成約率を高める!見積もり額と利益最適化のデータ分析法【ChatGPT統計解析】
過去の見積もりと成約データを分析することで、成約率の高い見積額を推定できます。重工業の一企業は、入札での採用確率を高めるため、過去の入札結果や提出文書の分析を行い、どのような見積もりが採用されやすいかを予測しています。さらに、見積額と成約率を掛け合わせた利益の期待値を最大化する見積額を導き出し、企業利益を最適化しています。成約しそうな見積金額をより精密に推定するためには、見積もりと成約データに加え、プロジェクトの特徴や採用された提出文書の特徴をデータ化して分析することが有効です。
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成約率の高い見積額を推定する
見積額と成約率で分析しよう
推定にデータを加味して精度をアップさせる
過去の見積もりデータと、成約したかどうかのデータが溜まっていれば、成約しそうな見積額を推定できます。
ある重工業の企業では、採用されやすい入札の金額を事前に計算し、推定しています。
過去の入札結果を分析し、どういった要件だとどれくらいの見積もりが通るのかデータを作り、分析しています。
さらに採用確率を高めるために、入札の際の提出文書を分析し、どのような文章にしたら採用されやすいのかも分析しています。
企業同士の見積もりの場合も、どのような見積もりを行ったときに成約したのか、相見積もり状況はどうだったか、担当者はどのような人だったのかなどをデータにし、分析するとどんな状況でどんな見積もりを出せば良いのかがわかります。
いくら見積額が高くても、成約率が低ければ、利益の期待値も低くなってしまいます。
同じように、いくら見積額を低くして成約率を高くしても、利益の期待値は低いです。
見積額と成約率を掛けて計算される利益の期待値が、最も高くなるような見積額にすることで、会社の利益を最適化できます。
成約率の高い見積額の分析方法
過去の見積もりデータ+成約データ⇒成約しそうな見積金額を推定
さらに、
見積もり+成約データ+データ化したプロジェクトの特徴⇒成約しそうな見積金額の精度を高める。
さらに、
見積もり成約データ+プロジェクトの特徴+採用された入札時提出文書の特徴⇒過去のデータを要素として追加して分析を行うことにより、成約しそうな見積金額の精度がさらに向上する。
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