潜在市场空间超千亿元，数字化采购未来可期！
在疫情反复、大环境复杂多变的影响下，数字化升级已经成为企业必须要走的道路。借助数字化营销管理平台来优化生产、仓储、销售和服务等全流程，从关注局部向统筹全局转变，实现供应链全数字化动态管理，才能更快速地适应市场变化，更即时地提高自身的服务能力。
那么前两期我们主要跟大家分享了我国数字化采购目前的现状、发展历程、市场格局等情况，今天咱们就结合具体案例，一起展望一下数字化采购在未来的发展趋势又将如何？
商越成立于2018年10月，是面向大中型企业提供采购数字化解决方案的智能公司。通过智能采购中台、SaaS应用及运营服务帮助客户搭建专属采购互联网平台，帮助实现企业采购全程的在线化与数字化。商越专注于非生产性采购领域，如企业办公用品、设备、耗材等。自成立以来，商越先后发布采购中台、商城采购、寻源采购、供应商管理、采购协同平台、聚贤阁开放平台等产品，为多家头部客户提供数字化采购能力。
电商化采购具有产品丰富度高、物流配送体系强大的优势。从间接采购物资多且复杂、临时性强、审批流程冗长等痛点出发，商越打造了基于数字化采购商城的通用类物资解决方案，通过将企业协议物资和电商平台协议商品上架到商城进行定商、定品、定价，实时在线匹配企业需求用户、供应商、采购人员三端，为大中型企业解决远程、异地办公的采购难题。
腾来雾往成立于2018年8月，其核心成员来自SAP，是一家专注于企业供应链解决方案的提供商。以SaaS化的云服务模式为中小企业采购、销售、物流在内的供应链管理业务提供支持，帮助企业实现供应链业务的协同化、数字化、智能化、透明化。顺应产业互联网发展趋势，连接供应链业务上下游，助力企业实现供应链管理升级和数字化转型，帮助企业降本增效。目前已经为包括紧固件/五金/建材贸易、装备制造、电力电气行业、快消品行业以及工业采销一体化平台在内的多个行业数十家企业提供了适合的解决方案。
由腾来雾往自主研发的易祺采供应链协同系统，致力于以一套采购软件覆盖从需求计划到供应商评价的全流程。企业客户可以通过电脑和手机使用易祺采，实时收集各分支机构及部门的采购需求，一键发布询价信息，查询订单状态等。通过与企业内部的ERP、SRM等系统集成，易祺采可以实现企业与供应商信息流、商流、物流、资金流的互联互通。此外，还将供应商风险舆情管理、电子合同、IM协同等服务与易祺采无缝融合，帮助客户更好的落地数字化采购实践。
相比CRM、ERP等企业级软件，数字化采购尚处在发展的极早期阶段。从完全没有数字化采购能力，到有从其他系统内延伸出的不完全的数字化采购能力，再到有独立的SRM软件负责数字化采购，中国乃至全球的企业都还有很长的路要走。
目前，中国应用SRM软件的企业基本上是采购规模在10亿元及以上的，其中规模100亿元以上的企业贡献了绝大部分的收入。根据艾瑞咨询测算，中国SRM软件的潜在市场空间约1200亿元，当前渗透率仅在1%左右。随着数字化采购应用成熟度的提升，SRM软件将遵循由超大型企业向大型企业进而向中小企业渗透的路径，预计到渗透率10%的时候，采购规模在10亿元以下的企业所贡献的收入将提升至近50%。
此外，由于海外的数字化采购市场被SAP Ariba、Coupa等高客单价的产品占据，海外中小企业的需求同样覆盖不足，中国厂商以相对“平价”的采购SaaS产品拓展海外市场，将有机会分享全球企业采购数字化转型的红利。
供应链金融的业务逻辑是以供应链起点至终点的真实贸易情况为基础，以贸易产生的可确定未来现金流为直接还款来源。数字化采购厂商作为采购方和供应商提供数字化的管理工具，自然而然具备供应链金融服务的基础条件，即供应链场景。企业采购少不了支付、信贷、保险等金融产品的支撑，数字化采购厂商与银行等金融机构合作，可以为供应商尤其是小微供应商提供手续简便、利息合理无抵押的融资方式。开展供应链金融业务既能够促进供需双方的资金高效利用，又可以通过双边赋能提高客户对管理工具的粘性，将是数字化采购厂商拓展收入来源、增强自身竞争力的有效手段。
对于企业来说，和下游客户及上游供应商之间的协同最为关键，CRM和SRM分别承担了这两个环节的数字化管理工作。相比CRM，SRM直接面向的客户为采购方，而采购方通常比供应商具有更高的话语权，能够带动供应商进入到SRM软件的生态体系中。由于一个企业在经营过程中往往会同时承担采购方与供应商的双重角色，当数字化采购厂商聚集了大量的采购方与供应商，就可以从单纯的采购管理工具向面向B2B交易的商业协同网络发展，通过促进供需双方的高效连接形成网络效应，进而不断巩固竞争壁垒。
好啦！本期分享就到这里~希望看完整篇报告之后，能给大家带来一些新的启示和积极的影响~小编觉得，数字化转型给我们带来的不仅仅是采购方式的改变，更是采购思维的变革。我们需要看到的不仅仅是采购商品价格的显性成本的降低，更多的是时间成本、管理成本、运营成本等隐性成本的优化。
