Peran Penting dan Proses Analisis Pengadaan (Procurement Analytics)

Setiap perusahaan yang berfokus pada operasional bisnis manufaktur (lean manufacturing maupun direct manufacturing) pastinya akan mengelola proses pengadaan (procurement management) dengan membeli bahan mentah, barang, atau jasa tertentu. Namun, sebelum itu, perusahaan harus melakukan serangkaian prosedur analisis bisnis dalam hal pengadaan yang biasa disebut procurement analytics.

Praktik ini sangat penting dalam upaya mengelola rantai pasokan atau supply chain management perusahaan. Di mana pemilik bisnis beserta stakeholder melibatkan beberapa langkah analisis pasar dan pengelolaan bisnis yang strategis (strategic management) untuk mengefektifkan alur kerja tim perusahaan (workflow management).

Dengan demikian, proses analitik bisnis dalam hal pengadaan dapat membantu perusahaan mendapatkan perspektif yang lebih realistis dan holistik tentang pengeluaran operasional bisnisnya (business cost). Serta sekaligus dapat meningkatkan pendekatan strategi bisnis mereka terhadap pengambilan keputusan pada segala prosedur pengadaan.

Namun, procurement analytics bukanlah proses yang hanya perlu dilakukan sekali, melainkan harus dilaksanakan dan dipantau secara terus menerus. Sehingga, perusahaan nantinya akan memiliki alternatif mengelola proses bisnis (business process management) serta memahami betul seperti apa daya saing bisnis di niche industrinya.

Ketahui informasi selengkapnya seputar procurement analytics versi inMarketing pada artikel berikut ini.

Apa Itu Analisis Pengadaan (Procurement Analytics)?

Menyadur dari laman situs Analytics Steps, procurement analytics atau analisis pengadaan adalah proses mengidentifikasi, mengumpulkan, menyusun, melaporkan, dan menganalisis informasi pengadaan untuk tujuan pengambilan keputusan bisnis.

Konsep ini pertama kali muncul lantaran adanya peningkatan permintaan manajemen operasional bisnis (demand management) dalam membentuk perspektif tentang pengeluaran yang terkonsolidasi, tidak memihak, akurat, tepat waktu, dan realistis.

Alhasil, dalam penerapan procurement analytics, perusahaan hanya perlu mengekstrak data serta statistik anggaran atau budgets, riwayat pembelian, dan laporan pengeluaran yang terdiri dari arus kas (cash flow) perusahaan ke supplier atau vendor. Di mana analitik ini membutuhkan proses end-to-end untuk menganalisis (data analysis), membagi, menyempurnakan (data wrangling), dan memperkaya data (data enrichment) yang akan menambah nilai bisnis (brand value).

Baca Juga:

• Cara Menerapkan Competitive Analysis Yang Efektif
• Memahami Fitur Analisis Data Dengan Microsoft Power BI

Dengan begitu, perusahaan dapat mengoptimalkan total fixed cost dan meningkatkan pengeluaran operasional bisnis untuk membuat keputusan pembelian yang tepat. Di mana kondisi tersebut menjadikan proses procurement analytics lebih baik daripada data visualization.

Macam-Macam Proses Analisis Pengadaan (Procurement Analytics)

Procurement analytics umumnya memerlukan prosedur pengumpulan data (data mining) yang menggunakan berbagai sumber internal maupun eksternal, mulai dari:

• Sistem enterprise resource planning (ERP) dan financial modeling.
• Software manajemen invoice dan pesanan pembelian.
• Platform customer relationship management (CRM) dan vendor relationship management (VRM).
• Informasi eksternal terkait perusahaan dan supplier.
• Layanan procurement benchmarking.
• Sistem competitive intelligence.

Dengan data-data tersebut, tim pengadaan akan menjalankan beberapa teknik analisis data bisnis. Di antaranya adalah:

1. Analisis Deskriptif (Descriptive Analytics)

Descriptive analytics atau analisis deskriptif adalah tahap awal dalam analisis data yang berguna untuk memberikan deskripsi atau gambaran lengkap mengenai data berdasarkan variabel yang telah terkumpul di masa lalu untuk meningkatkan prospek pengadaan di masa mendatang (demand forecasting). Misalnya, tim manajemen pengadaan perusahaan menganalisis pengeluaran pengadaan untuk menentukan riwayat pembelian jumlah biaya yang dikeluarkan untuk vendor tertentu.

Umumnya, hasil dari analisis deskriptif bisa ditampilkan dalam bentuk tabel distribusi frekuensi, nilai mean, tabel histogram, nilai standar deviasi, dan lain sebagainya. Nantinya, hasil analisis tersebut akan memberikan suatu ringkasan data yang bisa perusahaan olah menjadi informasi yang bermanfaat bagi pengadaan bisnis.

