POD's en pakbonnen verwerken zonder uitzoekwerk: zo werkt het

Van alle backoffice-stapels is de stapel afleverbewijzen de meest genegeerde. Begrijpelijk: het matchen van een vage foto uit een vrachtwagencabine met de juiste order is uitzoekwerk, en er staat zelden iemand te wachten op het resultaat. Tot er wel iemand op wacht: de klant die drie weken later belt over twee colli die geweigerd zijn, waarvan niemand het wist. Dit artikel legt uit waarom POD's en pakbonnen blijven liggen, wat dat kost, en hoe een digitale medewerker ze dezelfde dag verwerkt, ook de onduidelijke.

Waarom blijven POD's liggen?

Drie redenen versterken elkaar. Ten eerste het format: scans, foto's, doorslagen met krabbels, een PDF uit de app van de ene vervoerder en een papieren bon van de andere. Elk document is anders en veel documenten zijn slecht leesbaar. Ten tweede het matchen: welk afleverbewijs hoort bij welke order en welke rit? Het ordernummer staat er niet altijd op, soms alleen een klantreferentie of een adres, en dan begint het zoeken in ERP en TMS. Ten derde de prioriteit: afmelden voelt als administratie achteraf. De levering is al gedaan, de klant heeft zijn spullen, dus het schuift op naar als er tijd is. En die tijd komt nooit, want morgen komen er weer nieuwe binnen.

Wat gaat er mis als het blijft liggen?

• Afwijkingen bij aflevering (geweigerd, beschadigd, te weinig, verkeerd adres) worden pas ontdekt bij de klacht of de betalingsweigering, wanneer bewijs verzamelen het moeilijkst is en de chauffeur zich niets meer herinnert.
• Facturatie loopt vertraging op omdat leveringen niet afgemeld zijn. Wie pas factureert na afmelding, wacht op zijn eigen backoffice.
• Claims van klanten zijn niet te weerleggen omdat het afleverbewijs onvindbaar is, of wel gevonden wordt maar niet aan de juiste order hangt.
• Vervoerders worden betaald voor leveringen waarvan niemand heeft gecontroleerd of ze compleet waren.

Hoe verwerkt een digitale medewerker een krabbel?

Een digitale medewerker leest documenten inclusief handschrift en context. Staat er 2 colli geweigerd op de pakbon gekrabbeld, dan wordt dat herkend als afwijkende aflevering, ook als het scheef en half over een stempel heen staat. Hij zoekt zelf de bijbehorende order en rit erbij, op basis van wat er wel leesbaar is: een referentie, een adres, een datum, een aantal colli dat maar bij één order van die dag past. Kloppende leveringen meldt hij af. Afwijkende gevallen zet hij dezelfde dag klaar voor het team, met foto en orderregels naast elkaar, zodat de beoordeling seconden kost in plaats van minuten zoeken.

Documenten die echt onleesbaar zijn, gaan naar het team; ook dat is een gemeten uitzondering, geen stille stapel. En elke keer dat het team zo'n geval oplost, leert hij mee: die vervoerder zet het ordernummer altijd rechtsboven, die klant tekent altijd met een paraaf zonder naam.

Wat levert het op?

Drie dingen, in volgorde van waarde. Ten eerste worden problemen dezelfde dag zichtbaar in plaats van weken later: een geweigerde levering wordt nog dezelfde middag opgepakt, terwijl de rit vers is en de klant het nog weet. Ten tweede kan facturatie direct door, omdat afmelden bijloopt met de leveringen. Ten derde is elke claim voortaan met één klik te onderbouwen, omdat elk afleverbewijs vindbaar aan de order hangt, inclusief de foto en het tijdstip.

Wat het percentage betreft: bij scans en handgeschreven documenten ligt het aandeel dat zelfstandig gaat in het begin meestal tussen 60 en 80 procent, lager dan bij nette PDF-orders. Dat is geen teleurstelling, want het alternatief was nul: de stapel bleef liggen. En het stijgt, omdat het grootste deel van de uitval terug te voeren is op een handvol vervoerders en formats die na een paar weken bekend zijn.

Zo begin je

1. Kies één stroom: bijvoorbeeld de POD's van je eigen chauffeurs, of de pakbonnen van je drie grootste vervoerders.
2. Verzamel twee weken documenten precies zoals ze binnenkomen: app-foto's, mails, scans, papier dat wordt nagestuurd.
3. Laat een digitale medewerker matchen en afmelden, en meet hoeveel procent hij zelf doet en welke afwijkingen hij vindt.
4. Kijk vooral naar die afwijkingen: dat is meestal de eerste keer dat iemand ziet hoeveel leveringen niet kloppen.

Veelgestelde vragen

Onze chauffeurs en vervoerders leveren POD's totaal verschillend aan. Is dat een probleem?

Nee, dat is juist het uitgangspunt. Foto via de app, scan via mail, papier dat nagestuurd wordt: alles komt in hetzelfde proces terecht en wordt op dezelfde manier aan de order gehangen.

Wat gebeurt er met een POD die nergens bij past?

Die komt bovenaan de uitzonderingenlijst, want een afleverbewijs zonder order is meestal het interessantste signaal van allemaal: een levering die niet in het systeem staat, een verkeerd ordernummer, of een vervoerder die iets afleverde wat niet besteld was.

Werkt dit ook voor inkomende pakbonnen van leveranciers?

Ja. Het principe is hetzelfde: pakbon lezen, matchen met de inkooporder, afwijkingen in aantal of artikel voorleggen, kloppende ontvangsten boeken. Voor veel handelsbedrijven is dat zelfs de grotere stroom.

Ligt er bij jou ook een stapel? Plan een demo: we laten zien hoe een digitale medewerker jouw pakbonnen en POD's verwerkt, ook de onduidelijke.