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Bei dem Kunden handelt es sich um einen international tätigen Schweizer Hersteller von Aromen, Duftstoffen und kosmetischen Wirkstoffen.
Der Pain Point des Kunden war der hohe Anteil entgangener Aufträge. Die Kommunikation zwischen den Vertriebsmitarbeitenden und dem Bewertungsteam basierte nicht auf Tatsachen. Der kurze Prozess (von der Erfassung der Opportunity bis zum Versand der Proben zum Kunden) war zeitaufwendig und ressourcenintensiv.
Die Erfassung, Bewertung und Bearbeitung eines Leads oder einer neuen Kundenanfrage sind zeitaufwendig und ressourcenintensiv. Die Herausforderung besteht darin, diese neuen Opportunitys basierend auf sachlichen Informationen zum Kunden/Lead, Produkt und Marktsegment zu bewerten, statt anhand emotionaler Diskussionen zwischen Vertriebsmitarbeitenden und Bewertungsteams (beispielsweise geschätztes Umsatzpotenzial) zu priorisieren. Durch die Entwicklung eines Machine-Learning-Modells, das die historischen Daten von früheren Geschmacks-Opportunitys analysiert und die Chance ermittelt, neue Opportunitys zu gewinnen (Propensity to Win), hat adesso dem Kunden geholfen, dieses Problem zu lösen.
adesso hat eine Lösung entwickelt, um die «Propensity to Win» zu ermitteln und so den Vertriebsmitarbeitenden und Bewertungsteams tiefere Einblicke in die treibenden Faktoren der Gewinnchance zu bieten.
Nach erfolgreichem Abschluss des PoC (Proof of Concept) hat der Kunde adesso um Unterstützung bei der Entwicklung und Implementierung der Pipeline für maschinelles Lernen gebeten, um die Lösung zu industrialisieren. Eine produktive Anwendung nutzt die Informationen über die «Propensity to Win», um fundierte Entscheidungen bezüglich neuer Leads zu treffen.