Handleiding voor uitgavenanalyse: voordelen, uitdagingen, KPI's en best practices

Wat is uitgavenanalyse?

Uitgavenanalyse is het proces waarbij historische en actuele gegevens over inkoopuitgaven worden geanalyseerd om inzichten te verkrijgen over kostenreductie, strategische verbetering van inkoop en verhoging van de inkoopefficiëntie. Hoewel dit de drie belangrijkste redenen zijn voor uitgavenanalyse, is het doel doorgaans een 360°-overzicht van de inkoopgegevens te bieden om antwoord te geven op vragen zoals:

• Kopen we wel bij de juiste leveranciers?
• Krijgen we wat ons beloofd is?
• Wat is het verschil tussen geplande en spontane uitgaven?
• Hoe vaak kopen we iets?
• Kopen we hetzelfde product bij meerdere leveranciers?
• Hebben we alles tegen gunstige voorwaarden gekocht?
• Hoe verhouden de gegevens zich tot die van voorgaande jaren?

Om deze vragen te beantwoorden, heb je gegevens nodig over leveranciers en betalingsvoorwaarden van alle producten, de gekochte hoeveelheden en prijzen, het type uitgave en de bijbehorende business unit, enzovoort. Het algemene doel is om meer inzicht te creëren en werkprocessen te stroomlijnen.

Het belang van uitgavenanalyse

Het belangrijkste is waarvoor het gebruikt wordt. Bekijk het onderstaande rapport van EY:

Bron: EY Global Procurement Survey 2022

Kort samengevat: de belangrijkste prioriteiten van inkoopmanagers zijn:

• 39% - Kosten beheren of verlagen
• 21% - Verhoging van de efficiëntie
• 15% - Verhoogde zichtbaarheid
• 10% - Verhoogde veerkracht
• 10% - ESG
• 3% - Behoud van talent

Neem de top 3 prioriteiten in overweging, oftewel wat 75% van de inkoopmanagers wil, en bekijk de definitie van uitgavenanalyse nog eens: het analyseren van gegevens om inzichten te verkrijgen over kostenreductie, strategische verbetering van de inkoop en verhoging van de inkoopefficiëntie .

Dat de inkoopmanagers het willen, is één manier om ernaar te kijken; een andere manier is om te kijken naar de impact die het op de organisatie zou hebben.

Het verschil tussen een gemiddelde organisatie en een toonaangevende organisatie, met name organisaties met lage marges en hoge kosten, hangt sterk af van het bestedingspatroon. Gemiddelde organisaties beheren slechts 55-60% van hun uitgaven, terwijl toonaangevende organisaties daar bijna 85% van beheren. Hoewel het misschien klein lijkt, kunnen kleine veranderingen van slechts 5-10% een totale besparing van 1-2% voor de organisatie opleveren.

Voordelen van uitgavenanalyse

De meesten van u zullen wel eens gehoord hebben van Porter's 5 krachten: concurrentie, macht van leveranciers, macht van afnemers, dreiging van substitutie en dreiging van nieuwe toetreders. Twee daarvan zijn vanuit inkoopoogpunt zeer relevant voor organisaties: de onderhandelingsmacht van leveranciers en de onderhandelingsmacht van afnemers. Alleen door de bestaande uitgaven te analyseren, kan men vaststellen of er meer onderhandelingsmacht is of dat men juist afhankelijk is van de macht van andere leveranciers.

Dit kunnen indirecte voordelen zijn, net als andere voordelen zoals meer transparantie, betere naleving van regelgeving, het opstellen van een duurzaamheidsprofiel, inzicht in de waarde van leveranciers, enzovoort. Maar als we kijken naar de belangrijkste directe voordelen die behaald kunnen worden door de uitgavengegevens te analyseren, dan zijn dat de volgende:

Beperk ongeplande uitgaven: Bewust of onbewust kunnen ongeplande uitgaven leiden tot geldverlies door overmatige of ongeplande uitgaven, het mislopen van overeengekomen besparingen en soms zelfs reputatieschade. Een rapport van de Hackett Group schat dat maar liefst 16% van de overeengekomen besparingen verloren gaat wanneer dit gebeurt.

Vrijgemaakt werkkapitaal: Door de juiste leveranciers te selecteren, kunnen organisaties niet alleen de doorlooptijd van order tot betaling verkorten, maar ook de totale inkoopkosten verlagen. Dit leidt tot een hogere cashflow en maakt werkkapitaal vrij dat als winstcentrum kan worden ingezet.

