Prozessdigitalisierung: Einfach und verständlich erklärt -

Willkommen auf der Informationsseite zur Prozessdigitalisierung! Die Digitalisierung verändert nahezu alle Lebensbereiche und führt dazu, dass Unternehmen aller Branchen vor tiefgreifenden Veränderungen stehen. Diese Entwicklung wird als „digitale Transformation“ bezeichnet. Digitalisierte Prozesse bilden dabei den absoluten Kern eines modernen Unternehmens.

Auf dieser Seite erfährst du, wie Prozesse digital erfasst, intelligent analysiert und schließlich automatisiert werden.

Warum müssen Prozesse überhaupt digitalisiert werden?

Prozesse nicht nur auf dem Papier, sondern durchgehend in IT-Systemen abzubilden, ist heute entscheidend für den Unternehmenserfolg. Dafür gibt es drei wesentliche Treiber:

Geringere Kosten für Technik: Rechenleistung, Speicherplatz und Internetverbindungen sind heute deutlich günstiger und flexibler nutzbar (zum Beispiel durch Cloud-Computing).
Verfügbarkeit großer Datenmengen („Big Data“): Unternehmen produzieren riesige Datenmengen, die heute genutzt werden können, um Arbeitsabläufe präzise auszuwerten.
Ausgereifte Software: Es gibt heute ausgereifte Technologien und Standardsoftware, die den Einstieg in die Digitalisierung extrem vereinfachen.

Ein digitalisierter Prozess hat den großen Vorteil, dass er transparent in Echtzeit verfolgt, detailliert ausgewertet und schließlich automatisiert werden kann.

Schritt 1: Prozesse verstehen und modellieren

Bevor man einen Prozess digital verbessern kann, muss man ihn verstehen. Hier kommt die Prozessmodellierung ins Spiel.

Die Modellierung dient dazu, komplexe Realitäten zu vereinfachen und in Modellen abzubilden.
Sie schafft eine gemeinsame Sprache für alle Mitarbeiter, damit jeder weiß, wie ein Prozess ablaufen soll.
Es gibt verschiedene Sprachen, um Prozesse grafisch zu zeichnen. Bekannte Beispiele sind die Ereignisgesteuerte Prozesskette (EPK) oder die Business Process Model and Notation (BPMN).
Darüber hinaus können mit der Decision Model and Notation (DMN) auch komplexe Entscheidungsregeln (z.B. „Wenn X passiert, dann tue Y“) losgelöst vom reinen Ablaufmodell dargestellt werden.

Schritt 2: Prozesse intelligent analysieren mit „Process Mining“

Häufig weicht die Realität im Büroalltag von den schön gezeichneten Prozessmodellen ab. Hier hilft Process Mining. Process Mining ist eine Technik, die sich genau an der Schnittstelle zwischen Datenanalyse (Data Science) und Prozessmanagement (Process Science) befindet.

Wie funktioniert das? Wenn digitale Prozesse in IT-Systemen ausgeführt werden, hinterlassen sie „digitale Spuren“. Diese Spuren nennt man Ereignislogs (Event Logs).
Process Discovery: Aus diesen digitalen Spuren kann Software automatisch ein Bild des tatsächlichen Ablaufs (Ist-Zustand) zeichnen. So werden auch ungeplante Umwege oder Engpässe sichtbar.
Conformance Checking: Hierbei wird das perfekte Modell (Soll-Zustand) mit den echten Daten (Ist-Zustand) verglichen. Man erkennt sofort, ob Regeln verletzt oder Schritte übersprungen wurden.
Process Enhancement: Mit den gewonnenen Erkenntnissen werden die Prozesse gezielt repariert und verbessert.

Schritt 3: Automatisierung durch Software-Roboter (RPA)

Wenn ein Prozess sauber digitalisiert und optimiert ist, können monotone Aufgaben an Computer übergeben werden. Dies nennt man Robotic Process Automation (RPA).

