Il dirigente di alto livello osservava il rapporto trimestrale con un'espressione confusa. I dati 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 dipartimenti acquistavano articoli da decine di fornitori, alcuni dei quali non avevano mai sentito nominare prima. 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.
Vi suona familiare? Questo scenario si verifica ogni giorno nelle sale riunioni di tutte le aziende. Le aziende spendono milioni di dollari ogni anno, ma non hanno gli strumenti di base per capire come stanno spendendo i loro soldi. È come guidare un'auto con un 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. Pensate che fornisca al vostro personale addetto agli acquisti una visione a raggi X di ogni dollaro che entra nella vostra attività. Questo permette loro di vedere tendenze, inefficienze e opportunità che sarebbero difficili da trovare in sistemi di dati non collegati.
La Spend Analytics va oltre il tipico reporting, che mostra solo quanto avete speso. Risponde a importanti domande strategiche come "Da chi stiamo acquistando? Cosa stiamo acquistando? Quali sono i dipartimenti che spendono di più? Stiamo ricevendo buoni prezzi? Il personale segue le regole per l'acquisto di beni?
Le moderne piattaforme di Spend Analytics raccolgono dati da molte fonti, come i sistemi ERP, gli ordini di acquisto, le fatture, le transazioni con carta di credito e i contratti con i fornitori. Utilizzano quindi tecnologie all'avanguardia come l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per ordinare e analizzare automaticamente questi dati. Prima ci volevano settimane o mesi ai team di procurement 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 rendimenti. 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 un ritorno economico fino a 63 volte superiore, grazie sia al risparmio immediato che 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 nel procurement che costano alle aziende dal 3% all'11% della loro spesa target ogni anno, una perdita che peggiora ogni anno.
Ad esempio, pensate a questo: una multinazionale dell'automazione industriale che spende circa 2 miliardi di euro all'anno aveva difficoltà a gestire i dati attraverso 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 tabella di marcia pratica per l'utilizzo della Spend Analytics
Un approccio pianificato all'implementazione della Spend Analytics, che si concentra sull'ottenimento di risultati rapidi e sulla crescita verso la piena capacità, è la chiave del successo.
Fissare obiettivi chiari
Scoprite quali informazioni sono necessarie, compreso il modo in cui influenzeranno il modo in cui spendete il denaro: come migliorare al meglio ciò che fate. Stabilite obiettivi e monitorateli con gli indicatori chiave di performance giusti. Determinate quali sono le aree più importanti: aree con spese significative, fornitori diversi, contratti in scadenza o articoli che dipendono dal mercato per quanto riguarda il prezzo.
Trovare e combinare le fonti di dati
Identificate tutte le fonti di dati importanti dell'azienda. Queste includono i sistemi ERP, le piattaforme di sourcing, la contabilità fornitori, gli acquisti con carta di credito o i contratti con i fornitori. Assicuratevi che i dati vengano estratti includendo i partecipanti di diversi dipartimenti 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.
Rendere i dati puliti e coerenti
Per ricavare informazioni utili, sono necessari dati accurati. Valutate attentamente i dati per identificare e risolvere eventuali incongruenze. Assicuratevi che i formati siano coerenti, che i descrittori siano inequivocabili e che le informazioni siano identiche tra lingue, valute e località. In questo modo si preparano i dati per un'analisi accurata, riducendo al minimo la necessità di modifiche manuali successive.
Utilizzare l'intelligenza artificiale e l'automazione
Le soluzioni di Spend Analytics odierne utilizzano l'IA per classificare automaticamente i dati di spesa, identificare i valori anomali e fornire informazioni prescrittive. Le soluzioni basate sull'IA possono ridurre in media di oltre il 90% il tempo necessario per raggruppare e classificare i fornitori. Al contrario, i modelli di apprendimento automatico 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 informazioni in pochi minuti, mentre in genere occorrono settimane a un team di analisti per aggregarle.
Osservare e trovare nuove idee
Una delle raccomandazioni è quella di rivedere e monitorare regolarmente le metriche finanziarie chiave, tra cui il costo per unità, le deviazioni di budget, le prestazioni dei fornitori e il flusso di cassa. In questo modo, sarete 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.
Tenere d'occhio le prestazioni e apportare modifiche
Nel caso del controllo e della rendicontazione dei dati finanziari, esaminate e rendicontate regolarmente i dati finanziari! Per valutare le aree in cui è possibile migliorare la spesa e valutare l'efficacia della spesa, affrontate importanti KPI come il costo per unità, la deviazione del budget, le prestazioni dei fornitori e il flusso di cassa.
In che modo UnivDatos può trasformare la vostra funzione di approvvigionamento
UnivDatos apporta una profonda competenza nella consulenza in materia di approvvigionamento e nella Spend Analytics per aiutare le organizzazioni a trasformare i dati di spesa frammentati in informazioni utili che portano a risultati misurabili. La nostra strategia completa inizia con la raccolta di varie forme di dati: sistemi ERP, ordini di acquisto, fatture, contratti con i fornitori, e poi applichiamo diversi metodi di pulizia dei dati, garantendo rigorosamente l'accuratezza e l'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 una categorizzazione personalizzata allineata alla vostra organizzazione. La nostra offerta di consulenza non si limita a fornire dati, ma offre un'analisi utilizzando i dati che identifica il potenziale consolidamento dei fornitori, il potenziale di risparmio basato sulle categorie, le anomalie di prezzo, le carenze di conformità e i modelli di spesa non autorizzati che erodono la redditività. Creiamo anche dashboard intuitive e interattive che consentono alle parti interessate, dai category manager ai dirigenti senior, di utilizzare l'analisi self-service per prendere decisioni tempestive supportate dai dati. Con Univdatos come partner, otterrete visibilità, controllo e analisi preziose per ridurre i costi di approvvigionamento come impatto sostenibile sul margine del 5-15%, migliorare l'efficienza, sviluppare le relazioni con i fornitori e trasformare l'approvvigionamento da un centro di costo a un partner strategico di business che crea valore.
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