Baca Juga:

• Metrik dan Tahapan RFM Analysis untuk Segmentasi Pelanggan secara Efektif
• 6 Komponen CATWOE Analysis Dalam Mengidentifikasi Tujuan Bisnis

2. Analisis Diagnostik (Diagnostic Analytics)

Konsep diagnostic analytics atau analisis diagnostik hampir sama seperti analisis deskriptif. Namun, analisis diagnostik secara khusus dimaksudkan untuk menjelaskan “mengapa sesuatu bisa terjadi di masa lalu”.

Misalnya, jika analisis deskriptif mengidentifikasi adanya kenaikan harga produk atau price skimming di masa lalu. Maka analisis diagnostik membantu tim manajemen pengadaan memahami alasan atau penyebab kenaikan harga terjadi. Kemudian, perusahaan mungkin akan dapat mengatasi masalah tersebut untuk mengubah kebijakan penetapan harga (pricing strategy).

3. Analisis Prediktif (Predictive Analytics)

Melansir dari Investopedia, analisis prediktif atau predictive analytics adalah bentuk analisis lanjutan yang menggunakan data terkini dan data historis untuk memperkirakan performa bisnis, perilaku, dan tren bisnis di masa mendatang (business forecasting).

Umumnya, proses predictive analytics juga akan mengkombinasikan data historis dengan pemodelan statistik, teknik data mining, algoritma machine learning dan deep learning, dan bahkan artificial intelligence (AI). Dengan demikian, bentuk analisis ini akan menjawab pertanyaan “Apa yang mungkin terjadi di masa depan?”.

Misalnya, tren riwayat pembelian pelanggan dapat manajemen perusahaan gunakan untuk memahami buying cycle atau pola pembelian berulang di masa depan. Informasi tersebut akan berguna dalam memvisualisasikan strategi penetapan harga, termasuk titik tawar atau ambang batas harga yang wajar.

4. Analisis Preskriptif (Prescriptive Analytics)

Tahapan analisis dalam procurement analytics adalah analisis preskriptif atau proses pembuatan keputusan pengadaan bisnis berdasarkan analisis informasi dari data mentah. Artinya, analisis preskriptif membantu perusahaan dalam menganalisis data dan memberikan saran tentang tindakan terbaik yang harus perusahaan ambil dalam skenario tertentu.

Dalam konsep analisis pengadaan, tahapan ini akan menggunakan pola dari data yang terkumpul dari berbagai sumber (data warehouse). Kemudian, perusahaan perlu melakukan data mining dan data visualization untuk mempelajari manajemen pengadaan yang tertarget. Sehingga, perusahaan dapat menemukan solusi atau langkah terbaik yang akan menguntungkan perusahaan berdasarkan analisis CBA (cost benefit analysis).

Peran Penting Analisis Pengadaan (Procurement Analytics)

Berdasarkan penjelasan-penjelasan di atas, dapat terlihat bahwa proses procurement analytics tidak hanya berkaitan dengan jumlah pengeluaran organisasi. Tetapi juga berkaitan dengan segala sesuatu hal yang mencakup permintaan pembelian (demand generation), pesanan pembelian (purchase order), manajemen kategori, manajemen kontrak, dan kepatuhan bisnis.

Analisis pengadaan adalah proses end-to-end untuk menciptakan platform pengadaan yang kuat dan menyelaraskan aktivitas pengadaan untuk menciptakan pengadaan yang efisien. Oleh karena itu, procurement analytics akan membawa manfaat dalam hal:

• Membantu manajemen kategori mengubah dan merevolusi proyek perusahaan (project management).
• Memungkinkan manajer kategori untuk memfasilitasi inovasi, mengembangkan hubungan dengan vendor, mengatasi risiko dalam supply chain, dan meningkatkan visibilitas dalam pemanfaatan kategori produk (product classification).
• Menyediakan data yang penting untuk mengklasifikasikan, membandingkan, dan melaporkan hasil keluaran supplier (data mapping).
• Memudahkan manajemen siklus hidup kontrak (contract lifecycle) karena analisis pengadaan dapat memberikan data dan pemberitahuan tentang kapan kontrak harus ditandatangani.
• Membantu mengungkap masalah, tren, dan pola dalam tanggung jawab lingkungan dan sosial perusahaan (corporate social responsibility).
• Memudahkan proses identifikasi (risk analysis) dan pencegahan segala risiko bisnis (risk management).

Baca Juga:

• Memahami 6 Faktor PESTLE Analysis untuk Manajemen Risiko Bisnis
• Strategi Corporate Social Responsibility (CSR) dan Pentingnya untuk Perusahaan