Kundenergebnisse

Echte Arbeit. Echte Margen.

Wie technische Unternehmen in FM, Bau, Fertigung und Infrastruktur Pearstop nutzen, um ihre Daten zu bereinigen und ihre Margen zu schützen.

Ausgewählter KundenfallHard services FM · Asset data

9,175 supplier spellings brought back to 1,493 for SPIE Building Solutions

Every asset matched against SPIE's own approved supplier list, scored for confidence, and ranked so the team knew exactly where to review first.

73.1%matches confirmed
107,081lines enhanced
204,029asset records
Fallstudie lesen →
As it arrivedNORDPUMPNordpump B.V.NordpmpNORDPUMP NLNordpump Pompen
Canonical supplierNordpumpNames changed. Same shape as the real register.

Kundenfälle

Namentlich genannt, echte Daten
Segment → Family → Class → Commodity
Infrastructure · Procurement

Spend classified to UNSPSC commodity level from zero classification history, for Strukton

0classification history at start
+20%accuracy gained by adding human review
Fallstudie lesen →
Margin estimate before each container is bought
Retail · Procurement

Margin visible before the purchase is committed, for FARO

Up to 7%higher sell-through
1 weekvs six months by hand
Fallstudie lesen →
Before
After
Invoice extraction accuracy
Cleaning services · Invoices

Invoice extraction accuracy from 70% to 99% for a cleaning services company

~300invoices a month
Pilot → livenow on subscription
Fallstudie lesen →
Manufacturing · Documents

Site visit reports turned into clean proposal documents for Lemtech

~0manual re-entry
1–3 hrssaved per proposal
Fallstudie lesen →

In ihren eigenen Worten

“Das Confidence Scoring gab unserem Team Klarheit, wo es seine Prüfzeit zuerst einsetzen sollte, statt bei 200.000 Zeilen wieder bei null anzufangen.”
Bart van PeijBart van PeijHead of Master Data Management, SPIE Building Solutions
“Unsere Standortbesuchsberichte kommen in jedem erdenklichen Format - handschriftliche Notizen, Rechtschreibfehler, Kritzeleien. Pearstop hat ein System gebaut, das sie automatisch in ein sauberes Angebotsdokument überführt. Das spart unserem Team bei jedem Auftrag Stunden.”
Vince OutVince OutCommercial Manager, Lemtech
“Wir hatten Tausende von Produktpositionen, die klassifiziert werden mussten, bevor wir überhaupt anfangen konnten, unsere Kosten zu verstehen. Pearstop klassifizierte sie in weniger als einer Woche. Das hätte unser Team sechs Monate gekostet und wäre immer noch nicht so genau gewesen.”
David TorrDavid TorrCEO, FARO

Senden Sie uns 200 Zeilen. Wir schicken sie klassifiziert zurück.

Keine Bereinigung im Voraus, keine Kosten, nichts zu installieren. Der schnellste Weg zu sehen, wie Ihre eigenen Daten klassifiziert aussehen.

Senden Sie uns ein Sample

Senden Sie ein repräsentatives Sample Ihrer Rechnungszeilen — bis zu 200 Zeilen oder ein paar Rechnungen (max. 10) — und wir klassifizieren sie, um Ihnen genau zu zeigen, wie es funktioniert. Ohne Kosten, ohne Verpflichtung.

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

Oder mit Vertrieb sprechen →

Neueste Einblicke

Procurement

UNSPSC vs. eCl@ss: wenn ERP und Reporting nicht übereinstimmen

UNSPSC und eCl@ss beantworten unterschiedliche Fragen. So wählen Sie, wenn Ihr ERP für den einen Sta…

Weiterlesen
AI & Digital

Warum ein KI-Projekt zur Datenbereinigung einen Projektleiter braucht

Die meisten KI-Datenbereinigungsprojekte scheitern an einer Governance-Lücke, nicht an einer Modell-…

Weiterlesen
Data Quality

Wenn Hersteller- und Typfelder in Ihren Spend-Daten vertauscht sind

Eine stille Feldvertauschung zwischen Hersteller und Typ verfälscht die Klassifizierung ohne eine ei…

Weiterlesen