Выявление потерь и задержек в закупочном процессе с помощью сквозной аналитики (Воронка)
Документация
Главная

Воронка: Выявление потерь и задержек в закупочном процессе с помощью сквозной аналитики

В этом документе показано, как с помощью виджета Воронка в Proceset быстро настроить сквозную аналитику для закупочного процесса «От закупки до оплаты» и выявить реальные точки потерь и задержек — без написания кода, SQL-запросов или ручной обработки данных. Решение позволяет визуализировать конверсию и длительность между этапами, а также детализировать показатели по закупающим подразделениям для точечной оптимизации.

Контекст

Компания управляет сложным закупочным циклом, охватывающим несколько систем и участников. Процесс состоит из четырех ключевых этапов:

  • Создание заявки на закупку
  • Создание заказа
  • Поступление товара
  • Оплата счета

Несмотря на наличие отчетов по отдельным этапам, руководство сталкивается с вопросами, на которые традиционная аналитика не дает ответов:

  • Сколько заявок действительно доходят до оплаты
  • На каком этапе теряется наибольшее количество закупок
  • Есть ли системные задержки между заказом и поступлением товара

Сквозная аналитика в Proceset делает измеримым то, что ранее оставалось «невидимым»: переходы между этапами, даже если они происходят в разных системах или процессах.

Этапы реализации решения

Реализация решения выполняется в пять этапов:

  • Этап 1 — подготовка отчета с визуализацией связей между этапами закупочного процесса
  • Этап 2 — добавление виджета Воронка и выбор последовательности этапов на основе связанных событий из разных процессов
  • Этап 3 — настройка ключевых сквозных метрик (количество объектов, конверсия между этапами и медианная длительность переходов)
  • Этап 4 — добавление фильтра по закупающему подразделению для сравнения эффективности между филиалами, департаментами или организациями
  • Этап 5 — публикация отчета

Также вы можете ознакомиться с примером рабочего процесса, в котором показано, как полученные метрики используются для выявления узких мест, планирования оптимизаций и контроля их эффекта.

Настройка сквозной аналитики в отчете

Добавление воронки

  1. Откройте отчет с закупочными данными и перейдите в режим редактирования. Режим редактирования отчета
  2. Нажмите +ВиджетВоронка. Добавление виджета «Воронка»
  3. Укажите заголовок: Воронка процесса «От закупки до оплаты». Добавление заголовка

Настройка этапов

Выберите события, соответствующие этапам закупочного цикла:

  • Этап 1: Создание заявки на закупку Создание заявки на закупку
  • Этап 2: Создание заказа Создание заказа
  • Этап 3: Поступление товара Поступление товара
  • Этап 4: Оплата счета Оплата счета

Система автоматически построит сквозной путь, даже если события принадлежат разным процессам.

Добавление метрик

Добавьте следующие меры:

  • Количество объектов — чтобы оценить объем потока на каждом этапе Количество объектов
  • Конверсия — доля объектов, перешедших на следующий этап Конверсия
  • Медианная длительность перехода — время между этапами, выявляющее задержки Метрики воронки

Настройка фильтрации

  1. Нажмите +ВиджетФильтр. Добавление виджета «Воронка»
  2. Настройте его по полю, содержащему информацию о закупающему подразделению. Настройка фильтра

Публикация отчета

Опубликуйте отчет.

Публикация отчета

Пользователи теперь могут:

  • Анализировать общую эффективность закупочного цикла
  • Сравнивать показатели между подразделениями
  • Быстро находить аномалии: резкое падение конверсии, всплеск длительности и т. д.

Пример рабочего процесса: анализ данных по организации

Ситуация

Аналитик открывает отчет по организации №37328 и видит:

  • Общая конверсия от заявки до оплаты: 15% (из 5.87k заявок до оплаты дошло только 91)
  • Медианная длительность перехода от поступления товара к оплате счета: 31 день

При этом:

  • Конверсия от создания заявки к созданию заказа — всего 11%
  • Конверсия от создания заказа к поступлению товара — 91%
  • Конверсия от поступления товара к оплате — 15%

Отчет по организации

Анализ и действия

  • Руководитель закупок замечает, что основные потери происходят уже на первом этапе — из 5.87k заявок только 649 переходят в заказы. Это указывает на проблемы с согласованием заявок или недостаточную проработку требований
  • Финансовый контролер обращает внимание на длительность последнего этапа — 31 день, что значительно превышает норматив. Причина: отсутствие автоматического триггера оплаты после получения товара
  • Бизнес-аналитик использует Сферу процессов для детализации: видно, что 1.34k заявок заблокированы на этапе «Утвердить позицию заказа», а 1.96k — на этапе «Принять качество снабжения». Это позволяет целенаправленно запустить оптимизацию этих шагов

Преимущества, продемонстрированные в процессе

  • Раннее выявление проблем — узкие места обнаружены до того, как они привели к штрафам или остановке поставок
  • Фокусировка усилий — оптимизация затронула только проблемные этапы и подразделения
  • Измеримый эффект — изменения подтверждены количественными метриками
  • Автономия бизнеса — настройка и анализ выполнены без участия IT

Преимущества для пользователя

РольПольза
Финансовый директорВидит реальную скорость оборачиваемости закупок и может прогнозировать cash flow на основе сквозных метрик
Руководитель закупокБыстро выявляет подразделения с низкой дисциплиной процесса и фокусирует обучение или контроль именно там
Операционный аналитикНастраивает воронку за 10 минут и получает готовый инструмент для регулярного мониторинга эффективности
АудиторИмеет прозрачный, воспроизводимый отчет, подтверждающий соблюдение внутренних регламентов и выявляющий отклонения в реальном времени

Была ли статья полезна?

Предыдущая
Active Directory: Визуализация географического распределения пользователей
Следующая
Известные ограничения

Дайджест новостей и обновлений —

один раз в месяц

Заполняя форму, я даю согласие на обработку моих персональных данных
430006, Саранск,
Северо-восточное шоссе, д. 3
ОКВЭД 62.01
ИНН 1328​909857
Код вида деятельности
в области ИТ 15.02 и 17.01
Языки программирования
Ищете ответ? Наш чат‑бот с ИИ понимает контекст документации и предлагает самые точные результаты.
AI-ассистент