Когда компания растет быстро, неизбежно увеличивается количество новых задач. В какой-то момент мы столкнулись с тем, что сотрудники начали тонуть в бумагах и бесконечной коммуникации.
В таких случаях выступает автоматизация, благодаря которой можно убрать под капот повторяющиеся прогнозируемые действия и высвободить ресурсы. Делимся опытом, как мы в GigАnt автоматизировали рабочие процессы: через какие ошибки прошли и что можно сделать, чтобы их избежать.
Как готовиться к процессу автоматизации
Сначала нужно понять, какие процессы точно нужно автоматизировать. Например:
трудозатратные,
растущие с такой же скоростью, что и компания,
те, от которых нельзя отказаться.
Так формируется список и возможная очерёдность их автоматизации.
Первым делом мы составили карту бизнес-процессов и трудозатрат. Это было нужно для того, чтобы понять, какие трудозатраты будут расти вместе с масштабированием и фокусироваться именно на них.
Также мы учитывали те процессы, которые радикально не поменяются, но и отказаться от них без последствий для ключевой метрики мы не можем. В нашем случае это показатель SLA (соглашение об уровне сервиса).
Иногда оказывается, что от процесса проще отказаться, потому что он не даёт весомый результат, и его автоматизация будет невыгодной.
Подготовка к автоматизации конкретного процесса
Для начала неплохо получить метрики, чтобы понимать, что можно автоматизировать. Они позволяют понять, как процесс себя поведёт при масштабировании.
Например, так мы сделали в отделе реализации, который отвечает за выполнение заказов и решение проблем с исполнителями.
Мы измерили, сколько ресурсов тратится на ту или иную ежедневную задачу. Оказалось, что больше всего времени требуется на обзвон и подтверждение выхода исполнителей на заказ. Чем больше заказов, тем больше таких сообщений будет. Так стало ясно, что этот процесс нужно автоматизировать.
Также стоит пообщаться со стек-холдерами процесса. На бумаге всё может выглядеть одним образом, а в жизни совсем иначе.
Так было с задачей, где менеджер вручную подбирает исполнителя на заявку, на которую никто не откликнулся. Нам нужно было автоматизировать этот процесс, однако выяснилось, что общих сценариев очень мало, и их надо детально прорабатывать.
То есть фактически мы поняли, что нам нужно создать новый процесс, и потом его автоматизировать.
Если во время изменений что-то ломается, проще всего призвать на помощь тех, кто уже работает с процессом. Например, для настройки рассылок SMS и пуш-уведомлений исполнителям нужно было, чтобы менеджеры сами прошли этот путь: это быстрее и проще. Плюс так можно совершить меньше ошибок при автоматизации и последующей поддержке продукта.
Что может пойти не так
Основные вопросы при автоматизации — выдержит ли система нагрузку и можно ли её потом масштабировать и добавить что-то новое. Иначе можно оказаться в ситуации, когда заказчику нужна новая функция, а ваша система её не поддерживает.
К тому же, стоит проверять на прочность необкатанные бизнес-процессы — особенно, если вы не уверены, что будете пользоваться ими много лет.
Например, нам было крайне важно собирать паспортные данные. Но на этом этапе у нас отваливалось 50% лидов. Мы обговорили этот вопрос с юристами. И оказалось, что можно построить процесс иначе — без сбора паспортных данных.
При интеграции есть большая вероятность, что возникнут ошибки. Вопрос в том, насколько это будет серьёзно. Тут стоит помнить, что рано или поздно переезжать всё равно придется. С этой проблемой сейчас столкнулись большие компании, которые развивались в 90-е. Они просто не могут перевести на современные рельсы свои системы, а поддержка старых технологий уже заканчивается.
Где можно использовать автоматизацию и какие ресурсы для этого использовать
В GigAnt автоматизация есть на уровне аналитики, финансов и технической части. Также есть возможность частично автоматизировать задачи онбординга.
Нашим первым инструментом были «Google Таблицы», сейчас мы ещё используем их в онбординге amoCRM. Он позволяет масштабироваться за счёт сторонних ресурсов и подключать их. Это прослойка между каналами привлечения, которая снимает груз с разработки.
Также мы привлекли для автоматизации финансов сервис «Рокет Ворк». Так мы решили вопрос своевременного формирования, отправки и проверки чеков нашими исполнителями. Чеки нужны для отчёта перед налоговой.
С подключением сервиса нагрузка снизилась, и теперь перед нами стоит задача автоматизировать уведомления для того, чтобы исполнители подключали «Рокет Ворк».
В будущем мы также планируем автоматизировать через «Рокет Ворк» выплаты. Это позволит увеличить скорость работы и снизит нагрузку на финансистов. При этом нужно будет автоматизировать сверку с заказчиком — мы планируем, что этот процесс будет проводиться в нашем интерфейсе. В результате мы придём к выплатам день в день и разгрузим отдел финансов.
Для автоматизации онбординга мы выбрали AcademyOcean из-за гибкости настроек системы мониторинга и сбора аналитики. Многие похожие системы сейчас можно интегрировать в процессы, а разработкой своей собственной аналитики веб-событий пока занимаются только гиганты рынка.
Готовые решение или свои разработки
Лучший вариант — это когда всё работает и желательно бесплатно. Но всё зависит от того, насколько решение закрывает текущие потребности бизнеса. Если можно что-то интегрировать — это хороший вариант. Но во многих задачах такие решения могут не подходить.
К примеру, нам нужно было автоматизировать работу с онбордингом. Мы пересмотрели много вариантов: сайты на Tilda, использование LMS или создание своей системы. Первый вариант не подошёл из-за качества и требуемых времени и денег. Самостоятельная разработка была бы сложной и долгой из-за отсутствия ресурсов. А в LMS нужен был только небольшой кусок функционала.
В результате мы нашли подходящее решение, о котором говорили в прошлом пункте. Но мы понимаем, что в какой-то момент понадобится переходить на свою разработку или пересматривать функционал с текущей компании.
Из собственных разработок мы используем свой алгоритм, который соотносит свободное время исполнителей и заказы клиентов. А также второй алгоритм, который прогнозирует требуемое количество исполнителей к определённому времени и в определённом магазине.
Тем не менее, готовое решение может помочь, когда есть целый пул работ, но нет ресурсов для их реализации. Так мы использовали amoCRM для работы со статусами, распределения задач по менеджерам. Когда появились ресурсы и ушли более важные задачи, мы просто собрали похожую систему у себя в HRM.