"이번 공고, 얼마에 넣어야 낙찰되지?"
나라장터 입찰을 하다 보면 매번 이 질문 앞에 서게 됩니다. 너무 낮으면 하한선에 걸려 실격, 너무 높으면 경쟁사에 밀립니다. 그 사이의 좁은 구간을 맞춰야 하는데, 이게 생각보다 정밀한 작업입니다.
이 글에서는 나라장터 낙찰가 예측의 원리와 실제 방법을 정리해드립니다.
나라장터 낙찰가 구조 이해하기
낙찰가 예측을 하려면 먼저 나라장터 낙찰가가 어떻게 결정되는지 알아야 합니다.
① 예정가격 발주 기관이 공사 또는 용역에 책정한 기준 금액입니다. 공고마다 다르고, 경우에 따라 비공개 처리됩니다.
② 낙찰하한율 예정가격 대비 최소한 이 비율 이상으로 입찰해야 유효한 입찰로 인정됩니다. 이 선 아래로 입찰하면 실격입니다.
③ 실제 낙찰가 유효 입찰 중 가장 낮은 금액이 낙찰됩니다. 즉, 하한선을 넘으면서 가장 낮은 가격이 이기는 구조입니다.
결국 좋은 낙찰가 예측이란 하한선 바로 위, 경쟁사들보다 조금 낮은 가격을 찾는 것입니다.
전통적인 낙찰가 예측 방법
방법 1. 사정률 통계 활용
과거 비슷한 공고에서 낙찰된 가격을 예정가격으로 나누면 사정률이 나옵니다. 이를 수백~수천 건 모아서 평균을 내면 "이 공종은 보통 몇 % 선에서 낙찰된다"는 통계가 나옵니다.
한계는 명확합니다. 모두가 같은 통계를 쓰면 같은 가격대에 몰리고, 오히려 낙찰 확률이 낮아집니다.
방법 2. 직접 경험 누적
수십 번의 입찰 경험을 통해 감각을 키우는 방법입니다. 특정 발주처나 공종에 오래 입찰하다 보면 패턴이 보이기도 합니다.
시간이 오래 걸리고, 경험이 쌓이기 전까지는 낙찰 확률이 낮습니다.
방법 3. 경쟁사 분석
낙찰 결과 공개 데이터에서 주요 경쟁사가 어느 가격대로 입찰하는지 추적합니다. 낙찰 순위 데이터를 활용하면 2~5위권 경쟁사의 입찰 패턴을 파악할 수 있습니다.
AI 낙찰가 예측은 어떻게 다른가
AI 낙찰가 예측은 위의 세 가지 방법을 동시에 수행하면서, 인간이 처리하기 어려운 수준의 데이터를 분석합니다.
분석 변수 예시:
- 공고 업무구분 (공사 / 용역 / 물품)
- 추정가격 규모
- 발주 기관 특성
- 투찰 가능 업종
- 지역 제한 여부
- 계약체결방법 (최저가 / 적격심사 등)
- 공고 시점의 시장 상황
이 변수들을 동시에 고려하면 단순 평균과는 전혀 다른 예측값이 나옵니다.
디마툴즈 AI 낙찰가 예측 실제 성과
디마툴즈 AI입찰은 2025년 기준으로 다음과 같은 성과를 기록했습니다.
- 공사 부문 킬러 입찰가 성공률 71.9%
- 물품 부문 킬러 입찰가 성공률 44.4%
- 용역 부문 킬러 입찰가 성공률 30.1%
킬러 입찰가란 AI가 예측한 금액으로 실제 입찰했을 때, 낙찰하한선을 넘으면서 실제 1위 낙찰가보다 낮은 경우를 의미합니다. 즉, 그 가격으로 입찰했다면 낙찰받을 수 있었다는 뜻입니다.
100만 건 이상의 실제 낙찰 데이터로 검증된 수치입니다.
실전에서 낙찰가 예측 활용하는 법
- 공고 확인 후 AI 예측값 조회: 입찰 마감 전 AI 예측 낙찰가를 확인합니다
- 유사 공고 낙찰 이력 대조: 예측값이 과거 유사 공고 낙찰 범위 안에 있는지 검토합니다
- 리스크 조정: 경쟁이 치열한 공고는 예측값보다 약간 낮게, 경쟁이 적은 공고는 조금 여유있게 설정합니다
- 결과 피드백 반영: 낙찰 실패 시 예측값 대비 실제 낙찰가를 기록해두면 다음 입찰에 참고됩니다
마무리
나라장터 낙찰가 예측은 더 이상 경험과 감에만 의존하지 않아도 됩니다.
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