Desde que se tornou uma das primeiras empresas de moda a produzir roupas de grife "prontas para usar", o Max Mara Fashion Group, da Itália, demonstrou um estilo pioneiro que o ajudou a se destacar no mercado global de moda. Hoje, esse mesmo modelo de negócios — com foco em tornar a moda de alta qualidade acessível às pessoas comuns por meio de uma ampla gama de marcas — é mais bem-sucedido do que nunca.
Quase por definição na indústria da moda, ficar de olho nas mudanças de tendências e gostos é fundamental para que a Max Mara se mantenha relevante e fiel ao seu compromisso de marca. Esse é o trabalho de designers, gerentes de produto e outras pessoas cujo foco é levar a combinação certa de produtos para o mercado.
Mas há também um outro lado do modelo de negócios da Max Mara que é essencial para manter a clientela: uma experiência de compra satisfatória, seja por meio de um dos 10 sites específicos da marca da empresa ou de mais de 2.300 lojas físicas em todo o mundo. A digitalização e o marketing omnicanal têm feito uma grande diferença.
Para a Max Mara, como muitas outras empresas, a pandemia — e as mudanças no comportamento de compra que ela trouxe — acelerou uma transformação digital que já estava em andamento. Na verdade, ao longo da pandemia, a parcela digital do volume de negócios quase triplicou. Como se ultrapassasse um limite, a unidade de operações digitais da Max Maria — criada no início da jornada de transformação digital — reconheceu que a eficiência das operações de back-end teria um impacto ainda maior na satisfação do cliente.
"Se você imaginar um "mapa de calor" de possíveis melhorias de processo, nossa zona mais vermelha seria o ciclo do pedido ao pagamento, do processamento do pedido ao serviço ao cliente, pagamento e atendimento ao cliente", explica o chefe de operações digitais da Max Mara. "E durante os aumentos sazonais nas vendas (normalmente em julho e dezembro), observamos que essas zonas vermelhas ficam ainda mais vermelhas."
Problemas de processo criam gargalos, sobretudo nas atividades do almoxarifado entre coleta, embalagem e expedição. Ao avaliar as opções, a equipe de operações digitais da Max Maria considerou abordagens tradicionais de redesenho de processos que dependiam de sistemas de Business Intelligence (BI) e insights de linha de frente de analistas de negócios, proprietários de processos e outros stakeholders para acabar com os problemas de fluxo de processos.
Embora a equipe tenha visto esses métodos como uma parte necessária da otimização do processo, eles reconheceram que eram exatamente isso: apenas uma parte. “Os sistemas de BI são importantes para apontar sintomas de problemas de processo”, explica o chefe de operações digitais, “mas não são tão capazes de diagnosticar as causas raiz, o que é fundamental para solucionar os problemas”. A visão mais abrangente da Max Mara era realizar ações direcionadas com base em dados concretos. Isso significa não apenas identificar processos abaixo do ideal em nível granular — por exemplo, padrões das equipes de um determinado almoxarifado ou o desempenho de um provedor de logística —, mas também fazer projeções baseadas em dados que mostram como mudanças específicas em processos — sejam ajustes ou automatização de fluxos de processo — afetariam as principais métricas operacionais.
Mas a equipe de operações digitais reconheceu que a grande complexidade das operações digitais da Max Maria tornou essa visão orientada por dados especialmente desafiadora. "Vendemos em todo o mundo e, embora o 'front-end' do nosso processo de pedidos seja bastante padronizado, a parte física do fluxo — mais abaixo na pilha de processos — varia consideravelmente de acordo com o país", explica o líder de operações digitais. "O mesmo acontece com nossos sistemas de suporte, como ERP e CRM, que também foram altamente personalizados para as necessidades locais."
Redução do tempo de resolução
Tempos de resolução de serviço ao cliente reduzidos em 90% em comparação a processos manuais
Economia de custo
Redução do custo médio por resolução em até 46% com a eliminação de gargalos
A Max Mara reconheceu que, para melhorar os processos de Order-to-Cash (OTC), precisava saber com rapidez e precisão não apenas onde os problemas estavam, mas também quais correções aumentariam o ROI. A equipe de operações digitais viu nas ferramentas avançadas de descoberta de processos a abordagem certa. Mais especificamente, eles buscaram uma ferramenta de descoberta de processos que combinava flexibilidade de implementação com poderosos recursos granulares de modelagem de processos.
Depois de analisar várias opções, a equipe selecionou a solução IBM® Process Mining, que considerou como "a base mais abrangente para otimização de processos orientada por dados".
