预测B2B投标流程中的失标风险
机器学习
2021-09-15 v1
摘要
对于那些维护着面向多个客户、涵盖众多机会的销售参与投标管道的卖家和高管而言,数据驱动地洞察其每项投标的健康状况具有显著益处。现有许多预测模型可为这些机会提供可能性洞察与中标预测建模。目前,这些中标预测模型采用二分类形式,仅对中标或失标的可能性做出预测。该二分类公式无法提供关于特定交易为何被预测为失标的任何洞察。本文提出一种预测中标概率的多分类模型,其中三个失标类别给出了预测失标的具体原因,包括未投标、客户未推进以及输给竞争对手。这些类别给出了在给定预测性质下该机会可能如何被处理的指示。除提供多分类的基线结果外,本文还给出了经过类别不平衡处理后的模型结果,其准确率高达85%,平均AUC得分为0.94。
引用
@article{arxiv.2109.06815,
title = {Predicting Loss Risks for B2B Tendering Processes},
author = {Eelaaf Zahid and Yuya Jeremy Ong and Aly Megahed and Taiga Nakamura},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.06815},
year = {2021}
}