Tapaustutkimus päällä

Tekoälyn avulla tapahtuva tarjousten automatisointi

Tekoälyn avulla tapahtuva tarjousten automatisointi

Jaa tämä tapaustutkimus

Ala

Tietotekniikkapalvelut ja konsultointi

Yritystyyppi

Keskikokoinen ohjelmistopalveluyritys (150–500 työntekijää)

Joukkue

Myynnin esivalmistelu, ratkaisusuunnittelijat, asiakkuuspäälliköt

Tulosten arviointijakso

90 päivää operaation päättymisen jälkeen

Haaste

Ohjelmistopalveluyritysten myyntivalmistelutiimit käyttävät suhteettoman suuren osan tuottavasta työajastaan tarjousten laatimiseen — prosessiin, joka on suurelta osin manuaalinen, rakenteeltaan epäjohdonmukainen ja vaikeasti laajennettavissa. Alan tilastot osoittavat tämän selvästi:

IT-alan vertailuarvoTyypillinen arvo
Yhden teknisen ehdotuksen laatimiseen kuluva keskimääräinen aika12–18 tuntia
Ensimmäisestä asiakaskeskustelusta lähettämiseen kuluva aika4–7 työpäivää
Tarjousten voittoprosentti (IT-palvelut, maailmanlaajuinen keskiarvo)22–28%
Ehdotuskohtaiset kustannukset (SA:n työaika + koordinointi)$800–$2 200
Ratkaisusuunnittelijan kuukausittain käsittelemät ehdotukset4–6
Arviointivirheistä johtuva uusintatyöaste35–45%
Ehdotuskohtaiset sidosryhmien yhteensovittamiskierrokset

2–4 kierrosta

Yrityksen myyntiä edeltävä tiimi toimi näiden vertailuarvojen tasolla tai niiden alapuolella. Tärkeimmät ongelmakohdat:

  • Ei vakiintunutta rakennetta — jokainen arkkitehti laati ehdotuksensa eri tavalla, mikä johti laadun vaihteluun ja puuttuviin osioihin
  • Arviointi ja arvailu — tuntimäärät arvioitiin epävirallisesti ilman järjestelmällistä monimutkaisuusanalyysiä, mikä johti usein laajuuden aliarviointiin
  • Hidas käsittelyaika — asiakaskäyttöön valmiiden asiakirjojen valmistuminen kesti 5–7 päivää ensimmäisestä keskustelusta toimitukseen, minkä vuoksi kauppoja menetettiin usein nopeammille kilpailijoille
  • Toistuva ponnistus — jokaisessa projektissa luotiin alusta alkaen uudelleen tavanomaiset asiakirjat (sidosryhmäkartat, moduulijakautumat, käyttäjätarinat, kustannusmallit)
  • Ei institutionaalista muistia — aiempia hankkeita ei otettu järjestelmällisesti huomioon uusien töiden laajuutta määriteltäessä

Ominaisuudet:

1. Opintosuoritusotteen muuntaminen opinnäytetyöehdotukseksi yhdellä kertaa
  • Liitä puhelun transkriptio — alusta poimii siitä automaattisesti vaatimukset, budjetin, aikataulun, teknologiapino ja vaatimustenmukaisuusvaatimukset
  • Poistaa manuaalisen vaatimusten dokumentoinnin kokonaan työnkulusta

 

2. Vaiheittain jäsennelty tekoälyn tuottama sisältö
  • Jokainen kahdeksasta työnkulun vaiheesta käynnistää kyseisen vaiheen tuotoksia varten erityisesti suunnitellun tekoälypohjaisen luontiprosessin
  • Ratkaisun osat, käyttäjätarinat, käyttäjävirrat, näyttökuvaukset, tiimin kokoonpano, kustannusstrategia
  • Arkkitehdit tarkistavat ja hiovat tekoälyn tuottamaa sisältöä — eivät koskaan aloita tyhjästä

 

3. Älykäs arviointimoottori
  • Monimutkaisuustekijät, riskipuskurit ja näytösten lukumäärät, jotka on johdettu projektin omista moduuli- ja tarinatiedoista
  • Ei yleispäteviä nyrkkisääntöjä — arviointilogiikka, joka perustuu kunkin toimeksiannon erityispiirteisiin
  • Uudelleentyöstöaste laski noin 401 TP3T:stä noin 121 TP3T:hen

 

4. Aiemmista projekteista saatujen samankaltaisuuksien vertailu
  • Tarkastelun yhteydessä tuli esiin vastaavia aiempia toimeksiantoja
  • Arkkitehdit saavat viitteitä hinnoittelusta, aikataulusta ja riskeistä ilman, että heidän tarvitsee etsiä niitä jaetuilta levyiltä

