En un entorno de máxima incertidumbre y presión sobre los resultados, fruto del estrechamiento de márgenes, la aparición de nuevos canales e incremento del uso de nuevas tecnologías, clientes cada vez más sensibles a los precios y mejor informados, y la aparición de nuevos competidores disruptivos, entre otros, se observa un interés creciente de la Industria en evolucionar la gestión de sus costes y la obtención de métricas que permitan conocer la verdadera rentabilidad de sus actividades comerciales.
Gestión de costes "Data Driven"
Las nuevas tecnologías, el aumento de la capacidad de procesamiento y la disponibilidad de información, están derivando en una nueva generación de modelos de coste:
- Modelo de costes “Data Driven”: orientados a detectar oportunidades de eficiencia mediante la aplicación de nuevas tecnologías y análisis de datos, como por ejemplo la aplicación de modelos de Machine Learning.
- Modelo de costes tecnológicos: orientados a tener un mayor detalle del origen de los costes de tecnología, mejorar la capacidad de gestión de los mismos y la asignación a conceptos entendibles por el negocio.
- Modelo de costes transaccionales: orientados a calcular el coste de los clientes (y por agregación productos, negocios, canales, etc.) en función a las transacciones que realizan, reconociendo la realidad de la transformación digital y su impacto en la gestión eficiente de los costes.
Management Solutions, además de continuar desarrollando modelos de costes tradicionales, colabora con distintas compañías en la definición e implantación de modelos de costes bajo enfoques disruptivos tales como la gestión de costes “Data Driven” basada en ampliar la capacidad analítica de las áreas de control gestión y compras para mejorar en la identificación de oportunidades de ahorro, mediante la creación de bases de datos combinando diversas fuentes y la aplicación de una serie de técnicas de análisis avanzadas que enriquecen la información y detectan focos de actuación concretos, no evidentes en primera instancia.
La base de datos para la elaboración del modelo utiliza datos de órdenes de compra, contratos, contabilidad, así como fuentes adicionales - tales como datos de registro de proveedores, facilities y categorizaciones de servicios y gastos de tecnología. Con esta base de datos estructurada se desarrollan modelos utilizando técnicas como NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural) para la categorización de costes, y se aplican técnicas analíticas enfocadas en el análisis de tendencias, Outliers, benchmark internos e identificación de categorías de costes divergentes de la estrategia comercial.
Este tipo de modelos permiten conseguir excelentes resultados durante los primeros 6 meses después de su implementación.