Внедрение технологии Process Mining для анализа и оптимизации бизнес-процесса технической поддержки абонентов В2С ПАО «Ростелеком»

Заказчик
ПАО «Ростелеком»
Руководитель проекта со стороны заказчика
ИТ-поставщик
Т1 Интеграция
Год завершения проекта
2020
Сроки выполнения проекта
Апрель, 2020 - Ноябрь, 2020
Масштаб проекта
1000 человеко-часов
Цели
В соответствии с принципами непрерывного улучшения, компания приняла решение усовершенствовать существующий процесс – сократить себестоимость техподдержки и улучшить клиентский опыт.

Уникальность проекта

Анализ одного из самых массовых бизнес-процессов (15 миллионов обращений абонентов в год в 7 макрорегионах) позволил выработать более 20 предложений по оптимизации процесса, оценить потенциальный экономический эффект, разработать план реализации предложений. Выполнение проекта заняло 7 месяцев.

Инновационная составляющая – практическое применение технологии Process Mining и сопутствующих инструментов мониторинга бизнес-процессов на масштабных, географически распределенных бизнес-процессах B2C в телекоммуникационной отрасли. В отличие от бизнес-процессов, например, финансовой отрасли процесс технического обслуживания абонентов объединяет работу большого числа подразделений, включая работу выездных бригад.
Использованное ПО
Учитывая масштаб задачи, для глубинного исследования бизнес-процесса специалисты «Ростелеком» выбрали технологию Process Mining. Технология позволяет восстановить логику выполнения процессов на основе цифровых следов в информационных системах компании. Она помогает сократить затраты времени и ресурсов на исследование бизнес-процессов, исключить влияние «человеческого фактора» на результат.

Любой крупный оператор заинтересован, с одной стороны, в сохранении и наращивании абонентской базы, с другой – в оптимизации затрат. Процесс технической поддержки – один из ключевых для реализации стратегии в этом направлении. Это то «лицо» оператора, с которым сталкиваются абоненты в процессе подключения и поддержки услуг. При этом это и один из самых массовых процессов с точки зрения участия сотрудников телеком-компании. Любая неоптимальность в работе, помноженная на число вовлеченных людей, дает существенный негативный экономический эффект.

Анализ процесса классическими методами требует больших затрат и предполагает очень долгую обратную связь: оценка эффекта от применения любых изменений требовала бы затрат времени и сил на повторные аудиты. Process Mining привлекает возможностью автоматизации этого аудита, возможностью использования готовых паттернов анализа для быстрого обнаружения точек неэффективности, возможностью быстрой оценки влияния выполненных изменений.


Сложность реализации

C технической точки зрения самым сложным было объединение больших массивов данных из нескольких информационных систем. Рабочей группе проекта потребовалось провести несколько итераций верификации данных для обеспечения требуемого уровня доверия менеджеров процесса к результатам анализа. 

Основные сложности были связаны с организацией рабочего процесса. Старт проекта совпал с началом карантина, включая «нерабочие» недели. Но взаимодействие было оперативным: наши команды быстро переориентировались на различные online-коммуникации, поэтому все заранее обговоренные сроки были четко соблюдены. Кроме того, при работе с подразделениями семи макрорегионов оператора подразумевала необходимость подстраиваться под разные часовые пояса.

Описание проекта

На первом этапе Т1 Интеграция помог заказчику интегрировать инструменты Process Mining в ИТ-ландшафт компании. Затем были определены и исследованы потенциальные источники информации – автоматизирующие процесс информационные системы «Ростелеком» и хранящиеся в них «цифровые следы» процесса, такие как записи о поступившем обращении, выезде бригады, исполнении задачи. С помощью настроенных экспертами Т1 Интеграция процедур интеграции и преобразования данных, в систему Process Mining были загружены 196 миллионов записей об активностях, выполненных в рамках обработки 15,5 миллионов обращений. По ним была восстановлена модель сквозного бизнес-процесса – его «цифровой двойник» – и выполнена итеративная проверка ее корректности. На основе модели специалисты Т1 Интеграция спроектировали и настроили аналитические отчеты, отображающие особенности процесса, его потенциальные «узкие места» и KPI в разрезе маршрутов движения обращений. 

