自从成为首批销售“成衣”设计师服装的时装公司以来,意大利的 Max Mara Fashion Group 一直展现出开拓进取的姿态,确保自己能够在全球时装市场中脱颖而出。 如今,“专注于通过广泛的品牌,让所有人都能够穿上高质量的时装”这一业务模式仍然充满活动,和以往一样非常成功。

几乎和时装行业的定义一样,Max Mara 认为始终关注不断变化的趋势和品味,是保持与时俱进和信守品牌承诺的不二法宝。 这是设计师、产品经理以及关注于将适当的产品组合推向市场的其他人的职责所在。

但 Max Mara 的业务模式还有另外一个方面,对于赢得回头客至关重要: 这就是令人满意的购物体验 - 通过该公司的 10 个特定于品牌的网站以及遍布全球的 2300 多个实体店来实现。 这很大程度上要归功于数字化和全渠道营销。

由于疫情的冲击,以及疫情所导致的购物行为的变化,Max Mara 和其他许多企业一样,加速推进已在进行中的数字化转型。 事实上,在疫情期间,该公司业务量中的数字销售份额几乎翻了三倍。 仿佛是跨过了一个关键的门槛,早在数字化转型之旅初期就已建立的 Max Mara 数字化运营部门认识到,后端运营的效率现在会对客户满意度产生更大的影响。

“想象一下潜在流程改进的‘热图’,我们最红的区域是‘订单到现金’周期,涵盖从订单处理、订单履行、付款和客户服务的整个过程。”Max Mara 的数字化运营主管解释道,“在销售季高峰期间[同时是七月和十二月],这些区域甚至会变得更红。”

流程问题会产生瓶颈,特别是在以仓库为基础的一系列活动中,比如取货、包装、运输等。 在评估各种选项时,Max Mara 的数字化运营团队考虑了传统的流程重新设计方法,这些方法依赖于商业智能 (BI) 系统以及来自业务分析员、流程负责人和其他利益相关方的第一手深入洞察,揭示流程问题的根源。

虽然该团队认为这些方法是流程优化的必要组成部分,但他们认识到这只是 解决方案的一部分。“在发现流程问题的症状方面,BI 系统非常有价值。”数字化运营主管解释道,“但 BI 没有能力诊断根本原因,而这对解决问题至关重要。”Max Mara进一步的设想是根据过硬的数据,采取有针对性的行动。 这不仅意味着要以更细的颗粒度指出不理想的流程,比方说,特定仓库中的人员配备模式,或物流供应商的绩效表现;而且还意味着,在数据驱动下对特定流程变化模式的预测(例如是否纠正了流程或是否自动执行流程)会对关键运营指标产生影响。

但数字化运营团队认识到,Max Mara 的数字化运营非常复杂,这使得实现数据驱动的这种愿景特别具有挑战性。“我们在全球各地销售产品,虽然我们订单流程的‘前端’非常标准化,但流程的实体部分,也就是流程中靠近底层的部分,在各个国家或地区有很大的差异。”数字化运营主管解释道,“像 EPR 和 CRM 这样的支持系统也是如此,这些系统也针对本地需求进行了大量定制。”

客户服务解决时间缩短了

90%

- 与人工方法相比

每次解决问题过程的平均成本最多可降低

46%

- 通过消除瓶颈的方式

如何通过流程挖掘改善“订单到现金” 流程

Max Mara 认识到,要改进其“订单到现金”(OTC) 流程,不仅需要快速准确地发现问题所在位置,还必须确定能够带来最高投资回报的修复方案。 数字化运营团队认为高级流程发现工具是正确的方法。 更具体地说,他们希望流程发现工具能够将实施灵活性与功能强大、细颗粒度的流程建模能力结合起来。

