Savez-vous combien d’étapes il vous faut pour accomplir une tâche aussi simple que l’ajout de données à un enregistrement ? Qu’en est-il du temps nécessaire pour envoyer un e-mail de suivi ?
Pour la plupart d’entre nous, l’efficacité dans notre travail est un objectif que nous nous efforçons d’atteindre, mais que nous ne suivons pas. C’est là que le task mining et le process mining peuvent s’avérer utiles. Ces outils vous permettent de voir comment le travail peut être amélioré et où optimiser le processus plus large dans lequel il apparaît. Plus le processus est complexe, plus il y a d’avantages.
Dans ce blog, nous allons explorer les différences entre le process mining et le task mining, y compris la définition de chaque terme, les différences principales entre le process mining et le task mining, et quand utiliser chaque approche dans le cadre d’une stratégie d’automatisation des processus.
Qu’est-ce que le process mining ?
Le process mining utilise les logs des événements du système pour découvrir, contrôler et améliorer les processus. Il s’agit d’une manière objective de visualiser le fonctionnement des processus métier qui permet d’optimiser les processus de bout en bout, de découvrir le potentiel d’automatisation et d’améliorer continuellement les processus. Cette approche peut être utilisée dans n’importe quel secteur pour n’importe quel processus. Elle est souvent utilisée dans la fabrication industrielle, les services financiers, les assurances et les sciences de la vie pour des processus Order-to-Cash (O2C) et Procure-to-Pay (P2P).
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Qu’est-ce que le task mining ?
Le task mining utilise les données de bureau, ou les données d’interaction avec l’utilisateur, pour mesurer l’efficacité et analyser la façon dont les gens accomplissent leur travail. Il peut être utilisé pendant la découverte des processus (qui fait partie du process mining) pour fournir un contexte supplémentaire sur le travail effectué en dehors des systèmes en évaluant des données telles que les clics de souris, les frappes de clavier, la saisie de données et le temps passé sur les applications. Cette approche peut être appliquée à un large éventail d’industries. Elle est particulièrement utile dans les cas où des travailleurs humains effectuent un travail numérique. Par exemple, dans le service clientèle, le task mining peut être utilisé pour suivre les interactions des agents de service avec les clients (par e-mail ou par chat) et identifier les possibilités de raccourcir les temps de réponse.
Process mining et task mining : les trois principales différences.
Le process mining et le task mining ont un objectif commun d’optimisation, mais ils l’abordent sous des angles différents.
1. Le process mining analyse les processus de bout en bout. Le task mining analyse les tâches individuelles.
La granularité du task mining est utile pour fournir des informations sur la façon dont un travail spécifique au sein d’un processus est effectué. Cependant, il montre ses limites lorsqu’il s’agit de fournir des recommandations pour l’optimisation des processus de bout en bout. C’est pourquoi il est considéré comme faisant partie de la phase de découverte des processus du process mining.
2. Le process mining utilise les logs des événements des systèmes informatiques. Le task mining utilise des données provenant de journaux d’activité des utilisateurs ou d’enregistrements d’écran.
Comme le process mining consiste à découvrir et à optimiser un processus de bout en bout, il s’appuie sur des données provenant de systèmes tels que les logiciels d’ERP et de CRM (gestion de la relation clients), qui peuvent fournir une image complète du processus. Le task mining s’appuie sur des données microéconomiques concernant les actions de l’utilisateur pour fournir une analyse de tâches spécifiques au sein d’un processus.
3. Le process mining vise à améliorer l’ensemble d’un processus. Le task mining vise uniquement à améliorer l’efficacité des tâches humaines.
Comme le task mining ne repose que sur les données d’interaction avec l’utilisateur, il ne peut fournir des informations que sur le travail humain. Étant donné que le process mining utilise les données du système, il peut mettre en évidence les inefficacités à n’importe quelle étape d’un processus, qu’elles résultent du travail d’un humain ou d’un ordinateur.
Quand utiliser le task mining ou le process mining ?
Le task mining et le process mining sont de précieux outils pour améliorer les processus métier, mais il existe des situations spécifiques où l’un est plus approprié que l’autre. En général, il convient d’utiliser une solution de task mining lorsque vous devez optimiser des tâches spécifiques au sein d’un processus plus large, et une solution de process mining lorsque vous devez optimiser un processus complet de bout en bout.
Utilisation du task mining
Le task mining est idéal pour analyser et optimiser des tâches spécifiques au sein d’un processus plus large. Par exemple, si vous cherchez à améliorer la saisie des données, le logiciel de task mining peut vous aider à identifier les domaines dans lesquels les employés pourraient avoir besoin d’une aide supplémentaire ou dans lesquels l’automatisation pourrait être mise en œuvre pour rationaliser la tâche. Il peut contribuer à améliorer l’expérience des employés, à accroître l’efficacité et à réduire les erreurs humaines. Il est particulièrement utile pour les tâches répétitives, qui prennent beaucoup de temps ou qui exigent un haut degré de précision.
Utilisation du process mining
Le process mining est plus adapté à l’analyse et à l’optimisation d’un processus de bout en bout. Par exemple, si vous cherchez à améliorer le processus de gestion de la chaîne d’approvisionnement, les outils de process mining peuvent identifier les goulots d’étranglement et les inefficacités dans toutes les étapes du processus, des achats à la livraison. Il peut contribuer à réduire le gaspillage, à optimiser l’attribution des ressources et à améliorer la satisfaction des clients. Il est particulièrement utile pour identifier les domaines d’amélioration, analyser les causes des inefficacités et contrôler l’efficacité des processus au fil du temps.
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