Gerenciar as cadeias de suprimentos pode ser difícil para muitas organizações, seja pela grande complexidade organizacional, falta de transparência sobre os gastos ou excesso de confiança na intuição –, fatores que, geralmente, são uma consequência de processos manuais e dados tratados de forma isolada. A COVID-19 exacerbou esses desafios, reforçando ainda mais os argumentos que sustentam o caso de um futuro baseado em analytics, que as empresas têm buscado há anos.
A promessa: ao fazer um melhor uso dos próprios dados, o sistema de analytics pode ajudar as organizações a gastar de forma mais inteligente e eficiente, melhorando sua liquidez e posição de custo. Os dados podem melhorar a transparência e a velocidade, fornecendo insights cruciais aos tomadores de decisão para determinarem quando, onde e como tomar ações e, dessa forma, ajudarem as organizações a se tornarem mais resilientes.
Cadeias de suprimentos vulneráveis, soluções difíceis
Em uma recente pesquisa realizada durante um webinar, as organizações de procurement reportaram melhorias na sua capacidade de reação a eventos disruptivos. Ao comparar a crise da COVID-19 com a crise financeira de 2008-2009, cerca de metade das organizações afirmou que elas melhoraram a visibilidade dos gastos e que estavam preparadas para responder com mais eficácia. Contudo, mais de um terço viu apenas uma pequena melhora nesse sentido e 16%, ou seja, quase uma a cada seis empresas, não viram nenhum tipo de melhora.
Em um ambiente de negócios cada vez mais volátil, esse progresso limitado não é suficiente. Em outras palavras, muitas funções de procurement e cadeias de suprimentos encontram-se desnecessariamente vulneráveis hoje em dia. Apesar disso, as empresas podem tomar ações para melhorar de forma significativa sua capacidade de resposta a obstáculos internos e externos – sobretudo se estiverem mais atualizadas em relação aos desenvolvimentos econômicos e tecnológicos que ajudam a criar uma organização mais forte e resiliente.
O uso de analytics, por exemplo, não é nenhum segredo. Mas as empresas enfrentam desafios na tentativa de implementá-lo em escala, principalmente porque os dados de procurement podem estar inerentemente desorganizados e fragmentados. Por exemplo, a compra de um determinado produto pode estar armazenada no sistema de procure-to-pay da empresa, enquanto a nota fiscal está no sistema financeiro e o respectivo contrato, guardado no sistema de gestão de relacionamento com o cliente (CRM, na sigla em inglês). Quando os dados estão “presos” em silos como esses, as empresas não conseguem criar uma única “fonte da verdade”.
Para muitas empresas, pode ser bastante difícil desenvolver, reter e compartilhar consistentemente experiências e conteúdos aprofundados no nível das categorias. Elas contam com poucos benchmarks para trabalhar, o que significa que não podem acessar alavancas de demanda e comerciais potencialmente poderosas para gerar melhores condições. Quando as equipes conduzem análises sobre categorias de produtos específicas, o processo muitas vezes é manual e, portanto, não escalonável, deixando de abordar grande parte do volume de procurement. Nesse ambiente, a automação é essencial para gerenciar grandes volumes de dados e executar processos de rotina com mais rapidez e precisão. Mas, a maioria das funções de procurement não adota a automação em escala – por enquanto.
Quatro ações para usar analytics em procurement
Para avançar mais rapidamente no uso de analytics a fim de otimizar procurement – e tornar-se mais resiliente em momentos de enorme disrupção e mudanças tecnológicas –, quatro ações são particularmente importantes.
Enxergar além dos dados de gastos
Por razões compreensíveis, a função de procurement tende a focar quase que exclusivamente nos dados de gastos, mas eles fornecem uma visão parcial do que está acontecendo. Para gerar insights acionáveis e verdadeiros, é fundamental desenvolver uma única fonte da verdade que incorpore todas as fontes de dados relevantes, ao longo de toda a cadeia de suprimentos e de todas as funções relevantes, incluindo vendas, finanças, desenvolvimento de produtos, P&D e operações (Quadro 2). Quando essas fontes não estão vinculadas, os executivos sofrem muita pressão para construir um entendimento preciso de toda a situação referente aos dados.
A título de exemplo, consideremos uma empresa química que precisa de matéria-prima específica para seu processo de produção. A empresa enfrenta potenciais riscos na cadeia de suprimentos: barreiras à exportação nos mercados fornecedores do material, políticas ambientais, eventos geopolíticos e outros choques externos. A função de procurement analisa o problema com uma perspectiva muito específica que, geralmente, se resume a três questões: “Qual é minha exposição a risco em relação a essa matéria-prima?” “Esses materiais vêm de uma única fonte?” e “Consigo encontrar uma fonte alternativa?”.
O departamento financeiro, por sua vez, enxerga o problema de outro ponto de vista: “Qual é a receita em risco caso a empresa não consiga acessar ao material?” Da mesma forma, o departamento de produção o vê com outros olhos: “Existe algum material alternativo que possamos usar?”.
Ao conectar os dados do financeiro, da produção e de procurement, as empresas podem adquirir a transparência necessária para entender sua verdadeira exposição ao risco e, assim, tomar as ações requeridas para aumentar a resiliência operacional e financeira.
