Was ist Task-Mining und wie funktioniert es?
Da die Arbeit zunehmend digitalisiert wird, suchen Unternehmen weltweit nach fortschrittlichen Methoden, um operative Spitzenleistungen zu erzielen . Task-Mining-Software hat sich in den letzten Jahren als einer der führenden Investitionsbereiche herauskristallisiert.
In diesem Leitfaden erläutern wir, was Task Mining ist, wie es funktioniert und was Führungskräfte in Unternehmen wissen müssen, um ihre Initiativen für operative Exzellenz erfolgreich umzusetzen.
Was ist Task-Mining?
Task Mining ist eine Technologie, die automatisch Benutzerinteraktionen in Geschäftsanwendungen erfasst, um zu analysieren, wie verschiedene Aufgaben ausgeführt werden, um Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.
Einfach ausgedrückt, hilft Task Mining den Unternehmen, ein besseres Verständnis dafür zu bekommen, wie die Arbeit von den Mitarbeitern erledigt wird. Dadurch erhalten sie einen Überblick darüber, wo die Zeit normalerweise verbracht wird und wie sie verbessert werden könnte.
Task Mining kann Ihnen helfen, Fragen wie diese zu beantworten:
- Sind Ihre Mitarbeiter in der Lage, die ihnen übertragenen Aufgaben mit den ihnen zur Verfügung gestellten Mitteln und Ressourcen zu erfüllen?
- Wie viel Zeit wird für verschiedene Aufgaben aufgewendet und wo liegen die größten Engpässe bei der Aufgabenverwaltung?
- Was sind die Aufgaben, die Ihre wichtigen Prozesse verlangsamen oder Nacharbeit in Ihren Arbeitsabläufen verursachen?
- Führen verschiedene Teams oder Einzelpersonen Aufgaben auf unterschiedliche Weise aus, und gibt es bewährte Verfahren, die unternehmensweit genutzt werden können?
Wie funktioniert das Task-Mining?
Task Mining ist eine Lösung, die dabei hilft, Aufgaben innerhalb von Geschäftsprozessen automatisierter und effizienter zu analysieren. Ihr Hauptziel ist es, die Analyse digitaler Arbeits- und Benutzerinteraktionsdaten zu ermöglichen, um Teams und Einzelpersonen in die Lage zu versetzen, die betriebliche Effizienz zu verbessern.
Auf dem Markt gibt es eine Reihe verschiedener Task-Mining-Softwarelösungen mit leicht unterschiedlichen Ansätzen. Im Allgemeinen überwacht die Technologie, was auf den Computern der Benutzer geschieht, extrahiert die benötigten Informationen und analysiert sie, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Sie verwendet verschiedene Algorithmen und Techniken zur Aufgabenerfassung, um Muster und Trends in den Benutzerinteraktionsdaten zu erkennen. Schließlich werden die Schlüsseldaten in einem Business-Intelligence-Toolkit mit verschiedenen Dashboards und Metriken dargestellt, die im Laufe der Zeit nachverfolgt werden können.
Das Task Mining konzentriert sich auf die Analyse einzelner Aufgaben und nicht auf den gesamten Prozess. In diesem Zusammenhang ist eine Aufgabe ein kleinerer Schritt innerhalb eines Geschäftsprozesses. Einige Beispiele für Benutzerinteraktionen, die durch Task Mining erfasst werden, sind Mausklicks, Tastenkombinationen usw.
Frühere Formen von Task-Mining-Software stützten sich auf die Daten zur Benutzerinteraktion, die aus Bildern und Videoaufzeichnungen stammen, aber zunehmend werden bei der Task-Capture-Technologie fortschrittliche OCR-Techniken (Object Character Recognition) und andere Techniken der künstlichen Intelligenz eingesetzt, um automatisch Informationen von der Workstation oder der Geschäftsanwendung zu erfassen und gleichzeitig den Datenschutz der Mitarbeiter zu gewährleisten.
Schritte beim Task Mining
1. Überwachung und Aufzeichnung der Aktivitäten der Nutzer
Der erste Schritt beim Task Mining ist die Aufzeichnung aller Tätigkeiten, die die Mitarbeiter während ihrer Arbeit ausführen. Zu diesem Zweck werden auf den Computern spezielle Tools eingesetzt. Sie zeichnen Mausklicks, Copy-Paste und alle Bildläufe in Anwendungen auf, die auf der Whitelist stehen.
2. Verstehen der Hintergründe mit optischer Zeichenerkennung (OCR)
OCR hilft, aus den Aufzeichnungen, die viele Informationen enthalten, Informationsstücke zu finden, die für die weitere Analyse nützlich sein könnten. Bei diesen Informationen kann es sich um Wörter, Zahlen, Links usw. handeln.
