Durch die immer weiter fortschreitende Digitalisierung der Einkaufsabteilungen werden sich in den nächsten Jahren die Tätigkeiten weiter ins Strategische verlagern.
Gerade in Krisenzeiten werden die Resultate auch von der Geschäftsleitungsebene verlangt: der Einkauf soll vor allem die Liefersicherheit verbessern, Kosten einsparen und die tiefere Integration mit Lieferanten ermöglichen.
Einkaufsverantwortliche stehen heute immer wieder vor dem Problem, dass eine geeignete Grundlage für die Ableitung von strategischen Initiativen oder für Verhandlungen fehlt. Die Voraussetzung ist stets die Möglichkeit einer sauberen und unternehmensweit einheitlichen Spend-Analyse. Die (Stamm-)daten sind jedoch häufig mangelhaft gepflegt, sodass keine Transparenz über die aktuelle Situation herrscht.
Diese Beispielauswertung zeigt: Die Auswertung der Höhe des Spends ist zwar möglich, die inhaltliche Unterteilung ist allerdings unklar.
Die größte Herausforderung liegt in der Zuordnung von Warengruppen
Insbesondere zu Rechnungen liegen bislang häufig wenig verwertbare Informationen vor.
Entweder sind im Unternehmen keine Warengruppen vorhanden, oder aber die Struktur ist historisch gewachsen und enthält keine Aussagekraft. Zudem fehlen Zuordnungen häufig.
In diesem Beispiel fehlen nicht nur Zuordnungen, sondern die Bezeichnungen der Warengruppen sind wenig aussagekräftig und werden somit häufig falsch gewählt.
All dies führt dazu, dass der Einkauf nicht strategisch handeln und damit seine Ziele nicht erreichen kann. Stattdessen werden zu viele wertvolle Ressourcen in die manuelle Aufbereitung und die Erstellung von Analysen gesteckt. Die Arbeit ist damit eher reaktiv, statt proaktiv Veränderungen anzustoßen.
Wie lässt sich dieses Problem lösen?
Die Lösung des Problems der Datenqualität liegt darin, auf einen standardisierten Warengruppenschlüssel zurückzugreifen. Hier müssen Kategorien nicht mühselig selbst identifiziert werden, sondern werden branchenübergreifend vorgebeben und laufend weiterentwickelt. Ein weiterer Vorteil ist die Möglichkeit den Spend feingliedrig auf verschiedenen Hierarchien zu betrachten und das eigene Unternehmen zu benchmarken.
Falls im Unternehmen bereits ein eigener Warengruppenstandard ausgearbeitet ist und genutzt wird, ist es durch ein Mapping der Kategorien immer noch möglich auch die eigenen Warengruppen anzuzeigen und zu nutzen.
Im deutschsprachigen Raum ist der Industriestandard ECLASS weit verbreitet.
Heute schrecken viele Unternehmen oft vor der Implementierung zurück. Ein solches Projekt wird als zu komplex und mühselig erachtet, gerade aufgrund der Vielzahl der Kategorien.
kiresult ermöglicht die einfache Zuordnung der Spend-Daten
Doch das muss nicht so sein: unser Start-Up kiresult bietet eine Möglichkeit an, Spend-Daten automatisiert auf ECLASS zuzuordnen. Das Ziel ist es, die Zuordnung mithilfe von künstlicher Intelligenz jedem Unternehmen zugänglich zu machen.
Vortrainierte Algorithmen nutzen Anknüpfungspunkte in den bestehenden Daten des Unternehmens zur Zuordnung einer geeigneten ECLASS-Kategorie jeder einzelnen Transaktion.
Hierbei legen wir großen Wert auf eine hohe Genauigkeit und bieten eine kostengünstige und schnelle Lösung für die Zuordnung auch großer Datenbestände.
Das zeigt sich alleine an einem kurzen Beispiel: stellen Sie sich vor, sie müssten die Arbeit der Grafik hierüber manuell vornehmen. Bei sechs Zeilen ist dies zwar lästig, sicherlich aber noch umsetzbar. In einem realistischen Szenario von 200.000 Datenzeilen läge der Aufwand jedoch bereits bei über 1.000 Stunden, was einer Vollzeitbeschäftigung von ca. drei Monaten entspricht. Selbst bei einer Investition dieser Zeit wären Fehler bei der monotonen Arbeit sehr wahrscheinlich. Die Zuordnung müsste zudem regelmäßig für neue Daten wiederholt werden.
Was ist das Ergebnis einer erfolgreichen Zuordnung?
In einem nächsten Schritt können die Daten analysiert und einfach zugänglich gemacht werden zur Nutzung im Arbeitsalltag. Wichtig ist hier eine übersichtliche Darstellung der Daten in einem Spend-Analyse-Tool, damit jedermann ohne zusätzlichen Aufwand schnell und unkompliziert Einblicke erhält.
Die gewonnen Erkenntnisse lassen sich dazu nutzen, einkäuferische Initiativen anzustoßen und zu priorisieren. Unter anderem können Sie so folgende Fragen beantworten:
- In welcher (Sub-)Warengruppe sollten wir demnächst Ausschreibungen anstoßen?
- Wie viele Lieferanten haben wir pro Warengruppe? Wo lassen sich Synergieeffekte nutzen?
- Wo laufen die meisten Transaktionen am Einkauf vorbei?
- Wo genau bietet es sich an auf Kataloge zu setzen und Prozesse zu standardisieren?
Mit Technologie lässt sich also auch rückwirkend das Problem von schlechter Datenqualität lösen.
Der Weg zu aussagekräftigen Spend-Analysen ist nicht so aufwendig, wie dies häufig angenommen wird. Zwar kann nicht jede einzelne Transaktion mithilfe von Algorithmen zugeordnet werden, hier ist auch noch der Input und die Expertise von Einkäufern gefragt.
Der Weg jedoch lohnt sich, die Potenziale und Erkenntnisse durch eine gruppenweit einheitliche Datenbasis sind immens und unterstützen jeden Einkaufsverantwortlichen bei der Erreichung der eigenen Ziele!
