Die Art und Weise, wie wir Geschäfte machen, hat sich grundlegend geändert, aber das gilt nicht für alles. Die Art und Weise, wie wir im Jahr 2020 auf Ausschreibungen reagieren, hat sich gegenüber der Art und Weise, wie wir im Jahr 2000 auf Ausschreibungen reagiert haben, kaum verändert. Ausschreibungen sind zeit- und ressourcenaufwändig, die Prozesse sind fehleranfällig, die Gewinnchancen sind gering und es gibt keine kontinuierliche Verbesserung. Die Technologie ist rückständig. Die Unternehmen verwenden bei der Beantwortung von Ausschreibungen hauptsächlich E-Mail, Excel und Word. Manchmal wird ein wissensbasiertes System verwendet, um die am häufigsten verwendeten Antworten auf allgemeine Fragen zu erfassen. Das Wissen und die Erfahrungen sind in den Köpfen der Mitarbeiter gespeichert und verschwinden, wenn sie die Rolle wechseln oder das Unternehmen verlassen.
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und insbesondere großartiger Technologien wie NLP, maschinelles Lernen und Computer Vision in Kombination mit intelligenten Datenansätzen und einer effizienten Benutzeroberfläche könnte die Art und Weise, wie wir auf Ausschreibungen reagieren, völlig verändern. In diesem Beitrag konzentrieren wir uns vor allem auf die ersten beiden Teilprozesse des Ausschreibungsmanagementprozesses. Die Teilprozesse innerhalb des Ausschreibungsprozesses, die die Verwaltung, Preiskalkulationen und -einstellungen, Workflows, Genehmigungen, Bewertung und Einreichung umfassen, werden für einen anderen Beitrag aufgespart und in diesem Beitrag nicht beschrieben. Nachfolgend finden Sie 5 erstaunliche Beispiele, um das Ausschreibungsmanagement so zu verändern, dass es sich eher nach 2020 als nach 2000 anfühlt.
Die Ausschreibungen werden auf verschiedenen Websites veröffentlicht. TED (Tenders Electronic Daily) ist die Online-Version des "Supplements zum Amtsblatt" der EU, das dem europäischen öffentlichen Auftragswesen gewidmet ist, und die bekannteste in Europa. Der erste Schritt wäre, dass relevante neue Ausschreibungen automatisch entdeckt und priorisiert werden, indem eine Verbindung zu Online- und öffentlichen Quellen hergestellt wird. Smart search Mechanismen können angewendet werden, um die Abdeckung durch manuelle Suche zu erweitern. Fairerweise muss man sagen, dass dies alles sehr einfach ist und vielleicht nicht das größte Problem löst, das es gibt.
Ein zweiter Schritt wäre, dass durch den Einsatz von KI automatisch eine Liste mit voraussichtlichen Ausschreibungen erstellt wird. Dabei handelt es sich um eine Liste von Ausschreibungen, die in der Zukunft veröffentlicht werden könnten, z. B. auf der Grundlage früherer Vergabebekanntmachungen und Vertragsablaufdaten. Schließlich ist es besser, mit dem Kunden in Kontakt zu treten und die Anforderungen zu beeinflussen, bevor eine Ausschreibung angekündigt und veröffentlicht wird.
Sobald das Paket mit den Unterlagen zu einer neuen Ausschreibung eingegangen ist, ist die Bewertung der Dokumente ein erster Schritt. Wie wäre es, wenn Sie die Dokumente analysieren und anreichern könnten, um die wichtigsten Informationen daraus zu extrahieren? KI kann mit einer Basisanalyse und Datenanreicherung helfen. Zuschlagskriterien und Gewichtungs- oder Scoring-Mechanismen wie Preis, Qualität, Lieferbedingungen und K.O.-Kriterien können aus den Dokumenten herausgelöst werden. Das Gleiche gilt für andere Schlüsselelemente wie Stichtage, Region oder Land, Bedingungen, Budget, Wiederholung, erforderliche Zertifikate, erforderliche Referenzen und sogar Inhalte, die darauf hinweisen, dass ein bestimmter Wettbewerber an der Definition der Anforderungen beteiligt war. Schließlich kann die Wahrscheinlichkeit, die Ausschreibung zu gewinnen, durch die Analyse historischer Ausschreibungsdaten, historischer Verkaufsdaten und, wenn möglich, empirischer Preisdaten von Wettbewerbern geschätzt werden. Nach der Bewertung der Ausschreibungsunterlagen ist Ihr Ausschreibungsteam in der Lage, eine solide Entscheidung für oder gegen ein Angebot zu treffen.
Es kann sehr nützlich sein, historische Ausschreibungsunterlagen zu analysieren und ähnliche Ausschreibungen zu finden. Obwohl jede Ausschreibung einzigartig sein sollte, können einige Elemente und Lösungen wiederverwendet und/oder umgeschrieben werden. Das spart dem Team viel Zeit und gibt ihm die Möglichkeit, sich auf die kreativen Elemente und Taktiken zu konzentrieren, um die Ausschreibung zu gewinnen.
Die erhaltenen Ausschreibungsunterlagen sind nicht die einzige Informationsquelle. KI kann Ihnen dabei helfen, öffentliche Daten zu durchsuchen und ein Profil zu erstellen, das Informationen zu bestimmten Themen, Kontexten und Inhalten in Bezug auf das Unternehmen enthält, das die Ausschreibung veröffentlicht hat. So können Sie mehr über Ihren Kunden, sein Vokabular und wichtige Themen erfahren und eine qualitativ hochwertige Antwort verfassen, die zu einer höheren Gewinnquote führen sollte.
In diesem Bereich sehen wir zwei Hauptanwendungsfälle, in denen KI eingesetzt werden kann. Beim Schreiben einer Antwort fällt einem oft ein, dass eine bestimmte Antwort bereits in einer früheren Ausschreibung gegeben wurde. Erstens sollte die Suche nach Informationen in alten Ausschreibungsantworten einfacher und besser gestaltet werden. Dies erfordert immer noch einige manuelle Arbeit, aber die Suche nach den richtigen Informationen in großen Mengen unstrukturierter Daten wie PDF-Dokumenten, Bildern und Excel-Dateien kann ziemlich mühsam sein. Zweitens können sich wiederholende Aufgaben bei der Beantwortung von Ausschreibungen automatisiert werden, indem die relevantesten Angebote, Beschreibungen oder Themen vorgeschlagen und beim Verfassen der Ausschreibungen unterstützt werden.
Um sicherzustellen, dass die Bewertung von Ausschreibungsdokumenten automatisch erfolgen kann und von hoher Qualität ist, ist die Nachverfolgung der Leistung und Analyse einer Ausschreibung nach deren Abschluss von entscheidender Bedeutung. Das bedeutet, dass die Verfolgung der Gewinn-, Teilgewinn- und Verlustquoten, der Verlustgründe, der Wettbewerbsinformationen und der Effizienz des Verkaufsprozesses für künftige Analysen und Vorhersagen wesentliche Informationen für die Algorithmen sind. Es können Analysen wie geografische Informationen, Produkte/Produktkategorien und Kundenansichten hinzugefügt werden. Sie kann durch Informationen über den Ausschreibungsmarkt, Vergleiche zwischen Angebot und Nachfrage, Wettbewerbsanalysen und Leistungs-KPIs ergänzt werden.
Die 5 erstaunlichen Beispiele für den Einsatz von KI bei Ausschreibungen führen zu 3 positiven Geschäftsergebnissen:
Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie angewandte KI Ihrem Unternehmen helfen kann? Bitte kontaktieren Sie uns, oder fordern Sie eine Demo an.