3. Nutzung der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)
Nachdem alle notwendigen Informationen gesammelt wurden, hilft NLP dabei, ähnliche Aufgaben zu gruppieren und die Daten dazu in verdaulicher Form bereitzustellen.
4. Identifizierung von Geschäftsaufgaben
Sobald die Aktivitäten gruppiert sind, werden sie mit den entsprechenden Geschäftsaufgaben, die verbessert werden müssen, in Verbindung gebracht.
Beispiele für typische Aufgaben, die im Task Mining erfasst werden:
- Kopieren und Einfügen der Informationen
- Hochladen/Herunterladen der Dokumente
- Blättern durch die Systeme
- Mausklicks
Vorteile, Herausforderungen und Anwendungsfälle für Task Mining
Wie jede Unternehmenssoftware ist auch das Task Mining keine Einheitslösung für die Sichtbarkeitsprobleme eines Unternehmens. In diesem Abschnitt werden wir die vorteilhaftesten Anwendungsfälle von Task Mining sowie die Herausforderungen, die mit der Implementierung einhergehen, untersuchen.
Die wichtigsten Vorteile des Task Mining
Task Mining ist eine flexible Lösung, die eine Reihe von wichtigen Anwendungsfällen für Unternehmen abdeckt. Zu den sechs wichtigsten Vorteilen von Task Mining gehören:
- Sichtbarkeit der Arbeitsabläufe. Die Task-Mining-Technologie macht die Arbeitsabläufe transparent und ermöglicht es, Engpässe zu beseitigen, Durchlaufzeiten zu verkürzen und Automatisierungsmöglichkeiten zu erkennen.
- Gesteigerte Effizienz. Die Technologie identifiziert Engpässe, um die Prozessverbesserung zu beschleunigen. Wenn Probleme, die Prozesse und Menschen verlangsamen, schnell gefunden und behoben werden, können die Mitarbeiter langweilige, sich wiederholende Aufgaben vergessen und sich auf die wirklich wichtigen Aufgaben konzentrieren.
- Transparente Leistungsmessung. Task Mining ist nicht, wie manche befürchten, ein Instrument zum "Ausspionieren" von Mitarbeitern. Es konzentriert sich jedoch auf einzelne Aufgaben und nicht auf durchgängige Prozesse, was den Managern wertvolle Einblicke in die Leistung der Mitarbeiter ermöglicht.
- Operatives Benchmarking. Die gesammelten Daten verschaffen den Unternehmen einen Überblick über ihre Prozesse. So könnten Manager beispielsweise feststellen, dass viele Mitarbeiter eine bestimmte neue Aufgabe als schwierig empfinden, was darauf hindeutet, dass unternehmensweit bessere Schulungen und Nachholtermine erforderlich sind.
- Besseres Compliance- und Risikomanagement. Der datengesteuerte Ansatz hilft Unternehmen, eine bessere Prozesssteuerung zu gewährleisten.
- Kosteneinsparungen. Der Hauptzweck von Task-Mining-Technologien besteht darin, herauszufinden, welche Art von Einsparungen schnell erzielt werden können, so dass Unternehmen schnell Kosteneinsparungen erzielen können.
Herausforderungen beim Task-Mining
- Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes: Beim Task Mining werden die Handlungen der Mitarbeiter verfolgt und aufgezeichnet, um zu verstehen, welche Aufgaben sie ausführen. Dies führt häufig zu Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes, da sich die Mitarbeiter in ihrer Privatsphäre verletzt fühlen könnten.
- Komplexität der Aufgaben: Aufgaben innerhalb einer Organisation sind in der Regel komplex und miteinander verbunden. Task Mining muss mit dieser hohen Komplexität umgehen, um aussagekräftige Erkenntnisse zu liefern, und das Verständnis dieser komplexen Beziehungen kann eine ziemliche Herausforderung darstellen.
- Datenüberlastung: Beim Task-Mining wird eine große Menge an Daten erzeugt, was zu einer Informationsflut führen kann. Es kann schwierig sein, diese Daten zu sichten, um die wichtigsten und umsetzbaren Erkenntnisse zu ermitteln.
- Widerstände gegen Veränderungen: Wie bei jeder anderen Technologie kann es auch hier zu Widerständen seitens der Mitarbeiter kommen, was angesichts der Art des Instruments verständlich ist.
Was sind die Anwendungsfälle für Task Mining?
Task Mining kann für verschiedene Geschäftsanforderungen eingesetzt werden, von der Prozessverbesserung bis hin zu verschiedenen Szenarien der Mitarbeiterüberwachung und Leistungsbewertung. Obwohl die Anwendungsfälle sowohl breit gefächert als auch sehr geschäftsspezifisch sein können, gibt es fünf allgemeine Verwendungszwecke im Geschäftsbetrieb.
