Zu wissen, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Angebot zu einem Auftrag/einer Bestellung führt, hört sich zunächst wie ein Wunschtraum an. Gegenwärtig gibt es meist nur subjektive Einschätzungen dazu.

Mit Machine Learning können komplexe Muster in CRM-Daten, die man sinnvollerweise noch um externe Daten wie etwa Branchenindizes, Konjunktur, Zinsniveau uvm. anreichert, identifiziert werden und genaue Modelle zur Vorhersage der Auftragswahrscheinlichkeit trainiert werden. Diese Modelle erlauben einen realistischen Überblick über momentan offene Geschäftschancen. Sie erlauben aber auch Einblicke welche Faktoren für die Chancen eines Angebots entscheidend sind. Das ermöglicht, die Angebote gezielt auf bestimmte Zielgrößen, wie z.B. Angebotswahrscheinlichkeit und/oder Ertrag, zu optimieren, und eröffnet im Besonderen im Dynamic Pricing ungeahnte Möglichkeiten.

Mit Salesmatic Opportunity Scoring können Unternehmen ihre Angebotsgestaltung und Preisgestaltung mit modernen Methoden des maschinellen Lernens individualisieren und optimieren. Das erhöht die Anzahl von Abschlüssen und steigert Erträge.