Uitgavenanalyse is een praktijk van het onderzoeken van uitgaven per categorie, leverancier, betaler en/of betalingstype. Dit kan helpen bij het identificeren van overtollige uitgaven, gebieden waar de uitgaven onredelijk hoog zijn of onvoldoende budgetten. Door op deze manier uitgavengegevens te beoordelen, kunnen bedrijfsleiders beter worden toegerust om weloverwogen beslissingen te nemen over de toekomst die in behandeling is, wat leidt tot lagere kosten.
De sleutel tot het verlagen van kosten door middel van uitgavenanalyse is niet alleen kijken naar hoeveel u uitgeeft, maar ook waarom u dat bedrag uitgeeft en of het de beste manier is om het geld voor uw bedrijfsdoelen te gebruiken. Een bedrijf maakt bijvoorbeeld al een tijdje gebruik van een dure dienst, besluit dan op zoek te gaan naar een verlaging van de uitgaven en stapt over van maandelijkse facturering naar eenmalige betalingen. Dit zou de kosten aanzienlijk verlagen zonder de kwaliteit van de dienstverlening aan te tasten.
Hoe uitgavenanalyse werkt, is door software voor uitgavenanalyse te gebruiken om gegevens uit bestaande systemen te ontginnen, de vereiste informatie te extraheren en deze informatie uiteindelijk weer te geven in het formaat dat voor analyse gewenst is. Dit proces kan zo simpel zijn als het maken van een spreadsheet of het uitvoeren van complexere intelligente acties die informatie uit meerdere afdelingen of zelfs uit meerdere bedrijven halen. Soms kunnen uitgavenanalyses worden gekoppeld aan software voor het voorspellen van uitgaven, die toekomstige uitgaven voor bepaalde grondstoffen kan voorspellen, zodat bedrijven hun uitgaven nauwkeuriger kunnen plannen.
De meest voor de hand liggende reden is zeker om geld te besparen dat opnieuw in het bedrijf kan worden geïnvesteerd of dat kan worden gebruikt om de winst te verbeteren. Een andere reden is dat uitgavenanalyses kunnen helpen bij het identificeren van gebieden waar de kosten onnodig hoog zijn of waar de budgetten niet toereikend zijn. De informatie uit uitgavenanalyses kan bedrijfsleiders helpen beter geïnformeerde beslissingen te nemen over toekomstige uitgaven. Bovendien kunnen uitgavenanalyses bedrijven helpen efficiënter en effectiever te werken. Door te begrijpen hoe en waar geld wordt uitgegeven, kunnen bedrijven meer gestroomlijnd en georganiseerd worden. Dit kan leiden tot hogere winsten en een beter resultaat.
Naarmate uitgavenanalyses steeds vaker voorkomen, kunnen organisaties uitgavengegevens gaan gebruiken als een manier om de besluitvorming in het hele bedrijf te stimuleren. Uitgavegegevens kunnen bijvoorbeeld worden gebruikt om te bepalen waar besparingen moeten worden doorgevoerd of welke producten op voorraad moeten worden voor hogere marges. Uitgavenanalyse bestaat al sinds het begin der tijden, maar uitgavenanalyse kan bedrijven helpen waardevolle inzichten te verwerven in uitgavenpatronen die in het verleden niet mogelijk waren. Met deze informatie kunnen bedrijven geld effectiever besteden om een concurrentievoordeel te creëren. Uitgavenrapporten zijn vaak alleen nuttig op de korte termijn, maar in combinatie met software voor het voorspellen van uitgaven is het mogelijk om uitgavenanalyses voor langere (toekomstige) perioden te gebruiken.
Zorg ervoor dat u weet waar het geld aan wordt besteed en hoe. U verspilt mogelijk geld aan onnodige items of services. Door uitgavenanalyses uit te voeren, kunt u deze gebieden identificeren en wijzigingen aanbrengen die uw bedrijf op korte en lange termijn geld besparen.
Afhankelijk van het doel zijn er verschillende soorten gegevens die kunnen worden gebruikt in uitgavenanalyses. Voor basisuitgavenrapporten heeft een bedrijf mogelijk alleen een lijst met uitgavengebeurtenissen nodig. Voor complexere uitgavenanalyseprojecten kan het echter nodig zijn uitgavengegevens uit verschillende bronnen te integreren met behulp van uitgavenregels of uitgavenanalyseconnectoren om informatie in kaart te brengen (bijvoorbeeld door inkoopfactuurinformatie toe te wijzen aan ERP-brongegevens).
De eerste stap is het maken van een bestedingsrapport. Dit zal de vorm aannemen van spreadsheets of dashboards die prestatiestatistieken en bevindingen op verschillende manieren presenteren. Een belangrijke stap om mogelijke kostenreducties te vinden. De primaire en meer traditionele uitgavenanalyse beschrijft de historische situatie en aggregeert en visualiseert alleen gegevens: hoeveel, hoe vaak en wanneer. De focus ligt vaak op gebieden met hoge bestedingen. Met de dashboards krijg je nieuwe inzichten over:
Tegenwoordig is data-analyse volwassen geworden. Data science technieken en kennis kunnen worden gebruikt om een stap verder te gaan dan alleen het beschrijven van spend data. Hiermee kunt u het volledige potentieel van uw uitgavengegevens ontsluiten om nieuwe inzichten te verkrijgen. Dit betekent het gebruik van algoritmen om complexe of uitgebreide berekeningen te doen. Denk aan statistische benaderingen of zelfs machine learning-algoritmen om te leren van historische patronen in de bestedingsgegevens.
Een voorbeeld van een uitgebreidere uitgavenanalyse is het gebruik van uitgavenprognoses. Voorspellingsalgoritmen kunnen inzicht verschaffen in bestedingspatronen waardoor organisaties geld effectiever kunnen uitgeven. Bijvoorbeeld het voorspellen van de behoefte aan goederen en diensten. Uitgavenprognoses helpen bedrijven om bruikbare plannen te maken voor toekomstige uitgavencategorieën in plaats van alleen historische uitgavengegevens bij te houden.
Door uitgavenanalyses te koppelen aan patroonherkenning, optimalisatieproblemen en uitgavenprognoses, kunnen bedrijven hun volledige datapotentieel benutten.
Geld besparen is nog steeds een van de belangrijkste voordelen van spend analytics. Dit kan worden gedaan met primaire uitgavenanalyses. Maar waarom niet een stap verder gaan? U kunt datawetenschapstechnieken gebruiken om meer waarde uit de gegevens te halen en uw uitgavenanalyses uit te breiden. Deze technieken kunnen echter een grote belemmering vormen voor het benutten van dit potentieel. Enjoy AI heeft algoritmen ontwikkeld die als dienst on-line en pay per use worden aangeboden. Deze algoritmen voeren de berekeningen uit en creëren de gevraagde analytische output. Het enige dat u nodig heeft, is een dataset met de exacte gegevens die nodig zijn voor de analyse van uw interesse.
