Desde que se convirtió en una de las primeras empresas de moda en apostar por la ropa de diseño "prêt-à-porter", el grupo italiano Max Mara Fashion Group ha demostrado un estilo pionero que le ha ayudado a destacarse en el mercado mundial de la moda. En la actualidad, ese mismo modelo de negocio, centrado en poner la moda de alta calidad al alcance de la gente común a través de una amplia gama de marcas, sigue teniendo tanto éxito como siempre.
Casi por definición, en la industria de la moda, estar atento a los cambios de tendencias y gustos es de rigor para que Max Mara siga siendo relevante y se mantenga fiel a su promesa como marca. Ese es el trabajo de diseñadores, gerentes de producto y otros cuyo enfoque es llevar la combinación correcta de productos al mercado.
Pero también hay otro lado del modelo de negocio de Max Mara que es esencial para que su clientela regrese: una experiencia de compra satisfactoria, ya sea a través de uno de los 10 sitios web específicos de la marca o en sus más de 2300 tiendas físicas en todo el mundo. La adopción de la digitalización y el marketing omnicanal ha sido una gran parte de la historia.
Para Max Mara, al igual que para muchas otras empresas, la llegada de la pandemia y los cambios en el comportamiento de compra que produjo, aceleraron una transformación digital que ya había puesto en marcha. De hecho, durante la pandemia, la participación digital del volumen de negocios casi se triplicó. Como si cruzase un umbral, la unidad de operaciones digitales de Max Mara, establecida al principio de su recorrido hacia la transformación digital, reconoció que la eficiencia de sus operaciones de back-end ahora tendría un impacto aún mayor en la satisfacción del cliente.
"Si imaginamos un "mapa de calor" de posibles mejoras en los procesos, nuestra zona más roja sería el ciclo completo de los pedidos, desde el procesamiento de los pedidos hasta el cumplimiento, el pago y el servicio al cliente", explica el jefe de operaciones digitales de Max Mara. "Y durante los picos de venta estacionales que experimentamos [normalmente en julio y diciembre], esas zonas rojas se intensifican aún más".
Los problemas en los procesos crean cuellos de botella, especialmente en las actividades vinculadas al depósito, entre la recolección, el embalaje y el envío. Al evaluar las opciones, el equipo de operaciones digitales de Max Mara consideró los enfoques tradicionales de rediseño de los procesos que se basaban en sistemas de inteligencia empresarial (BI, siglas en inglés de Business Intelligence) y en el conocimiento de primera línea de los analistas de negocios, los propietarios de procesos y otras partes interesadas para llegar al fondo de los problemas del flujo de procesos.
Si bien el equipo vio estos métodos como una parte necesaria de la optimización de los procesos, reconoció que era exactamente eso: solo una parte. "Los sistemas de BI son valiosos para señalar los síntomas de los problemas de los procesos", explica el jefe de operaciones digitales, "pero no tienen la capacidad de diagnosticar las causas principales, lo cual es fundamental para resolverlos". La visión más amplia de Max Mara era la capacidad de tomar medidas específicas, basadas en datos concretos. Eso significa no solo detectar los procesos que son ineficientes a nivel detallado, por ejemplo, los patrones de dotación de personal en un depósito concreto o el rendimiento de un proveedor logístico, sino también hacer proyecciones basadas en datos sobre cómo se afectarían las principales métricas operativas como consecuencia de los cambios en procesos específicos, ya sea porque se corrige un flujo de procesos o porque se automatiza.
Pero el equipo de operaciones digitales reconoció que la gran complejidad de las operaciones digitales de Max Mara hizo que lograr esta visión basada en datos fuera especialmente desafiante. “Vendemos en todo el mundo, y si bien el front-end de nuestro proceso de pedidos está bastante estandarizado, la parte física del flujo, más abajo en la pila de procesos, varía considerablemente según el país”, explica el líder de operaciones digitales. “Lo mismo ocurre con nuestros sistemas de soporte como ERP y CRM, que también han sido muy personalizados para adaptarlos a las necesidades locales”.
Tiempo de resolución reducido
Reducción de los tiempos de resolución del servicio al cliente en un 90 % en comparación con los enfoques manuales
Ahorro de costos
Reducción del costo promedio por resolución hasta en un 46 % al eliminar cuellos de botella
Max Mara reconoció que para mejorar el ciclo completo de los pedidos (OTC, siglas en inglés de Order-to-Cash), se necesitaba contar la capacidad de identificar con rapidez y precisión no solo dónde estaban los problemas, sino también qué correcciones generarían el ROI más alto. El equipo de operaciones digitales consideró que las herramientas avanzadas de detección de procesos eran el enfoque correcto. Más específicamente, buscaban una herramienta de detección de procesos que combinara la flexibilidad en la implementación con capacidades de modelado de procesos potentes y detallados.
Después de analizar una variedad de opciones, el equipo seleccionó la solución IBM® Process Mining, que observó como "la base más completa para la optimización de procesos basados en datos".
