Process Mining, mettez la data au service de la performance de vos centres de services
17 avril 2023
Reposant sur la mutualisation d’activités, les centres de services partagés (CSP) ont largement été mis en place avec comme objectif la standardisation et l’efficience des processus les plus transactionnels. Derrière cet objectif, l’un des drivers historique de leur mise en place est la recherche d’économies d’échelle. A l’heure où les leviers d’automatisation se concrétisent pour absorber les volumes transactionnels1, les CSP doivent faire évoluer leur proposition de valeur au-delà de la stricte rentabilité, en renforçant leur impact business.
Faute de diagnostics partagés sur les modèles en place, les opérateurs de CSP peinent à s’organiser avec leurs clients pour mettre en œuvre des dynamiques d’optimisation :
- La performance des services rendus par les CSP est difficilement perçue par les clients qui constatent avant tout un éloignement et une perte de maîtrise sur des activités qui leur incombaient jusqu’ici
- La mobilisation d’acteurs multiples génère souvent des temps d’attente et allers-retours contre productifs pour assurer efficacité et qualité du processus ;
- Des écarts de perception se cristallisent de par la compréhension hétérogène des processus selon la partie prenante (processus théorique porté par l’opérateur du CSP vs réalité du processus perçue par les clients) et de leur performance (mesurée par l’opérateur / perçue par les clients)
Chez SpinPart, nous sommes convaincus que la donnée générée par les outils en place gagnerait à être d’avantage exploitée et pourrait constituer un levier important de valeur, notamment pour construire une compréhension partagée des processus et de leur performance mais également comme socle d’actions d’optimisation :
- Les outils mis en place dans le CSP mettent généralement en œuvre des workflows qui génèrent des données historisées permettant de séquencer la progression des étapes transactionnelles
- Les CSP, de nature à centraliser les transactions de l’organisation, disposent de volumes permettant de dégager des tendances sur les écarts de processus et de sortir de l’anecdotique
Nous voyons dans l’exploitation de ces données, notamment grâce au potentiel du process mining, de nombreuses opportunités parmi lesquelles :
- La factualisation des pratiques observées et la qualification des écarts avec le standard
- L’identification de scénarii récurrents générateurs de délais (boucles, temps d’attente, etc.) et la quantification de leur poids dans la performance globale du processus
- La construction partagée d’une vue factualisée du process et de sa performance pour assurer :
- La compréhension commune de la réalité du processus permettant de réaffirmer la légitimité du BPO (Business Process Owner)
- Le partage en toute transparence des difficultés éprouvées sur le processus accompagné de la factualisation des responsabilités sur la performance du processus
- L’onboarding de nouveaux clients, au plus proche du process effectif
Process Mining, de quoi parle-t-on ?
Le process mining est une pratique qui se positionne à la croisée de 2 activités :
- Le Business Process Management (BPM) qui s’applique à étudier pour optimiser les processus métiers
- Le Data Mining qui mobilise les capacités d’analyses de volumes massifs de données pour dégager des tendances et des modèles
Elle consiste dans l’exploitation de volumes importants d’enregistrements, retraçant les évènements affectant le processus étudié. Son exploitation permet la représentation visuelle des flux récurrents associés au processus, l’identification des scénarii historiques et de leur récurrence. Elle permet d’outiller des démarches d’analyses quantitative relevant de l’excellence opérationnelle.
Le pilotage de la convergence des pratiques vers un modèle standard optimisé
En somme, le process-mining et plus généralement l’exploitation plus massive des données issues des processus couverts par les CSP semblent offrir un vrai potentiel pour améliorer la performance et la satisfaction de ses clients. Pourtant, opérateurs et clients des CSP font encore trop souvent face à des limites fortes en termes d’extraction des données d’activité (étendue, profondeur, fréquence, modularité des extractions) pour être à même d’en percevoir des bénéfices. Il parait donc essentiel pour les CSP de travailler à faire évoluer leurs outils afin d’assurer le traçage des temps transactionnels clés et de permettre l’extraction récurrentes des données liées.
Article rédigé par :
Romain WATRELOT
¹ Gartner 2019 – Quick and Agile: An Emerging Formula for Automating With Robotics – 82% des CSP sondés sont en phase d’Evaluation (49%), d’implémentation (23%) ou opèrent déjà des solutions d’automatisation (11%).
