RPA 컨설팅
RPA 기획 컨설팅
RPA 프로세스 컨설팅
RPA 성과관리 컨설팅
초기 RPA 도입을 위한 역량수준 진단,전략적 추진과제 도출 및 액션플랜 수립
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RPA 역량수준 진단
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RPA 에 대한 이해 및 성공사례 분석
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RPA 비전목표 설정
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RPA 전략적 개선과제 도출
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RPA 액션플랜 및 Pilot 계획
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RPA 표준 솔루션 선정
전사 프로세스를 파악하여 자동화를 위한 프로세스를 식별하고 우선순위화
(필요시 Lean, 6시그마를 통한 BPR 병행)
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전사 프로세스 파악
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자동화 프로세스 식별
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자동화 타당성 분석정
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자동화 복잡성 평가 및 개발공수 산정
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자동화 우선순위 선정
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자동화 High Level 솔루션 디자인
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자동화 Sprint Plan
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프로세스 재설계(Lean 6시그마)
RPA 개발이후 자동화에 대한 성과측정을 통해 ROI를 분석하고, Best Practices발굴확산
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RPA KPI 설계 및 대시보드 개발
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RPA ROI 성과분석
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RPA Best Practices 발굴 및 개발
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RPA Best Practices 공유 및 확산
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RPA 지속적 개선관리
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직원에 대한 변화관리
CRM / CEM 컨설팅
CRM Clinic 서비스
현재 조직의 CRM 역량수준을 정확하게 진단하여
성과중심의 전략적 개선과제를 도출하고,
전략적 개선과제별 개선방향을 수립 함
이제 기업들도 사람처럼 정기적인 건강검진을 받아
어디가 문제인지 조기에 발견하고 치료해야 함.
매년 사업계획 수립전에 Clinic 서비스를 통해 문제 해결을 위한 사업계획을 수립하는 것이 바람직 함.
[UBCNS의 CRM-HealthCheck 방법론- 10Building Blocks]
1.고객전략 부문 2.고객중심 가치제안개발 부문
3.인터페이스 채널부문 4.고객관리활동 부문
5.고객중심 프로세스 부문 6.고객중심 조직/인력부문
7. IT/DT 시스템 부문 8.Big Data/AI부문
9.고객중심 성과관리 부문 10.고객경험관리 부문
CEM 전략 수립
진정 고객의 입장에서 고객의 경험을 이해하고, 경쟁사 보다 차별화된 고객만족 경험을 제공하기 위해 브랜드 고객경험을 디자인하고 고객 관계관리 전략을 수립 함
고객의 여정단계별 고객경험을 공감하고 이해한 후에 고객의 가치와 니즈에 맞는 가치제안 전략 수립 필요
모든 사업전략 및 프로세스 혁신은 고객경험 개선을 목표로 해야 하며, 이를 위해 매우 중요한 전략 단계 임
[UBCNS의 Customer Journey Management방법론]
1.고객가치분석 및 타깃전략 (Persona)
2.고객경험 조사분석(Customer Journey)
3.고객군별 가치제안 전략 수립 (C-P-C)
4.고객 인터페이스 채널 전략 수립
5.고객 관계관리 활동 모델 디자인
02-2655-9898

Digital Transformation 전문교육

1. Digital Business 전략과정
4차 산업혁명시대에 부응하고 새로운 고객가치를 창출할 수 있는 새로운 디지털 비즈니스 모델을 탐색하고, 디지털 비즈니스로 전환하기 위한 전략 방법론의 이해
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Digital Transformation에 대한 이해
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DT 역량 수준 진단
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DT 비전 목표 설정
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DT 전략 수립(Digital Business Model정의)
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DT 전략적 개선과제 도출
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DT 성과관리 체계 정의
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DT 시스템 기회도출

2. Digital Operation 디자인과정
새로운 디지털 비즈니스 모델이 제대로 운영될 수 있는 실행레벨의 프로세스,조직인력, DT시스템에 대한 디자인 학습
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고객중심 Process 디자인(Valuchain BPR)
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고객중심 디지털 조직 디자인
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고객중심 디지털 인력 디자인
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RPA/Digital Workforce 전략
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DT 시스템 디자인

3. IT/DT 마스터플랜 과정
4차 산업혁명시대 Digital Transformation을 위하여 기존에 개발되어 있는 Information System 뿐아니라, Digital System을 전체적으로 새로운 디지털비즈니스 모델 지원 관점에서 점검하고, 상호 통합되고 연결되면 지능화 할 수 있는 DT마스터 플랜 수립
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기존 IT 시스템 및 DT시스템 진단분석
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목표 IT 및 DT 시스템 디자인
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신규 IT 및 DT 시스템 기회도출
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기술 플랫폼 선정 (On-Promise/ Cloud)
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시스템 구축 및 이행 계획

4. Big Data 구축과정
데이터와 AI 기반의 스마트한 디지털 경영을 지원할 수 있는 Big Data을 기획하고 구축 운영할 수 있는 체계적인 방법론 학습
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Big Data에 대한 이해 및 기술 트렌드
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Big Data 활용방안 (산업별/직무별)
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필요한 Big Data 항목 정의
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Big Data 수집방안 디자인
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Big Data 구축방안 (Big Data Architecture)
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Big Data 품질관리 방안
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Big Data Analytics 방안

5. ML/DL/AI 개발 기초과정
산업별/직무별로 인공지능 개발기회를 탐색하고, 대상 업무 인공지능화를 위한 기본 환경 구축 및 AI학습을 통한 쉽고 편리한 AI 개발 방법론 학습
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ML/DL/AI에 대한 이해와 트렌드
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기업내 AI 대상업무 발굴
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인공지능 개발단계 및 프로세스
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AI 워크샵