3 Sự Thật Về Quy Trình Vận Hành Doanh Nghiệp

Thống kê chỉ ra rằng, chỉ 4% các doanh nghiệp thực hiện theo dõi và quản lý những quy trình vận hành nội bộ. Nắm rõ quy trình là bước quan trọng đầu tiên nếu doanh nghiệp có ý định cải thiện và tối ưu hoạt động. Tuy nhiên, nhiều lãnh đạo trong doanh nghiệp đang có những nhầm lẫn giữa quy trình triển khai thực tế và kế hoạch ban đầu. Bài viết này sẽ giúp hiểu đúng về quy trình vận hành trong doanh nghiệp.

Quy trình đứt gãy trong doanh nghiệp là lí do khiến nhân viên nghỉ việc

Theo một nghiên cứu của Nintex, tỷ lệ giữ chân nhân viên tại một số doanh nghiệp ở Mỹ đang có xu hướng giảm do các quy trình đứt gãy. Thực trạng này xảy ra phổ biến nhất tại 5 quy trình nội bộ thuộc 4 nghiệp vụ như IT, đào tạo nhân viên mới, hành chính, quy trình bán hàng/ quản lý dữ liệu.

Cụ thể, Xử lý sự cố công nghệ là một trong 5 quy trình bị đứt gãy tại phòng IT, theo ý kiến của 59% nhân viên. Theo đó, 25% người tham gia khảo sát cho biết bộ phận IT chậm trễ trong xử lý các vấn đề liên quan đến công nghệ.

Khả năng tiếp cận công cụ, tài liệu hỗ trợ công việc cũng nằm trong top 5 quy trình đứt gãy, theo đánh giá của 55% nhân viên. Bên cạnh đó, 46% nhân viên cảm thấy việc thực hiện các thủ tục giấy tờ truyền thống khiến quy trình trở nên rườm rà với nhiều việc phát sinh.

Với khối Hành chính, 57% nhân viên đồng ý rằng hệ thống đánh giá hiệu suất năm là một trong những quy trình chưa được hệ thống hóa. Trong khi đó, 49% gặp vấn đề với quy trình lưu trữ dữ liệu.

Xử lý các vấn đề công nghệ là một trong 5 quy trình thường đứt gãy khiến hạ thấp tỷ lệ giữ chân nhân viên. Nguồn: coeusage.com

Không còn là câu chuyện của các doanh nghiệp tại Mỹ, trên thực tế, quy trình đứt gãy là một thực trạng phổ biến tại các doanh nghiệp. Lúc này, không chỉ gặp khó khăn trong việc giữ chân nhân viên, doanh nghiệp còn phải đối diện với nhiều thử thách, bao gồm: tăng chi phí vận hành, năng suất thấp, vụt mất cơ hội kinh doanh lý tưởng, v.v.

Dễ thấy, giải quyết bài toán cải tiến quy trình đang trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết với các doanh nghiệp.

Trung bình, một nhân viên thực hiện khoảng 2.800 tương tác/ ngày và 75% trong số đó là những tương tác số rời rạc

Quy trình thực tế không hề tinh gọn như trên kế hoạch. Nguồn: Forrester

Theo Soroco, lực lượng lao động thực hiện trung bình 1,4 nghìn tỷ tương tác mỗi ngày, tương đương với 2800 tương tác/ ngày/ nhân viên. Điều đáng nói là 75% trong số đó là các “việc không tên”, không được ghi nhận trong quy trình kế hoạch nhưng luôn tồn tại trong tài liệu, email, các cuộc trò chuyện. 

Đánh giá biểu đồ công việc (work graph) của mỗi cá nhân, doanh nghiệp hoàn toàn có thể nhận thấy quy trình thực tế không hề tinh gọn và hiệu quả như họ lầm tưởng. Theo Giáo sư Wil van der Aalst: “Nếu mọi người nhìn thấy tất cả các biến thể quy trình qua Process Mining và hiểu được cách mọi thứ hoạt động trong quy trình, như lần đầu tiên thấy tuyết rơi, họ sẽ hoàn toàn kinh ngạc.”

