最高幹部は困惑した表情で四半期報告書を見ていました。数字が理解できませんでした。コストを最小限に抑えるために努力し、複数のサプライヤーと交渉していましたが、それでも支出は前年比で8%増加していました。部署は数十社のサプライヤーから物を購入していましたが、中には聞いたこともないサプライヤーもありました。IT部門はソフトウェアのサブスクリプションを支払っていました。マーケティングは多数の異なる代理店と協力していました。運営部門は調達部門が知らないベンダーと連絡を取っていました。お金はあらゆる方向に出て行っていましたが、誰もどこに、なぜお金が出て行っているのか説明できませんでした。
これは身に覚えがありますか？あらゆる業界の役員室で、このようなシナリオが毎日起きています。企業は毎年何百万ドルも費やしていますが、お金をどのように使っているのかを把握するための基本的なツールを持っていません。まるで曇ったフロントガラスで車を運転しているようです。動いていることはわかっています。
スペンド分析は、「あると便利な」レポートツールから、物を購入する際に最良の取引を得るための強力なツールへと変わります。
スペンド分析とは何か、またどのように機能するのか？
スペンド分析とは、経費を削減し、生産性を向上させ、コンプライアンスを監視するために、支出データを収集、整理、分類、調査する組織的な方法です。調達担当者に、ビジネスに入ってくるすべてのお金に対するX線透視能力を提供すると考えてください。これにより、接続されていないデータシステムでは見つけにくいトレンド、非効率性、チャンスを見つけることができます。
スペンド分析は、どれだけ使ったかを示すだけの典型的なレポートの域を超えています。「誰から購入しているのか？」「何を購入しているのか？」「どの部門が最もお金を使っているのか？」「適切な価格で受け取っているか？」「スタッフは物を購入するためのルールに従っているか？」などの重要な戦略的質問に答えます。
最新のスペンド分析プラットフォームは、ERPシステム、発注書、請求書、クレジットカード取引、サプライヤー契約など、多くのソースからデータを収集します。次に、人工知能や機械学習などの最先端技術を使用して、このデータを自動的に分類および分析します。以前は、調達チームが手作業でまとめるのに数週間または数か月かかりましたが、今日では数時間、あるいは数分で完了できます。
ビジネスケース：スペンド分析が優れたROIをもたらす理由
高度なスペンド分析を使用する企業は、大きなリターンを得ています。Hobson & Companyは、完全なスペンド分析システムを使用している組織は、さまざまな支出データの収集と分析に費やす時間を80%節約できることを発見しました。また、市場コストが上昇している場合でも、対処可能な支出が10%増加し、価格が5%低下しました。
独立した調査によると、スペンド分析を使用する調達企業は、即時の節約と業務改善の両方により、最大63倍の資金を回収できます。McKinseyの調査によると、調達でデータを効果的に使用すると、価値創造の取り組みを最大200%向上させることができます。
財務への影響は大きいです。企業は、明確に見ることができないため、節約の機会を逃しており、5億ドル費やすごとに1,500万ドルから5,500万ドルの損失を被っています。Gartnerによると、断片化された支出データは、企業が目標支出の3%から11%を毎年失う調達の非効率につながる可能性があり、この損失は年々悪化します。
たとえば、多国籍の産業オートメーション企業で、年間約20億ユーロを費やしている企業が、統一されたプロセスやサプライヤーを監視する方法がない10以上の古いERPシステム全体でデータを管理するのに苦労していたとします。組織は、完全なスペンド分析ソリューションを導入した後、AI駆動のダッシュボードを使用して、すべての支出を確認し、正確な12か月の予測を作成し、5%以上の潜在的な節約を見つけることができました。
スペンド分析を使用するための実用的なロードマップ
完全な機能に向けて成長しながら、迅速な勝利を得ることに焦点を当てた、計画的なスペンド分析の実装アプローチが成功の鍵です。
明確な目標と目的を設定する