在研究了一系列选项后,该团队选择 IBM® Process Mining 解决方案,他们认为该解决方案能够为“数据驱动的流程优化提供最全面的基础”。

经理和主管在仓库中进行盘点

现在,这些工作由流程优化能力中心运行,该中心是在为期八个月的 IBM Process Mining 实施过程中建立的。 该中心的负责人解释说:“我们根据业务需求提供技术解决方案,我们作为一个枢纽实体,负责协调业务、实施合作伙伴和内部 IT 基础架构之间的分析和实施。”能力中心在流程挖掘项目中发挥了关键作用。 该中心的业务分析员表示:“我们与业务部门一起,对现有的‘订单到现金’流程执行深入分析,涉及我们复杂的多软件、多数据的源场景。”

通过这样的审查所产生的定性洞察非常重要,因为它们为流程重新设计奠定了基础。 但最终,流程决策(无论是更改流程还是使流程实现自动化)都需要来自流程本身的实际可行的真实数据。 根据数字化运营主管的说法,IBM Process Mining 解决方案弥补了差距。“由于和流程相关的决策必须考虑 ROI ,因此,这些决策的质量仅仅取决于底层数据和流程发现模型的质量。”他解释道,“[IBM Process Mining]算法的强大能力,以及它可以采集的企业应用数据订阅源的广泛程度,使我们确信该在何处采取行动,并且为这些行动提供充足的业务理由。 ”

比如,他们发现在特定地理区域,订单交付时间比较长,而怀疑的根本原因是仓库中的“提货和包装”流程。 通过使用 IBM Process Mining 模型运行相关的 ERP、CRM 和其他数据,CoE 团队成员不仅可以证实该假设,还可以确定使问题复杂化的意外流程影响。“在某些情况下,我们知道由于流程偏差产生了一个瓶颈。”数字化运营主管表示,“但我们还是惊讶于流程的复杂程度,以及仓库中如此之少的订单实际遵循‘理想途径’流程。 借助这种数据驱动的洞察,我们针对问题设计出更合适、更有效的修复方案。”

通过智慧的自动化决策,实现最高的 ROI

提出正确的流程变更的重要一点在于,必须在实施变更之前了解这样会产生怎样的影响。 IBM Process Mining 解决方案的内置模拟功能帮助流程设计者检验关键指标(如执行时间和人员配置需求)的变化可能带来的影响。 该模型采用相同的颗粒度,具有自包含特性,因此还可以揭示特定变更是否会产生意外影响。“我们发现,解决流程中某个环节的瓶颈可能会在另一个环节产生瓶颈。”数字化运营主管说道,“通过动态建模揭示这些影响,[IBM Process Mining 使]我们能够采取更全面的方法来处理优化问题。”

在一个值得注意的案例中,数字化运营团队希望了解针对客户售后支持请求处理所提议的变更,将如何影响所谓的“高负荷”期间(也就是销售量达到销售季峰值时)的瓶颈。 通过使用 IBM Process Mining,他们首先能够确定流程中最适合自动化的重复性较高的部分。 通过模拟这些变更(包括使关键流程分段实现自动化),他们能够证明客户服务解决时间最多缩短了 90%,以及每次解决问题的平均成本最多降低了 46%。

虽然目前 Max Mara 的流程自动化仍处于相对早期阶段,但数字化业务主管预计,在不久的将来,它就会成为企业数字化业务战略中一个非常突出的要素。 而且他认为 IBM Process Mining 是用于筹划数字化转型之旅所不可或缺的工具。“在流程自动化方面进行战略性投资,对于实现客户一直期盼的高质量数字化体验而言至关重要。”他解释道,“借助 IBM Process Mining,我们获得了功能强大的工具,能够帮助确定可以为客户以及我们的业务发展带来最大回报的自动化领域。”

能力中心负责人对此表示同意,他说:“我们相信,这个项目明白无误地取得了成功,使它在我们全球范围众多业务部门中拔得头筹。”

Max Mara Fashion Group 徽标

关于 Max Mara Fashion Group

Max Mara(外部链接)成立于 1951 年,是总部位于意大利雷焦艾米利亚的全球性时装公司。 Max Mara 在 105 个国家或地区开展业务,拥有 41 家公司和超过 5500 名员工。 该公司是家族企业,是首批专注于高档成衣的时装企业之一。 目前,该公司在全球经营着 10 个品牌。

解决方案组件
IBM® Process Mining

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

美国出品,2022 年 10 月。

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