Sie sind ein seit Jahren heiß diskutiertes Thema im eCommerce. Schlagzeilen machen dabei eher die großen Handelsplattformen wie Zalando und Amazon, aber jeder Online Shop – von Start-up bis Großkonzern – muss sie händeln: Retouren. Der Retournierungsprozess oder auch Retourenprozess ist ein in vielerlei Hinsicht kritischer Prozess im eCommerce. Von den entstehenden Kosten über das Thema Rechtssicherheit bis hin zur Kundenzufriedenheit und dem Customer Lifetime Value spielt der Retourenprozess eine entscheidende Rolle in puncto Erfolg oder Misserfolg eines Online Shops.
Wir nehmen den Retourenprozess ein wenig genauer unter die Lupe und stellen eine Technologie vor, mit der Stolpersteine, Kostenfallen, Optimierungs- und Automatisierungspotenziale auf Knopfdruck ans Licht gebracht werden: Process Mining
Die größten Kostentreiber im Retourengeschäft
Das Retourenmanagement besteht aus vielen Teilprozessen und To-do‘s. Die folgende Grafik gibt Ihnen einen Überblick über die größten Kostentreiber im Retourengeschäft (2019).
[EHI-Studie "Versand- und Retourenmanagement im E-Commerce 2019"]
Neben den reinen Kosten für den Rückversand entstehen insbesondere auch Kosten in internen Prozessen, bzw. durch den Zeit- und Ressourcenaufwand, den diese mit sich bringen – und diese sind mit Standardauswertungen nur schwer bis überhaupt nicht erfassbar. Auch die Verwendung falscher Retourenquoten und lückenhafter Daten aus ERP (z. B. SAP), CRM und / oder Warenwirtschaft für Prognosen und Personalplanung sorgen für Probleme.
Ineffizienten Prozessen und kostspieligen Stolpersteinen auf die Schliche zu kommen, ist ohne die nötige End-to-End-Transparenz, d. h. eine objektive und ganzheitliche Sicht auf alle Prozesse, die täglich in der Retourenabwicklung stattfinden, kaum möglich. Und hier kommt Process Mining ins Spiel …
PROCESS MINING
[ˈprəʊ.ses ˈmaɪ.nɪŋ], das; (Business Process Discovery)
Automatisierte Geschäftsprozessanalyse - mit allen relevanten Kennzahlen - auf Basis digitaler Spuren in IT-Systemen. In Daten enthaltenes, implizites und sonst verborgenes Prozesswissen wird visualisiert und somit greifbar und transportierbar.
Das „Prozess-Röntgengerät“ Process Mining
Process Mining ist eine Prozessanalysetechnologie, die es ermöglicht, digitale Datenspuren aus verschiedenen Systemen zu kombinieren, zu interpretieren und automatisiert zu visualisieren – in Form eines interaktiven Prozessflusses, welcher mit wichtigen Kennzahlen ausgestattet ist.
Was kann Process Mining zur Optimierung von eCommerce-Prozessen leisten?
- Messen und Visualisieren von KPIs (Key Performance Indicators) und PPIs (Process Performance Indicators)
- Performance und Compliance von IST-Prozessen analysieren
- Prozessvarianten analysieren, Bottlenecks aufdecken und Prozesse vergleichen
- Ursachen für Bottlenecks und Kostenfallen automatisiert aufdecken
- Daten und Nutzerverhalten aus verschiedenen Systemen kombiniert betrachten, z. B. Shop-System, ERP, Warenwirtschaft, CRM …
- Automatisierungspotenziale entdecken
Welche Ziele werden durch den Einsatz von Process Mining im Retourenmanagement erreicht?
- Effizientere Prozesse
- Höherer Grad an Automatisierung
- Ressourcen- und Kosteneinsparungen
- Steigerung der Kundenzufriedenheit und des Customer Lifetime Value
Dieser Beitrag könnte ohne Probleme noch diverse Zeilen, Screenshots und Schaubilder weitergeführt werden, um das Thema Process Mining im eCommerce mit Fokus auf den Retourenprozess umfassend zu beleuchten – aber manchmal hilft ein echter Anwendungsfall mehr, als die blanke Theorie. Und dass der Einsatz von Process Mining im eCommerce nicht nur heiße Luft ist, sondern zu echten Wettbewerbsvorteilen verhilft, beweist Nelly.com. Wir laden Sie ein:
Webinar on Demand | Process Mining at Nelly.com – Visualisation and Optimization of the Product Return Process with MPM in Qlik Sense
Nelly.com setzt MEHRWERK ProcessMining (MPM) in Qlik Sense ein, um den "Bestellung-bis-Retoure"-eCommerce-Prozess zu analysieren. Im Webinar mit Nelly.com wird anhand einer Hands-on-Demo aufgezeigt, welche Erkenntnisse und Einblicke durch den Einsatz von Process Mining gewonnen werden konnten. Wir werden darüber hinaus einen Blick auf die Lösung werfen und auch aus technischer Sicht beleuchten, welche Daten und Voraussetzungen benötigt werden, um mit Process Mining durchzustarten.
