KOMHEN I SPIL Drejebog. Fra data til handlingsplan (2015)

Transkript

1 KOMHEN I SPIL Drejebog Fra data til handlingsplan (2015) 1

2 Indhold Introduktion... 3 KOMHEN i spil... 3 Trin 1: Skab overblik over data og datakvalitet... 4 Trin 2 Visuel afrapportering af selvbetjeningsløsningernes effektivitet- så enkelt kan det gøres... 6 Trin 3: Deep Dive analyser... 9 Deep Dive 1: Overblik over borgernes kanalvalg for løsninger Deep Dive 2: Udsøgning af ansøgninger som modtages på papir Deep Dive 3: Arbejdsgangs- og procesanalyser for opgaver med høj selvbetjeningsgrad og høj volumen Deep Dive 4: Dårlige servicerejsedesign og besværlig selvbetjeningsløsninger Appendix A Denne drejebog er senest opdateret 9. december 2015 Kommentarer, forslag og input kan sendes til Magnus Alkil mga@kl.dk 2

3 Introduktion På de kommunale opgaver, omfattet af lov om obligatorisk digital selvbetjening, er selvbetjeningsløsningerne langt fra effektive og smarte for hverken kommuner eller borgere. Hvis kommunerne skal realisere gevinsterne ved øget digital selvbetjening, er der behov for, at kommunerens løbende at analysere og optimere lokale kanalstrategier, digitale selvbetjeningsflows og serviceleverancer. Et optimeret fokus på kanalstrategier, selvbetjeningsflows og serviceleverancer kan sikre borgerne bedre serviceoplevelser og sagsbehandlingstider, der både nedbringer de kommunale omkostninger på borgerbetjening og samtidigt fastholde kommunernes status som borgernes primære indgang til den offentlige sektor. Men det sker ikke af sig selv. Det kræver, at hver enkelt kommune tager ansvar for at sikre at de digitale kanaler er attraktive og løbende lave strategiske kalibrering af kommunens kanal- og servicestrategier, således at dyre og ineffektive kanaler lukkes eller erstattes af nye effektive. Dette kan ske ved at anvende KOMHEN 2.0 metoden og det data som indsamles i løbet af tælleugerne. Fra Ad-hoc kanalstrategi til en dataunderstøttet kanalstrategi Denne drejebog KOMHEN i spil er skrevet til digitaliserings- og udviklingskonsulenter, som er ansvarlige for at omsætte KOMHEN målinger til konkrete strategiske, taktiske og operationelle indsigter og handlingsplaner. Drejebogens formål at give inspiration til analysedesign og til hvordan man udvikler en dataunderstøttet kanalstrategi på baggrund af de årlige KOMHEN 2.0 målinger. Drejebogen er skrevet i forlængelse af KL s publikationen Vejledning for processen at udvikle af kanalstrategi (2012) og med inspiration fra de årlige KOMHEN workshop som afholdes for kommunerne. Første afsnit i drejebogen handler om hvordan man laver dataudtræk og får overblik over egne data. Andet afsnit handler om hvordan man får strategisk greb om egne data, så kommunen prioriterer de rette indsatser på de rette opgaver og områder hvor det har effekt. Sidste afsnit i drejebogen giver fire eksempler på deep dive analyser i jeres data, som kan omsættes til konkrete indsatser og kanalstrategiske prioriteringer. Derfor skal KOMHEN i spil Når en KOMHEN tælleuge er gennemført, sidder kommunerne tilbage med en masse data om borgernes henvendelsesmønstre på analoge og digitale kanaler. Det er disse data, som danner udgangspunkt for hvordan I operationaliserer en dataunderstøttet kanalstrategi. Drejebogen består af en række trin-for-trin procesbeskrivelse af hvordan du får overblik over dine data, og hvordan du oversætter dine indsigter til handlingsplaner. Brug af drejebog forudsætter at du har læst Drejebog for KOMHEN 2.0 og har et minimum kendskab til brug af pivottabeller i Excel. 3

