"בקרב כמו בעסקים, המנצח הוא זה שיודע יותר, לא רק זה שעובד יותר." בקרב חברות קטנות ובינוניות, הניגשות למכרז, כל הצעה יכולה להוות החלטה אסטרטגית. עסקים רבים מגישים הצעות למכרזים מתוך אינטואיציה, ניסיון אישי או תחושת "מה יקרה אם נצליח", מבלי להבין שהם נכנסים לקרב עיוורים.
אבל מה אם ניתן היה לתכנן כל מהלך על בסיס נתונים מדויקים? לדעת מראש מה טווח המחירים המנצח? לזהות את תחומי להגישהפעילות בהם יש פחות תחרות? ומה אם אפשר היה לדעת לא רק האם להגיש הצעה, אלא גם מתי לא?
שימוש שיטתי ומתוחכם במידע עבר לניתוח מכרזים קודמים פותח בפני עסקים יתרון עצום. במקום לבזבז זמן וכסף על הצעות שלא יבשילו, ניתן למקד את המאמצים ולשפר משמעותית את סיכויי הזכייה.
במאמר זה נסקור כיצד איסוף וניתוח דאטה ממכרזים יכולים להפוך לכלי עבודה שגרתי בעסק, ואיך שילוב של בינה עסקית עם תכנון פיננסי נכון יכול לשנות את כללי המשחק, אפילו עבור עסקים קטנים.
איסוף נתונים – מה אפשר ללמוד ממכרזים קודמים?
הצעד הראשון הוא איסוף שיטתי של נתונים. בישראל פועלים מספר מאגרים ציבוריים המציגים מידע על מכרזים לעסקים שפורסמו ובהם מינהל הרכש הממשלתי, נתיבי ישראל, חברות ממשלתיות, רשויות מקומיות ועוד. מאגרים אלו כוללים מידע חיוני כמו שמות הזוכים, סכום ההצעה הזוכה, תנאי סף, מועדי ביצוע, ולעיתים גם הדירוגים שהוגשו.
בעלים של עסק קטן עשוי לחשוב שאין לו יכולת להתמודד עם כמויות המידע, אך בפועל, גם אקסל פשוט או מסמך Google Sheet שבו נאספים באופן ידני נתונים רלוונטיים מהמכרזים בהם השתתף או שעקב אחריהם, יכולים להפוך לבסיס נתונים יקר ערך.
המידע הזה מסייע להבין מגמות בשוק כגון מהם טווחי המחירים הנהוגים, אילו סוגי הצעות מנצחות, מהו סדר גודל העבודה המצופה, ומהם הגופים הממשלתיים והציבוריים הפתוחים יותר לספקים חדשים. ככל שהמאגר מתעדכן ומתמלא, כך ניתן לגבש תובנות עסקיות המובילות להצעות מדויקות יותר, ולסיכויי זכייה גבוהים בהרבה.
ניתוח מגמות ותבניות – כיצד להבין את חוקי המשחק?
לאחר שלב איסוף המידע על מכרזים לעסקים קודמים, ניתן להתחיל לנתח את המגמות שמסתתרות בו. ניתוח כזה מאפשר לעסק להבין אילו תחומים רוויים ותחרותיים במיוחד, ואילו תחומים פתוחים יותר לספקים חדשים או מציעים רווחיות גבוהה יותר.
לדוגמה, אם לאורך זמן מתברר שספקים קטנים זוכים במכרזים בתחום שיפוצים במועצות מקומיות, זו עשויה להיות הזדמנות אסטרטגית. ניתוח לוחות זמנים מאפשר גם לזהות "עונות חמות" של פרסום מכרזים בענפים מסוימים, כמו גל של מכרזי תשתיות לקראת סוף שנה או מכרזי ניקיון לקראת פתיחת שנת הלימודים.
תובנות נוספות עשויות להגיע מניתוח מחירי זכייה: תבניות חוזרות במחירים שזכו בעבר יוצרות "טווח מנצח" מהווה רמז ברור באיזה טווח תמחור ההצעה עדיין תיחשב תחרותית, אך גם תישאר רווחית. ידע כזה משפר משמעותית את היכולת לבנות הצעה חכמה ואפקטיבית.
תמחור חכם – לא זול, אלא מדויק
תמחור במכרזים אינו בהכרח משחק של "הצעה הכי זולה", אלא של איזון מדויק בין תחרותיות לרווחיות ותמחור חכם הוא תולדה של ידע, לא רק תחושת בטן. עסקים קטנים נוטים לעיתים להציע מחיר נמוך מדי מתוך רצון לזכות, וכך חוסר ניתוח מוקדם של דאטה, עלול להביא להפסד בפועל גם במקרה של ניצחון.
