marc-rafanell-lopez-393676-unsplash.jpg

Rückenwind für Ihr Procurement Team

By Ethan Stine
6 min read

Ihr Procurement Team spielt eine Schlüsselrolle für den Erfolg des gesamten Unternehmens: Neben Kostenkontrolle und Rendite-Erzielung gehört auch das Beziehungsmanagement in der gesamten Supply Chain zu den Hauptaufgaben des Einkaufs. Um diesen vielfältigen und mitunter gegensätzlichen Anforderungen gerecht zu werden, benötigten Einkäufer Zugriff auf Daten, damit sie in einem sich laufend verändernden Umfeld schnell und effektiv kluge Entscheidungen treffen können.

Oft wird der Einkauf dazu gedrängt, effizienter zu werden und Prozesse zu straffen. Zugleich muss er kostspielige Fehler vermeiden und die Kontrolle über alle direkten und indirekten Ausgaben behalten. Laut einer Studie von Deloitte aus dem Jahr 2017 (Deloitte 2017 CPO Survey) sehen 79% der befragten Einkaufsleiter (Chief Purchasing Officers, CPOs) Kostensenkungen als primäres Ziel ihrer Abteilung. In dieser Studie gehen 65% der befragten CPOs davon aus, dass von allen technischen Neuerungen Datenanalysen die größten Auswirkungen auf die Zukunft haben werden.

procurement leaders Der strategische Fokus der CPOs liegt weiterhin auf Kostensenkungen, neuen Produkten/Marktentwicklung und Risikomanagement.

Datenanalysen helfen nicht nur, traditionelle Einkaufsaktivitäten effizienter zu machen, sie erleichtern auch Bereiche wie Ausgabenanalyse und Prognose von Nachfragespitzen und helfen bei allen Aspekten des Supplier Relationship Managements (SRM) – ganz gleich, ob es sich um die Bewertung von Verträgen oder um bereits abgeschlossene Transaktionen handelt.

Ausgabenanalysen in neuem Licht

Bisher mussten Einkaufsteams mit mehreren Datenbanken arbeiten, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten enthielten. Erstklassige Einkäufer müssen aber in der Lage sein, diese Daten an einem Ort zusammenzufassen und zu analysieren. Mit den daraus gewonnenen Erkenntnissen können erwartete Veränderungen von Angebot und Nachfrage mit realen Umgebungsfaktoren kombiniert und auf dieser Grundlage dynamische und skalierbare Preismodelle erstellt werden.

Mit Big-Data-Analysen kann das Procurement Team verschiedene Datensätze wie Rechnungseinheit, Preisabweichung und -einhaltung, Lieferanten- und Käuferinformationen, Richtpreis und steuerliche Informationen in einer einzigen, umfassenden Analyse bündeln. Dort können Möglichkeiten zur Kostensenkung identifiziert werden, die sich unmittelbar im Unternehmensergebnis niederschlagen.

So konnte PPG Industries mit einem Kostenanalyseprogramm 95% der indirekten Ausgaben in seinem jährlichen Beschaffungsbudget von 200 Millionen US-Dollar sichtbar machen und in den Griff bekommen. Das Unternehmen verringerte die Zahl seiner Lieferanten um 90% und sparte 10% der Gesamtkosten ein.

Im Zeitraum von 2013 bis 2015 hat sich die Beteiligung der CPOs an der Risikosenkung für das Unternehmen nahezu verdoppelt – mit weiter steigender Tendenz! Dank fortschrittlicher Datenanalysen können Risikoanalysen in Entscheidungsprozesse integriert und so die besten Ausgabenentscheidungen getroffen werden. Einkaufsteams können Daten zu Preis- und Compliance-Risiken, geografischen Risiken und präventiven Maßnahmen miteinander verknüpfen und sich anbahnende Probleme in ihrer Supply Chain auf diese Weise frühzeitig erkennen.

