Seitdem die italienische Max Mara Fashion Group als eines der ersten Modeunternehmen auf Designer-“Konfektionskleidung” setzt, hat sie einen Pionierstil an den Tag gelegt, der sie auf dem globalen Modemarkt herausragen lässt. Heute ist dasselbe Geschäftsmodell, das darauf abzielt, hochwertige Mode durch eine breite Palette von Marken für jeden zugänglich zu machen, so erfolgreich wie eh und je.

In der Modeindustrie ist es für Max Mara fast schon obligatorisch, die sich ändernden Trends und Geschmäcker im Auge zu behalten, um relevant zu bleiben und dem Markenversprechen treu zu bleiben. Das ist die Aufgabe von Designern, Produktmanagern und anderen, die sich darauf konzentrieren, die richtige Mischung von Produkten auf den Markt zu bringen.

Das Geschäftsmodell von Max Mara hat aber auch noch eine andere Seite, die entscheidend dazu beiträgt, dass die Kundschaft immer wieder kommt: ein zufriedenstellendes Einkaufserlebnis, sei es auf einer der 10 markenspezifischen Websites des Unternehmens oder in den mehr als 2.300 Ladengeschäften auf der ganzen Welt. Die zunehmende Digitalisierung und das Omnichannel-Marketing haben einen großen Anteil an dieser Entwicklung.

Wie auch für viele andere Unternehmen beschleunigte die Pandemie – und das damit einhergehende veränderte Kaufverhalten – auch für Max Mara die digitale Transformation, die bereits im Gange war. Tatsächlich verdreifachte sich der digitale Anteil des Geschäftsvolumens im Laufe der Pandemie fast. Als ob eine Schwelle überschritten worden wäre, erkannte die Abteilung für digitale Abläufe bei Max Mara – die schon früh im Zuge der digitalen Transformation eingerichtet worden war –, dass die Effizienz der Back-End-Abläufe nun einen noch größeren Einfluss auf die Kundenzufriedenheit haben würde.

„Wenn man sich eine 'Heatmap' potenzieller Prozessverbesserungen vorstellt, wäre unsere röteste Zone der Auftragsabwicklungszyklus, von der Bestellbearbeitung bis zur Ausführung, Bezahlung und dem Kundenservice“, erklärt der Head of Digital Operations von Max Mara. „Und während der saisonalen Umsatzspitzen, die wir erleben [typischerweise im Juli und Dezember], werden diese roten Zonen noch röter.“

Prozessprobleme verursachen Engpässe, vor allem im Bereich der lagerbasierten Aktivitäten zwischen Kommissionierung und Versand. Bei der Bewertung ihrer Optionen zog das Digital Ops-Team von Max Mara herkömmliche Ansätze zur Neugestaltung von Prozessen in Betracht, die sich auf Business-Intelligence-Systeme (BI) und Erkenntnisse von Geschäftsanalysten, Prozessverantwortlichen und anderen Stakeholdern stützten, um den Problemen im Prozessablauf auf den Grund zu gehen.

Das Team betrachtete diese Methoden zwar als notwendigen Teil der Prozessoptimierung, erkannte aber auch, dass es sich dabei nur um einen Teil handelte. „BI-Systeme sind wertvoll, um die Symptome von Prozessproblemen aufzuzeigen“, erklärt der Head of Digital Operations, „aber sie sind nicht so gut in der Lage, die Ursachen zu diagnostizieren, was für die Lösung der Probleme entscheidend ist.“ Die umfassendere Vision von Max Mara war die Fähigkeit, gezielte Maßnahmen zu ergreifen, die auf harten Daten basieren. Das bedeutet nicht nur, dass suboptimale Prozesse auf einer differenzierten Ebene identifiziert werden müssen – z. B. Personalbesetzungsmuster in einem bestimmten Lager oder die Leistung eines Logistikanbieters –, sondern auch, dass datengestützte Prognosen darüber erstellt werden müssen, wie sich bestimmte Prozessänderungen – sei es die Korrektur eines Prozessablaufs oder dessen Automatisierung – auf wichtige Betriebsmetriken auswirken würden.

