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这三部分花费优点供应商Snapshot系列将概述花费分析供应商Suplari，检查其优势和弱点，并与其竞争对手的竞争对手进行比较。
Suplari以“现代采购团队的ai驱动分析”自诩，其成立的目的是将相关的采购数据从孤立的企业系统中提取出来，送到需要这些数据来做决策的采购专业人员手中。然而，对于一般采购专业人员来说，这些数据通常是肮脏的、不同的和泛滥的，他们也致力于应用机器学习和人工智能来识别模式，并简化清洗、分类和连接的处理。
在早期的消费分析中，大多数进入市场的最好的供应商专注于分类和分类——因为这被认为是一个困难的问题，如果你有干净的、分类的数据，其他的事情就会很容易。但这只是良好消费分析的第一个障碍。下一个障碍是把这些点串连起来寻找机会。
早期供应商据称，有些罐头顶级报告解决这个问题 - Top N类别，顶部N个产品，顶部N个地理位置，Top N部门，顶级非合同类别，顶级非合同供应商等。这效果良好早期。一篇短暂的采购专业人员将通过每个报告工作，直到他们评估了前20名左右的供应商，地理位置，部门等（或直到他们分析了支出的前80％），并将合同或程序付诸实施捕捉储蓄的大部分。六个月后，他们会再次运行报告，然后找到......没有。他们仍然陷入了红色，但不能对此做任何事情，因为大多数出血不会与顶级供应商，地理位置，部门等。
据报道，下一代供应商来解决这个问题，即他自己报告，买家可以运行报告，以定位他们认为存在的问题的供应商，分类，地理位置，部门等。这是一步起来，但它通常采取报告的时间和努力分析它为潜在机会分析，确定机会不值得捕捉它，并运行另一个报告昂贵地查找和捕获除了几个机会之外。因此，许多第二代解决方案最终在他们的第一代同行后不久被遗忘而被遗弃。
我们需要的是一个系统，它可以遍历所有类别、供应商、地区等，并在其中找到最大的机会，按机会大小排序，并将它们呈现给采购专业人员，以方便审查。
真正需要的是一个可以看待机会规模的系统，看着合同到位，看看市场定价，看看历史和社区的结果，并不仅识别出现最大的机会，但现在可以捕获的最大机会。虽然这里没有一个系统，但这是现代系统应该去的地方 - 而且它是Suplari想要去的地方。