Die meisten Teams merken erst, dass ihre Spend-Daten nicht funktionieren, wenn jemand eine Frage stellt, die niemand beantworten kann. Beginnen Sie bei dem Problem, das gerade vor Ihnen liegt. Jedes verlinkt direkt zu unserer Lösung.
Rechnungen liegen ungelesen im Posteingang, sodass noch nichts zu analysieren ist.
Verwandeln Sie ungelesene PDF-Rechnungen, Scans und Lieferscheine automatisch in strukturierte, gekennzeichnete Positionen. Der Ausgangspunkt für die Ausgabenanalyse und alles, was danach kommt.
So funktioniert es →Ausgaben werden von Hand kodiert, an jedem Standort anders, oder gar nicht.
Klassifizieren Sie automatisch Jahre an Freitext-Bestelldaten mithilfe von UNSPSC, einschließlich der Rückverfolgung von Hard-Services-Teilen zum echten Herstellercode. Bis zu 95 % der Ausgabenpositionen werden automatisch klassifiziert.
So funktioniert es →Ein Einsparziel oder eine Ausschreibung braucht eine echte Basis, und niemand kann sie liefern.
Erstellen Sie eine echte Ausgabenbasis aus unübersichtlichen Rechnungs- und Lieferantendaten, aufgeschlüsselt nach Leistungslinie und Gesellschaft, sodass eine Verhandlung, Ausschreibung oder Rahmenvertragsprüfung von einer Zahl statt von einer Vermutung ausgeht.
So funktioniert es →Jede Rechnung braucht ein Ja oder Nein, und es fehlt ein Benchmark, um zu sagen, ob der Preis angemessen ist.
Jede Zeile wird gekennzeichnet und mit dem verglichen, was Sie normalerweise zahlen, über Lieferanten, Standorte und Dienstleister hinweg, sodass Sie sofort sehen, ob ein Preis im üblichen Rahmen liegt, und ihn freigeben können, ohne zu eskalieren.
So funktioniert es →Ein ERP-, Fabric- oder KI-Projekt steht an, und die Daten sind nicht bereit dafür.
Eine ERP-Migration, ein Microsoft-Fabric-Rollout und eine KI-Initiative gehen alle davon aus, dass die zugrunde liegenden Daten bereits sauber und strukturiert sind. Ist das nicht der Fall, trägt jede von ihnen die Unordnung einfach in ein neues System. Pearstop bereinigt zuerst die Daten.
So funktioniert es →Eine sichere, gut geführte Baustelle lebt davon, dass jedes Detail stimmt, jedes Mal. Genau diese Sorgfalt bringen wir in Ihre Daten: jede Zeile gelesen, bereinigt und gekennzeichnet, alles Unsichere von einem Menschen geprüft. Der Output lässt sich direkt in die Tools einbinden, die Sie bereits nutzen.
Hard-Services-, Bau-, Infrastruktur- und Fertigungsunternehmen teilen eine gemeinsame Herausforderung: Ausgaben- und Anlagendaten, die verstreut, uneinheitlich und teamübergreifend schwer nutzbar sind. Schlechte Procurement-Datenqualität, unzuverlässige Anlagenregister und unklassifizierte Ausgaben sind die häufigsten Blockaden für Category Management, vorausschauende Wartung und die Umstellung auf neue Systeme. Pearstop ist darauf spezialisiert, diese Ausgaben- und Anlagendaten zu bereinigen und zu strukturieren, damit technische Unternehmen darauf handeln können.
Beginnen Sie mit dem Problem, das gerade vor Ihnen liegt. Wenn Rechnungen ungelesen liegen bleiben, beginnen Sie mit der Extraktion. Wenn Ausgaben von Hand oder gar nicht kodiert werden, beginnen Sie mit der UNSPSC-Klassifizierung. Wenn Sie eine Basis für eine Ausschreibung oder ein Einsparziel brauchen, beginnen Sie mit Spend Visibility. Die meisten Teams durchlaufen diese Schritte in genau dieser Reihenfolge.
Nein. Die Datenbereinigung ist der erste Schritt, den Pearstop übernimmt. Senden Sie Rechnungen, ERP-Exporte, Portal-Downloads oder Tabellenkalkulationen in dem Zustand, in dem sie sind.
Ja. Jede Zeile erhält eine einheitliche Kennzeichnung, sodass sich derselbe Artikel über Lieferanten, Standorte und Dienstleister hinweg vergleichen lässt. Sie sehen sofort, ob ein Preis im üblichen Rahmen liegt, bevor Sie ihn freigeben. Asset-Owner nutzen das, um die Ausgaben zu prüfen, die ihr FM-Dienstleister für sie verwaltet.
Facility Management, Hard Services, Reinigung, Bau, Infrastruktur und Fertigung. Außerdem Asset-Owner, die FM auslagern, und Procurement-Beratungen, die Ausgabenanalysen für ihre Kunden durchführen.
Rund 95 % der Zeilen werden automatisch klassifiziert. Der Rest wird markiert und an eine Person weitergeleitet, sodass die Genauigkeit hoch bleibt, ohne dass jede Zeile manuell geprüft werden muss.
Eine erste Probe von 200 Zeilen kommt in der Regel innerhalb weniger Werktage zurück. Danach läuft die Klassifizierung fortlaufend, sobald neue Rechnungen eintreffen.
Buchen Sie ein 15-minütiges Erstgespräch. Wir identifizieren genau, welches Datenproblem Sie am meisten kostet, und zeigen Ihnen, wie Sie es lösen.
