Em um ambiente de negócios cada vez mais dinâmico, empresas estão constantemente em busca de maneiras de otimizar seus processos e tomar decisões baseadas em dados reais. É aqui que o process mining entra em cena.
Essa tecnologia inovadora está revolucionando a forma como as organizações entendem e aprimoram suas operações, analisando dados reais para extrair informações sobre a eficiência e eficácia dos processos.
Neste artigo, vamos mergulhar no que é process mining, seus principais tipos, como funciona e por que é crucial para as empresas modernas. Acompanhe mais a seguir!
O que significa Process Mining?
Trata-se de uma técnica avançada que usa dados de sistemas de informação para mapear e analisar processos empresariais.
Em vez de depender de suposições ou relatórios tradicionais, process mining fornece uma visão clara de como os processos realmente são executados dentro de uma organização.
Ele conecta as atividades realizadas em um sistema e cria um modelo visual que reflete os fluxos reais, incluindo desvios ou gargalos inesperados.
Um estudo recente da Deloitte aponta que empresas que utilizam process mining melhoram suas operações em até 40% ao identificar rapidamente áreas de melhoria. Mas afinal, o que torna essa tecnologia tão especial?
Diferente de outras abordagens de análise, o process mining se baseia em dados objetivos, extraídos diretamente de sistemas como ERP ou CRM, eliminando a subjetividade e aumentando a precisão das análises.
Quais são os 4 tipos de Process Mining e como eles se diferenciam?
O process mining não é uma solução única; ele se divide em quatro principais tipos que atendem a diferentes necessidades:
- Descoberta (Discovery): aqui, os dados são usados para criar um modelo de processo do zero, sem a necessidade de um modelo pré-existente. Isso é extremamente útil quando as empresas não têm uma visão clara de como seus processos operam;
- Conformidade (Conformance): esta abordagem compara um modelo de processo existente com os dados reais de execução para identificar desvios. É essencial para setores que precisam garantir a conformidade com normas regulatórias;
- Melhoria (Enhancement): também chamada de “extensão”, esta técnica ajusta e melhora modelos de processo existentes com base em dados de execução. Ela ajuda a refinar fluxos para torná-los mais eficientes;
- Previsão (Prediction): um avanço significativo no process mining, este tipo utiliza dados históricos para prever futuros comportamentos de processo, ajudando as empresas a se prepararem melhor para cenários adversos.
Cada tipo de process mining tem suas particularidades, e escolher o mais adequado depende das necessidades específicas da sua organização.
Como o Process Mining coleta e analisa dados de processos empresariais?
A coleta de dados no process mining começa com a extração de informações dos sistemas de TI da empresa, como ERP, CRM ou sistemas de gestão de projetos. Esses dados incluem registros de eventos que indicam quando e como as atividades foram realizadas.
A partir daí, algoritmos avançados analisam os dados para construir um modelo visual que mostra o fluxo real dos processos.
O uso de ferramentas como o Process Mining Celonis ou o IBM Process Mining exemplifica como essa coleta e análise são realizadas em tempo real, facilitando o monitoramento contínuo e a identificação de ineficiências rapidamente.
Em uma empresa de manufatura, por exemplo, o process mining pode revelar que um gargalo específico no processo de produção está causando atrasos significativos, permitindo que os gestores tomem medidas corretivas imediatas.
Quais são os principais benefícios do Process Mining para sua empresa?
Os benefícios do process mining são muitos e variados, dependendo do setor e da complexidade dos processos. No entanto, algumas vantagens são universais.
Primeiro, ele fornece uma visão clara de como os processos realmente funcionam, em vez de como se acredita que funcionam. Além disso, o process mining facilita a identificação de gargalos, reduzindo desperdícios e otimizando recursos.
Outro benefício significativo é a melhoria na tomada de decisões. Com dados precisos, os gestores podem implementar mudanças que realmente fazem a diferença, em vez de basear decisões em intuições ou análises parciais.
Como o Process Mining se integra com outras tecnologias, como RPA?
A integração do process mining com tecnologias de automação de processos robóticos (RPA) é uma combinação poderosa. Enquanto o process mining mapeia e identifica ineficiências, o RPA automatiza tarefas repetitivas, trazendo agilidade e precisão às operações.
Por exemplo: uma empresa pode usar process mining para identificar um processo de contabilidade manual que é demorado e propenso a erros. Com esses dados, a empresa pode implementar uma solução RPA para automatizar o processo, economizando tempo e dinheiro.
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Quais setores mais se beneficiam com a implementação de Process Mining?
Embora todos os setores possam se beneficiar, algumas indústrias, como manufatura, finanças, saúde e varejo, têm visto impactos especialmente positivos.
Na saúde, o process mining pode otimizar o fluxo de pacientes em hospitais, garantindo que os recursos sejam usados da maneira mais eficiente.
No varejo, ele pode ajudar a entender os gargalos na cadeia de suprimentos, melhorando a gestão de estoques e o atendimento ao cliente.
No setor de serviços financeiros, o process mining é usado para garantir a conformidade com regulamentações, identificando rapidamente desvios que poderiam resultar em multas pesadas.
Por exemplo: um banco que usou process mining para revisar seus processos de abertura de conta conseguiu reduzir o tempo médio de aprovação de dias para minutos, aumentando a satisfação do cliente.
Como usar Process Mining para identificar gargalos e melhorar a jornada do cliente?
Melhorar a jornada do cliente é uma prioridade para muitas empresas, e o process mining pode desempenhar um papel fundamental nisso.
Ao mapear a experiência do cliente desde o primeiro ponto de contato até o pós-venda, as empresas podem identificar onde estão os gargalos que afetam a satisfação e a eficiência.
Imagine uma empresa de telecomunicações que usa process mining para analisar seu atendimento ao cliente. Eles podem descobrir que os clientes estão frequentemente abandonando as chamadas em um determinado ponto, indicando a necessidade de otimizar esse processo.
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Quais são os desafios comuns ao implementar Process Mining e como superá-los?
Apesar de seus muitos benefícios, a implementação do process mining não é isenta de desafios. Um dos principais obstáculos é a qualidade dos dados. Se os dados não forem precisos ou estiverem incompletos, os insights gerados serão limitados.
Além disso, a resistência cultural é outro problema. Funcionários podem temer que a transparência trazida pelo process mining resulte em consequências negativas para eles.
Superar esses desafios requer uma abordagem estratégica. Garantir que os dados sejam limpos e bem estruturados é essencial, assim como educar os funcionários sobre os benefícios do process mining para toda a empresa.
Conclusão
O process mining é uma ferramenta poderosa que pode transformar a forma como as empresas gerenciam e otimizam seus processos.
Desde a coleta de dados até a análise preditiva, essa tecnologia oferece uma compreensão clara e detalhada das operações, permitindo uma tomada de decisão mais assertiva e informada.
Se a sua empresa está pronta para adotar uma abordagem mais orientada a dados, a Peers pode ser sua parceira estratégica, ajudando a implementar soluções de process mining que impulsionam a eficiência e melhoram a jornada do cliente.
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