Скорость обработки заявок напрямую влияет на качество клиентского сервиса, соблюдение SLA и операционные затраты компании. Чем дольше клиент ожидает решения, тем выше риск неудовлетворенности и потери лояльности. При этом увеличение численности сотрудников не всегда помогает ускорить обслуживание. Причиной задержек могут быть не высокая нагрузка, а неэффективные маршруты согласования, повторные проверки, ручной перенос данных и длительное ожидание между этапами процесса. Чтобы сократить время обработки заявок, необходимо понять, как они фактически проходят через подразделения, где возникают задержки и какие операции занимают больше всего времени. Решить эту задачу позволяет процессная аналитика. С помощью технологий Process Mining и Task Mining компании могут выявлять неэффективные сценарии обслуживания, определять причины потерь времени и находить возможности для оптимизации и автоматизации.
Почему обработка клиентских заявок занимает много времени
Даже при наличии CRM, Service Desk и других корпоративных систем обработка обращений может включать множество ручных действий и согласований.
Наиболее распространенные причины задержек:
- Длительное ожидание между этапами. Заявка зарегистрирована, но долго не назначается исполнителю, ожидает проверки или согласования.
- Возвраты на предыдущие этапы. Из-за ошибок или недостатка информации обращение повторно проходит уже завершенные стадии.
- Неоптимальная маршрутизация. Заявки передаются между сотрудниками и подразделениями, хотя часть согласований или передач не влияет на конечный результат.
- Ручная обработка данных. Специалисты самостоятельно проверяют документы, заполняют поля и переносят сведения между информационными системами.
- Неравномерная загрузка сотрудников. Одни специалисты работают с очередью обращений, пока у других остается свободная мощность.
Проблема заключается в том, что отдельные задержки могут быть незаметны руководителю. Сотрудники выполняют свои задачи в установленные сроки, но общий процесс от регистрации заявки до получения результата оказывается слишком продолжительным. Поэтому для ускорения обслуживания необходимо анализировать не только эффективность отдельных сотрудников, но и весь маршрут движения заявки.
Какие показатели помогают оценить скорость обработки заявок
Прежде чем оптимизировать процесс, необходимо определить, как измеряется его эффективность. Время первой реакции. Период от поступления обращения до первого содержательного ответа или действия со стороны компании. Позволяет оценить, насколько быстро начинается работа с запросом. Полное время обработки. Период от регистрации заявки до ее завершения. Включает выполнение операций, ожидания, передачи между исполнителями и согласования. Время активной работы. Фактические трудозатраты специалистов на выполнение операций с заявкой. Этот показатель помогает отделить длительность работы от времени ожидания. Доля заявок с повторными действиями. Показывает, как часто обращения возвращаются на предыдущие этапы, повторно проверяются или требуют исправления информации. Соблюдение SLA. Доля заявок, обработанных в установленные сроки. При анализе важно учитывать правила расчета SLA: например, исключается ли из нормативного времени ожидание ответа клиента. Для оценки скорости недостаточно ориентироваться только на среднее значение. Полезно также анализировать медиану и длительность обработки наиболее медленных заявок. Это позволяет обнаружить проблемные сценарии, которые могут скрываться за приемлемыми средними показателями.
Как процессная аналитика выявляет причины задержек
Традиционные отчеты CRM и Service Desk показывают количество заявок, статусы и сроки их выполнения. Однако не всегда позволяют понять, почему одни обращения обрабатываются быстро, а другие задерживаются на несколько дней. Процессная аналитика помогает исследовать фактическое выполнение процесса на двух уровнях.
Process Mining: анализ полного маршрута заявки
Process Mining восстанавливает реальные маршруты бизнес-процессов на основе цифровых следов из корпоративных систем: идентификаторов заявок, событий и времени их выполнения.
Технология позволяет определить:
- через какие этапы проходит каждое обращение;
- где возникают наиболее длительные ожидания;
- какие заявки повторно возвращаются на предыдущие стадии;
- какие маршруты приводят к нарушению сроков;
- как различаются успешные и проблемные сценарии обслуживания.
Например, регламент предусматривает последовательность «регистрация → проверка → согласование → решение». Однако фактические данные могут показать дополнительные циклы проверок и согласований, которые увеличивают общую длительность обработки. Process Mining позволяет выявить такие отклонения и оценить их влияние на сроки выполнения заявок.
Task Mining: анализ действий сотрудников
Process Mining показывает, где процесс теряет время. Однако для понимания причин задержек иногда необходимо изучить действия, которые сотрудники выполняют внутри отдельных этапов. Для этого применяется Task Mining — технология анализа бизнес-операций на основе данных о работе пользователей за компьютером. Она помогает определить, сколько времени занимает заполнение заявки, проверка документов, перенос информации между системами и другие повторяющиеся действия. Например, Process Mining показывает, что этап проверки обращения занимает больше времени, чем предусмотрено регламентом. Task Mining позволяет исследовать, из каких операций складываются трудозатраты на этом этапе и какие действия можно упростить или автоматизировать. Совместное применение технологий дает возможность оценивать как общую длительность процесса, так и стоимость отдельных операций. Подробнее о различиях подходов — в статье «Task Mining и Process Mining: отличия и применение».
