С 2011 годаКосвенные расходы растут примерно на 7% в год во всем мире. Несмотря на это, многие организации не уделяют косвенным категориям того внимания, которого они заслуживают.
Общие проблемы очевидны во всех отраслях. Траты часто фрагментированы между несколькими местоположениями, бизнес-единицами и категориями, что затрудняя выявление и использование возможностей экономии в масштабах предприятия. Руководители функций косвенных закупок обычно не имеют достаточного влияние в организации, чтобы получить технологии и таланты, которые им нужны. И большинство компаний не имеют механизмов мониторинга косвенных категорий и отражения их результатов в финансовой отчетности.
Чтобы преодолеть трудности, компаниям необходимо новое видение косвенных закупок, которое сочетает в себе передовые инструменты и практики, а также традиционные подходы к управлению категориями для решения фундаментальных вопросов, связанных с процессами, возможностями и данными. Используя этот скоординированный, основанный на технологиях подход, глобальные компании уже достигли заметных улучшений, которые позволяют им фиксировать неиспользованную ценность косвенных закупок.
Проще говоря, эволюции не достаточно. Чтобы добиться успеха в 2020-х годах, компаниям нужна революция в косвенных закупках.
Отличительные элементы нового видения
Что делает новое видение косвенных закупок таким мощным? Безусловно, цифровые технологии и лучшие в своем классе практики обеспечивают основу. Но это всего лишь отправная точка. Чтобы раскрыть весь потенциал, эти элементы должны применяться комплексно (экспонироваться). В Приложении мы излагаем отличительные особенности каждого элемента подхода. Здесь мы опишем самые передовые решения, касающиеся каждого элемента.
Интеллектуальные тратить двигатели. Эти цифровые инструменты, смешанные с технологиями машинного обучения, используют автоматизированные механизмы для классификации и категоризации расходов. Полная прозрачность аналитических возможностей и состояния проверки данных обеспечивается за счет автоматического извлечения данных из систем и баз данных общеорганизационного планирования ресурсов (ОПР) наряду с автоматизированным согласованием и классификацией. Интегрируя пулы данных и аналитические функции, инструменты могут распознавать синергию между категориями. Функции машинного обучения улучшают инструменты и выполняют операции по очистке, категоризации и обогащению данных. Программное обеспечение для визуализации преобразует результаты в отчеты и просверленные панели управления. Буклеты по таксономии обеспечивают до пяти уровней детализации на основе лучших мировых практик.
В результате повышения транспарентности и стандартизации можно добиться значительной экономии средств. Например, объединенные компании сталкиваются с проблемой интеграции нескольких ERP-систем, фрагментированных таксономий и ограниченной видимости фактических расходов в организациях. Интеллектуальные расходные двигатели могут, например, идентифицировать аналогичные запасные части, используемые обеими компаниями, и консолидировать поставщиков. В нашей работе по поддержке программ интеграции после слияния мы увидели, что эти инструменты позволяют экономить от 10 до 12 процентов.
Передовые аналитические решения. Компании могут использовать расширенную аналитику, улучшенную инструментами постановки целей, для определения возможностей экономии затрат и оптимизации процессов. Доступно несколько типов инструментов для постановки целей:
- Category-specific. Автоматизированные решения-жестко закодированные в аналитику-идентифицируют, применяют и отслеживают стандартные и передовые рычаги, уникальные для категории.
- Умные рабочие процессы. Эти платформы анализируют прогнозируемые расходы по категориям и видам деятельности и обеспечивают руководство по комплексным мерам передовой практики для отдельных категорий. Покупатели используют идеи для разработки стратегий переговоров для каждой категории.
- Функциональные продвинутые аналитические инструменты. Чтобы улучшить функциональность категорий, покупатели могут применять различные инструменты, в том числе: инструменты оптимизации сети; автоматизированные панели мониторинга KPI в реальном времени и исполнительные оценочные карты; параметрические чистые листы и инструменты eSourcing, работающие на искусственном интеллекте и расширенной аналитике.
Стоимость продукции и услуг может быть снижена на 10-25%, в то время как ручные усилия по управлению поставщиками могут снизиться на 30-50%.
* Оригинал отwww.mckinsey.com