Identificeer uitgavenpatronen: Dit geeft inzicht in de uitgavenpatronen en inkooptrends binnen de gehele organisatie, gekoppeld aan kosten. Zo kan het helpen om de totale indirecte en directe kosten in kaart te brengen, evenals het percentage kosten dat naar overbodige of ongewenste uitgaven gaat. Dit biedt meer mogelijkheden voor leveranciersconsolidatie, het verbeteren van de efficiëntie en het genereren van rapporten over gerealiseerde besparingen.

Lagere inkoopkosten: Aangezien de kosten van externe leveranciers voor een inkoopgerichte organisatie doorgaans 40-80% van de totale kosten bedragen, kan het opsporen van contractlekken of extra uitgaven leiden tot aanzienlijke besparingen. Met een effectieve inkoopplanning kunt u handmatige werkzaamheden verminderen, de efficiëntie verhogen, fouten minimaliseren en tijdig over de benodigde gegevens beschikken voor analyses.

Verbeterd risico- en leveranciersmanagement: Door de naleving van contracten te verbeteren, kunt u het leveranciersrisico beperken en de kans op factuurfraude verkleinen. Heeft u bijvoorbeeld leveranciers die herhaaldelijk problemen hebben met de naleving van contracten of die kosten met zich meebrengen als gevolg van vertragingen of klachten? Zijn er specifieke uitgavenposten, zoals reis- en onkostenvergoedingen, die de begroting overschrijden? Zou het dan zinvol zijn om de financiële afdeling in te schakelen? Antwoorden op dergelijke vragen kunnen eenvoudig worden achterhaald en beantwoord omrisico's vooraf te verminderen en leveranciers effectief te beheren.

De details nader bekeken: de gegevensbronnen voor uitgavenanalyse

Nu we begrijpen waarom en wat er achter uitgavenanalyse schuilgaat, gaan we kijken waar we moeten beginnen. Net als bij elke andere analyse, moet je beginnen met de data. Normaal gesproken zijn de databronnen voor uitgavenanalyse gerelateerd aan financiën, met name inkooporders.

Maar voor een verdere analyse van leveranciers of voor volledig inzicht heeft men mogelijk gegevens nodig van:

• ERP – Enterprise resource planning tools
• Gegevens uit de software voor onkostenbeheer
• Inkoopsoftwaregegevens
• Financiële transacties
• Inkooporders
• Goederen ontvangen documenten
• Factuurdocumenten
• Risicobeoordelingen
• Kredietratings
• Informatie over branchebenchmarking

Mogelijk hebt u niet alle gegevensbronnen nodig. Afhankelijk van de software of processen die organisaties gebruiken, of wat ze al hebben, kunnen sommige of alle bronnen worden gebruikt. Door de toegenomen automatisering van het gehele proces zullen er minder fouten optreden, waardoor processen met ERP- of EPM-gegevens soepeler zullen verlopen.

Soorten uitgavenanalyses

Hoewel we tot nu toe hier en daar al over de verschillende soorten uitgavenanalyses hebben gesproken, hebben we slechts het oppervlak aangeraakt. Laten we nu de details bekijken. De soorten hangen over het algemeen af van het specifieke doel en de focus van de analyse.

Enkele belangrijke soorten uitgavenanalyses zijn:

1. Analyse van uitgaven van Maverick

Als er geen toezicht op wordt gehouden, kan ongecontroleerde uitgaven een flinke deuk in de besparingen en marges van zowel het bedrijf als de inkoopkosten veroorzaken. Door de omvang en frequentie van dergelijke uitgaven te analyseren, kunnen inkoopmanagers inzicht krijgen in welke extra artikelen buiten het contract worden ingekocht en een bestaande of nieuwe leverancier vinden met betere onderhandelingsvoorwaarden.

2. Analyse van de uitgaven aan de staart van de keten

Dit zijn transacties die doorgaans een lage waarde maar een hoog volume hebben. Ze kunnen bijvoorbeeld ongeveer 20% van de totale uitgaven uitmaken, maar vertegenwoordigen ruwweg 80% van de transacties. Deze transacties zijn meestal niet strategisch van aard, maar door het aantal leveranciers, de transactiewaarden, enzovoort te analyseren, kunnen bedrijven vaststellen of er mogelijkheden zijn voor leveranciersfragmentatie of -consolidatie.

