Как платформа VK Process Mining помогла компании «Ростелеком» оптимизировать работу техподдержки

✔️ **81 филиал в регионах** ✔️ **Более 120 000 сотрудников** ✔️ **31,8 млрд — чистая прибыль в 2021 году** В 2020 году «Ростелеком» внедрил процессную аналитику с помощью зарубежного решения, которое работало по подписке в облачной версии. Такой подход приводил к нежелательным рискам: компания не могла использовать персональные данные из-за серверов, находящихся за рубежом, а стоимость сервиса менялась из-за колебаний курса валют. Кроме того, вендор решения мог прекратить работу на российском рынке в любой момент, что и произошло весной 2022 года. После отключения зарубежного решения «Ростелеком» меньше чем за 6 месяцев перешел на VK Process Mining. К платформе процессной аналитики подключили 12 систем — источников данных и перенесли 200 миллионов процессов, а с октября 2022 года с ее помощью исследуют около 50 гипотез. Арина Смотрова, директор программ офиса трансформации, рассказала, как в компании осуществили бесшовный переход на VK Process Mining и каких результатов удалось достичь.

«Ростелеком» использовал сервис для процессной аналитики от зарубежного поставщика два года: с его помощью команда аналитиков формулировала и проверяла гипотезы по оптимизации бизнес-процессов. За это время успели оцифровать процессы, подключить источники данных и создать модели для работы, поэтому важным критерием при выборе нового решения была возможность перехода без остановки аналитики. Кроме того, мы хотели работать с персональными данными и отслеживать стоимость процессов, поэтому начали поиск альтернатив среди решений от отечественных ИТ-поставщиков. Составили требования к функциональности российского ИТ-решения, в том числе чтобы вендор мог кастомизировать его под наши потребности. В итоге нам подошла платформа VK Process Mining, которая соответствовала требованиям по всем параметрам.

Мы познакомились с командой VK Process Mining, когда платформа еще находилась в процессе разработки. Решение о покупке приняли осенью 2021 года, тогда же обсудили, какие функции нужны «Ростелекому», и команда начала дорабатывать платформу под наши задачи. В процессе мы регулярно общались, чтобы тестировать и оценивать нововведения. Поставщик предыдущего решения отключил подписку 8 марта 2022 года, а 10 марта мы перенесли все процессы в новый сервис. В итоге на разработку необходимых функций и перенос данных VK потребовалось меньше полугода. Для сравнения: внедрение предыдущего решения заняло 7 месяцев.

При помощи VK Process Mining мы воспроизводим модели бизнес-процессов, а затем анализируем их. Это помогает принимать решения об оптимизации, принесет ли это выгоду компании. **Подключили к платформе 12 источников данных.** Это системы, в которых хранятся заявки и звонки абонентов, платежная информация, договоры и т. д. Они автоматически учитываются в VK Process Mining для построения моделей бизнес-процессов. В центре компетенций с данными работают 6 сотрудников компании: два бизнес-аналитика, три системных аналитика и руководитель центра. **Восстановили 8 процессов в VK Process Mining.** Все модели, которые мы раньше анализировали, развернуты на новой платформе: - расчеты с контрагентами, - закупки, - техподдержка B2C, - групповые проблемы, - подключения B2B, - предоставление доступа B2O, - продажи B2O, - сопровождение расходных договоров. **Команда VK предусмотрела функциональность для решения нестандартных задач.** Мы используем систему не только для оптимизации бизнес-процессов компании, но и для отчетности. Это нетипичная задача для сервисов процессной аналитики, но разработчики VK Process Mining предусмотрели это для нас.

Масштабный процесс, который мы начали анализировать еще до внедрения VK Process Mining, — техническая поддержка клиентов. Нашей целью было оптимизировать работу линий. Для этого загрузили в систему данные по звонкам абонентов: 196 миллионов записей, выполненных в рамках 15,5 миллиона обращений. Мы исследовали путь пользователя от обращения до решения проблемы и строили гипотезы по его оптимизации. Хотели сэкономить время абонентов и сотрудников и, следовательно, уменьшить расходы компании и повысить лояльность клиентов. Например, обращаясь в колл-центр, абоненты взаимодействовали с первой линией техподдержки. На звонки отвечали консультанты, способные решить несложные проблемы. Более сложные вопросы передавались на вторую линию поддержки, ее обслуживают высокооплачиваемые инженеры. Если инженер понимал, что проблема сугубо техническая, он перенаправлял звонок на третью линию, а уже ее сотрудники планировали визит специалиста. Мы исследовали реальные процессы и смогли выделить сценарии обращений, когда уже по звонку на первую линию можно понять, что у абонента возникли проблемы с техникой, и перенаправить его сразу на третью. Мы доработали инструкции для колл-центра и снизили нагрузку на высокооплачиваемых сотрудников второй линии. Модель анализа перенесли и адаптировали для работы на VK Process Mining. До этого мы разрабатывали 20 гипотез по работе с техподдержкой, а на новой платформе проверяем уже около 30.

На отечественном рынке не было аналогов решения, с которым мы работали ранее, но команда VK смогла доработать свою платформу под наши задачи в короткие сроки. Мы внедрили продукт VK Process Mining, а разработчики приложили все усилия, чтобы подготовить его как можно быстрее и упростить работу с системой: - развернули решение на российских серверах в контуре компании, что отвечает требованиям к ИБ; - осуществили бесшовный переход без остановки аналитики; - перенесли в VK Process Mining более 200 миллионов записей; - восстановили 8 процессов аналитики на новой платформе; - около 50 гипотез находятся в работе на новом сервисе.