Основатели Cube RM: в центре — генеральный директор Костас Экономопулос
Тендеры могут принести хорошую прибыль для нового бизнеса, но поиск подходящих возможностей и оценки шансов компании на успех с их предложением обещает быть трудным, ресурсоемким процессом, который в конечном итоге может закончиться неудачей. Это проблема, которую Cube RM хочет решить с помощью платформы управления тендерами на базе искусственного интеллекта, которая поможет предприятиям находить и выигрывать тендеры по всему миру.
В настоящее время типичный процесс проведения торгов включает в себя подключение к местным порталам данных для конкретных стран или подписку на уведомления по электронной почте, а затем ручное изучение каждого предполагаемого тендера. Основанная на платформе Salesforce, Cube RM интегрируется со множеством тендерных порталов по всему миру, предоставляя новые возможности для проведения тендеров непосредственно в CRM в качестве квалифицированного потенциального клиента.
“Cube RM объединяет глобальные данные и функции управления тендерами в единую систему, которая аккумулирует информацию и процессы из всех стран”, — сообщил VentureBeat соучредитель и генеральный директор Cube RM Костас Экономопулос.
Выше: Тендер “настройка, цена, предложение” (CPQ) в Cube RM
Возможности в триллион долларов
Рынок государственных закупок, на котором правительства и другие органы государственного сектора покупают товары и услуги у частного сектора, в 2018 году оценивался в 11 триллионов долларов, а сегодня в некоторых отчетах эта цифра приближается к 13 триллионам долларов. Это составляет примерно около 12% мирового ВВП и подчеркивает размер рынка, на который нацелена фирма.
Cube RM предоставляет прогностические модели, обученные с использованием исторических тендеров, списков выигравших и данных о ценах. Эта информация собрана и распределена по приоритетам с использованием методов обработки на естественном языке (НЛП) и объединена с собственными данными внутренней маркетинговой разведки компании.
“Наши модели учитывают специфику каждого тендера на основе критериев присуждения и других деталей, а точность проверяется с использованием методов перекрестной проверки, — говорит г-н Экономопулос. — Даже когда исторические данные отсутствуют или ограничены, прогностические модели можно обучать с помощью оценок продавцов и предоставлять первоначальные сведения, которые могут улучшиться позже, как только появятся дополнительные данные для обучения”.
Этот механизм машинного обучения помогает пользователям Cube RM лучше оценивать и прогнозировать вероятность выигрыша контракта и даже предлагает предложения по оптимальной цене торгов. Но, возможно, более того, Cube RM преобразует неструктурированные данные из прошлых сделок в структурированную базу данных информации, относящейся к рынку компании, — это может быть полезным постоянным ресурсом даже вне тендерных процессов.
“Извлекая и систематически храня информацию, программа позволяет клиентам экономить тысячи часов ручной работы при поиске веб-сайтов и документов для получения информации о тендере, а также поддерживать базу данных структурированной информации об их рынке и конкуренции”, — пояснил г-н Экономопулос.
Другие примечательные функции, встроенные в платформу Cube RM, включают возможность прогнозирования того, когда могут быть опубликованы новые тендерные заявки; облегчение процесса подготовки и подачи заявок и отслеживание возможных победителей тендеров для анализа конкуренции.
Основанная в Афинах в 2018 году, компания Cube RM в настоящее время позиционирует свои товары в глобальных фармацевтических и медицинских компаниях, имеющих в своих списках таких известных клиентов, как Boston Scientific, Takeda, Kemira и Bavarian Nordic. Сегодня компания объявила, что она привлекла 8 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии A от Runa Capital и Marathon Venture Capital, и она направит средства на расширение присутствия на других рынках, таких как производство.
“Работая с глобальными заказчиками в области наук о жизни, мы обнаружили, что от 25% до 60% их доходов поступают от тендеров в государственном секторе, что довольно значительно, учитывая размер рынка в триллион долларов, — делится г-н Экономопулос. — Ранее не существовало программной системы для обнаружения новых тендеров, которые публикуются каждый день; мы поможем этим компаниям управлять процессами подготовки своего предложения и найти лучшую цену для победы в тендере с использованием новейших технологий искусственного интеллекта”.