Martin Rowlson, Global Head of Process Excellence bei Uber, und sein Team nutzen Process Mining, um ihren Kundenservice drastisch zu verbessern und Best Practices fรผr Kunden weltweit zu standardisieren.
2010 trat Uber seinen Siegeszug im Bereich der urbanen Mobilitรคt anย โ mit revolutionรคrer Technologie, die die โWelt bewegenโ soll. Im Zentrum von Ubers Philosophie steht die Vision, exzellenten Kundenservice mit simplen und innovativen Lรถsungen zu realisieren. Aus dieser รberzeugung wuchs ein multinationaler Techgigant mit รผber 110ย Millionen Nutzern in 785 Metropolregionen weltweit.ย
Im Zuge seiner globalen Expansion und angesichts des exponentiell wachsenden Kundenstamms kรคmpfte das Unternehmen damit, Nutzer in allen Regionen gleichermaรen zufriedenzustellen. Nach eingehender Analyse der Lage entschied sich Martin Rowlson, Global Head of Process Excellence bei Uber, fรผr den Einsatz von Process-Mining-Technologie. Die Folge: Das Unternehmen konnte seine operativen Ablรคufe im Kundenservice spรผrbar verbessern und Best Practices weltweit standardisieren.
โIn der Anfangszeit von Uber launchten wir den Dienst einfach in einer Stadt unserer Wahlโ, erinnert sich Rowlson, โVieles lief dabei automatisiert ab; allerdings schlichen sich immer mehr Variationen ein. Da unser Unternehmen kontinuierlich weiterwรคchst, ist jetzt der Zeitpunkt gekommen, um Prozesse zu standardisieren und Skaleneffekte auszunutzen.โ
Uber nahm die Einfรผhrung standardisierter Kundendienstprozesse in Angriff, um Kundinnen und Kunden weltweit den gewohnt exzellenten Service bieten zu kรถnnen. Zunรคchst galt es jedoch, Millionen von Interaktionen zu analysieren und Variationen auf globaler Ebene zu verstehen.
Dank der Celonis Intelligent Business Cloud โย der weltweit fรผhrenden cloudbasierten Process-Mining-Plattformย โ waren Rowlson und sein Team nun in der Lage, Kundendienstprozesse รผberregional zu visualisieren und anhand der gewonnenen Erkenntnisse anzupassen. Auf diese Weise errichtete Uber ein standardisiertes System, das die Customer Experience auf eine neue Stufe hob.
โEine visuelle Vergleichsansicht fรผr Prozesse zu haben, das Verhalten einzelner Prozesse zu beobachten und ihr Verhalten in anderen Umgebungen zu simulierenย โฆ das ist unglaublich nรผtzlichโ, so Rowlson.ย
Rowlson und sein Team stรผtzen sich auch heute noch auf Analysedaten von Celonis, um Nutzern in allen Regionen einen hohen Servicestandard zu bieten.
Man hat eine bestimmte Vorstellung davon, wie ein Prozess in der Praxis gelebt wird. Process-Mining-Technologie gibt Aufschluss darรผber, ob diese Vorstellung mit der Realitรคt รผbereinstimmt. Die Prozesstransparenz bei Celonis ist beeindruckend und gibt uns Einblick in sรคmtliche Ablรคufeย โ ein Schlรผssel auf unserem Weg zu einem standardisierten und effizienteren Servicemodell.
Besonders stolz ist Uber auf die Eliminierung zu langer Bearbeitungszeiten fรผr Ticketsย โ ein Erfolg, dank dem das Unternehmen auch heute noch viel Zeit und Geld einspart.ย
Ein Grund, warum diese ineffizienten Ablรคufe vor Celonis so lange unentdeckt blieben, war die enorme Menge der zu analysierenden Ticketdaten. Kundendienstmitarbeiter bei Uber mรผssen ein hohes Ticketaufkommen bewรคltigen: In einem einzigen Quartal gehen 52ย Millionen Kundentickets ein, zu deren Abschluss wiederum 370ย Millionen Aktivitรคten erforderlich sind. Damit einher geht ein tรคglicher Reload von 72ย Millionen Datensรคtzen. In nur zweieinhalb Monaten schloss das Uber-Team die Implementierung von Celonis ab. Anschlieรend konnte das Unternehmen mithilfe der Technologie riesige Datenvolumen aus Bliss, dem hauseigenen Customer Service Management System, extrahieren.
