Desde que se convirtió en una de las primeras compañías del mundo de la moda en abrazar la ropa de marca «lista para usar», el grupo italiano Max Mara Fashion Group ha demostrado un estilo pionero que lo ha situado en una destacada posición en el mercado de la moda global. El éxito de ese mismo modelo de negocio —que se centra en lograr que la moda de alta calidad sea accesible para el ciudadano de a pie a través de una amplia gama de marcas— sigue vigente hoy en día.

En la industria de la moda, casi por definición, no perder de vista los cambios en las tendencias y los gustos es un factor de rigor, que Max Mara necesita para conservar su relevancia y mantenerse fiel a su promesa de marca. De esa labor se encargan los diseñadores, los directores de producto y otros implicados, que ofrecen al mercado la gama de productos precisa.

Hay, además, otro aspecto del modelo de negocio de Max Mara que es esencial para que la clientela repita: una experiencia de compra satisfactoria, ya sea en uno de los 10 sitios web de marcas específicas de la compañía o en una de las más de 2300 tiendas físicas que tiene en todo el mundo. La adopción de la digitalización y el marketing omnicanal ha sido un elemento crucial en esta historia.

Para Max Mara, como muchas otras compañías, la llegada de la pandemia —y los cambios en el comportamiento de compra que esta produjo— aceleró una transformación digital que ya estaba en marcha. De hecho, durante la pandemia, la cuota digital del volumen de negocio estuvo cerca de triplicarse. La unidad de operaciones digitales de Max Mara —establecida al principio de su proceso de transformación digital— reconoció que, una vez cruzado semejante umbral, la eficiencia de sus operaciones de back-end tendría un impacto aún mayor en la satisfacción del cliente.

«Si nos imaginamos un "mapa de calor" de las posibles mejoras en los procesos, nuestra zona más roja sería el ciclo del pedido al cobro, desde el procesamiento del pedido hasta su tramitación, el pago y el servicio al cliente», explica el responsable de Operaciones digitales de Max Mara. «Y durante los picos de ventas estacionales que experimentamos (normalmente en julio y diciembre), esas zonas rojas se intensifican aún más».

Los problemas de proceso crean cuellos de botella, especialmente en el abanico de actividades que se realizan en almacén, entre la recogida, el embalaje y el envío. Al evaluar sus opciones, el equipo de operaciones digitales de Max Mara sopesó diferentes enfoques tradicionales para rediseñar los procesos, que se basaban en sistemas de inteligencia empresarial (BI) y en la visión de primera línea de los analistas de negocio, los propietarios de procesos y otras partes interesadas para llegar a la raíz de los problemas de flujo de procesos.

Aunque el equipo consideró estos métodos como una parte necesaria de la optimización de los procesos, también reconoció que no eran más que eso: solo una parte. «Los sistemas de BI son útiles para señalar los síntomas de los problemas de proceso —menciona el responsable de Operaciones digitales—, pero no lo son tanto para diagnosticar sus causas raíz, lo que es fundamental para resolverlos». La visión más expansiva de Max Mara era la capacidad de tomar medidas específicas, basadas en datos rigurosos. Esto significa no solo señalar los procesos subóptimos a nivel detallado —por ejemplo, los patrones de personal en un almacén determinado o el rendimiento de un proveedor de logística—, sino también trazar proyecciones basadas en datos de cómo afectaría un cambio de proceso específico, tanto si se trata de corregir un flujo de proceso como de automatizarlo, a las métricas operativas clave.

Sin embargo, el equipo de operaciones digitales reconoció que la gran complejidad de las operaciones digitales de Max Mara dificultaba especialmente la posibilidad de lograr esta visión basado en los datos. «Realizamos ventas por todo el mundo, y mientras que el "front end" de nuestro proceso de pedido está bastante estandarizado, la parte física del flujo —más abajo en la pila de procesos— varía considerablemente en función del país», explica el responsable de operaciones digitales. «Lo mismo ocurre con nuestros sistemas de soporte, como ERP y CRM, que también se han personalizado mucho para las necesidades locales de cada lugar».

Una reducción del tiempo de resolución de servicio al cliente del

90 %

en comparación con los métodos manuales

Una reducción del coste medio por resolución de hasta un

46 %

abriendo los cuellos de botella

Cómo mejorar el proceso del pedido al cobro mediante minería de procesos

Max Mara reconoció que para mejorar sus procesos del pedido al cobro (OTC, por sus siglas en inglés), necesitaba poder identificar de forma rápida y exacta no solo dónde estaban los problemas, sino también qué correcciones proporcionarían el mayor ROI. El equipo de operaciones digitales consideró que la opción más acertada eran las herramientas avanzadas de descubrimiento de procesos. Más específicamente, buscaron una herramienta de descubrimiento de procesos que combinara la flexibilidad de implementación con potentes funciones de modelado de procesos granulares.

Tras examinar diversas opciones, el equipo optó por la solución IBM® Process Mining, ya que les pareció «la base más completa para optimizar los procesos basados en datos».