Das Digital Ops-Team erkannte jedoch, dass die schiere Komplexität der digitalen Abläufe bei Max Mara das Erreichen dieser datengesteuerten Vision zu einer besonderen Herausforderung machte. „Wir verkaufen auf der ganzen Welt, und während das 'Front-End' unseres Bestellprozesses ziemlich standardisiert ist, variiert der physische Teil des Flusses – weiter unten im Prozessstapel – je nach Land erheblich“, erklärt der Digital Ops-Leiter. „Das Gleiche gilt für unsere unterstützenden Systeme wie ERP und CRM, die ebenfalls stark an die lokalen Bedürfnisse angepasst wurden.“

Reduzierung der Lösungszeiten im Kundenservice um

90 %

im Vergleich zu manuellen Ansätzen

Senkung der durchschnittlichen Kosten pro Lösung um bis zu

46 %

durch Beseitigung von Engpässen

Verbesserung der Auftragsabwicklung durch Process-Mining

Max Mara erkannte, dass es zur Verbesserung seiner Auftragsabwicklungsprozesse die Fähigkeit brauchte, nicht nur schnell und genau zu erkennen, wo die Probleme lagen, sondern auch, welche Lösungen den höchsten ROI bringen würden. Das Digital Ops-Team sah in fortschrittlichen Tools zur Prozesserkennung den richtigen Ansatz. Genauer gesagt suchten sie ein Prozesserkennungs-Tool, das Implementierungsflexibilität mit leistungsstarken, differenzierten Prozessmodellierungsfunktionen kombiniert.

Nachdem das Team eine Reihe von Optionen geprüft hatte, entschied es sich für die IBM® Process Mining-Lösung, die seiner Meinung nach „die umfassendste Grundlage für datengesteuerte Prozessoptimierung“ bot.

Manager und Systemadministrator bei der Inventur im Lager

Heute werden diese Bemühungen von dem Competence Center für Prozessoptimierung geleitet, das im Rahmen der achtmonatigen Implementierung von IBM Process Mining eingerichtet wurde. Der Leiter des Centers erklärt: „Wir bieten technische Lösungen entsprechend den Anforderungen des Unternehmens und fungieren als Drehscheibe, die die Analyse und Implementierung zwischen dem Unternehmen, unseren Implementierungspartnern und unserer internen IT-Infrastruktur koordiniert.“ Das Competence Center spielte eine entscheidende Rolle im Process-Mining-Projekt. Ein Business Analyst des Centers sagt: „Gemeinsam mit unseren Fachabteilungen haben wir eine tiefgreifende Analyse unseres bestehenden Auftragsabwicklungs-Flows in unserem komplexen Szenario mit mehreren Software- und Datenquellen durchgeführt.“

Die qualitativen Erkenntnisse, die sich aus dieser Überprüfung ergeben, sind wichtig, weil sie den Rahmen für die Neugestaltung von Prozessen abstecken. Aber letztendlich erfordern Prozessentscheidungen – ob es sich nun um die Änderung eines Ablaufs oder dessen Automatisierung handelt – echte, umsetzbare Daten aus den Prozessen selbst. Und genau hier, so der Head of Digital Operations, schließe die IBM Process Mining-Lösung die Lücke. „Da prozessbezogene Entscheidungen auf ihrem ROI basieren müssen, sind sie nur so gut wie die Daten und Prozesserkennungsmodelle, die ihnen zugrunde liegen“, erklärt er. „Durch die Stärke der [IBM Process Mining] Algorithmen, zusammen mit der Breite der Unternehmensanwendungsdaten, die es aufnehmen kann, wissen wir, wo wir Maßnahmen ergreifen müssen und was der Geschäftsnutzen dieser Maßnahmen sein wird.“

Nehmen wir zum Beispiel einen Fall, in dem die Durchlaufzeit von Aufträgen in einer bestimmten Region bekanntermaßen höher ist und die vermutete Grundursache im Ablauf des Kommissionierens und Verpackens im Lager liegt. Indem sie relevante ERP-, CRM- und andere Daten durch die IBM Process Mining-Modelle laufen lassen, können die Mitglieder des CoE-Teams nicht nur diese Hypothese bestätigen, sondern auch unerwartete Prozessauswirkungen aufspüren, die das Problem verstärken. „In einigen Fällen wussten wir, dass es einen Engpass aufgrund von Prozessabweichungen gab“, so der Leiter des Bereichs Digital Ops. „Aber wir waren überrascht, wie komplex die Abläufe waren und wie wenige Bestellungen im Lager tatsächlich dem 'guten Weg' des Prozesses folgten. Diese datengestützte Erkenntnis ermöglichte es uns, eine angemessenere und effektivere Lösung für das Problem zu finden.“