Hoy en día, esos esfuerzos se encuentran bajo la administración del Centro de Competencia para la optimización de procesos establecido como parte de la implementación de ocho meses de IBM Process Mining. El director del centro explica: "Brindamos soluciones técnicas de acuerdo con las necesidades del negocio y actuamos como un eje, coordinando el análisis y la implementación entre la empresa, nuestros socios de implementación y nuestra infraestructura de TI interna". El centro de competencia desempeñó un papel fundamental en el proyecto de Process Mining. Un analista de negocios del centro señala: "Junto con nuestra parte comercial, realizamos un análisis profundo del flujo existente del ciclo completo de pedidos en nuestro escenario complejo, con múltiples softwares y diversas fuentes de datos".
Los conocimientos cualitativos que surgen de esta revisión son importantes porque definen el terreno para los esfuerzos de rediseño de los procesos. Pero, en última instancia, las decisiones sobre procesos (ya sea cambiar un flujo o automatizarlo) requieren datos reales y procesables de los propios procesos. Y ahí, según el jefe de operaciones digitales, es donde la solución IBM Process Mining cierra la brecha. “Dado que las decisiones relacionadas con los procesos deben basarse en su ROI, son tan buenas como los datos y los modelos de detección de procesos que las sustentan”, explica. "La solidez de los algoritmos [de IBM Process Mining], junto con la amplitud de los datos de las aplicaciones empresariales que puede ingerir, nos da la confianza para saber dónde tomar medidas y cuál será la justificación económica para llevar a cabo esas acciones".
Por ejemplo, consideremos un caso en el que se sabe que el plazo de entrega de un pedido en una zona geográfica concreta es mayor, y se sospecha que la causa principal es el flujo de recogida y empaquetado en el depósito. Al ejecutar ERP, CRM y otros datos relevantes a través de los modelos de IBM Process Mining, los miembros del equipo de CoE no solo pueden corroborar esa hipótesis, sino también identificar efectos inesperados del proceso que están agravando el problema. "En algunos casos, sabíamos que había un cuello de botella debido a las desviaciones del proceso", dice el líder de operaciones digitales. Pero nos sorprendió lo complejo que era el flujo y la poca cantidad de pedidos del depósito que seguían realmente el flujo esperado del proceso.Esa información basada en datos nos permitió diseñar una solución más adecuada y eficaz para el problema".
Una gran parte del proceso correcto es saber cuál será el impacto de ese cambio antes de su implementación. Las capacidades de simulación incorporadas de la solución IBM Process Mining permiten que los diseñadores de procesos pueden probar el impacto probable de los cambios en términos de métricas clave, por ejemplo el tiempo de entrega y los requisitos de personal. Las mismas cualidades de detalle y autonomía del modelo también pueden revelar si un cambio particular puede tener algún efecto imprevisto. "Hemos visto cómo aliviar un cuello de botella en un punto del flujo puede hacer que se genere otro en algún otro punto", dice el líder de operaciones digitales. "Al revelar estos impactos a través del modelado dinámico, [IBM Process Mining] nos ha permitido adoptar un enfoque más integral para la optimización de procesos".
En un caso destacable, el equipo de operaciones digitales quería comprender cómo los cambios propuestos en el procesamiento de las consultas de soporte posventa afectarían los cuellos de botella durante la denominada "carga alta", cuando el volumen alcanzó picos estacionales. Con IBM Process Mining, primero pudieron identificar las partes más repetitivas del flujo de procesos que mejor se prestarían a la automatización. Al simular estos cambios, incluso la automatización de segmentos clave del flujo de procesos, pudieron demostrar una disminución de hasta el 90 % en los tiempos de resolución del servicio de atención al cliente, junto con una reducción del 46 % en el costo promedio por resolución.
Aunque hoy Max Mara está en las etapas relativamente iniciales de la automatización de procesos, el jefe de operaciones digitales espera que se convierta en un elemento mucho más prominente de la estrategia de operaciones digitales de la empresa en el futuro cercano. Además, ve a IBM Process Mining como una herramienta esencial para trazar ese recorrido. "Realizar inversiones estratégicas en la automatización de procesos será fundamental para ofrecer la experiencia digital de alta calidad que los clientes esperan", explica. “Con IBM Process Mining, hemos obtenido una poderosa herramienta para identificar dónde estará la mayor recompensa de la automatización, tanto para nuestros clientes como para nuestro negocio en el futuro”.
El responsable del centro de competencias está de acuerdo. "Creemos que el claro éxito de este proyecto lo convertirá en el primero de muchos en muchas de nuestras unidades de negocio en todo el mundo", afirma.
Con sede en Reggio Emilia, Italia, Max Mara (enlace externo a ibm.com) es una empresa global de moda establecida en 1951. Con 41 empresas y más de 5500 empleados, Max Mara opera en 105 países. De propiedad familiar, la empresa fue una de las primeras empresas de moda en centrarse en la ropa prêt-à-porter de alta gama. Hoy, la empresa opera 10 marcas en todo el mundo.
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Producido en los Estados Unidos de América, octubre de 2022.
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