Modele predykcyjne jako narzędzie optymalizacji procesów w Centrach Usług Wspólnych

Odpowiedzią na powyższe pytanie może być połączenie wszystkich dotychczasowych teorii budowy przewagi konkurencyjnej, w których analityka predykcyjna transformuje wewnętrzne procesy CUW oraz buduje fundament dla kreowania innowacji i wartości biznesowej.

Współczesna presja zmiany

Szanse na zmianę paradygmatu funkcjonowania i roli CUW wynikają zarówno z czynników zewnętrznych, jak i wewnętrznych. Czynnikiem zewnętrznym jest fakt, że zleceniodawcy CUW na całym świecie tracą setki miliardów dolarów ze względu na niezadowalający poziom usług świadczonych dla swoich klientów. Poziom strat z tego powodu ma trend rosnący. Czynnikiem wewnętrznym jest natomiast fakt, że dotychczasowe metody wyczerpują źródła potencjalnych oszczędności lub optymalizacji. Wszystko to stwarza naturalną presję na CUW w poszukiwaniu nowych wartości, metod ich osiągania oraz ścieżek rozwoju.

Czynnik zewnętrzny

Rozwój nowych technologii, robotyzacja i automatyzacja powinny wpływać na rosnący poziom satysfakcji klientów ze świadczonych usług, a „śmiertelna” walka konkurencyjna powinna dodatkowo wzmagać ten efekt. Niemniej istnieje coś, co sprawia, że sytuacja jest coraz gorsza.

Składa się na to głównie silosowość i brak jednolitego spojrzenia na klienta. Bywa, że nawet menedżerowie najwyższego szczebla nie zawsze rozumieją, jak współpracują ich zespoły wewnętrzne, a walkę z silosowością i nieefektywnością organizacyjną stawiają jako jeden z najwyższych priorytetów. Brak jednolitego raportowania oraz spójnego całościowego podejścia do klienta sprawia, że decyzje biznesowe mogą być dalekie od optymalnych, powodując straty finansowe, wynikające z braku satysfakcji klientów. Pracownicy sprzedaży jako pierwsi odczuwają słabe nastroje klientów, które w połączeniu z presją wewnętrzną przyczyniają się do generowania strat dla organizacji.

Czynnik wewnętrzny

Dotychczasowe praktyki usprawnienia procesów operacyjnych najczęściej skupiały się na usprawnieniach na poziomie mikro, nie zawsze analizując, jakie czynniki makro mogły spowodować nieefektywność lub mniejszą wewnętrzną wydajność. Z czasem następuje tak zwany efekt malejących zysków (ang. diminishing returns), gdzie dalsze usprawnienia nie przynoszą już oczekiwanych efektów biznesowych. Wymaga to nowego podejścia, w którym skupienie powinno być realizowane na poziomie makro, szukając nieprawidłowości w samej konstrukcji procesów, dla których stosowane uwarunkowania graniczne nie pozwalają znacząco zwiększyć efektywności i sprawności operacyjnej. Analiza na poziomie makro możliwa jest przy użyciu metod statystycznych, które próbują oszacować prawdopodobieństwo wystąpienia tego lub innego efektu, szukając zależności, które wskażą czynniki, jakie muszą ulec zmianie w celu osiągnięcia wewnętrznej poprawy.