Wir analysierten Marktbedürfnisse und befragten Knowledge Manager.
Wir haben den Funktionsumfang für das MVP definiert und die Prioritäten für Design und Entwicklung festgelegt
Wir haben die erste Iteration entworfen und interviewbasierte Tests im Team und mit Testnutzern durchgeführt.
Wir haben das MVP mit den Kernfunktionen entwickelt und die Website gelauncht.
Wir analysierten Marktbedürfnisse, Kundenprobleme und entwickelten ein Geschäftsmodell.
Definierung von High-Priority Funktionen in Zusammenarbeit mit Stakeholdern und Erstellung von Wireframes
Design einer benutzerfreundlichen Oberfläche, und Entwicklung des Backends.
Einführung des MVPs mit Pilotkunden, deren Feedback zur Produktverfeinerung und Funktionsvalidierung genutzt wurde.
Benutzer- und Stakeholderforschung durch die Verwendung von Personas, User Journey Maps und Interviews.
Definition der Wertschöpfung, Geschäftsmodell und Planung.
Definition des Funktionsumfangs für das MVP, Spezifikation der Funktionalität und Sammlung von Feedback
Technische Machbarkeit, Aufwandseinschätzung und Implementierungsplanung
Durchführung von Interviews mit Fachleuten, um Schmerzpunkte in den manuellen Arbeitsabläufen zu identifizieren
Entwurf der ersten Prototypen zur Validierung des Konzepts
Durchführung von Interviews zur Sammlung von Feedback und Identifizierung von Problemen
Entwicklung eines MVP und Veröffentlichung für den ersten Nutzer, um Feedback zu sammeln
Mitarbeiter verbrachten übermäßig viel Zeit mit der Verarbeitung unstrukturierter Texte aus komplexen Dokumenten, die oft bis zu 300 Seiten lang waren.
Hohe Genauigkeitsanforderungen unter engen Fristen führten zu häufigen Fehlern und verpassten Chancen. Bis zu 30 % der Unternehmen wurden aufgrund von Fehlern von Ausschreibungen disqualifiziert.
Obwohl GAEB-Formate zunehmend verwendet werden, bleiben viele Dokumente in inkonsistenten PDF-Formaten, was die manuelle Zuordnung mühsam macht.
Das Fehlen strukturierter Trainingsdaten behinderte anfangs die Anwendung von Machine-Learning-Modellen.
KI analysiert Ausschreibungsdokumente, um Artikel zu empfehlen, die den jeweiligen Anforderungen entsprechen, sortiert nach Relevanzwahrscheinlichkeit, damit Mitarbeiter schnellere, fundierte Entscheidungen treffen können.
Wir haben eine intuitive und benutzerfreundliche Oberfläche entwickelt, die wir mit echten Nutzern getestet haben. Der Stil der Oberfläche kann leicht an die Markenidentität eines Unternehmens angepasst werden.
Mappr nutzt Abgleich und Reinforcement Learning für präzise Empfehlungen. Benutzerfeedback trainiert die ML-Modelle. Hohe Genauigkeitsanforderungen unter Zeitdruck führten zu Fehlern und verpassten Chancen.
Maßgeschneiderte Abgleichskriterien und Workflows sorgen für Flexibilität und Anpassung an spezifische Geschäftsanforderungen.
Automatisiert den Abgleich von Leistungsspezifikationen mit Produkten, reduziert Fehler und erhöht die Erfolgsquote von Angeboten und spart bis zu 35% Zeit im Vergleich zum manuellen Prozess
Mappr hilft, Unstimmigkeiten zu erkennen und abzugleichen und verbessert die Entscheidungsfindung.
Mappr hat die Expertise von triebwerk.ai in Breite und Tiefe für den Aufbau eines MVP gezeigt. Ohne das großartige Tech-Team wäre die Anwendung fortschrittlicher Machine Learning Frameworks für Natural Language Processing nicht machbar gewesen.