Bron: Sievo

3. Analyse van de uitgaven voor naleving.

Identificeer gebieden waar uitgaven niet voldoen aan wettelijke, regelgevende, interne, milieu-, sociale en governance- richtlijnen. Dit kan helpen bij de evaluatie van leveranciers op hun nalevingseffectiviteit en het percentage naleving binnen de organisatie. Gezien de toenemende aandacht voor duurzaamheid bij zowel producenten als consumenten, kan dit voor bepaalde organisaties van cruciaal belang zijn.

4. Analyse van de uitgaven per categorie

Door taxonomieën of hiërarchieën zoals categorieën te definiëren, kan worden vastgesteld hoeveel leveranciers er voor vergelijkbare artikelen worden ingeschakeld. Dit kan het aantal leveranciers verminderen en eventuele verspillingen opsporen. Door elke uitgave aan categorieën en subcategorieën te koppelen, krijgen inkoopmanagers inzicht in de omvang en reikwijdte van de uitgaven. Dit helpt bij het identificeren van behoeften en het voorspellen van betere besparingsmogelijkheden.

5. Analyse van de uitgaven van leveranciers

Door te analyseren welke uitgaven onder verschillende soorten leveranciers vallen, kunnen organisaties inzicht krijgen in de strategische, knelpunt-, hefboom- en niet-kritische leveranciers. Zo kunnen ze bepalen of ze de beste prijs-kwaliteitverhouding krijgen in verhouding tot de bijbehorende risico's. Andere analyses kunnen bijvoorbeeld de risico's van de belangrijkste leveranciers (bijvoorbeeld N=100) analyseren op basis van waarde, volume, geografische locatie en behoefte.

6. Analyse van de uitgaven voor betalingsvoorwaarden

Het helpt organisaties bij het identificeren van mogelijkheden om de betalingsvoorwaarden te optimaliseren, zoals het onderhandelen over betere kortingen of het verlengen van betalingstermijnen. Dit kan met name nuttig zijn bij het heronderhandelen van contracten, waarbij geoptimaliseerde betalingsplannen of langere betalingstermijnen mogelijk zijn.

Dit zijn slechts de meest gebruikte en gangbare vormen van bifurcatie voor analyse, maar afhankelijk van de behoeften van de organisatie, de beschikbare gegevens en de focusgebieden kunt u andere typen toevoegen op basis van uitgaven per artikel, leverancier, contract, naleving, besparingsmogelijkheden, vraagconsolidatie, strategische inkoop, enzovoort.

KPI's en meetwaarden voor uitgavenanalyse

Wat we tot nu toe besproken hebben, is een mix van theorie en praktische voorbeelden. Laten we nu eens wat dieper ingaan op de implementatie en hoe we de impact op de verschillende voordelen kunnen meten.

Laten we, in plaats van u te overladen met een heleboel belangrijke prestatie-indicatoren, ze om te beginnen indelen in 4 hoofdgroepen:

• Inzicht in uitgaven
• Kostenbesparing en optimalisatie
• Prestaties en beheer van leveranciers
• Compliance en risicomanagement

Enkele belangrijke KPI's per categorie zijn te zien in de onderstaande afbeelding:

Enkele voorbeelden van berekeningen voor uitgavenanalyse

Hoewel we hierboven al een aantal KPI's hebben besproken, is het in de praktijk vaak nodig om de data te filteren en te analyseren op basis van parameters. Stel je de data voor als een kubus met categorie-, leverancier- en kostengegevens. Door de data vervolgens te filteren, kun je parameters verkrijgen zoals:

• Totale uitgaven per leverancier
• Totale uitgaven per categorie en bedrijfseenheid
• Aantal transacties per leverancier
• Aantal leveranciers per categorie
• Gemiddelde inkoopkosten voor categorieën
• Gemiddelde waarde van inkooporders per leverancier
• Uitgaven buiten contract, enz.

We hebben verschillende manieren opgesomd waarop u de gegevens kunt analyseren. U kunt uw KPI's opstellen op basis van de beschikbare gegevens, en de beste manier om dit te doen is door kosten te verlagen en de efficiëntie te verbeteren.

Tip: Als je niet weet hoe en waar je moet beginnen, ga dan terug naar je data en begin met het creëren van categorieën en het definiëren van de juiste taxonomie. Alleen door categorieën te begrijpen en te creëren die wederzijds exclusief en gezamenlijk uitputtend (MECE) zijn, kun je de juiste inzichten verkrijgen. Vervolgens kunnen de KPI's worden vastgesteld volgens je behoeften.

5 redenen waarom projecten voor uitgavenanalyse mislukken?

