Intelligent Business Operations Semi-automatische Feedback Zyklen im Customer Experience Management

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1 Intelligent Business Operations Semi-automatische Feedback Zyklen im Customer Experience Management Qualysoft IVENT Innovation & Event Wien 16. Oktober 2014 Christoph F. Strnadl Chief Technical Officer CEE v Software AG. All rights reserved.

2 Software AG Software AG helps organizations transform into Digital Enterprises through the SAG Suite -, so they can differentiate from competitors and better engage customers, partners and employees. Customer Base MORE THAN 2M+ DEVELOPERS 70 % OF THE GLOBAL B+ IN REVENUE 2.5M+ USERS EMPLOYEES WORLDWIDE DEDICATED TO CUSTOMER SUCCESS FOR OVER 40 YEARS 2

3 CEM Kontext (1): Es gibt eine Lösung (zb Big Data) Technologie ist sicherlich ein wichtiger Treiber in Richtung Customer Experience Management (CEM), da heute schon ausgereifte Komponenten und Systeme existieren, die das Problem CEM adressieren. Source: Gartner. 3

4 CEM Kontext (2a): Orte der IT Innovation Von den 1990er Jahren bis Mitte der 2000er hat sich IT Innovation Top Down von den großen Unternehmen zum Endanwender hin entwickelt. Heute ist dieses Modell praktisch auf den Kopf gestellt. TOP DOWN BOTTOM UP TOP 500 ERP CRM OFFICE KONZERNE EDITOR MSE DWH / BI SME EPU MITARBEITER KONSUMENTEN STUDENTEN SYSTEMS OF RECORD SYSTEMS OF ENGAGEMENT 4

5 CEM Kontext (2b): Eklatante Unterschiede Die «Systems of Record» stellen heute lediglich die notwendige (Software-) Infrastruktur für die Unternehmen ohne Differenzierungspotenzial (mehr) dar. Letzteres bieten u.a. «Systems of Engagement». SYSTEM OF RECORD SYSTEMS OF ENGAGEMENT PROTOTYPE ERP RDBMS DATA MODEL WORK MODEL USABILITY SERVICE MODEL INTERACTION TYPE ACID Transaktionen (nur) nach Training Funktionen individuelle Rolle «eventual consistency» Interaktionen Alltagserfahrung Kommunikation «Collaboration» Commodity keine Differenzierung Extended Enterprise SCM 1 jeder kennt & nutzt Apps CEM 2 STRATEGIC FOCUS KPI EFFIZIENZ KOSTEN DIFFERENZIERUNG WETTBEWERBSVORTEIL 1) Supply Chain Management 2) Customer Experience Management 5

6 Anforderung (1): 2 Geschwindigkeiten in der IT Ein Vergleich der «Systems» zeigt, dass diese beiden Domänen nicht direkt miteinander integriert werden können, um nicht einen der Vorteile zu opfern. Dafür braucht es einen eigenen «Agility Layer». CUSTOMER AND BUSINESS VALUE PEOPLE MOBILE MACHINES INFRASTRUCTURE E M P L O Y E E S CUSTOMERS SYSTEMS OF ENGAGEMENT P A R T N E R S Flexible Frontend Mobile Anytime & Anywhere Big Data End-to-End Business Processes «AGILITY LAYER» Stable Backend Highly integrated Environment High Value Transaction Data Unique Business Logic SYSTEMS OF RECORD 6

7 Feedback (1): Menschen verursachen Latenzen In vielen Fällen müssen heute in den Prozessen Menschen auf (unvorhergesehene) Ereignisse reagieren. Dies führt zu längeren Reaktionszeiten besonders bei hoher Ereignisdichte oder Geschwindigkeit. BUSINESS VALUE Ereignis passiert Wertverlust durch Latenzen bei Human- Interaktionen Ereignisdaten gespeichert Analyse abgeschlossen Reaktion erledigt Data Latency Analysis Latency Decision Latency ZEIT REAKTIONSZEIT 7

8 Feedback (2): Es gibt 2 Zyklen Typische Feedback Zyklen im Prozessmanagement arbeiten mit Zeitkonstanten im Bereich von Wochen oder Monaten. Fast Big Data adressiert Echtzeitentscheidungen mit vielen Daten im Subsekunden Bereich. TRADITIONELLE ANALYSE Snowflake Schemas Statistische Analyse Data Mining off-line Analysen Reports «DATA AT REST» Data Warehouse Datamart BUSINESS INTELLIGENCE Wochen - Monate ANALYZE EVENTS continuous embedded analytics ENTSCHEIDUNGEN strategisch taktisch CAPTURE EVENTS «data in motion» REAL-TIME ADAPTIVE INTELLIGENCE Millisekunden TAKE ACTIONS operational decision making RUN THE BUSINESS 8

