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Predictor de adjudicación de ofertas personalizadas B2B
Objetivo
Proporcionar un enfoque para reducir el costo de la estimación al predecir la probabilidad de ganar la oferta antes de dedicar esfuerzos a estimar la combinación y las cantidades de productos.
Industria: Fabricante de acero comercial
Servicios: Innovación Tecnológica
Tecnología: modelo de aprendizaje automático para predecir la ganancia de ofertas
Proporcionó justificación para inversiones de ventas estratégicas en ciertas ofertas/mercados para mejorar la probabilidad de ganar.
Ahorros de
3%
en proyectos multimillonarios al predecir mejor la tasa de adjudicación de licitaciones
Se utilizó Machine Learning para crear visibilidad para el equipo de ventas y evidenciar la probabilidad de éxito.
Nuestro cliente
El cliente es un fabricante comercial de acero que opera hornos de acero e instalaciones de fabricación. Se relacionan con varios contratistas generales para presentar ofertas para proyectos de construcción.
Desafío
Un punto clave en el proceso de licitación son los costos asociados con la estimación de la combinación de productos y las cantidades necesarias para una oportunidad. Tanto los costos de recursos humanos como los costos de productos (sobreestimaciones o subestimaciones) influyen en los resultados de la oferta.
Acercarse
Modelo AI/ML para proporcionar visibilidad a
- Identificar los atributos que influyen en la probabilidad de ganar una oferta
- Calcular el porcentaje de probabilidad de ganar oportunidades potenciales.
Resultados
- Integración de datos para extraer, transformar y crear una vista de 360 grados de ofertas de Salesforce.com, previsión financiera y base de datos SAP BW.
- Modelo de análisis predictivo: predice la probabilidad de ganar una oferta impulsada por una coalición mínima de atributos, lo que facilita la implementación dentro de Salesforce.com.
- Simulación y modelado de recomendaciones prescriptivas y análisis de escenarios hipotéticos utilizando el ajuste de parámetros y la medición de los cambios en los resultados.
Impacto
- Ahorro esperado de $1.2 M al no ofertar en oportunidades con baja probabilidad de ganar
- Proporcionó justificación para inversiones de ventas estratégicas en ciertas ofertas/mercados para mejorar la probabilidad de ganar.
- Visibilidad para el estimador y efectividad del equipo de ventas.
- Visibilidad de la eficacia de la asociación de contratistas generales
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