大家好,我是澳门24小时RPA小特,也是企业数字化转型小助手,很高兴认识大家!今天为大家展示的是我在电商行业的应用场景,一起来看吧~
2020年,一场突如其来的疫情让大部分企业措手不及,经济增速放缓,各种风险和不确定性因素增多,但仍有行业在其中发现新机遇,电商零售行业便是其中之一。
疫情期间,传统渠道受阻,线上需求旺盛,电商行业释放出巨大潜力。随着后疫情时代的到来,线下零售业逐步升温,消费需求迅速释放,粗放经营的时代基本结束,线上线下全面开花的消费行业呼唤更加高效便捷的业务流程和运营能力。
特别对于新玩家而言,需要通过在特定服务模块(如营销、数据等)建立技术壁垒及差异化运营优势,唯有布局、升级才有机会站上风口。
行业痛点
1.获客成本高,营销转化率低;
2.人力成本攀升,挤压利润空间;
3.客户需求多变,批量上新耗时;
4.消息回复不及时,客户满意度低。
5. 库存及物流管理耗费大量人力,出错率高,及时性差。
无论是商品、订单、营销、还是库存、物流、售后、财务管理,电商零售企业的很多业务流程涉及信息收集、数据迁移、表单填写、票据统计等重复、繁琐的操作。
电商行业RPA应用场景
自动退/换货流程
退/换货是零售行业中使用频率较高的一个业务流程,尤其是在电商零售企业中,采用人工退换货流程,不仅费时费力,还无法满足用户的时效性需求。使用RPA机器人来自动化整个流程,精准高效、省时省力。
退/换货RPA流程设计:
1、RPA机器人从系统中提取客户的退/换货请求,并将理由进行数据分析,然后把退/换货理由进行分类存储在不同的表格中。
2、根据管理人员预先设定好的退货规则,RPA自动判断是否符合退/换货规则;符合规则,立刻执行退/换货流程;不符合规则,RPA进行数据记录然后转人工服务。
3、RPA机器人将详细退/换货流程录入到系统中,然后在规定时间内通知工作人员完成整个退/换货流程。
除此之外,批量海量订单自动处理,高效准确,不仅可减轻商家的工作量,还可提高订单处理效率。
营销和消费者行为分析
可靠精准的数据分析对于零售业的发展至关重要。数据分析是RPA机器人主要功能之一,可以帮助营销人员评估当前销售状况,改进营销渠道、规划营销方案。
营销RPA流程设计:
1、RPA机器人将根据用户规则设定从系统中提取销售数据。
2、RPA根据数据属性进行分类,包括:售前数据,售后数据,消费者行为数据等。
3、销售数据分析:将日/周/月的整体营销情况,与上一时间数据进行对比,消费者行为分析包括:用户的登录地点、产品点击、浏览记录、售前售后等行为进行分析。
4、得出详细数据报表,根据管理员留下的联系方式将数据报表发至管理员处。
物流与供应链监控
对物流和供应链的有效管理,将明显改善客户的服务体验和货物退换率。监控库存情况并跟踪物流,以便让客户按时收到商品。
RPA流程设计:
1、RPA时刻监控库存情况,当库存数量发生变更时,RPA将对数据进行分析判断是退换货还是发货物流信息。
2、判定之后,开始跟踪物品的物流信息,如中途发生更改,例如:延迟、取消、意外等行为,RPA将同时通知收货方与发货方。
3、当货物抵达目的地时,RPA将给收货人发送信息以提示收货。从揽收、配送、到入仓等各个环节及时跟踪更新反馈。
货物仓储管理
对货物的监控管理耗费大量的人力时间,并极易出现遗漏和错误,在仓储环节用RPA做信息自动提取、汇总、提醒、发布。实现货物信息批量获取、信息录入与修改、商品批量上下架的自动化操作,节省时间可达75%以上。
1. 分拣作业可由RPA做整体监控与信息记录,
2. 存储区商品有效期管理,入库出库信息批量汇总管理。
3. 生产区补货由RPA实时监控,及时发出补货通知。
财务与会计管理
财务与会计部门是零售业中较繁忙的部门,尤其是大型电商平台,每天事务繁多,包括:收款管理、账户核对、订单发票等。在节假日商品大促销时,财务部门更是应接不暇。使用RPA机器人来处理这些事情就简单的多。
RPA流程设计:
1、自动匹配用户与发票信息:
1)RPA从销售系统中提取待发送的发票,然后与用户的信息进行自动匹配;
2)确定发票信息之后,RPA将根据用户的联系地址把发票发送至用户;
3)那些无法与用户完成匹配的发票,RPA将统一放在表格中,发送给工作人员来进行处理。
2、生成财务报表:
1)RPA读取系统中的财务信息;
2)根据用户设定RPA将生成日/周/月财务报表;
3)通过联系地址,把财务报表发送给指定的管理人员;
4)如有需要,RPA还可以将财务报表定期发送给监管机构,以免财务人员忘记。
客户服务支持
随着对客户满意度的日益关注,客户支持已成为零售业不可或缺的一部分。特别是在电子商务中,提供24×7客户支持并向客户发送实时更新变得非常重要。借助RPA机器人公司可以更快速地为客户提供服务支持。
RPA流程设计:
1、RPA自动收集系统中的客户意见和反馈信息。
2、将这些信息进行分类生成服务数据报表,例如:最常见的服务需求,需求最多的服务问题,收到最多的服务建议等。
3、将反馈信息进行分析,生成业务改进报表。
4、RPA将客服反馈信息根据管理员留下的联系方式,把数据报表发送过去。
RPA为电商零售带来的收益
● 有助于优化以时间为中心的日常流程,提高客户满意度
● 智能分析市场情况及客户购买习惯,提高营销及产品推送效果
● 增强对端到端流程的控制
● 通过最小化人为错误降本提效
● 解放人力专注更高价值的工作
● 提高运营灵活性
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