سواء كنت تدير أعمال B2B أو B2C، فإن تبسيط عملية تحويل الطلب إلى النقد (O2C) يمكن أن يحدث الفرق بين النجاح والركود. وكشفت دراسة حديثة أجرتها شركة ماكينزي أن هذا أمر صادم 3-5% من الأرباح قبل الفوائد والضرائب والإهلاك والاستهلاك غالبًا ما ينزلق عبر الشقوق في عملية O2C. هذا هو المال الذي يمكن أن يكون في جيبك! علاوة على ذلك، فإن الأساليب اليدوية ببساطة لا يمكنها مواكبة التجارب التي يتوقعها العملاء المعاصرون.

معالجة الطلب الآلي هي الحل. فهو يستخدم الذكاء الاصطناعي والتعرف الضوئي على الحروف وسير العمل الآلي للتعامل مع الطلبات بدقة وكفاءة. من خلال الأتمتة، يمكنك ضمان التحديثات في الوقت الحقيقي والمعاملات الخالية من الأخطاء، وتلبية الطلب اليوم على خدمة فورية وموثوقة.

سيساعدك هذا الدليل على تبني الأتمتة لتعزيز أرباحك النهائية والارتقاء بتجربة العملاء. تابع القراءة بينما نستكشف ما تتضمنه معالجة الطلبات الآلية، وكيف تختلف عن الطرق التقليدية، ونقدم نصائح عملية للتنفيذ.

ما هي معالجة الطلب الآلي؟

تعمل معالجة الطلبات الآلية (AOP) على تحويل كيفية معالجة طلبات العملاء - واستبدال المهام اليدوية بنظام رقمي يعزز السرعة والدقة. يعمل هذا النظام الذكي على تبسيط العملية بأكملها، بدءًا من التقاط تفاصيل الطلب والتحقق من دقتها وحتى فحص المخزون وإدارة الشحنات، وكل ذلك مع تقليل الحاجة إلى التدخل البشري.

تعمل التقنيات المتقدمة على تشغيل AOP، مما يضمن التنفيذ السلس للمهام. يقوم التعرف الضوئي على الحروف (OCR) بتحويل المعلومات من الطلبات الورقية أو الإلكترونية إلى صيغة رقمية، مما يجعلها قابلة للتنفيذ. يقوم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بتحليل هذه البيانات للتعرف على الأنماط والتعلم من الإجراءات السابقة واتخاذ خيارات ذكية مثل توجيه الطلبات إلى الجهة المعتمدة المناسبة أو تحديد عمليات الاحتيال المحتملة.

تعمل عمليات سير العمل والتكامل الآلي للنظام على توحيد الأنظمة الأساسية المختلفة، مما يسمح للبيانات بالتحرك بسهولة خلال كل مرحلة من مراحل معالجة الطلب. ويشكل هذا تناقضًا صارخًا مع الأساليب اليدوية القديمة للمكالمات الهاتفية والسجلات الورقية وإدخال البيانات المملة، والتي تكون عرضة للأخطاء والتأخير. باستخدام AOP، يمكن للشركات التعامل مع المزيد من الطلبات، وارتكاب أخطاء أقل، وتوفير تجارب أفضل للعملاء. 

كيف تعمل معالجة الطلب الآلي؟

في المتوسط، حققت المؤسسات 6 دولارات مقابل كل دولار تم استثماره في أتمتة عمليات O1C الخاصة بها. عادةً، تبدأ العملية بتقديم طلب رقميًا وتنتهي بالتسليم والدفع الناجح للمنتج أو الخدمة.

هناك طريقتان للأتمتة. الأول هو اعتماد أداة شاملة تدير الرحلة بأكملها، والآخر هو بناء مجموعة تقنية من البرامج المتخصصة لمراحل مختلفة. يهدف كلاهما إلى تحسين سرعة ودقة معالجة الطلب، وتحويل إدارة الطلب.

