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Max Mara Fashion Group
Neugestaltung von Order-to-Cash für ein besseres Einkaufserlebnis
Max Mara nutzt Process Mining, um strategischere, ROI-gesteuerte Prozessverbesserungen vorzunehmen
Seitdem die italienische Max Mara Fashion Group als eines der ersten Modeunternehmen auf Designerkleidung von der Stange setzt, hat sie einen Pionierstil an den Tag gelegt, der sie auf dem globalen Modemarkt hervorhebt. 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 Modebranche ist es für Max Mara fast per Definition unabdingbar , ein Auge auf sich ändernde Trends und Geschmäcker zu haben, um relevant zu bleiben und seinem Markenversprechen treu zu bleiben. Das ist die Aufgabe von Designern, Produktmanagern und anderen, deren Fokus darauf liegt, den richtigen Produktmix auf den Markt zu bringen.
Aber es gibt noch eine andere Seite des Geschäftsmodells von Max Mara, die entscheidend dafür ist, 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 Akzeptanz von Digitalisierung und Omnichannel-Marketing war ein wichtiger Teil der Geschichte.
Für Max Mara, wie für viele andere Unternehmen auch, beschleunigte der Ausbruch der Pandemie – und die damit einhergehenden Veränderungen im Kaufverhalten – eine bereits begonnene digitale Transformation. Tatsächlich hat sich der digitale Anteil am Geschäftsvolumen im Verlauf der Pandemie nahezu verdreifacht. Als hätte man eine Schwelle überschritten, erkannte die Abteilung für digitale Abläufe bei Max Mara - die schon früh im Zuge der digitalen Transformation eingerichtet wurde -, dass die Effizienz der Back-End-Abläufe nun einen noch größeren Einfluss auf die Kundenzufriedenheit haben würde.
„Wenn Sie sich eine ‚Heatmap‘ potenzieller Prozessverbesserungen vorstellen, wäre unsere rotste Zone der Order-to-Cash-Zyklus, von der Auftragsabwicklung bis zur Erfüllung, Zahlung und Kundenservice“, erklärt Max Maras Head of Digital Operations. „Und während der saisonalen Umsatzspitzen, die wir erleben [typischerweise im Juli und Dezember], werden diese roten Zonen noch röter.“
Insbesondere im Bereich der lagerbasierten Tätigkeiten zwischen Kommissionierung und Verpackung und Versand führen Prozessprobleme zu Engpässen. 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 einen notwendigen Teil der Prozessoptimierung, erkannte aber auch, dass es sich dabei nur um einen Teil handelte. „BI-Systeme sind nützlich, 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.“ Max Maras umfassendere Vision war die Fähigkeit, auf der Grundlage harter Daten gezielte Maßnahmen zu ergreifen. Das bedeutet nicht nur, dass suboptimale Prozesse auf einer granularen Ebene ermittelt werden müssen - z. B. Personalbesetzungsmuster in einem bestimmten Lager oder die Leistung eines Logistikanbieters -, sondern auch, dass datengestützte Projektionen darüber erstellt werden müssen, wie sich bestimmte Prozessänderungen - sei es die Behebung eines Prozessablaufs oder dessen Automatisierung - auf wichtige Betriebskennzahlen auswirken würden.
Das Digital Ops-Team erkannte jedoch, dass die schiere Komplexität der digitalen Abläufe bei Max Mara die Umsetzung dieser datengesteuerten Vision zu einer besonderen Herausforderung machte. „Wir verkaufen auf der ganzen Welt, und während das ‚Frontend’ unseres Bestellprozesses ziemlich standardisiert ist, variiert der physische Teil des Ablaufs – weiter unten im Prozessstapel – je nach Land erheblich“, erklärt der Leiter des digitalen Betriebs. „Das Gleiche gilt für unsere unterstützenden Systeme wie ERP und CRM, die ebenfalls stark an die lokalen Bedürfnisse angepasst wurden.“
Verkürzte Lösungszeit
Verkürzung der Kundendienst-Lösungszeiten um 90 % im Vergleich zu manuellen Ansätzen
Kosteneinsparungen
Reduzierung der durchschnittlichen Kosten pro Lösung um bis zu 46 % durch Beseitigung von Engpässen
So verbessern Sie Order-to-Cash durch Process Mining
Max Mara erkannte, dass es zur Verbesserung seiner Order-to-Cash (OTC)-Prozesse 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 fortschrittliche Prozessentdeckungstools als den richtigen Ansatz. Genauer gesagt suchten sie ein Prozesserkennungswerkzeug, das Implementierungsflexibilität mit leistungsstarken, detaillierten Prozessmodellierungsfunktionen kombiniert.
