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Sfruttare i Dati di Preventivazione per Estendere le Strategie di Acquisto

Foto di Gerd Altmann da Pixabay - 

Introduzione:

L'importanza dei dati di preventivazione per la funzione acquisti è un argomento spesso trascurato. Tuttavia, l'uso sistematico di tali dati può portare a un miglioramento ed estensione significativo delle strategie di acquisto. Nonostante il concetto sembri semplice, molte Aziende incontrano ostacoli nell'organizzazione e nell'analisi dei dati, ostacoli che possono essere superati con l'adeguata pianificazione e l'uso di strumenti di business intelligence.

Executive Summary

È intuitivo che la banca dati dei preventivi (BDDP) contenga informazioni utili per la funzione acquisti (FA) per migliorare le strategie di acquisto. Tuttavia, raramente si incontrano PMI che utilizzano sistematicamente tali dati. Questo può essere dovuto al fatto che molte Aziende non hanno trovato un modo efficiente di gestire questi dati, o sono state sopraffatte dagli ostacoli che si presentano. Una soluzione efficiente è inserire tutti i preventivi in un'unica tabella di database, strutturando e pulendo i dati per una facile analisi.

Come sfruttare i Dati di Preventivazione per Potenziare le Strategie di acquisto

I dati di preventivo (DDP) hanno una natura variabile nel tempo, e un sottoinsieme di questi dati diventerà inevitabilmente input per la FA. La FA ha bisogno di dati precisi e affidabili su cui costruire strategie e/o negoziazioni. Ad esempio, conoscere la stima del fabbisogno del codice X nelle prossime Y settimane ha valore.

È importante notare che le strategie e le decisioni della FA sono basate su dati precisi e riconosciuti come corretti all'interno dell'Azienda. Solo in questo modo la FA può giustificare le proprie azioni. Più dati certificati ha a disposizione la FA, più sarà in grado di influenzare le decisioni strategiche.

Tipicamente, i dati utili alla FA estratti dalla BDDP includono dati puntuali (codici) di quantità e tempi, che possono essere utilizzati per aumentare la leva dei volumi, ottimizzare lotti e trasporti, riservarsi slot produttivi, modificare ordini in essere, ecc.

La gestione di questi dati è un compito complesso e richiede l'uso di strumenti di analisi come il business intelligence (BI). Questi strumenti permettono alla FA di eseguire analisi flessibili e tempestive. L'uso di questi strumenti è necessario per il successo di qualsiasi strategia di acquisto basata sui dati di preventivazione.

Conclusioni

Nonostante gli ostacoli, è possibile sfruttare al massimo il potenziale dei dati di preventivazione e prendere decisioni più informate per migliorare le strategie di acquisto. Con l'uso di strumenti di business intelligence e un'adeguata organizzazione dei dati, la FA può trarre informazioni preziose per ottimizzare le strategie di acquisto, come la riduzione dei costi e l'ottimizzazione dei tempi di consegna. Sfruttare i dati di preventivazione può quindi portare a un miglioramento significativo dei risparmi.


Grazie per la lettura.



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