Genauere Bedarfsprognosen

Wenn Einkaufsteams auf eine veränderte Nachfrage nicht vorbereitet sind, können sie auch nicht die besten Preisen nutzen. Dies kann die Beziehungen zu den Lieferanten belasten, da diese kurzfristig den Bedarfsspitzen gerecht werden müssen. Laut einer Studie von Accenture erhöhen Datenanalysen die Genauigkeit von Bedarfsprognosen um mehr als 55%, was die Verhandlungsposition des Unternehmens verbessert und das Risiko verringert, dass die Lagerbestände wegen unerwarteter Bedarfsspitzen knapp werden.

Bedarfsspitzen können konjunkturelle Ursachen haben, aber auch recht gut vorhersehbar sein. Aufgabe der Unternehmen ist es, dafür zu sorgen, dass bei vorhersehbaren, wiederkehrenden Bedarfsspitzen entsprechende Lagerbestände in den Filialen und online vorhanden sind. Im letzten Jahr erhöhte z.B. Wal-Mart vor dem sogenannten Black Friday seinen Online-Bestand um mehr als 50%.

Process Mining für das Procurement Einzelhandelsgeschäfte erwarten einen Nachfrageschub am Tag nach Thanksgiving (dem vierten Donnerstag im November). Dieser Tag läutet den Beginn des Weihnachtsgeschäfts ein.

In einem anderen Szenario ließ sich eine unerwartet hohe Nachfrage nach Butter in Großbritannien auf mehrere Einflussfaktoren zurückführen, u.a. auf wissenschaftliche Studien, in denen die gesundheitlichen Vorteile von Butter gegenüber Margarine herausgestellt wurden, und auf einen Trend zum Selberbacken.
Mit Datenanalysen lassen sich wiederkehrende und scheinbar grundverschiedene Umgebungsfaktoren verknüpfen, um genauere Bedarfsprognosen zu erstellen, von denen der Einkauf und das gesamte Unternehmen profitieren.

Bessere Beziehungen zu den Lieferanten

Mithilfe von Datenanalysen kann ein Einkaufsteam Lieferanten detailliert und umfassend beurteilen und unterschiedliche Aspekte wie Termintreue, Qualität der Waren sowie Dienstleistungen und Kosten in der Beurteilung berücksichtigen. Mit einem durchdachten Analysesystem können Lieferanten nach allen relevanten Aspekten ihrer Dienstleistungen beurteilt, eingestuft und miteinander verglichen werden, um so die effektivsten Lieferantenlösungen zu finden. Dies kann auch eine Lieferantenkonsolidierung oder eine Änderung des Umfangs von Offenmarktgeschäften zur Folge haben.

Genaue Datenanalysen lassen sich im Einkauf auch für ein effektives Vertragsmanagement, die Optimierung von Preisnachlässen und die Prognose von Verbindlichkeiten einsetzen. Schon im ersten Jahr nach der Einführung seines Datenanalyseprogramms konnte Owens Corning auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse Einsparungen von mehr als 2 Mio. US-Dollar erzielen. Dies gelang durch Lieferantenkonsolidierung, Durchsetzung der Vertragserfüllung und Vereinheitlichung der Konditionen in Lieferantenverträgen.

Die Nutzung von bereits vorhandenen Daten hilft dem Einkauf, bessere Preise zu erzielen, Aufträge schneller abzuwickeln und Verarbeitungsprozesse zu automatisieren. Somit kann er direkte und indirekte Ausgaben reduzieren und einen echten Beitrag zum Unternehmensergebnis leisten.

Did you like this article?

Maybe others you know will also find it helpful.

About the author

Abonnieren Sie unseren monatlichen Newsletter

We've received your submission
Please fill in all the fields

Lieber Besucher, wir haben festgestellt, dass Sie eine veraltete Browser-Version verwenden. Teile dieser Seite werden von Ihrem Browser nicht korrekt dargestellt. Für eine korrekte Funktionsweise der Seite empfehlen wir Ihnen, einen alternativen Browser zu verwenden oder Ihren Browser auf eine unterstützte Version anzuheben.