 

5. PDF-tiedoston luominen yhdellä napsautuksella ja digitaalinen allekirjoitus
  • Työnkulun tiedoista suoraan luotu, kattavasti jäsennelty ehdotus: tiivistelmä, laajuus, aikataulu, kustannuserittely, kaupalliset ehdot
  • Asiakas saa sähköpostitse suojatun hyväksymislinkin; hyväksyminen tai hylkääminen kirjataan ja tallennetaan

 

6. Ajanseuranta tarjouskohtaisesti
  • Kaikki istunnot kirjataan: istuntojen kokonaismäärä, keskimääräinen istunnon kesto, pisin istunto
  • Kattava seurantatiedot kunkin asiakkuuden osalta käytetystä myyntiä edeltävästä ajasta

Tekniikka

Monimallinen tekoälyprosessi
NLP / Transkriptin jäsentäminen
Node.js-taustapalvelu
React-hallintapaneeli
PostgreSQL
PDF-tiedostojen luominen
Digitaalinen allekirjoitus
 

Ratkaisu:

Yritys otti käyttöön tekoälyllä tuetun tarjoushallinta-alustan, jonka perustana on 8-vaiheinen myyntiä edeltävä työnkulku — ensimmäisestä asiakaskeskustelusta digitaaliseen hyväksyntään asti.

Sen sijaan, että alusta korvaisi arkkitehdin, se toimii apulaisena: se kerää asiakkaan taustatiedot vaiheessa 1, luo ratkaisuarkkitehtuurin ja moduulijakautumat vaiheessa 3, laatii kustannusarviointilogiikan vaiheessa 6 ja kokoaa asiakkaalle valmiin PDF-tiedoston vaiheessa 7 — kaikki tämä tapahtuu yhdessä ohjatussa ympäristössä.

Keskeiset ominaisuudet:

  • Transkripti ehdotukseksi yhdellä kertaa — liitä puhelun transkriptio, ja alusta poimii vaatimukset, budjetin, aikataulun, teknologiapino ja vaatimustenmukaisuusvaatimukset automaattisesti
  • Jäsennelty tekoälyn tuottama sisältö — jokainen vaihe käynnistää kyseisen vaiheen tuotoksille räätälöidyn tekoälypohjaisen luomisen: ratkaisun komponentit, käyttäjätarinat, käyttäjävirrat, näyttövaatimukset, tiimin kokoonpano ja kustannusstrategia
  • Älykäs arviointi — monimutkaisuustekijät, riskipuskurit ja näyttöjen lukumäärät johdetaan projektin omista moduuli- ja tarinatiedoista, eivät yleispätevistä nyrkkisäännöistä
  • Aiemmista projekteista peräisin olevien samankaltaisuuksien vertailu — alusta tuo esiin vertailukelpoisia aiempia toimeksiantoja arvioinnin yhteydessä, mikä tarjoaa arkkitehdeille vertailukohtia hinnoittelua ja laajuuden määrittelyä varten
  • Ajanseuranta tarjousta ja vaihetta kohden — jokainen istunto kirjataan; alusta näyttää myyntivalmistelutiimin kuhunkin asiakassuhteeseen käyttämät kokonaistunnit
  • PDF-tiedoston luominen yhdellä napsautuksella — työnkulun tiedoista luodaan suoraan täysin jäsennelty ehdotusasiakirja, joka sisältää tiivistelmän, laajuuden, aikataulun, kustannuserittelyn ja kaupalliset ehdot
  • Digitaalinen hyväksymisprosessi — asiakkaat saavat sähköpostitse suojatun hyväksymislinkin; hyväksyminen tai hylkääminen kirjataan ja tallennetaan

Tarjottavat palvelut

  • Tekoälyn tuotesuunnittelu ja työnkulun arkkitehtuuri
  • Transkriptin jäsentäminen ja luonnollisen kielen käsittelyn prosessi
  • 8-vaiheinen myyntiä edeltävän alustan kehittäminen
  • Arviointimoottorin kehittäminen
  • PDF-tiedostojen luominen ja digitaalinen allekirjoitus
  • Aiemman projektin samankaltaisuuden vertailu
  • Tekoälymallien jatkuva optimointi

Tulokset 90 päivän kuluttua

Aikatehokkuus (myyntiä edeltävän tiimin työtunnit)

