Die Top-Führungskraft betrachtete den Quartalsbericht mit einem verwirrten Gesichtsausdruck. Die Zahlen ergaben keinen Sinn. Obwohl sie sich sehr bemühten, die Kosten zu minimieren und Gespräche mit mehreren Lieferanten führten, waren die Ausgaben im Vergleich zum Vorjahr dennoch um 8 % gestiegen. Die Abteilungen kauften Dinge von Dutzenden von Lieferanten, von denen sie einige noch nie zuvor gehört hatten. Die IT-Mitarbeiter bezahlten Abonnements für Software. Das Marketing arbeitete mit einer Reihe verschiedener Agenturen zusammen. Das operative Geschäft hatte Kontakte zu Anbietern, die der Einkauf nicht kannte. Das Geld floss in alle Richtungen, aber niemand konnte sagen, wohin es floss oder warum.
Kommt Ihnen das bekannt vor? Dieses Szenario spielt sich täglich in Sitzungssälen aller Unternehmen ab. Unternehmen geben jedes Jahr Millionen von Dollar aus, aber sie haben nicht die grundlegenden Werkzeuge, um herauszufinden, wie sie ihr Geld ausgeben. Es ist, als würde man ein Auto mit einer trüben Windschutzscheibe fahren; man weiß, dass man sich bewegt.
Spend Analytics entwickelt sich von einem "Nice-to-have"-Reporting-Tool zu einem leistungsstarken Tool, um die besten Angebote beim Einkauf zu erhalten.
Was ist Spend Analytics und wie funktioniert es?
Spend Analytics ist die organisierte Art, Ausgabendaten zu sammeln, zu bereinigen, zu sortieren und zu untersuchen, um Ausgaben zu senken, die Produktivität zu steigern und die Einhaltung von Vorschriften im Auge zu behalten. Stellen Sie es sich so vor, dass Ihr Einkaufspersonal einen Röntgenblick auf jeden Dollar erhält, der in Ihr Unternehmen fließt. Dadurch können sie Trends, Ineffizienzen und Chancen erkennen, die in nicht verbundenen Datensystemen schwer zu finden wären.
Spend Analytics geht über das typische Reporting hinaus, das Ihnen nur zeigt, wie viel Sie ausgegeben haben. Es beantwortet wichtige strategische Fragen wie "Von wem kaufen wir ein?" Was kaufen wir? Welche Abteilungen geben das meiste Geld aus? Erhalten wir gute Preise? Halten sich die Mitarbeiter an die Regeln für den Einkauf?
Moderne Spend Analytics-Plattformen sammeln Daten aus vielen Quellen, wie z. B. ERP-Systemen, Bestellungen, Rechnungen, Kreditkartentransaktionen und Lieferantenverträgen. Sie verwenden dann modernste Technologien wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um diese Daten automatisch zu sortieren und zu analysieren. Früher brauchten die Einkaufsteams Wochen oder Monate, um dies von Hand zusammenzustellen, aber heute können sie es in Stunden oder sogar Minuten erledigen.
Der Business Case: Warum Spend Analytics einen außergewöhnlichen ROI liefert
Unternehmen, die fortschrittliche Spend Analytics nutzen, erzielen hervorragende Renditen. Hobson & Company stellte fest, dass Organisationen, die vollständige Spend Analytics-Systeme nutzten, 80 % der Zeit einsparten, die sie für das Sammeln und Analysieren verschiedener Ausgabendaten aufwendeten. Sie verzeichneten auch einen Anstieg der ansprechbaren Ausgaben um 10 % und einen Preisrückgang um 5 %, selbst wenn die Marktpreise stiegen.
Eine unabhängige Studie zeigt, dass Einkaufsunternehmen, die Spend Analytics nutzen, bis zu 63 Mal mehr Geld zurückerhalten, dank sofortiger Einsparungen und Verbesserungen in ihrer Arbeitsweise. Laut einer McKinsey-Studie kann der effektive Einsatz von Daten im Einkauf die Wertschöpfungsbemühungen um bis zu 200 % steigern.
Die Auswirkungen auf die Finanzen sind beträchtlich. Unternehmen verpassen Einsparmöglichkeiten, weil sie diese nicht klar erkennen können, was sie zwischen 15 und 55 Millionen Dollar für jede 500 Millionen Dollar an Ausgaben kostet. Gartner sagt, dass fragmentierte Ausgabendaten zu Ineffizienzen im Einkauf führen können, die Unternehmen 3 % bis 11 % ihrer geplanten Ausgaben pro Jahr kosten, ein Verlust, der sich jedes Jahr verschlimmert.
Denken Sie zum Beispiel an Folgendes: Ein multinationales Industrieautomatisierungsunternehmen, das etwa 2 Milliarden Euro pro Jahr ausgibt, hatte Schwierigkeiten, Daten über mehr als 10 alte ERP-Systeme hinweg zu verwalten, die keine einheitlichen Prozesse oder Möglichkeiten zur Überwachung von Lieferanten hatten. Das Unternehmen war in der Lage, alle seine Ausgaben einzusehen, genaue 12-Monats-Prognosen zu erstellen und mithilfe von KI-gesteuerten Dashboards potenzielle Einsparungen von mehr als 5 % zu erzielen, nachdem es eine vollständige Spend Analytics-Lösung implementiert hatte.
Ein praktischer Fahrplan für die Nutzung von Spend Analytics
Ein geplanter Ansatz zur Implementierung von Spend Analytics, der sich darauf konzentriert, schnelle Erfolge zu erzielen und gleichzeitig die vollen Fähigkeiten auszubauen, ist der Schlüssel zum Erfolg.
