Einleitung
Die Digitalisierung verändert nahezu alle Lebensbereiche und stellt Unternehmen aller Branchen vor tiefgreifende Veränderungen. Diese Entwicklung wird als digitale Transformation bezeichnet. Digitalisierte Prozesse bilden dabei den Kern eines modernen Unternehmens.
Dieser Beitrag erläutert, wie Prozesse digital erfasst, analysiert und automatisiert werden.
Warum Prozesse digitalisiert werden müssen
Prozesse nicht nur auf dem Papier, sondern durchgehend in IT-Systemen abzubilden, ist heute entscheidend für den Unternehmenserfolg. Dafür lassen sich drei wesentliche Treiber benennen:
- Geringere Kosten für Technik: Rechenleistung, Speicherplatz und Internetverbindungen sind heute deutlich günstiger und flexibler nutzbar, etwa durch Cloud-Computing.
- Verfügbarkeit großer Datenmengen (Big Data): Unternehmen produzieren umfangreiche Datenmengen, die sich zur präzisen Auswertung von Arbeitsabläufen nutzen lassen.
- Ausgereifte Software: Etablierte Technologien und Standardsoftware vereinfachen den Einstieg in die Digitalisierung erheblich.
Ein digitalisierter Prozess lässt sich transparent in Echtzeit verfolgen, detailliert auswerten und schließlich automatisieren.
Schritt 1: Prozesse verstehen und modellieren
Bevor ein Prozess digital verbessert werden kann, muss er verstanden werden. Hier kommt die Prozessmodellierung zum Einsatz.
- Die Modellierung dient dazu, komplexe Realitäten zu vereinfachen und in Modellen abzubilden.
- Sie schafft eine gemeinsame Sprache für alle Mitarbeiter, damit der Ablauf eines Prozesses für alle Beteiligten nachvollziehbar ist.
- Es gibt verschiedene Notationen, um Prozesse grafisch darzustellen, etwa die Ereignisgesteuerte Prozesskette (EPK) oder die Business Process Model and Notation (BPMN).
- Mit der Decision Model and Notation (DMN) lassen sich zudem komplexe Entscheidungsregeln (etwa „Wenn X eintritt, dann folgt Y”) losgelöst vom reinen Ablaufmodell darstellen.
Schritt 2: Prozesse analysieren mit Process Mining
Die Realität im Arbeitsalltag weicht häufig von den modellierten Prozessen ab. Hier setzt Process Mining an, eine Technik an der Schnittstelle zwischen Datenanalyse (Data Science) und Prozessmanagement (Process Science).
- Funktionsweise: Werden digitale Prozesse in IT-Systemen ausgeführt, hinterlassen sie digitale Spuren, die als Ereignislogs (Event Logs) bezeichnet werden.
- Process Discovery: Aus diesen Spuren lässt sich automatisiert ein Abbild des tatsächlichen Ablaufs (Ist-Zustand) erstellen, wodurch auch ungeplante Umwege oder Engpässe sichtbar werden.
- Conformance Checking: Das Soll-Modell wird mit den tatsächlichen Daten (Ist-Zustand) verglichen, wodurch sich erkennen lässt, ob Regeln verletzt oder Schritte übersprungen wurden.
- Process Enhancement: Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse werden Prozesse gezielt angepasst und verbessert.
Schritt 3: Automatisierung durch Software-Roboter (RPA)
Ist ein Prozess sauber digitalisiert und optimiert, lassen sich monotone Aufgaben an Software übergeben. Dieses Verfahren wird als Robotic Process Automation (RPA) bezeichnet.
- RPA setzt Software-Roboter ein, die menschliche Arbeitsschritte nachbilden.
- Der Roboter bedient die reguläre Benutzeroberfläche des IT-Systems, etwa durch das Kopieren und Einfügen von Daten zwischen Anwendungen.
- RPA-Systeme arbeiten ermüdungsfrei, rund um die Uhr und beschleunigen Routineaufgaben erheblich.
- Mitarbeiter werden dadurch nicht überflüssig, sondern von repetitiven Tätigkeiten entlastet und können sich kreativen sowie strategischen Aufgaben widmen.
Bedeutung der Prozessdigitalisierung für das Marketing
Marketing umfasst heute weit mehr als kreative Werbung: Im Mittelpunkt stehen das Kundenerlebnis (Customer Experience) und datengestützte Entscheidungen.
1. Analyse der Customer Journey
Process Mining zählt zu den wertvollsten Ansätzen, um die Customer Journey zu verstehen.
- Reale Interaktionen in Web-Anwendungen lassen sich visualisieren, um das tatsächliche Nutzerverhalten nachzuvollziehen.
- Engstellen oder unnötige Schleifen im Prozess, an denen Kunden abspringen, lassen sich identifizieren.
- Die Analyse von Ereignislogs liefert objektive Daten darüber, an welcher Stelle der Marketing-Funnel Schwachstellen aufweist.
2. Erfüllung moderner Kundenerwartungen
Die Digitalisierung hat die Erwartungshaltung von Kunden deutlich verändert.
- Kunden erwarten heute hohe Transparenz, etwa durch detailliertes Tracking einzelner Versandschritte in Echtzeit.
- Prozessdigitalisierung ermöglicht kurze Vorlaufzeiten bei Bestellungen, was ein wichtiges Verkaufsargument sein kann.
- Digitale Enabler ermöglichen Unternehmen, ergänzende digitale Services anzubieten, etwa im E-Commerce.
