1
Regelmotor
Gebruikersgedefinieerde regels en automatisch geladen patronen behandelen consistente, hoogbetrouwbare classificaties onmiddellijk.
UNSPSC
Ongeclassificeerde bestedingen zijn de vijand van inkoopprestaties.
Pearstop classificeert automatisch tot 95% van uw inkoopregels met UNSPSC — de wereldwijde standaard voor inkoopclassificatie — zodat uw team dit niet meer handmatig hoeft te doen.
De standaard
UNSPSC: de wereldwijde standaard voor het classificeren van wat u koopt.
De United Nations Standard Products and Services Code is een hiërarchisch classificatiesysteem dat wereldwijd door organisaties wordt gebruikt om inkoopbestedingen te categoriseren. Het maakt consistente rapportage, leveranciersbenchmarking, bestedingsanalyse en categoriemanagement mogelijk over contracten, locaties en systemen heen.
Zonder UNSPSC-classificatie is inkoopbestedingsdata een verzameling vrije-tekstregelitems die niet zinvol vergeleken, samengevoegd of geanalyseerd kunnen worden. Met UNSPSC zit elke aankoop in een consistente categorie — en wordt categoriemanagement mogelijk.
Voorbeeld UNSPSC-hiërarchie
Segment: 72 - Construction and Maintenance
Family: 7210 - Building and Facility Maintenance
Class: 721010 - Electrical Maintenance
Commodity: 72101505 - Lighting maintenance
Uw team behoudt de controle. Het systeem doet het werk.
Uw team behoudt de controle. Het systeem doet het werk.
Pearstop's vier-laagse classificatiemotor verwerkt 95% van bestedingsregels automatisch — en leert van elke beslissing die uw team neemt over de resterende 5%.
2
Machine learning
Een eigen ML-laag repliceert uw interne classificatiebenadering — lacunes invullen zoals uw meest ervaren categoriemanager dat zou doen.
3
LLM-laag
Dubbelzinnige of onbekende regelitems worden behandeld door een LLM-versterkingslaag die contextbewuste classificatie biedt voor randgevallen.
4
Menselijke beoordeling
Items onder de betrouwbaarheidsdrempel worden gemarkeerd voor uw team. Elke beslissing wordt teruggekoppeld aan de motor — waardoor de beoordelingswachtrij in de loop der tijd krimpt tot nul.
Wat UNSPSC-classificatie mogelijk maakt
Categoriemanagement
Zie precies wat u koopt bij elke leverancier en locatie — en identificeer consolidatie- en onderhandelingsmogelijkheden die voorheen onzichtbaar waren.
Leveranciersbenchmarking
Vergelijk prijzen voor dezelfde UNSPSC-categorieën bij leveranciers — en onderhandel vanuit een datapositie in plaats van giswerk.
ERP- en BI-integratie
UNSPSC-gecodeerde data stroomt direct door naar SAP, Oracle en alle grote BI-tools — geen handmatige koppeling, geen formaatconversie, geen afstemming.
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.
Hoe werkt UNSPSC-classificatie voor hard services- en FM-bedrijven?
UNSPSC-classificatie voor facility management- en hard services-bedrijven houdt in dat elk leveranciersfactuurregelitem wordt gecategoriseerd naar de juiste code in de UNSPSC-hiërarchie. Dit omvat onderhoudsmaterialen, aannemersdiensten, machineinhuur en specialistisch materieel — over mogelijk duizenden leveranciers en honderden locaties. Handmatige UNSPSC-classificatie op deze schaal vereist doorgaans één of twee fulltimemedewerkers die continu bezig zijn om het factuurvolume bij te houden. Pearstop's geautomatiseerde motor verwerkt tot 95% van classificaties zonder menselijke tussenkomst, met de resterende items gemarkeerd voor beoordeling — en de beoordelingswachtrij krimpt naarmate het systeem leert van de beslissingen van uw team in de loop der tijd.
Wat als we geen bestaande classificatiedata hebben?
Pearstop's aanpak combineert regelgebaseerde toewijzing, machine learning en een LLM-laag die put uit brede product- en sectorkennis — wat betekent dat het goed presteert zelfs zonder bestaande priors.
Klaar om uw inkoopclassificatie te automatiseren?
Boek een ontdekkingsgesprek van 7 minuten. We laten u precies zien hoe de classificatiemotor zou werken met uw data.