כאמור, שימוש במידע ממכרזים קודמים, כמו טווח מחירי הזכייה והיקפי העבודה בפועל, מאפשר לתמחר הצעה שמצד אחד אינה יקרה מדי, ומאידך אינה חורגת מתקרת הסיכון של העסק. כלים פשוטים כמו גיליונות אקסל או מערכות מודיעין עסקי ( BI) בסיסיות מאפשרים לבצע ניתוח השוואתי מול מחירים שהגישו מתחרים בעבר. כך, הדאטה מסייע גם בזיהוי מתי אפשר לקחת סיכון מחושב, למשל כשיש מעט משתתפים או כאשר תנאי המכרז מתאימים בדיוק לעסק, ומתי כדאי לשמור על גישה שמרנית.
GO/NO-GO – מתי לא להגיש בכלל הצעה?
הגשת הצעות גוזלת זמן, משאבים ולעיתים גם עלויות נלוות, ולכן ניתוח דאטה הוא חיוני לקבלת החלטות מושכלות האם לגשת למכרז מלכתחילה, במיוחד בקרב עסקים קטנים ובינוניים. באמצעות חקר נתונים ממכרזים קודמים ניתן להבין אילו תחומים מביאים תוצאות, מהו אחוז ההצלחה בפועל ומהם התנאים שמגדילים או מפחיתים את סיכויי הזכייה.
אם לדוגמה מכרז דומה בעבר הוכרע על ידי שחקנים גדולים, או שהצעות הזכייה היו נמוכות משמעותית מהיכולת של העסק, ייתכן שאין טעם להגיש הצעה. לעומת זאת, זיהוי תחומים עם תחרות נמוכה או התאמה גבוהה לפרופיל העסק, מצביעים על פוטנציאל אמיתי. במילים אחרות, גישת GO/NO-GO חוסכת לעסק זמן יקר, מפחיתה שחיקה מנטלית, ומשפרת את שיעור ההצלחה, בכך שהיא ממקדת את המאמצים רק במכרזים בעלי פוטנציאל ריאלי לזכייה.
כיצד לנצל כלים חכמים?: AI, דאשבורדים ותוספים שיעשו את העבודה בשבילך
בעבר, עצם הניתוח הראשוני שנועד להחליט אם לגשת בכלל למכרז היתה כרוכה במשאבים רבים ויקרים של זמן וכח אדם. כיום קיימים כלים מבוססי בינה מלאכותית כמו ChatGPT, Gemini, ואחרים, היכולים לקרוא ולנתח עשרות מסמכים בתוך דקות, לזהות סעיפים קריטיים, תנאים חוזרים, ולהציג תובנות מעשיות, מבלי לבזבז שעות יקרות.
בניית דאשבורד פשוט, באמצעות Google Sheets, אקסל או כלי BI אחרים, יכולה להציג באופן ויזואלי אילו תחומים מציגים מגמת עלייה, אילו מכרזים פתוחים, ומהם הסיכויים האמיתיים. בכלים אלה ניתן להגדיר פילטרים לפי תחום, אזור, תקציב ותאריך הגשה.
לצד אלה, ניתן להשתמש בכלי לאוטומציה כגון Zapier או Make לאיסוף נתונים ממאגרי מכרזים, סיווגם לפי מילות מפתח ושליחתם לדוא״ל או לתיקייה מסודרת. באופן זה, המידע מגיע אליכם, ואתם רק צריכים להחליט מה לעשות איתו.
יתרון תזרימי: כיצד לשלב ניתוח דאטה עם ניהול פיננסי נכון?
השילוב בין ניתוח דאטה ותכנון פיננסי מושכל מאפשר לעסק לא רק לגשת למכרזים באופן מתוחכם יותר, אלא גם לעשות זאת בצורה שלא תפגע בתזרים – כאשר העסק יודע אילו מכרזים באמת משתלמים, הוא חוסך זמן ומשאבים על הצעות חסרות סיכוי.
כאן נכנסים לתמונה פתרונות גמישים כמו ערבות כשירות של RentSafe: שירות ערבות חוץ בנקאית שמאפשר להנפיק ערבויות ללא צורך בריתוק הון, ובתשלום חודשי קבוע. כלי חכם זה, מאפשר להתמקד בהזדמנויות הריאליות ולגשת אליהן בלי להכביד על המערכת הפיננסית של העסק. מעבר לכך, השימוש בערבות החכמה של RentSafe שאינה מציבה מגבלות אשראי, מאפשר לגשת לכמה מכרזים במקביל ובכך למקסם את הסיכויים לזכות.
העתיד שייך לחכמים, לא למהירים
הצלחה במכרזים אינה תלויה רק במהירות ההצעה או במחיר, אלא בהבנה עמוקה של הנתונים שמאחוריהם. כך, איסוף מידע שיטתי, ניתוח מגמות ושימוש בכלים חכמים יוצרים יתרון תחרותי אמיתי. שילוב תכנון פיננסי מדויק עם פתרונות כמו ערבות מכרזים של RentSafe, המאפשרת גישה חכמה ומבוססת לתקצוב ערבויות מבלי לשתק את התזרים, משלים את התמונה מהצד הפיננסי.
המכרז הבא אינו מתחיל בטופס ההגשה, אלא בשימוש נכון בנתונים ותכנון עסקי ופיננסי המבוסס עליהם.
