在这个数字时代,我们都淹没了量过多的 数据,但它也可以良好使用!以下是一些真正有益的方式,数据正在帮助买家在当今竞争激烈的商业环境中更有效和高效地工作。

大数据。 数据分析. 关键绩效指标。预测数据分析。结构化和非结构化数据。

公司生成的大量信息的术语数 - 以及使用该数据的方法 - 似乎随着数据本身而迅速增加。弄清楚与所有这些信息有关,看起来令人生畏,但在光明的一面,采购是在使用数据来开发报告的主要位置,执行支出分析,评估供应商并确保合规性。
在'大数据=采购'Corlina Owens写道中,虽然更多采购和采购团队采用并采用了现代采购和采购工具,但促进了数据收集,管理和分析,许多团队继续涉及旧数据 - 飞行方式。换句话说,许多采购和采购团队继续努力反对大数据的上升潮流,这将在未来几年继续膨胀。“

由于自动化的发展,以数据为中心的方法通常可以替代常规的信息汇编,组织和传播过程,这些过程需要花几个月完成。以下是采购部门可以使用数据分析来开发更有效的购买流程的五种方式:

  1. 从采购过程中获取更多价值:采购可以通过收集和分析供应商的过去的绩效数据,以及当前的市场定价和风险评估来采用数据驱动的方法来向供应商授予供应商的合同;而不是根据最低价格,现有关系或只是冒险授予他们。欠款进一步提及,“采购团队也可以检查运输和运营商数据,以帮助他们优化采购路线和货运运输机,并帮助他们从过程的物流方面提取更多价值。”
  2. 确定不断发展的客户需求: 数据分析可用于识别客户的不断变化要求,并预测供需变化。它还可以用于增强客户服务和忠诚度计划,使物流和规划更高效,消除整个公司的错误和重复努力。在使用数据分析来构建预测模型时,组织可以预测需求波动并相应地调节可用供应。
  3. 以最佳价格接收最佳优质产品:供应链不断推动以变得更具成本效益,特别是在竞争环境中。采购可以不断比较来自供应商的实时可用性和定价 - inclation的订单准确性,物流成本,运输和许多其他变量,使用数据分析。
  4. 获得内部&外部观点花费:在大数据的时代,许多采购公司仍然依赖于内部花费。没有实现其真正的潜力,他们仍然掌握过去的消费能见度,只使用自己的分类,供应商信息和事务数据。对于采购,机会在于将内部采购数据资产与相关的外部数据资产组合到基于实际数据的对等体组的基准测试性能。
  5. 提取非结构化数据。 包括从文本文件到电子邮件到社交媒体的一切,非结构化数据是采购部门的未开发的宝藏。文本分析有助于了解社交媒体的供应商信息。设想与供应商相关的社交媒体数据,例如,可以为买家适当地了解其购买决策。实时数据允许您监控策略实现并允许修改计划以提高成功率。