ขอบเขตงาน

• การพัฒนาโมเดล ML: สร้างโมเดลที่สามารถค้นหาข้อมูลจากโปรเจคเก่าที่มีลักษณะใกล้เคียง เพื่อใช้เป็นเกณฑ์ในการวิเคราะห์ราคา โดยใช้ข้อมูลเชิงสถิติและพฤติกรรมการทำงาน

• การสร้างฐานข้อมูล: ทำการเก็บรวบรวมและจัดการข้อมูลโปรเจคเก่า ๆ เช่น ราคาที่เสนอ, เวลาที่ใช้ในงาน (Manday), และข้อมูลสำคัญอื่น ๆ เพื่อใช้ในการประเมินราคาสำหรับลูกค้าใหม่

• การออกแบบอินเตอร์เฟสผู้ใช้: สร้าง User Interface ที่ใช้งานง่ายสำหรับทีมขายเพื่อดำเนินการสร้างใบเสนอราคาอย่างรวดเร็ว โดยให้สามารถเลือกหัวข้องานใหม่และระบุ Manday ได้ง่าย

• การสร้างใบเสนอราคาอัตโนมัติ: พัฒนาฟังก์ชันที่ช่วยประมวลผลข้อมูลจากโมเดล ML และสร้างใบเสนอราคาในรูปแบบที่เป็นมาตรฐาน สามารถปรับแต่งและส่งให้ลูกค้าได้ทันที

• ฝึกอบรมผู้ใช้: จัดการฝึกอบรมให้กับทีมงานขาย เพื่อให้เข้าใจวิธีการใช้โปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้จาก ML

ความสำเร็จของโครงการ

• การจัดทำใบเสนอราคาอย่างรวดเร็ว: โปรแกรมสามารถสร้างใบเสนอราคาได้ในเวลาไม่นาน ลดภาระในการทำงานของทีมและทำให้สามารถตอบสนองลูกค้าได้ทันเวลา

• ความแม่นยำในการประมวลผล: การใช้ Machine Learning ในการวิเคราะห์โปรเจคเก่าช่วยเพิ่มความแม่นยำในการประเมินราคาสำหรับลูกค้าใหม่ และทำให้ราคาเสนอมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น

• การปรับปรุงประสิทธิภาพ: โปรแกรมช่วยลดข้อผิดพลาดที่เกิดจากการคำนวณด้วยตนเอง และสามารถรวมข้อมูลจากหัวข้องานใหม่ ๆ และ Manday ใหม่ ๆ ได้อย่างเป็นระบบ

• การสร้างฐานข้อมูลที่มีคุณภาพ: มีการเก็บรวบรวมข้อมูลที่มีค่าเพื่อนำไปใช้ในการวิเคราะห์และประเมินในอนาคต ซึ่งจะช่วยให้สามารถปรับปรุงราคาเสนอได้อย่างยั่งยืน

โครงการ DoQuot จะประสบความสำเร็จในการทำให้กระบวนการจัดทำใบเสนอราคาเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว ช่วยเพิ่มความพึงพอใจให้กับลูกค้าและเสริมสร้างศักยภาพในการแข่งขันขององค์กร