Desde que se tornou uma das primeiras empresas do setor de moda a adotar roupas sofisticadas prontas para vestir, a italiana Max Mara Fashion Group demonstrou um estilo pioneiro que o ajudou a se destacar no mercado global de moda. Atualmente, esse mesmo modelo de negócios, centrado em tornar moda de alta qualidade acessível para todos por meio de uma ampla variedade de marcas, nunca foi tão bem sucedido.

Quase por definição no setor da moda, estar atenta às últimas tendências e preferências é de rigueur para que a Max Mara mantenha-se relevante e fiel à sua promessa de marca. Esse é o trabalho de estilistas, gerentes de produtos e outros cujo foco é lançar o mix perfeito de produtos no mercado.

Mas há também um outro lado do modelo de negócios da Max Mara que é essencial para fidelizar a sua clientela: uma experiência de compra agradável, seja através de um dos 10 sites específicos de marcas da empresa ou de suas mais de 2.300 lojas físicas espalhadas por todo o mundo. A adoção da digitalização e do marketing omnichannel foi de extrema importância.

Para a Max Mara, como muitas outras empresas, a chegada da pandemia, além das mudanças no comportamento de compra que ela trouxe, aceleraram a transformação digital que já estava em andamento. De fato, ao longo da pandemia, a parcela digital do volume de negócios praticamente triplicou. Como se atravessasse um limiar, a unidade de operações digitais da Max Mara, criada no início de sua jornada de transformação digital, reconheceu que a eficiência de suas operações de back-end passaria a ter um impacto ainda maior na satisfação de seus clientes.

“Se você imaginar um 'mapa de calor' de potenciais melhorias de processo, nossa área mais vermelha seria o ciclo Order-to-Cash, desde o processamento do pedido até a separação, pagamento e atendimento ao cliente”, explica o Head of Digital Operations da Max Mara. "Durante nossos picos sazonais em vendas, geralmente em julho e dezembro, essas áreas vermelhas ficam ainda mais escuras".

Problemas de processo criam gargalos, especialmente em atividades no armazém, entre separação, preparação e envio do pedido. Ao avaliar suas opções, a equipe de operações digitais da Max Mara considerou abordagens tradicionais de redesign de processos que utilizassem sistemas de inteligência de negócios (BI) e insights da linha de frente, vindos de analistas de negócios, proprietários de processos e outros stakeholders, para entender os problemas relacionados ao fluxo de processos.

Embora a equipe soubesse que esses métodos eram uma parcela necessária da otimização de processos, eles reconheciam que não passavam disso: apenas uma parte. “Os sistemas de BI nos indicam os sintomas de problemas nos processos”, explica o Head of Digital Operations, "mas não são eficientes em diagnosticar as causas raiz, algo crítico para solucioná-los”. Na visão mais expansiva da Max Mara, seria necessário executar ações direcionadas, utilizando dados concretos. Isso significaria não só identificar processos ineficazes em nível granular, como por exemplo padrões de alocação de pessoal em um armazém específico ou o desempenho de um fornecedor de logística, mas também fazer projeções baseadas em dados sobre como mudanças em processos específicos, seja corrigir um fluxo de processo ou automatizá-lo, afetaria métricas operacionais críticas.

Mas a equipe de operações digitais reconheceu que a complexidade das operações digitais da Max Mara tornou esse objetivo extremamente desafiador. "Nós vendemos em todo o mundo e, embora a 'linha de frente' do nosso processo de compras seja bastante padronizada, a parte física do fluxo, mais abaixo na pilha de processos, varia consideravelmente por país", explica o líder de operações digitais. "O mesmo acontece com os nossos sistemas de suporte como ERP e CRM, que também foram profundamente customizados para as necessidades locais."

Redução no tempo de resolução de atendimento ao cliente em

90%

em comparação com abordagens manuais

Custo médio por resolução reduzido em até

46 %

ao eliminar gargalos

Como melhorar o Order-to-Cash através da mineração de processo

A Max Mara reconheceu que, para melhorar seus processos de Order-to-Cash (OTC), precisava ser capaz de identificar de forma rápida e precisa não apenas o local dos problemas, mas também quais correções resultariam em maior ROI. A equipe de operações digitais entendeu que a abordagem correta seria por meio de ferramentas avançadas de descoberta de processos. Mais especificamente, buscaram uma ferramenta de descoberta de processos que combina a flexibilidade de implementação com recursos poderosos e granulares para modelagem de processos.

Após analisar uma ampla gama de opções, a equipe optou pela solução IBM® Process Mining, vista como "a base mais abrangente para otimização de processos direcionados por dados".

