System, który wspiera ofertowanie

Dlaczego wyceny czekają w kolejce

Poniedziałek, 7:40. W skrzynce czeka zapytanie od nowego klienta: PDF z tabelą pozycji, dwa rysunki i prośba o ofertę do piątku. Osoba, która umie to wycenić, jest właśnie zajęta bieżącą realizacją, bo od rana coś wymagało jej uwagi. Do zapytania usiądzie w środę wieczorem. W czwartek handlowiec wyśle ofertę, a w piątek usłyszy, że klient zdążył się już umówić z firmą, która odpowiedziała we wtorek.

Ten scenariusz powtarza się w firmach niezależnie od branży. I ma zaskakująco mało wspólnego z ceną. Zlecenie przegrywa się na czasie odpowiedzi, zanim w ogóle zacznie się rozmowa o pieniądzach.

Wycena to praca eksperta. Trzeba przeczytać specyfikację albo rysunek, ocenić surowiec i komponenty, oszacować czasy i pracochłonność, sprawdzić, co podobnego firma już robiła. Tę wiedzę mają zwykle dwie, trzy osoby w firmie - technolog, kierownik działu, czasem sam właściciel. Są to jednocześnie osoby najmocniej obciążone bieżącą pracą, więc zapytanie ofertowe trafia na koniec ich listy zadań.

Do tego dane potrzebne do wyceny leżą w kilku miejscach naraz. Stare oferty w plikach Excela, rzeczywiste czasy realizacji w systemie albo na papierowych przewodnikach, ceny surowca w mailach od dostawców. Każda wycena zaczyna się więc od szukania, a dopiero potem od liczenia. Efekt jest przewidywalny: odpowiedzi wychodzą po kilku dniach, część zapytań nigdy nie doczeka się oferty, a firma nawet nie wie, ile zleceń w roku przegrała przez sam kalendarz.

Rozwiązanie w trzech elementach

Dokładnie ten proces można dziś zbudować w systemie firmy z pomocą AI. Rozwiązanie składa się z trzech elementów.

Po pierwsze, odczyt zapytania. System z pomocą AI czyta wiadomość i załączniki: tabelę pozycji, ilości, surowiec, wymiary, tolerancje, oczekiwany termin. Z maila powstaje rekord w systemie, kompletny, zanim ktokolwiek usiądzie do klawiatury. Ręczne przepisywanie znika, a razem z nim literówki, które potem ciągną się przez całe zlecenie. Gdy w zapytaniu czegoś brakuje, system proponuje listę pytań dodatkowych do klienta i od razu przygotowuje maila z tymi pytaniami, dokument do uzupełnienia albo interaktywny formularz webowy, który wystarczy klientowi udostępnić. Odpowiedzi wracają do systemu i przechodzą przez tę samą analizę AI co samo zapytanie, więc oferta jest lepiej dopasowana do tego, czego klient naprawdę potrzebuje.

Po drugie, dopasowanie do historii. System przeszukuje zrealizowane zlecenia i wcześniejsze oferty: podobny detal, podobny surowiec, zbliżona wielkość partii. Podsuwa rzeczywiste czasy i koszty z realizacji, a obok nich cenę i marżę z tamtej oferty. Taki punkt odniesienia istnieje w każdej firmie z historią zleceń, tylko dziś trzeba go szukać po plikach i w ludzkiej pamięci.

Po trzecie, szkic oferty do decyzji człowieka. Z odczytanego zapytania i dopasowanej historii system składa szkic wyceny: pozycje, proponowane czasy, koszt surowca, miejsce na cenę. Decyzja o cenie i o ryzyku zostaje po stronie człowieka - technologa, handlowca albo właściciela, tam gdzie to konieczne. Maszyna czyta i liczy, człowiek wycenia. System zapisuje przy tym, które oferty wygrały, a które przepadły, więc po kilku miesiącach skuteczność wycen widać czarno na białym.

Co to oznacza dla właściciela firmy

Rachunek najlepiej zrobić na własnych liczbach. Ile zapytań wpada do firmy w miesiącu? Ile godzin pracy kosztuje jedna wycena i ile te godziny są warte, skoro osoba, która wycenia, mogłaby w tym czasie robić dla firmy coś innego? Często wycenia zresztą sam właściciel, a jego godziny są w firmie najdroższe. Po ilu dniach klient dostaje odpowiedź?

I pytanie najważniejsze: ile zleceń w roku przepada, bo oferta została wysłana za późno? Wystarczy przyjąć wartość jednego przeciętnego zlecenia i policzyć, co zmienia jedno dodatkowe wygrane zlecenie w miesiącu. Przy zamówieniach, które wracają cyklicznie, ten rachunek obejmuje całe lata współpracy z klientem, który kiedyś musiał wybrać szybszego dostawcę.

Jest jeszcze druga strona tego rachunku: firma, która odpowiada szybko i na podstawie rzeczywistych kosztów z historii, rzadziej wycenia „na oko”. A wycena „na oko” bywa droższa od najdroższego systemu, bo raz zawyża cenę i odstrasza klienta, a raz zaniża i firma dokłada do zlecenia.

Od czego zacząć

Pierwszy krok jest prosty i obejdzie się bez AI: rejestr zapytań i ofert w jednym miejscu, z datą wpływu, datą odpowiedzi i wynikiem. Sam ten rejestr pokazuje po miesiącu, gdzie ucieka czas i ile ofert w ogóle wychodzi z firmy.

Drugi krok to powtarzalna struktura wyceny: pozycja, surowiec, czasy, koszty, marża, zapisane w systemie zamiast w luźnych plikach. Dopiero na tak uporządkowane dane warto nakładać automatyczny odczyt zapytań i podpowiedzi z historii. Automatyzacja ma sens na uporządkowanych danych; nałożona na bałagan jedynie go powiększa.

Jest jeszcze jedna korzyść, o której przy wycenach rzadko się myśli: wygląd. Oferta składana z systemu może być po prostu piękna graficznie - w szacie graficznej firmy, z logo, czytelną tabelą pozycji i podsumowaniem, za każdym razem taka sama. AI generuje dokument według ustalonego wzoru, więc jakość oferty przestaje zależeć od tego, jak dobrze ktoś w firmie radzi sobie z Wordem.

Jeśli chcesz sprawdzić, jak mógłby wyglądać taki obieg wycen w Twojej firmie, napisz do mnie albo od razu zarezerwuj 30 minut w kalendarzu poniżej.

Więcej tekstów o tym, co można zbudować w Twojej firmie, znajdziesz w dziale Wiedza.