9 TeamBank (1): Prozesszeitenmessung ex post Auf der ersten Stufe von CEP stehen (einfache) Korrelationen von Events (hier: anhand der Vertragsnummer) und Ableitungen bzw. Berechnungen von interessanten Fakten (hier: Zykluszeiten). Beginn der Bearbeitung Sicherheitenbewertung Entscheidung Event Login Events Contract Processing Open Contract Valuation Open Event Credit Decision Events Contract Approved Contract Disapproved Contract 0123XYZ Contract 0123XYZ Contract 0123XYZ Contract 0123XYZ t = 1 t = 2 t = 3 t = 4 ZYKLUSZEIT = t Entscheidung t Beginn TEAMBANK Control Center SLA 9

10 TeamBank (2): Vorhersage von SLA Verletzungen Auf Basis von einfachen Events berechnen CEP Engines komplexe Sachverhalte, generieren daraus komplexe Ereignisse ( SLA Verletzung droht ) und ermöglichen somit zeitgerechte Handlungsoptionen. PROZESS Beginn Bearbeitung Sicherheitenbewertung Entscheidung SLA: Zykluszeit < 2 Tage SIMPLE EVENTS Vertragsstatus open Aktuelle Wartezeit in der InBox Geschätzte restliche Bearbeitungszeit COMPLEX EVENT Drohende Verletzung eines easycredit SLAs HANDLUNGSOPTIONEN Team neu gruppieren Überstunden Änderung Prioritäten Feedback an Partner 10

11 TeamBank (3): Dynamisches Workload Management Mit Hilfe von komplexen Events (u.a. SLA Verletzung droht ) werden die Sachbearbeiter über entsprechende Routing Algorithmen und eine Task Liste dynamisch und in Echtzeit angesteuert. PROZESS MANAGER wm Business Event GUI DASHBOARDS ARIS MashZone TASK LISTE SACH BEARBEITER Arbeitsfortschritt CEP ENGINE wm Business Event Engine Routing Proposals Acknowledgement ROUTING SERVICE MASCHINE treibt PROZESS Anfragen Beschwerden Informationen Forderungen Kredit Applikationen Team Organisation Team Skills Organisations DB USE CASE 1 primäre Kompetenz Workload-basierend USE CASE 2 Use Case 1 sekundäre Kompetenz USE CASE 3 Use Case 2 dynamische Limits 11

12 TeamBank (4): Real-time Dashboards Selbst wenn man CEP mit komplexen Ereignissen einführt, steuert man seine Prozesse auch auf Basis von simplen Ereignissen. Dies führt zu klassischen Prozessmanagement-Dashboards aber wirklich real-time! Prozesse je Kategorie Anzahlen & Zeiten Leistung 12

13 TeamBank (5): Prognose Dashboard Die Kombination von einfachen Ereignissen zu wirklich komplexen Events (inklusive komplexer Logik zur Prozesssteuerung) führt nur bei einer Automatisierung zu Quantensprüngen in der Prozessleistung. Aufträge: IST DATEN Aufträge: PROGNOSE 13

14 Turkcell (1): Ausgangslage Schlechter Kundenservice und unwirksame Marketing-Kampagnen führten bei Turkcell bei steigendem Konkurrenzdruck zur Umsatzverflachung, hoher Wechselrate der Kunden und sinkender Profitabilität. FINANZIELLE PERSPEKTIVE abflachender Umsatz hohe Churn Rate Kunden wechseln zum Mitbewerb KUNDEN PERSPEKTIVE 53% Marktanteil 34,5 Mio Subscribers schlechter Kunden Service ineffektive Marketing Kampagnen PROZESS PERSPEKTIVE prakt. 100% Netzabdeckung Incumbent KUNDEN MANAGEMENT PROZESSE wechselwilllige Kunden zu spät erkannt Kampagnen Management schlecht segmentiert irrelevant für Kunden steigender Wettbewerbsdruck durch neue Konkurrenten vielfältige Marketing Aktionen des Mitbewerb Turkcell Antworten dauern zu lange (Wochen) Agilität IT SYSTEME & APPLIKATIONEN OSS CRM Kampagnen Management MARKETING langsame offline Analyse langsame Implementierung brauchte immer IT REAL-TIME KLASSISCHER FEEDBACK ZYKLUS OSS Operational Support System(s) 14

15 Turkcell (2): Lösungsarchitektur Die Ausführung von en Entscheidungsprozessen pro Sekunde funktioniert mit klassischem BPMS nicht mehr, sondern benötigt Complex Event Processing, ebenfalls mit modellgetriebener Entwicklung. KAMPAGNEN DEFINITION & LIFECYCLE MGMT EVENTS (BEISPIELHAFT) REGEL Event & Regel Modellierung «Smart Blocks» Management Anruf zu Nicht-Turkcell Teilnehmer Prepaid Limit (fast) erreicht Wechsel zu neuem Endgerät Kunde hat Kündigung gestartet Upgrade Tarif Angebot für Aufladen Vorschlag neuer Tarif Incentive Angebot NUTZEN Kampagnen Roll Out : Von Wochen zu < 1 Tag dramatische Reduktion der Churn Rate signifikante Umsatzsteigerung auf Grund durch Kampagnen MARKETING Mobile Kunden OSS APAMA «Correlator» OSS SMS GATEWAY OSS Adapter Adapter Adapter OSS BSS CRM ERP IT SPECIALIST BSS Business Support System(s) OSS Operational Support System(s) 15