Aangezien 47% van de bedrijven streeft naar kostenbesparing door middel van digitalisering en 77% het erover eens is dat S2P-digitalisering een absolute noodzaak is, is het idee van analyse geen nieuw concept voor inkoopmanagers. Het kan dus zijn dat ze ofwel niet over de capaciteit beschikken om het te implementeren, ofwel dat ze het wel hebben geprobeerd, maar dat het niet tot succes heeft geleid.

Laten we de top 5 redenen onderzoeken waarom dergelijke projecten mislukken. Het is belangrijk om te weten dat hoewel deze redenen specifiek betrekking hebben op het mislukken van uitgavenanalyseprojecten, ze in principe ook van toepassing kunnen zijn op het mislukken van andere analyse-implementaties.

1. Datakwaliteit en nauwkeurigheid

Hoewel het misschien eenvoudig klinkt, neem bijvoorbeeld draaitabellen: zelfs de kleinste onzorgvuldigheid bij het invullen van gegevens kan fouten veroorzaken in verschillende werkbladen. Als je dat extrapoleert naar gegevens uit meerdere bronnen, datasystemen en gebruikersinvoer, kan het resultaat onbruikbare of foutieve gegevens zijn. Hier is een voorbeeld:

Een voorbeeld van een uitgavenoverzicht bij de financiële afdeling kan er als volgt uitzien:

Dezelfde voorbeeldgegevens kunnen als volgt in de inkooporder worden vastgelegd:

De twee verschillende tabellen tonen dezelfde gegevens, maar er zijn verschillen in de leveranciersnaam, categorie, bestedingsbedrag en artikelomschrijving. En dit betreft alleen de nauwkeurigheid van de gegevens. Er kunnen zich ook andere problemen met de datakwaliteit voordoen.

• Gebrek aan een taxonomie voor gegevensclassificatie: Een verfijnde MECE-classificatie die binnen de hele organisatie is geïmplementeerd, kan helpen bij het correct in kaart brengen van elke uitgave en verbetert de datakwaliteit voor analyses. Ook is classificatie van items op basis van gebruik niet aan te raden, omdat één item meerdere toepassingen kan hebben, terwijl de beschrijving hetzelfde blijft.


• Gebrek aan adequate beschrijvingen: Bij een oorzaakanalyse kan het voorkomen dat een beschrijving in de inkooporder (PO) die uitlegt waarom bepaalde artikelen worden aangeschaft, of een correcte cataloguskoppeling, ontbreekt. Dit geldt met name voor inkooporders achteraf, aangezien die uitsluitend bedoeld zijn voor betalingen.

2. Onrealistische verwachtingen

Data-analyse is geen sprint, maar een marathon. De meeste mensen proberen zich oppervlakkig te richten op wat elk team wil, waardoor ze de algehele werkwijze ondermijnen. Deze onrealistische verwachtingen kunnen leiden tot teleurstelling, verlies van zelfvertrouwen en zelfs een gebrek aan toewijding aan data-gedreven inzichten.

In plaats van direct te zoeken naar kostenbesparingen of procesverbeteringen, moet u zich eerst richten op de belangrijkste aandachtspunten of beginnen met één functie en één ad-hocproject implementeren om te zien hoe het loopt. Klein beginnen en vervolgens opschalen naar de functies of gebieden die u wilt analyseren, is de beste manier om een analyse-implementatie aan te pakken. Zie het als het in elkaar zetten van een reeks tandwielen die samen voor meer momentum zorgen.

3. Het tot een eenmalige inspanning maken

Zelfs onbegeleid machinaal leren heeft tijd nodig om te leren van de trainingsdataset en input te genereren. Waarom zou een proces zich dan niet continu ontwikkelen? Door alle inspanningen te richten op een eenmalige implementatie, mis je niet alleen waardevolle inzichten, maar gaan ook de tijd, moeite en middelen verloren.

Continue monitoring, analyse en verbetering zijn noodzakelijk om veranderende uitgavenpatronen, leveranciersrelaties en mogelijkheden voor kostenbesparing in de loop der tijd te identificeren. Het negeren van de noodzaak tot aanhoudende inspanningen kan leiden tot gemiste kansen en stagnerende inkooppraktijken. Dit zou ook de mogelijkheden beperken om de analytische volwassenheid van de processen te vergroten.

4. Weinig technische expertise

Zou u als inkoopmanager bewust bestellen bij een leverancier die goederen van gesubsidieerde kwaliteit levert? Waarom zou u dan een minder deskundige aanpak hanteren voor data-analyse?

