Em um ambiente de máxima incerteza e pressão sobre os resultados, como resultado do estreitamento de margens, do surgimento de novos canais e o aumento do uso de novas tecnologias, de clientes cada vez mais sensíveis aos preços e melhor informados, do surgimento de novos concorrentes disruptivos, entre outros, há um interesse crescente na indústria para evoluir sua gestão de custos e obter métricas que permitam conhecer a rentabilidade real de suas atividades comerciais.
"Data Driven" Cost Management
As novas tecnologias, o maior poder de processamento e a disponibilidade de informação estão levando a uma nova geração de modelos de custo:
- Modelo de custos "Data Driven": destinado a detectar oportunidades de eficiência através da aplicação de novas tecnologias e análise de dados, tais como a aplicação de modelos de Machine Learning.
- Modelo de custos tecnológicos: visando ter um maior detalhe da origem dos custos tecnológicos, melhorando sua capacidade de gestão dos mesmos e sua alocação a conceitos que possam ser compreendidos pelo negócio.
- Modelo de custo transacional: destinado a calcular o custo dos clientes (e por agregação de produtos, negócios, canais, etc.) com base nas transações que realizam, reconhecendo a realidade da transformação digital e seu impacto na gestão eficiente dos custos.
A Management Solutions, além de continuar a desenvolver modelos de custos tradicionais, colabora com diferentes empresas na definição e implementação de modelos de custos sob abordagens disruptivas, como a gestão de custos "Data Driven", baseada em ampliar a capacidade analítica das áreas de controle de gerencial e compras para melhorar a identificação de oportunidades de economia, criando bases de dados que combinam várias fontes e aplicando uma série de técnicas de análise avançadas que enriquecem a informação e detectam áreas de ação específicas que não são evidentes à primeira vista.
A base de dados para a modelagem utiliza dados de ordens de compra, contratos, contabilidade, bem como fontes adicionais - tais como dados de registro de fornecedores, instalações e categorizações de serviços e despesas tecnológicas. Com esta base de dados estruturada, os modelos são desenvolvidos utilizando técnicas como a NLP (Processamento de Linguagem Natural) para categorização de custos, e são aplicadas técnicas analíticas com foco na análise de tendências, outliers, benchmarking interno e identificação de categorias de custos divergentes da estratégia de negócio.
Este tipo de modelo permite alcançar excelentes resultados durante os primeiros 6 meses após a implementação.