3. Individualisierung und Personalisierung
Marketing strebt zunehmend nach dem „Segment of One”, also einer vollständig individuellen Ansprache.
- Digitalisierte Prozesse ermöglichen eine kundenindividuelle Produktion, etwa bei Fotoprodukten, die automatisch durch die Kundenbestellung ausgelöst wird.
- Eine manuelle Prüfung des Auftrags durch Mitarbeiter entfällt, was Individualisierung wirtschaftlich macht.
- Die zunehmende Individualisierung von Produkten wird so zu einem wichtigen Wettbewerbsfaktor.
4. Effizienz durch Automatisierung (RPA)
Im Marketing gibt es zahlreiche repetitive Aufgaben, die Kapazitäten für kreative Strategien binden. Robotic Process Automation (RPA) kann hier unterstützen:
- RPA kann für den automatisierten Versand von Massen-Mails oder Mitteilungen genutzt werden.
- Software-Roboter übertragen Daten zwischen verschiedenen Systemen, etwa CRM und ERP, ohne manuelle Fehler.
- Durch die Automatisierung von Routineaufgaben werden Ressourcen für wertschöpfende, kreative Tätigkeiten frei.
5. Nutzung von Big Data
Das Marketing profitiert von der wachsenden Menge weltweit gespeicherter Daten.
- Daten aus sozialen Netzwerken oder mobilen Endgeräten lassen sich als Analysequellen nutzen.
- Moderne Verfahren (Advanced Analytics) erlauben es, aus unstrukturierten Datenbeständen Ineffizienzen zu erkennen und Prozesse gezielt zu automatisieren.
Zusammenfassend liefert Prozessdigitalisierung dem Marketing die technologische Basis, um Kundenwünsche schneller, individueller und transparenter zu erfüllen und gleichzeitig interne Abläufe effizienter zu gestalten.
FAQ zu Prozessdigitalisierung
Was ist der Unterschied zwischen analogen und volldigitalisierten Prozessen? Bei analogen Prozessen finden alle Schritte ohne IT-Unterstützung statt und hinterlassen keine auswertbaren digitalen Spuren. Volldigitalisierte Prozesse werden hingegen vollständig durch IT-Systeme abgedeckt, was eine transparente Untersuchung der Abläufe ermöglicht.
Was ist ein Ereignislog (Event Log)? Ein Ereignislog ist eine Sammlung digitaler Spuren, die bei der Ausführung von Prozessen in einem IT-System entstehen. Für eine sinnvolle Auswertung sind mindestens drei Angaben erforderlich: eine Fall-ID zur Erkennung des Vorgangs, ein Zeitstempel sowie der Name der jeweiligen Aktivität.
Können RPA-Systeme auch komplexe und neue Probleme lösen? Klassische, regelbasierte RPA-Systeme können nur ausführen, was zuvor strikt einprogrammiert wurde, und sind nicht in der Lage, eigenständig komplexe Entscheidungen zu treffen. Zunehmend gibt es jedoch KI-basierte RPA-Systeme (Cognitive RPA), die etwa Dokumente auslesen und interpretieren oder selbstständig auf Bildschirmänderungen reagieren können.
Muss die IT eines Unternehmens für RPA aufwendig umprogrammiert werden? Nein. Ein wesentlicher Vorteil von RPA besteht darin, dass der Software-Roboter über die reguläre Benutzeroberfläche der vorhandenen Programme arbeitet. Teure Schnittstellen oder Eingriffe in bestehende Prozesse sind dafür nicht erforderlich.
Glossar
Wichtige Fachbegriffe:
- BPM (Business Process Management): Managementansatz zur kontinuierlichen Kontrolle, Steuerung und Verbesserung von Geschäftsprozessen.
- BPMN (Business Process Model and Notation): standardisierte grafische Sprache zur Darstellung von Geschäftsprozessen.
- Data Mining: Methoden zur eigenständigen Erkennung von Strukturen, Mustern oder Anomalien in großen Datenmengen.
- Machine Learning (Maschinelles Lernen): Teilbereich der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Beispieldaten lernen, um Muster zu erkennen und eigenständige Entscheidungen zu treffen, etwa mithilfe von Entscheidungsbäumen.
- Alpha Miner / Heuristics Miner: bekannte Algorithmen im Bereich Process Mining, die aus Log-Daten ein verständliches Prozessmodell berechnen.
- Token Replay: mathematische Methode im Process Mining zur Berechnung, wie gut ein Prozessmodell zu den echten Daten passt (die sogenannte Fitness des Modells).
- Overfitting / Underfitting: Begriffe aus dem Machine Learning. Overfitting bezeichnet ein Modell, das zu starr an bekannte Daten angepasst ist und bei neuen Daten versagt. Underfitting bezeichnet ein Modell, das zu einfach ist, um die Realität korrekt abzubilden.
Bedeutende Persönlichkeiten:
- August-Wilhelm Scheer: Wissenschaftler und Unternehmer, der das Konzept von Geschäftsprozessen maßgeblich geprägt hat. Er definierte Geschäftsprozesse als zusammengehörige Abfolge von Unternehmensverrichtungen zum Zweck der Leistungserstellung.
- Wil van der Aalst: gilt als einer der einflussreichsten Vordenker im Bereich Process Mining und hat wesentliche Grundlagenwerke verfasst, auf die sich moderne Methoden der automatisierten Prozessanalyse stützen.