Automatizzare i task e i flussi approvativi con l’intelligent automation o automazione intelligente che sottendono al processo Order-to-Cash non significa solo guadagnare efficienza in un workflow essenziale per la soddisfazione del cliente.
Attraverso la metodica analisi dei dati che emergono dalle operazioni gestite con una logica di robotic process automation, infatti, diventa possibile anche ridefinire le stesse attività in funzione degli obiettivi di business, innescando un meccanismo di miglioramento continuo delle performance economiche e degli strumenti previsionali.
La questione non è affatto banale se si considera che l’Order-to-Cash implica una catena di passaggi che attraversano diversi comparti aziendali, con fasi di natura più finanziaria e step prettamente logistici.
Automatizzare i processi e workflow nell’Order-to-Cash con l’intelligent automation
L’Order-to-Cash è un processo in sé e per sé semplice ma critico, perché come tutti gli addetti ai lavori ben sanno, ha un impatto diretto sui flussi di cassa. Nel momento in cui viene gestito manualmente può richiedere molto tempo e l’impiego di numerosi addetti.
Trattandosi di un’attività ripetitiva, inevitabilmente sarà poi soggetto a errori procedurali o di data entry, con criticità che si ripercuotono a cascata sulla liquidità.
L’automazione intelligente, combinando RPA, data analytics e Machine learning può migliorare decisamente la situazione, liberando la forza lavoro ed eliminando gli errori umani.
Ma tutto ciò non basta: garantire che l’Order-to-Cash proceda in modo ottimizzato, dalla ricezione degli ordini fino alla loro spedizione e all’incasso, vuol dire riuscire a fare leva su processi coerenti e sostenibili, oltre che rapidi, lungo l’intero corso delle attività.
In un’epoca in cui i clienti, abituati dalle moderne piattaforme di e-commerce, sono diventati più impazienti che mai, è importante che le aziende abbiano totale visibilità sui pagamenti e che elaborino e spediscano gli ordini sempre più velocemente, senza che questo generi un impatto negativo sui margini.
Come l’intelligent automation migliora il processo Order-to-Cash
L’intelligent automation è fondamentale per individuare e soprattutto raggiungere in modo dinamico, eventualmente anche per gradi, questi obiettivi.
Oltre a presupporre un ambiente di lavoro uniforme e condiviso, all’interno del quale i dati possono muoversi liberamente in chiave bidirezionale e multilivello, l’automazione del processo Order-to-Cash implica la creazione di specifiche gerarchie e condizioni di utilizzo da parte di tutti gli attori della catena del valore volte a ottimizzare lo svolgimento di ciascuna operazione.
Ciò avviene sia contestualizzando i task nella fase a cui fanno riferimento, sia tenendo conto dell’avanzamento dell’intero processo, sia naturalmente offrendo a ogni utente (clienti compresi) visibilità in tempo reale sullo stato dell’ordine.
L’accesso istantaneo ai KPI impostati per la misurazione delle performance, ai trend e alle serie storiche, oltre che agli analytics che descrivono la situazione in tempo reale, consente ai responsabili di area di prendere decisioni con maggiore velocità, chiarezza e strategia.
Il che, a sua volta, permette di rispettare i livelli di servizio (SLA) concordati, rispondere tempestivamente alle richieste di aggiornamento dei clienti e, laddove possibile, offrire loro strumenti self-service per semplificare l’apertura, il pagamento, il tracking e la ricezione degli ordini, improntando la relazione alla qualità e alla fiducia e rafforzandola nel tempo.
Gestione di processi e workflow nell’ O2C
Dare vita a questa dimensione significa adottare una piattaforma end-to-end per la gestione integrata dell’intero ciclo dell’ordine. Includendo quindi anche le delicate fasi di gestione del credito e monitoraggio del rischio.
Senza naturalmente dimenticare i passaggi relativi all’emissione, all’invio e all’archiviazione delle fatture attive su qualsiasi canale (cartaceo, elettronico, EDI), assecondando le esigenze dei clienti e avendo tutte le garanzie del caso sul piano delle compliance normativa.
