より多くの勝つ 正しい仕事, 上級時間が少なく、商用エラーが少ない。
混乱したインバウンド機会をスコープ付き、価格設定、人間承認提案に変換するAI実装スタジオ。米国/英国クライアントに販売するインド系コンサルティング企業の創業者と経営パートナー向けに構築されています。
米国/英国クライアントに販売する輸出指向型インド系コンサルティング企業向け。勝率と上級時間を所有する創業者または経営パートナーに販売されました。
提案がなぜそんなに長くかかるのか、そしてあなたが勝つときあなたのマージンをコストするのか？
あなたは月に8つの提案を送信します。あなたの最高の配置担当者は9pmで白いGoogleドキュメントからそれぞれを書きます。先四半期にあなたが勝ったディールを発見した途中で、統合をスコープで60時間スコープしていました。あなたがディールを失った場合？あなたはめったに理由を見つけません。馴染みのある音？
月に10以上の発見通話を行う輸出指向型インド系コンサルティング企業の場合、勝利ワークフローは上級時間を静かに排出し、マージンを侵食します。ツールが実際に所有するプロセスはありません。
あなたの最高の人々は提案に埋まっています
上級配置リーダーは、販売または配信の代わりに、白紙のページからSOWを書き込むことで夜を過ごします。
ディールが価格設定不足で過度にスコープされている
矛盾した範囲から見積もりへのロジックは、SOWが出ます前にマージンが漏れることを意味します。
遅くて一般的な応答に失われた入札
より鋭い、より良い形の提案。より速く回されて、獲得する価値のあるディールの違いです。
何も複合しない
すべての提案は一度きりです。あなたの最高のスコープと見積もりはシステムになることはありません。より賢く。
混乱した機会から商業的に健全な提案へ。すべての言葉に対して人間が責任を持ちます。
これは「AIはより速く提案を書きます」ではありません。それは価格設定不足とスコープクリープの間違いを捕捉するディール形成システムです 前 SOWが出ます。あなたのチームが実際に勝つ方法に合わせて調整されます。
過去の提案、RFP、発見ノート
再構成された要件とギャップ
述べられた仮定での努力/コスト
あなたのフォーマットのクリーンドラフト
3つの実際のディール上でそれを見てください。
NDAに署名して私たちを実行します 提案ワークフロー診断 サンドボックス環境で。スコープ、見積もり、リスクフラグ、クライアント対応の提案ドラフト。あなたが実際に作った間違い（またはほぼ作った）が呼び出されます。あなたのデータの証拠。公開デモではありません。
商用決定パッケージ。創業者または経営パートナーが実際に見たいもの。SOWが出る前に。
それは、単一の実際の機会からOSが生成するものです。5つのレイヤー、すべてのクレームをソースします。その後、あなたのフォーマットのクリーンな提案ドラフト。
実際に求められているもの
- 通話、メール、ブリーフから抽き出された要件。各ソース引用に結びつけられました
- 曖昧さをフラグします。不足している要件は発見質問として表面化します
- ブロッキング不明は素敵なものから分離されます
努力、コスト、スタッフ配置。防御可能
- すべての数字の背後に述べられた仮定を持つ努力/コスト範囲
- 提案されたチーム、マイルストーン、正当化できる予測
- 見積もりがソフトな場所を知るための信頼レベル
このディールがあなたを傷つける場所
- 価格設定不足、過度にスコープ、スコープクリープ傾向領域、深刻度別
- 「あなたがそれを船出すことができるとして、ここに露出しています」ノート
- 具体的な緩和と対になった各フラグ
勝率とマージンを上げる方法
- 購入者の決定を脱リスク化するためのフェーズングとシーケンシング
- 過去の勝利パターンに合わせたポジショニング
- ディールを失うことなく余白を保護する価格設定の動き
商用決定パッケージ
aiproservice.ioによって準備されました
opportunity : リアルタイム在庫とBOPIS confidence : 0.74 requirements : R1 統一的な在庫台帳（<60秒）必須 R2 oversellを防止する必須 R5 10倍ピーク負荷必須 missing_info : ! Oracle POSバージョン/インターフェース？（ブロッキング） ! ＃店舗とスコープ内のSKU？（ブロッキング） estimate : effort ~ 95開発日 team 2バックエンド・1統合・0.5 PM range $128k - $172k assumes POSは使用可能なAPIを公開します risk_flags : x HIGH ピーク負荷未テスト->SLA露出 x MED POS統合スコープ不足 x MED BOPIS変更管理が所有されていない win_shaping : > フェーズ1：同期と可用性、その後BOPIS > 支払いを負荷テスト受け入れに結びつける > 価格を保ちます。スコープを取引、マージンではなく
