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Moteur de règles
Les règles définies par l'utilisateur et les modèles de processus chargés automatiquement traitent les classifications simples. Rapide, cohérent, sans ambiguïté.
Achats
Vous ne pouvez pas faire de category management sans données d'achats propres.
La plupart des équipes achats savent ce qu'elles veulent accomplir. Ce sont les données sous-jacentes qui les en empêchent. Pearstop résout cela — automatiquement, à grande échelle.
Le problème
Quand vos données de dépenses sont un désordre, le category management est une fiction.
Les entreprises de Hard Services gèrent les achats sur des dizaines de sites et auprès de fournisseurs. Les données de facturation arrivent dans différents formats, les noms de fournisseurs sont incohérents et les catégories de dépenses ne sont jamais appliquées de la même façon deux fois. Résultat : votre équipe achats ne peut pas voir ce qu'elle achète, auprès de qui, ni à quel coût. Le category management — le cœur de métier de toute fonction achats — devient impossible.
- ×Pas de catégorisation granulaire et de haute qualité sur les factures fournisseurs
- ×Fautes d'orthographe, mauvaises informations dans les mauvais champs, doublons de fournisseurs
- ×Données de dépenses trop fragmentées pour comparer les coûts ou identifier les opportunités de consolidation
- ×La classification manuelle ou offshore est lente, incohérente et n'apprend pas
Le problème
Un moteur à quatre couches qui traite automatiquement 95 % de la classification
Chaque couche améliore la précédente. La contribution humaine à la couche 4 est directement réintégrée dans le système — de sorte qu'avec le temps, la quantité de révision manuelle nécessaire tombe à zéro.
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Apprentissage automatique
Une couche ML propriétaire et sécurisée qui reproduit votre façon de travailler interne. Comme un analyste junior avec la connaissance de l'entreprise — comblant les lacunes comme votre équipe le ferait.
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Augmentation LLM
Une couche de grand modèle de langage qui gère les cas limites et les classifications ambiguës — comme une recherche surpuissante avec une conscience du contexte.
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Révision humaine
Les éléments hors des seuils de confiance sont automatiquement signalés à votre équipe. Chaque décision est réintégrée dans le moteur — réduisant la file de révision jusqu'à ce qu'elle atteigne zéro.
Avec une data quality à 95%+, votre équipe achats peut vraiment faire son travail.
Avec une data quality à 95%+, votre équipe achats peut vraiment faire son travail.
Category management optimal
1 à 3 % d'opportunités d'économies sur le total des dépenses d'achats — débloquées par la capacité à voir et à agir sur ce que vous achetez réellement.
Reporting financier intégré
Données de dépenses à l'échelle de l'entreprise dans un format cohérent — prêtes pour l'ERP, la BI et les outils de reporting financier sans réconciliation manuelle.
Visibilité des dépenses multi-projets
Identifiez les opportunités d'économies, évitez de répéter les mêmes erreurs d'achats et évaluez les performances entre projets et sites.
Nous avions autrefois deux employés à temps plein qui travaillaient sur l'attribution des catégories. Maintenant, le système le fait pour nous — ce qui a également débloqué des estimations de marge plus loin dans la chaîne. C'est plus fiable à une fraction du coût.
Qu'est-ce que la data quality d'achats et pourquoi est-ce important ?
La data quality d'achats fait référence à l'exactitude, la cohérence et l'exhaustivité des données de dépenses à travers les factures, les bons de commande et les enregistrements fournisseurs. Pour les entreprises de Hard Services gérant des achats décentralisés, une mauvaise qualité rend le category management impossible — les équipes ne peuvent pas voir ce qu'elles achètent, auprès de qui, ni à quel coût. Pearstop automatise le nettoyage et la classification des données d'achats pour des entreprises comme Strukton, traitant plus de 35 000 lignes par mois et soutenant des économies de 1 à 3 % grâce à un meilleur category management et à la consolidation des fournisseurs.
Que se passe-t-il si nous n'avons pas de données de classification existantes pour apprendre ?
La plupart des systèmes de classification reposent sur des données historiques pour apprendre. Pearstop combine l'attribution basée sur des règles, l'apprentissage automatique et une couche LLM qui s'appuie sur de larges connaissances des produits et de l'industrie — il performe donc bien même sans données préalables existantes.
Nos acheteurs garderont-ils le contrôle ?
Oui. Les acheteurs examinent les éléments signalés dans une file d'attente dédiée — généralement une heure par semaine. Chaque décision qu'ils prennent forme davantage le système, réduisant la file de révision jusqu'à ce que la contribution manuelle approche zéro.
Prêt à corriger vos données d'achats ?
Réservez un entretien découverte de 7 minutes. Nous vous montrerons exactement où vos données de dépenses posent problème et combien de temps il faudra pour les corriger.