Реинжиниринг бизнес-процессов отдела продаж Московского Политеха

Актуальность
В условиях высокой конкуренции на рынке образовательных услуг эффективность работы отдела продаж во многом определяется скоростью, точностью и полнотой обработки данных об абитуриентах, образовательных организациях и других целевых аудиториях. На текущем этапе проект уже показал практическую значимость: разработаны инструменты для объединения Excel-файлов, автоматического поиска дублей и частичной автоматизации подготовки данных. Одновременно выявлена необходимость дальнейшего развития этих решений, их доработки и расширения функционала, поскольку в реальной работе отдела продаж требуется не только очищать и объединять массивы данных, но и приводить информацию к единому формату, обогащать её за счёт внешних источников и использовать в последующих процессах, включая формирование благодарственных писем образовательным организациям. Продление проекта является актуальным, поскольку позволяет перейти от отдельных цифровых решений к более целостному подходу к автоматизации бизнес-процессов отдела продаж, сократить трудоёмкость работы сотрудников, снизить количество ошибок и репутационных рисков, а также обеспечить более устойчивую и технологичную обработку данных.
Проблема
1. Большие массивы данных абитуриентов и образовательных организаций поступают из разных источников, в разных форматах и содержат дубли, ошибки и несоответствия. 2. Значительная часть операций по объединению, очистке, сверке и нормализации данных по-прежнему требует ручного участия сотрудников. 3. В исходных базах часто встречаются разные варианты написания наименований одних и тех же школ, что затрудняет группировку данных и последующую аналитику. 4. Для подготовки благодарственных писем и других сопроводительных материалов требуется дополнительное обогащение данных: поиск полных наименований организаций, адресов, индексов и иных реквизитов. 5. Существующие цифровые решения уже созданы, но пока работают не в полном объёме и нуждаются в доработке, тестировании и адаптации под реальные процессы. 6. Высокая доля ручной обработки увеличивает трудоёмкость работы, повышает риск ошибок, искажения данных и репутационных потерь.
Цель
Повысить эффективность работы за счёт продолжения реинжиниринга бизнес-процессов и развития цифровых инструментов автоматизации обработки данных, обеспечивающих объединение и очистку массивов информации, нормализацию сведений об образовательных организациях, автоматизированный поиск недостающих реквизитов и подготовку данных для формирования сопроводительных материалов, включая благодарственные письма.
Задачи
1. Провести анализ текущего состояния уже разработанных цифровых решений и определить направления их дальнейшей доработки. 2. Развить механизм нормализации наименований образовательных организаций для приведения данных к единому формату. 3. Доработать программу поиска полных наименований, адресов, индексов и иных реквизитов образовательных организаций на внешних ресурсах. 4. Обеспечить связку между инструментами объединения данных, очистки, нормализации и последующего формирования итоговых массивов для работы сотрудников. 5. Автоматизировать определение количества поступивших из одной и той же школы на основе очищенных и нормализованных данных. 6. Доработать механизм подготовки данных для формирования благодарственных писем образовательным организациям. 7. Провести тестирование решений на реальных данных, выявить ошибки и ограничения, повысить стабильность и полноту работы программ. 8. Подготовить методические рекомендации по использованию разработанных инструментов в повседневной работе отдела продаж.
Результат
1. Доработан и расширен цифровой инструмент для объединения Excel-файлов и автоматического поиска дублей в массивах данных. 2. Реализован более устойчивый механизм приведения наименований образовательных организаций к единому формату. 3. Доработан инструмент автоматизированного поиска адресов, индексов, полных наименований и иных реквизитов образовательных организаций. 4. Автоматизирована подготовка структурированных данных для формирования благодарственных писем школам и иным образовательным организациям. 5. Сокращено время обработки массивов данных за счёт уменьшения доли ручных операций. 6. Снижено количество дублей, ошибок и некорректных записей в рабочих базах. 7. Снижена нагрузка на сотрудников отдела продаж при подготовке данных и сопроводительных документов. 8. Уменьшены операционные и репутационные риски, связанные с некорректной обработкой информации и ошибками в документах. 9. Создан задел для дальнейшего развития цифрового контура обработки данных в отделе продаж Мо
Партнёры проекта
—
***