Administrar cadenas de abastecimiento puede resultar complejo para muchas compañías por diversos motivos, como una alta complejidad organizacional, escasa transparencia sobre el gasto, o una fuerte dependencia del instinto de los compradores, que frecuentemente son el resultado de procesos manuales y datos no compartidos entre áreas. La pandemia de COVID-19 exacerbó estos desafíos, si bien al mismo tiempo proveyó un argumento más sólido para construir el futuro basado en la analítica que las compañías han venido persiguiendo desde hace años.
La promesa consiste en dar un mejor uso a la información propia y usar la analítica para gastar con más inteligencia y eficiencia, mejorando la liquidez y la posición relativa de costos de las compañías. También puede aumentar la transparencia y la velocidad de reacción, brindando a los responsables por las decisiones información clave para determinar dónde, cuándo y cómo intervenir. De esta manera, las organizaciones pueden volverse más resilientes.
Cadenas de suministro vulnerables, soluciones complejas
En una encuesta que realizamos en un reciente webinar, los departamentos de compras manifestaron haber notado ciertas mejoras en su capacidad para responder a hechos disruptivos. Al comparar el COVID-19 con la crisis financiera global de 2008-09, cerca de la mitad de las organizaciones expresaron que habían mejorado su visibilidad del gasto y que estaban mejor equipadas para dar una respuesta efectiva. Sin embargo, algo más de un tercio experimentó mejoras apenas marginales, y el 16 por ciento (o una de cada seis compañías) no notó avances de ningún tipo (Gráfico 1).
En un contexto de negocios altamente volátil, un cambio tan acotado no es suficiente. En términos simples, son muchas las funciones de compras y CS que en la actualidad resultan innecesariamente vulnerables. Pese a todo, las compañías pueden tomar medidas sustanciales para mejorar su capacidad de respuesta a obstáculos internos y externos, en especial poniéndose al día con los avances tecnológicos y económicos que contribuyen a crear organizaciones más fuertes y resilientes.
Las ventajas de la analítica, por ejemplo, son bien conocidas. Sin embargo, las compañías se enfrentan a retos a la hora de implementarla a escala, principalmente debido a que los datos sobre compras son por naturaleza confusos y fragmentados. La orden de compra de un producto determinado puede registrarse en el sistema de compras y pagos (P2P) de la compañía, en tanto que la factura ingresa al sistema de finanzas y el contrato en cuestión se almacena en el sistema CRM. Cuando los datos quedan aislados en silos, como en el ejemplo precedente, las organizaciones se ven imposibilitadas de crear una única fuente de la verdad.
Es notoria la dificultad de muchas compañías para desarrollar, retener y compartir contenidos y experiencia a nivel de categoría. Al carecer de referencias suficientes en las que basarse, no logran acceder a palancas potencialmente poderosas de oferta y demanda para mejorar las condiciones contractuales. Y cuando los equipos ejecutan análisis de categorías de productos específicas, el proceso es por lo general manual y por ende no escalable, lo que implica que buena parte del volumen de compras no esté siendo gestionado. En este contexto, la automatización se vuelve esencial para administrar grandes volúmenes de información y realizar procesos repetitivos con mayor rapidez y precisión. Al momento, la mayoría de las funciones de compras no han aplicado automatización a escala.
Cuatro acciones para introducir analítica en compras
Para avanzar más rápidamente en el uso de analítica para optimizar las compras, y en consecuencia volverse más resilientes en tiempos de grandes disrupciones y cambios tecnológicos, cuatro acciones son particularmente importantes.
Mirar más allá de la información de gasto
Por motivos entendibles, las funciones de compras suelen enfocarse casi exclusivamente en los datos referidos al gasto. Pero esa información solo brinda una imagen parcial de lo que está sucediendo. Para generar insights concretos y útiles, es fundamental desarrollar una fuente única de verdad que incorpore información de todos los orígenes, abarcando la cadena de abastecimiento completa, y de todas las funciones relevantes, incluidas finanzas, desarrollo de productos, I&D y operaciones (Gráfico 2). Si estas fuentes no están vinculadas entre sí, los ejecutivos tendrán problemas para comprender con precisión cómo se combina toda esa información.
Veamos el caso de una compañía química que necesita adquirir insumos para sus procesos de producción. La empresa enfrenta potenciales riesgos en su cadena de suministro: barreras a la exportación en los mercados de origen de los materiales, políticas ambientales, sucesos geopolíticos y otros shocks externos. La función de compras analiza el problema a través de una lente muy específica, y típicamente todo se reduce a una pregunta con tres partes: ¿Cuál es mi exposición al riesgo para esta materia prima? ¿Los materiales provienen de un único proveedor? ¿Es posible hallar una fuente alternativa?
Pero finanzas analiza el problema desde otra perspectiva: ¿cuáles son los ingresos en riesgo si no podemos acceder al material? En la misma línea, el área de producción evalúa los datos desde una óptica diferente: ¿es posible utilizar algún material alternativo?
Si logran conectar los datos de finanzas, desarrollo de productos y compras, las compañías podrán alcanzar la transparencia que necesitan para comprender su exposición real al riesgo, y así tomar las medidas necesarias para mejorar su resiliencia operacional y financiera.
