Datenanalyse & Kostentransparenz

Datenmanagement und -transparenz gewinnen branchenübergreifend zunehmend an Bedeutung. Im Einkauf ermöglicht eine akkurate Datenlage dem Beschaffungsteam einen klaren Überblick darüber, was im gesamten Unternehmen von wem, in welcher Menge sowie Häufigkeit und zu welchem Preisniveau gekauft wird.

Daher bildet eine gründliche Analyse von historischen Einkaufsdaten, Echtzeit-Monitoring und Forecast-Analyse eine solide Grundlage für Kostensenkungsmaßnahmen, Lieferantenmonitoring und -verhandlungen, frühzeitige Risikoabschwächung, Procurement Performance Management, Compliance und viele andere Optimierungsinitiativen.

Die zentrale Herausforderung für viele Einkaufsteams besteht darin, eine ständig wachsende Datenmenge dauerhaft optimal zu analysieren.

Unzureichende Daten und schlechte Datenqualität sind in Unternehmen vieler Branchen weit verbreitet.

Historisch gewachsene Organisationsstrukturen und das Fehlen eines funktionsübergreifenden Austausch sind die Hauptgründe für die unzureichende Datentransparenz. Unsaubere Portfolios mit redundanten Positionen oder Einzelkäufe sind weitere Faktoren, die zu mangelnder Datentransparenz führen. Die Unfähigkeit, Beschaffungsdaten zu sammeln und zu antizipieren, stellt Unternehmen vor große Herausforderungen.

Eine erstklassige Einkaufsorganisation basiert auf Datenanalysen – um Transparenz zu erhöhen, die Hebelwirkung zu optimieren, solide Kaufentscheidungen zu treffen und sich über wichtige Beschaffungsstrategien abzustimmen.

Ein praktisches Beispiel für ein historisch gewachsenes „Datenchaos“, das zu nicht vorhandener Datentransparenz führt, ist ein Unternehmen mit mehr als 20 Einheiten auf einem Kontinent.

Obwohl alle Einheiten zum gleichen Unternehmen gehören, verfügt jede einzelne von ihnen über ein eigenes Beschaffungsteam - was zu einer Vielzahl redundanter SKUs im Datensystem des Unternehmens und einem insgesamt unzureichenden Lieferantenmanagement führt.

Durch eine solche dezentrale Einkaufsorganisation lassen sich in erster Linie keine Skaleneffekte erzielen, was zu erheblichen Margenverlusten für das Unternehmen führt. Zweitens verhindert diese Struktur, dass die Einkaufsabteilung ein effektives Lieferantenmanagement betreibt, da das Unternehmen nicht als landesweiter bzw. kontinentaler Kunde wahrgenommen wird. Die Zusammenarbeit mit demselben Lieferanten auf lokaler oder regionaler Ebene in mehreren Einheiten unterstützt keine Skaleneffekte. Die Zusammenarbeit mit demselben Lieferanten auf nationaler oder kontinentaler Ebene dagegen wird die Skaleneffekte massiv verstärken.

Unsere Erfahrung zeigt, dass die Bündelung des Einkaufs in einer zentralen Einheit die Transparenz von Daten-, Ausgaben- und Lieferantenportfolios erhöht. Darüber hinaus ermöglicht es dem Einkaufsteam, überregional auf Lieferanten zuzugreifen, anstatt vor Ort zu weniger wettbewerbsfähigen Preisen zu beschaffen.

Ein weiterer Schlüssel für leistungsorientierte Beschaffung ist eine solide Kostenbasis.

Basierend auf konkreten Einkaufs- und Lieferantendaten, muss das Beschaffungsteam beim Aufbau der Ausgabenbasis das Ruder in der Hand behalten. Zu häufig beobachten wir unzureichendes Datenmanagement, darunter verstreute Daten über mehrere Abteilungen hinweg ohne klare Struktur in Bezug auf die Verarbeitung und Übergabe von Lieferanteninformationen, Besprechungs- und Gesprächsprotokolle, Verträge, Rabattvereinbarungen und viele weitere wichtige Dateien und Datensätze.

Diese fragmentierte Datenlandschaft führt sehr oft zu einem erheblichen Mangel an Kostentransparenz. Der Grund dafür ist ziemlich einfach: Wenn es keine klare Transparenz über alle bestehenden Verträge, Rabattvereinbarungen und Einkaufsdaten gibt, ist es unmöglich, eine solide und transparente Baseline aufzubauen. In solchen Fällen nimmt die Abhängigkeit von Lieferanten zu, weil man als Unternehmen auf deren Daten angewiesen ist, um das eigene Geschäft zu managen. Als unangenehmer Nebeneffekt leidet damit die Reputation des eigenen Unternehmens im Markt. Niemand möchte als der "chaotische" Kunde wahrgenommen werden, der seine Lieferanten nach relevanten Daten fragen muss.

Daher ist eine unserer ersten Aufgaben bei jedem Beschaffungsprojekt, welches unsere Kunden uns anvertrauen, die Einführung unseres strukturierten Datenanalyseprozesses:

  • Vergleich von Beschaffungs- und Finanzdaten (z.B. SAP MM, SAP FI-Daten, inkl. Bestellungen, Verträge etc.)
  • Konsolidierung, Validierung/Prüfung, Bereinigung
  • Kategorisierung und Analyse
  • Erstellen der Baseline pro Kategorie
  • Visualisieren/berichten
  • Aufbau eines nachhaltigen Datenmodells

Auf diese Weise erreichen unsere Kunden volle Transparenz darüber, was sie kaufen, von wem und zu welchen Preisen. Von diesem Punkt an unterstützen wir unsere Kunden dabei, Optimierungspotenziale weiter zu nutzen, damit der Einkauf zu einem Werttreiber für das gesamte Unternehmen wird.

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