Data-gedreven bid management in 6 stappen

Wat doe je als je een vrijbrief krijgt om je eigen data-gedreven aanbestedingsproces op te zetten? Deze vraag stond centraal bij de opzet van een nieuw Bid & Proposal Center voor een beursgenoteerde software-aanbieder. Na 2 jaar implementatie zijn de resultaten en inzichten beschikbaar die zijn geleerd over effectief bid management.

Leer hoe je jouw bid organisatie transformeert naar een data-gedreven kracht in 6 stappen.

Wat is data-gedreven bid management?

Binnen bid management is er ontelbaar veel informatie die je kunt verwerken tot bruikbare aanbestedingsdata. Als je werkt volgens de best practices in bid management, houd je die tenderdata bij en pas je er analysetechnieken op toe. Het doel van data-gedreven bid management is om een meer gerichte aanpak te hanteren bij het concurreren om tenders en RFP's. Bovendien zijn keuzes door het gebruik van data niet langer afhankelijk van gevoel; je kunt eenvoudig aantonen waarom je ze maakt.

Veel bid teams kennen hun markt intuïtief, maar willen deze kennis onderbouwen met concrete cijfers en analyses uit hun systemen. Deze verschuiving van gevoel naar data-onderbouwde beslissingen vormt de kern van modern bid management.

Meer aanbestedingsdata verwerken betekent betrouwbaarder overzicht. Er zijn verschillende datatypes die je kunt gebruiken voor effectief bid management.

Verschillende soorten data in bid management

Publieke aanbestedingsdata

Publieke tenders zijn bijzonder interessant voor datamanagement. Veel gunningsdata moet publiek worden gemaakt. Voor effectief bid management is het cruciaal dat je je bewust bent van die data.

Datatypes die je gebruikt zijn:

• Overheidsaankondigingen: informatie over contractvereisten, specificaties, deadlines en evaluatiecriteria

• Gunningsbesluiten: winnende inschrijver, contractwaarde en welk werk moet worden uitgevoerd

• Markt- en sectoranalyses: markttrends, klantbehoeften en concurrentieanalyse

• Publieke regelgeving: aanbestedingsvereisten, evaluatiecriteria en contractvoorwaarden

Performance data en win-rate analyse

Iedereen die ooit heeft meegedaan aan een tender ontvangt data over hun prestaties. Je krijgt over het algemeen veel meer gegevens dan bij RFP's, inclusief informatie over je concurrentie.

Je vergelijkt dit met jouw voorstel om erachter te komen wat het verschil is in expertise, ervaring, of prijs. Dit betekent dat je weet waarom je wint of verliest.

Data die je hiervoor gebruikt:

• Gunningsbesluit: naam van de winnaar, technische specificaties van het aanbod, klanttevredenheidscores, prijs, kwaliteitscriteria tender en andere beoordelingscriteria die tot selectie hebben geleid

• Afwijzingsgesprek: context en informatie over tekortkomingen van jouw inschrijving

• Voorafgaande klantgesprekken: context en inhoud over de klant, sales inzichten

Kwalificatiedata en bid/no-bid beslissingen

Door je bid/no-bid beslissingen goed bij te houden, leer je of de manier waarop je jouw kansen inschat accuraat is. Zo kun je helder analyseren uit je no-bids wat je moet verbeteren om meer registraties aan te trekken.

Als jouw product tekortschiet, communiceer je dit naar de productafdeling in een datareport. Als klantcontact blijkt niet goed genoeg te zijn, stel je een rapport op voor sales.

In-proces data en scoringsmatrix

Je ontvangt feedback van de aanbestedende dienst per tekst en kwaliteitscriterium. Je weet welke tekst is ingevoerd voor welk criterium. Als die tekst niet goed scoort, zoek je naar de reden.

Vragen die je jezelf kunt stellen:

1. Is er iets mis met de tekst?

2. Biedt jouw organisatie simpelweg niet het winnende product?

3. Was er te weinig voorkennis van de wensen van de klant voordat je begon met schrijven?

De voordelen van data-gedreven bid management

De gehele commerciële afdeling kan profiteren van bid management data. Veel informatie moet verplicht publiek beschikbaar zijn bij tenders. Hierdoor biedt bid management een betrouwbare bron voor de strategische ontwikkeling van de gehele organisatie. Het biedt de mogelijkheid om beter geïnformeerde beslissingen te nemen, waardoor de kans op het winnen van tenders en RFP's toeneemt.