Nachdem das Team eine Reihe von Optionen geprüft hatte, entschied es sich für die IBM® Process Mining-Lösung, die ihrer Meinung nach „die umfassendste Grundlage für die datengesteuerte Prozessoptimierung“ bietet.
Heute werden diese Bemühungen vom Competence Center Prozessoptimierung durchgeführt, das im Rahmen der achtmonatigen Implementierung von IBM Process Mining eingerichtet wurde. Der Leiter des Zentrums erklärt: „Wir bieten technische Lösungen entsprechend den Bedürfnissen des Unternehmens an und fungieren als Dreh- und Angelpunkt, der 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: „Zusammen mit unserer Geschäftsseite haben wir eine tiefgreifende Analyse unseres bestehenden Order-to-Cashflow-Flows in unserem komplexen, Multi-Software- und Multi-Datenquellen-Szenario durchgeführt.“
Die qualitativen Erkenntnisse, die sich aus dieser Überprüfung ergeben, sind wichtig, weil sie die Rahmenbedingungen für die Neugestaltung von Prozessen festlegen. Letztendlich sind jedoch für Prozessentscheidungen - sei es die Änderung eines Ablaufs oder dessen Automatisierung - echte, verwertbare Daten aus den Prozessen selbst erforderlich. Und genau hier, so der Head of Digital Operations, schließt die IBM Process Mining-Lösung die Lücke. „Da prozessbezogene Entscheidungen auf ihrem ROI basieren müssen, sind sie nur so gut wie die ihnen zugrunde liegenden Daten- und Prozesserkennungsmodelle“, erklärt er. „Die Stärke der Algorithmen von [IBM Process Mining], zusammen mit der Breite der Unternehmensanwendungsdaten, die sie aufnehmen können, gibt uns die Sicherheit zu wissen, wo wir Maßnahmen ergreifen müssen und was der Geschäftsnutzen dieser Maßnahmen sein wird.“
Stellen Sie sich zum Beispiel einen Fall vor, bei dem bekannt ist, dass die Durchlaufzeit von Bestellungen in einer bestimmten Region länger ist und die vermutete Grundursache der Pick-and-Pack-Fluss im Lager ist. Durch die Ausführung relevanter ERP-, CRM- und anderer Daten über die IBM Process Mining-Modelle können Mitglieder des CoE-Teams nicht nur diese Hypothese korrobieren, sondern auch unerwartete Prozessauswirkungen erkennen, die das Problem erschweren. „In einigen Fällen wussten wir, dass es aufgrund von Prozessabweichungen einen Engpass gab“, sagt der Digital-Ops-Leiter. „Wir waren jedoch überrascht, wie komplex die Abläufe waren und wie wenige Bestellungen im Lager tatsächlich dem 'glücklichen Weg' folgten. Diese datengestützten Erkenntnisse ermöglichten es uns, eine geeignetere und effektivere Lösung für das Problem zu entwickeln.“
Intelligente Automatisierungsentscheidungen für höchsten ROI
Ein großer Teil der richtigen Prozessänderung besteht darin, zu wissen, welche Auswirkungen diese Änderung haben wird — bevor sie implementiert wird. Dank der integrierten Simulationsfunktionen der IBM Process Mining-Lösung können Prozessentwickler die wahrscheinlichen Auswirkungen von Änderungen anhand wichtiger Kennzahlen wie Durchlaufzeit und Personalbedarf testen. Die gleichen granularen, in sich geschlossenen Eigenschaften des Modells können auch Aufschluss darüber geben, ob eine bestimmte Änderung unerwartete Auswirkungen haben kann. „Wir haben gesehen, wie die Beseitigung eines Engpasses an einer Stelle im Fluss dazu führen kann, dass an einer anderen Stelle ein weiterer Engpass entsteht“, sagt der Leiter der digitalen Betriebsführung. „Indem wir diese Auswirkungen über die dynamische Modellierung aufdecken, hat [IBM Process Mining] uns einen ganzheitlicheren Ansatz zur Prozessoptimierung ermöglicht.“
