preloader
preloader
Fallstudie · Top-10 globales Pharmaunternehmen

Wie ein Top-10-Pharmaunternehmen einen 6-Mio.-Dollar-Ausschreibungsfehlschlag in einen +9% Margenmotor in 12 Monaten verwandelte.

65%
Ein Großteil des globalen Umsatzes wird über Ausschreibungen abgewickelt. Das vierjährige Programm zur Industrialisierung dieses Prozesses war in 50 von 80 Ländern ins Stocken geraten und hatte das Vertrauen der Nutzer verloren.
Vamstar × Top-10 Pharma (anonymisiert) Engagement: 12 Monate Veröffentlicht im Juni 2025
73%

Effizienzsteigerung im Ausschreibungsprozess

17%

Steigerung der Win-Rate in allen eingesetzten Märkten

9%

Margenausweitung bei ausgeschriebenem Umsatz

2wk

Vom Engagement bis zum Live-PoC im ersten Land

Der Ausgangspunkt

Tendering machte 65 % des Umsatzes aus, und das System, das es industrialisieren sollte, war gescheitert.

Über 165 Märkte hinweg lief die kommerzielle Maschine dieses Top-10-Pharmaunternehmens über einen einzigen Workflow: Ausschreibungen. Sie trieben den Großteil des Umsatzes des Unternehmens und nahezu die gesamte Wettbewerbsintensität. Das Führungsteam wusste das. Und es versuchte seit vier Jahren, diesen Prozess zu industrialisieren.

Man hatte getan, was jedes Fortune-100-Unternehmen tut. Ein zentrales Plattformprogramm. Ein Budget von 6 Mio. USD. Achtzig Länder ausgelagert an Datenanbieter. Die Absicht war eine einzige „Single Source of Truth“ für das Tendering, harmonisiert über alle Regionen hinweg. Das Ergebnis war das Gegenteil. Die Daten waren inkonsistent. Datensätze doppelt vorhanden. Lokale Teams hörten auf, dem System zu vertrauen. Nach vier Jahren waren 50 von 80 Ländern formal live auf Daten, denen niemand trauen konnte, und 30 Länder waren noch unvollständig. Die Win-Rates hatten sich nicht bewegt.

Die Frage war nicht mehr, ob Tendering Transformation brauchte. Sie war, ob Transformation nach einem vierjährigen Programm überhaupt noch möglich war, nachdem Budget, Zeit und ein Großteil der Glaubwürdigkeit des Teams bereits aufgebraucht waren.

$6 Mio.

Ausgaben für das interne Programm

4 Jahre

Zeitrahmen vor Vamstar

80

Länder an Datenanbieter ausgelagert

50

gingen mit schlechten Daten live

Lokale Teams, ausgelaugt von manueller Dateneingabe in ein System, das ihnen nichts zurückgab, hatten es stillschweigend aufgehört zu nutzen. Die Zentrale konnte die Pipeline nicht sehen, weil die Pipeline in Tabellenkalkulationen geführt wurde, von denen die Plattform nichts wusste. Vier Jahre später hatte das Programm das Vertrauen in genau den Workflow untergraben, den es eigentlich industrialisieren sollte.

Wir hatten das Vertrauen in das System verloren, bevor es überhaupt fertig war. Jedes Mal, wenn eine Ausschreibung hereinkam, behandelte das Team sie wie ein Einzelereignis.
— Leiter Commercial Excellence (Rolle anonymisiert)

Nach einem gescheiterten internen Programm traf das Team eine letzte Entscheidung.

Was sie wollten, war konkret. Jemand, der eine funktionierende Lösung direkt in den Systemen liefern konnte, die sie bereits besaßen. Schnell.

Was Vamstar tat

Drei Zusagen, vor Vertragsunterzeichnung validiert.

01 · Ansatz

Zuerst zuhören, dann codieren.

Vamstars Forward Deployed Engineers verbrachten die erste Phase mit lokalen Commercial-Teams im Markt, nicht mit dem zentralen Programmteam. Ziel war es, den tatsächlichen Ablauf von Ausschreibungen zu kartieren, die Datenquellen, auf die Teams tatsächlich angewiesen waren, sowie die Entscheidungspunkte, an denen das System entweder seinen Platz verdient oder ignoriert würde.

Forward Deployed Engineering →
02 · Architektur

Innerhalb dessen bauen, was sie bereits besaßen.

Keine neue Plattform. Kein paralleles Login. Die Data Orchestration Engine und der Pricing Co-Pilot wurden direkt in die bestehende Salesforce-Umgebung eingebettet, sodass lokale Nutzer weiterhin im CRM arbeiteten, das sie bereits kannten. Schulungsaufwand blieb minimal. Adoption hörte auf, ein Kampf zu sein.

Polaris AI entdecken →
03 · Intelligenz

Pricing-Logik, die im Kontext argumentiert.

Der Pricing Co-Pilot wurde auf Pharma-Tender-Ausschreibungsdaten, Wettbewerbspositionierung und Marktsignale trainiert und anschließend auf das Portfolio des Unternehmens abgestimmt. Er zeigte eine empfohlene Strategie pro Opportunity, inklusive der Evidenz, die sie verteidigbar machte. Lokale Teams hörten auf zu raten. Zentrale Preisgestaltung hörte auf zu hinterfragen.