RPA setzt sogenannte Software-Roboter ein, um die Aufgaben von Menschen zu imitieren.
Der Roboter bedient die normale Benutzeroberfläche des IT-Systems, genau wie ein Mensch (z.B. Daten kopieren, in ein anderes Fenster wechseln, Daten einfügen).
Vorteile: RPA-Systeme machen keine Fehler aus Müdigkeit, arbeiten rund um die Uhr und beschleunigen Routineaufgaben enorm.
Menschen werden dadurch nicht überflüssig, sondern von repetitiven Tätigkeiten befreit und können sich kreativen und strategischen Aufgaben widmen.

Warum ist Prozessdigitalisierung für das Marketing interessant?

Marketing ist heute weit mehr als nur kreative Werbung – es geht um das perfekte Kundenerlebnis (Customer Experience) und datengestützte Entscheidungen.

1. Analyse der Customer Journey

Einer der wertvollsten Aspekte für das Marketing ist das Process Mining, um die Reise des Kunden (Customer Journey) zu verstehen.

Mit Process Mining lassen sich reale Interaktionen in Web-Anwendungen visualisieren, um zu sehen, wie Nutzer sich tatsächlich verhalten.
Man kann Bündelungspunkte oder unnötige „Schleifen“ im Prozess identifizieren, an denen Kunden eventuell abspringen.
Anstatt nur zu raten, liefert die Analyse von Ereignislogs objektive Daten darüber, wo der Marketing-Funnel hakt.

2. Erfüllung moderner Kundenerwartungen

Die Digitalisierung hat die Anspruchshaltung der Kunden massiv verändert.

Kunden erwarten heute eine hohe Transparenz, wie zum Beispiel das detaillierte Tracking einzelner Versandschritte in Echtzeit.
Prozessdigitalisierung ermöglicht extrem kurze Vorlaufzeiten bei Bestellungen, was ein zentrales Verkaufsargument sein kann.
Durch digitale Enabler können Unternehmen digitale Services (z. B. im E-Commerce) anbieten, die das Kernprodukt ergänzen.

3. Individualisierung und Personalisierung

Marketing strebt immer stärker nach dem „Segment of One“ – also der völlig individuellen Ansprache.

Digitalisierte Prozesse erlauben eine kundenindividuelle Produktion (z. B. bei Fotoprodukten), die automatisch durch die Bestellung des Kunden ausgelöst wird.
Dabei muss kein Mitarbeiter den Auftrag manuell prüfen, was Individualisierung erst wirtschaftlich macht.
Die zunehmende Individualisierung von Produkten wird so zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor.

4. Effizienz durch Automatisierung (RPA)

Im Marketing gibt es viele repetitive Aufgaben, die Zeit für kreative Strategien rauben. Hier hilft Robotic Process Automation (RPA):

RPA kann zur automatisierten Versendung von Massen-Mails oder Mitteilungen genutzt werden.
Software-Roboter können Daten zwischen verschiedenen Systemen (z. B. CRM und ERP) übertragen, ohne dass manuelle Fehler entstehen.
Durch die Automatisierung von Routineaufgaben werden Ressourcen frei, die Marketer für wertschöpfende, kreative Tätigkeiten nutzen können.

5. Datenschatz „Big Data“

Das Marketing profitiert von der enormen Zunahme weltweit gespeicherter Daten.

Daten aus sozialen Netzwerken oder mobilen Endgeräten können als Quellen für Analysen genutzt werden.
Moderne Verfahren (Advanced Analytics) erlauben es, aus diesen unstrukturierten Datenbeständen Ineffizienzen zu erkennen und Prozesse konsequent zu automatisieren.

Zusammenfassend: Prozessdigitalisierung liefert dem Marketing die technologische Basis, um Kundenwünsche schneller, individueller und transparenter zu erfüllen, während gleichzeitig die internen Abläufe effizienter werden.

