Как автоматизировать обработку заказов и не копаться в «эксельках»

В этой статье расскажем, как мы разрабатывали алгоритм сопоставления номенклатуры (SKU) для нашего клиента. Будет полезно как собственникам производственных компаний, так и разработчикам, которые ищут решение для автоматизации процессов.

Клиент и задача

Вводные

Наш клиент — производитель крепежа и строительного оборудования. Более 20 тысяч контрагентов заказывают товары компании. Это оптовый бизнес с высоким средним чеком и большими партиями отгрузок.

Боль компании

Изначально у клиента была простая CRM-система, ничем не лучше «Экселя». В ней не было единой структуры продаж, а заказы обрабатывались по нескольку дней или вовсе терялись.

Когда мы начали «разгребать» процессы — нашли 900 необработанных заявок, которые пришли с сайта, но не попали в отдел продаж. Это только «верхушка айсберга».

Отдел продаж был плохо связан со складом. Менеджеры могли продать то, чего не было в наличии, или наоборот «заморозить» на складе кучу ликвидной продукции.

С инфраструктурой тоже были проблемы. Офисы не объединялись между собой: в каждом регионе была своя «1С», своя телефония и свой почтовый сервис. Все это сильно тормозило процессы, и компания стагнировала.

Проект масштабный и одной интеграцией CRM тут не обойтись, нужно было действовать глобально и выстраивать логику всех процессов.

Задача

Мы решали непростую задачу: перестроить структуру работы компании и автоматизировать сложные процессы. Основной KPI — выставлять КП за 2 часа с момента получения заказа.

Мы разложили процесс на несколько этапов:

  • Внедрить CRM и оцифровать процесс обработки заказов.
  • Разработать систему для автоматизации работы операторов, специалистов, которые сопоставляют входящий заказ и загружают его в «1С».
  • Интегрировать между собой CRM, сервис сопоставления заказов и текущую базу в «1С».

Какое предложили решение

Как было

Контрагенты нашего клиента создают огромный поток заказов. Сложность заключается в том, что они оформляют свои запросы в разных форматах и с разной номенклатурой. Операторам приходится сопоставлять все эти значения.

В реальности процессы происходили в случайной последовательности
В реальности процессы происходили в случайной последовательности

Файлы контрагентов вручную собирались из разных источников и подготавливались. Операторы сами сопоставляли заказы с внутренней номенклатурой и заносили их в «1С».

Пример того, как клиенты, заказывая одну и ту же позицию, называют ее по-разному. И того, что происходит после сопоставления.

Как автоматизировать обработку заказов и не копаться в «эксельках»

В дополнение ко всему была CRM-система. В нее менеджеры просто добавляли клиентов, но не проводили по ней продажи и сделки.

Менеджеры передавали заказы операторам в любом удобном виде, даже голосовыми сообщениями и фотографиями в мессенджерах. А иногда клиенты напрямую связывались с операторами, чтобы им отгрузили заказ.

Как стало

Как автоматизировать обработку заказов и не копаться в «эксельках»

Мы проработали логику системы. Теперь заказ обрабатывается через специальный сервис сопоставления номенклатуры. Параллельно проверяется контрагент, заказ и остатки товара. Плюс «пробрасываются» данные в CRM для анализа сделки.

В жизни процесс стал выглядеть так:

Сравните с предыдущей иллюстрацией процесса, где все происходило рандомно
Сравните с предыдущей иллюстрацией процесса, где все происходило рандомно

CRM-система

Процессы в CRM построили с нуля на платформе Creatio (Terrasoft). Туда попадают все обращения новых и повторных клиентов. Менеджеры обрабатывают их и ведут до заказа. При оформлении заказ автоматически передается операторам для дальнейшей работы.

Теперь менеджеры понимают, что происходит со сделкой на всех этапах — смогут стимулировать повторные продажи. Операторы смогут проще и быстрее оформлять заказы клиентам.

Хотели amoCRM, но выбрали Terrasoft

«Амо» планировали внедрить из-за ее простоты. Но бизнес-процессы сложные, чтобы их обыграть, нужно было бы «накинуть» много скриптов и виджетов.

Пример. Строим CRM для call-центра в 500 сотрудников. Менеджеру нужно сегментировать клиентов по 10 типам, у каждого типа свои сценарии и этапы воронки. В случае с амо менеджеры просто запутаются в какую воронку и по каким этапам нужно вести клиента. Это должен быть четкий алгоритм, в котором вероятность ошибки сводится к нулю. Но амо не поддерживает гибкие сценарии.

В Terrasoft можно строить гибкие сценарии и развилки процессов. Сделки автоматически переносятся по этапам в соответствии с процессами. Менеджер не должен переводить сделки по воронкам. Все происходит по сценарию при выполнении задач.

Амо хорошо подходит для малого бизнеса и простых процессов, но Terrasoft более гибкий и масштабный. Нужно строить систему под процессы, а не наоборот.

Система сопоставления

После сборки CRM увидели, что заказы обрабатываются очень долго. 23 оператора сопоставляли заказы по несколько дней — стали думать, как сопоставлять их автоматически.

Хотели сделать AI для сопоставления, но поняли, что объема данных не хватит.

Поэтому решили использовать Elasticsearch. Обычно его внедряют как поисковик на сайтах. Он основан на механизмах токенизации для сопоставления текстов. То есть «перегоняет» текст в токены, дальше токены сопоставляются с базой данных. На выходе — комбинация из сопоставленных позиций.

