В материале я писал о том, что как минимум 20% операций могут быть оптимизированы, улучшены или устранены за потерей актуальности. В целом, ориентироваться можно на эту цифру. Но все зависит от сферы и состояния дел на стороне клиента. Например, недавно реализовали кейс по оптимизации операций клиентского сервиса в телекоме. Потенциальное сокращение трудозатрат составило от 5% до 25%. Подробнее – здесь: https://t.me/proceset_im/156
Личные данные не собираются, а информация поступает в систему в зашифрованном виде. К тому же, повторюсь, Task Mining – не про контроль. Task Mining – про возможность делать больше, быстрее, тратя при этом меньше.
Это процесс предварительной обработки данных (извлечение, сортировка, очистка от не имеющих значение строк, группировка, и так далее). То есть приведение массива данных к виду, соответствующему потребностям бизнес-задачи
Конечно, нет. Ключевое — не генерация запросов, а выдача информации, к примеру, о наиболее длительных и (-или) трудозатратных процессах, если в контексте этой статьи. Если масштабировать, то ответ — на целый материал, который стоит взять в работу. Спасибо за наводку!
Конечно, детали трендов могут меняться, но все же мы можем вести речь о долгосрочной истории. Искусственный интеллект с нами надолго, а МПА — главный прорыв процессной аналитики за 12 лет.
Конечная потребность клиентов на российском и зарубежном рынке одинаковая — это прозрачность и оптимизация процессов. Поэтому тренды — штука универсальная.
Наверное, ответить про GPT — моветон. К примеру, для Proceset мы разрабатываем собственную компактную модель искусственного интеллекта и обучаем ее в соответствие с потребностями.
Мы очень активно работаем с CJM. Убежден, что объединение и аналитика всей информации о пути клиента в одном решении ведет к улучшению клиентского опыта и росту прибыли.
Этот материал задумывался как некая вводная. Апеллировать сложными терминами, не постаравшись хотя бы попробовать ввести читателя в контекст мне показалось неправильным.
Вас понял, спасибо за интерес! Идею насчет детальной статьи возьму на вооружение
Алгоритмы системы не фиксируют отправку сообщений в мессенджерах и социальных сетях. Собираются только взаимодействия с рабочими интерфейсами.
В материале я писал о том, что как минимум 20% операций могут быть оптимизированы, улучшены или устранены за потерей актуальности. В целом, ориентироваться можно на эту цифру. Но все зависит от сферы и состояния дел на стороне клиента. Например, недавно реализовали кейс по оптимизации операций клиентского сервиса в телекоме. Потенциальное сокращение трудозатрат составило от 5% до 25%. Подробнее – здесь: https://t.me/proceset_im/156
Личные данные не собираются, а информация поступает в систему в зашифрованном виде. К тому же, повторюсь, Task Mining – не про контроль. Task Mining – про возможность делать больше, быстрее, тратя при этом меньше.
Вам спасибо, что прочитали!
Пока это, что называется, «секрет фирмы», но в следующих материалах обязательно расскажу :)
Это процесс предварительной обработки данных (извлечение, сортировка, очистка от не имеющих значение строк, группировка, и так далее). То есть приведение массива данных к виду, соответствующему потребностям бизнес-задачи
Конечно, нет. Ключевое — не генерация запросов, а выдача информации, к примеру, о наиболее длительных и (-или) трудозатратных процессах, если в контексте этой статьи. Если масштабировать, то ответ — на целый материал, который стоит взять в работу. Спасибо за наводку!
Всегда рад помочь
Конечно! К примеру, МТС оптимизировал процесс массового подбора персонала (https://www.cnews.ru/news/line/2023-03-06_mts_i_infomaksimum_realizovali), а СберФакторинг ускорил процесс онбординга на треть (https://www.cnews.ru/news/line/2023-04-17_sberfaktoring_na_tret?erid=Pb3XmBtztBR6gUNJEWrvGN2F8VtLtfBrFvcvsCt). Также о кейсах вы можете прочитать в тг-канале системы Proceset, оставляю ссылку (https://t.me/proceset_im)
В таких случаях всегда важно уйти дальше «пилота»)
Конечно, детали трендов могут меняться, но все же мы можем вести речь о долгосрочной истории. Искусственный интеллект с нами надолго, а МПА — главный прорыв процессной аналитики за 12 лет.
Конечная потребность клиентов на российском и зарубежном рынке одинаковая — это прозрачность и оптимизация процессов. Поэтому тренды — штука универсальная.
Спасибо! Пишите, если будут вопросы. На все отвечу :)
Наверное, ответить про GPT — моветон. К примеру, для Proceset мы разрабатываем собственную компактную модель искусственного интеллекта и обучаем ее в соответствие с потребностями.
Мы очень активно работаем с CJM. Убежден, что объединение и аналитика всей информации о пути клиента в одном решении ведет к улучшению клиентского опыта и росту прибыли.
Так оно и есть.
Тема для отдельной большой статьи 🤌
об учете влияния одного процесса на другой
Но сожалений горьких нет!
Если вдруг внезапно появятся вопросы по этой теме - знаете к кому обратиться)
Кейсы есть, яркий пример - исследование клиентского пути
Нет
Этот материал задумывался как некая вводная. Апеллировать сложными терминами, не постаравшись хотя бы попробовать ввести читателя в контекст мне показалось неправильным.
Вас понял, спасибо за интерес! Идею насчет детальной статьи возьму на вооружение
Благодарю!
Спасибо!
астрофизика?) неплохо
день добрый!
https://www.aputime.com/blog/magic-quadrant-for-process-mining-tools-2023
Да, все поддерживаем - и windows, и линукс.
Понял-принял-запомнил. Спасибо!
Конечно. Не просто пробовали, а начинаем с себя и активно пользуемся ;)
Да, было.