Análisis del rendimiento del proceso

Con los widgets de flujo, un analista puede comprender y explorar el flujo de proceso "tal cual".

Un widget de rendimiento es útil siempre que se deben visualizar determinados KPI o atributos, ya sea como un valor agregado individual o en categorías mediante un gráfico de barras.

El widget de valor agrega datos de caso como, por ejemplo, el valor de compra medio de un subconjunto de los casos de un proceso.

Vea el siguiente vídeo para ver cómo crear un widget de valor con una función de agregación SUM.

Están disponibles las siguientes funciones de agregación:

• SUMA
• RECUENTO
• PROMEDIO
• MÍN
• MÁX

Estamos interesados en mostrar valores únicos y significativos en relación con el proceso. Como ha aprendido, en este caso se debe seleccionar el widget de valor.

Ahora, ¡es hora de ponerse manos a la obra y volver a nuestro estudio de caso!

• Vuelva a abrir su propia investigación.
• Cree tres widgets de valor para responder a las siguientes preguntas:
  • ¿Cuál es nuestro valor total de ventas?
  • ¿Cuál es la duración media del ciclo del proceso?
  • ¿Cuántas variantes diferentes existen de nuestro proceso?

Ha utilizado widgets de valor para investigar números significativos en relación con sus datos.

Descubrimos que nuestro valor total de ventas es de 185.045,53 €.

El proceso tarda en promedio, 15 días y 2 horas desde el pedido de recepción hasta la confirmación de entrega de recepción.

Hay 13 variantes diferentes de nuestro proceso.

Utilice este widget para generar un gráfico de barras a partir de sus datos. Por ejemplo, puede visualizar sus casos por tipo de problema para una investigación sobre los tiempos de soporte.

Vea a continuación un ejemplo de pedidos de avería por ciudad en un gráfico de barras horizontales.

Como ahora nos interesa investigar nuestros datos basados en grupos, el widget de desglose puede ayudar a mostrarlos como gráfico de barras o histograma.

• Vuelva a abrir su investigación.
• Cree dos widgets de desglose para responder a las siguientes preguntas:
  • ¿Cuántos pedidos existen por ciudad?
  • ¿Qué tipo de pago es más común?
  • ¿Cuál es el estado de entrega de nuestros pedidos? ¿Cuántos de ellos se han entregado y cuántos se han cancelado?
  • ¿Cuántos de los pedidos son camisetas impresas?

Ha utilizado widgets de desglose para investigar la distribución de dónde provienen nuestros pedidos por ciudad para visualizar visualmente sus datos al agrupar los datos.

Por ejemplo, descubrimos que 180 de nuestros pedidos provenían de Boston y 130 de San Francisco.

Descubrimos que la tarjeta de crédito es el tipo de pago más común.

También encontramos que se entregaron 805 pedidos y se cancelaron 72.

Vemos, que 531 camisetas fueron pedidas sin imprimir mientras que 346 fueron impresas. Por lo tanto, la mayoría de los pedidos contienen camisetas simples.