На основе этого метода мы сделали отдельную систему сопоставления заказов — Elastic. После сопоставления заказ выгружается в «1С».

Цель системы — снизить нагрузку на операторов.

В нашем случае мы сделали так, чтобы Elastic сопоставлял номенклатуру и остатки вместо операторов. Операторы в свою очередь обучают его: проверяют корректность сопоставления и отправляют связки в черные и белые списки. Чем больше сопоставлений сделает система, тем точнее она будет работать.

Обучение: черные и белые списки

Существуют связки данных: «Клиент» → «Номенклатура из документа» → «Номенклатура из 1С».

Если связка попала в белый список, значит она была ранее успешно сопоставлена. В дальнейшем такая связка будет использоваться повторно, уже без elasticsearch.

Если связка попала в черный список, значит она была некорректной или не существующей в текущей номенклатуре и больше использоваться не будет.

Чем больше значений попадает в черные и белые списки, тем лучше система работает в автоматическом режиме.

Отображение результата

После сопоставления списка товаров c загруженного файла система отобразит данные в таблице:

Как автоматизировать обработку заказов и не копаться в «эксельках»

Оператору необходимо только проверить корректность сопоставления всех записей — обучить систему.

Какие были сложности

Актуальность каталога

Когда мы собрали Elastic и начали тесты — поняли, что не весь каталог актуален. В товарном каталоге 20 тысяч позиций, но в наличии только 5000. Значит и сопоставляться нужно только с 5000 — в этом был небольшой косяк. Изначально мы не учли обновления каталога, пришлось доработать эту возможность.

Единицы измерения товара

Пересчет фасовок и объемов планировали сделать во второй итерации. Но на тестах поняли, что без него никуда. Теперь все заказы приводятся к единой системе измерения. Прямо как данные задач из учебников физики приводятся к СИ.

Форматы присылаемых файлов

Клиенты и менеджеры присылали файлы в совершенно разных форматах. Фасовку и вес могли присылать в названии файла. Пришлось сделать распознавание и вычленение параметров заказа из всего присланного документа/файла.

Страх перемен

В один момент до операторов дошло, что их заменят.После полного внедрения — часть операторов уйдет в поддержку — на обучение системы. Плюс некоторых переведут в аккаунт-менеджеров для работы в ОП.

Что получилось

На полное проектирование, внедрение CRM, разработку системы и интеграций ушло ровно 3 месяца.

Сейчас мы уже собрали рабочий MVP и обучаем систему, обкатываем процессы на одном регионе, дальше будем проецировать на остальные. Полностью оцифровываем и фиксируем этапы жизни заказа: от обращения — до отгрузки. В итоге — хотим выйти на KPI.

Процессы. Уже сейчас снизилась нагрузка на менеджеров — теперь все заказы без исключения будут обрабатываться.

Аналитика. Показатели менеджеров теперь собираются внутри CRM. Руководители видят время обработки заказов, срезы по работе менеджеров и операторов.

Также мы собираем данные по обучению Elastic, чтобы понимать его эффективность.

Отчет по динамике обработки заказов через Elastic
Отчет по динамике обработки заказов через Elastic

Цели. Выполнить KPI — это хорошо. Но задача клиента — оптимизировать процессы и расходы.

450 тысяч в месяц
на столько смогут сократиться расходы на ФОТ после полного внедрения системы

Как двигаться в сторону автоматизации

Любой процесс бизнеса можно автоматизировать. Главное понимать, для чего вам это нужно, какую конечную цель вы преследуете.

Задайте себе вопрос: «Чего я хочу на выходе?»

  • Подкрутить и улучшить текущие процессы?
  • Или построить новую бизнес модель и кратно увеличить показатели?

Часто игра в «местечковые» оптимизации не стоит свеч и разработка таких систем может не окупиться. Не бойтесь мыслить по-новому и перестраивать стагнирующие процессы.

Интегратор — LAND PRO. Редактор статьи — Фёдор Анисимов.

4444
42 комментария

Очень интересная статья, спасибо! По сути, вы построили заново процессы в компании, ликвидировав хаос и несогласованность. И система сопоставления ассортимента это лишь один из многих компонентов успеха. Если не секрет, насколько у заказчика увеличился оборот?

5
Ответить

Вам спасибо за внимание, не зря старались)

К сожалению, пока об этом рано говорить. Первые итоги будем подводить ближе к концу года, когда наберется массив данных для анализа.

Да и в принципе такая информация допустима к публикации, после согласования с заказчиком. Поэтому вынужден пока воздержаться от комментариев)

5
Ответить

Ой. Что-то много читать, сохраню и посмотрю потом 🌚

3
Ответить

Никогда*

6
Ответить

Держите в курсе. 

7
Ответить

'Это оптовый бизнес с высоким средним чеком и большими партиями отгрузок.'
'Основной KPI — выставлять КП за 2 часа с момента получения заказа.'

Терзают смутные подозрения что кому-то надо отбить внедрение )

2
Ответить

Ну не совсем, была проблематика выявленная топами, что сроки выставления счета по заказу, болтались от 2 дней до недель, если вообще выставлялся счет. Поэтому нам этот KPI спустили, да и с точки зрения продаж он с высокой долей вероятности повлияет на итоговую конверсию. 

1
Ответить