Gerente y supervisor haciendo inventario en el almacén

En la actualidad, estas tareas las lleva a cabo el Centro de competencias de optimización de procesos que se ha establecido como parte de la implementación de ocho meses de IBM Process Mining. «Proporcionamos soluciones técnicas de acuerdo con las necesidades del negocio, y actuamos como entidad pivote; coordinamos el análisis y la implementación entre el negocio, nuestros socios de implementación y nuestra infraestructura de TI interna», explica el responsable del centro. El Centro de competencias ha desempeñado un papel crítico en el proyecto de minería de procesos. «Junto con la parte empresarial, hemos realizado un análisis profundo y detallado de nuestro flujo actual del pedido al cobro, a través de nuestro complejo escenario de múltiples fuentes de datos y software», afirma un analista de negocio del centro.

La importancia de la información cualitativa extraída de esta revisión radica en que esta permite definir cómo configurar el terreno para emprender estas labores de rediseño de los procesos. No obstante, en última instancia, las decisiones de proceso —tanto si se trata de modificar un flujo como de automatizarlo— requieren datos reales y procesables de los propios procesos. Y, según el responsable de Operaciones digitales, es ahí donde la solución IBM Process Mining salva la situación. «Puesto que las decisiones relacionadas con los procesos se deben basar en el ROI, su valor depende del valor que tengan los modelos de descubrimiento de procesos y datos que las sustentan», explica. «La potencia de los algoritmos (de IBM Process Mining), junto con la gran variedad de canales de información de datos de aplicaciones empresariales que pueden ingerir, nos da la confianza de saber dónde tomar medidas, y cuál será el caso de negocio de dichas medidas».

Imaginemos, por ejemplo, un caso en el que se sabe que el plazo de entrega de los pedidos en una zona geográfica determinada es particularmente alto, y se sospecha que la causa de raíz es el flujo de recogida y embalaje del almacén. Al ejecutar ERP, CRM y otros datos relevantes a través de los modelos de IBM Process Mining, los miembros del equipo CoE no solo pueden corroborar esa hipótesis, sino también identificar efectos imprevistos del proceso que agraven el problema. «En algunos casos, sabíamos que había un cuello de botella debido a las desviaciones del proceso —señala el responsable de operaciones digitales—, pero nos sorprendió lo complejo que era el flujo, y el reducido número de pedidos del almacén que seguían realmente un flujo de proceso satisfactorio. Esa información basada en datos nos permitió diseñar una solución más apropiada y eficaz para el problema».

Decisiones inteligentes de automatización para aumentar el ROI

Para dar con el cambio de proceso preciso, es muy importante saber cuál será el impacto de ese cambio antes de que se implemente. Las funciones de simulación incorporadas de las soluciones de IBM Process Mining permiten que los diseñadores de procesos puedan probar el impacto probable de los cambios en términos de métricas clave, como el plazo de entrega y los requisitos de personal. Las mismas cualidades granulares y de autocontención del modelo también pueden revelar si un cambio en particular puede tener un impacto no previsto. «Hemos visto cómo aliviar un cuello de botella en un determinado punto del flujo puede hacer que se desarrolle otro en algún otro punto», indica el responsable de operaciones digitales. «Al revelar estos impactos a través del modelado dinámico, IBM Process Mining nos ha permitido adoptar un enfoque más global para optimizar los procesos».

En un caso digno de mención, el equipo de operaciones digitales quería entender cómo los cambios propuestos en el procesamiento de las consultas de soporte posventa al cliente afectarían a los cuellos de botella durante la llamada «alta carga», cuando el volumen se acercaba a los picos estacionales. Gracias a IBM Process Mining, pudieron en primer lugar identificar las partes más repetitivas del flujo de proceso que mejor se prestarían a la automatización. Al simular estos cambios, incluida la automatización de los segmentos clave del flujo de proceso, pudieron demostrar una disminución de hasta el 90 % en los tiempos de resolución de servicio al cliente, junto con una reducción del 46 % en el coste medio por resolución.

Aunque actualmente Max Mara está en una fase relativamente temprana de la automatización de procesos, el responsable de Operaciones digitales espera que se convierta en un elemento mucho más prominente de la estrategia de operaciones digitales de la compañía en un futuro próximo. Además, considera que IBM Process Mining es una herramienta esencial para trazar la configuración de este proceso. «Hacer inversiones estratégicas en automatización de procesos será fundamental para ofrecer la experiencia digital de alta calidad que esperan los clientes», explica. «Con IBM Process Mining, hemos adquirido una potente herramienta para identificar dónde arrojará más ventajas la automatización, tanto para nuestros clientes como para el progreso de nuestro negocio».

El responsable del Centro de competencias coincide. «Gracias al éxito claro de este proyecto, creemos que será el primero de muchos en diversas unidades de negocio de todo el mundo», afirma.

Logotipo de Max Mara Fashion Group

Acerca de Max Mara Fashion Group

Con sede en Reggio Emilia, Italia, Max Mara (enlace externo) es una compañía de moda global establecida en 1951. Con 41 empresas y más de 5500 empleados, Max Mara opera en 105 países. La empresa, de propiedad familiar, fue una de las primeras compañías de moda que se centró en la ropa lista para usar en el mercado de primera calidad. Hoy en día, la compañía dirige 10 marcas en todo el mundo.

Componentes de la solución
IBM® Process Mining

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

Producido en los Estados Unidos de América, octubre de 2022.

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