Um provedor de serviços públicos usou essa abordagem para consolidar os dados do sistema de gestão integrado (ERP, na sigla em inglês) de procurement com os dados do livro razão e de itens de custo. O objetivo era poder diferenciar os gastos de capital dos gastos operacionais e estabelecer uma linha de base para gastos externos. Ao consolidar os dados financeiros e de procurement, e criar uma taxonomia comum de categorias de procurement, a empresa foi capaz de identificar reduções de gastos de 9% a 12%, mantendo estritos padrões regulatórios em suas operações.
Adotar uma visão abrangente, de ponta a ponta
Não são só os dados que precisam refletir o maior número de fontes possível. Com frequência, os departamentos individualmente tomam decisões isoladas, com base em seus próprios orçamentos, KPIs e critérios, o que pode levar, no melhor dos casos, a inconsistências e no pior, a erros. Idealmente, o processo de tomada de decisões em procurement também deve incluir múltiplas perspectivas, de forma que a empresa possa entender todas as implicações para a cadeia de valor inteira.
Tomemos um exemplo simples: pense nos prazos das condições de pagamento. Muitas vezes, as empresas impõem um prazo padrão para os pagamentos realizados a seus fornecedores e outro – geralmente muito menor – para os pagamentos que recebem de seus clientes. Essa diferença tem implicações financeiras e no relacionamento de longo prazo a serem identificadas, quantificadas e ponderadas pelos executivos. Ao adotar uma visão de ponta a ponta, as empresas podem entender melhor tanto o lado do comprador como do fornecedor e, potencialmente, pode negociar condições de pagamento que refletem melhor o valor total em jogo.
Da mesma forma, quando o departamento de procurement identifica uma oportunidade de economia de custo, as empresas de alto desempenho garantem que toda a organização seja capaz de monitorar o progresso e fazer correções no caminho, se necessário. O objetivo é garantir que não apenas as melhorias prometidas realmente ocorram, mas também que elas não disparam ramificações negativas em outras partes da organização.
Mudar a mentalidade organizacional em relação ao benchmarking de dados
Em algumas organizações, os funcionários se preocupam com o uso de dados para melhorar os gastos de procurement, com temor de que a aplicação de benchmarks e quantificação do desempenho possa expor os indivíduos a consequências indesejadas. Esse tipo de resistência pode impedir que as iniciativas de analytics saiam do papel.
Para superar essas questões, os líderes podem implementar sólidas práticas de gestão de mudanças que ajudam a mudar essa mentalidade, visando a uma cultura na qual os dados sejam vistos como uma poderosa ferramenta para ajudar as pessoas a alcançarem melhores resultados, em vez de criar situações de culpabilização. Uma comunicação bem desenhada reforça a ideia de que a empresa deseja gerar informações e benchmarks objetivos, destacando os indivíduos de melhor desempenho a fim de que suas melhores práticas possam ser codificadas e compartilhadas. As pessoas que usam esses insights para fazer as melhorias mais radicais no desempenho podem tornar-se agentes de mudança, cujas histórias ajudam a inspirar o restante da organização.
Adicionar capacidades de automação
Finalmente, as organizações de procurement têm grandes oportunidades de automatizar processos e análises. A necessidade de automação tem crescido em linha com o volume e a complexidade dos dados de procurement, que são cada vez mais difíceis de analisar manualmente com a finalidade de extrair insights específicos e acionáveis.
Como há diferentes tipos de automação, desde pacotes de analytics completos até assistentes digitais, as empresas devem testar opções e customizar o conjunto de soluções ideal para atender suas necessidades. No entanto, o principal fator comum, subjacente à maioria das ferramentas de automação, é sua capacidade de liberar os funcionários de tarefas e processos de rotina. As soluções mais eficazes podem identificar padrões de dados relevantes e desvios do planejado, explicar resultados e seu impacto e até mesmo sugerir medidas a serem tomadas em resposta. As melhores soluções também podem auxiliar em termos da visualização de dados, sintetizando imensas quantidades de dados e entregando insights aos tomadores de decisão em formato claro e intuitivo.
Uma empresa de vestuário usou a automação de analytics de gastos para entender situações de pedidos de baixo valor. A maior parte das empresas tem um limite abaixo do qual os funcionários não precisam passar por canais formais de procurement, podendo colocar pedidos diretamente. Apesar de pragmática, essa prática pode estimular alternativas que prejudicam o intuito da política, tais como a colocação de pedidos grandes, porém divididos em pedidos pequenos que estejam abaixo do limite – por exemplo, uma compra de $25.000 é dividida em cinco compras de $5.000, ou seja, bem abaixo do limite de $10.000. Os assistentes digitais podem administrar pedidos pequenos e detectar padrões e discrepâncias desse tipo, sinalizando-os para que os funcionários possam abordá-los. Dessa forma, eles melhoram o compliance e geram economias ao agrupar tais pedidos e (re)negociá-los com os fornecedores.
As funções de procurement estão cada vez mais complexas e o ambiente de negócios está se tornando mais volátil. Como resultado, o analytics de procurement pode entregar valor real ao dominar a complexidade, aumentar a transparência e oferecer aos gerentes os insights de que precisam para tomar decisões melhores. Por meio dessas medidas, a função de procurement – e a empresa como um todo – pode tornar-se muito mais resiliente.
