Spendanalys - Analysera & vidta åtgärder

En spendanalys syftar till processen att samla in, klassificera och analysera kostnadsdata för få bättre insikt i ett företags kostnader. Syftet med en spendanalys är att identifiera besparingsmöjligheter och samla in nödvändiga data för att kunna ta datadrivna inköpsbeslut, öka sin effektivitet och stärka sina argument vid förhandlingsbordet.

Spendanalyser är ett viktigt verktyg som inköpsorganisationer använder för att proaktivt identifiera besparingsmöjligheter, hantera potentiella risker och optimera deras köpkraft. Den strävar efter att besvara frågorna: VEM, VAD, NÄR, VAR, VARFÖR och HUR, i relation till inköp och kostnader:

• VEM köper du från?
• VAD köper du?
• NÄR köper du?
• VAR köper du?
• VARFÖR köper du?
• HUR ofta köper du?
• HUR mycket betalar du?

Denna artikel strävar efter att besvara följande:

• Vad är en spendanalys?
• Vad för spendanalysverktyg finns det?
• Hur du framställer en spendanalys
• Vilka fördelarna är med en spendanalys
• Vad för typer av spendanalysrapporter det finns
• Hur Prognos kan stödja din verksamhet i att framställa en spendanalys

Vad finns det för spendanalysverktyg?

Det finns ett stort utbud av spendanalysverktyg med varierande funktionalitet. Det enklaste spendanalysverktyget är ett vanligt kalkylblad i Excel. Excel är ett kraftfullt verktyg som funnits på marknaden i över 30 år. Men det saknar flexibilitet, skalbarhet och en konkret dashboard för att snabbt och smidigt framställa en detaljerad och omfattande spendanalys.

Alternativet till Excel är ett så kallat “BI-verktyg” (Business Intelligence-verktyg). Ett BI-spendanalysverktyg innehar fler funktioner när det kommer till hantering och anpassning av data än vad Excel är kapabelt till. De underlättar också visualiseringen av all kostnadsdata med hjälp av digitala grafer som möjliggör hantering av stora mängder data i realtid. Ett BI-verktyg gör framställningen av en spendanalys både enklare och snabbare.

Valet av spendanalysverktyg beror på storleken och komplexiteten av ditt företag och dina kostnader. Små företag med få kostnader och inköp klarar sig ofta mer än väl med Excel då deras data är väldigt begränsad. Internationella, medelstora till stora företag bör dock överväga att investera i ett BI-verktyg för att smidigt kunna hantera sina stora mängder data och ta fram en spendanalys för inköp.

Processen för en spendanalys

Processen för att genomföra spendanalyser kan delas i en upprepningsbar 7-stegs cykel:

Steg 1: Identifiera

Första steget för att skapa en spendanalys består av att identifiera relevanta datakällor för dina företagskostnader. Detta moment består dels av att välja ut ett eller flera områden du vill ha en bättre insikt inom, dels att identifiera och gruppera relevanta datakällor inom området från olika avdelningar, anläggningar och affärsenheter. Det är rekommenderat att börja med datakällor som hanterar inköp, finans och marknadsföring.

Steg 2: Extrahera

Efter att du identifierat alla relevanta databaser behöver kostnadsdatan extraheras och samlas i en gemensam databas. I detta skede är all kostnadsdata ofta i flera olika format, språk och valutor. Dataextraktion är ett av de mer komplexa och tidskrävande stegen men som kan automatiseras med hjälp av ett spendanalysverktyg vid framställningen av en spendanalys för inköp.

Steg 3: Rengöra

Datarengöring innebär att identifiera felaktigheter och ta bort korrupta arkiv och överflödig data. Det inkluderar att hitta och ta bort fel och avvikelser i beskrivningar och transaktioner för att säkerställa att uppgifterna är korrekta. Datarengöring hjälper dig att identifiera data i din databas som antingen är ofullständiga eller irrelevanta. I detta steg åtgärdas även stavfel och ofullständig kod.

Steg 4: Berika

Databerikning syftar till att berika, förfina och förbättra råa kostnadsdata såväl som standardisera formatet av alla data för enkel visning och hantering. Databerikning strävar efter att alla rubriker, namn och andra detaljer är korrekta enligt dina specifika företagsstandarder. Uppgifter som saknas från specifika fält, felstavningar, förkortningar och felaktigt kodade fält är vanliga saker som behöver åtgärdas.

Steg 5: Klassificera

Efter att alla data rengjorts och berikats är det dags att klassificera det, till exempel enligt leverantörer eller i specifika kostnadskategorier som marknadsföring, kontorsmaterial, mjukvara, etc. Att förena heterogena datanoder i konkreta kategorier gör det enklare att se hur och var du du spenderar pengar.

Steg 6: Analysera

För att identifiera besparingsmöjligheter och förbättringar för din inköpsprocess behöver all data till sist analyseras. Detta inkluderar bl.a. att identifiera vilken din mest lönsamma leverantör är, vilken produkt eller tjänst i ditt utbud som har bäst vinstmarginaler och att identifiera diskrepanser mellan ditt nuvarande pris hos en leverantör och marknadspriset. En spendanalys hjälper dig att förstå utvecklingen av betalda priser som du sedan kan jämföra med marknadsprisutvecklingen. Det är denna marknadsprisutveckling du får tillgång till på Prognos.

Steg 7: Vidta åtgärder

Till sist behöver du agera och vidta åtgärder baserat på identifierade besparingsmöjligheter, t.ex. att implementera nya processer eller starta upp förhandlingar med leverantörer.

Efter att du agerat på alla besparingsmöjligheter så har du två alternativ:

• Gräva ännu djupare i din data och genomföra en Should cost-analys (bör kosta-analys) på specifika produkter, delar, tjänster, etc.
• Eller så kan du påbörja en ny spendanalys och fokusera på ett nytt område, eller samma område, för att identifiera ytterligare besparingsmöjligheter som kan ha förbisetts.

Regelbundna spendanalyser ger dig en komplett insikt och kontroll över dina kostnader. De tillåter dig att anpassa din verksamhet efter marknadsförändringar såväl som snabbt kapitalisera på potentiella besparingsmöjligheter.