Kategoristruktur og kategorisering - fem praktiske tips

En hensiktsmessig kategoristruktur er grunnmuren for en faktabasert tilnærming til innkjøp. Vi deler noen praktiske tips for hvordan du bør tilnærme deg kategoriseringen.

Ignite Procurement
Ignite Procurement

Oct 9, 2019 6 min read

La oss innlede med litt teori om hva innkjøpskategorier er og hva de skal reflektere:

En innkjøpskategori, eller kategori, inneholder beslektede typer innkjøp knyttet til kjøp av produkter og/eller tjenester. Hver kategori skal med andre ord understøtte markedets inndeling og dermed fortelle noe om innkjøpet og leverandørmarkedet.

Kategoristruktur og kategorisering - fem praktiske tips

1. Finn ut hvilke innkjøpsdata dere har

Kategoristrukturen baserer seg på innkjøpsdata. På et generelt grunnlag gir mer detaljerte data større mulighetsrom for en bedre kategorisering. Under har vi gjengitt noen av de mest vanlige datakildene:

  • Fakturasystemet
  • Regnskapssystemet
  • Ordresystemet
  • Leverandørregisteret
  • Andre kilder (f.eks. driftsrelaterte data)

Du kan lese mer om typiske kilder for innkjøpsdata her.

2. Fortsett med kategoristrukturen - hva kjøper dere?

Det neste du bør ta stilling til er hva dere faktisk kjøper inn. Her må dere vurdere innkjøpet på tvers av hele virksomheten - det vil si alle deres avdelinger, lokasjoner og funksjoner. En kategori skal i utgangspunktet si noe om hva dere kjøper, uavhengig av hvem som kjøper eller hvilket koststed som belastes.

Ikke stup rett ned i detaljene. Vår erfaring er at kategoriseristrukturen blir mer helhetlig om man starter overordnet, og selve kategoriseringsjobben blir mer effektiv og presis. Det er enklere å bygge underkategorier, eller mer spesifikke kategorier, når de overordnede kategoriene er på plass. I tillegg kan innkjøpsdataen gi verdifull innsikt i fordelingen av mer findetaljerte kategorier.

Eksempel på en kategoristruktur

3. Forstå dataen og kategoriser

Det finnes flere måter å fordele innkjøpet i de ulike kategoriene («kategoriseringsregler»), hvor fordelingsmulighetene vil være avhengig av detaljeringsgraden og dataparametrene. Vi har listet opp noen parametre som vi typisk benytter til selve kategoriseringen:

  • Regnskapskontoer
  • Leverandørnavn
  • Næringsinformasjon (NACE-koder)
  • Artikkelgrupper og artikkelinformasjon
  • Produkt- og tjenestekoder (f.eks. UNSPSC)
  • Tekstparameter / tekstsøk

Det handler altså om å forstå dataen din, og hvordan du kan benytte denne informasjonen til å fordele og kategorisere innkjøpstransaksjonene. I mange tilfeller kan det også være nødvendig å kombinere flere parametre for å fordele kjøpet til en eller flere kategorier.

La oss ta et konkret og forenklet eksempel:

Selskapet Facility Services AS kjøper inn varer og tjenester. Alt innkjøp, dvs. alle inngående fakturaer, konteres i regnskapet på to ulike regnskapskontoer; «Cleaning» og «Kantine». Med en forutsetning om at konteringen er tilnærmet riktig/standardisert, kan denne informasjonen brukes til å kategorisere kjøpet. Eksempelvis kan alle Cleaning-transaksjoner fordeles til kategorien «Rengjøringstjenester», og Kantine-transaksjoner fordeles til kategorien «Kantinedrift».

4. Vær pragmatisk og gjør løpende tilpasninger

I en perfekt verden skal en kategori på det laveste nivået tilsvare et unikt leverandørmarked. En kategoristruktur vil heldigvis aldri være 100% perfekt. For de fleste virksomheter vil derfor 8020-regelen være en veldig god og pragmatisk rettesnor. Og kanskje spesielt dersom du skal bygge strukturen fra bunnen av.

Det er ellers viktig å huske på at kategoristrukturen er et «levende dokument», som vil utvikle seg i takt med virksomheten din. En mer datadrevet tilnærming vil også gi ny innsikt som kan brukes inn i kategoriseringsarbeidet. Løpende justeringer og tilpasninger er avgjørende for å opprettholde en god struktur.

Ignite Analytics - kategoristruktur og kategorisering

5. Bruk digitale verktøy - styr unna Excel

Gode, digitale og dynamiske verktøy er et «must have» for alle innkjøpsavdelinger og innkjøpere. Det er flere grunner til at dette lønner seg i forbindelse med kategoriseringen, som for eksempel:

  • Bedre transparens for virksomheten din
  • Automatisk kategorisering av nye data
  • Økt fleksibilitet og brukervennlighet

Det er fremdeles mange som bruker Excel som grunnplattform i både kategoriseringen og analysearbeidet. Vårt råd: Styr unna! Excel er et uegnet verktøy over tid, spesielt dersom man har innkjøp av en viss kompleksitet og størrelse. Typiske kjennetegn er komplekse formler og lite transparens, samt at det stiller krav til kompetanse hos brukerne. Alt dette går på bekostning av kapasiteten i en ellers så hektisk hverdag. Løsningen er heller ikke dynamisk eller fleksibel nok til å kunne håndtere en levende kategoristruktur.

Lykke til! Og ikke glem at kategoristrukturen er en forutsetning for god kategoristyring.

Ignite Analytics - fleksibelt, dynamisk og enkelt

Ignite Analytics er basert på en kategoristyrt tilnærming til innkjøpet, hvor brukerne har full fleksibilitet til å utarbeide egne kategoristrukturer. Kategoriseringen kan gjøres basert på alle tilgjengelige dataparametre ved hjelp av «drag and drop»-funksjonalitet. Kategoriseringsreglene som benyttes (og opprettes) i forbindelse med fordelingen av innkjøpet, sørger for at fremtidige kjøp automatisk kategoriseres til valgte kategorier.

Oppdag kraften i strategisk innkjøp gjort digitalt!