Process Mining in der Energiewirtschaft
Viele Unternehmen aus der Energiebranche legen vermehrt ihren Fokus auf ihre Kunden, da diese in unserem digitalen Zeitalter ihre Ansprüche geändert haben. Viele Privatpersonen erwarten eine auf sie speziell angepasste Lösung, die sie in ihren Alltag integrieren können. Für Unternehmen lohnt es sich also, das Kundenverhalten zu analysieren, um das Beste für ihre Kunden rausholen zu können. Die Analyse von datenreichen Prozessen wird auch Process Mining genannt.
Wie Process Mining und Kundenzufriedenheit in der Energiewirtschaft zusammenhängen, erfahren Sie hier.
Inhalt
Was ist unter Process Mining zu verstehen?
Process Mining beschreibt einen analytischen Bereich, der Unternehmensprozesse systematisch erkennt, überwacht und verbessert. Um dies zu meistern, wird Wissen aus Ereignisprotokollen ausgelesen. Ereignisprotokolle bestehen aus Informationen zu Prozessen wie Datum, Benutzer und Aktivität.
Genauer unter die Lupe genommen werden also datengetriebene Prozesse, da aus den Daten ausreichend Wissen entnommen werden kann. Mit Process Mining finden Unternehmen heraus, wie leistungsfähig ein Prozess ist. Dabei fasst eine Process-Mining-Technologie die Daten nicht nur in einer Übersicht zusammen: Sie stellt Grafiken dar, um die Funktionsweise eines Prozesses genau darstellen zu können.
Wie wird Process Mining eingesetzt?
Unternehmen haben meist eine feste Vorstellung davon, wie ein Prozess ablaufen soll. Allerdings laufen Prozesse in der Praxis oft anders ab. Beim Process Mining finden Unternehmen heraus, wie ein Prozess tatsächlich abläuft. Bei der Analyse und Auswertung eines Geschäftsprozesses werden alle Schritte festgehalten, wodurch ein isolierter Blick auf bestimmte Informationen geworfen werden kann. Die Möglichkeiten, um Prozesse auszuwerten, sind groß: Es kann bspw. die Dauer der einzelnen Schritte oder die gesamte Durchlaufzeit des durchleuchteten Prozesses analysiert werden.
Da die Prozessdaten meist automatisch erstellt werden, werden diese mit einer Process-Mining-Software ausgewertet. Um einen besseren Überblick zu erhalten, erstellt solch eine Software übersichtliche Grafiken und Statistiken. So erfahren Unternehmen, wie der untersuchte Prozess angewendet wird und ob dies ihren Erwartungen entspricht oder an welchen Stellen es Optimierungspotenziale gibt.
Ein beispielhafter Einsatz von Process Mining ist die Untersuchung eines Bestellprozesses. Hier können Unternehmen bspw. herausfinden, wie oft Kunden zum Produkt zurückkehren, bevor sie es tatsächlich kaufen oder auch, wie oft Kunden den Bestellprozess abbrechen.
Abbildung 2: Eine beispielhafte Grafik zum Kundenverhalten beim Bestellvorgang.
So wird Process Mining in der Energiewirtschaft eingesetzt
Auch in der Energiewirtschaft kann Process Mining für die Analyse des Kundenverhaltens beim Bestellvorgang eingesetzt werden. Durch die Energiewende fokussieren sich viele Energieunternehmen nämlich zunehmend auf den Kunden. Dieser soll so beraten werden, dass seine individuellen Bedürfnisse erfüllt werden.
Die gemeinsame Betrachtung von speziellen Prozessen stellt sich als sinnvoll dar, da die Kombination meist zu neuen Schlüssen des Kundenverhalten führen kann. Außerdem sind Unternehmen mithilfe des Process Mining in der Lage, Automatisierungspotenziale von Prozessen zu finden.
Diese Punkte müssen beachtet werden
Beim Process Mining ist jedoch zu beachten, dass lediglich Prozesse analysiert und ausgewertet werden können, die vom IT-System auslesbar sind. Das bedeutet also, dass Process Mining manuelle Prozesse nicht auswerten kann, da diese nicht digital ablaufen. Außerdem kann ein Prozess nicht zu 100 % optimal sein, aber es sollten bestimmte Rahmenbedingungen erfüllt werden, damit die meisten Kunden eine gute Customer Experience erhalten können.
Zudem müssen Unternehmen beachten, dass ein nicht ausreichend digitalisierter Prozess zu falschen Rückschlüssen führen kann. Alle Daten müssen also fehlerfrei ausgegeben und vollständig ausgefüllt werden. Unternehmen sollen den ganzen Prozess und nicht nur Teile des Prozesses betrachten, damit sie keine falschen Schlüsse ziehen.
Zuletzt muss darauf geachtet werden, dass für den Prozess eine große Datenmenge existiert. Der Grund dafür ist, dass mit einer geringen Datenmenge falsche Rückschlüsse gezogen werden können. Außerdem sollten die Daten unterschiedlich sein und nicht zu monoton, da auch mit solch einer Datenmenge falsche Rückschlüsse gezogen werden könnten. Wenn also bspw. lediglich auf das Verhalten von Kunden zwischen 20 bis 40 Jahren geachtet wird, können die Ergebnisse nicht auf Kunden ab bspw. 50 Jahren angewendet werden, da diese andere Ansprüche und eine andere Customer Experience haben.
Das sind die Vorteile von Process Mining
Für fast jeden Prozess gibt es die Möglichkeit, diesen zu verbessern. Nicht optimierte Prozesse können andere Unternehmensabläufe verlangsamen und dadurch wichtige Zeit verschwenden. Dabei sollte auch bedacht werden, dass manche Prozesse nicht isoliert, sondern gemeinsam mit anderen Prozessen betrachtet werden sollen. So sind Unternehmen in der Lage, Zeit und Kosten an bestimmten Stellen einzusparen, die sie vorher nicht beachtet haben.
Mit Process Mining kann u. a. herausgefunden werden, ob Kunden einen Prozess wie geplant anwenden oder ob sie einen anderen, effektiveren Weg gefunden haben. So können Unternehmen diesen Prozess anpassen, damit Kunden eine verbesserte Customer Experience erhalten.
Da optimierte Prozesse die Kundenerfahrung verbessern, bieten die zufriedeneren Kunden den Unternehmen einen wettbewerblichen Vorteil. Ein weiterer Vorteil ist, dass Unternehmen Transparenz in ihren Abläufen schaffen und so genau wissen, an welchen Stellen Verbesserungen durchgeführt werden können. Vielleicht sind manche Prozesse überflüssig oder können digitalisiert bzw. automatisiert werden.
Fazit
Mit Process Mining nutzen Unternehmen das Wissen ihrer Prozessdaten vollkommen aus und sind somit in der Lage, aus Erkenntnissen Aktionen zu machen. Eine Prozessoptimierung führt zu einer Effizienzsteigerung sowie einer Zeit- und Kostensenkung. Besonders in der Energiewirtschaft wird Process Mining für eine verbesserte Customer Experience eingesetzt. Mit Process Mining finden Unternehmen auch heraus, ob sie Prozesse automatisieren bzw. digitalisieren können.
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