Intelligente Angebotserstellung: Wie KI die CPQ-Software verändert

Künstliche Intelligenz ist bereits eines der (wenn nicht sogar das) heißeste Thema in der Welt der Unternehmenstechnologie. 83 % der Unternehmen geben bereits an, dass sie in ihren Geschäftsplänen höchste Priorität genießt.

McKinsey schätzt, dass KI dem Fertigungssektor bis 2030 ein Potenzial von 13 Billionen Dollar bringen kann. Und Accenture prognostiziert eine Produktivitätssteigerung von 40 % bis 2035 in Branchen, die KI einsetzen.

Es gibt Dutzende von Möglichkeiten, KI in Ihren Arbeitsablauf zu integrieren. Generative KI-Apps wie ChatGPT kommen Ihnen wahrscheinlich zuerst in den Sinn. Aber das ist nur die Spitze des Eisbergs.

Wenn Sie darüber nachdenken, wo Sie KI in Ihrem Unternehmen einsetzen können, denken Sie vielleicht nicht sofort an den Angebotserstellungsprozess. Dabei ist dies der wichtigste Aspekt Ihrer Vertriebsabläufe - alles von der Angebotserstellung über den Vertragsabschluss bis hin zur abschließenden Transaktion fällt unter dieses Dach.

Die gute Nachricht: Es gibt eine neue Art von KI-gestützter CPQ-Software (Configuration, Price, Quote), die den modernen Vertriebsprozess verändert.

Und es verändert sie zum Besseren.

Wie KI und maschinelles Lernen in CPQ-Software funktionieren

CPQ-Software bietet eine Plattform für die Produktauswahl/-konfiguration, die Preisberechnung und die Angebotserstellung. Dies sind Aufgaben, die Ihr Vertriebsteam normalerweise manuell erledigen müsste. Sie müssten auf mehrere Systeme verweisen, sich mit komplizierten Preisstrukturen befassen und alles selbst in eine Angebotsvorlage einfügen.

Mit der intuitiven Schnittstelle, die CPQ bietet, ist das kein Problem mehr. Es wendet automatisch Ihre Produktregeln und Preislogik an, um ein genaues Markenangebot zu erstellen.

KI beschleunigt diesen Prozess.

Es gibt einige Bereiche, in denen KI bei der Erstellung von Angeboten besonders nützlich sein kann:

• Dynamische Produktempfehlungen
• Automatische Preisanpassungen auf der Grundlage von Echtzeitdaten
• Dateneingabe bei der Angebotserstellung
• Analyse von Pipeline-Daten aus Leads und Verkaufstransaktionen
• Prognosen und vorausschauende Analysen für präzise Preisstrategien

KI kann auch bei Vertragsverhandlungen helfen, Upsell/Cross-Sell-Möglichkeiten identifizieren und sogar bei der Priorisierung von Leads helfen. Und wenn Sie CPQ und CRM integrieren, vervielfacht sich die Menge der Ihnen zur Verfügung stehenden Daten und Workflow-Automatisierung exponentiell.

KI und ML ermöglichen eine intelligentere Angebotserstellung.

Es ist einfach zu riskant, Angebote auf der Grundlage von Tabellenkalkulationen oder Dokumenten zu erstellen. Ihr Vertreter könnte sich bei der Preisgestaltung verrechnen. Er könnte einem Kunden ein Angebot für ein Produkt machen, das nicht zu Ihrer aktuellen Lieferkapazität passt. Oder er könnte einfach vergessen, eine Position aufzunehmen.

Dank KI und ML erhalten Sie jedes Mal ein optimiertes Angebot. Kein Rätselraten oder manuelle Eingabefehler mehr. Ihre Mitarbeiter können sich auf das Verkaufen konzentrieren, und niemand muss mehr zurückgehen und Dinge später korrigieren.

Wir wollen uns ansehen, wie KI-gestützte Angebote funktionieren.

