Top 18 Process KPIs per monitorare le prestazioni dei processi

Impostare KPI (indicatori chiave di prestazione) realistici per i processi è dispendioso in termini di tempo e soggetto a errori, e gli analisti spesso faticano a quantificare i benefici dei loro miglioramenti.

Esplora 18 metriche di prestazioni dei processi e come il process mining aiuta a stabilire indicatori realistici ed efficaci per valutare l'efficacia del processo, l'efficienza, il tempo di ciclo e la conformità nella tua organizzazione.

Efficacia del processo

L'efficacia del processo è la consegna di un servizio o prodotto qualificato in modo che soddisfi i clienti.

Alcuni esempi di KPI per l'efficacia del processo includono:

1. Qualità: L'output (servizio o prodotto) soddisfa gli standard del cliente, il controllo qualità interno e il budget.
2. Tasso di errore: Il numero di unità, prodotti o servizi che hanno fallito durante l'intero ciclo del processo.
3. Soddisfazione del cliente: Quanto bene il processo soddisfa le aspettative del cliente. Questo KPI è correlato a un altro KPI:
   • Valore: Una misura della percezione del cliente riguardo al valore di un prodotto o servizio.
4. Tasso di conversione: Il numero di prospect con cui l'azienda interagisce e convince a diventare clienti (in un processo commerciale).
5. Competitività: È la quota di mercato rispetto ai concorrenti, che è una misura strategica per il posizionamento sul mercato.
6. Rentabilità: Si riferisce alla relazione tra ricavi e costi, utile per valutare i risultati finanziari legati alle prestazioni del processo.

Ad esempio, l'azienda può misurare questi per valutare l'efficacia del processo:

• In un processo di produzione:
  • Percentuale di unità non conformi prodotte
  • Il livello di soddisfazione del cliente (per il prodotto finale).

Da un'altra parte, le metriche del tasso di conversione sono utilizzate dai team IT, vendite e marketing per misurare l'efficacia dei loro annunci, campagne o banner.

Il process mining può stimare e fornire automaticamente i fattori durante l'analisi del processo. I risultati dalla fase di scoperta del processo possono essere confrontati con la strategia, il modello di processo aziendale o il modello di processo ideale utilizzando il controllo di conformità. La differenza tra i modelli ideali e reali evidenzia l'efficacia del processo.

Esempio reale

In un case study di process mining, Von Ardenne, un fornitore leader di attrezzature tedesco, ha integrato un software di process mining per elevare l'efficacia operativa. Un'analisi approfondita dei processi aziendali ha rivelato punti deboli nascosti e driver dei costi, offrendo visibilità in tempo reale. Allineato con indicatori chiave di prestazione (KPIs) come:

• Consegna efficiente aumentando l'affidabilità della consegna
• Riduzione del tasso di errore
• Riduzione dei costi migliorando la pianificazione e l'analisi
• Migliorata soddisfazione del cliente tracciando il flusso di lavoro per il valore di vita del cliente

I dashboard KPI assicurano una misurazione costante delle prestazioni, promuovendo un impegno per il miglioramento continuo e l'eccellenza operativa.

Efficienza del processo

L'efficienza del processo misura l'allocazione e l'utilizzo delle risorse, le competenze dei dipendenti, la proporzione di attività a non valore aggiunto, i tempi di ritardo.

Alcuni esempi di KPI per l'efficienza operativa sono:

1. Costo: Le spese sostenute per le risorse necessarie per completare il processo, inclusi gli stipendi dei lavoratori.
2. Efficienza delle risorse: Le metriche confrontano il valore totale del processo finale rispetto alle risorse consumate considerando l'impatto ambientale
3. Ritorno sull'investimento: L'importo del profitto necessario per giustificare l'investimento in una particolare campagna o processo.
4. Tempo Takt: Tempo per completare un'unità prima di iniziare un'altra, che aiuta a valutare la coerenza nella produzione di unità.

Gli strumenti di process mining possono anche aiutare gli analisti a raggiungere l'efficienza mostrando le risorse e gli sprechi di tempo coinvolti nel processo.

