Рис. 1. Сравнение ручного анализа и цифрового анализа

Уже с первого дня использования Б1 Discoverit компания получает представление о том, чем заняты сотрудники вне зависимости от их местоположения – как в офисе, так и удаленно. По сути, создается цифровая фотография рабочего дня, которая применима на любом этапе развития ОЦО.

На этом уровне оцениваются следующие аспекты:

• Какие системы используют сотрудники?
• Сколько времени они тратят на выполнение различных задач?
• Занимаются ли они профильной деятельностью или отвлекаются на непрофильные активности?
• Есть ли какие-либо аномалии в их работе? Например, излишнее время на рабочие чаты, ненормированная работа с непрофильными документам или несоответствующая ожиданиям активность в непрофильных системах.

В ходе реализации проектов мы нередко выявляем моменты, требующие особого внимания. 

Довольно часто встречается ситуация, когда сотрудник одновременно работает со множеством приложений. К концу дня у него могут быть открыты несколько Excel-файлов, Word-документов и вкладок в ERP-системах. Многозадачность может казаться полезной, однако, как показывает практика, она приводит к снижению производительности и потерям до 20% рабочего времени в рамках подразделений ОЦО. 

Расфокусированную работу сотрудников над несколькими документами или задачами одновременно отчетливо видно на дашбордах в Б1 Discoverit.

Рис. 2. Дашборд «Фотография рабочего дня»

Рис. 3. Дашборд «Отчет по системам»

Специфика ОЦО такова, что сотрудники достаточно часто работают в режиме многозадачности, поэтому для снижения потерь продуктивности важно минимизировать «неконструктивные отвлечения» и сделать так, чтобы эти «отвлечения» проходили быстро и синергично с основной работой.

Показательный пример – использование корпоративных чатов. Безусловно, общение необходимо, но возникают ситуации, когда оно становится неэффективным. Так, если сотрудник многократно обращается к чату за информацией, связанной с рабочим процессом, это указывает на возможные проблемы и требует анализа на более глубоком уровне.

В некоторых ОЦО мы наблюдаем и обратную ситуацию – строгий запрет на коммуникацию по рабочим темам в чатах. Это может казаться чрезмерным методом, но из сравнительного анализа нескольких компаний сразу видна наибольшая эффективность тех, кто минимально использует чат для организации рабочих процессов.

Также существуют очевидные нарушения, такие как использование автокликеров для имитации рабочей активности. Несмотря на то что такие действия сложно выявить, система Б1 Discoverit способна обнаружить подобные манипуляции. Интересно, что если сотрудник выполняет такое же количество транзакций или обрабатывает норму документов в день, как и другие, но при этом использует автокликеры, то это может свидетельствовать о наличии внутренней лучшей практики и подсвечивает области повышения эффективности. Необходимо детально проанализировать действия этого сотрудника, выяснить, за счет чего он делает задачи быстрее остальных, и распространить его подходы на остальных исполнителей.

На следующем этапе анализа используется функционал Б1 Discoverit в блоке process mining, который позволяет строить карту процессов. В системе визуализируется последовательность действий сотрудника, выявляя возможные отклонения, и централизуются данные предыдущего этапа анализа. Например, если мы заметили, что определенный процент времени сотрудник тратит на общение в чате, то теперь можно определить, на каком конкретном этапе процесса происходит это взаимодействие, и рассчитать, какой процент стоимости процесса можно сэкономить.

Реальный кейс: система показала, что иногда сотрудники затрачивают около 25% своего времени на использование чата в процессе учета.

Проанализировав процесс, мы обнаружили, что из семи-восьми минут, необходимых для его завершения, значительная часть времени уходит на использование чата. Проблема заключалась в отсутствии структуры общения: сотрудники взаимодействовали через общий чат с подразделениями, работающими на предыдущих этапах процесса, и каждое сообщение приходило всем участникам. Отсутствие четкой организации приводило к тому, что люди постоянно проверяли, адресовано ли сообщение именно им, что создавало дополнительные задержки. Простое разделение разделения чатов по темам смогло повысить эффективность на 20%. 

Рис. 4. Дашборд «Детализация действий»

Еще одним примером возможностей данного функционала является ситуация, когда после проверки документов работник должен был провести транзакцию. Выяснилось, что многие сотрудники начинали транзакцию сразу, параллельно проверяя документы в процессе ее выполнения. В этом случае, если в документе обнаруживается ошибка, то время на открытие ERP и начало транзакции переходит в категорию потерь, составляющих до 10% на каждый процесс. Вместо этого было бы эффективнее сначала проверить документ во избежание ненужных действий в системе. Причина кроется в слабом структурировании рабочих операций.

