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 klantcaseHard 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
Lees de case →
As it arrivedNORDPUMPNordpump B.V.NordpmpNORDPUMP NLNordpump Pompen
Canonical supplierNordpumpNames changed. Same shape as the real register.

Klantcases

Met naam genoemd, echte data
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
Lees de case →
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
Lees de case →
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
Lees de case →
Manufacturing · Documents

Site visit reports turned into clean proposal documents for Lemtech

~0manual re-entry
1–3 hrssaved per proposal
Lees de case →

In hun eigen woorden

“Dankzij de confidence scoring wist ons team waar ze hun reviewtijd het eerst aan moesten besteden, in plaats van bij nul te beginnen op 200.000 regels.”
Bart van PeijBart van PeijHead of Master Data Management, SPIE Building Solutions
“Onze locatiebezoekrapporten komen in elk voorstelbaar formaat — handgeschreven aantekeningen, spelfouten, krabbels. Pearstop bouwde een systeem dat ze automatisch in een schoon offertedocument verwerkt. Het bespaart ons team uren bij elke opdracht.”
Vince OutVince OutCommercial Manager, Lemtech
“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 TorrDavid TorrCEO, FARO

Stuur ons 200 regels. Wij sturen ze gelabeld terug.

Geen opschoning vooraf, geen kosten, niets te installeren. De snelste manier om te zien hoe uw eigen data er geclassificeerd uitziet.

Stuur ons een sample

Stuur een representatieve steekproef van uw factuurregels — tot 200 regels, of een handvol facturen (max. 10) — en wij classificeren ze om u precies te laten zien hoe het werkt. Geen kosten, geen verplichtingen.

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

Of praat met sales →

Laatste inzichten

Procurement

UNSPSC vs eCl@ss: als uw ERP en rapportage het oneens zijn

UNSPSC en eCl@ss beantwoorden verschillende vragen. Zo kiest u wanneer uw ERP voor de ene is gebouwd…

Lees meer
AI & Digital

Waarom een data cleaning AI-project een projectmanager nodig heeft

De meeste AI data cleaning-projecten falen door een governance-gap, niet door een modelgap. Software…

Lees meer
Data Quality

Wanneer manufacturer- en type-velden verwisselen in uw spend-data

Een stille field swap tussen manufacturer en type corrumpeert classificatie zonder ook maar één fout…

Lees meer