«Русагро» — ведущая компания в агропромышленной отрасли, специализирующаяся на производстве масел и жиров, сахара и других востребованных продуктов. Компания известна своей приверженностью к качеству и стремится к совершенствованию внутренних процессов. Для улучшения этих процессов компании требовалось решение, которое поможет управлять претензиями клиентов и анализировать тренды в различных бизнес-параметрах.
Ключевые бизнес-потребности клиента:
- Анализ трендов: Отслеживание претензий клиентов по времени и различным категориям (таким как тип претензии, подразделение и категория продукта).
- Мониторинг эффективности: Оценка того, как быстро и эффективно решаются претензии, включая время разрешения и удовлетворенность клиентов.
- Выявление коренных причин: Определение часто повторяющихся проблем, таких как дефекты продукции или задержки поставок, для улучшения процессов.
- Доступ к полезным инсайтам: Предоставление руководству компании аналитики, которая поможет в оперативном принятии решений по улучшению процессов.
Обзор решения
Для решения этих бизнес-потребностей было разработано комплексное Business Intelligence (BI) решение на платформе Microsoft Power BI. Посредством комплексной работы данные извлекались из разных «1С»-систем клиента в промежуточное хранилище, где данные проходили этап очищения и преобразования, а затем загружались в BI, где создавались подробные отчеты по претензиям клиентов, объединяя данные из различных модулей, включая продажи, претензии, отгрузки и производство. Решение предоставляет единый взгляд на данные, обеспечивая их прозрачность и доступность для анализа.Основные бизнес-особенности созданного аналитического решения:
- Панель претензий клиентов: Централизованное отображение данных о претензиях в реальном времени, классифицированных по источникам, причинам, статусу и урегулированию.
- Динамический анализ трендов: Интерактивные диаграммы для сравнения объемов претензий, времени их разрешения и удовлетворенности клиентов за разные периоды.
- Анализ коренных причин: Инструмент для выявления повторяющихся проблем, таких как дефекты продукции или задержки с поставками, через связь претензий с бизнес-процессами.
- Мониторинг эффективности: Панель KPI для отслеживания эффективности разрешения претензий в разных подразделениях, что помогает выявить задержки и узкие места.
Подход к реализации
Проект следовал структурированному подходу, чтобы все бизнес-требования были выполнены с учетом гибкости для будущего масштабирования:- Интеграция данных: Данные из баз «1С:УПП» извлекались с помощью SQL-запросов в промежуточное хранилище, где выполнялись процедуры очистки и трансформации. Далее подготовленные данные попадают в PowerBI для построения отчетов и анализа. Данные очищались, преобразовывались и консолидировались из нескольких источников, включая формы претензий клиентов, данные о доставках и продажи.
- Пользовательский интерфейс и доступность: BI-решение было спроектировано с удобным интерфейсом, который позволяет пользователю фильтровать данные по любому временному и аналитическому разрезу: году, месяцу, подразделению, категории продукта, типу претезнии и т.д.
- Тестирование и обратная связь: Решение прошло тестирование с использованием исторических данных по претензиям, чтобы убедиться, что все вычисления и KPI точны. Обратная связь от ключевых участников была учтена для доработки финальных отчетов.
Технические детали реализации
Источник данных: основным источником данных для этого проекта было несколько систем «1С:УПП» (однотипных по структуре), с особым акцентом на таблицы, связанные с претензиями, отгрузками и данными о продажах.Процесс ETL: была разработана ETL-пайплайн для обеспечения корректной трансформации и загрузки данных в Power BI. Этот процесс автоматически обновляется ежедневно для предоставления актуальной информации.
Метрики: было определено более 20 показателей, включая:
- среднее время разрешения претензий: Среднее количество дней, которые потребовались для решения претензии.
- объем претензий: Общее количество претензий за выбранный период.
- удовлетворенность клиентов: Процент претензий, которые были удовлетворены в соответствии с запросами клиентов.
- классификация причин: Классификация претензий по причине (например, дефекты продукта, задержки с поставкой, проблемы с обслуживанием) и др.
Бизнес-эффект
Внедрение отчета по анализу Претензий в PowerBI принесло компании несколько значительных преимуществ:- Улучшение принятия решений: Решение предоставило управленческим кадрам полезные инсайты для принятия обоснованных решений по претензиям и улучшению внутренних процессов.
- Повышение эффективности: Автоматизация анализа претензий позволила уменьшить затраты времени на сбор и обработку данных, сосредоточив усилия на важных операционных улучшениях.
- Увеличение удовлетворенности клиентов: Быстрое выявление и устранение системных проблем в обработке претензий повысило уровень удовлетворенности клиентов.
Разработанное BI-решение для клиента успешно решило поставленные бизнес-задачи, предоставив компании мощный инструмент для анализа претензий клиентов, выявления трендов и повышения операционной эффективности. Теперь клиент может оперативно отслеживать ключевые показатели и принимать решения на основе точных данных.