Voor een complete implementatie hebben gebruikers een combinatie nodig van analytische expertise, kennis van inkoop en technologisch inzicht in de tools en software die voor analyses worden gebruikt. De meeste interne teams beschikken hier niet over. Een dergelijke implementatie zonder de juiste kennis kan leiden tot lagere acceptatiepercentages, ineffectieve interpretatie, gebrek aan schaalbaarheid en hogere infrastructuurkosten.

Zonder de juiste kennis over dataverwerking en data-integratie kunnen organisaties mogelijk niet alle relevante databronnen vastleggen of problemen ondervinden bij de integratie ervan in een datawarehouse of datalake voor analyse. En dit is nog maar het begin: bij complexe berekeningen zijn mogelijk geavanceerde analysemogelijkheden nodig, waarvoor datawetenschap en wiskundige kennis vereist zijn.

5. Gebrek aan steun vanuit het management en lage acceptatiegraad

Gebrek aan steun vanuit het topmanagement kan leiden tot beperkte middelen, ontoereikende financiering en een gebrek aan prioriteitstelling. Bovendien kan de impact en duurzaamheid van het project in gevaar komen als medewerkers en stakeholders het belang van uitgavenanalyse niet inzien of de verkregen inzichten niet benutten. Dit maakt verandermanagement tot een van de belangrijkste aandachtspunten bij elke implementatie.

Voordat inkoopmanagers beginnen met uitgavenanalyses of andere analyseprojecten, moeten ze zorgvuldig de implementatie en training van de eindgebruikers plannen. Zo weten zij hoe ze zich aan het nieuwe proces moeten aanpassen en hoe ze hun bestaande workflows/processen naar de nieuwe technologie kunnen overzetten.

Implementatie van uitgavenanalyse in 6 stappen

Van objectieve identificatie tot analyse, een normale uitgavenanalyse omvat de volgende 6 stappen:

1. Doelstellingen definiëren

Hoewel dit misschien vanzelfsprekend lijkt, is het het belangrijkste onderdeel van het hele proces, omdat het zowel het einddoel als de opzet van de aanpak bepaalt. Met het definiëren van doelstellingen bedoelen we het bepalen van de reikwijdte, het identificeren van de belangrijkste aandachtsgebieden (bijv. categorieën, leveranciers) en het vaststellen van de gewenste resultaten van de analyse, zoals inzicht in de belangrijkste KPI's die u wilt behalen.

2. Gegevens identificeren en consolideren

We hebben het al gehad over de verschillende gegevensbronnen die worden gebruikt om uitgaven vast te leggen – zoals inkoopordergegevens, financiële gegevens, enzovoort – dus daar gaan we niet opnieuw op in. Het doel van het identificeren en consolideren van gegevens is het verzamelen van een complete dataset voor analyse. Als er dus een overweldigende hoeveelheid gegevens is, moet u bepalen welke gegevensbronnen als eerste moeten worden geïntegreerd, op basis van de doelstellingen.

3. Gegevens opschonen en ordenen

Het principe van datamanagement is 'Garbage In = Garbage Out'. Alleen met schone data kun je bruikbare inzichten verkrijgen. De tijd die nodig is voor dataopschoning hangt af van hoe de data verspreid is over verschillende systemen of bronnen, de verschillende dataformaten en de uiteenlopende detailniveaus. Het consolideren en opschonen van data kan daardoor tijdrovender zijn. Aangezien de meeste bedrijven nog steeds afhankelijk zijn van één Excel- of spreadsheetprogramma voor hun data, is er vaak veel diverse data in verschillende formaten, wat meer tijd kost voor datamanagement.

4. Gegevensclassificatie

Dit houdt in dat uitgavengegevens worden gecategoriseerd op basis van verschillende criteria, zoals leveranciers, producten, diensten, afdelingen of geografische locaties. Dit omvat bijvoorbeeld ook het classificeren van elke leverancier op basis van hun winst versus waarde (zie het leverancierssegmentatiemodel in het gedeelte over soorten uitgavenanalyse), het groeperen ervan op basis van het moederbedrijf – voor betere marges – en het samenbrengen van alle gegevens onder één taxonomie voor een beter overzicht.

