Ergebnis nach Kategorie
Überblick
Der Rechner „Ergebnis nach Kategorie“ analysiert Erfolgsquoten über verschiedene Kategorien in Ihren Prozessdaten. Dieser leistungsstarke Rechner ermöglicht es, zu definieren, was als erfolgreicher Ausgang gilt (mithilfe von Attributfiltern), und zerlegt dann die Erfolgsquote nach jedem kategorischen Attribut. Er beantwortet Fragen wie „Wie hoch ist die termingerechte Lieferquote nach Region?“ oder „Wie hoch ist die Genehmigungsquote nach Abteilung?“
Häufige Anwendungsfälle
- Vergleich der Erfolgsquoten über Regionen, Abteilungen oder Lieferanten
- Analyse der Einhaltungsquoten nach Geschäftseinheit
- Messung der pünktlichen Leistung nach Produktkategorie
- Vergleich von Qualitätskennzahlen über Lieferanten
- Identifikation von Leistungsstarken und Schwachen Segmenten
- Benchmarking von Prozessergebnissen über Organisationseinheiten
Einstellungen
Attributname: Auswahl des kategorischen Attributs zur Gruppierung. Der Rechner zeigt die Ergebnisprozentsätze für jeden eindeutigen Wert dieses Attributs an. Nur Spalten mit geeigneten Datentypen sind verfügbar (String, Boolean, Integer).
Attributfilter: Definieren Sie, was als „erfolgreicher“ Ausgang gilt, mit Filterkriterien:
- Spaltenname: Das Attribut, das auf Erfolg geprüft wird
- Vergleichsmethode: Wie verglichen wird (Gleich, Enthält, Größer als, etc.)
- Vergleichswert: Der Wert, der Erfolg anzeigt
- Für Array-Vergleiche: Verwenden Sie „Ist eines von“ mit mehreren Werten
Beispiel
Termingerechte Lieferquote nach Region
Szenario: Sie möchten die termingerechte Lieferleistung in verschiedenen Vertriebsregionen vergleichen.
Einrichtung:
- Attributname: „Region“
- Attributfilter: „Lieferstatus“ gleich „Pünktlich“
Ausgabe:
| Region | Prozentsatz | Termingerechte Fälle | Gesamtfälle |
|---|---|---|---|
| Western | 92% | 460 | 500 |
| Eastern | 87% | 435 | 500 |
| Northern | 78% | 312 | 400 |
| Southern | 85% | 340 | 400 |
Interpretation:
- Die Region Western hat mit 92 % die höchste Termintreue
- Die Region Northern hat mit 78 % die niedrigste Quote
- Diese Differenz von 14 Prozentpunkten zeigt eine signifikante Leistungsvariation
Erkenntnisse: Die regionale Variation deutet auf unterschiedliche Prozesse, Ressourcen oder Herausforderungen in den einzelnen Bereichen hin. Die Region Northern sollte näher untersucht werden – ist es ein Kapazitätsproblem, ein Lieferantenproblem oder eine geografische Herausforderung?
Genehmigungsquote nach Abteilung
Szenario: Sie wollen analysieren, welche Abteilungen die höchsten Genehmigungsquoten für Bestellungen haben.
Einrichtung:
- Attributname: „Abteilung“
- Attributfilter: „Status“ gleich „Genehmigt“
Ausgabe:
| Abteilung | Prozentsatz | Genehmigt | Gesamt |
|---|---|---|---|
| Marketing | 95% | 285 | 300 |
| IT | 88% | 352 | 400 |
| Operations | 82% | 410 | 500 |
| F&E | 76% | 228 | 300 |
Erkenntnisse: Die Abteilung F&E hat die niedrigste Genehmigungsquote, möglicherweise aufgrund experimenteller Einkäufe, Budgetbeschränkungen oder strengerer Prüfanforderungen. Dies könnte im Geschäftskontext zu erwarten sein oder auf Prozessprobleme hinweisen, die untersucht werden sollten.
Einhaltungsquote nach Lieferant
Szenario: Sie möchten feststellen, welche Lieferanten die höchsten Raten an Compliance-Problemen haben.
Einrichtung:
- Attributname: „Lieferant“
- Attributfilter: „Compliance Issue“ gleich „Ja“
Ausgabe:
| Lieferant | Prozentsatz | Mit Problemen | Gesamt |
|---|---|---|---|
| Lieferant A | 15% | 45 | 300 |
| Lieferant B | 8% | 32 | 400 |
| Lieferant C | 3% | 9 | 300 |
| Lieferant D | 22% | 110 | 500 |
Erkenntnisse: Lieferant D weist eine Compliance-Problemquote von 22 % auf – deutlich höher als andere. Dieser Lieferant könnte zusätzliche Überwachung, Vertragsneuverhandlung oder Ersatzbedarf haben.