Intelligente Konfiguration

Traditionell müssen Sie für die Konfiguration komplexer Produkte eine Reihe verschiedener Regeln und Einschränkungen definieren und anwenden, z. B. Abhängigkeiten von Merkmalen (wenn eine Option ausgewählt wird, muss eine andere ausgeschlossen werden), Preisanpassungen und Fertigungsbeschränkungen.

KI verbessert diesen Prozess, indem sie kontinuierlich aus früheren Konfigurationen und Interaktionen lernt. Sie nutzt diese Erkenntnisse, um die besten Produktkombinationen auf der Grundlage der spezifischen Bedürfnisse eines Kunden vorherzusagen. 

Durch den geführten Verkauf erhält der Endnutzer ein personalisiertes Erlebnis auf der Grundlage seiner individuellen Anforderungen. Dies sorgt für einen schnellen, fehlerfreien Prozess.

Wenn Sie CPQ in Ihr ERP-System integrieren, passt die KI-gesteuerte Plattform die verfügbaren Optionen auch dynamisch an Ihre aktuelle Produktionskapazität an. Auf diese Weise sehen Ihre Vertriebsmitarbeiter immer praktikable Konfigurationsoptionen und nichts anderes.

Prädiktive Quotierung

ML-Algorithmen analysieren riesige Mengen historischer Verkaufsdaten - frühere Angebote, Kaufhistorien von Kunden, Transaktionsergebnisse, was auch immer. Sie können Kunden auch nach Verhalten, Kaufkraft und Preissensibilität segmentieren.

Anhand dieser Trends kann Ihr System vorhersagen, welche Preispunkte am ehesten zu einem erfolgreichen Verkauf führen werden.

Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das kundenspezifische Fertigungsanlagen verkauft. Ein Stammkunde fordert ein Angebot für 100 Stück eines Produkts an.

So funktioniert die prädiktive Quotierung:

1. Die Analyse der früheren Bestellungen und Verhandlungen des Kunden hat ergeben, dass der Kunde früher einen Rabatt von 15 % auf Großbestellungen verlangt hat.
2. Das System prüft Ihre Inputkosten und stellt fest, dass die Rohstoffpreise seit der letzten Bestellung des Kunden um 5 % gestiegen sind.
3. Das System passt den Grundpreis an die gestiegenen Kosten an - ein Preisnachlass von 12 % reicht aus, um den Auftrag zu erhalten und gleichzeitig eine gesunde Gewinnspanne zu erzielen.
4. Auf der Grundlage dieser Analyse erstellt das CPQ-System ein Angebot mit einem Preisnachlass von 12 % und geht davon aus, dass der Kunde diesen aufgrund seines bisherigen Verhandlungsverhaltens wahrscheinlich akzeptieren wird.

Diese intelligente Konfiguration führt zu einer höheren Kundenzufriedenheit, da das System die realen Einschränkungen und Präferenzen automatisch berücksichtigt.

Dynamische Preisgestaltung und Margenoptimierung

KI kann die Preisgestaltung auf der Grundlage von Echtzeitfaktoren wie Marktnachfrage, Preisgestaltung der Wettbewerber, Kundenprofilen und historischen Daten dynamisch anpassen. Natürlich berücksichtigt sie auch Ihre Gewinnmargen.

Wenn Sie in einer Branche tätig sind, in der sich die Preise schnell und häufig ändern, können Sie mit dynamischen Preisen ebenso schnell reagieren.

Und wenn Sie benutzerdefinierte Preise verwenden (z. B. für ein SaaS-Produkt eines Unternehmens oder eine Auftragsfertigung), benötigen Sie die KI-Funktionen von CPQ, um die Rentabilität bei der Angebotserstellung für jeden Kunden zu berücksichtigen.