提案OS パイプラインからの説明的な出力構造。実際のクライアントデータはありません。
仕事に勝つ。その後、同じ配置内に何を追加します。
これらは個別の製品または個別の価格設定ではありません。診断が必要を表面化させる場合、あなたの提案OS配置に対して設定する構成です。
推定と余白
スコープを正確な努力、コスト、スタッフ配置、リスクに変換します。ディールごとにマージンを保護します。
価格とパッケージング
支払い意思、階層設計、割引制御。最高レバレッジ収益レバー。
配置オプス
ステータス合成と早期スコープクリープ、リスク、マージン漏れ検出。提案OSに流れ込むウィンディールデータによってフィード。
説明責任のある成果。別のAIツールではなく。一般的なジャンクをあなたに与えます。
人間が結果を所有しています
AIはボリュームを行います。Ashishはすべての出力をスコープしてQAし、何かがあなたに到達する前に承認します。仕事の名前は人です。モデルではなく。
固定価格、すべてを承認します
驚くべき請求書と黒いボックスはありません。各ゲートで、スコープ、見積もり、ドラフトを確認して承認します。
それはより安くて鋭くなります
すべてのエンゲージメントは、再利用可能なスコープ、推定モデル、リスク規則を預けます。システムはゼロから始まる代わりに複合します。
創業者主導、ステージについて正直。
組み込みおよび実行 Krishi Network — キュレーションされた専門家ネットワーク— Ninjacartによる買収. 確認された専門家ネットワークを実行し、混乱した入力を構造化された成果に変換することは、証明された筋肉です。これで勝利仕事のワークフローを指摘しました。そして、はい、個人的にB2B提案主導の販売を実行することを含みます。
3つのフェーズ。それぞれが次をde-riskします。
無料の発見呼び出しから始まります。さらに先に進みたい場合は、有料で、NDAゲートで提案ワークフロー診断を自分のディールで実行します。$500から始めて、完了時にその残り。デプロイする場合、診断料金は価格から外れます。請求時間なし、昼間のレート。各ステップで成果を購入します。
提案ワークフロー診断
自分の実際のディール3つの読み込み
- 最初に無料の発見呼び出し。NDAとデポジットは後で起こります。続行したい場合
- どこで失う、価格設定不足、または上級時間に過剰投資するか。過去の提案のサンプル全体で読み込まれます。サンドボックス環境で実行
- 提案OS配置が最初に何を変更するかについての優先付けされた計画
配置に対して完全にクレジットします。
無料の発見呼び出しを予約するProposal OS配置
提案ワークフローをデプロイ
- テンプレート、スタック、価格設定ロジックに合わせて調整されたあなたの取り込み→スコープ→見積もり→提案フロー
- それが生きる必要があるところにデプロイされます。私たちのクラウド、あなたのクラウド、または完全にオンプレミス。air-gapped、Llama 3.3、Qwen2.5、DeepSeek-V3のような開いた重量モデルで、クローズドモデルAPIが非スターターです
- オプションのモジュール。推定と余白、価格設定とパッケージング、配置オプス。診断がニーズを表面化させる場合はスコープされています
- あなたのチームは各ゲートでスコープ、見積もり、ドラフトを承認します
診断料金が価格から外れます。
無料の発見呼び出しを予約する管理成果
ライブディールで実行します
- 使用とコンフィグで価格設定。ユーザー、クライアント、機会、提案。ディメンションごとに設定された割当
- 評価セットとスコープおよび推定ライブラリを維持します
- 毎月の勝率とマージン見直し
月次ごと。いつでもキャンセル可能。
無料の発見呼び出しを予約する数学は簡単です。 診断から再価格設定または再スコープされた1つのディールは、通常、その費用をカバーします。そして、単一の獲得ディール上のマージンを保護することは、あなたが通常、途中で十分にスコープされていることを発見する可能性があります。すべての配置フェーズを支払い戻すことができます。
月に2人の新しいクライアントを取ります。 コンサルタントカレンダーは速く満ちます。次の利用可能は大体2週間です。
スロットを請求診断がディール上で実行する価値があるかどうかを確認します。
30分間のピッチなし通話。フィットしていれば、NDAに署名して提案ワークフロー診断に移動します。実際の機会で、サンドボックス環境で実行されます。