Intelligente Automatisierungsentscheidungen für den höchsten ROI

Ein wichtiger Teil der Entwicklung der richtigen Prozessänderung besteht darin, die Auswirkungen dieser Änderung zu kennen, bevor sie implementiert wird. Mit den integrierten Simulationsfunktionen der IBM Process Mining-Lösung können Prozessentwickler die wahrscheinlichen Auswirkungen von Änderungen in Bezug auf Schlüsselmetriken wie Durchlaufzeit und Personalbedarf testen. Die gleiche differenzierte, in sich geschlossene Qualität des Modells kann auch aufzeigen, ob eine bestimmte Änderung unvorhergesehene Auswirkungen haben kann. „Wir haben gesehen, dass die Beseitigung eines Engpasses an einer Stelle des Prozesses dazu führen kann, dass an einer anderen Stelle ein weiterer Engpass entsteht“, erklärt der Leiter des Bereichs Digital Ops. „Indem wir diese Auswirkungen durch dynamische Modellierung aufdecken, hat uns [IBM Process Mining] einen ganzheitlicheren Ansatz zur Prozessoptimierung ermöglicht.“

In einem bemerkenswerten Fall wollte das Digital-Ops-Team verstehen, wie sich vorgeschlagene Änderungen bei der Bearbeitung von Kundenanfragen nach dem Verkauf auf Engpässe während der sogenannten „Hochlast“ auswirken würden, wenn das Volumen saisonale Spitzenwerte erreicht. Mithilfe von IBM Process Mining konnten sie zunächst die sich wiederholenden Teile des Prozessablaufs identifizieren, die sich am besten für eine Automatisierung eignen. Durch die Simulation dieser Änderungen – einschließlich der Automatisierung wichtiger Prozessabschnitte – konnten sie nachweisen, dass die Lösungszeiten im Kundenservice um bis zu 90 % und die durchschnittlichen Kosten pro Lösung um 46 % gesenkt werden konnten.

Während sich Max Mara heute noch in einem relativ frühen Stadium der Prozessautomatisierung befindet, geht der Head of Digital Operations davon aus, dass diese in naher Zukunft zu einem viel wichtigeren Element der Digital-Ops-Strategie des Unternehmens werden wird. Und er sieht IBM Process Mining als ein essenzielles Werkzeug bei dieser Reise. „Strategische Investitionen in die Prozessautomatisierung werden entscheidend sein, um den Kunden das hochwertige digitale Erlebnis zu bieten, das sie erwarten“, erklärt er. „Mit IBM Process Mining haben wir ein leistungsfähiges Tool erhalten, mit dem wir herausfinden können, wo sich die Automatisierung am meisten auszahlen wird – sowohl für unsere Kunden als auch für unser Unternehmen.“

Der Leiter des Competency Center stimmt dem zu. „Wir sind davon überzeugt, dass dieses Projekt aufgrund seines eindeutigen Erfolgs das erste von vielen sein wird, die in einer Reihe unserer Geschäftsbereiche auf der ganzen Welt durchgeführt werden“, sagt er.

Max Mara Fashion Group-Logo

Informationen zur Max Mara Fashion Group

Max Mara (externer Link) mit Sitz in Reggio Emilia, Italien, ist ein 1951 gegründetes, weltweit agierendes Modeunternehmen. Mit 41 Unternehmen und über 5.500 Mitarbeitern ist Max Mara in 105 Ländern tätig. Das Unternehmen, das sich in Familienbesitz befindet, war eines der ersten Modeunternehmen, das sich auf gehobene Konfektionskleidung konzentrierte. Heute gehören zu dem Unternehmen weltweit 10 Marken.

Lösungskomponenten
IBM® Process Mining

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

Produziert in den Vereinigten Staaten von Amerika, Oktober 2022.

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