Hoje, esses esforços são executados pelo Centro de Competência de otimização de processos, que atua como parte da implementação de oito meses do IBM Process Mining. O responsável do Centro explica: “Fornecemos soluções técnicas de acordo com as necessidades do negócio e atuamos como uma entidade pivô, coordenando a análise e a implementação entre o negócio, os nossos parceiros de implementação e a nossa infraestrutura interna de TI”. O Centro de Competência teve um papel importante no projeto de mineração de processos.Um analista de negócios do Centro afirma: “Junto com nosso lado de negócios, realizamos uma análise aprofundada do fluxo Order-to-Cash em nosso cenário complexo, com vários softwares e fontes de dados”.
Os insights qualitativos que vieram dessa revisão são importantes, porque definem a configuração do terreno para para o redesenho do processo. Mas, em última análise, as decisões do processo — seja alterar ou automatizar um fluxo — exigem dados reais e acionáveis dos próprios processos. E isso, de acordo com o diretor de operações digitais, é onde a solução IBM Process Mining faz a diferença."Como as decisões relacionadas a processos precisam ser baseadas em ROI, elas dependem dos modelos de descoberta de dados e processos utilizados", explica. "A força dos algoritmos [do IBM Process Mining], junto com a amplitude dos feeds de dados de aplicativos corporativos que ele pode ingerir, traz a confiança para saber onde agir e qual será o resultado comercial dessas ações."
Considere, por exemplo, um caso em que se sabe que o prazo de entrega do pedido em determinada região é maior, e a causa raiz suspeita é o fluxo de coleta e embalagem do almoxarifado. Ao executar dados relevantes de ERP, CRM e outros dados por meio dos modelos IBM Process Mining, os membros da equipe de CoE podem não apenas confirmar essa hipótese, mas também identificar impactos inesperados no processo que estejam agravando o problema. "Em alguns casos, sabíamos que havia um gargalo devido a desvios no processo", diz o líder de operações digitais. Mas ficamos surpresos com a complexidade do fluxo e com o fato de que poucos pedidos no depósito realmente seguiam o fluxo ideal do processo do. Esse insight orientado por dados permitiu que projetássemos uma correção mais adequada e eficaz para o problema."
Para encontrar a mudança de processo certa, é preciso saber qual será o impacto dessa mudança antes que ela seja implementada. Os recursos integrados de simulação da solução IBM Process Mining permitem que os designers de processos testem o provável impacto das mudanças em termos de métricas importantes, como tempo de espera e requisitos de pessoal. As mesmas qualidades granulares e autocontratadas do modelo também podem revelar se uma mudança específica pode ter impactos imprevistos. "Vimos que aliviar um gargalo em um ponto do fluxo pode fazer com que outro apareça em um ponto diferente", diz o líder de operações digitais. "Ao revelar esses impactos por meio da modelagem dinâmica, a [IBM Process Mining] nos permitiu adotar uma abordagem mais holística para a otimização de processos."
Em um caso famoso, a equipe de operações digitais queria entender como as mudanças propostas no processamento de consultas de suporte pós-vendas do cliente afetariam os gargalos durante a chamada "alta carga", que é quando o volume estava atingindo os picos sazonais. Usando o IBM Process Mining, eles conseguiram identificar as partes mais repetitivas do fluxo de processo que seriam melhores para a automação. Ao simular essas mudanças, incluindo a automação dos principais segmentos de fluxo de processo, eles conseguiram demonstrar uma redução de até 90% nos tempos de resolução do serviço ao cliente, além de uma redução de 46% no custo médio por resolução.
Embora a Max Mara esteja hoje em estágios relativamente iniciais da automação de processos, o diretor de operações digitais espera que ela se torne um elemento muito mais proeminente da estratégia de operações digitais da empresa em um futuro próximo. E ele vê o IBM Process Mining como uma ferramenta essencial para mapear essa jornada. "Fazer investimentos estratégicos em automação de processos será fundamental para oferecer a experiência digital de alta qualidade que os clientes esperam", ele explica. "Com o IBM Process Mining, ganhamos uma ferramenta poderosa para identificar onde a automação terá o maior retorno, tanto para nossos clientes quanto para nossos negócios daqui para frente."
A liderança do Centro de Competências concorda. "Acreditamos que o sucesso evidente desse projeto o tornará o primeiro de muitos em várias de nossas unidades de negócios no mundo", ele afirma.
Com sede em Reggio Emilia, Itália, a Max Mara (link fora do ibm.com) é uma empresa global de moda criada em 1951. Com 41 empresas e mais de 5.500 funcionários, a Max Mara opera em 105 países. De propriedade familiar, a empresa foi uma das primeiras empresas de moda a se concentrar em roupas prêt-à-porter. Atualmente, a empresa opera 10 marcas em todo o mundo.
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