الآن، دعنا نستكشف الرحلة خطوة بخطوة لمعالجة الطلب الآلي وكيف يعزز كل نهج المراحل من الالتقاط الأولي إلى الإرسال النهائي.

إدخال الطلب الرقمي:

يتضمن بدء الطلب التقاط تفاصيل الطلب، والتي تتطلب تقليديًا إدخال البيانات يدويًا وتشكل مخاطر حدوث خطأ بشري. ومع ذلك، يمكن لبرنامج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) استخراج تفاصيل الطلب مباشرة من منصات التجارة الإلكترونية والقنوات الأخرى. يقوم بسرعة برقمنة البيانات من الوسائط المختلفة و يسجل الأوامر في النظام دون أي إدخال يدوي، مما يقلل من احتمالية حدوث أخطاء وتسريع العملية برمتها.

تستخدم أدوات التشغيل الآلي تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) لمسح المعلومات من رسائل البريد الإلكتروني أو ملفات PDF أو النماذج عبر الإنترنت وتفسيرها، واستخراج التفاصيل الضرورية بدقة دون تدخل يدوي. يعمل هذا الالتقاط الفوري للبيانات على تبسيط مرحلة الدخول. بالإضافة إلى ذلك، تتيح لك واجهات برمجة التطبيقات وعمليات التكامل استيراد بيانات الطلب من البريد الإلكتروني مباشرةً أو Google Drive أو Dropbox أو خدمات التخزين السحابية الأخرى إلى نظام إدارة الطلبات (OMS) الخاص بك.

التحقق من صحة الطلب والموافقة عليه:

يتم التحقق من صحة تفاصيل الطلب التي تم التقاطها بناءً على معايير محددة مسبقًا مثل التسعير والخصومات وتوافر المخزون وحدود ائتمان العميل. يمكن للأدوات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي مقارنة معلومات الطلب بسرعة مع قاعدة البيانات الخاصة بك للتأكد من الدقة والتحقق من التناقضات. في حالة ظهور تناقضات، يقوم النظام بوضع علامة عليها للمراجعة البشرية أو إعادتها إلى العميل للتأكيد.

غالبًا ما تأتي الأنظمة الآلية مع مسارات عمل موافقة قابلة للتكوين. يمكنك إعداد تسلسلات هرمية مخصصة وقواعد توجيه لإعادة توجيه الطلبات تلقائيًا إلى الموظفين المناسبين. من خلال الحالة المباشرة والإشعارات الآلية والتذكيرات، يمكن للموافقين البقاء على اطلاع بالمهام المعلقة، وبالتالي تقليل الوقت المستغرق لنقل الطلبات إلى المرحلة التالية. تساعد مسارات العمل هذه في الحفاظ على السيطرة والإشراف دون إبطاء العملية.

فحص المخزون وإنشاء أمر الشراء:

سيؤكد النظام الآلي ما إذا كانت مستويات المخزون كافية لتلبية الطلب. يقوم بفحص العناصر المطلوبة مقابل المخزون الحالي. يعد هذا أمرًا بالغ الأهمية لمنع الطلبات المتأخرة أو التأخير الذي يؤثر سلبًا على رضا العملاء. بمجرد النجاح، يقوم النظام تلقائيًا بإنشاء أمر شراء أو أي وثائق ضرورية لبدء عملية التنفيذ.

يعمل برنامج إدارة المخزون ونظام معالجة الطلبات الآلي معًا لمراقبة مستويات المخزون وتحديثها. فهو يمنع بيع العناصر غير المتوفرة ويدعم التخطيط والتنبؤ بالمخزون بشكل أفضل. تعمل التنبيهات الخاصة بمستويات المخزون المنخفضة على تسهيل عملية التجديد الاستباقي. بالإضافة إلى ذلك، يضمن التكامل المحكم عبر الأنظمة الأساسية انتقال الطلب بسلاسة إلى التنفيذ دون أي عوائق، مما يساعدك على الالتزام بالجداول الزمنية للتسليم الموعودة.

