Без этого автоматизация добьёт ваш бизнес в 2025
Автоматизация обещает сделать бизнес проще, быстрее и дешевле. Но реальность зачастую оказывается другой: вместо оптимизации процессов компании сталкиваются с хаосом, который может стоить им клиентов, денег и даже репутации.
Почему это происходит? Всё просто: большинство автоматизирует процессы "как есть", не понимая их реальной сути. Ошибки, неэффективность и избыточные шаги превращаются из ручных в автоматические, а проблемы — в зацементированные провалы.
В этой статье мы продолжаем рассказывать про инструмент анализа бизнес-процессов process discovery. Подробно о том что это и какие результаты даёт, читайте в предыдущей статье:
Эта статья — про новые возможности для тех, кто устал от догадок и «субъективных» презентаций консультантов. Мы поговорим о том, как за три недели можно раскрыть, что на самом деле происходит в ваших бизнес-процессах, и принять грамотные решения о дальнейшей оптимизации.
Ещё больше информации о том что такое process discovery и как оно работает, можно узнать на нашем сайте:
Ошибка №1: Автоматизация «как есть»
Одна из самых больших ошибок, которую мы видим у компаний, — это автоматизация процессов «как есть». Часто компании не уделяют времени тому, чтобы понять, как их процессы работают на самом деле. Они автоматизируют то, что кажется логичным, или полагаются на устаревшие инструкции.
Но реальная картина может быть совсем другой. Процессы, которые кажутся эффективными на первый взгляд, могут содержать дублирующие шаги, избыточные проверки или неоптимальное распределение задач. А автоматизация закрепляет эти проблемы, превращая их в постоянные издержки.
Реальный пример: анализ процессов сотрудников
Компания из финансового сектора обратилась с запросом автоматизировать процесс подготовки отчётов для клиентов. Руководство предполагало, что процесс простой: сотрудники получают данные из CRM-системы, анализируют их и формируют итоговый документ для клиента. На это уходит около 2 часов на один отчёт.
Но что реально происходило на местах? Руководство этого не знало. Сотрудники жаловались на неудобство системы, высокую нагрузку и постоянные ошибки, но никакой объективной картины не было.
Что сделали мы: Мы внедрили инструмент process discovery, который позволил отследить реальное взаимодействие сотрудников с программами. Анализ показал удивительные вещи:
- Сотрудники вручную копировали данные из одной системы в другую (CRM → Excel), тратя на это около 40 минут.
- Для проверки данных они пользовались сторонними калькуляторами и веб-сервисами, переключаясь между окнами, что занимало ещё 30 минут.
- Финальный отчёт создавался в текстовом редакторе, и его форматирование каждый раз выполнялось вручную.
Итого: из двух часов работы около 1,5 часов занимали действия, которые можно было автоматизировать.
После оптимизации:
- Мы разработали сценарий, который автоматизировал перенос данных из CRM в Excel. Это сократило время на 40 минут.
- Настроили встроенные проверки данных в Excel, убрав необходимость использовать сторонние калькуляторы.
- Форматирование итогового отчёта перенесли на автоматический шаблон, сэкономив ещё 20 минут.
Результат: Время подготовки одного отчёта сократилось с 2 часов до 30 минут. Сотрудники смогли обрабатывать в 4 раза больше заявок в день, а точность данных повысилась за счёт исключения ручного ввода.
Больше кейсов на нашем сайте:
Ошибка №2: Игнорирование вариативности процессов
Второй распространённой проблемой является игнорирование того, что один и тот же процесс может выполняться по-разному в зависимости от сотрудника, задачи или внешних факторов. Это создаёт хаос при автоматизации, ведь она предполагает, что процесс фиксирован и чётко определён.
Больше о процессах и RPA-автоматизации рассказываем в нашем телеграм-канале:
Реальный пример: вариативность в работе службы поддержки
Компания, предоставляющая IT-услуги, столкнулась с жалобами клиентов на низкую скорость решения их запросов. Руководство решило автоматизировать работу службы поддержки, чтобы «ускорить процесс».
Предполагалось, что заявки обрабатываются по стандартной схеме:
- Сотрудник принимает заявку.
- Проверяет детали в базе знаний.
- Решает проблему или передаёт её на следующий уровень поддержки.
Однако после внедрения автоматизации ситуация не улучшилась. Клиенты всё равно ждали по 2-3 дня, а сотрудники жаловались, что автоматизированная система не учитывает их реальных задач.
Что сделали мы: Мы внедрили process discovery для анализа реальной работы службы поддержки. В течение нескольких недель инструмент отслеживал, как сотрудники взаимодействуют с системой, обрабатывают заявки и решают проблемы.
Результаты анализа:
- Только 40% заявок обрабатывались по стандартной схеме.
- В 30% случаев сотрудники выполняли дополнительные шаги: искали решения в сторонних системах, консультировались с коллегами или проверяли устаревшие данные.
- Ещё 30% заявок требовали уникального подхода, который полностью выпадал из стандартного процесса.
Эта вариативность привела к тому, что автоматизация стандартного сценария не покрывала реальных нужд сотрудников, а лишь добавляла проблем.
После оптимизации:
- Мы переработали базу знаний, объединив её со сторонними системами, чтобы сотрудники могли находить нужную информацию в одном месте.
- Настроили автоматические подсказки в интерфейсе для типовых заявок, что сократило время на их обработку.
- Для сложных и нестандартных заявок добавили гибкую систему маршрутизации, которая позволила учитывать особенности каждой ситуации.
Результат:
- Среднее время обработки заявки сократилось на 50% (с 3 дней до 1,5 дней).
- Доля типовых заявок, обрабатываемых без вмешательства второго уровня, увеличилась с 40% до 70%.
- Удовлетворённость клиентов возросла на 20%.
