Door: Dennis Klein

Een proces dat trager werkt na een automatiseringsslag. Mensen die berekeningen van computers moeten controleren. Contracten die zo zijn opgevoerd dat ‘het systeem’ er niet mee overweg kan. Iedereen kent dit soort voorbeelden uit de eigen praktijk. Als je kritisch kijkt, lijkt het samenspel tussen mensen en computers bij flink wat organisaties op een digitale slapstick. Als je het je aanleert om continu scherp te blijven en je te verwonderen over wat je ziet, voel je de frustratie die de acteurs in deze slapstick dagelijks ondervinden.

Er zijn altijd logische verklaringen waarom het nog niet optimaal loopt: onder druk gemaakte keuzes, gestapelde migraties, onvoldoende tijd en geld om wijzigingen goed door te voeren. Maar logische verklaring of niet, het zet je wel op een achterstand in ‘de digitale transformatie’. Want hoe moet je het ooit gaan overleven als Google, Facebook of Apple jouw markt betreedt? Sterker nog, hoe ga je winnen van een slimme nieuwe toetreder die met een schone lei kan beginnen?

Slim innoveren is hiervoor niet genoeg. Het valt niet mee om een succes te maken van een mooie nieuwe propositie of een hip nieuw businessmodel als je de basis niet op orde hebt. Het op orde brengen van de basis vraagt om een digitale procestransformatie. Dat gaat letterlijk om het inzetten van data en technologie voor optimale processen en klantbeleving. Volgens mij zijn er vier pijlers waar je je als organisatie op moet richten, wil je de boot niet gaan missen.

 

Data van goede kwaliteit

 

Datakwaliteit: de basis in orde

Als de data in jouw organisatie van goede kwaliteit is, dan heb je een belangrijke randvoorwaarde voor digitale procestransformatie op orde. Dat doe je bijvoorbeeld door aan de slag te gaan met die verkeerd opgevoerde contracten waar ‘het systeem’ niet mee overweg kan. Data is de smeerolie van de processen in jouw organisatie, niet het zand tussen de raderen. Als het verwerken of bewerken van data onnodig tijd in beslag neemt, wees dan op je hoede! Als er fouten ontstaan of kansen worden gemist door slechte datakwaliteit, moeten er alarmbellen gaan rinkelen. Het is zonde en raar om hier kansen te laten liggen. We werken inmiddels ruim 30 jaar met computers om bedrijfsdata te beheren en verwerken. We zouden inmiddels toch in staat moeten zijn om dat op een fatsoenlijke manier te laten lopen. Het lijkt erop dat de langetermijninvestering in datakwaliteit het in veel gevallen heeft afgelegd. Afgelegd tegen de winst op korte termijn door het leggen van andere prioriteiten.

 

Een logische verdeling van werk

 

Process automation: rolverdeling mens en computer

Er is een logische verdeling van werk tussen mensen en computers. Communicatie, creativiteit, inventiviteit en ambachtelijk werk zijn dingen waar mensen veelal beter in zijn dan computers. Eenvoudige patroonherkenning en routinematig werk kan weer veel beter door computers worden gedaan. Deze grens verschuift continu. Zo zijn computers steeds beter in staat om complexe beoordelingen te maken: is het verstandig om iemand een lening te geven, wat is de kans dat deze klant een klacht indient of welke medische behandeling maakt het meeste kans op succes? Computers een grotere rol geven bij dit soort taken vormt een bedreiging, maar ook een hele grote kans. Het zorgt er wat mij betreft voor dat mensen, jouw collega’s, in optimaal hun kracht worden gezet.

 

Sturing op klantbeleving en processen

 

Process intelligence: een andere blik op sturen

Je stuurt niet alleen op de uitkomsten zoals aantal verkochte producten in de maand januari. Je stuurt ook ‘in het hier en nu’ op de klantbeleving en de lopende processen die de uitkomsten realiseren. Periodiek terugkijken op vooraf gedefinieerde uitkomsten en die toetsen tegen een norm is geen goed recept voor pro-activiteit en innovatie! Er is heel veel data beschikbaar over het proces zelf en het effect dat dit proces heeft op jouw klanten. Het goed inzichtelijk krijgen van de relatie tussen die twee leidt tot voorspelbare uitkomsten en geeft de sturing van je organisatie een enorme boost!

 

Data als bron voor verbetering en innovatie

 

Process Analytics: twee spaden dieper

Je gebruikt de data die je hebt om de bediening van jouw klanten en processen te verbeteren en te innoveren! Er is steeds meer data, computers worden sneller en algoritmen slimmer. Het is heel eenvoudig om verbanden te ontdekken en zo processen en hun uitkomsten voorspelbaar te maken. Deze zogenaamde Data Science wordt op brede schaal toegepast maar wordt nog niet door veel organisaties ingezet voor het verbeteren en innoveren van hun klantbediening en processen. Als je datatalent daar gericht op inzet, ziet de toekomst er zonnig uit voor jouw organisatie.

 

Stap voor stap transformeren

Zo kijk ik ernaar. Geen gekke dingen volgens mij. Al zie ik in de praktijk degenen die binnen organisaties aan het roer staan van de Digitale Transformatie zich veelal beperken tot de ‘sexy innovaties’: magische toepassingen van data, nieuwe business modellen en mooie proposities. Ik ben ervan overtuigd dat die pas echt gaan werken als je de basis op orde hebt! En dat gaat voor de meeste organisaties niet in één keer lukken. Dat is een kwestie van structureel mogelijkheden herkennen, de juiste prioriteiten stellen en vervolgens stap voor stap verbeteringen doorvoeren.

 

Wil je meer verdieping op dit onderwerp? Download dan ons e-book of kom naar het MLC KennisCafé Digitale procestransformatie op 15 juni aanstaande. Ook komen wij graag bij jouw organisatie langs met onze Roadshow Digitale procesorganisatie.

Dennis Klein is een principal consultant bij MLC en heeft een trackrecord opgebouwd op het vlak van Digitale procestransformatie, Process Mining en Data Science. Hij weet organisaties te inspireren om de mogelijkheden van data en nieuwe technieken optimaal te gebruiken. Dennis kan als geen ander laten zien hoe je techniek en data inzet voor het creëren van klantbeleving. Sparren? Stuur dan een e-mail naar dennis.klein@m-lc.nl

Geef een antwoord

Je e-mailadres wordt niet weergegeven op de website. Verplichte velden zijn gemarkeerd met een *