FAQ – Häufig gestellte Fragen zu Prozessdigitalisierung

Was ist der Unterschied zwischen analogen und volldigitalisierten Prozessen? Bei analogen Prozessen finden alle Schritte ohne IT-Unterstützung statt, sie hinterlassen also auch keine auswertbaren digitalen Spuren. Volldigitalisierte Prozesse hingegen werden komplett durch IT-Systeme abgedeckt, was eine vollständige und transparente Untersuchung der Abläufe ermöglicht.

Was ist ein Ereignislog (Event Log)? Ein Ereignislog ist eine Sammlung digitaler Spuren, die bei der Ausführung von Prozessen in einem IT-System entstehen. Um es sinnvoll auswerten zu können, muss es mindestens drei Dinge enthalten: Eine Fall-ID (zur Erkennung des Vorgangs), einen Zeitstempel (wann es passiert ist) und den Namen der Aktivität (was passiert ist).

Können RPA-Systeme auch komplexe und neue Probleme lösen? Bisherige, regelbasierte RPA-Systeme können nur das tun, was ihnen vorher strikt einprogrammiert wurde. Sie sind nicht in der Lage, eigenständige komplexe Entscheidungen zu treffen. Jedoch gibt es zunehmend KI-basierte RPA-Systeme (Cognitive RPA), die beispielsweise Dokumente auslesen und interpretieren können oder selbstständig auf Änderungen auf dem Bildschirm reagieren.

Muss man für RPA die IT-Systeme eines Unternehmens aufwendig umprogrammieren? Nein. Ein großer Vorteil von RPA ist, dass der Software-Roboter über die ganz normale Benutzeroberfläche der bereits vorhandenen Programme arbeitet. Es müssen keine teuren Schnittstellen programmiert oder Prozesse im Kern verändert werden.

Glossar & Persönlichkeiten im Überblick

Wichtige Fachbegriffe:

BPM (Business Process Management): Ein Managementansatz zur kontinuierlichen Kontrolle, Steuerung und Verbesserung von Geschäftsprozessen.
BPMN (Business Process Model and Notation): Eine standardisierte grafische Sprache, mit der sich Geschäftsprozesse zeichnen und verständlich abbilden lassen.
Data Mining: Methoden, um in großen Datenmengen eigenständig Strukturen, Muster oder Fehler (Anomalien) zu finden.
Machine Learning (Maschinelles Lernen): Ein Bereich der künstlichen Intelligenz, bei dem Systeme aus Beispieldaten lernen, um Muster zu erkennen und eigenständige Entscheidungen zu treffen (z.B. mithilfe von Entscheidungsbäumen).
Alpha Miner / Heuristics Miner: Zwei bekannte Algorithmen im Bereich des Process Mining, die aus reinen Log-Daten ein verständliches Prozessmodell berechnen können.
Token Replay: Eine mathematische Methode im Process Mining, um zu berechnen, wie gut ein Prozessmodell zu den echten Daten passt (die sogenannte „Fitness“ des Modells).
Overfitting / Underfitting: Begriffe aus dem Machine Learning. Überanpassung (Overfitting) bedeutet, dass ein Modell zu starr an bekannte Daten angepasst wurde und bei neuen Daten versagt. Unteranpassung (Underfitting) bedeutet, dass das Modell zu simpel ist, um die Realität korrekt abzubilden.

Bedeutende Persönlichkeiten :

August-Wilhelm Scheer: Wissenschaftler und Unternehmer, der das Konzept von Geschäftsprozessen maßgeblich geprägt hat. Er definierte Geschäftsprozesse als zusammengehörige Abfolge von Unternehmensverrichtungen zum Zweck der Leistungserstellung.
Wil van der Aalst: Gilt als einer der einflussreichsten Mitbegründer und Vordenker im Bereich „Process Mining“. Er hat wesentliche Grundlagenwerke verfasst, auf die sich moderne Methoden und formale Definitionen der automatisierten Prozessanalyse stützen.