Почему это важно: Без учёта вариативности автоматизация не только не решает проблему, но и усиливает её. Process discovery помогает увидеть все возможные сценарии выполнения процессов, чтобы учитывать их при оптимизации и автоматизации.
Ошибка №3 Недооценка узких мест
Одна из скрытых угроз автоматизации — это узкие места в процессе, которые незаметны на первый взгляд, но замедляют работу. Часто компании не анализируют, где именно теряется время, а просто внедряют автоматизацию, надеясь, что это решит все проблемы.
Пример: задержка в проверке данных
Компания автоматизировала процесс обработки заказов, но скорость работы не увеличилась. Анализ показал, что заявки «застревали» на этапе проверки данных. Один сотрудник вручную обрабатывал всё поступающее, что создавало очереди и задержки.
С помощью process discovery узкое место было выявлено, а проверка данных автоматизирована. Это позволило сократить задержки и перераспределить нагрузку между сотрудниками.
Без анализа узкие места остаются незамеченными и закрепляются в автоматизированной системе. Process discovery позволяет выявить эти проблемы заранее и устранить их, чтобы автоматизация работала эффективно.
Ошибка №4 Упор на скорость вместо качества
Многие компании, внедряя автоматизацию, сосредотачиваются на ускорении процессов, забывая о том, что качество выполнения задачи может пострадать. Быстрее — не всегда лучше, особенно если результат приходится переделывать из-за ошибок.
Компания из e-commerce хотела автоматизировать процесс подтверждения заказов. Их главной целью было сократить время обработки с 1 дня до 2 часов. После внедрения RPA-ботов это удалось, но через месяц клиенты начали массово жаловаться на ошибки: неправильные товары, двойные списания, пропущенные заказы.
Когда мы провели анализ через process discovery, оказалось, что боты работали строго по заданному алгоритму, игнорируя проверки, которые ранее выполняли сотрудники вручную. Это приводило к ошибкам, которые потом нужно было исправлять, тратя ещё больше времени.
Мы внедрили автоматическую проверку данных на каждом этапе процесса и добавили шаги в алгоритм, чтобы гарантировать точность. Время обработки увеличилось до 3 часов, но ошибки сократились на 90%, а удовлетворённость клиентов — наоборот, выросла.
Ошибка №5. Автоматизация рутинного, а не важного
Многие компании начинают автоматизацию с самых очевидных, но не всегда ключевых процессов — тех, которые кажутся рутинными и легко масштабируемыми. Однако такая стратегия часто упускает из вида более важные процессы, которые имеют стратегическое значение для бизнеса.
Пример: приоритет не на том
Компания из сферы страхования решила автоматизировать процесс обработки внутренних запросов от сотрудников. Это должно было сократить затраты времени на взаимодействие с HR и ИТ-отделами. Результаты были достигнуты: время на обработку внутренних заявок сократилось на 50%. Но что происходило с основными процессами? Клиенты жаловались на задержки с выплатами и оформлением полисов.
Анализ через process discovery показал, что процесс урегулирования страховых случаев был перегружен: сотрудники тратили до 70% времени на ручную проверку документов и согласование выплат. Эти «ручные» задачи не только занимали время, но и увеличивали риск ошибок.
Что было сделано: Мы предложили сосредоточиться на автоматизации именно этого процесса. С помощью анализа удалось:
- Выявить ключевые этапы, где терялось больше всего времени.
- Внедрить автоматическую проверку документов и шаблоны для обработки стандартных случаев.
- Сократить количество итераций согласования, оставив только важные этапы.
В результате скорость обработки заявок клиентов выросла на 60%, а внутренние процессы перестали быть приоритетом, не влияющим на бизнес.
Почему это важно: Рутина не всегда является критически важным для бизнеса процессом. Сосредотачиваясь только на «удобном» для автоматизации, компании рискуют упустить главное. Process discovery позволяет определить, какие процессы приносят реальную ценность, и сделать их приоритетом для автоматизации.
Добьёт? С process discovery не должно.
Автоматизация — это мощный инструмент, но его нужно применять с умом. Как показывает практика, компании, которые торопятся внедрить технологии без глубокого анализа процессов, рискуют лишь закрепить свои проблемы и потерять ценные ресурсы.
Основные ошибки, такие как автоматизация «как есть», игнорирование вариативности и узких мест, а также приоритет на рутину вместо стратегически важных процессов, часто становятся причиной провалов. Но все эти риски можно минимизировать, если начать с анализа процессов через process discovery.
Что даёт process discovery:
- Реальная картина процессов: Вы понимаете, как на самом деле работают ваши сотрудники, а не как это записано в регламентах.
- Выявление узких мест: Процессы, которые замедляют работу, становятся очевидными.
- Приоритизация: Вы автоматизируете то, что действительно принесёт результаты, а не просто «удобное».
Получить точную картину о ваших бизнес-процессах можно буквально за пару недель! Свяжитесь на сайте!
Если вы хотите, чтобы автоматизация стала вашим конкурентным преимуществом, начните с исследования. Это не только избавит вас от рисков, но и даст возможность уверенно внедрять передовые технологии, будь то RPA, AI или что-то ещё.
Ваш следующий шаг?
- Подключайтесь к нашему Telegram-каналу PRO100ROBOT: https://t.me/+cTl7_vX3N5JiZGZi.
- Загляните на наш YouTube-канал PRO100ROBOT: https://www.youtube.com/@PRO100ROBOT-RPA/videos.
- Оставьте заявку на сайте PRO100ROBOT: https://pro100robot.com/?utm_source=vc&utm_medium=avtomatizaciya-dobet-vash-biznes-v-2025.
2025 год уже здесь. Сделайте его годом настоящей трансформации вашего бизнеса! 😊