Una soluzione all’avanguardia permette oggi di maturare una visione a 360 gradi non solo sui workflow relativi a un ordine, ma più in generale sulla situazione dei propri interlocutori.
Attraverso moduli di Customer Information Management (CIM) diventa infatti possibile controllare con facilità gli ordini, le fatture e i pagamenti e, a partire dai dati estratti da ogni pratica, costruire punteggi di affidabilità per ciascuno degli stakeholder. La piattaforma utilizzerà poi le tecnologie di intelligenza artificiale e RPA per migliorare la velocità e la precisione di assegnazione degli score ai singoli profili e ordini.
Il team che si occupa della gestione dei crediti potrà inoltre disporre di dati aggiornati per prendere le migliori decisioni possibili sulle strategie da implementare, anche in funzione dell’effettiva situazione in cui si trova l’azienda, trasformando il Credit Management in un processo realmente ottimizzato, capace cioè di massimizzare i ricavi a seconda dello scenario di business.
Intelligent Automation per O2C: recuperare velocemente i pagamenti
L’automazione intelligente applicata ai processi Order-to-Cash è essenziale anche nell’ottica di ricevere più rapidamente i pagamenti.
In assenza di procedure automatizzate, le imprese devono prevedere funzionalità di pagamento ad hoc nelle diverse fasi del ciclo dell’ordine: in pre-ordine, in acconto, alla data di scadenza o durante il processo di incasso.
Ogni passaggio implica un attento monitoraggio, che non si traduce solo in una serie di attività di verifica, ma spesso anche in estenuanti sessioni di recupero crediti, con mail e telefonate verso i debitori.
Grazie alle funzionalità di pagamento avanzate che possono essere introdotte con l’automazione, le piattaforme integrate di gestione del processo Order-to-Cash non solo riescono a generare e spedire in modo autonomo notifiche e richieste di pagamento ai clienti ma, opportunamente addestrate, saranno in grado anche di suggerire e abilitare campagne promozionali e opzioni di scontistica per chi effettua salda nei tempi concordati o in anticipato.
Automatizzare processi e workflow nell’Order-to-Cash
Ciò che più conta nell’automazione dei processi e dei workflow relativi all’Order-to-Cash è l’eliminazione lungo la catena del valore di qualsiasi asimmetria informativa: ogni azione deve essere compiuta sulla base di un patrimonio di dati integro, condiviso e aggiornato.
Un software evoluto deve per questo essere in grado di interfacciarsi con le piattaforme di gestione degli ordini (OMS, Order Management System) e di sfruttare l’RPA e l’orchestrazione dei vari task per raccogliere automaticamente i dati dei clienti che effettuano un ordine.
Solo così quest’ultimo può essere ricevuto, approvato ed evaso – con conseguente emissione e invio di fattura attraverso il canale selezionato – senza richiedere l’intervento umano.
Sfruttare un sistema di gestione degli ordini implica, d’altra parte, lo sviluppo di un unico repository per visualizzare le pratiche, gestire l’inventario e stabilire lo stato delle spedizioni in tempo reale. Il che non solo consente di ridurre il carico di lavoro dei dipendenti, che potranno concentrarsi su attività più importanti a partire dal Customer Care, ma aiuta anche a migliorare le attività di pianificazione. Poiché tutte le fasi logistiche saranno eseguite automaticamente, il processo sarà sempre gestito in tempi coerenti e programmati, con la possibilità di affrontare eccezioni e imprevisti con maggiore consapevolezza ed efficacia.
Molte organizzazioni utilizzano portali o siti web per offrire opzioni self-service a clienti e partner commerciali. Questi portali contengono gli stessi dati necessari per risolvere problemi ricorrenti, seguire i pagamenti, gestire una controversia e popolare le anagrafiche nei processi di Order-to-Cash. Ecco perché l’integrazione dei dati provenienti da questi ambienti è indispensabile per aggiornare e migliorare i sistemi e attivi.
