TenderNed heeft een tool ontwikkeld waarmee we data uit aanbestedingsdocumenten halen. Zo wordt de aanbestedingsdata completer en betrouwbaarder. Maar het maakt ook zichtbaar dat de documenten niet altijd hetzelfde verhaal vertellen als de aankondiging. Welke aanvullende informatie komt uit de documenten naar voren? En waar zitten de verschillen met de aankondiging? We nemen de proef op de som en kijken naar schoonmaakaanbestedingen.
Uitgangspunten analyse
- Meegenomen zijn alle aanbestedingen die sinds 2016 op TenderNed zijn aangekondigd, inclusief instellingen van een dynamisch aankoopsysteem (DAS).
- Voor de duidelijkheid: bij onderhandse aanbestedingen is er geen openbare aankondiging. Onderhandse procedures zijn dus uitgesloten.
- Voor informatie die niet in de aankondiging staat, hebben we de vergelijking gemaakt tussen de data uit TenderNed en de informatie uit de documentendataset. Dit konden we alleen doen voor aanbestedingen die volledig via TenderNed verliepen.
Indeling naar sector
In onze huidige analyses bepalen we op basis van de CPV-code tot welke sector een aanbesteding hoort. Deze methode is niet 100% nauwkeurig. Soms is in een aanbesteding een verkeerde CPV-code gebruikt of een code die niet uitsluitend op één sector van toepassing is.
Door de informatie uit de aanbestedingsdocumenten te analyseren, kunnen we aanbestedingen nauwkeuriger indelen naar sector.
Van verwarring naar duidelijkheid
Kijkend naar de schoonmaaksector zien we dat we sommige aanbestedingen eerder niet herkenden als schoonmaakaanbesteding, terwijl ze dat wel zijn. En andersom. Sommige aanbestedingen hebben een CPV-code die wij tot de schoonmaaksector rekenen, maar eigenlijk geen schoonmaakaanbestedingen zijn.
Indeling schoonmaaksector
Een vergelijking tussen de oorspronkelijke dataset (de data uit aankondigen) en de dataset gebaseerd op documenten laat voor de schoonmaaksector het volgende resultaat zien:
Vergelijking aankondiging en documenten
In de documenten staan geregeld andere waarden dan in de aankondiging.
Looptijd
- De oorspronkelijke dataset geeft een initiële gemiddelde looptijd van 4,5 jaar. Voor de documentdataset is dit 4,8 jaar.
- Het komt regelmatig voor dat een contract de mogelijkheid bevat voor één of meerdere optionele verlengingen. Inclusief deze verlengingen stijgt de gemiddelde looptijd naar 5,7 jaar.
- Het aantal aanbestedingen met een bekende looptijd ligt 53,9% hoger in de documentendataset.
- De extreme waarden: de maximale looptijd van 75,5 jaar in de oorspronkelijke dataset is minder realistisch dan de 13 jaar die de documentendataset laten zien.
NVI en aantal vragen
- Het gemiddeld aantal nota van inlichtingen toont nagenoeg geen verschil.
- Het aantal gestelde vragen wijkt wel af: we zien +55% gestelde vragen in de documenten.
Informatie die niet eerder in beeld was
In de documenten staat ook informatie die niet in de aankondiging is terug te vinden.
Specificaties
Per sector halen we relevante waardes uit de aanbestedingsstukken. Voor de sector schoonmaak gaat het om:
- vloeroppervlak
- glasoppervlak
Omdat deze specificaties gevoelig zijn voor uitschieters rapporteren we aan de hand van de mediaan om een betrouwbaarder beeld te geven. De mediaan is het middelste getal wanneer alle waarden op volgorde worden gezet, waardoor uitschieters minder invloed hebben.
- Mediane vloeroppervlakte: 10.708 m2
- Mediane glasoppervlakte: 7.478 m2
Adviesbureaus
Bij ongeveer 30% van de aanbestedingen in de schoonmaaksector is een adviesbureau betrokken.
Kwalitatieve gunningscriteria
Naast bovenstaande velden halen we ook de gunningscriteria uit de documenten. Omdat dit ruwe tekst betreft, is nadere analyse nodig voordat we de gegevens kunnen publiceren. Deze analyse heeft u van ons tegoed.
Data uit aanbestedingsdocumenten
TenderNed is bezig data uit aanbestedingsdocumenten te halen. Hierin zit namelijk veel informatie ‘verstopt’, zoals kwalitatieve gunningscriteria, specificaties (bijvoorbeeld aantal voertuigen of fte), betrokkenheid van adviesbureaus en indexatie. Eind 2025 hebben we alle historische aanbestedingsdata verwerkt en kunnen we nóg betere en diepgaandere analyses maken. De vernieuwde inzichten kunnen aanbestedende diensten helpen bij het inrichten van hun aanbestedingen.
