シンプルで革新的なソリューションで優れた顧客サービスを提供したいというUberのたゆまぬ情熱が、同社を今日の巨大な多国籍交通ネットワーク企業へと成長させ、6大陸63カ国700都市以上でサービスを提供しています。
世界各地で事業が急速に拡大し始め、Uberの顧客基盤が驚異的に拡大し続けると、すべての地域で一貫して優れた顧客サービスをユーザー一人ひとりに提供することが難しくなってきました。
この問題を解決するために、Uberのプロセス・エクセレンスのグローバル責任者であるMartin Rowlson氏は、プロセスマイニング技術に直目しました。
「Uberの事業展開の方法は場所によって非常に自律的でしたが、それが地域によってプロセスにばらつきをもたらしました。事業規模が拡大し、より大きな組織になるにつれ、標準化し、効率を上げる必要があります。
Uberが成長を続ける中で、彼らは標準化された顧客サービスのプロセスを構築し、すべての地域の顧客の期待水準を満たす卓越したサービスを提供できるようにしたいと考えていました。しかし、そのためには、まず何百万もの顧客とのやりとりを分析し、グローバル規模でのばらつきを把握する方法が必要でした。
Rowlson氏と彼のチームは、世界をリードするクラウドベースのプロセスマイニングプラットフォームであるCelonisのIntelligent Business Cloud(IBC)を導入して、各地域で異なる顧客サービスのプロセスがどのように機能しているかを可視化し、この分析に基づいて最適化を実行し、優れた顧客体験を提供するための標準化されたシステムを構築しました。
「あるプロセスがどのように処理されているか、別の場所ではどのように処理されているかを、1つの画面上で視覚的に比較することができ、それを横に並べて見ることができるのは、非常に強力です。」
Rowlson氏と彼のチームは、Celonisが提供した重要な洞察に基づいて行動し続け、世界中の20,000人の従業員が最高水準の顧客サービスを実現するためのベストプラクティスを実践しています。「人々はあるプロセスに従っていると思っていますが、プロセスマイニング技術を使うことで、実際にはそうではないことに気づくことができます。Celonisの可視性は非常に強力なもので、各人が何をしているのかを理解することができ、最終的には標準化されたより効率的なモデルに向けて動き出すことができます」。
私たちは、お客様を感動させ、喜ばせる瞬間をどこで作り出すかを考え、それを様々なプロセス、様々な場所でどのように再現するかを考えています。
その代表的な例として、現在Uberは顧客からの問い合わせチケットの解決時間を短縮することに成功し、膨大な時間と資本を節約し続けています。
どこに非効率が発生しているのかをCelonis導入以前には発見できなかったのは、膨大なチケットデータの分析が必要だったからです。顧客サービス担当者は膨大な量のチケットを扱っています。Uberチームはわずか2ヶ月半でCelonisを導入し、同社の顧客サービス管理システムからこれらの膨大なデータを抽出することを可能にしました。
現在、UberはCelonisのプロセスマイニング技術を活用して、地域、都市、サービスセンター間でチケットの流れとスループット時間を比較しています。これにより、Rowlson氏のチームは「ロング・ランナー」即ち時間を浪費する活動やその他の非効率な活動を特定し、個々のチケットタイプや顧客サービスプロセス全体に対しベストプラクティスを特定して共有することが可能になりました。
「以前は、手動でデータ収集をしなければなりませんでした。今ではその必要はありません。サンプルサイズが大きくなりましたが、プロセスマイニングを利用することで、これまで行っていたことのスピードアップが可能になりました。」
Celonisは、課題を発見して解決し、プロセスを早期に修正する方法です。
シンプルで革新的なソリューションで顧客に可能な限り最高のサービスを提供することは、Uberにとって常に戦略的な最優先事項でした。
「Uberがこれほどのスピードで事業展開することができるのは、いかに技術革新ができるかという点にあります。"Celonisは、課題を特定してそれを解決し、プロセスをできるだけ早く修正することができる方法です。"
Rowlson氏と彼のチームはプロセスマイニング技術を活用して、Uberの顧客サービスプロセスを顧客にとって迅速でストレスのない体験に変えることができました。顧客サービスの改善、チケットの解決時間の短縮、すべての地域で実行される卓越したプロセスの標準化は、Uberのプロセスマイニングの目標のほんの一部に過ぎません。Rowlson氏は将来的にはCelonisを活用して、プロセスの非効率性を事前に特定して排除することを期待しています。
「現時点では、実際にプロセスをマイニングして非効率性を発見するという、事後的な対応になっています。しかし近い将来、非効率的な問題が発生するのを事前に発見し解決できるようになると考えています」とRowlson氏は述べています。
Uberはすでに、Celonisのプロセスマイニングの導入により、より速く、よりスムーズに、より効率的に利用できるようになったと、顧客から圧倒的な好意的な反応を得ています。そして、この反応は彼らの継続的な財務上の成功に反映されています2018年、Uberは年間グロスブッキング（配車や食事注文、その他のビジネスの収入総額）で498億ドルを稼ぎ、2019年第1四半期には146億ドルを稼ぎ出しました。