Metrijärjestelmä Ennen (itse ilmoitettu) Jälkeen (järjestelmän seuraama) Muutos
Keskimääräinen tuntimäärä ehdotusta kohti 14,2 tuntia 3,8 tuntia −73%
Lähetysaika (päivää) 5,4 päivää 1,6 päivää −70%
Ehdotukset SA:ta kohti kuukaudessa 4–5 12–15 +3-kertainen läpimenokapasiteetti
Uudelleentyöstöaste ~40% ~12% −70%
Arvion luotettavuus (arkkitehdin arvio) Matala / Keskitasoinen Keskitaso / Korkea Merkittävä nousu

Huomautus ajanseurannasta: Alusta tallentaa ehdotusta kohden käytetyn kokonaisajan sekunteina, jaoteltuna istuntojen mukaan — istuntojen kokonaismäärä, keskimääräinen istunnon kesto, pisin istunto. Yllä olevat luvut on johdettu näistä tiedoista, jotka on koottu koko tiimin osalta mittausjakson ajalta.

Laadun parantaminen

  • Täydellisyys: alustan kautta luodut ehdotukset kattoivat kaikki vaaditut kohdat (100%), kun taas manuaalisesti laadituissa asiakirjoissa luku oli noin 55%
  • Arvioinnin tarkkuus: Alustan jäsennellyn arviointiprosessin kautta määritellyt projektit olivat 7 tapauksessa 10:stä ±15%:n tarkkuudella todellisten toimitustuntien mukaisia (verrattuna aiempaan ±40%:hen)
  • Sidosryhmien kattavuus: Tekoälyn avulla luodut sidosryhmäkartat tunnistivat 3–6 erillistä liiketoimintaroolia kutakin hanketta kohden, mikä varmisti, että tarjoukset kohdistuivat koko ostopäätöksentekoryhmään eikä pelkästään tekniseen yhteyshenkilöön
  • Johdonmukaisuus: kaikkien ehdotusten osarakenne, terminologia ja taloudellinen esitystapa olivat yhdenmukaiset riippumatta siitä, kuka arkkitehti ne oli laatinut

Vaikutukset liiketoimintaan

KPI Ennen Sen jälkeen Muutos
Ehdotusten hyväksymisaste 24% 38% +14 pistettä
Keskimääräinen kaupan koko (hyväksytyt tarjoukset) $185K $240K +30%
Time SA:n hallinnolliseen työhön ja asiakastyöhön käytetty aika 60% / 40% 25% / 75% Käänteinen
Kuukaudessa lähetetyt ehdotukset (tiimin kokonaismäärä) 18 52 +189%

IT-alan vertailuarvot: Tehokkuuden vertailukohta

Vertailuarvo Alan keskiarvo Maailmanluokan kohde Alustan tulos
Tuntimäärä ehdotusta kohti 12–18 tuntia < 4 tuntia 3,8 tuntia
Lähetysaika 4–7 päivää < 2 päivää 1,6 päivää
Ehdotukset SA:ta kohti kuukaudessa 4–6 12+ 12–15
Voittoprosentti 22–28% 35%+ 38%
Arviointivirheen suuruusluokka ±35–45% ±15% ±15%
Uudelleentyöstöaste 35–45% < 15% ~12%
Lähteet: APMP:n (Association of Proposal Management Professionals) vertailuraportti vuodelta 2024; Forresterin tutkimus IT-palvelujen myynnin tehokkuudesta vuodelta 2023; TechServ Alliancen myyntivalmistelun tuottavuusindeksi vuodelta 2024.

Ratkaisusuunnittelijan ajankäytön jakautuminen

Ennen käyttöönottoa (osallistujien ilmoittamat keskiarvot):

Tutkimus ja vaatimusten kartoitus

3,5 tuntia

Ratkaisun kuvauksen ja moduulien laatiminen

4,0 tuntia

Arviointi ja tiimin kokoonpano

3,0 tuntia

Kustannuslaskenta ja kaupalliset ehdot

2,0 tuntia

Asiakirjojen muotoilu ja PDF-tiedostojen kokoaminen

1,7 tuntia

Yhteensä

14,2 tuntia

Käyttöönoton jälkeen (järjestelmän seuraamat keskiarvot):

Asiakkaan vastaanotto (Vaihe 1 — tekoälyn tekemän transkriptin analysointi)

0,5 tuntia

Ratkaisun tarkistaminen ja muokkaaminen (Vaihe 3 — tekoälyn luoma pohja)

1,0 tuntia

Arvioinnin tarkistus (Vaihe 6 — tekoälyn tuottama pohja)

0,6 tuntia

Kustannuslaskenta ja ehdot (Vaihe 7 — tekoälyn tuottama pohja)

0,5 tuntia

Lopullinen tarkistus, PDF-tiedoston luominen, allekirjoitusjärjestelyt

0,4 tuntia

Vaiheiden välinen koordinointi / yleiskustannukset

0,8 tuntia

Yhteensä

3,8 tuntia

Ehdotusta kohden vapautuva aika: ~10,4 tuntia — suunnataan asiakassuhteiden vahvistamiseen, alustaviin keskusteluihin ja myyntiputken laajentamiseen.