1. Optimierung von Geschäftsabläufen oder Genehmigungen
Die Task-Mining-Technologie ist in Shared Services und Geschäftsprozessen weit verbreitet und konzentriert sich auf sich wiederholende Aktivitäten wie Fallmanagement und Genehmigungen. Sie rationalisiert die Rechnungsverarbeitung, indem sie Ineffizienzen und Automatisierungsmöglichkeiten identifiziert, Fehler und Bearbeitungszeiten reduziert und die Lieferantenbeziehungen verbessert.
In der Personalabteilung verbessert Task Mining die wichtigsten Leistungsindikatoren, das Onboarding von Mitarbeitern, Leistungsüberprüfungen und Prozesse, was zu einer optimierten Personalverwaltung, besseren Erfahrungen und geringerer Fluktuation führt.
2. Beschleunigung der intelligenten Automatisierung
Ein weiterer Anwendungsfall für Task Mining ist der Einsatz als Katalysator für intelligente Automatisierung. Die Aufgabensuche hilft bei der Identifizierung von Routineaufgaben und sich wiederholenden Arbeitsabläufen, die automatisiert werden können, z. B. mit Hilfe von Tools und Technologien zur Automatisierung von Roboterprozessen.
Task Mining kann auch dazu beitragen, das Kosten-Nutzen-Verhältnis der Anpassung von intelligenter Automatisierungssoftware zu quantifizieren.
Screenshot von ProcessMaker - einer Software für Prozessintelligenz: Prozessvarianten
3. Rationalisierung des Kundendienstes
Task Mining unterstützt den Kundendienst bei der Erkennung von Engpässen durch die Analyse von Agenteninteraktionen und Softwaretools. Es werden Muster identifiziert, die es Unternehmen ermöglichen, Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, Arbeitsabläufe neu zu organisieren, neue Technologien zu implementieren oder zusätzliche Schulungen für Agenten anzubieten, um eine effektivere und effizientere Kundeninteraktion zu ermöglichen. Dies führt zu einem schnelleren Onboarding, einer höheren Produktivität und einer größeren Kundenzufriedenheit.
4. Verbesserung der Vertriebs- und Marketingprozesse
In den Bereichen Vertrieb und Marketing optimiert Task Mining die Lead-Generierung durch die Analyse der Aktivitäten erfolgreicher Vertriebsmitarbeiter. Es steigert die Effizienz, fördert das Umsatzwachstum und liefert Informationen für Strategien zur Kundenbindung, zur Reduzierung der Abwanderung, zur Steigerung des Kundenwerts und zur Stärkung des Markenrufs.
5. Verbesserung der IT-Unterstützung und -Verwaltung
Task-Mining-Lösungen können die Problemlösung verbessern, indem sie Muster in den Daten von Support-Tickets erkennen, z. B. häufige Probleme, Lösungszeiten und Engpässe bei der Lösung von Tickets.
Sie kann auch wertvolle Einblicke in die proaktive Lösung von häufigen Kundenbeschwerden und -problemen liefern, indem sie Einblicke in die häufigen Herausforderungen bietet, die in der Wissensdatenbank und im One-to-Many-Kundenservice behandelt werden können.
Werkzeuge zur Aufgabensuche
Task Mining ist noch eine relativ neue Technologie, aber die Unternehmen haben den Trend bereits aufgegriffen. Es gibt mehrere Anbieter von Geschäftsprozessmanagement und Prozesserkennungssoftware, die zunehmend auch Task-Mining-Unternehmen übernehmen. Einige der bekannteren Anbieter sind Nintex, Pega, UiPath, Kofax und Abbyy.
Das Ökosystem wächst weiter und bringt viele innovative Startups hervor, die mehr Tiefe und bessere Möglichkeiten zur Ermittlung von Geschäftsdaten bieten. Eine detailliertere Übersicht finden Sie in einer umfassenden Liste der besten Task-Mining-Software.
Es gibt mehrere Technologien, die sich in Bezug auf die Ziele, die sie erreichen, sehr ähnlich sind und daher oft mit Task Mining verwechselt werden. Die nächstliegenden sind Process Mining und Process Discovery.
Beispiel für eine Task Intelligence Software - ProcessMaker process intelligence
Task Mining im Vergleich zu anderen Technologien
Mehrere Technologien haben ähnliche Ziele und werden oft mit Task Mining verwechselt. Die nächstliegenden sind Process Mining und Process Intelligence. Sie zielen zwar auf dieselben Verbesserungen ab, aber die zugrunde liegenden Technologien und Analysemethoden unterscheiden sich. Diese Unterschiede werden in diesem Kapitel erörtert.
