Klantresultaten

Echt werk. Echte marges.

Hoe technische bedrijven in FM, bouw, productie en infrastructuur Pearstop gebruiken om hun data te reinigen en marges te beschermen.

Uitgelichte casestudie
Infrastructure · Netherlands

Strukton (project in progress) — Classifying 35,000 procurement lines a month into UNSPSC

Een grote Nederlandse aannemer had twee toegewijde medewerkers die handmatig categorieën toewezen aan leveranciersfacturen — een traag, foutgevoelig proces dat bestedingsanalyse onbetrouwbaar maakte en inkoopbenchmarking onmogelijk.

Pearstop automatiseerde category management over 140.000+ regelitems, elimineerde dubbele leveranciersrecords en leverde een schone inkoopdataset die direct wordt gevoed in hun SAP-systeem en rapportagetools.

We hadden vroeger twee fulltimemedewerkers voor category management. Nu doet het systeem dit voor ons — wat ook margeschattingen verder in de keten heeft ontsloten. Het is betrouwbaarder tegen een fractie van de kosten.

Hoofd InkoopInfrastructuuraannemer, Nederland

Volledige casestudie binnenkort beschikbaar. Volg ons LinkedIn voor updates →

Resultaten in een oogopslag
75%
Vermindering in handmatige category managementstijd
140k+
Leveranciersfactuurregels gereinigd en geclassificeerd
2 fte
Herplaatst naar waardetoevoegende inkoopwerkzaamheden
SAP
Één schone dataset die direct ERP en BI voedt
InfrastructureUNSPSCProcurement

Wat onze klanten zeggen

Van inkoopteams tot operationeel directeuren — de impact is zichtbaar in de cijfers.

★★★★★

Onze assetdata was verspreid over spreadsheets en gevoed vanuit legacy-systemen van klanten. Niets was consistent genoeg om iets analytisch mee te doen. Pearstop consolideerde en structureerde het en plotseling hadden we iets waarop we daadwerkelijk konden voortbouwen.

KlantAssetmanager · SPIE
★★★★★

We hadden duizenden productregels die gecategoriseerd moesten worden voordat we zelfs maar onze kosten konden begrijpen. Pearstop classificeerde ze in minder dan een week. Dat had ons team zes maanden gekost en zou nog steeds niet zo nauwkeurig zijn geweest.

David Torr
David TorrCEO · FARO

Meer klantverhalen

Een selectie van projecten over sectoren, uitdagingen en oplossingstypes.

Retail · South Africa

Accurate margin estimates on every container purchase, automatically

For every purchasing decision, FARO needed to categorise around 30,000 product lines per five containers to estimate margin. Pearstop automated the classification and linked it directly to their sales database.

30kLines / decision
1 wkClassification time
ProcurementData Quality
Lees de casestudie →
Hard Services FM · Europe

Cleaning 100,000 assets as the foundation for smarter maintenance

SPIE's asset database had grown organically across sites and systems. Pearstop cleaned and structured the full register, creating a reliable foundation for maintenance planning and lifecycle analysis.

100k+Assets cleaned
95%Structured
Asset ManagementData Quality
Lees de casestudie →
Manufacturing · Europe

Uncovering procurement inefficiencies hidden in unclassified spend

A mid-sized manufacturer had years of procurement data in SAP with no consistent categorisation. Pearstop cleaned and classified the full spend dataset, surfacing immediately actionable inefficiencies.

SAPDirect integration
95%Auto-classified
ProcurementUNSPSC
Lees de casestudie →
Manufacturing · Air Filtration

Turning site visit reports into clean proposal documents, automatically

Site visit reports arrived in every format imaginable. Pearstop built a system that reads incoming reports and automatically outputs a clean, accurate proposal document.

HoursSaved per proposal
~0Manual re-entry
Asset ManagementData Quality
Lees de casestudie →
Manufacturing / MRO

MRO (Confidential) — Part number enrichment to go direct to manufacturer

Part number enrichment to go direct to manufacturer. Full case study confidential.

DirectTo manufacturer
MROPart enrichment
ProcurementData Quality
Lees de casestudie →
Klaar voor vergelijkbare resultaten?

Laten we praten over uw data-uitdaging.

Vertel ons waar uw marges lekken. We laten u precies zien hoe Pearstop het oplost.

Laatste inzichten

Procurement

Hoe Betere Inkoopdata Facilitaire Bedrijven Helpt Marges te Beschermen bij Olieprijsvolatiliteit

Wanneer olieprijzen stijgen, vreten brandstoftoeslagen stil de marges weg in facility management. Be…

Lees meer
AI & Digital

Hoe U de AI-race in Procurement Wint: Begin met Schone Data

AI in procurement werkt alleen als uw data schoon, geclassificeerd en betrouwbaar is. Leer hoe Pears…

Lees meer
AI & Digital

Wat Is Procurement Data Readiness en Waarom Is Het Belangrijk voor AI?

Procurement data readiness is de basis voor AI in procurement. Leer wat het betekent, waarom datakwa…

Lees meer