Lever de spend-classificatie, behoud de engagementmarge
Category management, sourcing-savings en spend-cube trajecten beginnen allemaal met hetzelfde handmatige knelpunt: het classificeren van de rommelige spend-data van een klant. Pearstop verzorgt die laag, white-labeled onder uw eigen taxonomie, zodat uw team de uren besteedt aan de analyse en aanbevelingen waar klanten daadwerkelijk voor betalen.
Analistenuren gaan naar data-opschoning, niet naar klantwaarde
Elk nieuw traject begint hetzelfde: een klant levert jaren aan rommelige spend-data aan, en iemand van uw team besteedt de eerste weken alleen al aan het bruikbaar maken ervan voordat echte analyse kan beginnen. Die tijd gaat rechtstreeks van de engagementmarge af, en het is het minst onderscheidende deel van het werk waarvoor u betaald wordt.
- Junior-analist- of offshore-uren aan handmatige classificatie gaan direct ten koste van de engagementmarge
- Klantdeadlines verschuiven niet alleen omdat de onderliggende data een puinhoop is
- Elk traject lost hetzelfde classificatieprobleem opnieuw op, zonder iets herbruikbaars mee te nemen
- Een generieke AI-tool raadt naar leveranciersmatches en verzint dingen die er niet zijn, wat extra werk oplevert in plaats van tijd te besparen
Uw taxonomie, onze pijplijn
Pearstop sluit aan op uw deliverymodel als de classificatielaag eronder, niet als vervanging van de analyse van uw team.
Breng uw eigen taxonomie mee
De meeste consultancies verkopen hun eigen categorie-framework als onderdeel van hun IP. Pearstop classificeert tegen uw taxonomie, of UNSPSC als u dat liever heeft, niet andersom.
Classificeren met waarborgen
Eerst deterministische matching, gecontroleerd met een LLM, waarbij elke onzekere match wordt gemarkeerd voor review in plaats van geraden, zodat de output direct in een klantdeliverable kan.
Leveren onder uw naam
Output is white-labeled. Uw klant ziet de deliverable van uw bureau, geen tool van een derde partij.
Wat dit verandert voor een consultancy
Bescherm de engagementmarge
Meer trajecten aannemen zonder meer capaciteit
Een voorspelbare kostenpost
Hoe verandert een AI-classificatiepijplijn het deliverymodel van een procurement-consultancy?
Spend-classificatie is het traagste, minst onderscheidende deel van de meeste category management-, sourcing-savings- en spend-cube trajecten, en wordt doorgaans uitgevoerd door junior-analisten of een offshore-team dat de spend-data van een klant regel voor regel doorwerkt. Een AI-classificatiepijplijn neemt die laag over: leveranciersnamen matchen en standaardiseren, regels classificeren tegen een taxonomie - of dat nu UNSPSC is of het eigen proprietary framework van de consultancy - en alles wat onzeker is markeren voor menselijke review in plaats van raden. De output is white-labeled, zodat deze naadloos in een bestaand deliverymodel past als de onderliggende datalaag, waardoor analistentijd vrijkomt voor de sourcingstrategie en aanbevelingen waar klanten de consultancy daadwerkelijk voor betalen.
Veelgestelde vragen
Kan de output onze eigen taxonomie gebruiken in plaats van UNSPSC?
Ja. Pearstop classificeert tegen elke taxonomie die u opgeeft, inclusief een proprietary framework dat u als onderdeel van uw eigen IP verkoopt. UNSPSC is beschikbaar als u liever een standaard gebruikt.
Is dit white-labeled?
Ja. De deliverable is gebouwd om binnen uw eigen trajectoutput te passen, niet gebrand als tool van een derde partij.
Hoe werkt de prijsstelling over meerdere klanttrajecten?
Prijsstelling is gestructureerd rond volume en trajectcadans in plaats van een enkel vast tarief, zodat het vooraf kan worden ingebouwd in hoe u uw eigen klantwerk prijst.
Wilt u het zien op een echte klantdataset?
Praat met sales en wij laten zien hoe de spend-data van uw volgende traject eruitziet na een eerste doorloop.
