Inledning
I en snabbföränderlig global ekonomi ställs företag inför störningar i leveranskedjan, fluktuerande marknader och oväntad efterfrågan. För att hantera dessa svårigheter krävs god användning av upphandlingsdata. Med hjälp av upphandlingsdata kan företagen förbättra sina processer och göra korrekta bedömningar av marknadstrender. Företag kan ligga steget före konkurrenterna, förutse trender och fatta proaktiva beslut genom att använda detta överflöd av information. I den här bloggen diskuteras hur upphandlingsdata kan förutse marknadstrender och stärka ett företags marknadsposition.
Vad är upphandlingsdata?
Financial and transactional procurement data originates from inside and outside the organisation. Procurement technologies, vendor contracts, purchase orders, RFPs, ERP systems, and vendor risk assessments provide procurement data.
Dessa uppgifter hjälper organisationer att välja leverantörer, hantera risker och efterlevnad samt fördela resurser. Upphandlingsdata kan också förutsäga efterfrågan och styra produktion och marknadsföring.
Inköpsanalys i Procurement Data
Företag kan få djupare insikter och generera mer exakta prognoser genom att slå samman AI med upphandlingsdata. Företagen måste vara flexibla i sin inköpsverksamhet eftersom naturkatastrofer, efterfrågetoppar, regleringar och andra faktorer kan störa en leveranskedja. Analys inom upphandling hjälper företag att fatta bättre affärsbeslut genom att ge insyn i resurser och nyckeltal.
En däcktillverkare kan ha många gummileverantörer. De arbetar vanligtvis med leverantör A, men han har ett lågt lager och kan inte uppfylla tillverkarens order. Tillverkaren måste snabbt byta leverantör för att tillgodose efterfrågan, men vilken? Procurement analytics skulle hjälpa tillverkaren att välja genom att visa olika leverantörer med lager, deras leveransdatum och priser.
4 typer av analys av upphandlingsdata
Spendanalys ger insyn i en organisations utgifter för att minska inköpsutgifterna. Företaget kan också tilldela KPI:er till leverantörer och utvärdera deras prestationer för att se om de uppnår sina mål. Spend analytics kan hjälpa ett företag att sänka direkta och indirekta kostnader omedelbart och fatta smartare beslut för att spara kostnader över tid.
Kontraktsanalys belyser leverantörsavtal. Det visar om företaget drar nytta av volymrabatter, avtalsförnyelser och de bästa villkoren. Detta kan hjälpa företaget att förhandla fram bättre avtal, spara kostnader och förbättra relationerna med leverantörerna.
Företag använder leverantörsanalyser för att avgöra vilka leverantörer som har de varor de behöver, hur ofta de byter leverantör och när en leverantör senast lämnade anbud på tjänster. Insyn i dessa data kan hjälpa organisationer att förbättra leverantörsrelationerna, hitta nya leverantörer och förbättra upphandlingsprestanda, vilket gör dem mer flexibla och kostnadseffektiva.
En organisation kan mäta sina inköpsresultat i förhållande till konkurrenter eller marknadsledare. Det gör att företaget snabbt kan reagera på branschens utveckling och hitta möjligheter att skaffa sig konkurrensfördelar.
Använda datadriven upphandling för att förutse marknadstrender
Företag kan identifiera sina mest inköpta resurser, varor och tjänster med hjälp av upphandlingsdata. Uppgifterna hjälper dem att analysera och förutse företags- och branschtrender. Med denna kunskap kan de bättre uppskatta framtida efterfrågan och navigera bland hinder. Sedan kan de anpassa sig med hjälp av data.
Eftersom de hade många av grundelementen tillverkade många spritdestillerier handsprit tidigt under pandemin när det var ont om det. Detta var en bra affärsmetod för att använda befintliga varor och förbättra PR genom marknadsföringsinsatser.
Prognostisering av efterfrågan
Efterfrågeprognoser använder data för att förutse kundernas inköpstrender. Det hindrar inköps- och tillverkningsteam från att överlagra varor, överproducera eller underbemanna sina produktionsteam.
Metoder för prognostisering av efterfrågan
Tidigare gjordes efterfrågeprognoser manuellt av analytiker med hjälp av historiska data och andra begränsade data. Tyvärr var detta felaktigt och AI introducerades strax därefter. AI-driven RFP-automatisering hjälper företag att analysera mer data snabbare och få djupare insikter i trender för att bättre kunna förutse företagets behov och försäljning. Dessa data hjälper inköpsansvariga att agera strategiskt.
Organisationer kan också uppskatta efterfrågan genom att fråga nuvarande konsumenter om deras framtida inköp. Detta kräver tid och ansträngning, men kunddata är vanligtvis viktiga och värda det.
Beräkning av proaktiv upphandling med programvara
Programvara för inköpsanalys förbättrar efterfrågeprognoserna med i genomsnitt 55%. AI används ofta i verktyg för inköpsanalys för att förbättra prognoserna och hjälpa företag att köpa varor innan marknaden förändras.
Företag behöver programvara för upphandling som ger dem fullständig insikt så att de snabbt kan ändra sig när leverantörer inte uppfyller deras krav. Den bör enkelt kunna kopplas till företagets ERP-system och andra upphandlingsapplikationer via inbyggda integrationer eller API:er. Sedan kan företaget kombinera alla upphandlingsdata i en instrumentpanel för större insikter och processförbättringar.
Förbättra träffsäkerheten vid förutseende upphandling
AI inom upphandling är en av de bästa metoderna för att öka prognosprecisionen. Organisationer kan få djupare insikter och göra bättre val med hjälp av AI eftersom det kan bearbeta mer data snabbare än mänskliga analytiker.
Ytterligare dataströmmar, särskilt från leverantörer, kan öka prognosprecisionen genom att ge ytterligare data att arbeta med. Förstapartsdata är fantastiskt, men tredjepartsdata kan avslöja kunder som inte köper.
En mer flexibel leveranskedja kräver förutseende inköp. Samla in upphandlingsdata redan idag och använd dem i efterfrågeprognoser för att förbättra rutiner och valmöjligheter.
Slutsats
För att bibehålla en konkurrensfördel i dagens föränderliga företagsklimat krävs förutsägelser av marknadstrender för upphandlingsdata. Företag kan förbättra prognoser, leverantörsrelationer och strategiska val genom att använda upphandlingsanalyser och AI-driven teknik. Datadriven upphandling är nyckeln till en smidig och robust leverantörskedja som snabbt kan anpassa sig till marknadsförändringar och lyckas på lång sikt.
