Einführung in CPQ-Software und deren Bedeutung
Effizienz ist eine der Basiseigenschaften für den Unternehmenserfolg. Unternehmen, die komplexe Produkte und Dienstleistungen anbieten, stehen vielfach vor der Herausforderung, diese möglichst schnell und exakt konfigurieren, bepreisen und Angebote erstellen zu müssen. Hier kommt die CPQ-Software (Configure, Price, Quote) ins Spiel. Eine CPQ-Lösung hilft dem Vertrieb, indem komplexe Verkaufsprozesse automatisiert und vereinfacht werden. Hierzu steht in der Regel eine Plattform zur Verfügung, auf der Produkte konfiguriert, Preise berechnet und Angebote erstellt werden können.
Die Bedeutung der CPQ-Software für Unternehmen besteht darin, dass sie den Verkaufs- bzw. den Vertriebsprozess beschleunigt, Fehler in diesem Vertriebsprozess vermindert und dadurch gleichzeitig die Kundenzufriedenheit erhöht. Ohne CPQ-Software kann es manchmal Tage oder sogar Wochen dauern, ein Angebot für ein komplexes Produkt zu erstellen. Dies hängt selbstverständlich von der Komplexität des jeweiligen Produkts oder der Dienstleistung ab. Durch den Einsatz von einer entsprechenden Software kann dieser Prozess meist auf wenige Minuten verkürzt werden. Bei gleicher Vertriebsmitarbeiteranzahl erhöht dies die Anzahl der erstellten Angebote deutlich.
Aktueller Stand der Technologie
KI wird nicht nur in der Robotik, beim Verfassen von Texten oder dem Erstellen von Bildern, dem autonomen Fahren etc. eingesetzt. Künstliche Intelligenz bereichert auch u. a. zahlreiche Prozesse, Analysen und Auswertungsmöglichkeiten von CPQ Software.
Automatisierte Konfigurationen
KI-basierte CPQ-Systeme nutzen Algorithmen zur Lösung von Constraint-Satisfaction-Problemen (Bedingungserfüllungsprobleme). Die KI kann sicherstellen, dass sämtliche Konfigurationsregeln eingehalten werden. Dies ist auch bei äußerst komplexen Regeln und Konfigurationseinschränkungen der Fall. Durch eine Auswertung der historischen Daten (Bestelldaten, Anfragen etc.) und der Berücksichtigung aktueller Trends kann KI Muster und Präferenzen erkennen, um den Kunden die wahrscheinlich besten Konfigurationen vorzuschlagen. Künstliche Intelligenz kann durch Natural Language Processing die Kundenanforderungen verstehen und in technische Spezifikationen übersetzen, was die Benutzerfreundlichkeit erhöht und den Konfigurationsprozess erleichtert.
Preisoptimierung
Für die Preisoptimierung können Echtzeit-Daten durch den Einsatz von KI ausgewertet werden. Diese Auswertungen basieren beispielsweise auf Faktoren wie Marktbedingungen, Nachfrage, Kundensegment und Mitbewerberaktivitäten. Mit Modellen für die Vorhersage kann KI zukünftige Preisentwicklungen und Kundennachfragen prognostizieren. Auf diese Weise sind Unternehmen bzw. ist der Vertrieb in der Lage, proaktive Preisanpassungen vorzunehmen. Des Weiteren kann die KI Kundensegmente identifizieren und personalisierte Preisstrategien entwickeln, die auf den spezifischen Werten und Preisbereitschaften verschiedener Kundengruppen basieren. Alle diese Maßnahmen und Möglichkeiten können die Rentabilität maximieren.
Angebotserstellung
Die Angebotserstellung kann ebenfalls durch die KI automatisiert und verbessert werden. Aus vorher festgelegten Regeln und historischen Daten kann die KI-basierte Software lernen. Angebotsdokumente können mittels KI an die individuellen Anforderungen und Präferenzen angepasst werden und dann automatisch erstellt werden. Durch den Einsatz von KI ist es möglich, potenzielle Risiken und Unstimmigkeiten in Angeboten zu erkennen und Empfehlungen zur Risikominderung zu geben. Insgesamt betrachtet kann der Vertriebszyklus beschleunigt werden.
Upselling und Cross-Selling
Anhand der Kaufhistorie und des Kundenverhaltens kann die KI Vorschläge bzw. Empfehlungen für zusätzliche Produkte oder Dienstleistungen machen, die gut zum aktuellen Angebot passen (Cross-Selling) oder Upgrades bieten (Up-Selling). Durch die Analyse von Kundeninteraktionen und -mustern kann KI vorhersagen, welche Produkte oder Dienstleistungen für einen Kunden von Interesse sein könnten. Dann kann die Software proaktive Verkaufsvorschläge machen.
Zukunftsaussichten
Die Integration von Künstlicher Intelligenz in CPQ-Software wird weiter voranschreiten. Predictive Analytics mit KI wird es Unternehmen künftig erlauben, Verkaufstrends und Nachfrageschwankungen exakter vorherzusagen. Beispielsweise können damit künftige Marktpreise und Wettbewerbssituationen prognostiziert werden. Außerdem werden CPQ-Systeme immer besser in die Lage versetzt werden, sich automatisch an Änderungen in Produktportfolios und Konfigurationsregeln anzupassen. Mit weiter fortgeschrittener KI können Produkte und Dienstleistungen in Echtzeit und auf Basis von Live-Daten konfiguriert werden.
