경기 토목공사업, 누적 낙찰 18억 — 9건이 쌓이기까지
경기 지역에서 토목공사업을 운영하는 업체라면, 공고 수는 많지만 정작 수익성 있는 공고를 골라내기가 쉽지 않다는 점을 잘 아실 것입니다. 지역 기반 공사는 경쟁 업체 수도 많고, 투찰가를 어느 선에서 써야 할지 매번 다시 고민해야 하는 구조이기 때문입니다. 감에 의존한 투찰은 결과가 들쭉날쭉할 수밖에 없고, 그 피로가 쌓이면 입찰 자체에 소극적이 되기도 합니다.
이런 환경 속에서 경기 지역의 한 토목공사업 회원사는 모두입찰 가입 이후 누적 18억원, 9건의 낙찰 실적을 쌓았습니다. 한두 건의 우연이 아니라 여러 건에 걸쳐 반복된 결과라는 점에서, 공고 선별과 투찰 방식 자체를 바꾼 사례로 볼 수 있습니다.
이번 글에서는 이 회원사가 어떤 분석 체계 안에서 공고를 선별하고 투찰 구간을 설정해왔는지, 모두입찰의 분석 방식을 중심으로 살펴보겠습니다.
▣ 실적 요약
| 소재 지역 | 경기 |
|---|---|
| 업종 | 토목공사업 |
| 낙찰 건수 | 9건 |
| 누적 낙찰 금액 | 18억원 |
※ 실제 개찰 결과 데이터 기반이며, 업체명 등 식별 정보는 공개하지 않습니다.
모두입찰은 낙찰가를 감으로 추정하지 않습니다. 과거 개찰 데이터를 바탕으로 해당 공고와 유사한 사례들의 투찰 분포를 분석해, 합리적인 투찰 구간을 함께 검토합니다. 분석의 바탕은 2015년부터 모은 개찰 결과 710만 건 이상(2026-09-23 자체 집계)입니다.
또한 모두입찰은 분석사 한 명당 같은 지역, 같은 업종의 회원사를 최대 3개까지만 배정하는 소수 관리 원칙을 지키고 있습니다. 같은 공고를 두고 회원사들끼리 경쟁하게 만드는 줄세우기 방식을 지양하기 위함입니다. 배정된 전담 분석사는 공고 선별 단계부터 투찰 시점까지 1대1로 밀착해 함께 움직입니다.
분석은 등록특허 제10-2234274호 「데이터에 기반한 낙찰가 예측방법」(특허권자 소프트버켓(주))을 바탕으로 합니다. 데이터와 특허 기술, 그리고 사람의 밀착 관리가 함께 맞물려 돌아가는 구조라는 점이 모두입찰 분석의 특징입니다.
▣ 공고 찾는 시간을 줄이는 방법
공고를 하나하나 찾아보는 시간을 줄이는 것이 시작입니다. 모두입찰은 업종·지역·금액 조건으로 해당하는 공고만 모아 보여주고, 적격심사 배점과 낙찰하한율을 미리 계산해 볼 수 있게 합니다.
“이 공고 우리가 넣어도 될까?”처럼 물어보면 됩니다. 낙찰하한율·적격심사·투찰가 계산을 문서로 찾아 헤매는 대신 대화로 답을 받는 입찰 도메인 특화 AI입니다. 마감 공고 요약, 발주처 발주 성향, 경쟁사 투찰 이력까지 한 자리에서 묻고 답합니다.
모두입찰 AI 보러가기 →처음이면 입찰 AI 활용법부터 — 하는 일 4가지·질문 예시·질의 한도