Aufgabensuche vs. Prozesssuche
Process Mining und Task Mining sind zwei eng miteinander verbundene Technologien, die leicht miteinander verwechselt werden können.
Einer der Hauptunterschiede zwischen Prozess- und Aufgaben-Mining besteht darin, woher die Daten stammen. Beim Process Mining werden die Protokolldaten verwendet, die von Systemen und Technologien erzeugt werden, z. B. von Enterprise Resource Planning-Systemen. Beim Task Mining hingegen werden die Daten aus der tatsächlichen Nutzung aller auf der Whitelist stehenden Systeme und Anwendungen durch die Benutzer gewonnen.
Ein weiterer wichtiger Unterschied ist natürlich die Granularität. Process Mining hilft bei der Aufzeichnung aller wichtigen Prozessschritte, für die Ereignisprotokolle die Daten liefern. Im Prozess der Kreditorenbuchhaltung könnten das zum Beispiel folgende Schritte sein:
- Die Rechnung ist eingegangen.
- Die Rechnung wird geprüft.
- Die Rechnung wird genehmigt.
- Die Rechnung wird an die Lieferanten bezahlt.
Task Mining hingegen hilft dabei, anhand von Schnappschüssen und Aufzeichnungen zu erkennen, was zwischen diesen größeren Schritten passiert. Im obigen Fall der Kreditorenbuchhaltung könnten die Aufgaben lauten:
- Öffnen des Rechnungsdokuments.
- Kopieren der Rechnungsnummer zwischen Systemen.
- Versenden der Rechnung per E-Mail zur Rechnungsfreigabe.
Beide Technologien sind sehr effektiv und können den Managern wertvolle Einblicke in die Arbeitsabläufe geben. Je nach Anwendungsfall könnte eine der beiden Technologien oder beide ein guter Ausgangspunkt für digitale Verbesserungen sein.
Task Mining vs. Prozessentdeckung
Task Mining und Process Discovery sind zwei verwandte, aber unterschiedliche Konzepte innerhalb des umfassenderen Bereichs der Process Intelligence. Beide zielen darauf ab, Unternehmen dabei zu helfen, ihre Geschäftsprozesse zu verstehen und zu optimieren, aber sie konzentrieren sich auf unterschiedliche Aspekte dieser Prozesse.
Task Mining konzentriert sich auf die Analyse der Aufgaben, die von den Mitarbeitern während ihrer täglichen Arbeit ausgeführt werden. Process Discovery hingegen konzentriert sich auf die Identifizierung und Visualisierung der gesamten Geschäftsprozesse, die innerhalb einer Organisation ablaufen.
Beide Techniken sind wertvoll für Unternehmen, die ihre Prozesse optimieren und kontinuierliche Verbesserungen anstreben.
Vorteile der Kombination von Task Mining und Process Mining
Wie wir gesehen haben, ist Task Mining an sich schon ein leistungsfähiges Werkzeug für jede Unternehmensleitung, die ihre betriebliche Leistung verbessern möchte. Es kann Einblicke in die Verbesserung von Aufgaben und Arbeitsabläufen in verschiedenen betrieblichen Anwendungsfällen geben, während viele der Herausforderungen früherer Task-Mining-Software bereits gelöst wurden.
Zunehmend wird das Task Mining mit dem Process Mining kombiniert, und viele Anbieter von Process Intelligence bieten beide Lösungen an. Die größte Herausforderung bei diesem Ansatz besteht darin, dass Task Mining und Process Mining Daten auf völlig unterschiedliche Weise erfassen. Eine Process-Mining-Lösung, die auf dem Sammeln von Ereignisprotokollen von Unternehmenssystemen basiert, wird Schwierigkeiten haben, Aufgabenerkenntnisse (z. B. Durchlaufzeitanalyse oder Kosten-pro-Aufgabe-Analyse) einzubeziehen, wenn keine saubere Verbindung zu den Aufgabenerkenntnissen besteht, die an den Arbeitsplätzen der Mitarbeiter gesammelt werden.
Hybride Prozessintelligenzlösung als Alternative
Es gibt eine neue, leistungsfähigere Alternative zum Einsatz von Process- und Task-Mining-Technologien, nämlich eine hybride Process Intelligence-Lösung wie ProcessMaker Process Intelligence (PI). Diese hybride Lösung umfasst die Vorteile von Process Mining und Task Mining und bietet darüber hinaus weitere Vorteile. Sie geht auf die oben genannten Einschränkungen des Task Mining ein und bietet eine vollständigere und umfassendere Analyse der Arbeit. Wenn Sie mehr über die Funktionsweise der Hybridtechnologie erfahren möchten, lesen Sie das neueste Whitepaper über PI.