Как сократить время обработки заявок: пошаговый подход
1. Восстановить фактический процесс
Первый шаг — определить полный маршрут заявки от поступления до завершения. Необходимо объединить данные из систем, участвующих в обработке обращений, и выявить все варианты выполнения процесса. Это позволит увидеть не только предусмотренный регламентом маршрут, но и дополнительные согласования, повторные проверки и передачи между подразделениями.
2. Найти этапы с наибольшими задержками
После восстановления процесса необходимо определить, на каких участках заявки теряют больше всего времени. Приоритет следует отдавать не только самым длительным операциям, но и задержкам, которые встречаются часто или приводят к нарушению SLA. Например, отдельная проверка может занимать всего несколько минут, но если заявка ожидает ее выполнения несколько дней, основная проблема заключается в организации процесса, а не в скорости работы специалиста.
3. Выявить причины потерь времени
На следующем этапе важно определить, почему возникают задержки. Если заявки регулярно возвращаются на доработку, причиной могут быть неполные исходные данные или неоднозначные требования к проверке. Если значительная часть времени уходит на переключение между системами, стоит рассмотреть интеграцию корпоративных приложений или автоматизацию переноса информации. Если обращения долго ожидают назначения исполнителя, необходимо проверить правила маршрутизации и распределения нагрузки.
4. Определить приоритетные улучшения
Не каждую проблему нужно решать автоматизацией. В некоторых случаях достаточно изменить маршрут заявки, убрать лишнее согласование или стандартизировать требования к входящим данным. Повторяющиеся операции с понятной логикой выполнения могут стать кандидатами для автоматизации с применением ИИ. При выборе инициатив следует учитывать частоту операций, потенциальное сокращение трудозатрат, влияние на SLA, стоимость реализации и ограничения корпоративных систем. Так компания сможет сосредоточиться на изменениях с наибольшим ожидаемым эффектом.
5. Внедрить изменения и контролировать результат
После оптимизации необходимо повторно проанализировать процесс и сравнить показатели до и после изменений. Важно оценивать не только сокращение продолжительности обработки, но и количество возвратов, соблюдение SLA и качество решения клиентских вопросов. Если система продолжает фиксировать длительные ожидания или новые отклонения, это становится основанием для дальнейшего совершенствования процесса.
Пример: как SQB выявил причины задержек в обработке кредитных заявок
Узпромстройбанк (SQB) использовал Proceset для анализа кредитного процесса и операций сотрудников.
В рамках исследования банк проанализировал почти 5 тысяч кредитных заявок. Process Mining позволил восстановить фактические маршруты их прохождения и выявить повторные действия, ожидания и длительные переходы между этапами.
Анализ показал, что:
- 68% заявок (3 410) содержали повторные действия;
- 25% заявок обрабатывались более 17 дней;
- потенциальное сокращение сроков на длительных переходах оценивалось до 12 дней.
Дополнительно с помощью Task Mining банк проанализировал 7 429 часов работы сотрудников и автоматически оцифровал 1 964 бизнес-операции. Полученные данные помогли определить направления оптимизации: сокращение ручного переноса информации, развитие интеграций между системами и упрощение маршрутов обработки заявок. Подробнее о результатах проекта — в интервью представителя SQB.
Как Proceset помогает ускорять обработку клиентских заявок
Proceset объединяет анализ, оптимизацию и автоматизацию бизнес-процессов в единой платформе. Система позволяет исследовать фактические маршруты клиентских обращений, выявлять задержки и повторные действия, рассчитывать трудозатраты и находить возможности для повышения эффективности. Proceset не ограничивается анализом бизнес-процессов: на основе фактических данных система с помощью ИИ самостоятельно выявляет возможности для автоматизации, формирует предложения и оценивает потенциальный эффект. При этом автоматизировать обработку клиентских заявок можно непосредственно в Proceset. Платформа подготавливает сценарии и необходимые технические компоненты, а пользователю остается проверить предложенное решение и запустить его. После внедрения компания может продолжать отслеживать процессные показатели, оценивать эффективность изменений и выявлять новые возможности для оптимизации. Подробнее о возможностях платформы — на странице.
Заключение
Чтобы сократить время обработки клиентских заявок, важно не только ускорять отдельные операции, но и устранять задержки, возникающие на всем маршруте обращения. Process Mining и Task Mining позволяют определить, где процесс теряет время, какие действия создают избыточную нагрузку и какие изменения принесут наибольший эффект. Proceset объединяет эти возможности с инструментами оптимизации и ИИ-автоматизации, помогая компаниям сокращать сроки обслуживания, контролировать SLA и системно повышать операционную эффективность.
Больше новостей о процессной аналитике, анонсов мероприятий и новых кейсов — в нашем телеграм-канале.