Ratkaisusuunnittelijan ajankäytön jakautuminen

01

Lähtökohtana on jäsennelty pohja, ei tyhjä sivu

Sen sijaan, että arkkitehdit olisivat laatineet ehdotuksen alusta alkaen, he tarkastelivat ja hioivat tekoälyn tuottamaa sisältöä. Kognitiivinen kuormitus siirtyi luomisesta validointiin — mikä on olennaisesti nopeampi työskentelytapa.

02

Arvio perustuu todellisiin projektitietoihin

Arviointimoottori laskee tuntimäärät projektin oman moduulijakautuman, tarinoiden lukumäärän ja monimutkaisuustekijöiden perusteella — ei vaistojen tai yleisten taulukoiden pohjalta. Arkkitehdit kertoivat luottaneensa lukuihinsa paremmin jo alusta alkaen.

03

Organisaation muisti tuli esiin itsestään

Tarkasteluvaiheessa tuli esiin vastaavia aiempia projekteja, jotka tarjosivat arkkitehdeille vertailukohtia hinnoittelun, aikataulun ja riskien arvioimiseksi – ilman, että heidän tarvitsi etsiä tietoa jaetuilta levyiltä tai kysyä kollegoilta.

Mitä tämä kertoo tekoälykehityksestämme

Tässä tapauksessa kyseessä oli 8-vaiheinen myyntiä edeltävä työnkulku. Sen perustana olevat ominaisuudet – transkriptioiden muuntaminen jäsennellyksi dataksi, kussakin työnkulun vaiheessa käytettävä tarkoitukseen suunniteltu tekoälypohjainen sisällöntuotanto, todellisiin projektitietoihin perustuva kustannusarviointilogiikka sekä täysin seurattava ja tarkastettavissa oleva järjestelmä – soveltuvat hyvin muuhunkin kuin tarjousten laatimiseen. Sovellamme samaa lähestymistapaa seuraaviin alueisiin:

  • Toiminnalliset työnkulut, jotka hukkuvat manuaaliseen ja toistuvaan asiakirja- tai tietokäsittelytyöhön
  • Prosessit, joissa organisaation tietämys on ihmisten päässä eikä järjestelmissä
  • Joukkueet, jotka tarvitsevat tekoälyä ihmisen harkinnan tehostamiseen, eivät sen korvaamiseen
  • Organisaatiot, jotka tarvitsevat tuotantojärjestelmän, eivätkä pelkkää toimivuuden osoitusta

Olemme soveltaneet tällaista tekoälyn käyttöönottoa muun muassa fintech-, edtech-, terveydenhuollon IT-, logistiikka- ja yritys-SaaS-projekteissa – tarjouksissa, rekrytoinnissa ja monissa muissakin yhteyksissä.

Mitä tämä osoittaa

Tämä tapaustutkimus ei ole myyntiesite, jolla yritämme myydä teille palveluita — se on osoitus siitä, miten rakennamme tekoälyllä toteutettuja sovelluksia: kahdeksanvaiheinen ohjattu työnkulku, johon sisältyy transkriptioiden jäsentäminen, jäsennelty tekoälyllä tuotettu sisältö sekä todellisiin projektitietoihin perustuva arviointilogiikka, jonka toimivuus on vahvistettu 90 päivän tuotantokäytön perusteella. Jos etsit tekoälykumppania aivan toisenlaisen ongelman ratkaisemiseksi – ei myyntivalmistelua, ei tarjouksia – tämä on juuri se tekninen osaaminen ja tekoälyn käyttöönoton syvyys, jonka kanssa pääset työskentelemään.

Varaa 30 minuutin konsultointi digitaalisesta muutoksesta ja tuotesuunnitelmasta Carmatecin tiimin kanssa keskustellaksesi siitä, millainen tekoälyä hyödyntävä sovellus voisi olla juuri teidän toiminnoissanne. Olemme kehittäneet ohjelmistoja ja tekoälyjärjestelmiä jo 23 vuoden ajan tiimeillämme Bengalurussa, Dohassa, Dubaissa, New Yorkissa ja Lontoossa.

Tilaa uutiskirjeemme

Hanki päivityksiä ja opi parhailta

Lisää tutkittavaa

Haluatko tehostaa liiketoimintaasi?

ota yhteyttä ja ota yhteyttä

CTA-postaus.