PROCUREMENT

Conoscere il flusso delle spese per una strategia di acquisto vincente

Solo così è possibile intercettare eventi negativi e di risalire agli errori sui fabbisogni, a protocolli non adeguati, a contratti non efficaci

di Giampiero Volpi *

(REUTERS)

3' di lettura

Impostare una strategia di acquisto vincente richiede una solida conoscenza dei mercati di approvvigionamento: disponibilità, prezzi, fornitori, rischi, opportunità di innovazione e di sostenibilità. Ma non si può prescindere dall’analisi del flusso storico della spesa che viene effettuata a fondamentale supporto alle operazioni aziendali, ampiamente riconosciuta dai responsabili delle Funzioni Acquisti come attività su cui investire per avere dei ritorni, anche a breve termine, su qualità e risparmio sull’acquistato.

Operare efficacemente sulla spesa significa sapere estrarre le giuste informazioni dai dati prodotti ogni anno da migliaia di transazioni con centinaia o migliaia di fornitori, per l’acquisto di decine di migliaia di prodotti. Si tratta di un ingente volume di dati, per di più disomogenei, distribuiti, spesso su supporto cartaceo, tra richieste di acquisto e di offerta, cataloghi, ordini, fatture, pagamenti. È inevitabile il ricorso alla digitalizzazione, soprattutto a efficaci strumenti specializzati quali le piattaforme di e-procurement.

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Queste rispondono ad alcune esigenze basilari della Funzione Acquisti: avere un punto unico di accesso a dati di spesa, domanda interna, scenari dei prezzi, affidabilità e performance dei fornitori, da condividere in tempo reale con le altre funzioni aziendali; avere efficienti flussi approvativi regolati da precisi parametri su budget e livelli autorizzativi.

In che cosa consistono l’analisi e la valorizzazione dei dati di spesa? Quali benefici si possono ottenere? Innanzitutto, bisogna censire le diverse fonti di dati e creare, o adottare, sulla base del fabbisogno e dell’operatività aziendali, una tassonomia di categorie merceologiche in cui inquadrare tutti i beni e servizi oggetto di acquisto.Successivamente bisogna procedere alla pulizia dei dati spesso affetti da errori e duplicazioni, riclassificare prodotti uguali con denominazione diverse, per riportarli sotto un’unica denominazione e categorizzarli nelle corrette merceologie aziendali.

In queste fasi il contributo dell’intelligenza artificiale, quando inserita nelle piattaforme di e-procurement, può rivelarsi determinante per ottimizzare la qualità dei risultati: algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale per estrarre informazioni da testi; algoritmi di aggregazione per individuare le similitudini tra prodotti denominati in modi diversi; processi ”robotizzati” per condurre in automatico analisi sistematiche su un flusso di spesa che cresce ogni giorno.

I dati puliti, riclassificati e categorizzati vengono organizzati in un database strutturato (“spend cube”), accedendo al quale i buyer e gli altri soggetti aziendali interessati possono avere la visibilità sul flusso di spesa attraverso interfacce visive interattive con rappresentazioni multimodali (dati, tabelle, grafici, mappe) che consentono di estrarre quelle informazioni di cui hanno bisogno come supporto alle loro decisioni.

La mappatura della spesa ripartita per centri di costo, prodotti, fornitori, categorie merceologiche, quantifica il valore economico e il volume delle spese effettuate, classificando i beni e servizi acquistati, i loro fornitori, e chi crea la domanda all’interno dell’organizzazione. Risponde a domande come: “Qual è stata la spesa a livello aziendale associata a ciascun centro di costo l’anno scorso?”, “Qual è stato l’andamento della spesa negli ultimi anni?”, “Quanto si è speso con i principali fornitori?”.

Per rispondere a domande più complesse come: “Quali sono i fornitori più validi e strategici?”, “Quanto si è speso con fornitori con prestazioni scadenti?”, “Qual è la percentuale di spesa fatta al di fuori dei contratti formali?”, occorrono analisi più approfondite che richiedono strumenti quali gli algoritmi di apprendimento automatico dell’intelligenza artificiale, capaci di comprendere le correlazioni tra dati di spesa, andamento dei prezzi, prestazioni dei fornitori, rischi di fornitura.

La visibilità sul flusso di spesa consente di intercettare eventi negativi e di risalire a cause quali una definizione poco accurata dei fabbisogni, protocolli di approvvigionamento non adeguati, articolazioni contrattuali non efficaci, oppure di far emergere rischiosi sbilanciamenti nelle aggiudicazioni delle forniture e la scarsa disponibilità di fornitori alternativi in categorie merceologiche di particolare rilevanza.

Un evento negativo di particolare gravità è l’andamento della spesa che diverge dalle aspettative; intercettarlo con sufficiente anticipo consente di attuare con tempestività azioni di recupero. Ma efficaci dashboard multimodali con incroci sulle diverse dimensioni della spesa possono suggerire anche opportunità di miglioramento.

Alcuni esempi: dove aggregare volumi di acquisto utili per fare leva sui fornitori; indirizzare volumi di spesa elevati su pochi fornitori scelti sulla base di prezzi, qualità delle performance operative, appartenenza a geografie quali Paesi Ue e Paesi non a rischio; valutare l’opportunità di rinegoziare termini di pagamento e di adottare, con fornitori che risultino meritevoli, soluzioni di Supply Chain Finance quali il Dynamic Discouting o il Reverse Factoring. Infine, si possono ricavare facilmente anche alcuni semplici indicatori di performance degli Uffici Acquisti: lead time attraverso il tracciamento dei processi di acquisto, saving rispetto a benchmark o acquisti precedenti.

* Strategic Business Analyst - Niuma


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