别再“唯低价论”了！月度价格分析才是供应链的“照妖镜”

还在盯着最低报价沾沾自喜？小心被供应商的“价格迷雾”套牢！

采购的朋友们，扪心自问一下，你们是不是经常把“拿到最低价”当成KPI来完成？如果是，那可就危险了！供应商可不是慈善家，他们比你更懂怎么玩转价格。单纯盯着最低报价，很可能捡了芝麻丢了西瓜，最终让企业损失惨重。

“价格迷雾”拆解：供应商的那些小心思

供应商为了追求利润最大化，会使用各种各样的价格策略，让你防不胜防。以下是一些常见的“价格迷雾”：

• 初期低价，后期涨价（“蜜月期”陷阱）： 刚开始合作的时候，供应商会给你一个非常诱人的低价，让你觉得捡到了宝。一旦你对他们产生了依赖，他们就开始慢慢涨价，等你发现的时候，已经骑虎难下了。
• 不同批次质量差异导致的价格波动（“一分钱一分货”的真相）： 同样的产品，质量可能千差万别。供应商可能会用低价吸引你购买质量较差的产品，或者用质量好的产品抬高价格。你以为自己买到了便宜货，实际上可能买到了残次品。
• 利用汇率、原材料成本等外部因素进行的“合理”涨价，但实际利润空间远超同行： 供应商会告诉你，因为汇率变动、原材料上涨等原因，他们不得不涨价。但实际上，他们可能只是借此机会提高利润，而涨价幅度远超成本上涨幅度。
• 捆绑销售、搭售滞销品等变相涨价手段： 为了清理库存，供应商可能会将滞销品和畅销品捆绑销售，或者要求你购买一定数量的产品才能享受优惠价格。这种变相涨价手段往往让你难以察觉。
• 季节性或促销活动期间的价格调整，以及背后的真实原因： 节假日或者促销活动期间，价格波动非常频繁。供应商可能会利用这些机会进行价格欺诈，或者通过虚假宣传来吸引顾客。

月度价格分析的核心维度：用数据拨开迷雾

想要识破供应商的“价格迷雾”，就必须进行深入的月度价格分析。以下是一些核心维度：

• 绝对价格趋势： 供应商A的商品X，过去12个月的价格走势图。这能让你直观地看到价格的变化趋势。但是，不要只看数字，还要结合宏观经济数据、行业新闻、竞争对手策略等进行解读。例如，如果原材料价格没有明显上涨，但供应商A的价格却持续上涨，那就要警惕了。
• 相对价格比较： 供应商A、B、C的同类商品X，在过去12个月的价格对比。这能让你了解不同供应商之间的价格差异。重点关注价格差异的合理性，以及是否存在“价格联盟”的可能性。如果几家供应商的价格走势完全一致，那就要怀疑他们之间是否存在串通行为。
• 价格波动率： 供应商A的商品X，过去12个月的价格波动幅度。波动过大可能意味着供应链不稳定，或供应商存在经营风险。如果一个供应商的价格波动非常大，那就要考虑他们的供应链是否稳定，以及他们是否存在经营风险。
• 采购成本占比： 供应商A的商品X，占总采购成本的比例。如果占比过高，需要考虑分散风险，寻找替代供应商。如果某个供应商的商品占你采购成本的很大一部分，那就要考虑寻找其他供应商，以降低风险。
• 提前预警指标： 基于历史数据，建立价格预警模型。当价格超出预设范围时，自动触发警报。这能让你及时发现异常情况，并采取相应的措施。

实战案例分析：让数据说话

案例一：数量折扣背后的价格歧视

某公司在对供应商A的商品X进行月度价格分析时，发现供应商A针对不同客户提供不同的“数量折扣”。采购量大的客户可以享受更低的价格，而采购量小的客户则需要支付更高的价格。这看似合理，但仔细分析后发现，供应商A对小客户的价格明显高于市场平均水平，存在价格歧视行为。该公司立即与供应商A进行谈判，要求其提供更公平的价格政策，最终成功降低了采购成本。

案例二：原材料成本上涨的“水分”

某公司在对供应商B的商品Y进行月度价格分析时，发现供应商B以原材料成本上涨为由，大幅提高产品价格。但该公司通过对原材料市场进行调查发现，原材料成本的上涨幅度远低于供应商B的产品价格上涨幅度。该公司判断供应商B存在过度盈利的行为，并向其提出质疑。最终，供应商B承认了其涨价幅度过大，并同意降低价格。

案例三：需求反向的价格波动，囤积居奇？

某公司在对供应商C的商品Z进行月度价格分析时，发现供应商C的价格波动与市场需求呈现反向关系。当市场需求旺盛时，供应商C的价格反而上涨；当市场需求低迷时，供应商C的价格反而下降。该公司怀疑供应商C存在囤积居奇的行为，并对其进行了调查。最终，该公司证实了供应商C存在囤积居奇的行为，并取消了与其的合作。

工具与方法：让分析更高效

进行月度价格分析，需要借助一些工具和方法。以下是一些常用的工具和方法：

• Excel： Excel是最常用的数据分析工具之一，可以用来进行数据清洗、数据分析和数据可视化。你可以使用Excel的各种函数和图表来分析价格数据。
• Tableau： Tableau是一款强大的数据可视化工具，可以用来创建各种交互式报表和仪表盘。你可以使用Tableau来展示价格数据，并进行深入的分析。
• Python： Python是一种流行的编程语言，拥有丰富的数据分析库，例如Pandas、Numpy和Scikit-learn。你可以使用Python来编写程序，自动化进行价格分析。

在分析方法方面，你可以使用回归分析、时间序列分析等方法来预测价格趋势，发现异常情况。

风险提示与应对策略：避免踩坑

进行月度价格分析，也需要注意一些风险：

• 数据来源的可靠性： 确保数据的真实性和准确性非常重要。你可以从多个渠道获取数据，并进行交叉验证，以确保数据的可靠性。
• 分析方法的局限性： 避免过度解读数据。数据分析只是辅助决策的工具，不能完全依赖数据分析的结果。要结合实际情况进行判断。
• 与供应商的沟通： 有效地与供应商沟通价格问题非常重要。你可以定期与供应商进行沟通，了解市场动态，并就价格问题进行谈判。

结尾升华：数据驱动决策，提升竞争力

月度价格分析不是目的，而是手段。最终目的是帮助企业优化采购策略、降低采购成本、提高供应链效率，从而提升整体竞争力。不要止步于“数据分析”，而是要将分析结果转化为实际行动。例如，你可以根据分析结果调整采购策略，寻找替代供应商，与供应商进行价格谈判等。

记住，数据不说谎，但解读数据的人会。只有掌握了正确的方法和工具，才能真正发挥月度价格分析的价值，为企业创造更大的利润。

现在，就开始你的月度价格分析之旅吧！去发现那些隐藏在“价格迷雾”背后的真相，让数据成为你决策的利器！可以参考采购管理模块 来优化你的分析流程.理解 PO单 的含义,能够帮助你更好的进行采购分析, 可以结合 8种常见的采购价格分析法 提升你的分析能力。