Trên thực tế, mỗi doanh nghiệp đều xây dựng quy trình theo hướng tinh gọn và hệ thống hóa. Tuy nhiên, khi áp quy trình trong kế hoạch vào thực tế, nhân viên phải thực hiện nhiều các tác vụ chồng chéo để thực hiện công việc. Cụ thể, Forrester cho biết, có đến 71% doanh nghiệp phải sử dụng trên 10 ứng dụng chỉ để hoàn thành một quy trình kinh doanh. Doanh nghiệp nhận thức rõ tầm quan trọng của cải thiện quy trình, nhưng phần lớn đang đi sai hướng. 

Cụ thể, có đến 72% doanh nghiệp lựa chọn phương pháp thủ công để tìm hiểu quy trình, khiến họ gặp nhiều khó khăn trong việc giải quyết các vấn đề trong lòng vận hành. Một bộ phận lại chỉ chú trọng đầu tư cải thiện vào các quy trình trên kế hoạch. 

80% dữ liệu doanh nghiệp chưa được tận dụng triệt để

Đó là nguồn dữ liệu phi cấu trúc, bao gồm các thông tin trao đổi qua email, văn bản, trang web nội bộ, bài viết, hình ảnh, video trên các phương tiện truyền thông và các file ghi âm. Tuy nhiên, việc được phân chia thành tệp giấy, dữ liệu trong tài liệu điện tử gốc, bản scan khiến doanh nghiệp không thể tiếp cận bằng các kỹ thuật truy vấn truyền thống. Đó là lý do vì sao hiện nay, doanh nghiệp chỉ có thể tận dụng 20% nguồn dữ liệu có ích, trong khi 80% vẫn chưa được khai thác triệt để, theo IDC.

Để tối ưu hiệu quả vận hành, doanh nghiệp cần đào sâu và hiểu rõ nguồn dữ liệu phi cấu trúc. Nguồn: qvalia.com

Có thể thấy, nguồn dữ liệu có sẵn trong doanh nghiệp ẩn chứa nhiều thông tin quý giá mà doanh nghiệp chưa tiếp cận tới. Cái doanh nghiệp cần là những công cụ đào sâu vào nguồn tài nguyên này, các quy trình trong lòng vận hành để làm tiền đề trước khi thực hiện các chiến lược tối ưu, như ứng dụng tự động hóa.

Kết luận

Nghiên cứu từ Forrester, 44% doanh nghiệp đề ra mục tiêu cải thiện quy trình trong năm tới để nâng cao hiệu suất, chú trọng hơn vào phát hiện các giá trị thực tế, các cơ hội mới trong kinh doanh, thay vì tiết kiệm chi phí đơn thuần. Để đạt được mục tiêu này, công nghệ trở thành giải pháp hiệu quả nhất cho các doanh nghiệp.

akaBot, doanh nghiệp tiên phong cung cấp giải pháp siêu tự động hóa (Hyperautomaiton) đã kết hợp cùng Soroco, công ty SaaS hàng đầu về chuyển đổi số, mang đến giải pháp tối ưu hóa quy trình trong nội bộ doanh nghiệp.

Giải pháp Scout từ Soroco ứng dụng Process Mining, tham gia vào bước đầu của quy trình tự động hóa khi đào sâu vào các quy trình vận hành, phát hiện các điểm nghẽn, các điểm kém hiệu quả, cùng các cơ hội tối ưu, tạo điều kiện để robot RPA từ akaBot làm tốt vai trò của mình –  giải quyết các tác vụ chồng chéo và lặp đi lặp lại. 

Bên cạnh tự phát triển các nền tảng công nghệ quan trọng, như IDP và RPA, akaBot tiếp tục gia tăng năng lực tự chủ công nghệ và hoàn thiện bức tranh Hyperautomation với việc kết hợp với các nhà cung cấp giải pháp công nghệ hàng đầu, như Soroco.

Khám phá thông tin chi tiết về sự kết hợp của Process Mining và RPA, và trải nghiệm giải pháp của chúng tôi ngay hôm nay tại đây.

Tham khảo:

5 Business Process Management Statistics You Should Know

Definitive Guide to America’s Most Broken Processes

The Future Of Data Revolution Will Be Unstructured Data

Khai thác dữ liệu phi cấu trúc

Trends in Process Improvement and Data Execution