In der modernen Vertriebswelt erwarten Kunden schnelle, präzise und maßgeschneiderte Angebote. Configure, Price, Quote (CPQ)-Systeme helfen Unternehmen bereits seit Jahren dabei, komplexe Produkte effizient zu konfigurieren, Preise zu kalkulieren und Angebote zu erstellen. Mit dem Aufkommen künstlicher Intelligenz (AI) eröffnen sich jedoch ganz neue Möglichkeiten: AI-gestützte CPQ-Lösungen können die Angebotserstellung revolutionieren, indem sie Prozesse automatisieren, personalisieren und optimieren. Diese Kombination aus CPQ und KI – oft als AI CPQ bzw. CPQ AI bezeichnet – verspricht erhebliche Verbesserungen in Effizienz, Produktivität und Kundenerlebnis. Aktuell setzen immer mehr Unternehmen auf KI im Vertrieb: In einer Umfrage gaben 59% an, dass sie dem Potenzial von KI in CPQ mit Spannung entgegensehen.
Im Folgenden beleuchten wir, wie AI und maschinelles Lernen heutige CPQ-Prozesse verbessern. Wir stellen konkrete Anwendungsfälle vor – von intelligenter Produktkonfiguration über dynamische Preisgestaltung bis hin zu prädiktiver Analytik – und geben einen Überblick zu führenden Anbietern von AI-gestützten CPQ-Lösungen. Außerdem werfen wir einen Blick auf aktuelle Trends der Branche und zeigen abschließend, warum CanvasLogic der beste Partner für CPQ-Projekte ist.
Wie AI und maschinelles Lernen CPQ optimieren
Künstliche Intelligenz kann CPQ-Systeme in vielerlei Hinsicht verbessern. Machine-Learning-Algorithmen analysieren große Datenmengen aus vergangenen Verkäufen, Kundendaten und Marktinformationen, um Muster zu erkennen und Optimierungen abzuleiten. So können KI-gestützte CPQ-Tools Vertriebsprozesse beschleunigen und Fehlerrisiken senken: Etwa lassen sich tausende Produktvarianten in Sekunden analysieren, um optimale Kombinationen vorzuschlagen, während automatische Validierungen Konfigurationsfehler nahezu eliminieren. Gleichzeitig helfen selbstlernende Systeme, Preisstrategien dynamisch anzupassen – zum Beispiel, indem sie das Nachfrageverhalten und Wettbewerberpreise beobachten und in Echtzeit ideale Preise empfehlen. Auch bei der Angebotserstellung selbst unterstützt AI: Sie gibt personalisierte Empfehlungen für Cross-Selling und Upselling, damit jedem Kunden das passende Paket angeboten wird. Insgesamt entlastet KI die Vertriebsteams von Routineaufgaben, steigert die Genauigkeit der Angebote und schafft Freiraum für die intensive Kundenberatung.
Konkrete Anwendungsfälle von AI in der CPQ-Software
Nachfolgend betrachten wir spezifische Einsatzbereiche, in denen AI den CPQ-Prozess smarter macht:
Intelligente Produktkonfiguration
AI-basierte CPQ-Systeme ermöglichen eine intelligente Produktkonfiguration, bei der komplexe Produkte schnell und fehlerfrei zusammengestellt werden. Dank Machine Learning kann die Software aus früheren Konfigurationen lernen und dem Nutzer sofort optimale Produktkombinationen vorschlagen. Selbst sehr variantenreiche Angebote entstehen so in einem Bruchteil der Zeit – ohne gegen Kompatibilitätsregeln zu verstoßen. Außerdem analysiert die KI Kundenpräferenzen und historische Kaufdaten, um personalisierte Produktempfehlungen zu geben. Dies eröffnet zusätzliche Upselling- und Cross-Selling-Chancen im Vertrieb. Der Kunde erhält genau die Optionen präsentiert, die am besten zu seinen Anforderungen passen.
