Data Science Procurement: o que é, qual sua relevância no mercado e como aplicar para aprimorar seu time de compras

A equipe de compras é essencial para qualquer projeto de uma empresa, uma vez que ela se torna responsável por organizar custos, administrar a entrega e chegada de produtos e gerenciar relacionamentos na cadeia de suprimentos. Para equilibrar essas tarefas, o setor de compras deve acessar os dados da empresa, o que chamamos de data science procurement, para tomar atitudes mais eficientes.

Tenha em mente que o departamento de compras é constantemente pressionado a entregar resultados satisfatórios, o que sintetiza a busca pelo controle de gastos diretos e indiretos.

De acordo com uma pesquisa da Deloitte de 2020, os líderes de compras identificaram que analisar os custos da empresa é a prioridade no momento, gerando quase 8 vezes mais foco nessa função ao longo dos dias em relação a outras atividades.

Nesse sentido, a gestão de compras deve ser estratégica de modo a organizar o caixa, evitando interrupções no fornecimento.

Para contornar qualquer problema aparente, a análise de dados ajuda a prever os picos de demandas e todos os aspectos ligados à negociação e ao relacionamento com fornecedores.

Lembre-se de que o cliente atual é mais exigente do que no passado, pois ele tem acesso a grande quantidade de informações que colaboram para comparar produtos, serviços e marcas, por exemplo. Isso o coloca em um patamar de exclusividade, ou pelo menos é a maneira como ele se sente, por isso, não aceita um tratamento genérico.

Para isso, a empresa precisa conhecer detalhadamente os clientes, e um grande volume de dados conexos simplifica a construção de um planejamento estratégico para o setor de compras.

Quer entender mais sobre o assunto? Ao longo deste artigo vamos mostrar 3 formas pelas quais a análise de dados pode capacitar sua equipe de compras. Continue com a gente!

Qual a relevância do data science e data analytics?

A construção de uma base de dados em compras se divide em dois termos similares: data science e data analytics.

Resumidamente, o data science é um ramo do big data que funciona de maneira ampla, focada em coletar e organizar dados; enquanto o data analytics concentra-se em conectar os dados para aplicar nos problemas existentes no setor de compras.

Em outras palavras, o cientista de dados prevê o futuro, buscando informações baseadas em regras tradicionais por meio dos dados, já o analista retira as informações mais importantes minuciosamente dos mesmos conjuntos de dados.

Ou seja, o cientista faz perguntas para mapear o que irá acontecer adiante, enquanto o analista responde às questões que já estão em jogo, ou seja, encontra-se um passo à frente.

Quais são as vantagens do data analytics em compras?

  • Simplificação de dados complexos: com o data analytics em compras você pode conectar as informações de diferentes fontes de dados para chegar à solução que deseja. Com essa análise, é possível descobrir o perfil do consumidor que adquire determinado produto ou serviço;
  • Geração de insights: o data analytics leva você a ter bons insights, recurso fundamental para gerar bons relacionamentos com fornecedores;
  • Monitoramento de dados em tempo real: aqui existe a possibilidade de compreender o desempenho da empresa em tempo real;
  • Verificação da jornada do fornecedor: com os dados em mãos, é possível analisar o caminho feito pelo fornecedor desde a primeira vez em que ele interagiu com a empresa até a finalização da aquisição do produto ou serviço;
  • Redução de custos: os dados coletados são fonte imprescindível para estabelecer os investimentos necessários para o futuro, como facilita no corte de gastos e no aumento de produtividade das equipes.

Data science procurement: 3 dicas para aprimorar a equipe de compras

1. Remodele o jeito que você conduz a análise de gastos

Se antes os líderes precisavam lidar com vários bancos de dados para consolidar informações e tomar atitudes, hoje eles podem se concentrar nessa análise em um único lugar.

O data science procurement possibilita que o líder em compras reúna dados como variação, unidade de fatura, preço, informações e documentos de fornecedores, riscos e preço de referência em uma única análise. Essa conexão traz oportunidades diretas para reduzir gastos, impactando positivamente no resultado final da empresa.

2. Aumente a precisão em sua previsão de demanda

O departamento de compras preparado para a possibilidade de mudanças nas demandas automaticamente pode se considerar à frente dos concorrentes.

Em contrapartida, os demais não aproveitarão os melhores preços e sobrecarregarão os fornecedores eficientes, que primam por atender os requisitos a curto prazo.

Além disso, as empresas que se preparam para aumentos ou reduções previsíveis e recorrentes garantem maior disponibilidade de estoque, seja na loja física ou online.

Podemos lembrar que durante o pico da pandemia do coronavírus em 2020, diversas empresas precisaram interromper milhões de cadeias de suprimento e se adequar com o novo comportamento do consumidor, que ansiava pela chegada dos produtos em casa de forma mais rápida, uma vez que era limitada a compra física.

Logo, a análise de dados em tempo real facilita para que os gestores realizem ajustes no mesmo dia e priorizem entregas de estoque de acordo com a necessidade do cliente. Portanto, usá-la é benéfico para o setor de compras, como para a empresa de modo geral.

3. Fortaleça sua gestão de relacionamento com fornecedores

A análise de dados pode auxiliar a equipe de compras a fazer avaliações detalhadas de fornecedores, considerando fatores como entrega, qualidade de serviço e custo.

Com isso, as empresas podem encontrar fornecedores mais qualificados, incluindo a consolidação ou mudanças de parceiros.

Por fim, o data science procurement também facilita o gerenciamento de contratos e de descontos.

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Como utilizar o data science procurement de forma eficiente?

Para ter uma base de dados completa útil para a organização da sua empresa, a Linkana pode ajudá-lo nessa empreitada.

Somos uma plataforma de gestão de de dados de fornecedores que otimiza decisões de fornecimento com insights ágeis de compra, risco, qualidade e diversidade. Usamos nossos perfis compartilhados de fornecedores e nossos algoritmos inteligentes para aumentar a qualidade da sua base ativa por meio de big data e Inteligência Artificial. 

Além disso, a Linkana é capaz de consultar quaisquer irregularidades no CNPJ, avaliamos a reputação e concluímos se as informações repassadas pela empresa são verídicas.

Preencha o formulário abaixo para conhecer uma maneira inteligente e orientada a dados para se relacionar com seus fornecedores:

Leo Cavalcanti

Leo Cavalcanti

Advogado, especialista em Planejamento Tributário e Finanças, soma mais de 05 anos de experiência com rotinas de auditoria empresarial e tributária, além de conhecimento em controladoria e práticas de departamento jurídico corporativo. Atualmente é CEO e um dos co-fundadores da Linkana.
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