5. Gegevensanalyse

Nadat de gegevens zijn opgeschoond en geclassificeerd, kunnen ze worden geanalyseerd om inzichten te verkrijgen en trends te identificeren. Diverse analysetechnieken, zoals uitgavenverdeling, leveranciersprestatieanalyse, kostenafwijkingsanalyse en benchmarking, worden gebruikt om de gegevens te onderzoeken. De analyse is erop gericht om mogelijkheden voor kostenbesparing, leveranciersconsolidatie, contractnaleving en andere strategische inzichten te ontdekken. We hebben hier al veel over gesproken, dus we zullen er niet opnieuw in detail op ingaan.

6. Gegevensbeheer

De laatste stap in de uitgavenanalyse omvat het opzetten van databeheerpraktijken om de continue nauwkeurigheid, integriteit en bruikbaarheid van de gegevens te waarborgen. Dit omvat het instellen van processen voor gegevensvalidatie, documentatie en onderhoud. Dit zorgt ervoor dat de resultaten van de analyse betrouwbaar zijn en gebruikt kunnen worden voor weloverwogen besluitvorming, niet alleen op de korte termijn, maar ook op de lange termijn. Omdat het databeheerproces regelmatige controles en feedback omvat, kunt u ook continu bijhouden welke KPI's goed presteren en welke herzien moeten worden.

Dit proces en deze stappen zijn normaal gesproken van toepassing op bedrijven die hun analysepraktijk willen opzetten of willen onderzoeken wat de mogelijkheden binnen hun bestaande praktijk zijn. Maar u vraagt zich misschien af: wat als we al een zekere mate van analysepraktijk hebben, maar deze willen verbeteren? Dan is dit iets voor u.

Hoe vergroot je de volwassenheid van je data-analyse?

Het antwoord hierop hangt af van uw huidige mogelijkheden op het gebied van dataverzameling, -transformatie, -analyse, geavanceerde analyses en databeheer. Hoe beter en geavanceerder uw mogelijkheden, hoe hoger uw volwassenheidsniveau. Om u dit beter te laten begrijpen, hebben we een raamwerk voor analytische volwassenheid ontwikkeld.

Let op: hoewel we dit lineair hebben weergegeven, kan het in de praktijk veel gedetailleerder zijn, afhankelijk van de aanpak, de implementatie en de tegenslagen.

De 5 fasen van datavolwassenheid in uitgavenanalyse zijn:

1. Data-hobbyist

Deze organisaties beschikken over beperkte of ad-hoc analysemogelijkheden. Zowel het verzamelen als de analyse van gegevens gebeurt op ad-hocbasis. Dit soort analyses wordt uitgevoerd door categoriemanagers en inkoopspecialisten wanneer ze op kleine schaal uitgaven moeten analyseren, bijvoorbeeld om een bepaalde categorie in te kopen.

a. Hoe zien de gegevens eruit? De gegevens zijn vaak onvolledig, inconsistent en gefragmenteerd, wat leidt tot beperkt inzicht in bestedingspatronen.

b. Strategie om dit te bereiken: Voer een basisuitgavenanalyse uit met behulp van eenvoudige rapportage- en filtertechnieken. Richt u op inzicht in de uitgaven per leverancier, categorie en afdeling.

2. Uitgavenverkenner

Inkoopafdelingen die onder deze categorie vallen, zouden normaal gesproken standaardsjablonen en -tools ontwikkelen voor het verzamelen en analyseren van gegevens. De focus zou daarbij vooral liggen op de meest noodzakelijke analysedata, zoals transactiegegevens of uitgavencategorieën.

a. Hoe zien de gegevens eruit: De gegevens zijn gedeeltelijk geconsolideerd en gestandaardiseerd, maar er kunnen nog steeds inconsistenties voorkomen. Er worden basisanalyserapporten gegenereerd die inzicht geven in categorieën of de prestaties van leveranciers.

b. Strategie om dit te bereiken: Uitgavengegevens worden ingedeeld in zinvolle categorieën en subcategorieën. Classificatiemethoden worden toegepast om consistentie in de uitgavenanalyse te waarborgen.

3. Inzicht-innovator

De organisatie krijgt beter inzicht in uitgavenpatronen, identificeert mogelijkheden voor kostenbesparing en leveranciersoptimalisatie en implementeert benchmarkingpraktijken door gebruik te maken van geavanceerde analysetechnieken, zoals datasegmentatie, trendanalyse en kostenvariantieanalyse.

a. Hoe zien de gegevens eruit: De gegevens zijn goed geconsolideerd en gestandaardiseerd, waardoor nauwkeurigere analyses mogelijk zijn. Geavanceerde analysetechnieken worden ingezet om meer inzicht te krijgen in bestedingspatronen.

b. Strategie om dit te bereiken: Stel geautomatiseerde datafeeds in voor naadloze en realtime data-updates. Gebruik tools en algoritmen om mogelijkheden voor kostenbesparing en inzicht in de prestaties van leveranciers te identificeren.