Dynamische Preisgestaltung und Margenoptimierung
Ein zentrales Einsatzfeld von AI im CPQ ist die dynamische Preisgestaltung. KI-gestützte Systeme analysieren umfangreiche Verkaufsdaten, Markttrends und sogar Wettbewerberpreise, um für jedes Angebot den optimalen Preis zu ermitteln. Sie reagieren dabei in Echtzeit auf Veränderungen – etwa auf schwankende Nachfrage oder spezielle Kundensegmente. Das Ergebnis: höhere Abschlusschancen und zugleich geschützte Gewinnmargen. So lassen sich Umsätze maximieren, ohne die Profitabilität aus dem Blick zu verlieren.
Personalisierte Angebotsgenerierung
Durch AI lässt sich auch die Erstellung des eigentlichen Angebotsdokuments intelligenter gestalten. Personalisierung steht hier im Vordergrund: Das CPQ-System passt jedes Angebot an den jeweiligen Kunden an. Auf Basis von Kundendaten, Branche und früheren Käufen schlägt die KI die idealen Produkt-Bundles und Zusatzleistungen vor, die genau auf die Bedürfnisse dieses Kunden zugeschnitten sind. Sogar die Angebotstexte lassen sich mit KI automatisch auf den Kunden zuschneiden. So entsteht ein personalisiertes Angebot, das für den Kunden relevanter und überzeugender ist.
Prädiktive Analytik für Sales-Teams
Prädiktive Analytik unterstützt Vertriebsteams dabei, datengestützte Entscheidungen zu treffen. KI-Modelle durchforsten historische Verkaufs- und Interaktionsdaten, um zukünftige Muster und Trends vorherzusagen. So lassen sich z.B. jene Leads identifizieren, die die höchste Abschlusswahrscheinlichkeit haben – und zugleich Kunden, bei denen ein Abwanderungsrisiko besteht. Mit diesen Erkenntnissen kann der Vertrieb seine Aktivitäten fokussieren und gefährdete Bestandskunden rechtzeitig mit Angeboten halten.
Automatisierte Vertragsverlängerungen (Renewals)
Gerade in Abo- und Servicegeschäften sind regelmäßige Vertragsverlängerungen entscheidend. AI kann hier den Prozess der Renewals weitgehend automatisieren. Ein KI-gestütztes CPQ-System überwacht Vertragslaufzeiten und erstellt rechtzeitig personalisierte Verlängerungsangebote, die es automatisch an die Kunden versendet. Dadurch werden keine Chancen auf eine Verlängerung übersehen, und die Kundenbindung verbessert sich. Ein Beispiel aus der Praxis ist ein KI-gestütztes Renewal-System, das einen kompletten Verlängerungsprozess automatisiert hat – mit positiven Effekten auf Effizienz und Kundenzufriedenheit.
Anbieter von AI CPQ-Lösungen
Der Markt bietet bereits mehrere CPQ-Lösungen, die KI-Funktionen integriert haben. Hier ein Überblick über einige namhafte Anbieter:
Salesforce CPQ + Infosys
Salesforce CPQ (Teil der Salesforce Revenue Cloud) gehört zu den bekanntesten CPQ-Systemen am Markt. In Kooperation mit dem Technologiepartner Infosys wurden KI-Erweiterungen entwickelt, um den Angebotsprozess noch smarter zu machen. So nutzt Salesforce CPQ mit Infosys-Lösungen KI-gestützte Empfehlungen und Natural Language Processing (NLP), um Guided Selling und die Angebotserstellung dialogorientierter zu gestalten. Diese KI-Unterstützung macht Salesforce CPQ noch leistungsfähiger und benutzerfreundlicher für den Vertrieb.
Oracle CPQ
Oracle CPQ (früher BigMachines) hat KI genutzt, um seine robuste CPQ-Plattform weiter zu verbessern. So konnte der Anteil der Self-Service-Angebote durch KI von 2% auf 79% gesteigert werden, da Kunden nun eigenständig konfigurieren und dennoch optimale Preise erhalten. Gleichzeitig beschleunigte sich die Angebotserstellung bei Oracle intern um den Faktor 4, während die Auftragsgenauigkeit sich verzehnfachte. Oracle setzt somit Maßstäbe beim Einsatz von KI für Preisoptimierung und Prozessautomatisierung im Angebotswesen.