4 Afsnit 1: Skab overblik over data og datakvalitet Første afsnit handler om trække data ud og at få overblik over data. Alle de data som indsamlet i løbet af KOMHEN er registreret og kan hentes på Det Digitale Landkort For at kunne lave et dataudtræk fra Det Digital Landkort eller Rapportbanken skal du logge ind med dit KOMHEN Login og Brugernavn. I KOMHEN 2.0 drejebogen del 3 er nærmere beskrevet hvordan du laver udtræk af data fra det digitale landkort og rapportbanken. Når du har hentet dine data fra Det Digitale Landkort eller Rapportbanken, er der behov for at få overblik over følgende: Hvem i kommunen har været ansvarlig for indsamling data? Hvilke opgaver er der registreret data på hhv. de digitale og analoge kanaler? Hvor mange dage er der talt i alt i indeværende år pr. opgave? Hvor mange henvendelser pr år estimerer vi, at der er pr opgave? Hvor mange transaktioner er der på hver opgave (digitale, analoge, via personligt fremmøde mm.)? Hvor mange informationshenvendelser er der på hver opgave? KL anbefaler at man laver en skematisk oversigt, som vist i nedenstående tabel 1 - Metadata oversigt. 4

5 Tabel 1 - Metadata oversigt KLE nr. Opgavenavn Start dato Slut dato Antal dage Faktor som skal ganges med til år Antal Analoge Transaktioner Årlige Analoge Transaktioner Antal Digitale Transaktioner Årlige Digitale Transaktioner Antal Informations- Henvendelser Årlige Informationshenvendelser Byg og miljø dage 52/3 1 = Anmeldelse af rotter dage 52/1 = Udrejse dage 52/2 = Lån til betaling af ejendomsskatter mv dage 52/1 = For at kunne lave ovenstående tabel er du nødt til at lave et dataudtræk fra Det Digitale Landkort eller TIP! Hvis din kommune har gennemført 2 eller flere tælleuger i løbet af et indeværende år (fx Efterår 2015 og forår 2016), bør disse data inddrages i analysen for at øge din analyses validitet. 1 Hvis din kommune har målt tre uger, skal der ganges med faktor 52/3, svarende til 17,33 5

6 Afsnit 2 Visuel afrapportering - få strategisk greb om egne data Ønsker man strategiske overblik over en kommunes effekt af implementering af obligatorisk digital selvbetjening og eksekvering af egen lokal kanalstrategi, kan en visuel afrapportering af volumen og selvbetjeningsgrader være vejen frem. Figur 1- Selvbetjeningsgrad og volumen I ovenstående figur er vist princippet for visualisering af KOMHEN resultater. De fire idealtyper af selvbetjeningsløsninger A, B, C og D er placeret i et X, Y-plot diagram. Ud af X-aksen er antallet af estimeret antal transaktionshenvendelser pr år afbilledet og ud af Y-aksen er selvbetjeningsgraden afbilledet. Tip! I Appendix A, kan du læse mere om hvordan du laver udregning af x,y koordinater til hver enkelt selvbetjening med udgangspunkt i tabel 1 meta-data oversigt I følgende afsnit beskrives de 4 idealtyper A, B, C og D og hvilke taktiske indsatser som kan iværksættes i forhold til det videre at arbejde med resultaterne. 6

7 Beskrivelse af de fire idealtyper og eksempler på handlingsplaner Punkt A og de opgaver som placerer sig om punktet er opgaver der har en lav volumen af transaktionshenvendelser og høj selvbetjeningsgrad. Der er generelt ikke meget at hente ved at øge selvbetjeningsgraden yderligere, da volumen er lav. Opgaver, som placerer sig i nærheden af punkt A, er ofte lav prioritetsopgaver. Prioritet Lav Eksempler på indsatser: Undersøg om data er repræsentativ ved interview med fagpersonale. Er der er sæsonudsving på de opgaver, som ligger i nærheden af punkt A, kan det være, at I kun måler uden for peak perioder. Hvis dette er tilfældet, skal der planlægges separat tælleuge for denne opgave. Dette kan eksempelvis være: o Byggetilladelser, o Skoleindskrivning m.fl. Kontroller om de rette forvaltninger registrerer korrekte data på opgaven fx ved interviews med de enhedsansvarlige. Forkert registerringspraksis i forhold til tællevejledning kan give lavt antal registrerede transaktionshenvendelser Punkt B er de opgaver som har lav volumen af transaktionshenvendelse og en lav selvbetjeningsgrad. Selvom punkt B umiddelbart ser ud til at være opgaver med et lille potentiale, kan der være fejlkilder som gør sig gældende ved selve målingen, fx sæsonudsving eller forkert implementering af metoden, som er relevant at afdække inden, man drager endelige konklusioner. Prioritet - Lav Eksempler på indsatser: Undersøg om data er repræsentativ ved interview med fagpersonale. Er der er sæsonudsving på de opgaver, som ligger i nærheden af punkt A, kan det være, at I kun måler uden for peak perioder. Hvis dette er tilfældet, skal der planlægges separat tælleuge for denne opgave. Dette kan eksempelvis være: o Byggetilladelser, o Skoleindskrivning eller andet Kontroller om de rette forvaltninger registrere korrekte data på opgaven fx ved interviews med de enhedsansvarlige Punkt C er de opgaver, hvor mange transaktionshenvendelser og en høj selvbetjeningsgrad. Løsningen performer godt i forhold til 80%-målsætningen for obligatorisk digital selvbetjening. Selvom mange ansøgninger modtages digitalt, er der ingen garanti for, at håndtering af disse 7