16 Architektur (1): Funktionale Komponenten Die funktionalen Blöcke der Software AG Suite decken alle Bereiche des Prozesslebenszyklus ab, von langsamen bis zu sehr schnellen Feedbackzyklen und beinhaltet auch Prozess- und IT Portfoliomanagement. Dashboards Real-Time Insight Proactive Alerts Mobile Anywhere Intellige nt Business Operation s Event Processing Process Mining Historic KPIs Activity Monitoring Data Analytics Business Proc. Analysis Governance Risk & Compl. Process Execution Composite Applications IT Portfolio Management Architecture Modeling Application Integration B2B Integration Service Orchestration SOA Governance In-Memory Data Management Custom ERP CRM 16

17 Architektur (2a): «Agility Layer» im Kontext Customer, Sales, Partner Value and Use Cases Mobile Dashboard BPMS SMS, Customer Contact Channel Transactional Applications (OLTP) ETL DWH Analytical Applications (e.g. CRM) Branch Office Natural Adabas ATM Internet Banking z/os Mainframe COBOL DB2 Java Oracle Linux, UNIX, Windows (Big Data) Plattform Customer Experience Management Customer New Data Sources: Social Media, Smartphone, Loyalty Apps, Geodata, Sensors, etc. 17

18 Architektur (2b): Alte & neue Elemente Customer, Sales, Partner Value and Use Cases Mobile Dashboard BPMS SMS, Customer Contact Channel Transactional Applications (OLTP) ETL DWH Analytical Applications (e.g. CRM) Branch Office Natural Adabas Frontend Integration ATM z/os Mainframe COBOL DB2 Mainframe Integration Enterprise Data Bus Data Store and Analytics Internet Banking Java Oracle Linux, UNIX, Windows RDBMS Integration New Data Integration Customer New Data Sources: Social Media, Smartphone, Loyalty Apps, Geodata, Sensors, etc. 18

19 Architektur (2c): «Big Data Feedback Kontinuum» Customer, Sales, Partner Value and Use Cases Mobile Dashboard BPMS SMS, Customer Contact Channel Transactional Applications (OLTP) ETL DWH Analytical Applications (e.g. CRM) Branch Office ATM Natural Adabas z/os Mainframe COBOL DB2 Mainframe Integration Frontend Integration Enterprise Data Bus Data Store and Analytics Streaming Analytics (CEP) In-Memory Data Store Process Intelligence Predictive Analytics Search Engine e.g. ElasticSearch Real-time Near-time Internet Banking Java Oracle Linux, UNIX, Windows RDBMS Integration New Data Integration nosql DBMS e.g. Cassandra Hadoop History Customer New Data Sources: Social Media, Smartphone, Loyalty Apps, Geodata, Sensors, etc. 19

20 IBO: Multi-Level Wirkungskette Intelligent Business Operations (IBO) generiert den Nutzen durch (i) Automatisation von raschen Massenprozessen & (ii) Echtzeitsteuerung verteilter Prozessen bei allen Org-Einheiten inklusive Kunden. KUNDEN ERHÖHTE KUNDENZUFRIEDENHEIT Loyalität Produktivität UNTERNEHMEN ERTRAGSSTEIGERUNG Umsatzwachstum Kundenbindung EFFIZIENZSTEIGERUNG geringere Prozesskosten erhöhte Flexibilität Time-to-Market WIRK- MECHANISMEN End-to-end Prozessmonitoring Leistungsmessung Tracking Analyse Diagnose Simulation Real Time & Real Fast Prozessautomatisierung Echtzeitverarbeitung: 1.000e Events/Sekunde Prozessmodellierung = Ausführung PROZESSE EVENT CONDITION ACTION SERVICES ENTERPRISE SERVICES IT SYSTEME & APPLIKATIONEN OSS CRM ERP SMS GATEWAY 1) Complex Event Processing 20

21 Software AG The Digital Enterprise Stakeholder engagement Real-time analytics Innovation Control Transformation Growth Agility Real-time analytics Process Real-time dynamics & response Digital IT projects Big Data GrowthEnterprise Speed Quality Revenue Growth Customer Satisfaction - Customer Retention Differentiation Alignment Security Speed Risk Mitigation Efficiency In-Memory Insight Social Change Alignment, Agility, Transformation, Visibility Time to market Analytics Multi-channel Marketing Alignment Integration Governance Customer Relationship Management Cloud Visibility Customer engagement Real-time analytics IT projects Speed Compliance Mobile Alignment Agility Transformation Visibility Quality Business Model Multi-channel Marketing Forecasting Collaboration Improvement 21

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