Tacton
Der schwedische Anbieter Tacton spezialisiert sich auf CPQ-Lösungen für die Fertigungsindustrie und integriert verstärkt KI in seine Plattform. AI hilft, hochkomplexe Produkte automatisch gemäß Kundenanforderungen zu konfigurieren und Preise dynamisch zu optimieren. Tactons KI-Engine reagiert auf Marktveränderungen in Echtzeit und passt Preise oder Produktvorschläge entsprechend an, damit Hersteller profitabel und zugleich wettbewerbsfähig bleiben. Mit dieser konsequenten Ausrichtung auf KI-gestützte Prozesse gilt Tacton als Vorreiter für intelligente CPQ-Lösungen in der Industrie.
CREALIS® CPQ
CREALIS® CPQ der ORISA Software GmbH ist ein weiteres Beispiel für eine CPQ-Lösung, die konsequent auf KI setzt. CREALIS® kombiniert leistungsstarke AI mit flexibler Integration in die bestehende Systemlandschaft und einer hohen Benutzerfreundlichkeit. Die Software lässt sich nahtlos an CRM-Systeme wie Salesforce oder SAP anbinden und bindet Daten aus ERP- und PIM-Systemen ein. So stehen im CPQ-Prozess stets alle relevanten Informationen zur Verfügung, und KI-Algorithmen gewährleisten auch bei komplexen Varianten immer gültige Konfigurationen sowie optimale Angebote. Diese Verbindung aus AI, Datenaustausch und Usability macht CREALIS® CPQ zu einer zukunftssicheren Lösung für anspruchsvolle Vertriebsprozesse.
CloudSense
CloudSense fokussiert sich als CPQ-Anbieter unter anderem auf Telekommunikations- und Medienunternehmen. Die Plattform nutzt KI, um Angebotserstellung und Auftragsmanagement in diesen Branchen effizienter zu gestalten. Hervorzuheben ist die Kombination aus KI-gestützter dynamischer Preisfindung und visueller Produktkonfiguration: Während der Kunde beispielsweise seinen Tarif konfiguriert, empfiehlt die KI von CloudSense automatisch passende Add-ons oder Upgrades basierend auf den Nutzungsdaten des Kunden. Das Resultat ist ein personalisiertes Angebot mit echtem Mehrwert für den Kunden und höherem Umsatz für den Anbieter. CloudSense zeigt exemplarisch, wie KI-basierte CPQ-Lösungen Quote-to-Cash-Zyklen beschleunigen und gleichzeitig das Kundenerlebnis verbessern.
Aktuelle Trends: Die Zukunft von AI und CPQ
Die Entwicklung rund um KI und CPQ steht nicht still. Im Gegenteil – einige Trends zeichnen sich ab, die in Zukunft eine wichtige Rolle spielen werden:
Erklärbare AI (Explainable AI, XAI)
Mit zunehmender Komplexität von KI-Modellen gewinnt die Erklärbarkeit an Bedeutung. Explainable AI (XAI) zielt darauf ab, die Entscheidungsfindung von KI-Systemen transparent und nachvollziehbar zu machen. Im Kontext von CPQ bedeutet das, dass Vertriebsmitarbeiter und Kunden verstehen können, warum die KI etwa einen bestimmten Preis oder eine bestimmte Konfiguration empfohlen hat. Anstatt einem „Black Box“-Modell blind zu vertrauen, liefern XAI-Ansätze nachvollziehbare Begründungen – zum Beispiel Hinweise darauf, welche Datenpunkte die Preisempfehlung beeinflusst haben. Dies schafft Vertrauen in die KI-Entscheidungen und erhöht die Akzeptanz, was insbesondere im B2B-Vertrieb wichtig ist.
Visuelle Konfiguration mit AR/VR
Die visuelle Produktkonfiguration ist bereits etabliert – viele CPQ-Systeme bieten 2D- oder 3D-Darstellungen des konfigurierten Produkts. Der nächste Schritt geht jedoch darüber hinaus: die Integration von Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR). Diese Technologien ermöglichen interaktive, immersive Erlebnisse, bei denen Kunden ihre konfigurierten Produkte virtuell in der eigenen Umgebung betrachten können. Beispielsweise kann eine konfigurierte Maschine per AR direkt in der Werkshalle visualisiert werden, was die Abstimmung erleichtert, da beide das gewünschte Ergebnis vor Augen haben. Die AR/VR-gestützte Visualisierung steigert nicht nur das Kundenerlebnis, sondern kann auch den Verkaufsabschluss beschleunigen, weil Missverständnisse vermieden werden.
