其实，企业在采购管理方面存在着不少问题，就比如说：采购成本居高不下，供应商交货总是不准时，库存积压严重......这时候出现问题了，企业当然要解决问题，采购部门就派一些懂数据分析的人上场了，结果就傻眼了，为什么？因为从数据分析的第一步就出问题了，采购的相关数据准确性低，一致性差，数据来源也是五花八门，即使做好了上面的工作，采购数据量的庞大也是让人无从下手，采购数据分析的本质其实还是数据分析，只不过是被“采购”装饰了一下，所以要透过现象看本质，那么，采购管理到底要分析哪些数据？又该如何进行采购分析数据呢？接下来，我就带大家一起深入探讨。

一、采购管理分析的数据类型

首先，采购数据分析不同于一般的数据分析的表现之一就是数据的类型不同，所以老李就给大家介绍几种采购的数据类型：

（一）采购支出与利用率

采购支出与利用率数据的地位至关重要。一般来说，从公司的 ERP 系统中获取历史采购支出数据后，就可以分析出哪些项目的采购成本较高，哪些时间段的采购支出波动较大，高成本的项目你要往下降，波动大的项目要把握好波动的规律。那利用率数据的分析有什么作用呢？利用率和库存是相关的，可以帮助企业确定库存水平是否合理，合理的库存可以大大降低企业成本，达到降本增效的绝佳效果。

（二）产品成本驱动因素

采购管理的一个核心出发点还是降本增效，那么产品成本驱动因素的分析能够助力企业更好地控制成本。不同的成本驱动因素对产品价格有着不同的影响。比如，原材料价格的波动、生产工艺的改进、运输成本的变化等都会影响产品的最终成本。通过对这些因素的分析，采购人员在谈判和决策过程中可以更有针对性地控制成本。例如，一家电子企业在分析产品成本驱动因素时发现，某关键零部件的原材料价格上涨趋势明显，于是提前与供应商协商锁定价格，避免了成本的大幅上升。

（三）合同执行与供应商绩效

监控合同执行状况和供应商绩效指标是确保供应链正常运作的关键。合同执行情况包括供应商的交货准时率、产品质量、服务水平等。通过对这些指标的监控，企业可以及时发现问题并采取措施解决。例如，若供应商的交货准时率下降，企业可以与供应商沟通，了解原因并督促其改进。同时，对供应商绩效的评估也有助于企业选择更优质的供应商，建立长期稳定的合作关系。

（四）市场数据与竞争态势

具体来说，市场数据包括市场价格、供需动态、竞争态势等信息。通过了解市场价格，企业可以在采购谈判中掌握主动权，争取更优惠的价格。供需动态的变化可以帮助企业提前规划采购量，避免因市场供应紧张而导致的价格上涨。竞争态势的分析则可以让企业了解竞争对手的采购策略，从而制定更具竞争力的采购方案。

二、采购数据分析的流程与思路

明确了采购数据的类型，接下来就是采购数据分析的流程和思路问题，你要开始对采购数据进行分析，不能是无从下手的，你要有章法，有自己的一套打法，那么老李在这里就分享一下自己在做采购数据分析的”打法“，我自己更愿意称之为”八流程+七思路“。

（一）数据分析八流程

1. 明确分析目的，围绕 “为什么分析” 回答问题，避免返工。

在进行采购数据分析之前，首先要明确分析的目的。例如，是为了找出交货期总是拖延的客户类型，还是为了优化采购成本，或者是为了提高供应商绩效等。只有明确了分析目的，才能有针对性地收集和分析数据，避免在分析过程中出现反复返工的情况。

2. 确定分析目标，牢记清楚的分析因子，避免数据混乱。

分析目标的确定至关重要。统计维度可以是金额、产品、供应商行业竞争趋势、供应商规模等。在确定分析目标时，一定要牢记清楚的分析因子，避免把金额当产品算，或者把产品当金额算，以免得出差别非常大的结果。

3. 设定预期效果，通过分析找到问题根源，实现精细化采购管理。

通过分析各个维度的产品类型、公司采购周期、采购条款等，找到真正的问题所在。例如，分析发现薄弱环节供应商全部集中采购不符合利益最大化原则，从而找到问题根源，认识到精细化采购管理的必要性。

4. 确定所需数据，列出采购过程涉及的源数据清单。

采购过程涉及的数据很多，需要列出源数据清单，如采购总额、零部件行业竞争度、货款周期、采购频次、库存备货数、客户地域因子、客户规模等。避免在分析过程中不断增加新的因子，影响分析效率。

5. 掌握数据采集方法，从数据库及日常录入中获取数据。

数据库中供应商信息采集以及平时供应商各种信息录入、产品特性录入等都是数据采集的重要来源。做数据分析一定要有原料，否则就会巧妇难为无米之炊。

6 学会数据整理，运用 EXCEL 和 Spss 等工具高效整理数据。

整理数据是门技术活。EXCEL 是个强大工具，数据透视表的熟练使用和技巧对于支付数据分析必不可少，各种函数和公式也需要略懂一二，避免低效率的数据整理。Spss 在数据量比较大且当字段由特殊字符的时候比较好用。大家实际操作的时候可以灵活选择。