التنفيذ والشحن:

بمجرد إنشاء أمر شراء، يتفاعل نظام AOP مع خدمات التنفيذ لانتقاء الطلب وتعبئته وإعداده للشحن. يقوم النظام باختيار أفضل طريقة للشحن بناءً على معايير محددة مسبقًا، مثل الأطر الزمنية للتسليم وأقل تكلفة. ثم يقوم بعد ذلك بإنشاء ملصقات الشحن وملاحظات الإرسال وتحديث المخزون وفقًا لذلك.

تتوفر معلومات التتبع في الوقت الفعلي لكل من الشركة والعميل، مما يسمح بالشفافية وخدمة عملاء أفضل. يقوم النظام بأتمتة تحديث حالات الشحن ويرسل التنبيهات أو التحديثات مباشرة إلى قناة الاتصال المفضلة لدى العميل.

إنهاء الطلب وخدمة ما بعد البيع:

بعد التسليم، يقوم نظام AOP بتتبع الطلب وطلب التعليقات. كما أنه يتعامل مع المرتجعات والاستبدالات وفقًا لسياسات الشركة. هذه العملية ضرورية للحفاظ على رضا العملاء وولائهم.

يقوم النظام بإغلاق دورة الطلب بكفاءة من خلال معالجة المدفوعات وإصدار الفواتير وتسوية المعاملات. فهو يلتقط البيانات التي يمكن تحليلها لتحسين معالجة الطلبات واستراتيجيات خدمة العملاء. تتيح هذه الأفكار للشركات أن تكون أكثر ديناميكية واستجابة لتغيرات السوق واحتياجات العملاء.

تحديد نقاط الألم: حيث تناسب الأتمتة

تحتوي كل خطوة في عملية تحويل الطلب إلى النقد على عقبات محتملة يمكن أن تؤخر التنفيذ وتؤثر على رضا العملاء. يعد تحديد هذه الاختناقات أمرًا ضروريًا لتطوير استراتيجيات الأتمتة المستهدفة.

دعونا نلقي نظرة على الاختناقات المحتملة وكيف يمكن للأتمتة معالجتها:

إعداد معالجة الطلبات الآلية باستخدام شبكات النانو

Nanonets عبارة عن منصة توفر نظامًا آليًا لمعالجة الطلبات يعتمد على الذكاء الاصطناعي وفعالاً من الناحية التشغيلية. الإعداد بسيط ولا يتطلب أي كود، مما يجعله في متناول الشركات من جميع الأحجام.

أولاً، دعونا نفهم ما الذي تقدمه الشبكات النانوية إلى الطاولة:

فوائد معالجة الطلبات باستخدام شبكات النانو

إليك كيفية إنشاء معالجة تلقائية للطلب باستخدام شبكات Nanonets:

الخطوة 1: دمج أنظمتك

سواء كنت تجمع الطلبات عبر Gmail أو Google Drive أو Typeform أو موقع ويب قائم على Webflow أو تستخدم أنظمة أكثر تعقيدًا مثل SAP أو Oracle، يمكن دمج Nanonets بسلاسة. يمكنك إعداد الاستيراد التلقائي للطلبات من منصة جمع الطلبات الخاصة بك إلى Nanonets من خلال واجهات برمجة التطبيقات أو عمليات تكامل Zapier أو التكامل المباشر.

الخطوة 2: تدريب النموذج الخاص بك

قم بتحميل بعض الطلبات السابقة لتدريب النظام. تستخدم Nanonets تكنولوجيا التعرف الضوئي على الحروف (OCR)، والتعلم الآلي (ML)، والذكاء الاصطناعي (AI) لفهم نماذج الطلبات الخاصة بك واستخراج البيانات بدقة. يمكنك ضبط نموذجك وإعادة تدريبه باستخدام بيانات جديدة لتحسين الدقة والتكيف مع تنسيقات الطلبات المتغيرة.