Uber fand schnell heraus, dass niedrige Customer Satisfaction Scores (CSAT) fast immer mit einer niedrigen Ticketauflรถsungsrate (Tickets per Hour, TpH) einhergingen. Ein regionales CSAT-Rating, das 20ย % unter dem globalen Durchschnitt liegt und einen Kontext aufweist, bei dem 30ย % weniger Tickets pro Stunde verarbeitet werden, lรคsst auf einen Engpass beim Ticketrouting schlieรen.
Heute nutzt Uber Process Mining von Celonis, um Ticketflรผsse und Durchlaufzeiten in Regionen, Stรคdten und Servicecentern weltweit zu vergleichen. Rowlsons Team ist somit in der Lage, zeitraubende Prozesse und andere Ineffizienzen aufzudecken sowie Best Practices fรผr einzelne Ticketarten und den gesamten Kundendienstprozess zu identifizieren und global anzuwenden.
โFrรผher mussten wir Daten manuell erfassenโ, erlรคutert Rowlson. โDas ist jetzt Vergangenheit. Process Mining und die grรถรeren Datensamples versetzen uns in die Lage, unsere bisherigen Ablรคufe zu beschleunigen.โ
Als konkrete Ursache fรผr niedrige CSAT-Scores machte das Uber-Team einen Tickettyp aus, mit dem Kunden die Rรผckerstattung einer Kostenpauschale im Falle einer Fahrtstornierung beantragten. Eine Analyse durch Celonis ergab, dass die Customer Agents von Uber so viel Zeit mit der Bearbeitung der Anfragen verbrachten, dass es kosteneffizienter wรคre, Kunden den Betrag in Hรถhe von 5ย $ generell einfach gutzuschreiben.ย
Nach dieser Prozessรคnderung verzeichnete Uber einen sofortigen Anstieg der CSAT-Scores in allen Regionen. Gleichzeitig sank der Aufwand zur Ticketbearbeitung erheblich, da nicht mehr jeder einzelne Antrag auf Rรผckerstattung manuell geprรผft werden musste. Die Anpassungen trugen auch zu einer zuverlรคssigeren Einhaltung von Service Level Agreements (SLAs) bei.
Der bestmรถgliche Kundenservice, verwirklicht mit simplen, innovativen Lรถsungenย โ das war schon immer eine strategische Prioritรคt von Uber.ย
โUber entwickelt sich mit so hoher Geschwindigkeit, weil wir Innovationen schnell vorantreibenโ, erlรคutert Rowlson. โCelonis bietet die Mรถglichkeit, Problemstellen zu identifizieren und binnen kรผrzester Zeit zu beheben.โ
Mithilfe von Process-Mining-Technologie gelang es Rowlson und seinem Team, die Kundendienstprozesse von Uber in auรergewรถhnliche Erfahrungen zu verwandeln, die das Kundenerlebnis in den Mittelpunkt stellen. Ein verbesserter Kundendienst, beschleunigte Ticketbearbeitung und standardisierte Prozessexzellenz auf globaler Ebeneย โ doch damit gibt sich Uber noch lange nicht zufrieden. In Zukunft will Rowlson mit Process Mining von Celonis Prozessineffizienzen identifizieren und eliminieren, bevor sie รผberhaupt auftreten.
โIm Moment reagieren wir nur auf Ineffizienzen und starten im Anschluss daran die Prozessanalyseโ, so Rowlson. โIch denke, dass wir zukรผnftig in der Lage sein werden, diese Ineffizienzen proaktiv aufzudecken und Reibungspotenzial frรผher zu beseitigen.โ
Mit Celonis und Splunk treibt Dell die Transformation seines Configure Price Quote Prozesses voran und gibt seinem Vertriebsteam 500.000 Stunden zurรผck.
Die Deutsche Telekom sparte mit Celonis รผberย 66 Mio. โฌ bei der Optimierung ihres Procure-to-Pay-Prozesses. Das Ergebnis: maximierte Einsparungen durchย strategischen Einkauf, weniger doppelte Zahlungen und mehr gezogene Skonti.ย ย
Campari nutzt das Celonis EMS, um die internen Audit-Prozesse weltweit zu standardisieren.
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