ข้อตกลงซอฟต์แวร์องค์กรมักล้มเหลวในการวิเคราะห์ต้นทุน-ผลประโยชน์ขั้นพื้นฐาน ชุมชนแบ่งปันเรื่องราวสยองขวัญ

การจัดซื้อซอฟต์แวร์องค์กรได้กลายเป็นสนามระเบิดที่ทีมจัดซื้อที่มีเจตนาดีตกหลุมพรางราคาแพงเป็นประจำ กรอบการวิเคราะห์อย่างง่ายที่เรียกว่า ROML's Ratio ได้เกิดขึ้นเพื่อช่วยองค์กรหลีกเลี่ยงความผิดพลาดที่มีราคาแพงเมื่อเจรจาส่วนลดจำนวนมากและข้อตกลงใบอนุญาตองค์กร

แนวคิดนี้เป็นเรื่องง่าย ๆ: หารต้นทุนรวมของข้อตกลงองค์กรของคุณด้วยสิ่งที่คุณจะต้องจ่ายในราคาปลีกสำหรับใบอนุญาตที่คุณใช้จริงเท่านั้น หากผลลัพธ์มากกว่า 1.0 คุณจ่ายเกินไป แต่การสนทนาในชุมชนเผยให้เห็นว่าการตรวจสอบทางคณิตศาสตร์พื้นฐานนี้ไม่ค่อยมีในการตัดสินใจจัดซื้อขององค์กร

การคำนวณอัตราส่วนของ ROML :

• สูตร: ต้นทุนดีลองค์กรทั้งหมด ÷ (ราคาขายปลีก × จำนวนหน่วยที่ใช้จริง)
• ดีลที่ดี: อัตราส่วน < 1.0
• ดีลที่แย่: อัตราส่วน > 1.0
• ตัวอย่าง: ดีลองค์กร $500,000 USD ÷ ($100 USD × 200 หน่วยที่ใช้) = อัตราส่วน 25.0 (ดีลที่แย่)

ความล้มเหลวขององค์กรในโลกจริง

ชุมชนเทคโนโลยีได้แบ่งปันตัวอย่างมากมายของการจัดซื้อที่ผิดพลาด กรณีที่โดดเด่นเป็นพิเศษกรณีหนึ่งเกี่ยวข้องกับทีมที่ต้องการลองใช้ซอฟต์แวร์ A/B testing เป็นครั้งแรก สิ่งที่ควรจะเป็นกระบวนการสมัครสมาชิกง่าย ๆ กลับกลายเป็นการเจรจาจัดซื้อหลายเดือน ส่งผลให้เกิดสัญญาองค์กรสามปีพร้อมส่วนลดจำนวนมากและข้อตกลงระดับการให้บริการ เมื่อข้อตกลงเสร็จสิ้น ทีมเดิมได้ย้ายไปทำโครงการอื่นแล้ว และไม่มีใครสร้าง API key เลยตลอดระยะเวลาสัญญาทั้งหมด

รูปแบบนี้เกิดขึ้นซ้ำในภาคเทคโนโลยีต่าง ๆ การซื้อฮาร์ดแวร์มีความท้าทายคล้ายกัน ที่บริษัทต่าง ๆ ล็อกข้อตกลงหลายปีสำหรับความจุเซิร์ฟเวอร์ในราคาลด เพียงเพื่อดู Moore's Law ทำให้การต่อรองราคาของพวกเขาล้าสมัยก่อนที่จะใช้อุปกรณ์ได้ครึ่งหนึ่ง

ข้อผิดพลาดทั่วไปในการจัดซื้อขององค์กร:

• ซอฟต์แวร์ A/B testing: ซื้อสัญญา 3 ปี แต่ไม่ได้สร้าง API keys เลยแม้แต่ตัวเดียว
• ฮาร์ดแวร์เซิร์ฟเวอร์: ส่วนลด 20-30% สำหรับความจุ 3-5 ปี แต่ส่วนใหญ่ไม่ได้ใช้เมื่อ Moore's Law ก้าวหน้าไป
• สัญญาเครือข่าย: ข้อตกลง WAN 7 ปีที่ส่วนลด 40% แต่ล้าสมัยภายในไม่กี่เดือนเนื่องจากมีไฟเบอร์ให้บริการ
• ใบอนุญาตซอฟต์แวร์: ซื้อใบอนุญาตองค์กรตามการคาดการณ์ แต่การใช้งานจริงต่ำกว่ามาก

