L’italiana Max Mara è tra le prime case di moda ad aver introdotto l’abbigliamento prêt-à-porter di fascia alta, confermando il proprio approccio pionieristico che le permette ieri come oggi di distinguersi nel mercato globale del fashion rendendo la moda di alta qualità accessibile a tutti. L’arrivo della pandemia e i conseguenti cambiamenti nei comportamenti di acquisto hanno accelerato il processo di trasformazione digitale già in atto ed infatti, la quota digitale del volume d’affari è quasi triplicata. Abituata a vendere in tutto il mondo, Max Mara si è accorta che mentre il front end del processo di ordinazione era abbastanza standardizzato, la parte fisica del flusso – più in basso nel processo – variava notevolmente da Paese a Paese. Lo stesso per i sistemi di supporto come l’ERP e il CRM, anch’essi fortemente personalizzati per le esigenze locali.
Per migliorare i processi Order-to-Cash (OTC) di Max Mara – dall’elaborazione degli ordini all’evasione, al pagamento fino al servizio clienti – il team digital ops si è affidato ad IBM® Process Mining, che combina la flessibilità di integrazione con potenti capacità di modellazione dei processi più dettagliati. Utilizzando l’IBM Process Mining, sono stati in grado di identificare le parti più ripetitive del flusso di processo che si prestavano meglio all’automazione. Simulando questi cambiamenti, Max Mara ha raggiunto importanti risultati: riduzione fino al 90% dei tempi di risoluzione dei task del servizio clienti e riduzione del 46% del costo medio per l’eliminazione di ciascun collo di bottiglia.
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Come migliorare l’Order-to-Cash attraverso il process mining
Nell’ambito del progetto di integrazione di IBM Process Mining che è durato otto mesi, è stato istituito un Competence Center per l’ottimizzazione dei processi che fornisce soluzioni tecniche in base alle esigenze dell’azienda e agisce come entità pivot, coordinando l’analisi e l’applicazione tra l’azienda, i partner di integrazione e la infrastruttura IT interna. Il Competence Center ha svolto un ruolo fondamentale nel progetto di Process Mining. Oltre a valutare gli aspetti legati al business, ha eseguito un’analisi approfondita del flusso Order-to-Cash esistente nel complesso scenario multi-software e multi-fonte di dati.
Gli insight qualitativi emersi da questa analisi sono stati fondamentali per rilevare la situazione iniziale di partenza per la riprogettazione dei processi. Ma, in ultima analisi, le decisioni sui processi – che si tratti di modificare un flusso o di automatizzarlo – richiedono dati reali e fruibili derivanti dai processi stessi. Ed è qui che la soluzione IBM Process Mining colma il divario. Poiché le decisioni relative ai processi devono essere basate sul loro ROI, sono valide solo quanto i dati e i modelli di scoperta dei processi che ne sono alla base. La forza degli algoritmi di IBM Process Mining, insieme all’ampiezza dei feed di dati applicativi aziendali che è in grado di processare, dà la certezza di sapere dove intervenire e quale sarà il business case di tali azioni.
Si consideri, ad esempio, un caso in cui il lead time degli ordini in una particolare area geografica sia notoriamente più elevato e la causa principale sospettata sia il flusso di pick-and-pack del magazzino. Esaminando i dati ERP, CRM e altri dati pertinenti attraverso i modelli di Process Mining di IBM, i membri del team CoE possono non solo confermare l’ipotesi, ma anche individuare gli impatti imprevisti dei processi che aggravano il problema. “In alcuni casi, sapevamo che c’era un collo di bottiglia dovuto a deviazioni del processo”, dice il responsabile delle Digital Operations. “Ma siamo rimasti sorpresi da quanto fosse complesso il flusso e da quanti pochi ordini in magazzino seguissero effettivamente il flusso di processo ‘happy path’. Questa visione data-driven ci ha permesso di progettare una soluzione più appropriata ed efficace per il problema”.
Max Mara sceglie la smart automation di IBM per il massimo ROI
Prima di intervenire sui processi è fondamentale conoscere l’impatto che avrà il cambiamento apportato. Le funzionalità di simulazione integrate nella soluzione IBM Process Mining consentono ai progettisti di verificare il probabile impatto delle modifiche introdotte in termini di metriche chiave, come i tempi di esecuzione e i requisiti di personale. Le stesse funzionalità specifiche del modello possono anche rivelare se un particolare cambiamento possa o meno avere un impatto imprevisto. “Abbiamo visto come l’eliminazione di un collo di bottiglia in un punto del flusso possa causarne un altro in un altro punto”, spiega il responsabile delle Digital Operations. “Rivelando questi impatti attraverso la modellazione dinamica, IBM Process Mining ci ha permesso di adottare un approccio più olistico all’ottimizzazione dei processi”.
Interessante il caso in cui il team di digital ops aveva la necessità di capire come le modifiche proposte nell’elaborazione delle richieste di assistenza post-vendita dei clienti avrebbero influito sui colli di bottiglia durante il cosiddetto “alto carico”, ossia quando il volume raggiungeva i picchi stagionali. Utilizzando l’IBM Process Mining, sono stati in grado di identificare le parti più ripetitive del flusso di processo che si prestavano meglio all’automazione. Simulando questi cambiamenti – compresa l’automazione di segmenti chiave del flusso di processo – sono stati in grado di dimostrare importanti risultati, quali: una riduzione fino al 90% dei tempi di risoluzione dei task del servizio clienti, oltre a una riduzione del 46% del costo medio per l’eliminazione di ciascun collo di bottiglia.
Sebbene oggi Max Mara sia ancora nella fase relativamente iniziale di automazione dei processi, il responsabile delle Digital Operations crede che nel prossimo futuro diventi un elemento molto più importante della strategia di digitalizzazione dell’azienda. E vede nell’IBM Process Mining uno strumento essenziale per tracciare questo percorso. “Fare investimenti strategici nell’automazione dei processi sarà fondamentale per offrire l’esperienza digitale di alta qualità che i clienti si aspettano”, spiega. “Con IBM Process Mining, abbiamo ottenuto un potente strumento per identificare i punti in cui l’automazione darà il massimo beneficio, per i nostri clienti e per l’azienda”.