Довольно часто на практике выполняются лишние действия, не требуемые по методологии процесса, но «сложившиеся исторически». Средняя оценка потерь трудоемкости и скорости процессов таких неконструктивных отвлечений – до 10%.

Конечно, правильным решением является построение процесса с заказчиком услуг ОЦО таким образом, чтобы максимизировать долю корректных документов, но это долгосрочная инициатива, а для быстрого достижения эффекта достаточно изменить последовательность действий работника.

Так, сотрудники тратили до пяти минут на создание скриншотов для каждой транзакции, включая переключение между окнами и другими действиями. Оказалось, что необходимость в создании скриншотов отсутствовала: достаточно было сохранить данные другим способом. Исключение лишнего шага позволило сократить потерю эффективности на 20–30%, обусловленную привычкой делать скриншоты вручную.

Есть примеры, когда внутри команды были выявлены лучшие практики. Один из десяти сотрудников демонстрировал самые высокие результаты и был «внутренним чемпионом». С помощью Б1 Discoverit была построена визуализация процесса и проанализированы действия этого сотрудника. Оказалось, что у него был собственный реестр комментариев в Excel, благодаря которому он выполнял свои задачи быстрее и качественнее. Эта «находка» позволила предложить простое решение: создать стандартный реестр комментариев и поделиться им со всей командой.

Более сложная инициатива заключалась в интеграции реестра комментариев непосредственно в систему задач, чтобы сотрудникам не приходилось вводить текст вручную, а можно было выбирать готовые варианты из списка. Реализация этой инициативы занимает около месяца, но эффект ощутим практически сразу, учитывая, что написание комментариев занимает значительное время особенно у новичков. Умножив экономию времени на объем операций, который может составлять тысячи или даже десятки тысяч транзакций, компания получает значительный положительный результат – до 20% снижения потерь рабочего времени.

Глубокий уровень анализа, который мы называем уровнем цифровой ясности, предполагает решение следующей задачи: привести процессы к такому состоянию, при котором количество отклонений не превышает 1%. Как только процесс достигает столь высокой степени стандартизации с минимальным количеством отклонений, система Б1 Discoverit предоставляет готовое техническое задание для автоматизации. То есть не потребуется дополнительно тратить значительные ресурсы на разработку ТЗ для внедрения роботов.

Шаги к достижению уровня цифровой зрелости могут включать:

• Оценку текущего уровня стандартизации процесса
• Реализацию инициатив и регулярное отслеживание результатов
• Стандартизацию процесса с минимальными отклонениями
• Выгрузку задания на роботизацию и передачу процесса автоматизированному решению.

В отличие от классического анализа, который оставляет за собой порядка 25% исключений, цифровой обеспечивает почти 100% роботизацию.

Важно подчеркнуть, что Б1 Discoverit – это инструмент не только для аналитиков, но и, прежде всего, для руководителей сервисных подразделений ОЦО. В руках талантливого менеджера управление изменениями с использованием цифрового анализа трансформируется от традиционного контроля за сотрудниками, основанного на оценке присутствия на рабочем месте, к мониторингу реальной эффективности. Такой подход помогает лучше понимать производительность, корректно ее нормировать и открывать новые возможности для оптимизации.

Ниже представлены некоторые из успешно реализованных кейсов использования Б1 Discoverit в ОЦО из сферы розничной торговли и промышленности, а также в частных банках, нефтяных корпорациях и FMCG:

• Российский ритейлер из ТОП-5 реализовал построил цифровой мониторинг эффективности ОЦО полного цикла – от поиска гипотез внутренним центром компетенций до внедрения и реализации инициатив, что позволило сократить трудозатраты процессов и повысить эффективность работы персонала в среднем на 20-30%.
• Другой российский ритейлер из ТОП-5 также повысил эффективность HR-процессов, выявив инициативы повышения эффективности на 16%.
• ОЦО российского ритейлера из ТОП-5 внедрил цифровой мониторинг увольнения сотрудников и сократил стоимость процесса на 16%, повысив скорость выполнения на 15%.
• ОЦО лесопромышленного холдинга увеличил эффективность процессов на 20%, при этом также повысилась прозрачность диалога бизнес-подразделений и ОЦО.
• Производитель алкогольной продукции сократил фонд оплаты труда на офисный персонал на 25%.
• Топ-3 российская нефтяная компания повысила эффективность инжинирингового подразделения на 17%.
• Крупнейший российский частный банк провел комбинированный цифровой анализ обработки 15000+ заявок на подключение банковского продукта и выявил потенциал для сокращения в 3 раза времени на выполнение процесса.

Использование цифровых инструментов анализа играет важную роль в повышении эффективности ОЦО. Их применение позволяет оптимизировать процессы, сократить затраты и повысить качество обслуживания. Внедрение этих инструментов требует тщательного планирования и профессионального подхода, однако результаты оправдывают вложенные усилия.