트부터 읽어보시길 권합니다.

O2C 기초부터 시작합시다.

주문-현금화 프로세스란?

O2C 프로세스 목적은 현금과 상품을 교환해 고객에게 전달하는 것입니다. 일반적인 재고 판매 시나리오에서 프로세스 흐름은:

1. 주문 생성

2. 주문 이행

3. 주문 출하

4. 송장 발행

5. 입금

이게 핵심 단계지만, O2C 프로세스 좀 아신다면 절대 이대로 안 간단함 아실 겁니다! 후속 단계들(출고 처리, 납품 생성, 신용 확인 클리어링 등) 생각하면 수백만 트랜잭션이 부서와 시스템 넘나들어 전체 프로세스 명확한 개요 얻기 거의 불가능.

프로세스는 두 주요 파트 주문 관리(Order Management)와 매출채권(Accounts Receivable)로 구성. 목표가 약간 다릅니다.

주문 관리는 주문 생성부터 출하까지 모든 단계 포함. 주문 출하가 송장 생성 트리거. 목표: 완벽 주문율(perfect order rate), 정시 출하율, 주문 이행 사이클 타임 개선.

매출채권은 송장 생성 순간부터 송장 정산까지. 목표: 연체 지급 감소, 매출채권 회전일수(DSO) 단축.

과제들

O2C 프로세스에서 이 두 측면(주문 관리, 매출채권)은 서로 크게 의존. 주문 관리는 매출채권 지원 없인 진정한 효율 달성 못 하고 그 반대도 마찬가지. 하지만 이 두 파트 주도 팀들이 때론 사일로로 일해 효율적 프로세스에 안 맞음.

O2C 프로세스 다른 흔한 과제들:

• 수동 주문 입력으로 높은 오류율, 값비싸고 시간 많이 드는 재작업 초래

• 고객 마스터 데이터 부실 관리로 지연과 매출 손실

• 배송 이행 이슈로 고객 유지율 영향

• 높은 DSO 비율로 현금흐름 압박, 다른 비즈니스 영역 투자 기회 놓침

O2C 같은 복잡한 프로세스는 프로세스 마이닝으로 자동화 잠재력 찾기 완벽. 프로세스 마이닝 없인 O2C 빙산 일각만 보일 뿐.

첫째, 프로세스 마이닝으로 O2C 프로세스 발견하기

프로세스 마이닝은 O2C 프로세스와 인터페이스하는 시스템(SAP 등 ERP)에 직접 연결. 내장 데이터 변환 레이어로 데이터를 프로세스 그래프로 변환해 프로세스 전체를 처음부터 끝까지 기록. 모든 프로세스 변형, 병목, 재작업, 예외 포착.

프로세스 그래프 예시

프로세스 마이닝으로 프로세스에서 무엇이 일어났는지 정확히 보고, 왜 일어났는지 파악하고, 개선 행동 계획 세울 수 있습니다.

자동화로 빠르게 진전하기

프로세스 마이닝은 프로세스 내 미개척 자동화 잠재력 찾는 길잡이. O2C 트랜스포메이션 가장 빠른 길은 프로세스 마이닝과 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 함께 배치. 예를 들어 프로세스 마이닝으로 출고 후 처리(주문 픽업돼 출하 준비 됐는데 제때 안 되는 경우) 발견. 고객 배송 지연되고 시스템에 잘못된 재고 레벨 표시.

좀 더 파면 근본 원인이 단순히 출하 전문가 처리 물량 과다로 출고 후 처리 지연임 발견. 효과적 솔루션: 소프트웨어 로봇이 출고 후 처리 맡아 출하 전문가 업무 덜어주고 출하 제때 이뤄지게.

이 인포그래픽으로 프로세스 마이닝이 자동화 새 슈퍼히어로인 이유 확인하세요.

전체 프로세스 지속 모니터링·개선하기

프로세스 마이닝은 거기서 안 멈춥니다.

RPA로 프로세스 자동화 후 프로세스 마이닝으로 결과 추적해 자동화가 의도한 효과 내는지 확인. 자동화 후 나머지 프로세스 영향 통찰 원하는 건 당연. 예: 프로세스 사이클 타임 개선되는가? 정시 출하율 개선되는가? 프로세스 마이닝으로 추적 가능해 지속적 모니터링·개선 가능.

자동화 도입 전 다른 방식으로 프로세스 최적화도 합리적일 수 있습니다.

예: 한 고객이 배송 항상 예상보다 하루 늦다 불평. 프로세스 마이닝으로 검증: 이 고객향 배송 항상 하루 늦음. 근본 원인: 시스템 리드타임이 실제보다 하루 짧음, 고객 예상 수령일과 실제 수령일 간 불일치. 이 경우 단순 마스터 데이터 조정으로 해결, 고객 만족.

프로세스 궤도 유지·예측 가능하게 하기

모든 것과 마찬가지로 프로세스도 변화 대상. 그러니 자동화도 그에 맞춰 변해야 합니다. 프로세스 마이닝과 RPA 조합으로 프로세스 탭 유지해 법률, 경쟁, 팬데믹 등 뭐든 프로세스 변화 강제할 때 빠르게 대응.

UiPath로 O2C 개선 주도하기

O2C 프로세스 궤도 유지 지원하는 유용한 역량들: UiPath 오케스트레이터(Orchestrator)에서 로봇에 작업 자동 할당해 원치 않는 유휴나 편차 근실시간 대응. UiPath 액션 센터(Action Center)로 예외 처리 필요할 때 적절한 사람 루프에 참여.

프로세스 마이닝과 RPA 결합하면 효율성, 비용 절감, 고객 만족도에서 엄청난 도약 가능.

UiPath 프로세스 마이닝은 최고 수준 프로세스 마이닝과 RPA 결합. 결과: O2C 프로세스 자동화 잠재력 발견뿐 아니라 자동화 지속 최적화·모니터링 가능.

선도 조직들이 UiPath 프로세스 마이닝 어떻게 쓰는지 보시려면? 그루포 아사(Grupo Assa)가 프로세스 마이닝과 RPA로 디지털 트랜스포메이션 탐색하는 법 확인하세요.

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