Ottimizzare la RPA
L’applicazione della RPA all’acquisizione dei dati consente di estrarre, formattare e caricare in modo proattivo i dati del portale del cliente nelle piattaforme ERP, per dare vita a un approccio dinamico alle operazioni di incasso, migliorando l’automatizzazione dei flussi, segnalando le eventuali controversie e gestendo l’elaborazione dei pagamenti senza necessità di contatto.
Esistono molti modi per valorizzare i dati del portale clienti in un processo Order-to-Cash automatizzato. Per capire quale sia l’approccio migliore per l’organizzazione, bisogna prima identificare i clienti che utilizzano i portali e stabilire le loro priorità, così da individuare le possibili eccezioni e calcolare accuratamente i tempi di gestione.
È, poi, necessario decidere cosa e come automatizzare: di per sé la RPA è agile, non richiede attività troppo onerose di coding e può lavorare con diversi formati di testo e metodi di estrazione dei dati. Ciò significa che l’automazione può essere implementata per gradi, in modo incrementale, o con un approccio ”big bang”.
Tendenzialmente, è più semplice automatizzare le attività legate al trasferimento dei dati che implementare nuove piattaforme. L’inserimento automatico dei dati dei portali e dei siti web nel processo Order-to-Cash dà infatti l’opportunità di identificare immediatamente eventuali problemi, migliorare i dataset e ottimizzare il processo senza modificare i sistemi principali.
Intelligent Automation e RPA: come Esker semplifica il business
Data la crescente complessità degli ecosistemi IT e dei parchi applicativi, oggi conviene attivare logiche di RPA costruendo piattaforme basate sull’intelligenza artificiale e il machine learning.
Soluzioni, cioè, in grado di automatizzare i workflow facendo leva sull’emulazione dell’interazione umana attraverso interfacce utente grafiche intuitive.
Avendo la capacità di auto-apprendere, se opportunamente addestrati e implementati, questi software riescono ad adattarsi in modo autonomo alle esigenze del business e al comportamento degli utenti che li adoperano.
Possono così abilitare l’estrazione e il riconoscimento di dati anche non strutturati, consentendo una validazione accurata, l’arricchimento con informazioni di contesto e l’individuazione di eventuali anomalie. Tutte funzionalità che, operando all’unisono, potenziano e semplificano anche le attività di reporting.
Grazie a queste prerogative, l’intelligent automation aiuta le imprese a:
- ridurre i costi complessivi e gestire le ridondanze
- facilitare la sicurezza e la scalabilità degli strumenti adottati
- aumentare la velocità e la qualità nella gestione dei dati
- liberare talenti perché svolgano attività a maggior valore
- facilitare la replica di best practice in più sedi e dipartimenti aziendali
- consentire ai dipendenti di essere più produttivi e soddisfatti
L’automazione intelligente dei processi Order-to-Cash, in particolare, comporta un cambiamento significativo nella gestione dell’impresa.
L’obiettivo è ridurre i rischi e migliorare i profitti attraverso l’adozione di metodologie e soluzioni che risulteranno disruptive non solo per gli operatori che seguono da vicino il ciclo dell’ordine, ma per tutti i soggetti che hanno la missione di accrescere il valore del business attraverso le attività di pianificazione.
Un’area nella quale Esker negli anni ha sviluppato una forte competenza ed eccellenza.
Le tecnologie AI integrate nel motore di intelligenza artificiale di Esker sono in grado di adattarsi dinamicamente al comportamento dell’utente, portando il concetto di automazione a un livello nuovo, superando i limiti della tecnologia RPA tradizionale – che funziona unicamente con dati strutturati e non è in grado di apprendere in totale autonomia.
La piattaforma Esker, invece, integra motori di Machine learning e Deep learning che aiutano a scansionare documenti come ordini, reclami, fatture e ricevute di spesa; estraggono e riconoscono i dati operando anche la loro corretta validazione ed enrichment (combinandoli con altre fonti dati interne o esterne), generano metriche, KPI e preziosi insight, a garanzia della massima qualità e usabilità dei dati soprattutto in ottica di Risk management.
articolo in collaborazione con Esker