Wenn Ihr Vertreter einem Kunden ein Angebot unterbreitet, das unter der Mindestrentabilitätsschwelle liegt, wird dies in der CPQ gekennzeichnet und verhindert, dass er das Geschäft abschließt.

Personalisierte Kundenerlebnisse

Da KI-gestützte CPQ-Systeme die Kaufhistorie Ihrer Kunden analysieren, ist es für sie ein Leichtes, gezielte Upselling/Cross-Selling-Empfehlungen für Ihre Vertriebsmitarbeiter auszusprechen.

Dadurch wird die Angebotserstellung rationalisiert und der durchschnittliche Geschäftsumfang erhöht, das ist klar. Aber es macht auch das Kauferlebnis persönlicher.

In einer Welt, in der 86 % der B2B-Käufer von Unternehmen erwarten, dass sie ihre Präferenzen während des Verkaufsgesprächs genau kennen, ist dies der Unterschied zwischen langfristiger Kundenzufriedenheit und dem Verlust des Geschäfts.

Analyse des Abwanderungsrisikos

CPQ mit KI revolutioniert die Finanzprognose. Da sie über eine Fülle von Kundendaten verfügt, kann sie auch die Abwanderungswahrscheinlichkeit von Kunden einschätzen.

Für abonnementbasierte Unternehmen bedeutet dies, dass das CPQ-System analysieren kann, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Kunde seinen Vertrag verlängert oder ein Upgrade vornimmt. Dabei werden Faktoren wie Vertragsdauer, Produktnutzungstrends und Kundenpräferenzen berücksichtigt.

Für Hersteller und Konsumgüterunternehmen ist PROS Smart CPQ ein gutes Beispiel dafür. Seine Algorithmen zur Abwanderungsprognose berücksichtigen alle Faktoren, die die Kundenabwanderung beeinflussen. Sie können diese Daten nutzen, um Strategien zur Kundenbindung zu planen oder Ihre Vertriebsansätze auf der Grundlage der Erfolgschancen bei jedem Kunden zu ändern.

Verbessertes Sales Enablement

CPQ selbst ist ein Werkzeug zur Verkaufsförderung. Mit KI wird es zu einem noch leistungsfähigeren Asset.

Durch...

• Geführter Verkauf
• Automatisierte Konfiguration
• Prädiktive Quotierung

...können sich Ihre Mitarbeiter auf den Aufbau von Beziehungen und den Verkauf konzentrieren. Sie müssen nicht mehr hinterherlaufen, um Fehler oder falsche Konfigurationen im Nachhinein zu korrigieren. Und sie haben alle Informationen, die sie brauchen, um bei der Zusammenarbeit mit potenziellen Kunden als vertrauenswürdige Berater zu agieren.

Darüber hinaus können Ihre Vertriebsleiter die CPQ-Daten nutzen, um die Vertriebszykluszeiten und die Leistung der Vertriebsmitarbeiter zu analysieren. Auf dieser Grundlage können sie Wissens- und Fähigkeitslücken ermitteln und auf den jeweiligen Bedarf zugeschnittene Schulungsprogramme entwickeln.

The Strategic Shift: From Static Rules to Adaptive CPQ

Artificial intelligence is no longer a peripheral business topic; it is the core of modern business tech, with 83% of companies prioritizing it in their strategic planning. While generative AI like ChatGPT is the most visible application, the most profound impact is occurring in the quote-to-cash (QTC) process.

QTC is the engine of sales operations, encompassing everything from initial quoting to final transaction. Traditionally, CPQ (Configure, Price, Quote) software relied on rigid, manual “If/Then” logic. However, a new breed of AI-powered platforms is replacing these static rules with continuous learning loops.

How AI Supercharges the Quoting Process

By integrating machine learning (ML), CPQ transitions from a reactive tool to a proactive advisor. This shift provides several technical advantages:

• Dynamic Product Recommendations: Analyzing historical data to suggest the most viable product combinations.
• Contextual Pricing Adjustments: Automatically factoring in real-time variables like supply chain shifts or raw material costs.
• Predictive Analytics: Forecasting which price points are most likely to result in a successful close based on buyer behavior.
• Risk Mitigation: Reducing human error in complex configurations that could lead to unbuildable products or margin erosion.

