이탈리아의 Max Mara Fashion Group은 '기성복' 디자이너 의류를 도입한 선도적인 패션 기업이 된 이후 전 세계 패션 시장에서 두각을 나타내는 데 도움이 된 선구적인 스타일을 선보였습니다. 현재는 다양한 브랜드를 통해 평범한 사람들도 고급 패션을 접할 수 있도록 하는데 초점을 맞춘 비즈니스 모델로 최대의 성과를 이어나가고 있습니다.

패션 업계에서 변화하는 트렌드와 취향을 중시하는 것은 Max Mara가 소비자와의 관계를 유지하고 브랜드 약속을 충실히 이행하기 위한 필수 조건입니다. 그리고 디자이너, 제품 관리자, 그리고 올바른 제품을 시장에 출시하는 데 주력하는 사람들의 임무입니다.

그러나 Max Mara의 비즈니스 모델에는 고객의 재방문을 유도하는 데 필수적인 또 다른 측면이 있습니다. 즉, 회사의 10개 브랜드별 웹사이트 중 하나를 통하거나, 2,300개가 넘는 전 세계의 오프라인 매장을 통해 만족스러운 구매 경험을 제공해야 한다는 것입니다. 여기서 가장 큰 부분을 차지한 것이 바로 디지털화와 옴니채널 마케팅이었습니다.

다른 많은 회사와 마찬가지로 Max Mara도 팬데믹으로 인한 구매 행동의 변화로 이미 진행 중이었던 디지털 혁신을 가속화해야 했습니다. 실제로 팬데믹 기간 동안 전체 비즈니스에서 디지털이 차지하는 비중이 3배가 되었습니다. Max Mara의 디지털 운영 부서는 디지털 혁신 여정 초기에 설립되었으며, 이제 백엔드 운영의 효율성이 고객 만족도에 훨씬 더 큰 영향을 미칠 것이라는 사실을 깨달았습니다.

Max Mara의 디지털 디지털 운영 책임자는 "잠재적인 프로세스 개선의 '히트맵'을 상상할 때 가장 중요한 부분은 주문 처리부터 이행, 결제, 고객 서비스에 이르는 주문-결제 주기일 것입니다."라고 말하면서, "그리고 "시즌별 매출(일반적으로 7월과 12월)이 급증하는 동안 이러한 레드존은 더욱 중요해질 것입니다."라고 덧붙입니다.

프로세스 문제는 특히 피킹과 포장, 그리고 배송에 이르는 광범위한 창고 기반 활동에서 병목 현상을 유발합니다. Max Mara의 디지털 운영 팀은 옵션을 평가할 때 비즈니스 인텔리전스(BI) 시스템과 비즈니스 분석가, 프로세스 소유자, 기타 이해 관계자 등 최전선 인력의 인사이트에 의존하여 프로세스 흐름 문제의 근본 원인을 파악하기 위해 기존 프로세스를 재설계하는 방식을 고려했습니다.

팀은 이 접근 방식이 프로세스 최적화에 필수적이면서, 동시에 단지 일부일 뿐이라는 점을 깨달았습니다. 디지털 운영 책임자는 "BI 시스템은 프로세스 문제의 증상을 정확히 파악하는 데 유용하지만 문제를 해결하는 데 중요한 근본 원인을 진단하지는 못합니다."라고 말합니다. Max Mara의 원대한 비전은 신빙성 있는 데이터를 기반으로 표적을 정해 조치를 취할 수 있는 능력을 갖추는 것이었습니다. 즉, 특정 창고에 직원을 배치하는 패턴이나 물류 제공업체의 성과와 같은 세부적인 수준에서 부적절한 프로세스를 정확히 찾아낼 뿐만 아니라 프로세스 흐름을 수정하든, 자동화하든, 구체적인 프로세스의 변화가 어떻게 주요 운영 지표에 영향을 미치는지 데이터에 기반하여 예측할 수 있는 능력을 의미합니다.

