De meeste teams komen er pas achter dat hun spend data niet klopt zodra iemand een vraag stelt die niemand kan beantwoorden. Begin bij het probleem waar u nu tegenaan loopt. Elke oplossing hieronder laat zien hoe wij het aanpakken.
Facturen liggen ongelezen in een inbox, dus is er nog niets om te analyseren.
Zet ongelezen pdf-facturen, scans en pakbonnen automatisch om in gestructureerde, gelabelde regels. Het startpunt voor spend analysis en alles daarna.
Zie hoe het werkt →Spend wordt met de hand gecodeerd, op elke locatie anders, of helemaal niet.
Classificeer automatisch jaren aan vrije-tekst inkooporderdata met UNSPSC, inclusief het terugleiden van hard services-onderdelen naar de echte fabrikantcode. Tot 95% van de spendregels wordt automatisch geclassificeerd.
Zie hoe het werkt →Een besparingsdoelstelling of tender heeft een echte basislijn nodig, en niemand kan die leveren.
Bouw een echte spend-basislijn op basis van rommelige factuur- en leveranciersdata, uitgesplitst per servicelijn en entiteit, zodat een onderhandeling, tender of raamovereenkomstbeoordeling begint bij een getal in plaats van een gok.
Zie hoe het werkt →Elke factuur vraagt om een ja of nee, en er is geen benchmark om te zeggen of de prijs redelijk is.
Elke regel wordt gelabeld en vergeleken met wat u normaal betaalt, over leveranciers, locaties en providers heen, zodat u direct ziet of een prijs binnen de normale bandbreedte valt en hem kunt goedkeuren zonder te escaleren.
Zie hoe het werkt →Er komt een ERP-, Fabric- of AI-project aan, en de data is er niet klaar voor.
Een ERP-migratie, een Microsoft Fabric-uitrol en een AI-initiatief gaan er allemaal van uit dat de onderliggende data al schoon en gestructureerd is. Als dat niet zo is, draagt elk project de rommel gewoon over naar een nieuw systeem. Pearstop lost eerst de data op.
Zie hoe het werkt →Een veilige, goed onderhouden locatie draaien betekent dat u elk detail voortdurend goed doet. Diezelfde zorgvuldigheid brengen we naar uw data: elke regel gelezen, gereinigd en gelabeld, en alles wat onzeker is gecontroleerd door een medewerker. De output sluit direct aan op de tools die u al gebruikt.
Hard services-, bouw-, infrastructuur- en productiebedrijven delen dezelfde uitdaging: spend- en assetdata die versnipperd, inconsistent en lastig te gebruiken is over teams en systemen heen. Slechte inkoopdatakwaliteit, onbetrouwbare assetregisters en ongeclassificeerde spend zijn de meest voorkomende blokkades voor categoriemanagement, predictief onderhoud en de overstap naar nieuwe systemen. Pearstop is gespecialiseerd in het reinigen en structureren van deze spend- en assetdata, zodat technische bedrijven ernaar kunnen handelen.
Begin bij het probleem dat nu voor u ligt. Als facturen ongelezen blijven liggen, begin bij extractie. Als spend met de hand of helemaal niet wordt gecodeerd, begin bij UNSPSC-classificatie. Als u een basislijn nodig heeft voor een tender of besparingsdoelstelling, begin bij spend visibility. De meeste teams doorlopen ze in die volgorde.
Nee. Het opschonen van de data is juist het eerste dat Pearstop doet. Stuur facturen, ERP-exports, portal-downloads of spreadsheets aan, in welke staat ze ook zijn.
Ja. Elke regel krijgt een standaardlabel, zodat hetzelfde item kan worden vergeleken over leveranciers, locaties en providers heen. U ziet direct of een prijs binnen de normale bandbreedte valt voordat u hem goedkeurt. Asset owners gebruiken dit om de spend te controleren die hun FM-provider namens hen beheert.
Facility management, hard services, cleaning, bouw, infrastructuur en productie. Ook asset owners die FM uitbesteden, en procurement consultancies die spend analysis uitvoeren voor hun klanten.
Ongeveer 95% van de regels wordt automatisch geclassificeerd. De rest wordt gemarkeerd en doorgezet naar een medewerker, zodat de nauwkeurigheid hoog blijft zonder dat elke regel handmatig hoeft te worden gecontroleerd.
Een eerste sample van 200 regels komt meestal binnen een paar werkdagen terug. Daarna loopt de classificatie continu door zodra nieuwe facturen binnenkomen.
Boek een kennismakingsgesprek van 15 minuten. Wij stellen precies vast welk dataprobleem u het meeste kost — en laten zien hoe u het oplost.