お金の使い方にどのように影響するかなど、必要な情報を見つけます。何をより良く改善するか。目標を設定し、適切な重要業績評価指標（KPI）で追跡します。重要な領域を決定します。支出が多い領域、さまざまなサプライヤー、期限切れの契約、または価格に関して市場に依存するアイテム。
データソースを見つけて組み合わせる
会社の重要なデータソースを特定します。これには、ERPシステム、ソーシングプラットフォーム、買掛金、クレジットカード購入、またはサプライヤー契約が含まれます。データを収集するためにさまざまな部門の参加者を含めて、データが確実に抽出されるようにします。分析はデータの品質と同程度であり、データが適切に収集されるほど、分析は良くなります。
データをクリーンで一貫性のあるものにする
実用的な洞察を得るには、正確なデータが必要です。データを注意深く評価して、矛盾を特定して解決します。形式が一貫性があり、記述子が明確で、情報が言語、通貨、場所全体で同じであることを確認します。これにより、後で手動で変更する必要性を最小限に抑えることで、正確な分析のためのデータが準備されます。
AIと自動化を使用する
今日のスペンド分析ソリューションは、AIを使用して支出データを自動的に分類し、外れ値を特定し、規範的な洞察を提供します。AI駆動のソリューションは、サプライヤーをグループ化および分類するまでの時間を平均で90%以上短縮できます。逆に、機械学習モデルは、より多くのデータを処理するにつれて改善されます。AIを活用したスペンド分析を使用している組織は、アナリストのチームが通常数週間かけて集計する洞察を数分で得ることができることを示しています。
見て、新しいアイデアを思いつく
推奨事項の1つは、ユニットあたりのコスト、予算の逸脱、サプライヤーのパフォーマンス、キャッシュフローなどの主要な財務指標を定期的に確認および監視する必要があることです。そうすることで、支出の有効性を評価し、改善の機会を特定し、より良いデータを生成するようにデータプロセスを最適化できます。
パフォーマンスを監視し、変更を加える
財務データの確認と報告の場合、財務データを定期的に確認および報告してください！支出を改善できる領域を評価し、ユニットあたりのコスト、予算の逸脱、サプライヤーのパフォーマンス、キャッシュフローなどの重要なKPIに効果的に支出が対処されているかを評価します。
UnivDatosが調達機能をどのように変革できるか
UnivDatosは、調達コンサルティングとスペンド分析における深い専門知識を提供し、組織が断片化された支出データを、測定可能な結果を推進する実用的なインテリジェンスに変えるのを支援します。当社の包括的な戦略は、さまざまな形式のデータ、ERPシステム、発注書、請求書、サプライヤーとの契約を収集することから始まり、次に、データの正確性と信頼性を確保するために、厳密にデータをクレンジングするいくつかの方法を適用します。AIベースの分類と機械学習アルゴリズムを使用して、標準の分類法または組織に合わせて調整されたカスタム分類を使用して、すべての支出データの分類を自動化できます。当社のコンサルティングサービスは、単にデータを提供するだけでなく、潜在的なサプライヤーの統合、カテゴリベースの節約の可能性、価格の異常、コンプライアンスの欠陥、および収益性を損なう異端の支出パターンを特定するデータを使用した分析を提供します。また、カテゴリマネージャーから上級幹部までの利害関係者が、タイムリーなデータサポートされた意思決定を行うためのセルフサービス分析を可能にする、直感的でインタラクティブなダッシュボードを作成します。Univdatosをパートナーとして、可視性、管理、および貴重な分析を実現し、調達コストを持続可能なマージンインパクトの5〜15%として削減し、効率を向上させ、サプライヤー関係を構築し、調達をコストセンターから価値創造の戦略的ビジネスパートナーに変革します。
戦略をどのようにサポートできるかについて話し合い、検討しましょう。UnivDatosに今すぐ連絡して、当社の 調達管理およびコンサルティングサービス がブランド目標をどのようにサポートできるかをご確認ください。+1 978 733 0253までお電話いただくか、 contact@univdatos.com、にメールを送信するか、 お問い合わせフォーム に記入して、コンサルティングのスケジュールを設定してください。