8 henvendelser er effektiv, hvis eksempelvis at ansøgningen modtages som en flad pdf blanket, hvor data efterfølgende kontrolleres og dobbeltindtastes i fagsystem. Løsninger som placerer sig omkring punkt C har et stort effektiviseringspotentiale, som kan indfries ved at analysere og optimere back end arbejdsgange og processer, når ansøgninger modtages. Se eksempel Deep Dive 3: Arbejdsgangs- og procesanalyser med udgangspunkt i KOMHEN Prioritet Høj Eksempler på indsatser Undersøge om selvbetjeningsgraden kan øges yderligere ved at se på henvendelsesmønstre for indkomne ansøgninger og ændringer af status på egen sag. Da der er stor volumen på denne type af løsninger, vil en 1% forøgelse af selvbetjeningsgraden øge den samlede selvbetjeningsgrad for hele kommunens digitale kommunikation. En løsning som har høj selvbetjeningsgrad og høj transaktionsvolumen skal altid gennemgå arbejdsgange- og procesanalyse. Formålet er at undersøge hvordan kommunen håndterer indkomne henvendelser og kvalitetssikre arbejdsgange samt samtidig reducere ressourceforbruget i sagsbehandlingsprocesser fx: o Hvordan bevæger sagen sig rundt i forvaltningen? o Hvor lang tid er den egentlige sagsbehandlingstid for disse opgaver og kan den reduceres? o Hvor lang tid ligger sagen i venteposition, før den afsluttes? o Hvor stor del af sagsbehandlingstiden ligger sagen stille pga. dårlige processer, fra sagen er startet til den er afsluttet? o Er der integration til fagsystem eller om der sker dobbeltindtastning af informationer fra et fagsystem til et andet? o Skal der indhentes yderligere informationer fra andre myndigheder i forbindelse med sagsbehandling? o Hvor mange personer laver egentlig sagsbehandling, før den er afsluttet? Punkt D er de opgaver hvor I modtager mange ansøgninger men ansøgningerne kommer ikke ind via de billige digitale kanaler. Opgaver, som ligger i nærheden af punkt D, er de kritiske opgaver, hvor kommunen skal lave en handlingsplan for hvordan I håndterer disse typer henvendelser. Prioritet Høj Handlingsplaner Undersøge om selvbetjeningsgraden kan øges yderligere ved at se på henvendelsesmønstre for indkomne ansøgninger og ændringer af status på egen sag. o Lav oversigt over hvilke kanaler som borgerene anvender til Opret sag 8

9 o Lav oversigt over hvilke kanaler som borgerene anvender til Ændring af status på sag Undersøg muligheder for at lukke uhensigtsmæssige kanaler. Se eksempel Deep Dive 1: Overblik over borgernes kanalvalg for løsninger med stor volumen. o Prioriter intern kommunikation med front desk medarbejderne og sørg for, at de er klædt rigtigt på i forhold til at guide borgerne over i den digitale løsning i stedet for at løse opgaverne for borgerne. I dette kapitel er der gennemgået hvordan du skaber et strategisk overblik over kommunens portefølje af samtlige selvbetjeningsløsninger, ved at visualisere løsningerne i et X-Y plotdiagram. Et samlet overblik over hvordan jeres kommune har implementeret bølgeplansløsningerne giver et strategisk overblik over hvor det er vigtigt at I prioriterer at arbejde videre med optimering af kanalflyt og selvbetjeningsløsninger. Dog mangler man nogle mere grundlæggende forklaringsmodeller til hvordan man kommer videre fra det store overblik til konkrete indsatser. I det følgende afsnit bliver fire eksempler på Deep dive analyser gennemgået. Analysedesignet sætter fokus på hvordan rådata bliver omsat konkrete handlingsplaner og hvordan indsigter opnået i denne analyse omsætte til konkrete dataunderstøttede kanalstrategiske beslutninger. 9

