Von der Ausschreibung zum Angebot in wenigen Klicks
Ausschreibungsverfahren sind gerade in der Fertigungsindustrie, dem Bauwesen, der IT, dem Maschinenbau und im öffentlichen Sektor gängige Verfahren bei der Vergabe von Aufträgen. Vertriebsmitarbeitende stehen dabei vor der Herausforderung, auf Basis von oftmals anonymisierten Anfragen in kurzer Zeit zu entscheiden, ob man an der Ausschreibung teilnehmen kann, und wenn ja, die passenden Lösungen zu identifizieren und zu kalkulieren.
Hier kann künstliche Intelligenz (KI) – dank Large Language Modellen (LLMs) und Machine Learning (ML) – zum Gamechanger werden. Wie das mit SAP Intelligent Product Recommendation (SAP IPR) funktioniert und wie Sie so die Bearbeitungsdauer drastisch reduzieren, beleuchten wir im Folgenden.
Herausforderungen bei der Ausschreibungsbearbeitung ohne KI-Unterstützung
Gehen heute Ausschreibungsunterlagen ein, wird meist ein erstmals händischer Prozess angestoßen. In einem ersten Schritt wird zunächst geprüft, ob die Ausschreibung für den Bieter überhaupt relevant ist. Ist diese Hürde genommen, warten die nächsten Herausforderungen bereits auf das Vertriebsteam.
Komplexe und umfangreiche Ausschreibungsunterlagen
Ob per Mail als PDF oder Word, als Download oder über Vergabeplattformen – Ausschreibungsunterlagen können je nach Branche schnell über 100 Seiten umfassen. Die Sichtung erfordert viel Zeit. Sind dann, z. B. aus Wettbewerbsgründen, Produktanforderungen zusätzlich anonymisiert bzw. abstrahiert, steigt der Rechercheaufwand erheblich.
Hoher personeller Aufwand
Die Bearbeitung einer Ausschreibung erfordert meist die Einbindung mehrere Unternehmensressourcen. Neben dem Vertrieb können das u.a. Produktmanagement, Produktion, Service, Marketing oder auch die Rechtsabteilung sein. Neben dem hohen Personalaufwand können notwendige interne Abstimmungen den Prozess zusätzlich verlangsamen.
Erfahrungswerte werden nicht umfassend berücksichtigt
„So eine ähnliche Ausschreibung hatten wir schonmal vor 2 Jahren. Ich schau mal, was wir damals angeboten haben.“ Solche Aussagen sind häufig und dennoch fehlt es oft an einer übersichtlichen Dokumentation zu vergangenen Ausschreibungen. Scheiden dann erfahrene Mitarbeitende aus, gehen wertvolle Erfahrungswerte verloren oder müssen mit hohem Aufwand wiederbeschafft werden.
Enge Zeitfenster
Harte Abgabe-Deadlines erhöhen den Druck auf das Ausschreibungsteam zusätzlich. Neben den oben genannten Punkten, die zu einer Verlangsamung im Bearbeitungsprozess führen können, kann auch die Abstimmung mit Dritten, zum Beispiel Zulieferern oder im Rahmen von Bietergemeinschaften, wertvolle Zeit in Anspruch nehmen.
Fehleranfälligkeit
Dieser Zeitdruck kann bei manueller Bearbeitung ein höheres Fehlerrisiko mit sich bringen. Die überlesene Anforderung in der Fußnote auf Seite 42, der Zahlendreher bei der Kostenkalkulation oder die Berücksichtigung eines veralteten Preisnachlasses, werden dann schnell zum Fallstrick.
Wie Sie mit SAP Intelligent Product Recommendation KI-gestützt Ihre Ausschreibungsbearbeitung optimieren!
mit Blick auf komplexe bzw. variantenreiche Produkte zu optimieren.
Auf der Basis von Machine Learning und historischen Daten, z. B. im Zusammenspiel mit SAP S/4HANA liefert SAP IPR passgenaue Produktempfehlungen. Darüber hinaus können auch eigenes aufbereitete Datensätze genutzt werden.
Im Ausschreibungsprozess wird SAP IPR dabei folgende Aufgaben übernehmen können:
1. Analyse von Ausschreibungsunterlagen und Leistungsverzeichnissen
Aus mehreren 100 Seiten Ausschreibungsunterlagen auf einen Blick alle relevanten Kundenanforderungen erhalten, auf Knopfdruck wissen, ob und wo die eigenen AGB von den geforderten abweichen oder ob die im Leistungsverzeichnis aufgeführten Positionen sich mit dem eigenen Leistungsangebot überhaupt decken?
Das klingt nicht nur gut, sondern wird mit SAP IPR zur Realität. Denn die Lösung kann in unstrukturierten Texten, aber auch in strukturierte Daten, wie Tabellen, Grafiken und Diagrammen automatisiert alle relevanten kommerziellen, rechtlichen oder produktbezogenen Anforderungen identifizieren. Dabei kann bei Bedarf und je nach Einstellung auch auf industriespezifische Formulierungen oder firmeneigenes Wissen zurückgegriffen werden. Die ausgelesenen Anforderungen werden übersichtlich dargestellt und können auch einfach und direkt mit dem Ursprungsdokument abgeglichen werden.
2. Erstellung von Produktempfehlungen auf Basis von extrahierten Produktanfragen
Wurden alle relevanten Informationen und Kundenanforderungen extrahiert, interpretiert und kategorisiert, ist SAP IPR in der Lage die passenden Produkte bzw. Konfigurationen, inkl. Preisabschätzung, Lieferzeit und Total Cost of Ownership (TCO), vorzuschlagen. In Kombination mit der SAP Sales Cloud Version 2 oder SAP CPQ können diese Empfehlungen dann automatisch zu Opportunities hinzugefügt werden oder als Angebot angelegt werden. So kann der Vertriebsprozess gestrafft werden und die Zeitersparnis anderweitig genutzt werden.
3. Einschätzung über Confidence Scoring
SAP IPR gibt zu dem bei jeder Empfehlung einen Confidence Score an. Dieser gibt an, wie wahrscheinlich das empfohlene Produkt mit den Anforderungen des Kunden übereinstimmt. Das ist gerade bei anonymisierten Ausschreibungen, in denen Produktanforderungen nur beschreibend angegeben werden, hilfreich. Konzentrieren sich die Vertriebsmitarbeitenden nur auf die vielversprechendsten Optionen, verringert das den Aufwand bei gleichzeitig steigender Trefferquote.
SAP Intelligent Product Recommendation: ein Gewinn für ihr Vertriebsteam, auch über die Ausschreibungsbearbeitung hinaus
Abschließend lässt sich feststellen, dass sich durch SAP IPR gerade in Ausschreibungsverfahren wertvolle Ressourcen einsparen lassen. Sowohl die Zeit bei der Analyse der Unterlagen als auch bei der Ausarbeitung von Produktempfehlungen verkürzt sich. Fehler durch eine manuell, nicht automatisiert Bearbeitung werden reduziert. Durch passgenaue Produktempfehlungen wird die Trefferquote erhöht und die Gewinnchancen steigen.
Aber auch über Ausschreibungen hinaus bringt SAP IPR Vorteile. Neue Vertriebsmitarbeitende können Angebote schneller eigenständig erstellten. Expertenwissen kann besser weitergegeben werden, da die KI von den Vertriebsmitarbeitern lernt. Die Kundenbindung kann durch schnelle und stärker personalisierte Angebote und Produktempfehlungen gesteigert werden.