الخطوة 3: تكوين سير العمل الخاص بك

يمكنك تخصيص سير العمل الخاص بك بناءً على متطلبات عملك. تحديد تسلسل المهام وقواعد التوجيه والموافقات. قم بتكوين المشغلات لأحداث معينة، مثل ما إذا كانت البيانات المستخرجة من نموذج الطلب بها اختلافات أو إذا كان مستوى المخزون غير كافٍ.

الخطوة 4: تصدير البيانات الخاصة بك

بمجرد قيام النظام باستخراج البيانات من طلباتك والتحقق من صحتها، يمكنك تصدير البيانات إلى وجهتك المفضلة. تدعم Nanonets تنسيقات إخراج متعددة، بما في ذلك JSON وXML وCSV واستدعاءات API المباشرة إلى الأنظمة الأخرى. يمكنك أتمتة تصدير البيانات إلى نظام إدارة المخزون الخاص بك، أو CRM، أو أي نظام آخر تستخدمه.

الخطوة 5: المراقبة والتحسين

باستخدام التحليلات المضمنة، يمكنك مراقبة أداء المعالجة الآلية لطلبك. تتبع المقاييس الرئيسية، وحدد الاختناقات، واتخذ قرارات تعتمد على البيانات لتحسين عملياتك بشكل مستمر. ستساعدك المراجعة المنتظمة لسير العمل وتحديثه في الحفاظ على الكفاءة التشغيلية ورضا العملاء المرتفع.

أفضل ممارسات معالجة الطلبات الآلية

إن اعتماد أفضل الممارسات في معالجة الطلبات الآلية يمكن أن يوجه عملك نحو كفاءة ملحوظة ورضا العملاء. يضمن تنفيذ هذه الأساليب تشغيل عملياتك بسلاسة وقابلية للتكيف في سوق اليوم سريع الخطى.

1. تنفيذ الأتمتة الشاملة

في حين أن الأتمتة الجزئية قد تعالج اختناقات معينة، فإن الأتمتة الشاملة هي التي تُحدث تحولًا حقيقيًا في العمليات. بدءًا من استلام الطلب وحتى تنفيذه، يمكن أن تستفيد كل خطوة من التدخل اليدوي المنخفض، والذي بدوره يقلل الأخطاء، ويسرع دورة الطلب إلى النقد، ويحسن في النهاية رضا العملاء.

قائمة مرجعية للأتمتة الشاملة:

• أتمتة استلام الطلبات وإدخالها من جميع المصادر.
• توظيف استخراج البيانات والتحقق منها آليا.
• قم بإعداد التوجيه التلقائي للموافقات والمعالجة.
• دمج أنظمة الشحن وتحديث المخزون الآلي.
• استخدم تنبيهات النظام لإدارة مستويات المخزون وتجنب الطلبات المتأخرة بشكل استباقي.

2. احتضان التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي

يمكن أن تؤدي الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في تحليل بيانات الطلب إلى اكتشاف رؤى قيمة تدفع إلى اتخاذ قرارات تجارية أكثر ذكاءً. باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكنك التنبؤ بالاتجاهات وفهم سلوكيات العملاء وتحسين المخزون، مما يؤدي إلى التنبؤ بشكل أفضل بالطلب وتقليل حالات نفاذ المخزون أو حالات التكدس.

مثال على التحليلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أثناء العمل:

• تحليل بيانات الطلب السابقة للتنبؤ بأنماط الطلب المستقبلية.
• قم بتنفيذ التحليلات في الوقت الفعلي لضبط مستويات المخزون ديناميكيًا.

3. إعطاء الأولوية للأتمتة التي تركز على العملاء

يؤدي دمج الأتمتة التي تركز على احتياجات العميل إلى تجربة شراء أكثر تخصيصًا وإرضاءً. يتضمن ذلك تنفيذ الأنظمة التي توفر تحديثات في الوقت المناسب حول حالة الطلب والتوصيات المخصصة بناءً على سجل الشراء، وتعزيز ولاء العملاء، وتشجيع تكرار الأعمال.