10 Trin 3: Deep Dive analyser Efter at have fået et strategisk overblik og testet nogle hypoteser internt i din kommune er det nu din opgave at drive nogle resultaterne frem til hvad I konkret skal gøre. I nedenstående er givet fire eksempler på hvordan du kan øge selvbetjeningsgraden ved at analysere data og omsætte viden til handlingsplaner der øger selvbetjeningsgraden. Alle deep dive analyserne baserer sig på brug af pivot tabeller i Excel og supplerende kvalitative interviews med nøgle personer i jeres egen organisation. Deep Dive 1: Overblik over borgernes kanalvalg for løsninger med stor volumen Med udgangspunkt i figur 1 er det muligt at lave en fokuseret indsats i forhold til at øge selvbetjeningsgraden på de løsninger hvor der er stor volumen og lav selvbetjeningsgrad. Denne generiske metode giver et overblik over hvilke hvordan I modtager ansøgninger og ændring/anmodninger om ændring af status på egen sag fordelt på de løsninger som har stor volumen. En screening af kommunernes henvendelsesmønster i foråret 2015 viste, at mange digitale selvbetjeningsløsninger ikke kan håndtere borgernes ønske om ændring af status egen sag. Det betyder konkret, at når en borger ønsker at indgive ny information til egen sag, sker dette ofte via andre kanaler, da den digitale selvbetjeningsløsning ikke muliggør dette. Eksempler på dette er bl.a. økonomisk friplads, hvor borgeren er forpligtet til at oplyse kommunen om et ændret indkomstgrundlag, men ikke kan oplyse dette i den digitale løsning. Sådan gør du Med Excel kan du lave en pivot-tabel, som viser fordeling af henvendelsestyper fordelt på kanaler for udvalgte opgaver. Marker al data dit datasæt og vælg indsæt pivot Træk type ned i boksen med filter. Sørg for at du kun viser de data, som hedder OPRET Træk opgave ned i boksen rækker. Vælg kun de som ligger i nærheden af punkt D Træk Kanal ned i boksen rækker. Vælg kun de relevante indgående kanaler Træk opgave ned i boksen værdier Nu har du et overblik over hvilke kanaler, som anvendes, når borgerne og virksomhederne ansøger/anmoder om ydelser, som ender med, at der oprettes en ny sag. Nu laves samme øvelse blot for de henvendelser, som handler om ændring af status på egen sag. Marker al data dit datasæt og vælg indsæt pivot Træk type ned i boksen med filter. Sørg for at du kun viser de data, som hedder Status Træk opgave ned i boksen rækker. Vælg kun de som ligger i nærheden af punkt D Træk Kanal ned i boksen rækker. Vælg kun de relevante indgående kanaler Træk opgave ned i boksen værdier 10

11 Nu har du et overblik over de kanaler borgere/virksomheder anvender, når de ændrer status på deres sag. Når man har afklaret hvorfor nogle løsninger skaber så meget uhensigtsmæssig trafik på de dyre kanaler, er det en god ide at undersøge om det er når de ansøger eller om det er ved ændring af status på egen sag, at borgeren anvender de dyre kanaler. Ved at have overblik over hvilke kanaler borgerne anvender, når de ansøger første gang eller ændre status på egen sag, kan du stille de rette spørgsmål til sagsbehandlerne og få mere indsigt i nye kanalstrategiske prioriteringer, fx Hvorfor er det, at så mange byggeansøgninger modtages via , når vi i kommunen har en digital selvbetjeningsløsning? Hvilke tiltag skal der til for at nedbringe antallet af ansøgninger via næste år? Hvis der er 23 personer, som møder op personligt i den ene uge, vi har talt svarer det til at der er 1196 personlig henvendelser pr år på denne opgave. Det svarer til en omkostning på 100 kr. * 1196 henvendelser pr. år = kr. pr år. Kan vi nedbringe dette beløb? Hvem er de, som typisk møder op, hvad er deres typiske spørgsmål og kan vi nedbringe antallet af personlige ansøgninger? TIP! Når man sammenligner antal af henvendelser på tværs af løsninger er det vigtigt at man kun sammenligne relative procenter for hver enkelt opgave ikke antal af henvendelser. 11