4. Strategische Navigator

Organisaties op strategisch navigatorniveau beschikken over robuuste en strategische mogelijkheden voor uitgavenanalyse. Ze hebben goed gedefinieerde en geïntegreerde processen voor gegevensverzameling, inclusief de mogelijkheid om gegevens uit meerdere bronnen en systemen vast te leggen.

a. Hoe zien de gegevens eruit: De gegevens zijn compleet, geïntegreerd en in realtime beschikbaar voor analyse.

b. Strategie om dit te bereiken: Gebruik maken van voorspellende modellen en prognosetechnieken om toekomstige uitgavenpatronen te voorspellen. En door de samenwerking tussen inkoop, financiën en businessunits te bevorderen om de uitgavenanalyse af te stemmen op de strategische doelstellingen.

5. Meester van het Uitgeven

Dit zijn de beste organisaties in hun klasse, met zeer volwassen en geoptimaliseerde mogelijkheden voor uitgavenanalyse. Ze hebben volledig geautomatiseerde en geïntegreerde processen voor uitgavenanalyse, waarbij ze gebruikmaken van geavanceerde technologieën zoals kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML).

a. Hoe zien de gegevens eruit: Er zijn gestructureerde procedures voor gegevensbeheer aanwezig om de kwaliteit, nauwkeurigheid en integriteit van de gegevens te waarborgen.

b. Strategie om dit te bereiken: Creëer een cultuur van continue verbetering in de beste werkwijzen voor uitgavenanalyse . Evalueer en verfijn regelmatig de methoden voor gegevensverzameling, analyse en rapportage.

Uitgavenanalyse: beste praktijken

De meeste best practices voor uitgavenanalyse zijn een mix van de processen, strategieën en technieken die we hierboven hebben besproken. Maar laten we, ter samenvatting en ter benadrukking, eens kijken naar wat de best practices voor uitgavenanalyse zouden moeten zijn:

Zorg voor een MECE-dataclassificatie waarmee een nauwkeurig beeld van de uitgaven per leverancier en categorie wordt verkregen. Een goede datafundament is essentieel voor een goede data-analyse.

Ontwikkel geautomatiseerde ETL-, dataopschonings- en classificatielagen. Richt uw datawarehouse- en datalake-processen efficiënt in, zodat uw datapipeline foutloos, bestand tegen handmatige reconciliatie en realtime is.

Maak optimaal gebruik van databronnen. Koppel alle mogelijke data van uw leveranciers, partners, enzovoort; dit kan u helpen een compleet overzicht van uw uitgaven te creëren.

Verbeter uw analytische vaardigheden. Zodra u de fase van de uitgavenverkenner achter u hebt gelaten, moet u geavanceerde analysemogelijkheden gaan benutten, zoals datasegmentatie, trendanalyse, kostenafwijkingsanalyse, benchmarking, voorspellende modellen en machine learning-algoritmen. Deze zullen meer mogelijkheden voor optimalisatie creëren.

Evalueer continu. Houd de veranderende meetwaarden, trends in de sector, wettelijke voorschriften en marktontwikkelingen in de gaten. Regelmatige evaluaties en controles helpen om direct verbeterpunten en feedbackpunten te identificeren. Wacht niet tot een initiatief of KPI niet meer relevant is om deze opnieuw te evalueren.

Samenwerking is essentieel. Hoewel de belangrijkste belanghebbenden bij een uitgavenanalyse de inkoop- en financiële teams zijn om maximale besparingen te realiseren, is samenwerking tussen de verschillende bedrijfsonderdelen en de inkoopafdeling noodzakelijk. Door de implicaties duidelijk te communiceren en de perspectieven van diverse belanghebbenden te integreren, zelfs vóór de contractcyclus, kan de effectiviteit en relevantie van uw werkwijze worden vergroot.