بنود العمل للأتمتة التي تركز على العملاء:

• تقديم برامج الدردشة الآلية لتتبع الطلبات والاستعلامات في الوقت الفعلي.
• قم بتثبيت محركات التوصيات باستخدام الذكاء الاصطناعي لتخصيص اقتراحات البيع الإضافي والبيع المتبادل بناءً على ملفات تعريف العملاء وسجل الشراء.
• استخدم آليات التعليقات الآلية بعد التسليم لجمع رؤى العملاء وتحسين الخدمة.

4. حدد أداة الأتمتة المناسبة لعملك

من الناحية السياقية، فإن الخطوة الأولى في الانتقال إلى معالجة الطلبات الآلية هي اختيار أداة تتوافق مع متطلبات عملك. يجب أن يكون متعدد الاستخدامات بدرجة كافية للتعامل مع تنسيقات وأنظمة الطلبات المختلفة وأن يكون قابلاً للتكيف بدرجة كافية لاستيعاب تغييرات الأعمال وتوسعاتها.

على سبيل المثال، مع Nanonets، فإنك تختار أداة توفر تكاملاً سلسًا مع أنظمة إدارة العمليات المختلفة - سواء كان ذلك Gmail أو الأدوات المتقدمة مثل SAP أو Oracle. وتسمح وظيفة التعلم الآلي الخاصة بها بالتعلم المستمر لتنسيقات الطلبات، وبالتالي تظل ذات صلة باحتياجات العمل المتطورة.

5. قم بتدريب نموذج التعلم الآلي الخاص بك بشكل مستمر

من الأخطاء الشائعة في أتمتة معالجة الطلبات هي عقلية "الضبط والنسيان". يجب على الشركات تغذية نماذج التعلم الآلي الخاصة بها باستمرار ببيانات جديدة لتحسين الدقة والكفاءة، والتكيف مع الفروق الدقيقة في احتياجات معالجة الطلبات المتطورة.

على سبيل المثال، من خلال الاستفادة من إمكانات التعلم المستمر لشبكات Nanonets، يمكن للشركات المساهمة ببيانات طلب مجهولة المصدر لتحسين نماذجها. ويظهر الجانب العملي من ذلك في عدد أقل من أخطاء معالجة الطلبات والتعرف بشكل أكثر دقة على تنسيقات الطلبات المحددة الخاصة بك، مما يترجم إلى تحسين تجارب العملاء.

6. تعزيز أمن البيانات والامتثال

تعني أتمتة معالجة الطلبات أيضًا ضمان أمان البيانات وامتثال النظام للوائح ذات الصلة. وهذا أمر بالغ الأهمية لأن انتهاكات البيانات أو عدم الامتثال يمكن أن يؤدي إلى عقوبات مالية كبيرة وفقدان ثقة العملاء.

إرشادات لتعزيز الأمان والامتثال:

• تأكد من امتثال الأنظمة الآلية لقوانين حماية البيانات مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون HIPAA وما إلى ذلك.
• إجراء عمليات تدقيق دورية وتقييمات للمخاطر لأنظمة معالجة الطلبات الآلية.
• تثقيف الموظفين حول أفضل ممارسات أمن البيانات في سياق الأنظمة الآلية.
• تنفيذ تشفير قوي للبيانات أثناء الراحة وأثناء النقل.

7. تبسيط معالجة المرتجعات

تعد عملية الإرجاع الفعالة ضرورية مثل تنفيذ الطلب الأولي. يمكن أن تؤدي معالجة المرتجعات الآلية إلى تعزيز رضا العملاء بشكل كبير من خلال تبسيط جهود العميل لإعادة البضائع وضمان الائتمان أو التبادل السريع.