12 Deep Dive 2: Udsøgning af ansøgninger som modtages på papir For at høste gevinsten af obligatorisk digital selvbetjening samt øge selvbetjeningsgraden er det effektfuldt at udsøge, hvor kommunen modtager mange analoge henvendelser fordelt på KLE opgave numre. Papirhenvendelsernes forløb og tilknytning til opgaveområder er interessant, da omkostningerne for hver ansøgning via denne kanal er mellem 67 kr. til 114 kr. per transaktionshenvendelse. Disse omkostninger kan let nedbringes ved at arbejde kanalstrategisk med at minimere antallet af ansøgninger, som kommer ind via denne kanal. For at udsøge papirhenvendelser indlæser man sit datasæt fra Det Digitale Landkort og laver pivottabel ved at gøre følgende Marker al data dit datasæt og vælg indsæt pivot Træk kanal ned i boksen filter. Sørg for at du kun viser kanalen PPRIND Træk Opgave ned i boksen rækker (vælg kun de som ligger i nærheden af punkt D) Træk Opgave ned i boksen værdier Nu har du et overblik over hvor mange papirblanketter, I modtager i kommunen fordelt per opgave i registrerer på. Multiplicer dette tal med den faktor, så du kender antallet af papiransøgninger pr. år pr KLE-opgave nr. (jf. Tip! Brug KL s revideret kanalpris for papirhenvendelser for opgaveområder med lav kompleksitet (67 kr. pr. henvendelse på papir) til at få dit budskab igennem til de fagansvarlige. Når man har det fulde overblik over indkomne papirblanketter kan en handlingsplan være at lave en kanalstrategisk beslutning om at nedbringe antallet af ansøgninger på papir. Dette kan kun ske ved at tage kontakt til de forskellige fagforvaltninger og bede dem tage undersøge hvor papirbrevene kommer fra og hvem som typisk afsender disse. 12

13 Deep Dive 3: Arbejdsgangs- og procesanalyser med udgangspunkt i KOMHEN Selvom nogle løsninger har en høj selvbetjeningsgrad, giver det ingen mening at tale om uden at tale om effektive arbejdsgange og processer. Der kan være et stor potentiale i at kortlægge arbejdsgange og gennemløbstider for henvendelser med både høj og lav volumen af transaktionshenvendelser. I KOMHEN 2.0-metoden foreligger muligheden for, at din kommune kan foretage tidsmålinger i forbindelse med behandling af indgående henvendelser. Funktionen er yderst anvendeligt, hvis din kommune ønsker at optimere henvendelsesprocessen i relation til håndtere borgerne på de indgående kanaler. På hjemmesiden kan du læse mere praktisk om tidsmålinger og anvendelse af Tracetool. En analyse af kontakttider med borgerne kan belyse hvilke kanaler som er de mest hensigtsmæssige at anvende i håndtering af informationshenvendelser og kan belyse om der er medarbejdere, med borgerkontakt, der har behov for et kompetenceløft i digital borgerbetjening. Det er vigtigt at se tidsmålingerne for henvendelserne i sammenhængen med den øvrige proces, ex. efterfølgende sagsbehandling, opfølgning og kobling/snitflader til andre arbejdsprocesser. I nedenstående gives input til den videre proces med at håndtere transaktionshenvendelser. Eksempel på kortlægning af back end arbejdsgange og processer For at forstå hvordan man kan optimere hastighed og kvalitet af sagsbehandling, er det værd at lave en procesbeskrivelse af hvordan ansøgninger håndteres internt i kommenen. Meget procesoptimering er jo sund fornuft, som sagsbehandleren eller udviklingskonsulenten sagtens kunne have ændret tidligere. Men potentialet kommer ofte frem i lyset, når vi kortlægger og designer arbejdsgange og processer. Når vi analyserer arbejdsgange i kommunerne, er formålet er se på tværs af siloerne de organisatoriske, myndighedsmæssige og it-mæssige siloer, som kommunerne traditionelt opdeles i. Vi følger det egentlige spor af arbejde der leverer ydelser. Hvis ydelserne skal leveres effektivt, med den rette kvalitet og service og med medarbejdere der trives, så må vi følge hele sporet. Procesbeskrivelser laves gennem kvalitative interviews med sagsbehandlere og fagansvarlige i kommunerne og laves bedst i et workshopforløb. Relevante tegn på at processen kan optimeres er fx Når ansøgning modtages Under sagsbehandling Efter sagsbehandling Ansøgning modtages som flad pdf-blanket og informationer skal genindtastes i fagsystem Mange informationshenvendelser om status på egen sag fuldt oplyst Manuel verificering af data når ansøgning er modtaget Generelt mange fejl i ansøgninger fra borgere, som gør at borger skal genansøge Lange sagsbehandlingstider Mange udgående henvendelser til borger for at få ansøgning Ansøgning bevæger sig mellem flere forvaltninger for at indhente data til afgørelse For ikke at drukne i store analyseprojekter anbefaler KL, at starter med de områder som har stor volumen af transaktionshenvendelser jf. KOMHEN 2.0 metoden og jeres egne KOMHEN resultater. Viser arbejdsgangsanalysen at de indkøbte IT-systemer og selvbetjeningsløsninger ikke understøtter effektive arbejdsgange og processer, kan man med fordel holde sig opdateret om KL s rammearkitektur og støttesystemer i forhold til om man kan lave integration til disse i nuværende løsninger eller i forbindelse med et nyt udbudsmateriale. 13