Klare Ziele und Vorgaben festlegen
Finden Sie heraus, welche Informationen benötigt werden, einschließlich der Auswirkungen auf Ihre Geldausgabe: wie Sie Ihre Arbeit besser verbessern können. Legen Sie Ziele fest und verfolgen Sie sie mit den richtigen Key Performance Indicators. Bestimmen Sie, welche Bereiche am wichtigsten sind: Bereiche mit erheblichen Ausgaben, verschiedene Lieferanten, auslaufende Verträge oder Artikel, deren Preise vom Markt abhängen.
Datenquellen finden und kombinieren
Identifizieren Sie alle wichtigen Datenquellen des Unternehmens. Dazu gehören ERP-Systeme, Sourcing-Plattformen, Kreditorenbuchhaltung, Kreditkartenkäufe oder Lieferantenverträge. Stellen Sie sicher, dass die Daten abgerufen werden, indem Sie Teilnehmer aus verschiedenen Abteilungen einbeziehen, um die Daten zu erfassen. Die Analyse ist nur so gut wie die Qualität der Daten, und je besser die Daten zusammengestellt werden, desto besser ist die Analyse.
Daten sauber und konsistent machen
Um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, sind genaue Daten erforderlich. Bewerten Sie die Daten genau, um Inkonsistenzen zu erkennen und zu beheben. Stellen Sie sicher, dass die Formate konsistent sind, die Deskriptoren eindeutig sind und die Informationen über Sprachen, Währungen und Standorte hinweg identisch sind. Dies bereitet die Daten für eine genaue Analyse vor, indem der Bedarf an manuellen Änderungen zu einem späteren Zeitpunkt minimiert wird.
KI und Automatisierung nutzen
Die heutigen Spend Analytics-Lösungen nutzen KI, um Ihre Ausgabendaten automatisch zu kategorisieren, Ausreißer zu identifizieren und Ihnen präskriptive Erkenntnisse zu liefern. KI-gestützte Lösungen können die Zeit für die Gruppierung und Klassifizierung von Lieferanten im Durchschnitt um über 90 % reduzieren. Umgekehrt verbessern sich Modelle des maschinellen Lernens, je mehr Daten sie verarbeiten. Organisationen, die KI-gestützte Spend Analytics nutzen, geben an, dass sie in wenigen Minuten Erkenntnisse gewinnen können, für deren Aggregation ein Team von Analysten normalerweise Wochen benötigen würde.
Betrachten und entwickeln Sie neue Ideen
Eine der Empfehlungen ist, dass Sie wichtige Finanzkennzahlen wie Kosten pro Einheit, Budgetabweichungen, Lieferantenleistung und Cashflow regelmäßig überprüfen und überwachen sollten. Auf diese Weise können Sie die Effektivität der Ausgaben beurteilen, Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren und die Datenprozesse so optimieren, dass sie bessere Daten liefern.
Überwachen Sie die Leistung und nehmen Sie Änderungen vor
Überprüfen und berichten Sie regelmäßig über Finanzdaten! Um Bereiche zu beurteilen, in denen die Ausgaben verbessert werden können, und um zu beurteilen, wie effektiv die Ausgaben sind, sollten wichtige KPIs wie Kosten pro Einheit, Budgetabweichung, Lieferantenleistung und Cashflow berücksichtigt werden.
Wie UnivDatos Ihnen bei der Transformation Ihrer Einkaufsfunktion helfen kann
UnivDatos verfügt über fundierte Expertise in der Einkaufsberatung und im Spend Analytics-Bereich, um Organisationen dabei zu helfen, fragmentierte Ausgabendaten in verwertbare Informationen umzuwandeln, die messbare Ergebnisse erzielen. Unsere umfassende Strategie beginnt mit der Sammlung verschiedener Datenformen aus ERP-Systemen, Bestellungen, Rechnungen, Verträgen mit Lieferanten, und dann wenden wir verschiedene Methoden der Datenbereinigung rigoros an, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Mithilfe von KI-basierter Klassifizierung und Algorithmen des maschinellen Lernens können wir die Kategorisierung aller Ausgabendaten mithilfe von Standardtaxonomien oder einer benutzerdefinierten Kategorisierung, die auf Ihr Unternehmen zugeschnitten ist, automatisieren. Unser Beratungsangebot bietet nicht nur Daten, sondern auch Analysen mithilfe der Daten, die potenzielle Lieferantenkonsolidierungen, kategoriebasierte Einsparungspotenziale, Preisanomalien, Compliance-Mängel und Maverick-Ausgabenmuster identifizieren, die die Rentabilität schmälern. Wir erstellen auch intuitive, interaktive Dashboards, die es Interessengruppen von Kategoriemanagern bis hin zu leitenden Angestellten ermöglichen, Self-Service-Analysen durchzuführen, um zeitnahe, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Mit Univdatos als Partner erreichen Sie Transparenz, Kontrolle und wertvolle Analysen, um die Beschaffungskosten als nachhaltige Margenauswirkung von 5-15 % zu senken, die Effizienz zu verbessern, Lieferantenbeziehungen aufzubauen und den Einkauf von einem Kostenzentrum zu einem wertschöpfenden strategischen Geschäftspartner zu machen.
Lassen Sie uns darüber sprechen und erkunden, wie wir Ihre Strategie unterstützen können. Kontaktieren Sie UnivDatos noch heute, um zu erfahren, wie unsere Procurement Management & Consulting Services Ihre Markenziele unterstützen können. Rufen Sie uns unter +1 978 733 0253 an oder senden Sie eine E-Mail an [email protected], oder füllen Sie unser Kontaktformular aus, um einen Beratungstermin zu vereinbaren.