In einem bemerkenswerten Fall wollte das Digital Ops-Team verstehen, wie sich vorgeschlagene Änderungen bei der Bearbeitung von Kundensupportanfragen nach dem Verkauf auf Engpässe während der sogenannten „hohen Belastung“ auswirken würden, als das Volumen saisonale Spitzen erreichte. Mithilfe von IBM Process Mining konnten sie zunächst die sich wiederholenden Teile des Prozessflusses identifizieren, die sich am besten für die Automatisierung eignen würden. Durch die Simulation dieser Veränderungen – einschließlich der Automatisierung wichtiger Prozessfluss-Segmente – konnten sie bis zu 90 % weniger Zeit für die Lösung des Kundenservice sowie 46 % weniger durchschnittliche Kosten pro Lösung beweisen.
Während sich Max Mara heute noch in einem relativ frühen Stadium der Prozessautomatisierung befindet, geht der Head of Digital Operations davon aus, dass sie in naher Zukunft ein viel wichtigeres Element der Digital-Ops-Strategie des Unternehmens werden wird. Und er sieht in IBM Process Mining ein wesentliches Werkzeug zur Abbildung dieser Reise. „Strategische Investitionen in die Prozessautomatisierung werden entscheidend sein, um das qualitativ hochwertige digitale Erlebnis zu bieten, das Kunden erwarten“, erklärt er. „Mit IBM Process Mining haben wir ein leistungsfähiges Werkzeug erhalten, um herauszufinden, wo Automatisierung den größten Nutzen bringt, sowohl für unsere Kunden als auch für unser Unternehmen.“
Der Leiter des Kompetenzzentrums stimmt dem zu. „Wir glauben, dass der klare Erfolg dieses Projekts das erste von vielen in einer Reihe unserer Geschäftsbereiche auf der ganzen Welt sein wird“, sagt er.
Max Mara (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) mit Sitz in Reggio Emilia, Italien, ist ein globales Modeunternehmen, das 1951 gegründet wurde. Mit 41 Unternehmen und über 5.500 Mitarbeitern ist Max Mara in 105 Ländern tätig. Das Familienunternehmen war eines der ersten Modeunternehmen, das sich auf hochwertige Konfektionskleidung konzentrierte. Heute betreibt das Unternehmen weltweit 10 Marken.
Rechtshinweise
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Hergestellt in den Vereinigten Staaten von Amerika, Oktober 2022.
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Die genannten Leistungsdaten und Kundenbeispiele dienen ausschließlich zur Veranschaulichung. Tatsächliche Leistungsergebnisse hängen von den jeweiligen Konfigurationen und Betriebsbedingungen ab. DIE INFORMATIONEN IN DIESEM DOKUMENT WERDEN OHNE JEGLICHE AUSDRÜCKLICHE ODER STILLSCHWEIGENDE GARANTIE ZUR VERFÜGUNG GESTELLT, EINSCHLIESSLICH DER GARANTIE DER MARKTGÄNGIGKEIT, DER EIGNUNG FÜR EINEN BESTIMMTEN ZWECK UND DER GARANTIE ODER BEDINGUNG DER NICHTVERLETZUNG VON RECHTEN. Die Garantie für Produkte von IBM richtet sich nach den Geschäftsbedingungen der Vereinbarungen, unter denen sie bereitgestellt werden.