14 Deep Dive 4: Nedbringelse af informationshenvendelser og øge konverteringen af digitale henvendelser Et symptom på at nogle løsninger er svære at anvende fra start til slut er, at kommunerne modtager mange henvendelser af råd og vejledning og hjælp til digital selvbetjening. Råd og vejledning ( VEJL ), er de informationshenvendelser, hvor borgeren har behov for mere information om lovgivning på området samt vejledning til hvordan sagen forløber. Disse informationer kan med fordel flyttes ud på den kommunale vejledningsside før borgeren går i gang med digital selvbetjening. En måde at nedbringe denne type informationshenvendelser er, at lave en skrivevejledning sammen med jeres webteam samt at lave en strategi i forhold til at flytte disse henvendelser over på telefon, således at borgeren bliver straksafklaret hurtigt og effektivt. Hjælp til selvbetjening ( SLVBTJ ) er de informationshenvendelser som kommunen modtager, når borgere ikke er trygge ved at benytte selvbetjening på nettet eller ikke forstår hvordan, de gennemfører de digitale selvbetjeningsløsninger. Sådan gør du For at udsøge de opgaver hvor der er mange informationshenvendelser, kan du gøre følgende i Excel 1. Marker al data dit datasæt og vælg indsæt Pivot 2. Træk Opgave ned i boksen rækker 3. Træk type ned i boksen filter. Sørg for at du kun viser typen VEJL (Råd og vejledning) og typen SLVBTJ (Hjælp til selvbetjening) 4. Træk Kanaler ned i boksen rækker, sæt et filter på så kun indgående kanaler viser i udsøgning 5. Træk Opgave ned i boksen værdier Nu har du et samlet overblik over antal af informationshenvendelser pr. KLE opgave fordelt på kanaler. Med disse data har du nu vist hvor, det er I anvender flest ressourcer til at give råd og vejledning. Indsats for opgaver med mange informationshenvendelser Hvis implementering af en selvbetjeningsløsning medfører, at borgerne har mange informationshenvendelser er det en god ide at udsøge hvilken type informationshenvendelse det er i forhold til hvilken indsats i skal igangsætte. Hvis en løsning (KLE-opgave) har mange informationshenvendelser af typen Hjælp til selvbetjening er det nødvendigt at gennemgå vejen frem til løsningen sammen med jeres webteam for med kritiske øjne at gøre tekster og knapper mere brugervenlige. Endelig vil det være en god ide, at gennemgå jeres egen selvbetjeningsløsning med kritiske øjne bed 2-3 borgere om at forsøge at gennemføre løsningen og observer hvor der er problemer i løsningen som gør at borgeren går i stå. Observationerne og hypoteser kan understøttes med interviews af de front desk arbejdere, som hjælper borgerne gennem de digitale kanaler. Når hypoteser er sandsynliggjort kan den egentlig indsats tilrettelægges. 14

15 Appendix A For at beregne selvbetjeningsgraden bruges følgende formel: Selvbetjeningsgrad = Antal af Digitale Transaktionshenvendelser via selvbetjening Analoge transaktionshenvendelser og Digitale transaktionshenvendelser * 100 Bruger vi tabel 1 for opgave anmeldelse af rotter beregnes selvbetjeningsgraden således Selvbetjeningsgrad = 300 digitale trans. henv. 300 digitale trans. henv analoge trans. henv. 100 For at beregne transaktionsvolumen per år bruges følgende formel ved lineær udvikling: Transaktionsvolumen pr år = antal observationer årsfaktor Bruger vi igen tabel 1 igen for opgave anmeldelse af rotter beregnes volumen således: Transaktionsvolumen pr år for = (300 digital trans.henv analoge trans.henv.) * 52 15