Gerente e supervisor fazendo inventário em armazém

Atualmente, esses esforços são executados realizados pelo Centro de Competência, responsável pela otimização de processos e criado como parte da implementação de oito meses do IBM Process Mining. O diretor do Centro explica: "Fornecemos soluções técnicas de acordo com as necessidades do negócio, e atuamos como entidade pivô, coordenando análise e implementação entre o negócio, nossos parceiros de implementação e nossa infraestrutura interna de TI". O Centro de Competência desempenhou um papel crítico no projeto Process Mining. Um Analista de Negócios no Centro diz: "Em conjunto com nossa equipe comercial, realizamos uma análise profunda do nosso fluxo de Order-to-Cash em todo o nosso cenário complexo, com diversos produtos de software e fontes de dados".

Os insights qualitativos resultantes dessa revisão são essenciais, pois definem a base dos esforços de redesign de processos. No entanto, o mais importante é que as decisões sobre processos, seja a mudança ou automação de um fluxo, requerem dados concretos e acionáveis vindos dos processos em si. E de acordo com o Head of Digital Operations, esse é o ponto em que o IBM Process Mining se destaca. "Como as decisões relacionadas a processos precisam ser baseadas em seu ROI, elas são tão boas quanto os dados e modelos de descoberta de processos que as fundamentam", explica. "A força dos algoritmos do IBM Process Mining, juntamente com a variedade de feeds de dados de aplicativos corporativos que podem ser ingeridos, nos dá a confiança para saber onde agir e qual será o caso de negócio dessas ações".

Considere, por exemplo, o caso em que o lead time de pedidos em determinada região é mais alto; a causa raiz suspeita é o fluxo de separação e embalagem. Ao executar ferramentas de ERP, CRM e outros dados relevantes por meio de modelos do IBM Process Mining, os membros da equipe CoE não só poderão confirmar essa hipótese, como também conseguirão apontar impactos inesperados no processo que possam estar agravando o problema. "Em alguns casos, sabíamos que havia um gargalo devido a desvios de processo", diz o líder de operações digitais. "Mas fomos surpreendidos com a complexidade do fluxo e como poucos pedidos no armazém seguiam o fluxo correto do processo. Esse insight direcionado por dados nos permitiu criar uma correção mais adequada e eficiente para o problema".

Decisões de automação inteligente para maior ROI

Uma grande parte de desenvolver a mudança de processo correta é saber o impacto dessa mudança antes mesmo de implementá-la. Os recursos integrados de simulação da solução IBM Process Mining significa que os designers de processos podem testar o impacto provável das mudanças em termos de métricas chave, como lead time e requisitos de alocação de pessoas. As mesmas qualidades granulares e autocontidas do modelo também podem revelar se uma determinada mudança pode ter algum impacto imprevisto. "Já vimos que eliminar um gargalo em um ponto no fluxo pode causar outro mais adiante", diz o líder de operações digitais. "Ao revelar esses impactos por meio da modelagem dinâmica, o IBM Process Mining nos permitiu adotar uma abordagem mais abrangente para a otimização de processos".

Em um caso notório, a equipe de operações digitais queria entender como as mudanças propostas no processamento de pedidos de suporte de pós-venda para clientes afetariam os gargalos durante a chamada "carga alta", quando o volume atingia picos sazonais. Com o IBM Process Mining, foi possível identificar as partes mais repetitivas do fluxo do processo e que seriam melhores candidatas para automação. Ao simular essas mudanças, incluindo a automação de segmentos essenciais do fluxo do processo, foi possível demonstrar uma queda de até 90% nos tempos de resolução de atendimento ao cliente, em conjunto com uma redução de 46% no custo médio por resolução.

Embora a Max Mara ainda esteja na fase inicial da automação de processos, o Head of Digital Operations espera que ela se torne um elemento muito mais importante da estratégia de operações digitais da empresa no futuro próximo. Ele vê o IBM Process Mining como uma ferramenta essencial no mapeamento dessa jornada. "Investimentos estratégicos em automação de processos serão fundamentais para entregar a experiência digital de alta qualidade que nossos clientes estão acostumados a receber", explica. "Com o IBM Process Mining, ganhamos uma ferramenta poderosa para identificar onde a automação trará maiores resultados, tanto para nossos clientes quanto para nossa empresa no futuro".

O líder do Centro de Competência concorda. "Acreditamos que o sucesso evidente deste projeto irá torná-lo o primeiro de muitos, nas diversas unidades de negócios que temos em todo o mundo", diz.

Logotipo do Max Mara Fashion Group

Sobre o Max Mara Fashion Group

Com sede em Reggio Emilia, na Itália, a Max Mara (link externo) é uma empresa global do setor de moda, fundada em 1951. Com 41 empresas e mais de 5.500 funcionários, a Max Mara opera em 105 países. De propriedade familiar, a empresa estava entre as primeiras empresas de moda a se concentrar em roupas sofisticadas prontas para vestir. Hoje, a empresa opera 10 marcas no mundo todo.

Componentes da solução
IBM® Process Mining

© Copyright IBM Corporation 2022. IBM Corporation, IBM Services, New Orchard Road, Armonk, NY 10504

Produzido nos Estados Unidos da América, outubro de 2022.

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