La tecnologia dei dati per lo scouting di fornitori

La ricerca di nuovi fornitori, scouting attivo, è praticata soprattutto, talvolta in emergenza, per soddisfare le esigenze di nuove sopravvenute opportunità oppure per sostituire fornitori le cui prestazioni risultano gravemente insufficienti e per i quali l’Albo Fornitori aziendale non presenta alternative adeguate. Lo scouting attivo dovrebbe però essere praticato con maggiore continuità e in modo proattivo, sia per evitare le emergenze sia per perseguire il miglioramento dei livelli qualitativi ed economici dell’approvvigionamento di beni e servizi, il rinnovamento delle tecnologie e delle competenze, la ricerca di alternative di fornitura. In fase preliminare lo scouting prevede l’analisi del parco fornitori aziendale e del posizionamento sul mercato di acquisto per definire adeguatamente il profilo e la quantità dei nuovi fornitori da individuare. Le fonti in cui cercare possono essere molto eterogenee: dallo scambio di informazioni attraverso le associazioni di categoria, alle fiere, alla letteratura specializzata, a internet. La ricerca, da effettuare con metodi non standardizzati, può risultare complessa e lunga. Le tecnologie web possono fornire efficaci soluzioni a questo problema. Hanno già permesso lo sviluppo delle attuali piattaforme digitali di procurement che consentono di scambiare e gestire volumi di informazioni sempre più estesi e complessi. Rimane tuttavia ancora aperto il tema, soprattutto nell’area della ricerca e della gestione dei fornitori, della numerosità di interventi manuali richiesti per inserire e controllare dati. L’entità dello sforzo può essere talvolta incompatibile sia con il tempo del professionista dell’Ufficio Acquisti, specialmente in società di dimensioni limitate come le PMI, sia con il tempo delle aziende fornitrici che devono inserire e aggiornare sistematicamente i propri dati nell’Albo Fornitori di ciascuno dei propri clienti.

Il passo in avanti può essere fatto grazie ad alcune tecnologie più recenti, Big Data e Data Analysis, che stanno diventando una parte integrante dell’intero sistema di sviluppo digitale del paese nel suo percorso verso un nuovo livello di innovazione. Big Data è il termine usato per descrivere un insieme di dati così esteso in termini di volume, velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per la loro raccolta e per l'estrazione del valore. Si catturano sia informazioni su una scala più ampia rispetto a quelle ottenibili da insiemi più limitati, sia informazioni deducibili dall’interrelazione di dati provenienti da fonti eterogenee, compresi dati non strutturati come testi, immagini, informazioni prese dai social network. La Data Analysis applicata ai Big Data utilizza la statistica inferenziale, sistemi non lineari, algoritmi genetici, machine learning e così via, per dedurre leggi attraverso l’elaborazione di grandi insiemi di dati e per rivelarne i rapporti e le dipendenze.

Queste nuove tecnologie abilitano l’accesso al fiume di dati che transitano sul web consentendo di estendere la conoscenza del mercato di fornitura, ridurre i tempi operativi, ampliare i confini della ricerca, individuare i fornitori in modo più accurato con un corredo di informazioni già strutturate e pronte per l’uso. Possono ridurre l’entità del lavoro manuale e aumentare il grado di fattibilità di un progetto di Albo Fornitori digitale soprattutto nelle aziende PMI, dove la decisione di dotarsi di un adeguato Albo digitale è in bilico tra i costi di tipo economico e di risorse umane, e i benefici indotti da una migliore gestione che rende più accessibile, condivisibile e fruibile un patrimonio fondamentale come quello dei fornitori. In questo contesto di nuove tecnologie come funziona un sistema “intelligente” di scouting? Innanzitutto a un utente finale, per esempio un buyer alla ricerca di nuovi fornitori, il sistema deve essere in grado di proporre adeguati parametri di interrogazione e di fornire risposte in tempo reale. Deve essere quindi costituito da almeno due componenti logiche principali:

  • • Un front-end basato su uno o più database già pronti, su cui si svolgono le ricerche del buyer;
  • • Un back-end costituito a monte da un motore di ricerca sul web capace di alimentare sistematicamente i database del front-end.
L’aspetto innovativo del sistema sta soprattutto nel processo a monte. Una volta definito il perimetro di ricerca, per esempio l’Italia, il processo consiste nell’indagare le fonti digitali che possono contenere informazioni utili alla gestione della relazione tra cliente e fornitore. Si va da siti istituzionali come le Camere di Commercio, a siti di contenuti tecnici e commerciali, a cataloghi di fiere di settore, a siti aziendali fino a social network. I metodi di ricerca e analisi sono molteplici e si adattano alla natura delle diverse fonti che possono contenere anche dati non strutturati, facendo intervenire anche le tecnologie e gli algoritmi propri dei “Big Data” e della “Data Analysis”. Le informazioni sul web vengono cercate, analizzate, selezionate, correlate fino a essere organizzate nel front-end per l’utente finale: un repository di informazioni classificate in strutture organiche e correlate, e un insieme di parametri di ricerca da proporre, magari in modo dinamico, a chi vuole effettuare le proprie specifiche operazioni di scouting. Il processo a monte di costruzione e aggiornamento sistematico richiede uno sforzo rilevantissimo di elaborazione, che risulta però totalmente trasparente all’utente finale che può invece operare in modalità di tempo reale. L’utente finale si trova di fronte un’interfaccia che permette le interrogazioni e ne memorizza i risultati. Ha a disposizione i tipici parametri per la ricerca di nuovi fornitori; per esempio:

  • • La natura merceologica;
  • • La localizzazione geografica;
  • • L’esperienza dell’azienda misurata per esempio in numero di anni di attività;
  • • Il fatturato e il suo andamento;
  • • Il numero dei dipendenti;
  • • Lo stato di azienda start-up, utile per individuare aziende che, seppur con limiti di fatturato e dipendenti, possono essere portatrici di innovazione;
  • • La disponibilità di un mercato elettronico.
Un sistema “intelligente” a questi parametri adatti per la ricerca di informazioni che descrivono la struttura generale di un’azienda, aggiunge la possibilità di effettuare indagini meno strutturate, per esempio interrogazioni con libere chiavi di ricerca tipiche delle navigazioni sul web, esprimibili anche attraverso formule logiche, utili per esplorare per esempio i siti delle aziende al fine di estrarne informazioni di maggior dettaglio. Questo tipo di interrogazioni può servire a individuare aziende in grado di fornire specifici prodotti e servizi, in possesso di qualificate referenze tecniche e commerciali e così via. La ricerca può essere fatta inserendo o modificando progressivamente parametri e chiavi di interrogazione e di navigazione, attraverso un processo incrementale che permette di affinare i risultati. I parametri impiegati per effettuare una ricerca sono raggruppati in un profilo utilizzabile per ricerche successive. Un esempio di ricerca specifica, per esempio individuazione di aziende produttrici di estrusi in alluminio, condotta in modo incrementale su un sistema di scouting “intelligente”, può contribuire a descrivere il processo.

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L’ordine della ricerca incrementale è libero ed è scelto dal buyer sulla base della sua esperienza; il processo è comunque guidato; i risultati sono prodotti in tempo reale e, se sono insoddisfacenti, i valori dei parametri di interrogazione possono essere modificati più volte fino a ottenere gli obiettivi previsti. I benefici sono completezza della ricerca e qualità dei risultati già filtrati dal sistema di back-end. Inoltre, per ogni azienda individuata vengono messi a disposizione in forma strutturata i dati anagrafici e societari rilevati dal sistema, permettendo di fare una selezione di prima istanza e di popolare automaticamente i campi di un repertorio di scouting. Da qui parte il processo conclusivo di qualificazione in Albo Fornitori principalmente attraverso adeguati questionari di approfondimento da sottoporre alle aziende trovate. Anche questa operazione può trarre vantaggio dal ricorrere a internet, per esempio estraendo dai siti di agenzie specializzate informazioni quali stato economico finanziario documentato da un certificato di bilancio, indicatori di solidità finanziaria, analisi della composizione societaria, connessioni e partecipazioni con altre società, evidenza di negatività che impattano sulla solidità e sulla reputazione dell’azienda, e così via. Questi dati popolano automaticamente campi del questionario liberando sia l’azienda dall’onere dell’inserimento manuale sia, essendo già certificati, il professionista dell’Ufficio Acquisti dall’onere della verifica, analisi e valutazione.
Anche la fase di monitoraggio sistematico dei comportamenti del fornitore qualificato in Albo può avvalersi in parte di queste tecnologie. E’ possibile infatti acquisire periodicamente e automaticamente da agenzie specializzate dati e documenti già certificati relativi all’andamento del bilancio e degli indicatori finanziari, a eventuali cambi di assetto societario e a informazioni su sopravvenute positività o negatività. Niuma ritiene che il mondo degli Acquisti debba essere messo in grado di utilizzare informazioni già disponibili, create e verificate da soggetti specializzati, evitando inutili sforzi di duplicazione. Nell’ambito della strategia di crescita delle proprie piattaforme di e-procurement, si è impegnata nella realizzazione degli strumenti informatici che permettono di usufruire delle tecnologie di “Big Data” e “Data Analysis” di aziende leader di settore e di accedere a fonti esterne specializzate. Il risultato è una riduzione del carico di lavoro manuale e dei tempi necessari per disporre di dati già certificati, a beneficio soprattutto del mondo delle PMI.

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Maggio 2016

APPROVVIGIONARE

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Giampiero Volpi
e-Procurement Analyst
Niuma