Liefern Sie die Spend-Klassifizierung, behalten Sie die Mandatsmarge
Category-Management-, Sourcing-Savings- und Spend-Cube-Mandate beginnen alle mit demselben manuellen Engpass: die unaufgeräumten Spend-Daten eines Kunden zu klassifizieren. Pearstop übernimmt diese Schicht, White-Label unter Ihrer eigenen Taxonomie, damit Ihr Team seine Stunden in die Analyse und Empfehlungen investiert, für die Kunden tatsächlich bezahlen.
Analystenstunden fließen in die Datenbereinigung, nicht in den Kundenwert
Jedes neue Mandat beginnt gleich: Ein Kunde übergibt Jahre an unaufgeräumten Spend-Daten, und jemand aus Ihrem Team verbringt die ersten Wochen nur damit, sie in eine nutzbare Form zu bringen, bevor überhaupt echte Analyse beginnen kann. Diese Zeit geht direkt von der Mandatsmarge ab - und es ist der am wenigsten differenzierte Teil der Arbeit, für die Sie bezahlt werden.
- Junior-Analysten- oder Offshore-Stunden für manuelle Klassifizierung gehen direkt zulasten der Mandatsmarge
- Kundentermine verschieben sich nicht nur, weil die zugrunde liegenden Daten unaufgeräumt sind
- Jedes Mandat löst dasselbe Klassifizierungsproblem erneut von Grund auf, ohne dass etwas Wiederverwendbares übrig bleibt
- Ein allgemeines KI-Tool rät bei Lieferanten-Matches und erfindet Dinge, die nicht existieren, was Nacharbeit statt Zeitersparnis schafft
Ihre Taxonomie, unsere Pipeline
Pearstop fügt sich als Klassifizierungsschicht darunter in Ihr Delivery-Modell ein - kein Ersatz für die Analyse Ihres Teams.
Bringen Sie Ihre eigene Taxonomie mit
Die meisten Beratungen verkaufen ihr eigenes Kategorie-Framework als Teil ihres geistigen Eigentums. Pearstop klassifiziert nach Ihrer Taxonomie, oder nach UNSPSC, wenn Sie das bevorzugen - nicht umgekehrt.
Klassifizieren mit Leitplanken
Zuerst deterministisches Matching, gegengeprüft mit einem LLM, wobei jede unsichere Zuordnung für die Prüfung markiert statt geraten wird, sodass die Ausgabe direkt in ein Kunden-Deliverable einfließen kann.
Liefern unter Ihrem Namen
Die Ausgabe ist White-Label. Ihr Kunde sieht das Deliverable Ihrer Firma, kein Tool eines Drittanbieters.
Was sich für eine Beratung dadurch ändert
Mandatsmarge schützen
Mehr Mandate ohne mehr Personal übernehmen
Eine planbare Kostenposition
Wie verändert eine KI-Klassifizierungspipeline das Delivery-Modell einer Procurement-Beratung?
Spend-Klassifizierung ist der langsamste, am wenigsten differenzierte Teil der meisten Category-Management-, Sourcing-Savings- und Spend-Cube-Mandate und wird meist von Junior-Analysten oder einem Offshore-Team erledigt, das die Spend-Daten eines Kunden Zeile für Zeile durcharbeitet. Eine KI-Klassifizierungspipeline übernimmt diese Schicht: Lieferantennamen abgleichen und standardisieren, Positionen gegen eine Taxonomie klassifizieren - ob UNSPSC oder das eigene proprietäre Framework der Beratung - und alles Unsichere für menschliche Prüfung markieren, statt zu raten. Die Ausgabe ist White-Label und fügt sich so als zugrunde liegende Datenschicht in ein bestehendes Delivery-Modell ein, wodurch Analystenzeit für die Sourcing-Strategie und die Empfehlungen frei wird, für die Kunden die Beratung tatsächlich bezahlen.
Häufig gestellte Fragen
Kann die Ausgabe unsere eigene Taxonomie statt UNSPSC verwenden?
Ja. Pearstop klassifiziert nach jeder von Ihnen angegebenen Taxonomie, einschließlich eines proprietären Frameworks, das Sie als Teil Ihres eigenen geistigen Eigentums verkaufen. UNSPSC steht zur Verfügung, falls Sie lieber einen Standard nutzen möchten.
Ist das White-Label?
Ja. Das Deliverable ist so gebaut, dass es sich in Ihre eigene Mandatsleistung einfügt, statt als Tool eines Drittanbieters gebrandet zu sein.
Wie funktioniert die Preisgestaltung über mehrere Kundenmandate hinweg?
Die Preisgestaltung ist an Volumen und Mandatstakt ausgerichtet statt an einer einzelnen Pauschale, sodass sie sich vorab in Ihre eigene Preisgestaltung für Kundenarbeit einbauen lässt.
Wollen Sie es an einem echten Kundendatensatz sehen?
Sprechen Sie mit Vertrieb, und wir zeigen Ihnen, wie die Spend-Daten Ihres nächsten Mandats nach einem ersten Durchlauf aussehen.
