“Увидели, где теряем время”: как торгово-логистическая компания за 3 недели внедрила работу с метриками времени
Клиент
Торгово-логистическая компания, ориентированная на экспортные поставки. Работает в 5 странах, сотни сделок в квартал.
Проблема
Удовлетворенность клиентов от сотрудничества с компанией во многом определяется предсказуемостью поставки, т.е. соблюдением компанией названных сроков поставки товара на склад клиента. Однако, существует доля сделок, сроки поставки по которым нарушаются.
Международные поставки состоят из большого количества последовательных этапов: поставщики, несколько перевозчиков, склады, таможня, документы, разрешения и лицензии. На каждом этапе из-за действий подрядчиков и партнеров могут случаться задержки и форс-мажоры, приводящие к задержкам в изначально озвученном сроке поставки, что негативно сказывается на клиентской удовлетворенности.
Руководство компании поставило задачу создать инструмент, который поможет ответить на 3 вопроса:
- Проанализировать сроки на отдельных этапах процесса и понять, где компания теряет время
- Наглядно видеть сделки с отклонением по срокам, чтобы оперативно на них реагировать
- Иметь надежные данные о фактических сроках поставок на основе реальной статистики завершенных сделок (а не на основе "лучшего сценария")
Решение
Подготовка данных
Первым этапом решено построить статистику по срокам выполнения сделок за предыдущий квартал. И такие данные в компании были. Торговые сделки были оцифрованы в формате Канбан-досок, где карточка представляет собой сделку, а колонка — этап процесса. Ранее под руководством директора по развитию система была доработана, так что по каждой сделке автоматически фиксировались даты перехода между этапами. Кроме того в карточке содержится информация по поставщику, типу груза, транспортным компаниям, городу отгрузки, городу прибытия и т.д.
Однако, используемые компанией сервис Канбан-досок не имеет функционала для визуализации и анализа метрик времени. Чтобы не отказываться от сервиса, который дорабатывался долгое время под нужды компании, мы предложили использоваться внешний сервис Канбан-аналитики Nave, имеющий возможность импорта данных.
Директором по развитию был доработан экспорт данных из существующей системы, добавлены необходимые поля, чтобы данные были пригодны для загрузки в Nave.
Пример выгрузки данных по сделкам за квартал (часть данных)
Сколько клиент ждет товар на самом деле?
Одному клиенту поставили товар за 3 дня, другому — за 1,5 месяца. А в среднем — за 2 недели? Очевидно, что “среднее время” не подходит для того чтобы строить прогнозы и формировать ожидания клиентов по срокам поставки.
Поэтому в сервисе Nave была построена диаграмма распределения времени поставки (LTD), которая показывает реальную статистику. Два важных параметра — это время, за которое поставляться 50% товаров, и 85% товаров. Они позволяют говорить о реальной оценке сроков поставки, и формировать адекватные ожидания у клиентов.
Диаграмма распределения времени поставки товаров за квартал
Сроки поставки зависят от страны, региона и города, типа товара, поставщика, транспортной компания и др. Эти данные являются параметрами, по которыми можно делать “фильтрацию” в Nave и в один клик получить диаграмму для интересующего набора параметров. Так же есть возможность смотреть как меняется статистика в разные периоды, например — по месяцам.
Где мы теряем время?
После того как мы установили фактические сроки поставки (на основе реальной статистики) возникло два логичных вопроса — “Как сократить сроки поставки?” и “Где мы теряем время?”
Чтобы на них ответить — построили диаграммы распределения времени по каждому этапу процесса (в сервисе Nave это делает в один клик). Пример распределения времени для этапа “Транспортная компания забирает груз со склада”:
Оказалось, что в 50% случаев транспортные компании не забирают грузы вовремя, и на этом теряется драгоценное время. После фильтрации по конкретным компаниям, удалось установить, какие компании забирают груз “день в день”, а какие затягивают этот процесс. Подобный анализ источников задержек провели по всем этапам процесса.
Мониторинг отклонений по срокам поставки
Когда срок поставки нарушен, можно провести “разбор полетов” и выявить причины задержки. А можно ли сделать так, чтобы “заранее” видеть поставки с отклоняющимся сроком, чтобы оперативно реагировать на такие ситуации?
Инструмент, которые дает такую возможность называется Aging chart. В сервисе Nave строится автоматически, и показывать “время жизни” сделок на разных этапах:
Aging chart построенный для определенной категории поставок
График интерактивный — можно посмотреть какой сделке соответствует каждая “точка”. Проходя по графику “сверху вниз” можно оперативно отслеживать поставки с отклонениями по срокам, не дожидаясь срыва финальных сроков поставки. Такой риск-анализ в компании начали регулярно проводить на ежедневных летучках.
Результат
Компания запустила работу с метриками времени, что позволило:
- Увидеть, на каких этапах процесса теряется драгоценное время
- Наглядно видеть сделки, выбивающиеся по срокам, чтобы оперативно на них реагоировать и не дожидаться срыва финального срока поставки
- Получить достоверные данные по фактическим срокам поставки (на основе реальной статистики завершенных сделок)
Проект реализован в очень короткие сроки — всего за 3 недели. Это стало возможным благодаря тому что в рабочий процесс поставки уже был оцифрован в виде Канбан-доски (и были в наличии все необходимы данные), благодаря лидерской позиции директора по развитию (вся работа со стороны компании выполнялась им), и клиенто-ориентированности собственника и руководителей компании.
Компании не пришлось отказываться от удобного и кастомизированного сервиса управления работой. Для работы с метриками времени мы настроили экспорт и подключили удобный внешний сервис.
Нужна помощь с запуском Канбан-систем?
👉 Команда TeamLeaders помогает спроектировать и запустить цифровую Канбан-систему, чтобы быстро и предсказуемо завершать важные для бизнеса задачи