그러나 디지털 운영 팀은 Max Mara의 디지털 운영이 매우 복잡하기 때문에 이러한 데이터 기반 비전을 실현하는 것이 특히 어렵다는 점을 깨달았습니다. 디지털 운영 책임자는 "우리 제품은 전 세계에 판매되고 있습니다. 주문 프로세스의 '프론트 엔드'는 상당히 표준화되어 있지만 프로세스 스택 흐름의 더 아래에 있는 물리적 부분은 국가마다 상당히 다릅니다."라고 말하면서, "ERP와 CRM 같은 지원 시스템도 마찬가지이며 현재 요구사항에 맞게 고도로 맞춤화되어 있습니다."라고 덧붙입니다.

수동 접근 방식에 비해 고객 서비스 해결 시간

90%

단축

병목 현상을 해결하여 문제 해결당 최대

46%

평균 비용 감소

프로세스 마이닝을 통해 주문-결제를 개선하는 방법

Max Mara는 주문-결제(OTC) 프로세스를 개선하기 위해 문제가 발생한 위치와 최고의 ROI를 이끌어내는 수정사항을 빠르고 정확하게 식별하는 기능이 필요하다는 것을 인식했습니다. 디지털 운영 팀은 고급 프로세스 검색 도구를 가장 적합한 접근 방식으로 간주했습니다. 더 구체적으로 말하면, Max Mara는 유연한 구현과 강력하고 세분화된 프로세스 모델링 기능을 결합한 프로세스 검색 도구를 모색했습니다.

다양한 옵션을 살펴본 후 팀은 "데이터 기반 프로세스 최적화를 위한 가장 포괄적인 기반"을 제공하는 IBM® Process Mining 솔루션을 선택했습니다.

창고에서 재고 조사 중인 관리자 및 감독자

오늘날 이러한 활동은 8개월에 걸친 IBM Process Mining 구현 과정의 일부로 설립된 프로세스 최적화 역량 센터에서 수행됩니다. 센터의 책임자는 "우리는 비즈니스 요구사항에 따라 기술 솔루션을 제공하고 비즈니스, 구현 파트너, 내부 IT 인프라 간의 분석과 구현을 조정하는 중추적 역할을 합니다."라고 설명합니다. 역량 센터는 프로세스 마이닝 프로젝트에서 중요한 역할을 했습니다. 이 센터의 비즈니스 분석가는 "비즈니스 측면과 함께 복잡한 다중 소프트웨어, 다중 데이터 소스 시나리오에서 기존의 주문-결제 흐름에 대한 심층 분석을 수행했습니다."라고 말합니다.

이 검토 결과로 도출되는 정성적 인사이트는 프로세스 재설계가 필요한 상황을 정의하므로 중요합니다. 그러나 궁극적으로 흐름을 변경하든, 자동화하든, 프로세스 결정에는 프로세스 자체에서 실행 가능한 실제 데이터가 필요합니다. 그리고 디지털 운영 책임자에 따르면 여기에서 IBM Process Mining 솔루션이 그 격차를 해소합니다. "프로세스 관련 의사결정은 ROI를 바탕으로 하므로 ROI의 기반이 되는 데이터 및 프로세스 검색 모델에 좌우됩니다."라고 설명하면서, "[IBM Process Mining] 알고리즘을 사용하면 수집할 수 있는 광범위한 엔터프라이즈 애플리케이션 데이터 피드와 함께 조치를 취해야 할 위치와 해당 조치의 비즈니스 케이스가 무엇인지 확신할 수 있습니다."라고 덧붙입니다.

예를 들어 특정 지역의 주문 리드 타임이 더 높고, 근본 원인으로 창고의 피킹 및 포장 흐름이 의심되는 상황을 가정해 보겠습니다. IBM Process Mining 모델을 통해 관련 ERP, CRM 및 기타 데이터를 실행함으로써 CoE 팀 구성원은 이 가설을 확증할 뿐만 아니라 문제를 악화시키는 예기치 않은 프로세스의 영향을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 디지털 운영 팀 책임자는 "경우에 따라 프로세스의 편차로 인해 병목현상이 발생했습니다."라고 말하면서, "그러나 흐름의 복잡성, 그리고 실제로 '올바른' 프로세스 흐름을 따른 창고 주문이 얼마나 적은지에 놀랐습니다. 이러한 데이터 기반 인사이트를 통해 우리는 문제에 대해 보다 적절하고 효과적인 해결책을 설계할 수 있었습니다."라고 덧붙입니다.