Ключевым этапом проекта стало формулирование гипотез об областях для оптимизации процесса. Из всего множества обращений было выделено более 700 тысяч различных маршрутов обработки обращений и определено 9 эталонных сквозных сценариев. Проработка гипотезы включала обнаружение отклонения от эталонного сценария, проверку гипотезы с помощью технологии Process Mining, расчет ее эффекта на бизнес, анализ причин возникновения и разработку мер оптимизации с определением ресурсов. Всего было сформулировано более 20 гипотез об «узких местах», по-разному проявляющих себя в разных макрорегионах.

Исследование процессов массового обслуживания в масштабах Ростелеком – очень серьезное по затратам и срокам мероприятие. Делать его вручную крайне сложно: к моменту, когда вся необходимая информация будет собрана и проанализирована, процесс часто может поменяться уже несколько раз. Применение технологии Process Mining позволило анализировать процесс быстрее и нагляднее, а оценивать результаты внесенных изменений – практически сразу после их применения. Важно, что специалисты Т1 Интеграции и Ростелеком заставили работать уже имеющиеся в компании данные, сделали на базе них новый сервис для бизнеса – менеджеры и владельцы процесса видят реальную картину процесса, могут получать оперативные оповещения об отклонениях в нем. Всего лишь за 7 месяцев слаженной совместной рабочей группы обеих компаний, в Ростелекоме была запущена платформа Process Mining, проанализирован один из наиболее масштабных процессов, сформирован собственный центр компетенции по новой технологии. 

Для Т1 Интеграции проект стал особенным по нескольким причинам. Во-первых, это комплексность решаемых задач и применяемых технологий. Сейчас специалистам ПАО «Ростелеком» доступны, помимо классических возможностей Process Mining, также возможности мониторинга бизнес-процессов, применения встроенных инструментов Machine Learning и средств автоматического реагирования на обнаруженные проблемы в процессе. Второй значимый для Т1 Интеграции фактор – масштаб процесса с точки зрения числа вовлечённых сотрудников и объема исследуемых данных. В рамках проекта специалисты интегратора существенно дополнили свою методологию проверки корректности данных и восстановления процесса. Третий значимый фактор – выполнение проекта в online-формате. Запуск проекта и этап исследования процесса совпали с началом карантина, поэтому специалистам Т1 Интеграции и Ростелеком пришлось оперативно перевести взаимодействие в онлайн-каналы и научиться проводить обследование в удаленном режиме. Это стало возможным только благодаря взаимной поддержке со стороны всех участников рабочей группы.

География проекта

Вся страна – 7 макрорегиональных филиалов ПАО «Ростелеком».

Коментарии: 2
  • Сергей Бабко
    Рейтинг: 6
    ПАО Русал
    Директор корпоративных ИС
    08.12.2021 19:19

    Трудно ли набрать / обучить существующих аналитиков для работы с данным решением? Как сейчас позиционируется инструмент в компании? Как выбираете процессы для анализа и постановки на мониторинг? Как распределяются затраты на владение решением и работами по постановке новых процессов на мониторинг?

    • Арина Смотрова Сергей
      Рейтинг: 215
      ПАО «Ростелеком»
      Директор программ Офиса трансформации
      09.12.2021 14:44

      Добрый день, Сергей.
      1. Готовых аналитиков "с рынка" оказалось набрать трудно, поэтому обучаем своих (как бизнес, так и системных).
      2. Инструмент позиционируется как средство анализа реально происходящих бизнес-процессов по "цифровым следам", как инструмент мониторинга изменений ключевых метрик процессов, отчасти как инструмент отчетности для ряда функциональных блоков Компании.
      3. Процессы выбираем по трем критериям: наличие запроса от владельца процесса, степень автоматизации процесса, потенциальный экономический эффект от применения Process Mining.
      4. Затраты на владение системой на данном этапе развития несет финансово-экономический блок (как владелец системы), окупаемость считаем как соотношение TCO и эффектов от использования Process Mining.

Год
Предметная область
Отрасль
Управление