Il dirigente di vertice ha esaminato il rapporto trimestrale con un'espressione confusa. I numeri non avevano senso. Nonostante si stessero impegnando al massimo per ridurre al minimo i costi e fossero in trattativa con diversi fornitori, la spesa era comunque aumentata dell'8% rispetto all'anno precedente. I reparti acquistavano beni da decine di fornitori, alcuni dei quali sconosciuti. Il personale IT pagava abbonamenti a software. Il marketing collaborava con diverse agenzie. Le operations avevano contatti con fornitori che l'ufficio acquisti non conosceva. Il denaro usciva in tutte le direzioni, ma nessuno sapeva dove andasse o perché.
Ti suona familiare? Questa situazione si verifica ogni giorno nelle sale riunioni di tutte le aziende. Le aziende spendono milioni di dollari ogni anno, ma non dispongono degli strumenti di base per capire come stanno spendendo i loro soldi. È come guidare un'auto con il parabrezza appannato: sai che ti stai muovendo.
La spend analytics passa dall'essere uno strumento di reporting "nice-to-have" a un potente strumento per ottenere le migliori offerte quando si acquistano beni.
Che cos'è la Spend Analytics e come funziona?
La Spend analytics è il modo organizzato di raccogliere, pulire, ordinare e studiare i dati di spesa al fine di ridurre le spese, aumentare la produttività e tenere d'occhio la conformità. Immagina che fornisca al tuo personale addetto agli acquisti una visione a raggi X di ogni dollaro che entra nella tua azienda. Questo permette loro di vedere tendenze, inefficienze e opportunità che sarebbero difficili da trovare in sistemi di dati che non sono collegati.
La spend analytics va oltre il tipico reporting, che mostra solo quanto hai speso. Risponde a importanti domande strategiche come "Da chi stiamo acquistando?" Cosa stiamo comprando? Quali reparti stanno spendendo più soldi? Stiamo ricevendo buoni prezzi? Il personale sta seguendo le regole per l'acquisto di beni?
Le moderne piattaforme di spend analytics raccolgono dati da molte fonti, come sistemi ERP, ordini di acquisto, fatture, transazioni con carte di credito e contratti con i fornitori. Utilizzano poi tecnologie all'avanguardia come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per ordinare e analizzare automaticamente questi dati. Prima i team di procurement impiegavano settimane o mesi per metterli insieme a mano, ma oggi possono farlo in ore o addirittura minuti.
Il Business Case: perché la Spend Analytics offre un ROI eccezionale
Le aziende che utilizzano la spend analytics avanzata ottengono ottimi risultati. Hobson & Company ha scoperto che le organizzazioni che utilizzavano sistemi completi di spend analytics risparmiavano l'80% del tempo dedicato alla raccolta e all'analisi di diversi dati di spesa. Hanno anche visto un aumento del 10% della spesa indirizzabile e una diminuzione del 5% del prezzo, anche quando i costi di mercato erano in aumento.
Uno studio indipendente dimostra che le aziende di procurement che utilizzano la spend analytics ottengono fino a 63 volte il loro investimento, grazie sia ai risparmi immediati sia ai miglioramenti nel modo in cui lavorano. Secondo uno studio di McKinsey, l'utilizzo efficace dei dati nel procurement può aumentare gli sforzi di creazione di valore fino al 200%.
L'effetto sulle finanze è considerevole. Le aziende perdono opportunità di risparmio perché non riescono a vederle chiaramente, il che costa loro tra i 15 e i 55 milioni di dollari per ogni 500 milioni di dollari spesi. Gartner afferma che i dati di spesa frammentati possono portare a inefficienze di procurement che costano alle aziende dal 3% all'11% della loro spesa mirata ogni anno, una perdita che peggiora ogni anno.
Ad esempio, pensa a questo: una multinazionale dell'automazione industriale che spende circa 2 miliardi di euro all'anno aveva problemi a gestire i dati su più di 10 vecchi sistemi ERP che non avevano processi uniformi o modi per tenere d'occhio i fornitori. L'organizzazione è stata in grado di vedere tutte le sue spese, fare previsioni accurate a 12 mesi e trovare potenziali risparmi di oltre il 5% utilizzando dashboard basate sull'intelligenza artificiale dopo aver implementato una soluzione completa di spend analytics.
Una roadmap pratica per l'utilizzo della Spend Analytics
Un approccio pianificato all'implementazione della spend analytics che si concentra sull'ottenimento di risultati rapidi, pur crescendo verso la piena capacità, è la chiave del successo.