Erweiterte Filterkonfigurationen
Mehrere Erfolgswerte
Verwenden Sie „Ist eines von“, um Erfolg mit mehreren akzeptablen Werten zu definieren:
Einrichtung:
- Attributname: „Produktkategorie“
- Attributfilter: „Qualitätsbewertung“ ist eines von ["A", "A+", "Excellent"]
Dies erfasst Fälle mit beliebigen der akzeptablen Qualitätsbewertungen.
Numerische Schwellenwerte
Verwenden Sie Vergleichsoperatoren für numerische Ergebnisse:
Einrichtung:
- Attributname: „Kundensegment“
- Attributfilter: „Bestellwert“ größer als 1000
Dies zeigt die Raten für Bestellungen mit hohem Wert pro Kundensegment.
Boolean-Attribute
Für boolesche Ergebnisattribute:
Einrichtung:
- Attributname: „Vertriebsmitarbeiter“
- Attributfilter: „Abschluss“ gleich „True“
Dies zeigt Abschlussquoten nach Vertriebsmitarbeiter an.
Interaktive Funktionen
Drill-Down zu Fällen
Klicken Sie auf eine beliebige Zeile, um die zugrundeliegenden Fälle zu sehen:
- Klicken Sie auf die Spalte „Gesamt“, um alle Fälle in dieser Kategorie anzuzeigen
- Klicken Sie auf den Wert der „Kategorie“, um Fälle anzuzeigen, die dem Ergebnisfilter entsprechen
Sortierung
Ergebnisse können sortiert werden nach:
- Prozentsatz (höchste/niedrigste Erfolgsquoten zuerst)
- Gesamtanzahl (größte/kleinste Kategorien zuerst)
- Kategoriename (alphabetisch)
Standardmäßig werden die Ergebnisse absteigend nach Prozentsatz sortiert, um die besten Performer hervorzuheben.
Anwendungsfälle nach Branche
Finanzdienstleistungen
- Kreditzulassungsquoten nach Filiale
- Schadensannahmequoten nach Versicherungstyp
- Investitionsrenditen nach Portfolio-Kategorie
Fertigung
- Qualitätsdurchlaufquoten nach Produktionslinie
- Termingerechte Fertigstellungsquoten nach Produkttyp
- Fehlerquoten nach Lieferant
Gesundheitswesen
- Behandlungserfolgsquoten nach Einrichtung
- Wiederaufnahmeraten nach Abteilung
- Patientenzufriedenheit nach Servicebereich
Einzelhandel
- Rücksendequoten nach Produktkategorie
- Erfolgsquote bei Auftragsabwicklung nach Lager
- Kundenbindung nach Segment
Best Practices
Auswahl der richtigen Kategorie
- Wählen Sie Attribute mit überschaubarer Kardinalität (5–50 eindeutige Werte)
- Sehr hohe Kardinalität (100+ Werte) erschwert den Vergleich
- Erwägen Sie die Gruppierung detaillierter Werte in breitere Kategorien
Klare Erfolgskriterien definieren
- Verwenden Sie binäre oder klar kategoriale Erfolgsdefinitionen
- Stellen Sie eine konsistente Datenqualität der Ergebnisse über Kategorien sicher
- Dokumentieren Sie, was „Erfolg“ in Ihrer Analyse bedeutet
Interpretation von Variationen
- Berücksichtigen Sie Baseline-Raten: Ist 85 % im jeweiligen Kontext gut oder schlecht?
- Achten Sie auf Stichprobengrößen: Kategorien mit wenigen Fällen können extreme Prozentsätze zeigen
- Suchen Sie nach umsetzbaren Unterschieden: Können Sie die Einflussfaktoren tatsächlich beeinflussen?
Ausgabe
Der Rechner erzeugt eine Datentabelle mit:
- Kategorie: Jeder eindeutige Wert des Gruppierungsattributs
- Prozentsatz: Erfolgsquote (Ergebnisfälle / Gesamtfälle) als Prozentsatz dargestellt
- Anzahl: Anzahl der Fälle, die das Ergebnis-Kriterium erfüllen
- Gesamt: Gesamtanzahl der Fälle in der Kategorie
Ergebnisse sind:
- Standardmäßig absteigend nach Prozentsatz sortiert
- Prozentual formatiert angezeigt
- Interaktiv mit Drill-Down-Funktionalität
- Für Berichte exportierbar
Verwenden Sie diesen Rechner, um Prozessergebnisse über Organisationsdimensionen zu vergleichen, Leistungsstarke und Schwache zu identifizieren und Verbesserungsmaßnahmen dort zu priorisieren, wo sie die größte Wirkung entfalten.
Diese Dokumentation ist Teil der mindzie Studio Process Mining Plattform.