Unterstützung bei der Angebotspreisgestaltung im Vertrieb mit Deep-Learning-Algorithmen
In seiner Arbeit untersucht Herr Spiekermann einen Datensatz zu gut 65.000 Angebotssituationen eines Unternehmens, für die die Information vorliegt, ob das Angebot erfolgreich war (i. S. eines erfolgten Vertragsabschlusses).
Ziel der Arbeit war es, zu untersuchen, ob sich anhand der zum Ausschreibungszeitpunkt vorliegenden Daten und dem Angebotspreis vorhersagen lässt, ob ein Angebot erfolgreich ist. Hierzu wurden die vorhandenen Daten aufbereitet und verschiedene Klassifikationsmodelle (klassische Modelle sowie neuronale Netze) trainiert. Dabei erzielt das beste neuronale Netz eine sehr gute Vorhersagequalität (F1-Score 0.88, AUC 0.85). Darüber hinaus wird ein Clustering der Angebote durchgeführt und die Relevanz des gewährten Rabatts für die einzelnen Cluster untersucht.