Definisci obiettivi chiari
Scopri quali informazioni sono necessarie, incluso il modo in cui influenzeranno il modo in cui spendi i soldi: come migliorare meglio ciò che fai. Stabilisci obiettivi e monitora con i giusti indicatori chiave di prestazione. Determina quali aree sono le più importanti: aree con spese significative, vari fornitori, contratti in scadenza o articoli che dipendono dal mercato per quanto riguarda il prezzo.
Trova e combina le fonti di dati
Identifica tutte le importanti fonti di dati dell'azienda. Questo include i sistemi ERP, le piattaforme di sourcing, i conti da pagare, gli acquisti con carta di credito o i contratti con i fornitori. Assicurati che i dati vengano estratti includendo partecipanti in diversi reparti per raccogliere i dati. L'analisi sarà valida solo quanto la qualità dei dati e, migliore sarà l'assemblaggio dei dati, migliore sarà l'analisi.
Rendi i dati puliti e coerenti
Per derivare intuizioni fruibili, sono necessari dati accurati. Valuta attentamente i dati per identificare e risolvere eventuali incoerenze. Assicurati che i formati siano coerenti, i descrittori siano inequivocabili e le informazioni siano identiche tra lingue, valute e posizioni. Ciò prepara i dati per un'analisi accurata, riducendo al minimo la necessità di modifiche manuali successive.
Utilizza l'IA e l'automazione
Le soluzioni odierne di spend analytics utilizzano l'IA per classificare automaticamente i tuoi dati di spesa, identificare i valori anomali e fornirti intuizioni prescrittive. Le soluzioni basate sull'IA possono ridurre il tempo necessario per raggruppare e classificare i fornitori in media di oltre il 90%. Al contrario, i modelli di machine learning migliorano man mano che elaborano sempre più dati. Le organizzazioni che utilizzano la spend analytics basata sull'IA indicano di essere in grado di ottenere intuizioni in pochi minuti che in genere richiederebbero a un team di analisti settimane per aggregare.
Guarda e proponi nuove idee
Uno dei consigli è che dovresti rivedere e monitorare regolarmente le metriche finanziarie chiave, tra cui il costo per unità, le deviazioni dal budget, le prestazioni dei fornitori e il flusso di cassa. In tal modo, sarai in grado di valutare l'efficacia della spesa, identificare le opportunità di miglioramento e ottimizzare i processi dei dati in modo che producano dati migliori
Tieni d'occhio le prestazioni e apporta modifiche
Nel caso del controllo e della segnalazione dei dati finanziari, rivedi e segnala regolarmente i dati finanziari! Al fine di valutare le aree in cui la spesa può essere migliorata e valutare l'efficacia con cui la spesa viene affrontata, sono importanti KPI come il costo per unità, la deviazione dal budget, le prestazioni dei fornitori e il flusso di cassa.
Come UnivDatos può aiutare a trasformare la tua funzione di approvvigionamento
UnivDatos apporta una profonda competenza nella consulenza per l'approvvigionamento e nella spend analytics per aiutare le organizzazioni a trasformare i dati di spesa frammentati in informazioni fruibili che generano risultati misurabili. La nostra strategia completa inizia con la raccolta di varie forme di dati dai sistemi ERP, ordini di acquisto, fatture, contratti con i fornitori, e quindi applicheremo diversi metodi di pulizia dei dati garantendo rigorosamente accuratezza e affidabilità. Utilizzando la classificazione basata sull'IA e gli algoritmi di machine learning, possiamo automatizzare la categorizzazione di tutti i dati di spesa utilizzando tassonomie standard o categorie personalizzate allineate alla tua organizzazione. La nostra offerta di consulenza non si limita a fornire dati, offriamo analisi utilizzando i dati che identificano il potenziale consolidamento dei fornitori, il potenziale di risparmio basato sulla categoria, le anomalie dei prezzi, le carenze di conformità e i modelli di spesa non convenzionali che erodono la redditività. Creiamo inoltre dashboard intuitive e interattive che consentono alle parti interessate, dai category manager ai dirigenti senior, di effettuare analisi self-service per prendere decisioni tempestive supportate dai dati. Con Univdatos come partner, otterrai visibilità, controllo e analisi preziose per ridurre i costi di approvvigionamento come un impatto di margine sostenibile del 5-15%, migliorare l'efficienza, sviluppare relazioni con i fornitori e trasformare l'approvvigionamento da un centro di costo a un partner commerciale strategico che crea valore.
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