Pricing Co-Pilot entdecken →
Der Liefer-Rhythmus

12 Monate. 25 Märkte. Eine laufende Antwort.

Ein gestaffelter Rollout – klein genug, um sicher zu sein, schnell genug, um spürbar zu werden. Jede Phase verankerte die nächste.

Woche 0–2

PoC

Eine funktionierende Antwort in einem Markt.

Vamstar FDEs starteten in Land eins. Die Data Orchestration Engine wurde in die bestehende Salesforce-Instanz integriert. Eine live, belastbare Pricing-Empfehlung lief innerhalb von zwei Wochen direkt im CRM.

Monat 1–3

Stabilisierung

Land eins beweist das Modell.

Der Datenfluss hielt. Die lokale Team-Adoption stieg. Die Pricing-Logik wurde anhand echter Tender-Ergebnisse feinjustiert. Das Modell lieferte eine Antwort, die der Länderleiter gegenüber der Zentrale vertreten konnte – und die die Zentrale lesen konnte.

Monat 3–6

Skalierung, Welle 1

Erste High-Impact-Märkte gehen live.

Zehn weitere Märkte wurden auf die Plattform gebracht. Da die Implementierung innerhalb von Salesforce stattfand, dauerte Schulung Stunden statt Wochen. Win-Rate- und Cycle-Time-Veränderungen tauchten noch innerhalb des Quartals im regionalen KPI-Pack auf.

Monat 6–12

Skalierung, Welle 2

25 Märkte, 86 % Adoption.

Die verbleibenden priorisierten Märkte gingen live. Die lokale Team-Adoption erreichte 86 %. Prozesseffizienz, Win-Rate, Marge und Pipeline-Transparenz bewegten sich gemeinsam – die vier Kennzahlen, die das ursprüngliche Programm in vier Jahren nicht verschieben konnte.

Der Nutzen

Eine funktionierende Tendering-Engine – und die Disziplin, sie zu skalieren.

Zwölf Monate später bewegten sich die entscheidenden Kennzahlen gemeinsam: Effizienz, Win-Rate, Marge, Adoption.

73%
Effizienzsteigerung im Tendering-Prozess

Die Time-to-Bid sank drastisch über alle 25 implementierten Märkte hinweg. Die Zentrale konnte die Pipeline sehen. Lokale Teams hörten auf, Daten erneut manuell in ein System einzugeben, das ihnen keine Rückmeldungen gab.

17%
Steigerung der Win-Rate in den implementierten Märkten

Pricing-Empfehlungen wurden evidenzbasiert. Die Angebotserstellung verkürzte sich von Tagen auf Stunden. Der Effekt verstärkte sich in hochfrequenten Tender-Märkten, in denen kleine Verbesserungen der Angebotsqualität schnell sichtbar wurden.

9%
Margenausweitung auf Tender-Umsätze

Der Pricing Co-Pilot identifizierte, wo aggressiver gepreist werden musste, um zu gewinnen, und wo Preise gehalten werden konnten, weil der Markt es zuließ. Die Disziplin beim Nachlass wurde verschärft, ohne Marktanteile zu verlieren.

86%
Lokale Team-Adoption in 12 Monaten

Adoption ist die Kennzahl, die das Plattformdesign entlarvt. 86 % der lokalen Nutzer arbeiteten den neuen Workflow direkt in Salesforce – und genau das machte alle anderen Ergebnisse dauerhaft.

In ihren Worten
“Zum ersten Mal in der Geschichte dieses Unternehmens fühlte sich Tendering wie ein System an, das wir besitzen – und nicht wie ein Problem, das wir verwalten.”
Head of Commercial Excellence Top-10 globale Pharma (Rolle und Identität anonymisiert)
Der Vamstar-Stack dahinter

Polaris, das Betriebssystem für globales Tendering.

Drei Komponenten, gemeinsam ausgerollt – direkt innerhalb der Systeme, die bereits existierten.

Data Orchestration Engine

LIVE, HARMONISIERTE SUPPLY-AND-DEMAND-INTELLIGENZ

Zieht Signale aus Tender-Plattformen, Preisbenchmarks und Wettbewerbsaktivitäten, dedupliziert und harmonisiert sie über Märkte hinweg und schreibt sie als native Datenebene in das CRM.

Data Orchestration entdecken →

Pricing AI · Co-Pilot

TENDER-AWARE PRICING-EMPFEHLUNGEN

Trainiert auf Pharma-Award-Daten und Wettbewerbspositionierung. Liefert pro Opportunity eine empfohlene Bidding-Strategie inklusive der zugrunde liegenden Evidenz, sodass Commercial-Teams von Interpretation zu Handlung wechseln.

Pricing AI entdecken →

Tender AI · Salesforce-nativ

DER WORKFLOW IM CRM

Integriert Tender-Intelligenz und Angebotsvorbereitung direkt in Salesforce. Kein neues Login, kein paralleles System. Lokale Teams arbeiten weiterhin dort, wo sie ohnehin arbeiten – und Adoption wird kein Kampf mehr.

Tender AI entdecken →
Möchten Sie das für Ihre Tendering-Engine?

Zwei Wochen bis zur ersten funktionierenden Antwort. Zwölf Monate zur Skalierung.

Vamstar setzt Forward-Deployed Engineers direkt in den Systemen ein, die Sie bereits besitzen. Keine neue Plattform. Keine Vier-Jahres-Programme. Sprechen Sie mit uns über ein Proof of Concept in einem Markt.