意大利 Max Mara Fashion Group 自成为最早推出“成衣”设计师服装的时装公司之一以来，它所展现出的先锋风格使其在全球时装市场中脱颖而出。这种商业模式专注于通过各种品牌让普通人接触到高品质时装，如今，它一如既往地帮助企业取得成功。
基本上按照时尚界的定义，密切关注不断变化的趋势和品味是 Max Mara 保持与时俱进并恪守其品牌承诺的必要条件。这是设计师、产品经理和其他专注于将正确产品组合推向市场的人的工作。
但 Max Mara 所用商业模式的另一个方面对于留住客户至关重要：即，无论是通过该公司 10 个品牌专用网站之一购买，亦或是在其全球超过 2,300 家实体店之一购买，均能提供令人满意的购买体验。数字化和全渠道营销的结合一直是其取得成功的重要因素之一。
对于 Max Mara 来说，与许多其他公司一样，新冠疫情的暴发及其带来的购买行为的变化加速了已经在进行的数字化转型。实际上，在疫情期间，数字业务量占总业务量的份额几乎增长了两倍。仿佛跨越了一个门槛，Max Mara 在数字化转型之旅早期成立的数字化运营部门认识到，后端运营的效率现在会对客户满意度产生更大的影响。
“如果您想象有一张潜在流程改进‘热力图’，我们最红的区域是订单到现金周期，即从订单处理到履行、支付和客户服务，”Max Mara 的数字化运营主管解释道，“在我们经历的季节性销售高峰期间[通常是在七月和十二月]，那些红色区域会变得更红。”
流程问题会造成瓶颈，特别是在拣货和包装以及运输之间基于仓库的活动范围内。在评估他们的选择时，Max Mara 的数字化运营团队考虑了传统的流程重新设计方法，这些方法依赖于商业智能 (BI) 系统以及业务分析师、流程所有者和其他利益相关者的一线洞察分析，以深入了解流程问题。
虽然团队将这些方法视为流程优化的必要组成部分，但他们也认识到这只是一部分：只是一部分。“BI 系统在指出流程问题的症状方面很有价值，”数字化运营主管解释说，“但它们在诊断问题的根本原因方面能力不足，而这对于解决问题至关重要。”Max Mara 的更广阔的愿景是，能够根据硬数据采取有针对性的行动。这意味着不仅要在细微层面上精确定位次优流程，例如，特定仓库的人员配备模式或物流提供商的绩效，还要以数据为导向，预测特定流程的变化，无论是修复流程还是实现流程自动化，而这些均会对关键运营指标产生影响。
但数字化运营团队认识到，Max Mara 数字化运营的绝对复杂性使得实现这一数据驱动的愿景尤其具有挑战性。“我们的产品销往世界各地，虽然我们订单流程的‘前端’相当标准化，但流程堆栈中较下方的流程物理部分因国家或地区而异，”数字化运营主管解释道，“我们的 ERP 和 CRM 等支持系统也是如此，它们也针对本地需求进行了大量定制。”
缩短解决时间
与采用手动方法相比，客户服务解决时间减少了 90%
成本节省
通过突破瓶颈，将每项分辨率的平均成本降低多达 46%
Max Mara 认识到，要改进其订单到现金 (OTC) 流程，它不仅需要能够快速准确地识别问题所在，而且还需要能够确定哪些修复措施可以带来最高的投资回报率。数字化运营团队认为正确的方法是采用先进的流程发现工具。更具体地说，他们寻求一种流程发现工具，可以将实施灵活性与强大、精细的流程建模功能结合起来。
在考虑了一系列选项后，该团队选择了 IBM® Process Mining 解决方案，他们认为该解决方案“为数据驱动的流程优化提供了最全面的基础”。
如今，这些工作由流程优化能力中心负责运行，该中心是 IBM Process Mining 为期八个月实施的一部分。该中心负责人解释道：“我们根据业务需求提供技术解决方案，我们作为枢纽实体，协调业务、实施合作伙伴和内部 IT 基础架构之间的分析和实施。”能力中心在 Process Mining 项目中发挥了关键作用。该中心的一位业务分析师表示：“我们与业务部门一起，对复杂、多软件、多数据源场景中现有的订单到现金流程进行了深入分析。”
本次审查得出的定性洞察分析很重要，因为它们定义了流程重新设计工作的布局。但归根结底，流程决策（无论是更改流程还是实现流程自动化）都需要来自流程本身的真实、可操作的数据。根据数字化运营主管的说法，这就是 IBM Process Mining 解决方案弥合差距的地方。“由于与流程相关的决策需要基于其投资回报率，因此它们的好坏取决于其背后的数据和流程发现模型，”他解释说，“[IBM Process Mining] 算法的优势以及它可以采集的企业应用程序数据源的广度，使我们有信心知道在哪里采取行动，以及这些行动的业务案例是什么。”
例如，考虑这样一种情况：已知特定地区的订单提前期较长，并且怀疑的根本原因是仓库的拣货和包装流程。通过 IBM Process Mining 模型运行相关 ERP、CRM 和其他数据，卓越中心 (CoE) 团队的成员不仅可以证实该假设，还可以查明导致问题复杂化的意外流程影响。“在某些情况下，我们知道由于流程偏差而存在瓶颈，”数字化运营主管表示，“但流程的复杂性以及仓库中真正遵循‘快乐路径’流程的订单数量之少，这让我们感到惊讶。这种数据驱动的洞察分析使我们能够设计出更合适、更有效的解决方案来解决问题。”
提出正确流程变更的一个重要部分是在实施之前了解变更会产生什么影响。IBM Process Mining 解决方案的内置模拟功能意味着流程设计师可以测试提前期和人员配备需求等关键指标变化可能产生的影响。模型同样精细、独立的属性还可以揭示特定变更是否会产生意想不到的影响。“我们已经发现，突破流程中某一点的瓶颈如何会导致另一个瓶颈在其他点发展，”数字化运营主管表示，“通过动态建模揭示这些影响，我们借助 [IBM Process Mining] 能够采取更全面的方法来优化流程。”
在一个值得注意的案例中，数字化运营团队希望了解客户售后支持查询处理中拟议的变更会如何影响所谓的“高负载”（即流量达到季节性峰值时）期间的瓶颈。使用 IBM Process Mining，他们首先能够识别流程中最适合自动化的重复性较高的部分。通过模拟这些变更（包括关键流程部分的自动化），他们能够证明客户服务解决时间缩短了 90%，每次解决的平均成本降低了 46%。
虽然目前 Max Mara 处于流程自动化的相对早期阶段，但数字化运营主管预计，不久的将来它将成为公司数字化运营战略中更加重要的元素。他将 IBM Process Mining 视为打造这一旅程的重要工具。“对流程自动化进行战略投资对于提供客户期望的高质量数字化体验至关重要，”他解释道，“借助 IBM Process Mining，我们获得了一个强大的工具，可以确定自动化在哪些方面可以为我们的客户和我们的未来业务带来最高回报。”
能力中心负责人表示同意这一说法。“我们相信，该项目取得了明显的成功，这将让它成为我们全球范围内一系列业务部门的众多项目中的第一个项目，”他说。
Max Mara（ibm.com 外部链接）总部位于意大利雷焦艾米利亚，是一家成立于 1951 年的全球化时装公司。Max Mara 旗下拥有 41 家公司和超过 5,500 名员工，业务遍及 105 个国家或地区。它是一个家族企业，是首批专注于高档成衣的时装公司之一。如今，该公司在全球经营着 10 个品牌。
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2022 年 10 月在美国制作。
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