sexta-feira, 2 de junho de 2017

Estudo de caso aberto em mineração de processos – parte 5

No post anterior aplicamos uma ferramenta de mineração de processos para gerar automaticamente modelos do processo de aprovação de empréstimo pessoal proposto no Business Process Intelligence Challenge 2017. Agora, finalizamos esta série de posts respondendo às questões colocadas pela organização dona deste processo.

Questão 1- Quando o Cliente envia a Proposta assinada, deve encaminhar também os documentos necessários para análise e aprovação do empréstimo. Caso falte um documento, a Solicitação é marcada como A_Incomplete e o Cliente é contatado para providenciar a correção. A Organização deseja saber o impacto dessa ocorrência na conversão das Solicitações. Ou seja, será que os casos que passam pelo A_Incomplete tem menor chance de finalizar como Solicitações aprovadas (A_Pending)?

Usando o Celonis, criamos um gráfico da distribuição de casos conforme o número de repetições do evento A_Incomplete. Como mostra a figura, o número de repetições do evento vai de 0 até 7 vezes por caso.

Repetindo o procedimento apenas para os casos em que a Solicitação foi aprovada (17.228 casos) obtemos outra distribuição do evento A_Incomplete.

Combinando as duas distribuições de frequência, montamos uma tabela que mostra na primeira linha essa distribuição para todas as Solicitações e, na segunda linha, apenas para as Solicitações aprovadas.

Ocorrências de A_Incomplete 0 1 2 3 4 5 6 7 Total
Todos as Solicitações 16506 9317 3970 1234 352 101 20 9 31509
Solicitações aprovadas 4581 7666 3471 1088 307 89 20 6 17228
Percentual de aprovação 27,75% 82,28% 87,43% 88,17% 87,22% 88,12% 100,00% 66,67% 54,68%










E a resposta que buscamos está na última linha, onde calculamos o percentual de Solicitações aprovadas para cada frequência de A_Incomplete. Os números mostram que os casos que passam pelo evento A_Incomplete tem maior chance de finalizar como Solicitações aprovadas.

Questão 2- A Organização deseja saber quantos Clientes recebem mais de uma Proposta e qual a diferença na conversão entre esses Clientes e os que recebem apenas uma proposta. Além disso, quer diferenciar os que recebem as propostas em um único contato daqueles que as recebem através de vários contatos. 

Como não foi especificada uma regra do que seria um "único contato", arbitramos que se referem aos casos em que todas as propostas são enviadas ao Cliente com intervalo menor que 24 horas.

Para responder esta pergunta usamos o software livre R, uma ferramenta para manipulação e cálculos de grande volume de dados como nosso Log de eventos (um excel turbinado). E escrevemos um script que extrai do Log as seguintes informações:
  • Número de Solicitações com apenas uma Proposta
  • Número de Solicitações com mais de uma Proposta, todas recebidas em um intervalo de 24h 
  • Número de Solicitações com mais de uma Proposta, recebidas em um intervalo acima de 24h
  • Em cada caso, quantas Solicitações foram aprovadas 
O resultado é mostrado na tabela, que mostra na primeira linha a distribuição do número de Propostas para todas as Solicitações e, na segunda linha, a mesma distribuição para as Solicitações aprovadas.
Ocorrências de Propostas 0 1 2 ou + Mesmo dia 2 ou + Dias diferentes Total
Todos as Solicitações 147 23459 3072 4831 31509
Solicitações aprovadas 0 12520 1461 3247 17228
Percentual de aprovação 0,00% 53,37% 47,56% 67,21% 54,68%

De novo, a resposta está na última linha da tabela, onde calculamos o percentual de Solicitações aprovadas em função do número de propostas recebidas pelo Cliente. Os números mostram que os casos em que o Cliente recebe mais de uma proposta através de mais de um contato tem maior chance de finalizar como Solicitação aprovada.

Questão 3- A Organização deseja saber o tempo consumido em cada etapa do processo, especialmente a diferença entre os tempos de processamento interno e externo (em que se aguarda pelo cliente).

Dependendo do entendimento quanto ao nível de detalhe desejado, a resposta a esta pergunta pode ser bastante complexa. Mais uma vez simplificamos arbitrando a divisão do processo em três etapas distintas:

Etapa 1 – corresponde à avaliação preliminar da Solicitação, vai do início do processo até o envio da proposta ao Cliente;

Etapa 2 – corresponde à fase do processo sob iniciativa do Cliente, vai do envio da Proposta ao Cliente até a devolução da Proposta assinada;

Etapa 3 – corresponde à avaliação final da Solicitação, vai do recebimento da Proposta assinada até sua aprovação ou rejeição.

Em seguida, voltamos ao Celonis e preparamos um modelo para cada etapa, segmentando o processo pelos eventos que delimitam cada etapa e aplicando filtros para simplificar a visualização, conforme mostrado na figura:
No diagrama acima, vemos o valor mediano dos intervalos de tempo entre os eventos mostrados. Além do intervalo entre cada evento, em alguns casos vemos também um intervalo de “loop”, que podemos interpretar como sinal de “retrabalhos” executados. Na nossa análise simplificada, uma medida de tempos otimista contabiliza apenas os intervalos diretos, enquanto que a pessimista soma também o tempo dispendido nos loops

O resultado dessa conta é mostrado na tabela e podemos ver que pouco mais de 50% do tempo do processo é consumido aguardando o Cliente avaliando a Proposta recebida. 
 
Otimista (horas) Otimista (%) Pessimista (horas) Pessimista (%)
Etapa 1 30 10,10% 124 12,67%
Etapa 2 171 57,58% 491 50,15%
Etapa 3 96 32,32% 364 37,18%
Total 297
979

Com esta última questão encerro este estudo de caso aberto. Mas não posso finalizar sem alertar quanto às simplificações adotadas, necessárias no contexto deste blog mas provavelmente excessivas em outros contextos. 

Até o próximo post.

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