خطوات أتمتة معالجة المرتجعات بشكل فعال:

• قم بإعداد بوابات الخدمة الذاتية لبدء عملية إرجاع خالية من المتاعب من قبل العملاء.
• استخدم الأنظمة الآلية لفرز العناصر المرتجعة وفحصها وإعادة تخزينها.
• انشر البرنامج لمعالجة عمليات استرداد الأموال أو معالجة عمليات التبادل بسرعة.

8. الاستفادة من أنظمة معالجة الطلبات السحابية

يوفر التحول إلى نظام الطلب القائم على السحابة المرونة وقابلية التوسع، وهو أمر ضروري للنمو. باستخدام السحابة، يمكن للشركات بسهولة إدارة ارتفاع الطلب خلال مواسم الذروة دون المساس بالأداء أو تجربة العملاء.

لجني أقصى الفوائد:

• اختر حلاً سحابيًا يتمتع بسجل تشغيل قوي.
• تأكد من أن الحل يمكنه زيادة الموارد أثناء ارتفاع الطلب.
• اختر مقدمي الخدمة الذين يقدمون إجراءات أمنية قوية وحماية البيانات.
• ابحث عن الحلول السحابية ذات التحليلات المتكاملة لاتخاذ قرارات أفضل.
• حدد الأنظمة التي تسمح بالتكامل السهل مع الأدوات والأنظمة الأساسية الأخرى.

9. قم بمراجعة سير العمل وتحسينه بانتظام

يعد التحسين المستمر أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على استراتيجية أتمتة فعالة. يساعد التحليل والتحسين المنتظم لسير العمل الآلي على تحديد أوجه القصور وحلها، مما يحافظ على توافق النظام مع مشهد الأعمال المتغير.

إذا كنت من مستخدمي Nanonets، فيمكنك إعداد مسارات العمل التالية لتحقيق أقصى استفادة من النظام:

• أتمتة إدخال البيانات إلى QuickBooks.
• تحويل عمليات إرسال نموذج Webflow إلى إدخالات الطلب.
• قم بإنشاء مشغلات الأحداث في Slack أو Microsoft Teams لمراحل أو مشكلات محددة في معالجة الطلبات.
• استخدم Zapier لتوصيل Nanonets بالتطبيقات الأخرى لأتمتة سير العمل بشكل موسع.
• التكامل مع CRMs لضمان مزامنة جميع معلومات العملاء وتحديثها.

إن الحفاظ على نظام معالجة الطلبات الآلي الفعال لا يقتصر فقط على اعتماد تقنيات جديدة؛ كما يتضمن أيضًا تبسيط العمليات الحالية وضمان تدريب الموظفين جيدًا للتعامل مع الطلبات الجديدة.

من خلال الالتزام بهذه الخطوات، يمكن للشركات الاستمتاع بفوائد لا تعد ولا تحصى للأتمتة ووضع نفسها لتحقيق النجاح في سوق اليوم سريع الخطى.

الأفكار النهائية

يرتبط مستقبل معالجة الطلبات بشكل لا لبس فيه بالتنفيذ الاستراتيجي للأتمتة. وتستعد الشركات التي تتبنى هذه التطورات التكنولوجية لتحقيق قدر أكبر من الكفاءة والدقة ورضا العملاء.

مع تطور المشهد الرقمي، لن يصبح البقاء في طليعة الأتمتة مجرد أحد الأصول، بل ضرورة للشركات التي ترغب في الحفاظ على قدرتها التنافسية وتلبية توقعات المستهلكين للحصول على خدمة سريعة وسلسة.

إن الفكرة الرئيسية لأي عمل تجاري واضحة: الاستثمار في الأتمتة، ولكن افعل ذلك بعناية وطورها باستمرار لتناسب المتطلبات المتغيرة للسوق وعملائك. من خلال اتباع نهج يركز على العملاء والاستعداد للتكيف، يمكن لشركتك تحويل معالجة الطلبات إلى أصل قوي للنمو.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://nanonets.com/blog/automated-order-processing/