MARKETING VISIBILITY: LA VISIBILITÀ NEI PROCESSI PER MIGLIORARE IL SERVIZIO AL CLIENTE

1. MARKETING VISIBILITY: LA VISIBILITÀ NEI PROCESSI PER MIGLIORARE IL SERVIZIO AL CLIENTE Paola Signori, Ivan Russo, Barbara Gaudenzi Università di Verona – Facoltà di Economia Società Italiana di Marketing IL MARKETING DELLE MEDIE IMPRESE LEADER DI MERCATO Parma, 24-25 novembre 2006

2. Agenda: • Ottica di analisi • Obiettivi del lavoro • Metodo e strumenti • I casi aziendali

3. Logica migliore servizio al cliente miglioramento nei processi (non solo interni) più visibilità/trasparenza utilizzo di tecnologie (priorità, impatto; benefici, rischi)?

4. Ottica: Supply Chain Visibility • Il servizio al cliente può essere la leva per ottenere il vantaggio competitivo (Christopher M. - Peck H., 2003) • Ciò passa anche attraverso una maggiore visibilità della supply chain (Ross et alii, 2004) e una integrazione tra le attività di marketing e logistica (Borghesi A., 2006) • Alcune tecnologie consentono una maggiore rapidità di risposta al mercato, conoscere la necessità del cliente e controllare i processi gestionali coordinando gli obiettivi di tutti gli attori della supply chain (Finkenzeller K., 2003) • La gestione dei rischi nella supply chain concorre a preservare il perseguimento degli obiettivi di servizio al cliente, flessibilità produttiva e reattività ai cambiamenti del mercato (Zsidisin G., 2004; Gaudenzi B. - Borghesi A., 2006)

5. Obiettivi • L’obiettivo d’indagine è riassumibile in tre punti: • prospettare soluzioni, anche tecnologiche, per migliorare la “visibilità” in alcune aree di opportunità di ogni impresa in esame; • discutere delle relative fattibilità e attrattività; • definire un possibile percorso di adozione di tali soluzioni o roadmap. • Il fine ultimo è stato il ricercare la massima visibilità nei processi lungo tutta la catena di fornitura e ridurre i relativi fattori di rischio.

6. Fonte: Unisys APPROFONDIMENTO: ESEMPI DI TECNOLOGIE Imports DC to Sales Channel DC Supplier Plant Client Plant to DC Retailer Port to plan RFID attivi GPS Satellite Codice Barre RFID passivi Cellulare WIFI RTLS

7. APPROFONDIMENTO: APPLICAZIONI Fonte: Accenture Tags Granularity Readers button Handhelds Unit Smart Shelves Passive Conveyor Case Semi-Passive Fork Truck Pallet Active Storage Location Container GPS Container Global – in transit

8. Metodo della ricerca LA DIAGNOSI PRE- INDAGINE LA VALUTAZIONE MAPPA SC AREE MIGLIORAMENTO VISIBILITY ROADMAP rischio • Preparazione due gruppi di lavoro: team di ricerca e team aziendale • Mappatura semplificata supply chain • Analisi dei “nodi” • Matrice Imprementazione / Importanza strategica • Valutazione Roadmap delle soluzioni:- Ricerca priorità Aree d’Opportunità- Analisi priorità Soluzioni • Monitoraggio del rischio • Ricerca aree di opportu-nità • Priorità • Applicazione a concetti di Visibility • Radar chart Importanza/ soddisfazione

9. Mappa semplificata Supply Chain ESEMPIO Gli strumenti della diagnosi First Mile Last Mile Imports DC DC to Sales Channel Supplier Plant Client Plant to DC Retailer Port to plan Reverse Logistics • First Mile (Supplier – DC) • Materie Prime • Componenti • Prodotti finiti • Ricambistica • Last Mile (DC – Clienti) • Prodotti Finiti • Ricambistica • Aftersales (servizio)(garanzia e non-garanzia) • Reverse Logistics • Sostituzione (Garanzia) • Recalls • Riciclaggio

10. Identificazione “nodi” e flussi principali ESEMPIO Gli strumenti della diagnosi Pick, Sort, Pack Ricevimento e Put Away Carico • Lenta localizzazione beni • Rotture di stock • Errori in Picking, Sorting & Packing • Inesatto carico e scarico di magazzino • Lenta conferma di picking • Container e cesti in circuito chiuso persi • Piazzale e baie affollati • Prodotti erroneamente posizionati • Lead-time ricevimento – beni in inventario • Prodotti persi ai docks • Gate-in: processi cartacei • Errori nel carico • Lente attività di carico • Baie di carico intasate • Lenta conferma di carico • ASN non automatizzata • Container e cesti a rendere persi

