Масштабная трансформация
Сбербанка в прямом эфире
LIVE

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.

В закладки
Слушать

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

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.

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

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

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:

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

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.

{ "author_name": "Аркадий Кашковский", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 32, "likes": 41, "favorites": 363, "is_advertisement": false, "subsite_label": "trade", "id": 129862, "is_wide": true, "is_ugc": true, "date": "Sat, 30 May 2020 19:44:12 +0300", "is_special": false }
Объявление на vc.ru
0
32 комментария
Популярные
По порядку
Написать комментарий...
5

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?

Ответить
5

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)

Ответить
1

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

Ответить
6

Никогда*

Ответить
5

Держите в курсе. 

Ответить
1

'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 )

Ответить
1

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. 

Ответить
0

Не совсем понимаю какое отношение имеет выставление счета по заказу ( последний этап) к коммерческому предложению ( первый этап ).
Или под 'КП' вы что-то другое подразумеваете?

Ну и потом, выставленный счет для юр.лица это бумага строгой отчетности - если оно реально вот так болталось неделями, полагаю были бы куда большие проблемы - с бухгалтерией, так что 'чинить' стоило в первую очередь именно ее а не все эти КП с KPI.  
 

Ответить
1

Так как в логике "as is" в принципе отсутствовал этап КП, на заказ клиента выставлялся счет, а по нему уже проводились коррективы, как по КП.

Возможно стоило в комментарии просто более подробно это пояснить, учту в дальнейшем.

А вот что касается бухгалтерии, то далеко не во всех бизнесах счета выставляют бухгалтера. И конкретно в данном кейсе, проблематика сводилась к тому что ответственный оператор, просто не успевал обрабатывать весь поток обращений. В связи с чем в первую очередь начали с этого места. А если мы говорим о выборе точке приложения усилия, то мне кажется это прямо на отдельный материал тянет)

Ответить
1

Когда это "счет" в РФ вдруг стал "бумагой строгой отчетности"? Многие системы позволяют генерировать документы по шаблону с подстановкой сканов печатей и подписей (возможно Еуккфыщае это тоже умеет делать). И многие компании этим функционалом успешно пользуются не тратя времени на передачу информации бухгалтеру и ожидания результата в виде счета. К строгой отчетности относятся УПД, счета-фактуры.

Ответить
0

Счет-фактура да, https://www.business.ru/article/199-blank-schet-faktura-korrektirovochnyy

Я про нее и писал.

Ответить
1

Цель системы — снизить нагрузку на операторов.
Цель системы — снизить кол-во операторов - эта задача кажется привлекательнее. Как вы считаете ?

Ответить
2

Все верно, но прежде чем сократить ФОТ, требуется обеспечить обработку меньшим ресурсом того же объема. То есть сокращение операторов это следствие из высвобожденных ресурсов. При этом мы можем их не сокращать, а перенаправить свободный ресурс на другие более полезные работы.

Ответить
1

Полностью согласен ! Удачи вам Аркадий и новых проектов по автоматизации !

Ответить
1

Спасибо, взаимно)

Ответить
1

Прочитал два раза) и просьба уточнить - что получилось:

1. Вы создали систему, которая работает в текущих исторически сложившихся реалиях - менеджеры продолжают присылать заказы в любых форматах, система распознаёт.

2. Вы дали новый инструмент менеджерам - интерфейс новой системы, в котором можно вводить данные в любом формате , далее elastic приводит к нужному знаменателю?

Ответить
2

1. Форматы не совсем любые, основная масса это таблицы excel. Просто при загрузке таблицы в сервис, у пользователя есть возможность задать настройки парсинга, пока самые базовые:
- Указать строки с какой по какую парсим;
- Указать столбец с наименованием;
- Указать столбец с количеством;
- Указазать (опционально, если не указан смотрим в наименование) столбец с размерностью: шт, кг и тп.

Ну и плюс там еще пересчет работает под нашу размерность, но это по сути просто калькулятор.

2. Ну почти так, совсем любой конечно не поймет, но похожие варианты подберет и отправит пользователю на проверку)

Ответить
1

Спасибо, получил оргазм от статьи

Ответить
0

Не понял, для чего нужно сопоставление. Заказ клиент в чатик что ли пишет? Почему нельзя было из 1С выгрузить весь каталог на сайт?

Ответить
3

Зная специфику оптовых продаж, можно предположить что зоопарк из экселей и того подобного складывался годами, и не получиться всех загнать на сайт делать заказ, покрайней мере быстро. 

Ответить
2

Все верно, тем более что у каждого клиента в 1С своя номенклатура набита, и они заказ оттуда формируют. А иногда смешана из разных поставщиков, и как следствие начинается зоопарк на больших количествах.

А на сайте набивать заказ в полторы тысячи строк тоже не очень удобно🤷🏽‍♂️

Ответить
4

В 1С для этого дела есть отдельная таблица "Номенклатура поставщиков", куда для каждого поставщика мы заносим "евоношное" наименование товара, артикул и пр. и при формировании заказа поставщик получает заказ в лучшем виде, который одной кнопкой грузит себе в базу. Но это в прошлом. Сейчас в 1С есть "Личный кабинет покупателя" и он прямо там формирует себе заказы.

Ответить
2

Это не всегда работает. Постащики, их номенклатура меняется, на одну позицию могут быть десяток поставщиков. Все это нужно отслеживать и администрировать. Поэтому очень часто корпоративные клиенты не желают ковыряться с прайс-листами поставщиков и личными кабинетами. Они выгружают из своей системы потребность, 500-600 номенклатурных позиций и просят выставить КП. В этом случае система сопоставлений очень экономит время.

Ответить
4

Ждём будущего когда закупки даже у небольших организаций будут делать ИИ и между собой взаимодействовать. 

Ответить
1

Огонь!! Сколько человек участвовало в разработке? 

Ответить
1

Если брать по именно разработке то 3, если говорить о всей команде проекта, до еще плюсом человек 5 (вместе с представителями заказчика).

Ответить
1

Очень полезная статья, хоть как человеку не очень близкому к этой теме есть и неясные моменты. Спасибо большое.

Ответить
0

Так давайте разберемся вместе, вы спрашивайте чего не понятно)

Ответить
1

Круто! А такие схемы возможны с внешними Колл центрами?

Ответить
0

Имеется в виду массово обрабатывать данные присланные от внешнего КЦ? Или обработка именно голосового канала?

Ответить

Комментарий удален

0

Построили простой процесс с нуля, преподнесли как-будто ракету в космос отправили.
Суть - это elasticsearch и экономия на ФОТе.

Ответить
1

Мы в начале так же планировали, что простой процесс😅

Ответить

Комментарии

{"hash":"665a0311","params":{"id":"FNxQGlMUoU8","service":2,"title":"Yandex Scale 2020","isLegacy":false}}