Tempo di ciclo del processo

Il tempo di ciclo del processo misura quanto tempo richiede per completare un'attività data. Di conseguenza, il tempo di ciclo rivela le inefficienze all'interno del flusso del processo che rallentano la consegna del servizio o del prodotto.

I KPI del tempo di ciclo includono:

1. Tempo di lead totale/Tempo di throughput: Il tempo dall'inizio alla fine del processo, inclusi ogni passaggio che il processo contiene
2. Tempo a valore aggiunto: È il tempo trascorso completando un singolo compito
3. Tempo di turnaround: Il tempo di turnaround si riferisce al tempo necessario per completare la richiesta di un cliente dall'ordine alla consegna

Per un'azienda di logistica, il tempo di turnaround è importante mentre si misura il tempo che l'azienda dovrebbe accorciare per aumentare la soddisfazione del cliente.

Per un produttore, il tempo di throughput è un modo per valutare le prestazioni per l'intero viaggio di produzione. I produttori raccolgono materie prime, le mettono nella linea di produzione, le producono e poi le consegnano al cliente o all'azienda di logistica per completare la consegna. Valutano tutto il tempo di attesa per i materiali, i tempi di inattività delle macchine o i ritardi che si verificano in qualsiasi fase che potrebbero prolungare il tempo di throughput.

Il process mining può permettere agli analisti di prevedere i potenziali problemi come i ritardi che potrebbero influenzare negativamente le prestazioni del processo.

Conformità del processo

La conformità interna del processo fornisce informazioni sulle possibili cause di processi non conformi rispetto alle procedure operative standard e alle migliori pratiche, mentre la conformità esterna garantisce il tracciamento e il rispetto delle normative e delle politiche governative pertinenti. Di conseguenza, la conformità del processo protegge le organizzazioni dalle multe e aiuta a mitigare i rischi.

Alcuni KPI utilizzati per la conformità:

1. Tempo di mitigazione del rischio: Serve a misurare il tempo tra il rischio che si verifica dopo l'implementazione del cambiamento e la scoperta di quel rischio
2. Tempo medio per la risoluzione dei problemi: È il tempo necessario per risolvere un problema dopo che è stato identificato
3. Prestazioni ESG: La rendicontazione ambientale, sociale e di governance mostra l'impatto non finanziario e il livello di conformità con le procedure e le regole standard nelle regioni in cui opera l'azienda attraverso diverse metriche.
4. Capacità: È la massima capacità di produzione in condizioni ottimali. Questo KPI aiuta a misurare il potenziale di produzione insieme al tempo di throughput.

Questi KPI sono utili per i consigli di amministrazione per prepararsi ai controlli di conformità esterni e guidare i dipartimenti pertinenti sulle operazioni che non seguono la strategia o le procedure standard.

La conformità è un caso d'uso chiave per il process mining, in quanto mappa l'intero processo e rileva i problemi di conformità attraverso la scoperta e i controlli di conformità. Molti fornitori forniscono l'analisi della causa radice per identificare i team, le parti o le fasi responsabili degli output non conformi, aiutando a migliorare le operazioni.

Esempio reale

Ad esempio, un'azienda di logistica ha sfruttato il process mining e rilevato circa il 70% di rischi di conformità nel suo processo di gestione del credito e delle riscossioni.¹

Ecco un elenco completo di tutti i KPI di processo:

Process KPIs e process mining

Gli strumenti di process mining possono aiutare a tracciare le metriche pertinenti delle prestazioni del processo derivando metriche quantitative delle prestazioni del processo dai dati di sistema.

Con il process mining, gli utenti possono:

• Confrontare il processo scoperto con il modello ideale e determinarne l'efficacia.
• Identificare gli sprechi di risorse e tempo per migliorare l'efficienza.
• Prevedere potenziali problemi come i ritardi che possono influenzare negativamente le prestazioni del processo.
• Migliorare il flusso del processo e ridurre il tempo di ciclo.
• Garantire la conformità identificando le deviazioni dalle normative e dagli standard.
• Individuare i team o le fasi responsabili degli output non conformi, consentendo azioni correttive con l'analisi della causa radice.