11. Ubicazione Specificità Stato Integrità Autenticità Produttività Gli strumenti della diagnosi Riesame delle aree di miglioramento attraverso concetti di Visibility Visibilità basata su Auto-id fornisce valore in diverse aree

12. Fonte: Unisys ESEMPIO Esempi di valore in termini di visibilità offribili dalle tecnologie

13. ESEMPIO Gli strumenti della diagnosi Analisi delle aree di opportunità con assegnazione di priorità

14. ESEMPIO Gli strumenti della valutazione Matrice Implementazione/Importanza strategica Alta • Importanza strategica • Valore • Aderenza piano strategico • Urgenza Integrità sigilli Inventario prodotti finiti Automazione Ricevimento Yard management Gestione richiami Controllo accessi In-transit visibility Importanza Strategica, Valore Picking per data scadenza Gestione resi • Implementazione • Tempo • Costo • Tecnologia • Adozione Accuratezza materie prime Gestione giacenze WIP Equipment tracking Bassa Implementazione Facile Più difficile

15. Gli strumenti della valutazione Il monitoraggio del rischio • Obiettivo: Analisi dei rischi che gravano sulla capacità delle imprese di perseguire i propri obiettivi, in particolare quello del miglioramento del servizio al cliente • Metodo: Costruzione di un cruscotto di fattori di rischio nelle aree della catena di fornitura (approvvigionamento, magazzino, processo produttivo e trasporto) valutazione dell’impatto di tali rischi sugli obiettivi

16. I casi • Caso Happy Home • Caso Smart Centre • Caso New Idea • Caso Sain Pietren

17. Visibilità delleSpedizioni Caso Happy Home: matrice Alta Controllo dellaSC/Visib. Performance) Visibilità ordiniin arrivo Containernon completi Conteggio da Produzione a Magazzino Tracciabilitàconsegne dalla Cina Documenti inesatti Importanza Strategica, Valore Bassa Implementazione Facile Più difficile

18. Caso Happy Home: analisi del rischio

19. Alta Visibilità delle spedizioni Visibilità sullo stock libero Visibilità sulle trattative commerciali Importanza Strategica, Valore Conoscenza dell’utilizzo del prodotto Inventario magazzino Servizi a valore aggiunto Bassa Implementazione Più difficile Facile Caso Smart Centre: matrice

20. Caso Smart Centre: analisi del rischio

21. Alta Forniture e tempi di consegna dalla Cina Visibilità magazzino finito Conoscenza dell’utilizzo del prodotto Inventario magazzino Assistenza clienti Bassa Implementazione Facile Più difficile Caso New Idea: matrice Importanza Strategica, Valore

22. Caso New Idea: analisi del rischio

23. Picking &Shipping Errors Visibilità lotti consegnati Conteggio Giacenze a Magazzino Caso Sain Pietren: matrice Alta Semplificareprocesso ricevimento Cliente Ricambi emanutenzione GestioneResi Importanza Strategica, Valore Conteggio da Produzione a Magazzino Bassa Implementazione Facile Più difficile

24. Caso Sain Pietren: analisi del rischio

25. Conclusioni e future linee di ricerca • La ricerca ha permesso di identificare le aree di opportunità per il miglioramento del servizio al cliente, derivanti dall’aumento della “Visibility” e dal monitoraggio del rischio nei processi lungo la supply chain. • Limiti: Il miglioramento nel servizio al cliente è misurato solo internamente. Il cliente finale percepisce tale miglioramento? • Future linee di ricerca: validare il metodo mediante ulteriori implementazioni aziendali.

26. Grazie per l’attenzione Domande…suggerimenti? Prof.ssa Paola Signori, paola.signori@univr.it Dr.Ivan Russo, ivan.russo@univr.it Dr.Barbara Gaudenzi, barbara.gaudenzi@univr.it Università di Verona – Facoltà di Economia

27. MARKETING VISIBILITY: LA VISIBILITÀ NEI PROCESSI PER MIGLIORARE IL SERVIZIO AL CLIENTE Paola Signori, Ivan Russo, Barbara Gaudenzi Università di Verona – Facoltà di Economia Società Italiana di Marketing IL MARKETING DELLE MEDIE IMPRESE LEADER DI MERCATO Parma, 24-25 novembre 2006