7. 进行综合分析，考验逻辑思维和对业务的熟悉程度。

整理完毕后，需要对数据进行综合分析和相关分析。这考验着分析者的逻辑思维和推理能力，同时需要对产品了如指掌，对供应商很了解，对采购流程很熟悉。看似简单的数据分析，其实是各方面能力的体现。所以说，综合分析更考察一个采购管理工作者的真实能力。

8. 合理展现输出，用合适的图表直观呈现数据，注明数据来源等信息。

数据可视化是一门学问。可以用折线图表示随时间而变化的连续数据，如随时间收入变化及增长率变化；用柱型图表示各组数据之间的差别；用堆积柱形图显示同类别中每种数据的大小及总量的大小等。图表不必太花哨，一个表说一个问题就好。在展现的过程中，要注明数据的来源、时间、指标的说明、公式的算法，体现数据分析的专业度，也算是对报告阅读者的尊重。

（二）数据分析七思路

1. 简单趋势，通过实时访问趋势了解供应商及时交货情况。

通过实时访问趋势，可以了解供应商的及时交货情况，包括产品类型、供应商区域、采购额、采购额对供应商占比等方面的情况。例如，通过对一段时间内不同产品类型的交货情况进行分析，可以发现某些产品的交货周期较长，从而采取相应的措施。

2. 多维分解，从多维度对指标进行分解分析。

根据分析需要，从多维度对指标进行分解，如产品采购金额、供应商规模、产品复杂程度等维度。这样可以更深入地了解各个因素对采购的影响。

3. 转化漏斗，借助漏斗模型分析转化情况。

按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有不同供应商及时交货率趋势等。通过分析转化漏斗，可以找出采购过程中的瓶颈环节，提高采购效率。

4. 用户分群，对特定供应商群组进行分析比对。

在精细化分析中，常常需要对有某个特定行为的供应商群组进行分析和比对。数据分析需要将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化供应链，提升供应链稳定性。

5. 细查路径，观察供应商行为轨迹以发现问题。

数据分析可以观察供应商的行为轨迹，探索供应商与本公司的交互过程，进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。例如，通过分析供应商的交货时间、质量反馈等行为轨迹，可以找出供应商管理中的问题。

6. 留存分析，探索用户行为与回访之间的关联。

留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。一般我们讲的留存率，是指 “新新供应商” 在一段时间内 “重复行为” 的比例。通过分析不同供应商群组的留存差异、使用过不同功能供应商的留存差异来找到供应链的优化点。

7. A/B 测试，并行测试多个方案以选择最优。

A/B 测试就是同时进行多个方案并行测试，但是每个方案仅有一个变量不同，然后以某种规则优胜劣汰，选择最优的方案。例如，可以对不同的供应商报价方案进行 A/B 测试，选择性价比最高的方案。

三、采购数据分析的可视化与应用

（一）数据可视化的重要性

在数据分析的八流程的最后一部步我提到了数据可视化，这一块老李我想展开讲一讲，数据可视化为什么这么重要？因为直观。领导可能不懂你做的那些数据分析工作，但领导肯定能看得懂图，不管什么图，折线图、柱状图、热力图你往上一放，问题看出来了，趋势看出来了，领导也满意了，所以总结一句话，做采购数据分析的，数据可视化一定要重视，不要分析来分析去，没有图的数据分析可以说是缺少灵魂的。

（二）常用图表类型

（三）借助 BI 工具提高采购报表制作效率

具体要怎么实现采购数据可视化？最直接的一个方法就是用工具。用什么工具？答BI。BI工具可以大大提高采购报表的制作效率。比如说，帆软出品的FineBI是一款功能强大、操作便捷、分析灵活且数据呈现清晰直观的BI报表工具。借助FineBI，仅需简单几步就能轻松完成采购数据的可视化。

1.通过关键词搜索、行业分类筛选等方式，快速找到符合自身业务需求的模板。

2.选中合适的模板并进行下载操作。下载完成后，便可以开始对模板中的数据视图进行替换。FineBI提供了直观的操作界面，用户能轻松地将自有数据按照模板设定的格式和逻辑，准确无误地导入到相应的数据视图中，确保数据的准确呈现。

3.对数据源的替换设置。FineBI支持多种常见的数据源类型，大家只需根据自身实际的数据存储情况，在系统的引导下，几步操作即可完成数据源的切换与连接，让报表能准确读取和分析最新的数据。

我自己用FineBI做了几张采购管理的看板：

总之，采购数据分析是企业提升竞争力的重要手段。企业应充分认识到采购数据分析的重要性，积极采用先进的工具和方法，不断优化采购策略，适应市场的变化和发展，实现可持续发展的目标。