KI wird in der Lage sein, basierend auf der Kaufhistorie, den Verhaltensmustern sowie den demografischen Daten, Angebote auf die individuellen Bedürfnisse und Präferenzen jedes Kunden individuell anzupassen. Künftig werden CPQ-Systeme vermutlich auch dynamisch verschiedene Produkt- und Servicepakete zusammenstellen können, die am besten zu den spezifischen Anforderungen und Vorlieben der jeweiligen Kunden passen.
In Zukunft werden Voice-Assistants und Chatbots in der Lage sein, Kundenanfragen in Echtzeit zu beantworten, Konfigurationsoptionen zu erläutern und Angebote sofort zu erstellen. Es wird mit großer Sicherheit die Möglichkeit für Kunden geben, Anforderungen und Präferenzen mündlich mitzuteilen. Voice-Assistants und Chatbots werden 24/7 Unterstützung bieten können, wodurch Kunden die Option erhalten nicht nur zu den üblichen Geschäftszeiten, sondern jederzeit auf Informationen zuzugreifen und Angebote anfordern zu können.
Vorteile und Herausforderungen
Vorteile des Einsatzes von KI in CPQ-Software
Höhere Effizienz und Genauigkeit
Einer der größten Vorteile von KI in CPQ Lösungen ist die Fähigkeit von KI, riesige Datenmengen und komplexe Regeln blitzschnell zu verarbeiten. KI ist einfach schneller und präziser bei der Ermittlung und Erstellung von Konfigurationen und Angeboten. Durch KI können viele der zeitaufwändigen Aufgaben im Verkaufsprozess automatisiert werden, was zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen führen kann.
Bessere Entscheidungsfindung und Personalisierung
KI-gestützte Analysen liefern wertvolle Einblicke in Kundenverhalten und Markttrends, die Verkäufern helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Analyse von Kundendaten kann KI personalisierte Angebote und Empfehlungen erstellen, was die Kundenbindung und Zufriedenheit erhöht.
Wettbewerbsvorteil
Unternehmen, die KI in ihrer CPQ-Software einsetzen, können schneller und präziser auf Kundenanforderungen reagieren, was ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschafft. Vorausschauende Analysen können Trends und Nachfragen vorhersagen und dadurch lassen sich neben Angeboten und Preisen auch die Bestände anpassen, was einen enormen strategischen Vorteil darstellt.
Herausforderungen beim Einsatz von KI in CPQ-Software:
Datenqualität und Datenintegration
Die Leistungsfähigkeit der KI hängt maßgeblich von der Qualität und der Menge der zugrundeliegenden Daten ab. Die Integration und die Bereinigung von Daten aus unterschiedlichen Quellen kann sich als durchaus komplexes Vorhaben erweisen. Die Datenqualität ist und bleibt aber ein entscheidender Faktor bei Analysen und Empfehlungen durch die künstliche Intelligenz. Daher ist bei der Umsetzung bzw. Integration die volle Aufmerksamkeit gefordert. Falsche oder fehlerbehaftete Analysen entstehen in der Regel durch eine Datenbasis, die ungenau oder unvollständig ist.
Komplexität der Implementierung
Die Implementierung von KI-basierter CPQ-Software erfordert eine sorgfältige Planung und technisches Know-how. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie über die notwendigen Ressourcen und Fähigkeiten verfügen, um KI erfolgreich zu integrieren.
Kosten
Die Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen kann teuer sein. Es kommen je nach Lösung Kosten für Hardware, Software, Datenintegration und Personalschulungen zusammen. Unternehmen müssen diese Kosten gegen die potenziellen Vorteile abwägen.
Akzeptanz bei den Mitarbeitern
Die Einführung von KI-basierter Software kann bei den Mitarbeitern auf Widerstand stoßen, insbesondere wenn sie befürchten, dass ihre Arbeitsplätze gefährdet sind oder aber Änderungen generell sehr kritisch gegenüber stehen. Es ist daher äußerst wichtig, Schulungen und Change-Management-Programme anzubieten, um die Akzeptanz zu fördern.
Sicherheits- und Datenschutzbedenken
Der Einsatz von KI-gestützte Software erfordert den Umgang mit großen Mengen sensibler Daten. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie robuste Sicherheits- und Datenschutzmaßnahmen implementieren, um die Daten ihrer Kunden zu schützen.
Fazit
Die Einbindung von KI-basierter CPQ-Software bringt eine bemerkenswerte Transformation des Vertriebsprozesses mit sich. Durch den Einsatz von CPQ-Lösungen können komplexe Produkte und Dienstleistungen schneller und präziser konfiguriert werden. Preise und Angebote können einfacher und schneller erstellt werden. Der Vertriebszyklus wird deutlich verkürzt. Unternehmen profitieren von einer gesteigerten Kundenzufriedenheit und können sich Wettbewerbsvorteile verschaffen.
Ein wesentlicher Vorteil von KI ist die Fähigkeit, große Datenmengen schnell und genau zu verarbeiten, was die Effizienz und Präzision erhöht. KI-gestützte CPQ-Systeme analysieren historische und Echtzeit-Daten, um präzise Vorhersagen zu treffen, Muster und Präferenzen zu erkennen und so bessere Verkaufsstrategien zu entwickeln. Diese Vorteile führen zu einer verbesserten Entscheidungsfindung, einer erhöhten Personalisierung und einer schnelleren Reaktion auf Marktveränderungen.
Insgesamt bringt die KI-Integration in CPQ-Software erhebliche Vorteile mit sich, die den Vertriebsprozess optimieren und Unternehmen einen strategischen Vorteil verschaffen. Allerdings erfordert dies eine sorgfältige Planung und Bereitstellung der notwendigen Ressourcen, um die damit verbundenen Herausforderungen zu meistern und die Vorteile vollständig zu nutzen.