Prediktiv analys i upphandlingar: En översikt

Vad är prediktiv analys inom upphandling?

Predictive analytics in procurement analyses spend, catalogue, supplier, and materials data to identify patterns and anticipate future outcomes and trends. Predictive analysis is a new procurement term. It is becoming more significant for organisations that have already done expenditure analytics, consolidation, supplier leverage, and segmentation. It helps organisations track their purchasing departments to identify strategies and patterns to keep inventories at optimal levels for the future.

Vad gör den i upphandlingar?

Förutsägande analys inom upphandling använder statistiska metoder för att bedöma inköpets relevans och omfattning. Denna teknik kan avslöja flera orsaker och inbördes beroenden till prisökningar. Flera statistiska och matematiska metoder används för att få fullständiga resultat. Den hjälper till att identifiera och uppskatta framtida prismönster, risker och potentialer med hjälp av tidigare upphandlingsdata.

Varför är det viktigt?

Alla organisationer behöver prediktiv analys av inköp. Eftersom det kan hjälpa organisationer att reglera sina utgifter och förbättra sina resultat. Alla organisationer kan upptäcka mönster och förutse framtida möjligheter med hjälp av prediktiv analys inom inköp. Organisationen kommer att kunna samla in mycket data för att ta fram bevis genom att jämföra tidigare erfarenheter för att förutse framtida planer för utgiftshantering. Prediktiv analys inom upphandling kan hjälpa en organisation att se runt hörn och identifiera potentiella möjligheter och problem. Big data ger användbara och exakta insikter, vilket ger företag större möjligheter att växa och förnya sig.

Hur kan analys hjälpa till?

Dataanalys behövs för prediktiv analys inom upphandling för att minimera kostnader, upptäcka prissättningsberoenden, stödja prognoser och upptäcka prisrisker.

Implementering

För att på ett effektivt sätt implementera PA i upphandlingar krävs följande steg.

1. Rensning av data kommer först och främst. För PA är grundläggande datanoggrannhet avgörande.
2. Hitta korrelationen mellan förare och pris
3. Varningssystem för omotiverade prisavvikelser.
4. Generalisera nödvändiga prognosmetoder

Att använda PA i upphandlingar kan hjälpa företaget att fatta bättre beslut.