Una empresa de servicios públicos utilizó esta metodología para consolidar la información de sus sistemas de planificación de recursos (ERP) con la contabilidad general y las partidas de gasto. El objetivo consistió en diferenciar los gastos operacionales de los de capital y desarrollar una base de referencia para el gasto externo. Al combinar la información de compras y de finanzas y crear una taxonomía común de categorías de compras, la compañía pudo identificar ahorros de entre el 9 y el 12 por ciento, manteniendo estrictos estándares regulatorios en todas sus operaciones.
Adoptar una perspectiva de principio a fin
No son solo los datos lo que debe reflejar el mayor número posible de fuentes. Con demasiada frecuencia, los departamentos individuales toman decisiones en forma aislada, sobre la base de sus propios presupuestos, KPIs y criterios, lo que conduce a inconsistencias (en el mejor de los casos) o a errores estratégicos. Idealmente, el proceso de toma de decisiones de compras debería incorporar múltiples perspectivas, de manera que la organización pueda comprender las implicancias en toda la cadena de valor.
Como ejemplo simple, pensemos en los plazos de pago. Las empresas suelen imponer un plazo de pago estándar para todos sus proveedores, y otro – por lo general mucho más corto – para los pagos que reciben de sus clientes. Esa diferencia tiene implicancias financieras y en las relaciones a largo plazo que los ejecutivos deben identificar, cuantificar y analizar. Si adoptan una perspectiva integral, de punta a punta, las compañías podrán comprender mejor tanto a los compradores como a los proveedores y negociar condiciones de pago que reflejen más fielmente todo el valor en juego.
Del mismo modo, si el departamento de compras identifica una oportunidad de ahorro, las compañías más destacadas se aseguran de que toda la organización pueda medir los avances y hacer correcciones si fuera necesario. El objetivo es garantizar no solo que las mejoras prometidas se materialicen, sino además que no provoquen ramificaciones negativas en otros sectores de la organización.
Cambiar la mentalidad de la organización acerca de los benchmarks
En algunas empresas, los empleados tienen reservas a la hora de usar los datos para optimizar el gasto porque temen que utilizar benchmarks para medir el desempeño pueda exponer a los individuos a consecuencias injustas. Este tipo de resistencia puede debilitar las iniciativas analíticas desde el comienzo mismo.
Para superar estas preocupaciones, una alternativa es que los líderes implementen prácticas de gestión de cambios que contribuyan a crear una cultura donde los datos sean vistos como una herramienta útil para ayudar a las personas a lograr resultados superiores, y no simplemente para asignar culpas. Las comunicaciones bien diseñadas refuerzan el concepto de que la compañía busca generar información y referencias objetivas, poniendo el foco en los mejores ejemplos para codificar y compartir sus prácticas. Las personas que utilicen estos insights para alcanzar mejoras visibles en su desempeño pueden convertirse en agentes de cambio cuyas historias de éxito inspiren al resto de la organización.
Incorporar capacidades de automatización
Por último, las organizaciones de compras cuentan con grandes oportunidades para automatizar procesos y análisis. La necesidad de automatizar está creciendo en línea con el volumen y la complejidad de los datos sobre compras, cada vez más difíciles de analizar manualmente para extraer conceptos específicos y aplicables.
Dado que la automatización tiene distintos tipos, desde suites analíticas completas hasta asistentes digitales, las organizaciones necesitan probar las opciones disponibles y adaptar las soluciones más prometedoras a sus necesidades. El factor común subyacente en casi todas las herramientas de automatización es, sin embargo, su capacidad para liberar a los empleados de tareas y procesos rutinarios y repetitivos. Las soluciones más efectivas pueden identificar patrones relevantes y desviaciones en los datos, explicar resultados y sus consecuencias, e incluso sugerir acciones a tomar en respuesta. Las más avanzadas proveen asistencia en la visualización de los datos, sintetizando enormes cantidades de información y proveyendo insights a los encargados de las decisiones en un formato claro e intuitivo.
Una empresa de indumentaria automatizó el análisis del gasto para comprender mejor los pedidos de bajo valor. La mayoría de las compañías han establecido un umbral debajo del cual los empleados no necesitan recurrir a los canales de compra formales y en cambio realizar pedidos directamente. Pero esa práctica tan pragmática puede alentar atajos que tergiversen el espíritu de la política, como dividir pedidos grandes en varios más pequeños que no superen el límite – por ejemplo, un pedido de $25.000 dividido en cinco de $5.000, todos por debajo del umbral de $10.000. Los asistentes digitales pueden administrar pedidos pequeños y detectar patrones y discrepancias como esta, señalándolos para ser analizados por un analista humano. De esta manera, ayudan a mejorar el cumplimiento y a generar ahorros consolidando estos pedidos y renegociando precios con los proveedores.
Las funciones de compras se están volviendo más complejas, y el ambiente de negocios es cada vez más volátil. Como resultado, el uso de analítica en compras puede generar valor concreto al reducir la complejidad, mejorar la transparencia y proveer a los ejecutivos la información que necesitan para tomar mejores decisiones. A través de estas medidas, la función de compras – y el resto de la organización – pueden volverse mucho más resilientes.