Capacità di AI per il tracciamento dei KPI di processo

1. Automazione del flusso di lavoro user-friendly: Il linguaggio naturale le interfacce di flusso di lavoro consentono agli utenti aziendali di definire automazioni utilizzando prompt in linguaggio semplice, eliminando la necessità che gli sviluppatori scrivano codice.
2. Agenti AI autonomi: Le organizzazioni che pilotano agenti AI autonomi riportano una riduzione di circa il 65% nelle approvazioni di routine che richiedono l'intervento umano, poiché l'AI gestisce decisioni semplici.²
3. Analisi predittiva: L'analisi predittiva dei processi può ridurre i tempi di ciclo del processo del 20-30% identificando i colli di bottiglia prima che si verifichino.³
4. AI generativa: L'AI generativa è applicata al process mining per mappare automaticamente le varianti del processo e segnalare le anomalie con punteggi di confidenza.

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Cosa sono gli indicatori di processo?

Gli indicatori di processo sono metriche di processo che misurano parti specifiche di come viene eseguito un processo, come input, attività e output. Questi indicatori chiave di prestazione (KPIs) aiutano a tracciare le prestazioni operative e mostrano se un processo sta raggiungendo i suoi risultati desiderati.

Utilizzando i dati KPI da diverse fonti di dati, le organizzazioni possono identificare le tendenze, scoprire inefficienze nascoste e prendere decisioni migliori allineate agli obiettivi aziendali. Il monitoraggio regolare dei processi con strumenti di reporting o una balanced scorecard aiuta i team a tracciare i progressi, mantenere gli standard di qualità e supportare gli sforzi continui di miglioramento dei processi.

Cosa sono gli indicatori di prestazioni dei processi?

Gli indicatori di prestazioni dei processi sono metriche di processo utilizzate per misurare il successo nel raggiungere l'efficienza operativa e gli obiettivi aziendali. Includono sia indicatori anticipatori che ritardati come il tempo medio di risposta, la soddisfazione dei dipendenti o le vendite totali. Questi indicatori raccolgono dati da più fonti di dati e forniscono contesto per il processo decisionale, aiutando a identificare le tendenze e scoprire inefficienze nascoste.

Quali sono 5 dei KPI più comuni?

I KPI possono variare a seconda dell'azienda, ma cinque comunemente usati includono:

1. Crescita dei ricavi – Misura l'aumento delle vendite di un'azienda in un periodo.
2. Ricavi per cliente – Valuta quanto reddito è generato da ogni cliente.
3. Margine di profitto – Indica quanto profitto un'azienda realizza rispetto al suo totale dei ricavi.
4. Tasso di fidelizzazione dei clienti – Traccia la percentuale di clienti che rimangono con l'azienda.
5. Soddisfazione del cliente – Valuta quanto sono soddisfatti i clienti con i prodotti o servizi dell'azienda. Questi KPI sono essenziali per valutare le prestazioni complessive dell'azienda e guidare la strategia.

Qual è un esempio di un KPI di processo?

Un esempio facile da capire di un KPI di processo è il tempo medio di risposta, che è la durata necessaria per rispondere a un cliente o completare un compito. Questo KPI aiuta a tracciare i progressi verso l'efficienza operativa e mostra se gli sforzi di miglioramento dei processi stanno funzionando.

Raccogliendo i dati KPI in un determinato periodo di tempo, le organizzazioni possono misurare il successo, identificare le aree di miglioramento e prendere decisioni aziendali migliori utilizzando strumenti come gli strumenti di reporting o una balanced scorecard.

FAQ

Ulteriori letture

Sentiti libero di consultare i nostri articoli sul miglioramento dei processi:

• SAP Process Orchestration: Top Solutions, Features, Integrations
• Top 50 Process Mining Real-Life Use Cases & Applications

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Collegamenti di riferimento

1.

Logistics case study

2.

7 AI Workflow Automation Trends in 2026: IT Leader Guide

3.

7 AI Workflow Automation Trends in 2026: IT Leader Guide

Hazal Şimşek

Analista di settore

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Hazal è un analista di settore presso AIMultiple, specializzato in process mining e automazione IT.

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