A ABFRL implementa uma solução de atendimento de pedidos omnicanal com a IBM
No competitivo setor de varejo de hoje, a satisfação e a retenção de clientes são vitais para impulsionar o sucesso a longo prazo. Reconhecer e responder ao feedback dos clientes pode ajudar as empresas de varejo a construir confiança e fidelidade. No entanto, sem ferramentas de back-end adequadas, o crescimento rápido pode se tornar uma desvantagem.
Fundada em 1997, a Aditya Birla Fashion and Retail Limited (ABFRL) abriga algumas das marcas mais icônicas da Índia. Com mais de 3.000 lojas de varejo, 40 armazéns e uma forte presença em 10 mercados online, a ABFRL atende milhões de clientes por meio de entrega padrão, entrega expressa hiperlocal e retiradas em loja.
No entanto, à medida que as operações da empresa cresceram, a ABFRL enfrentou dificuldades para gerenciar o grande volume de pedidos de múltiplos canais de vendas. A extensa rede de armazéns, lojas de varejo e plataformas digitais exigia uma implementação multi-instâncias mais eficiente para garantir uma coordenação perfeita e um desempenho ideal de atendimento de pedidos.
Sincronização de inventário mais rápida em todos os sistemas de comércio eletrônico
Rastreamento de pedidos e gerenciamento de reembolsos precisos
Mais de 8 milhões de registros de inventário processados por dia, com 99,99% de tempo de atividade
Para escalar de forma eficaz sem impactar negativamente os clientes, a ABFRL precisava modernizar seu sistema de order management (OMS) enquanto continuava a adicionar mais marcas e acomodar projeções de crescimento futuro.
A empresa procurou a IBM para ajudar sua equipe a implementar um sistema escalável que melhorasse a experiência do cliente por meio de serviços confiáveis e recursos personalizáveis. O objetivo era reformular o OMS existente para melhorar a inventory visibility.
Para lidar com os problemas de atendimento de pedidos e gerenciamento de inventário, a ABFRL implementou a solução conteinerizada IBM Sterling Order Management. O novo software forneceria recursos flexíveis de atendimento de pedidos, essenciais para atender à demanda online e aprimorar a experiência do cliente.
A ABFRL viu melhorias significativas no sistema com o IBM Sterling Order Management. A empresa ganhou um alto grau de escalabilidade com uma versão conteinerizada, recursos omnicanal e compatibilidade com recursos de mercados. A gigante do varejo agora pode rastrear e otimizar proativamente os níveis de estoque e identificar opções de atendimento de pedidos novas e eficientes. Além disso, com uma visão agregada, os distribuidores podem otimizar o inventário multiempresarial e melhorar suas decisões de promessa de pedidos e fornecimento.
A conteinerização triplicou a capacidade de processamento de inventário de 2,5 milhões para mais de 8 milhões de registros por dia, reduziu o tempo de implementação em 75% e reduziu o downtime em mais de 80%. Além disso, permitiu o auto-scaling dinâmico para atender à demanda, reduzindo os custos de infraestrutura durante períodos de baixa carga. As atualizações do OMS e o provisionamento do ambiente agora levam horas em vez de semanas, resultando em integrações de marcas mais rápidas e escalabilidade na alta temporada.
O IBM Sterling OMS também é usado pela equipe de atendimento ao cliente para rastrear pedidos para as operações da marca.com e dos mercados. O sistema gerencia e aciona reembolsos sem dificuldades, sem uma única falha de acionamento de reembolso até o momento, e garante a sincronização precisa de dados com os sistemas ERP.
A ABFRL agora pode fornecer estimativas de entrega precisas unificando cronogramas de produção, opções de sourcing e disponibilidade de inventário em várias entidades.
A ABFRL é uma empresa de moda e varejo em rápido crescimento, com sede em Mumbai, Índia. A empresa de varejo emprega mais de 28.500 pessoas e possui uma rede de pelo menos 3.977 lojas, com presença em aproximadamente 33.535 pontos de venda multimarcas e 6.723 pontos de venda em lojas de departamento em todo o país.
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Os exemplos apresentados têm caráter apenas ilustrativo. Os resultados reais variam conforme as configurações e condições de cada cliente e portanto não é possível apresentar os resultados gerais normalmente esperados.