Comparative Analysis of AI-Powered CPQ Implementations

To understand how these technologies function in the real world, we can examine how different industry leaders specialize their AI capabilities.

Salesforce: Agentic AI and Guided Selling

Salesforce integrates AI through its Einstein and Agentforce layers. Rather than just following static rules, the AI acts as a digital assistant that uses generative models to answer natural language queries from sales reps. By analyzing historical CRM data, it provides “Next Best Action” recommendations, helping reps identify high-propensity cross-sell opportunities within the quote interface.

Oracle: Scalable Self-Service Quoting

Oracle leverages AI to shift complex quoting from human-led to customer-directed. By embedding the CPQ engine into external-facing portals, Oracle enables customers to generate their own technical quotes. This transition allowed one major enterprise to increase self-service quotes from 2% to 79%, significantly reducing the sales cycle while maintaining 100% order accuracy.

DealHub: Unified Revenue Orchestration

DealHub positions CPQ within a broader unified revenue engine. Rather than treating quoting as an isolated task, the platform integrates it into a “quote-to-revenue” workflow that syncs data across Sales, Finance, and Customer Success. This orchestration ensures that when a deal is signed, the downstream financial and renewal data is automatically triggered without manual intervention.

Tacton: Industrial Configuration for Manufacturing

Tacton specializes in the “Engineer-to-Order” sector. Its AI handles the immense technical complexity of heavy machinery, ensuring every configured product is physically buildable. By integrating CPQ with CAD and ERP systems, the platform dynamically adjusts options based on real-time manufacturing capacity and global supply chain constraints.

Yagna iQ: Automated Contract Renewals

Yagna iQ focuses on the post-sale lifecycle. Its AI-powered “Renewal Cloud” proactively identifies upcoming contract expirations and generates renewal quotes based on previous consumption patterns. This predictive approach reduces churn by engaging customers with personalized offers before they seek alternatives.

Camos: Intelligence for Capital Goods

Camos focuses on mechanical and plant engineering. Its AI tools help users evaluate complex product models and simplify comparisons between vast product catalogs. This is particularly effective in high-customization industries where reducing the “search time” for parts is a major operational bottleneck.

CloudSense: Dynamic Pricing for Telecom & Media

CloudSense specializes in high-volume, service-based industries. It uses AI-driven insights to guide sales reps through complex service plan configurations, ensuring all localized pricing rules and add-ons are considered. This results in more accurate billing and higher average deal sizes through targeted, automated upsells.

Emerging Trends in the CPQ Space

Beyond current implementations, several trends are defining the next generation of sales tech:

• Explainable AI (XAI): As models become more complex, XAI provides transparency, helping users understand why a specific configuration or price was recommended.
• Visual Configuration (AR/VR): In industries like manufacturing, 3D and AR configurators allow buyers to visualize customized products in real-time, bridging the gap between sales and engineering.
• Lifecycle Personalization: Moving beyond the initial sale to offer personalized billing experiences, usage-based pricing models, and tailored loyalty incentives.

Final Assessment

The most effective AI-powered CPQ systems are those that fade into the background, providing a “quiet intelligence” that minimizes manual work while maximizing margin. When evaluating vendors, focus on those whose AI specialization aligns with your specific industry challenges—whether that is technical complexity, renewal retention, or self-service scalability.

When you’re selecting a new CPQ vendor, test the AI and automation features it offers. Ask about use cases and customer success stories, too. That way, you’ll find the solution that best fits your organization’s unique needs – and gives you a competitive edge. Ready to find the right CPQ for your needs? Take a look at our CPQ reviews and product comparisons to make an informed decision.