Door AI-analyse en tender-dashboard functionaliteiten krijg je realtime inzicht in je prestaties en kun je proactief bijsturen waar nodig.

Zo start je met data-gedreven bid management in 6 stappen

Succesvolle implementatie van data-gedreven bid management vereist een systematische aanpak. Het analyseren van data in je proces is niet iets wat alleen bid en tender management teams moeten doen, maar ook de gehele commerciële afdeling. Het is belangrijk dat je start met een heldere visie op het doel dat je wilt bereiken met de data. Bereid je team goed voor.

Je moet datastrategie zien als een commerciële strategie en erin investeren in de gehele commerciële organisatie. Tenders zijn net zo belangrijk als gewone salesdeals. Bovendien geeft het samenbrengen van de twee een compleet beeld van je omgeving en prestaties.

Stap 1: Objectieve aanbestedingen

Op basis van de doelstellingen van jouw organisatie bepaal je wat belangrijk zal zijn in jouw bid management datastrategie. Gebruik deze doelstellingen en creëer een roadmap voor je proces. Onderzoek data-opties om te zien of er toepassingen van data zijn die de organisatie helpen haar doelen te bereiken. Door die mogelijkheden af te zetten tegen de doelen, bepaal je hoe je data gaat gebruiken.

Een praktijkvoorbeeld toont hoe een organisatie het doel stelde om omzet en marktaandeel wereldwijd te verhogen. Dit werd gerealiseerd op basis van 3 kernprincipes:

• Proces: zorg voor een proces dat wordt gebruikt voor elke tender of RFP en dat voor iedereen begrijpelijk is

• Data: baseer beslissingen zoals bid/no-bid, productontwikkelingen, tekstontwikkeling en trainingsbudget op performance benchmarks, innovatierelevantie-indicatoren, scoringsmatrix, en prestatieanalyse

• Tools: hergebruik teksten in vergelijkbare voorstellen, zonder te hoeven herschrijven. Handhaaf een single source of truth zoals beschreven in best practices voor jouw bid management

Stap 2: Visie op data en volwassenheid

Na stap 1 heb je een helder overzicht van je doelen met data. Deze organisatiebrede visie bevat datapunten die breder zijn dan tender management, maar zijn een goede basis om je sales- en tenderstrategie op te bouwen. Dit is belangrijk omdat er ook steun moet zijn van het management voor positionering voor een concrete implementatie.

Hoe rigoureuzer jouw organisatie het dataproces wil aanpakken, hoe groter je kunt denken. Anders kun je proberen klein te beginnen om het management te overtuigen van de waarde van data met jouw resultaten.

Stap 3: Actieplan en tender-management software

Het succesvol implementeren van data hangt sterk af van de manier waarop je het doet. Nadat je jouw datavisie hebt bepaald op basis van de doelstelling, neem je praktische maatregelen om het te implementeren. Zorg dat er samenhang is in het plan als geheel. Maar voeg afdelingsspecifieke data-gedreven beslissingen en automatisering toe waar dit mogelijk is.

Kerngebieden voor implementatie:

• Strategie: zorg dat er een gedeelde visie is op inkoop binnen de gehele commerciële afdeling

• Proces: leg de methode vast die je gebruikt om je datamanagement te onderhouden. Zorg dat alles is gedocumenteerd en dat verantwoordelijkheden helder zijn verdeeld

• Team: zorg dat je genoeg mensen hebt die tenders als prioriteit hebben

• Kennis: wijs eigenaren aan van kennisbases die beschikbaar zijn in de gehele organisatie

• Tools: kies aanbestedingssoftware die past bij de grootte, sector en proces binnen jouw organisatie. Maak gebruik van de opkomst van AI voor automatisering

• Data: gebruik tenderdata voor de ontwikkeling van jouw eigen afdeling, of communiceer het intern voor de organisatiestrategie

Stap 4: Uitvoering met AI-gestuurde tenderanalyse

Werk samen met de eigenaren van jouw data-implementatie en ga aan de slag. Het is belangrijk dat dit team enthousiast is en uit verschillende disciplines bestaat. Beheer de uitvoering per afdeling, fase, of proces.