최고의 ROI를 위한 스마트한 자동화 결정

올바른 프로세스 변경을 제안하는 데 있어 가장 중요한 부분을 차지하는 것은 변경사항을 구현하기 전에 그로 인한 영향을 파악하는 것입니다. IBM Process Mining 솔루션에 내장된 시뮬레이션 기능을 사용하면 프로세스 설계자는 리드 타임 및 인력 요구사항과 같은 주요 지표에 미치는 변경사항의 영향을 테스트할 수 있습니다. 세분화 수준이 동일한 독립 실행형 모델의 품질을 통해 특정 변경사항이 예기치 않은 영향을 미치는지 여부를 파악할 수 있습니다. 디지털 운영 팀 책임자는 "흐름의 한 지점에서 병목현상을 해소해도 다른 지점에서 병목현상이 발생할 수 있습니다."라고 말하면서, "[IBM Process Mining]은 동적 모델링을 통해 이러한 영향을 밝힘으로써 우리가 프로세스 최적화에 대해 보다 총체적인 접근 방식을 취할 수 있게 했습니다."라고 덧붙입니다.

한 가지 주목할 만한 케이스의 예를 들면, 디지털 운영 팀은 고객 판매 후 지원 문의를 처리하는 과정에서 제안된 변경사항이 소위 "고부하" 상태에서의 병목현상에 어떤 영향을 미치는지 알고 싶었습니다. 먼저 IBM Process Mining을 사용하여 자동화에 가장 도움이 되는 프로세스 흐름의 반복적인 부분을 식별할 수 있었습니다. 그리고 주요 프로세스 흐름의 자동화를 포함하여 이러한 변경사항을 시뮬레이션함으로써 고객 서비스 해결 시간을 최대 90% 단축하고 해결당 평균 비용을 46% 줄일 수 있음을 입증했습니다.

오늘날 Max Mara는 프로세스 자동화의 비교적 초기 단계에 있지만, 디지털 운영 책임자는 이것이 가까운 미래에는 회사의 디지털 운영 전략에서 훨씬 더 중요한 요소가 될 것이라고 기대합니다. 그리고 이러한 여정을 매핑하는 필수적인 도구로 IBM Process Mining을 꼽으면서, "프로세스 자동화에 대한 전략적인 투자는 고객들이 기대하는 고품질의 디지털 경험을 제공하는 데 매우 중요합니다."라고 설명합니다. 그리고 이어서 "IBM Process Mining 덕분에 우리는 자동화가 고객과 비즈니스 모두에 가장 큰 이익이 되는 부분을 파악할 수 있는 강력한 도구를 얻었습니다."라고 덧붙입니다.

역량 센터의 책임자도 이에 동의하면서, "이 프로젝트에서 분명한 성공을 거두면 전 세계 다양한 사업 분야에 걸친 많은 프로젝트 중 첫 번째 프로젝트가 될 것이라고 생각합니다."라고 말합니다.

Max Mara Fashion Group 로고

Max Mara Fashion Group 정보

1951년에 설립된 Max Mara(외부 링크)는 이탈리아의 레지오 에밀리아에 본사를 둔 글로벌 패션 기업입니다. 41개 회사와 5,500명 이상의 직원을 둔 Max Mara는 105개국에서 비즈니스를 운영하고 있습니다. 가족 소유의 이 회사는 고급 기성복에 초점을 맞춘 최초의 패션 회사 중 하나였습니다. 현재 이 회사는 전 세계적으로 10개의 브랜드를 운영하고 있습니다.

솔루션 컴포넌트
IBM® Process Mining

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

미국에서 제작, 2022년 10월.

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