ต้นทุนที่ซ่อนอยู่ของการซื้อจำนวนมาก

ข้อตกลงองค์กรแลกเปลี่ยนความมุ่งมั่นล่วงหน้ากับราคาลด แต่สิ่งนี้ใช้ได้เฉพาะเมื่อองค์กรสามารถทำนายการใช้งานได้อย่างแม่นยำ คณิตศาสตร์กลายเป็นเรื่องโหดร้ายโดยเฉพาะในการให้ใบอนุญาตซอฟต์แวร์ ที่ที่นั่งที่ไม่ได้ใช้ให้คุณค่าเป็นศูนย์และไม่สามารถขายต่อได้เหมือนสินค้าคงคลังทางกายภาพ

เมื่อคุณซื้อซอฟต์แวร์หรือบริการ 'ลดราคา' แล้ว เมื่อคุณได้จัดเตรียม 'ที่นั่ง' แล้ว เงินก็หายไป และหากพนักงานของคุณไม่ใช้มัน ก็จะไม่มีคุณค่าใด ๆ สำหรับองค์กรของคุณเกิดขึ้นเลย

ข้อตกลงโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายแสดงให้เห็นมิติอื่นของปัญหานี้ บริษัทต่าง ๆ มักเฉลิมฉลองการล็อกสัญญาหลายปีกับผู้ให้บริการโทรคมนาคม โดยรักษาส่วนลดเล็กน้อยในการอัปเกรดแบนด์วิดธ์ อย่างไรก็ตาม ความเร็วของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีหมายความว่าข้อตกลงเหล่านี้มักกลายเป็นสมอ ป้องกันไม่ให้องค์กรนำทางเลือกใหม่ เร็วกว่า และถูกกว่าที่เกิดขึ้นในระหว่างระยะเวลาสัญญามาใช้

กรณีสำหรับการซื้อรายบุคคล

แนวทางทางเลือกที่ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นเกี่ยวข้องกับการให้บัตรองค์กรแก่พนักงานสำหรับการซื้อซอฟต์แวร์รายบุคคลโดยมีค่าใช้จ่ายในการรายงานค่าใช้จ่ายน้อยที่สุด กลยุทธ์นี้รักษาอัตราส่วน 1.0 ที่สมบูรณ์แบบระหว่างต้นทุนและการใช้งาน ขจัดความสิ้นเปลืองอย่างสิ้นเชิง แม้ว่าจะดูขัดกับสัญชาตญาณสำหรับทีมจัดซื้อที่มุ่งเน้นส่วนลดจำนวนมาก แต่ก็รับประกันว่าทุกดอลลาร์ที่ใช้จ่ายจะให้คุณค่าที่แท้จริง

แนวทางนี้พิสูจน์แล้วว่ามีคุณค่าเป็นพิเศษสำหรับหมวดหมู่ซอฟต์แวร์ใหม่ที่องค์กรขาดข้อมูลการใช้งานในอดีต โดยไม่ทราบว่าพนักงานจำนวนเท่าใดจะนำเครื่องมือใหม่มาใช้จริง ความมุ่งมั่นในปริมาณใด ๆ จึงกลายเป็นการคาดเดาล้วน ๆ

ภาพนี้แสดงให้เห็นการประเมินการซื้อจำนวนมากผ่านแนวคิดของ ROML's Ratio ที่เกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจแนวทางการซื้อของแต่ละบุคคลที่กล่าวถึงในย่อหน้า

การวัดสิ่งที่สำคัญ

ข้อมูลเชิงลึกหลักจากการสนทนาในชุมชนคือการวัดการใช้งานจริงเป็นสิ่งสำคัญแต่มักถูกมองข้าม องค์กรมักเจรจาข้อตกลงองค์กรโดยอิงจากการใช้งานที่คาดการณ์ไว้มากกว่าความต้องการที่ได้รับการตรวจสอบแล้ว การขาดการเชื่อมต่อระหว่างการวางแผนและความเป็นจริงนี้สร้างเงื่อนไขที่ทีมจัดซื้อสามารถรักษาส่วนลดเปอร์เซ็นต์ที่น่าประทับใจในขณะที่เพิ่มต้นทุนรวมไปพร้อม ๆ กัน

วิธีแก้ปัญหาต้องการการเปลี่ยนโฟกัสจากราคาต่อหน่วยไปสู่คุณค่ารวมที่ส่งมอบ ก่อนที่จะมุ่งมั่นกับข้อตกลงปริมาณใด ๆ องค์กรต้องการวิธีการที่เชื่อถือได้ในการติดตามและทำนายรูปแบบการใช้งานจริงทั่วทั้งพนักงาน

อ้างอิง: ROML's Ratio