Pro-tip: Een extra voordeel voor de CFO

De voordelen van uitgavenanalyse voor CFO's zijn drieledig. Op korte termijn: naast kostenbesparingen kan uitgavenanalyse de doorlooptijden, procesefficiëntie en productiviteit van medewerkers verbeteren. Op lange termijn kan de automatisering en centralisatie van gegevensbeheer leiden tot beter vraagbeheer en bedrijfsplanning, hogere verkoopcijfers en optimalisatie van de toeleveringsketen. Het derde voordeel is dat in het geval van een fusie of overname, waarbij het doel is de totale eigendomskosten te verlagen, een helder inzicht kan helpen bij het verminderen van risico's en het beheren van de naleving van regelgeving.

Bonus: Uitgavenanalyse met tools

Er zijn veel tools op de markt die veelvuldig worden gebruikt voor uitgavenanalyse, waarvan Excel de meest voorkomende is. Afhankelijk van de complexiteit van de analyse kunt u zelfs geavanceerde analysetools zoals R, Python, enzovoort gebruiken. De meest gebruikte tools voor het visualiseren van KPI's en de analyse zijn Power BI, Qlik Sense en Tableau .

Hier volgt een korte vergelijking tussen de drie en Excel.

Deze tabel laat zien dat hoewel het analyseren van uitgavengegevens in Excel mogelijk is, er veel problemen met inconsistenties in de gegevens kunnen optreden. Problemen met de gegevensopmaak, zoals dezelfde leverancier met verschillende namen of regionale instellingen die inconsistenties veroorzaken, leiden bijvoorbeeld tot veel meer tijdverspilling aan het opschonen van gegevens dan aan de daadwerkelijke analyse. Daarom zijn tools voor datavisualisatie in vergelijking een betere optie. Alle drie de tools behoren tot de meest gebruikte BI-tools op de markt, en alleen na een gedetailleerde analyse van de huidige data-architectuur kan een keuze worden gemaakt.

Glossarium

Hieronder vindt u definities van enkele belangrijke onderwerpen rondom de analyse van uitgavengegevens, die u wellicht wilt opfrissen of nog eens wilt controleren:

Uitgavenbeheer: De strategische en operationele activiteiten die een organisatie onderneemt om haar uitgaven in verschillende categorieën en bij diverse leveranciers te beheersen, optimaliseren en volgen. Uitgavenanalyse kan worden beschouwd als onderdeel van uitgavenbeheer.

Contractlekken: Situaties waarin de overeengekomen contractvoorwaarden niet worden nageleefd of ervan wordt afgeweken, met financiële verliezen of gemiste besparingsmogelijkheden voor de organisatie tot gevolg.

Ongeautoriseerde uitgaven: aankopen die buiten de vastgestelde inkoopprocessen om worden gedaan, wat vaak leidt tot hogere kosten, gebrek aan inzicht en een verhoogd risico voor de organisatie.

Uitgavenbeheer: De systematische aanpak voor het verzamelen, opschonen, organiseren en bijhouden van accurate en betrouwbare uitgavengegevens ter ondersteuning van effectieve uitgavenanalyses, besluitvorming en algehele inkoopactiviteiten.

Gegevensopschoning: Het proces waarbij fouten, inconsistenties en onnauwkeurigheden in bestedingsgegevens worden geïdentificeerd en gecorrigeerd om de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid ervan te waarborgen.

Gegevenscategorisatie: De praktijk van het organiseren van uitgavengegevens in zinvolle categorieën en subcategorieën op basis van gemeenschappelijke kenmerken.

Gegevensclassificatie: Het proces waarbij labels of tags worden toegekend aan uitgavengegevens om vergelijkbare items te groeperen op basis van vooraf gedefinieerde criteria, zoals leveranciers, onkostensoorten of afdelingen.

Kostenafwijkingsanalyse: De vergelijking van de werkelijke kosten met de gebudgetteerde of verwachte kosten om discrepanties te identificeren en de oorzaken van kostenverschillen te achterhalen.

Leveranciersprestatieanalyse: De evaluatie en beoordeling van de prestaties van leveranciers op basis van diverse criteria, zoals kwaliteit, levering, prijs en naleving, om de relaties met leveranciers te optimaliseren en de inkoopstrategieën te verbeteren.

Conclusie

Als je tot hier bent gekomen, bravo! Je hebt een goed begrip van wat uitgavenanalyse inhoudt! Maar als je je nog steeds zorgen maakt over mogelijke problemen tijdens de implementatie, of als je je analytische vaardigheden wilt verbeteren, of als je gewoon wilt analyseren waar je nu staat, dan kunnen wij je helpen.

Onze expertise op het gebied van inkoop, gecombineerd met onze technologische ervaring, maakt ons de ideale partner voor u. Neem vandaag nog contact op met onze experts !