Voice-enabled CPQ
Sprachassistenten und sprachgesteuerte Anwendungen sind aus dem Alltag nicht mehr wegzudenken – und auch im Vertriebsprozess könnten sie bald eine größere Rolle spielen. Voice-enabled CPQ nutzt Fortschritte in der Spracherkennung, um die Konfiguration und Angebotserstellung per Sprachbefehl zu ermöglichen. Ein Vertriebsmitarbeiter (oder sogar der Kunde selbst) kann dem System also mündlich mitteilen, welche Produkteigenschaften oder Mengen er benötigt, und die CPQ-Software setzt dies direkt um Fragen wie „Welche Optionen habe ich für Produkt X?“ könnten einfach laut gestellt werden, und die KI liefert umgehend die passenden Antworten oder passt die Konfiguration an. Dadurch wird der CPQ-Prozess noch intuitiver und benutzerfreundlicher, da die Interaktion in natürlicher Sprache abläuft. Insbesondere im Außendienst – wenn schnelles Handeln gefragt ist – bieten sprachgesteuerte CPQ-Funktionen einen klaren Produktivitätsvorteil.
Next-Gen AI: Generative AI für CPQ
Ein aufregender Ausblick für CPQ-Systeme ist der Einsatz von generativer AI. Im Unterschied zu rein vorhersagenden Modellen kann generative KI eigenständige Inhalte erstellen. Übertragen auf CPQ eröffnet das vielfältige Möglichkeiten: von automatisch formulierten Angebotstexten bis hin zu dialogorientierten Beratungsgesprächen mit einem KI-Chatbot. So könnten Vertriebsmitarbeiter künftig einfach sagen: „Erstelle mir ein Angebot für 100 Stück Produkt A mit Wartungsvertrag“ – die KI versteht den Wunsch und generiert umgehend ein vollständiges Angebot. (In Zukunft könnten solche Next-Gen-AI-Modelle die CPQ-Landschaft prägen und noch mehr Personalisierung sowie Automatisierung im Verkaufsprozess ermöglichen.)
Warum ist CanvasLogic der beste Anbieter von CPQ-Lösungen?
CanvasLogic vereint modernste KI-Technologie mit branchenführender 3D-Visualisierung in einer benutzerfreundlichen CPQ-Lösung. Kunden und Vertriebsteams können komplexe Produktkonfigurationen in Echtzeit – sogar in AR – erleben, was Angebote greifbarer macht und die Verkaufschancen erhöht. Trotz der Leistungsfähigkeit bleibt das System intuitiv, sodass sich Vertriebsteams schnell einarbeiten und komplexe Konfigurationen mühelos durchführen können. Diese einzigartige Verbindung von KI, Visualisierung und Usability macht CanvasLogic zum idealen Partner, um die Angebotserstellung auf das nächste Level zu heben.
Fazit
Künstliche Intelligenz entwickelt sich zur treibenden Kraft in modernen CPQ-Systemen. Von beschleunigten Prozessen und weniger Fehlern bis hin zu individualisierten Angeboten – die Vorteile für Vertrieb, Effizienz und Kundenerlebnis sind deutlich spürbar. Unternehmen, die auf AI-gestütztes CPQ setzen, können nicht nur Automatisierung und Genauigkeit in der Angebotserstellung steigern, sondern ihren Kunden auch ein zeitgemäßes, personalisiertes Einkaufserlebnis bieten. Wichtig bleibt dabei die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine: KI nimmt dem Vertrieb lästige Routinearbeit ab, doch die feinfühlige Abstimmung auf den Kunden und finale Entscheidungen liegen weiterhin in menschlicher Hand. Klar ist jedoch, dass AI und CPQ gemeinsam eine neue Ära der Angebotserstellung einläuten – eine Ära schneller, präziser und optimierter Angebotserstellung.
