{"id":40749,"date":"2018-08-27T00:00:00","date_gmt":"2018-08-27T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/app-mbe-blog-prd.azurewebsites.net\/?p=40749"},"modified":"2026-01-22T15:15:58","modified_gmt":"2026-01-22T15:15:58","slug":"achats-de-classe-c-les-ressources-insoupconnees-de-la-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.manutan.be\/blog\/fr-be\/travailler-malin-et-efficacement\/achats-de-classe-c-les-ressources-insoupconnees-de-la-data\/","title":{"rendered":"Achats de classe C : les ressources insoup\u00e7onn\u00e9es de la data"},"content":{"rendered":"
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La ma\u00eetrise des co\u00fbts relatifs aux achats (qu\u2019ils soient directs ou indirects) et les \u00e9conomies potentielles qui en d\u00e9coulent, sont aujourd\u2019hui devenues un enjeu majeur de comp\u00e9titivit\u00e9 pour les entreprises. Une ma\u00eetrise qui passe avant tout par une juste analyse des donn\u00e9es, formidable levier de performance d\u00e8s lors qu\u2019elles sont correctement exploit\u00e9es.<\/p>\n<\/div>\n

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\n <\/figure>\n
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Les achats de classe C, un potentiel d\u2019\u00e9conomies consid\u00e9rables<\/b><\/h2>\n

En analysant le co\u00fbt total d\u2019acquisition des achats des entreprises, il appara\u00eet que les achats de classe C, par d\u00e9finition non r\u00e9currents et non strat\u00e9giques, repr\u00e9sentent en moyenne 70 % des co\u00fbts cach\u00e9s globaux des entreprises, \u00e0 c\u00f4t\u00e9 de la classe B (20 %) et A (10 %).
\nLes sources de co\u00fbts cach\u00e9s sont multiples et extr\u00eamement vari\u00e9es pour ce type d\u2019achats\u00a0: nombre de fournisseurs et ainsi de livraisons et transactions, rapprochement commande\/facture, achats hors processus, erreurs et retours, perte et vol\u2026<\/p>\n

C\u2019est ainsi que seules 8% des entreprises estiment aujourd\u2019hui op\u00e9rer une gestion optimale de leurs achats de Classe C<\/b>*.<\/b><\/p>\n

La data au service des directions achats<\/b><\/h2>\n

Aujourd\u2019hui, 80% des donn\u00e9es des entreprises ne sont pas structur\u00e9es et proviennent de sources vari\u00e9es (rapports, \u00e9changes d\u2019emails, fax\u2026). A l\u2019heure du Big Data<\/i>, le challenge pour les directions achats est donc de r\u00e9colter, de structurer et d\u2019analyser les donn\u00e9es relatives \u00e0 ces achats<\/b>, afin d\u2019\u00eatre en mesure de faire les choix strat\u00e9giques qui permettront de les optimiser et de r\u00e9aliser des \u00e9conomies substantielles.<\/p>\n

En combinant le Syst\u00e8me d\u2019Information et la solution de Business Intelligence<\/i> adapt\u00e9e, il est possible de collecter et de compiler toute la data n\u00e9cessaire \u00e0 l\u2019analyse des diff\u00e9rents comportements d\u2019achats de Classe C<\/b> de l\u2019entreprise \u00e0 travers 6 principaux axes d\u2019optimisation :<\/p>\n

    \n
  • \n

    Le d\u00e9ploiement de l\u2019accord<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    L\u2019optimisation produits<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    La rationalisation fournisseurs<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    La digitalisation des transactions<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    L\u2019optimisation logistique<\/p>\n<\/li>\n

  • \n

    L\u2019am\u00e9lioration continue<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n

    Puis, \u00e0 l\u2019aide d\u2019une m\u00e9thode d\u00e9finie, il s\u2019agit ensuite d\u2019analyser l\u2019ensemble de ces donn\u00e9es pour d\u00e9finir des axes d\u2019am\u00e9lioration adapt\u00e9s et ainsi r\u00e9duire le co\u00fbt total d\u2019acquisition.<\/p>\n

    La data, associ\u00e9e \u00e0 l\u2019expertise, permet alors aux entreprises de gagner en comp\u00e9titivit\u00e9 et de r\u00e9investir ces \u00e9conomies dans des projets de d\u00e9veloppement.<\/b><\/p>\n

    *Etude Sherpa HEC (France)<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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