In deze fase wordt de kracht van moderne bid tracking software duidelijk. AI-analyse helpt bij het automatisch verwerken van grote hoeveelheden aanbestedingsdata en genereert inzichten die voorheen handmatig veel tijd kostten.

Stap 5: Evaluatie en prijs-kwaliteitverhouding analyse

Tijdens je implementatieproces leer je veel van de nieuwe data en processen die beschikbaar zijn. Je ziet ook of de koers die je hebt ingezet om de organisatiedoelstellingen te bereiken succesvol is. De conclusies die je hieruit trekt zijn belangrijk voor de datastrategie die je implementeert binnen de commerciële afdeling.

Goede implementatie vereist een heldere evaluatie. Zorg daarom dat je doelen SMART zijn gesteld. Evalueer wat goed gaat en wat verbeterd kan worden.

Voorbeeld van een leercyclus:

• Evaluatie: met een Google Forms applicatie kun je geen data goed overdragen naar je business intelligence platform

• Lering: Google Forms zijn niet geschikt voor ons proces; we hebben een andere applicatie nodig

• Aanpassing: je schakelt over naar andere dataverwerkingssoftware met meer opties

Stap 6: Aanpassing en optimalisatie

Tijdens aanpassing reflecteer je op de evaluatiefase. Verbind acties aan de leringen die je hebt bepaald. Zorg dat je deze acties helder beoordeelt, door structuren op te zetten om de resultaten van deze acties te evalueren.

Bekijk de doelstellingen en datavisie waarmee je dit project bent gestart. Zie welke volgende stappen je kunt nemen. Besluit dan per afdeling, fase of proces waar je zult beginnen met de volgende stappen. Alleen dan kun je vooruitgang boeken in je datastrategie.

Data als resultaatdriver in jouw bid management

Data-gedreven bid management hanteert een meer gerichte aanpak voor een aanbestedingsinschrijving. Maar om data echt goed toe te passen, moet je verder kijken dan alleen bid management. Een goed dataproces heeft een organisatiebrede toepassing nodig. Daarom is het belangrijk dat je jouw datastrategie afstemt op de organisatiedoelstellingen.

Niet alleen omdat dit je een heldere basis geeft om van te werken. Maar ook omdat je, wanneer je goedkeuring hebt, weet dat er steun is en je ontwikkelt in de juiste richting.

Een plug-and-play oplossing voor data in jouw bid management

TenderRender heeft software ontwikkeld voor het toepassen van data in bid management. Hiermee kun je alle hierboven beschreven aanbestedingsdata gebruiken, zonder de vaardigheden van een data engineer nodig te hebben.

Belangrijkste functies van TenderRender's data-gedreven platform:

• Automatische tender tracking: AI-gedreven monitoring van alle nieuwe tenders

• Real-time tender-dashboard: Overzicht van al je lopende aanbestedingen en prestaties

• AI-analyse van gunningsdata: Automatische analyse van waarom je tenders wint of verliest

• Geïntegreerde scoringsmatrix: Automatische generatie van evaluatiecriteria

• Performance benchmarking: Vergelijk je prestaties met marktgemiddelden

• Predictive analytics: Voorspel je winkansen op basis van historische data

Door TenderRender's geavanceerde AI-analyse krijg je binnen seconden inzicht in complexe aanbestedingsdata die voorheen uren handmatige analyse vergden. Het platform combineert alle databronnen in één overzichtelijk tender-dashboard.

Veelgestelde vragen

Wat is bid management?

Bid management is het gestructureerde proces van het identificeren, evalueren en reageren op aanbestedingen en RFP's. Het omvat alles van opportunity detection tot het schrijven van voorstellen en het analyseren van resultaten. Effectief bid management verhoogt je win-rate en optimaliseert de ROI van je aanbestedingsinspanningen.

Hoe analyseer ik een gunningsbesluit?

Een grondig gunningsbesluit analyseren begint met het verzamelen van alle beschikbare feedback. Vergelijk de scores per criterium, analyseer de prijs-kwaliteitverhouding van de winnaar, en identificeer specifieke verbeterpunten. Gebruik deze inzichten om je volgende voorstellen te versterken.

Wil je een kijkje nemen op ons platform? Plan een kennismaking met TenderRender en ontdek hoe data-gedreven bid management jouw win-rate kan verhogen.