Die Zukunft des Finanzwesens mit KI-gestützter CPQ navigieren

Was die Finanzprognosen und -modellierungen betrifft, so geschehen zwei Dinge gleichzeitig:

• Dank des rasanten technologischen Fortschritts wird es immer einfacher, große Mengen an Finanzdaten zu verarbeiten und auf neue Weise zu analysieren.
• Eine zunehmende Anzahl von Variablen beeinflusst die Finanzlandschaft und macht sie komplexer und unvorhersehbarer.

Es ist ein bisschen paradox: Die Technologie entwickelt sich ständig weiter und schafft damit enorme Chancen für Unternehmen, macht aber gleichzeitig alles komplizierter.

Die Vorteile überwiegen jedoch bei weitem die Herausforderungen. Tatsächlich geht die globale Studie von PwC zum Thema künstliche Intelligenz davon aus, dass KI bis 2030 einen Beitrag von 15,7 Billionen US-Dollar zur Weltwirtschaft leisten wird.

CPQ ist zwar per Definition ein Vertriebsinstrument, spielt jedoch eine entscheidende Rolle in der Buchhaltung, der Finanzplanung und bei strategischen Entscheidungen.

Und mit KI ist sie vielleicht die nützlichste Quelle für Finanzdaten, die Ihr Unternehmen nutzen kann.

Der Aufstieg der KI im CPQ-Bereich

Im Kern dient CPQ-Software (Configure, Price, Quote) dazu, Unternehmen bei der Automatisierung der Angebotserstellung für Bestellungen zu unterstützen.

Schauen wir uns die drei Funktionen des CPQ-Prozesses einmal genauer an:

• Konfigurieren – Auswahl von Produktoptionen und Anpassungen, um den Kundenanforderungen gerecht zu werden.
• Preis – Berechnung des genauen Preises für jede Produktkonfiguration und des Gesamtpreises unter Berücksichtigung von Faktoren wie Mengenrabatten, Anpassungen und geografischen Preisunterschieden.
• Angebot – Erstellung eines detaillierten Angebots für den Kunden, das das konfigurierte Produkt oder die konfigurierte Dienstleistung, die Preise und die relevanten Geschäftsbedingungen enthält.

Natürlich gehört noch viel mehr zum Verkaufsprozess dazu. Außerdem entscheiden letztendlich die Wahl des Produkts, die Art und Weise, wie Sie es verkaufen, und der Preis darüber, ob Sie ein nachhaltiges und profitables Unternehmen führen können.

In der Vergangenheit waren Vermutungen und Intuition wichtige Komponenten bei Preisentscheidungen, aber das ändert sich gerade. Mit KI läuft ein Großteil des CPQ-Prozesses entweder automatisch ab oder wird von intelligenten Algorithmen gesteuert.

Dynamische Preisgestaltung

Dynamische Preisgestaltung ist eine Preisstrategie, bei der Unternehmen flexible Preise für Produkte oder Dienstleistungen auf der Grundlage der Echtzeit-Marktnachfrage festlegen. Dabei wird KI eingesetzt, um die Preise als Reaktion auf sich ändernde Marktbedingungen, wie z. B. Schwankungen von Angebot und Nachfrage oder Preisänderungen bei Wettbewerbern, anzupassen.

Dank dynamischer Preisgestaltung kann Ihr CPQ bei der Preisermittlung eine Vielzahl von Faktoren berücksichtigen:

• Kundenhistorie und -verhalten
• Preise der Wettbewerber
• Saisonalität und aktuelle Trends
• Produktverfügbarkeit und Lagerbestände
• Wirtschaftsindikatoren und Marktbedingungen

Fluggesellschaften und Mitfahrzentralen sind zwei Beispiele für Unternehmen, die dieses Modell erfolgreich umgesetzt haben. Ohne KI könnten solche Unternehmen in ihrer heutigen Form schlichtweg nicht existieren, geschweige denn florieren.

Preisoptimierung

Der Preis, den Ihre Kunden sehen, ist nur eine Zahl. Doch die Faktoren, die darin einfließen, sind alles andere als willkürlich. Genau hier spielt KI-gestützte CPQ ihre Stärken voll aus.

Preisoptimierung ist der Prozess, bei dem Daten und Algorithmen genutzt werden, um einen Preis zu ermitteln, der den Gewinn maximiert und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit und die Nachfrage aufrechterhält. Wenn man es richtig macht, findet man den goldenen Mittelweg zwischen zu hoch und zu niedrig – so lässt man weder Gewinn liegen noch schreckt man Kunden durch überhöhte Preise ab.

Obwohl die Verantwortung für die Festlegung des Preises und der Struktur bei Ihren Vertriebs-, Marketing- und Finanzleitern liegt, erleichtert KI die fundierte Entscheidungsfindung erheblich.

Beispielsweise nutzt Oracle CPQ KI und maschinelles Lernen, um eine Vielzahl von Faktoren zu analysieren und die beste Preisstruktur für jedes Geschäft zu empfehlen.

Personalisierte Empfehlungen

Guided Selling ist eine Standardfunktion in praktisch jedem CPQ-System. KI und maschinelles Lernen heben dieses Konzept auf die nächste Stufe.

Algorithmen für maschinelles Lernen können unzählige Konfigurationsoptionen schnell durchsuchen, um die für jeden Kunden am besten geeigneten Lösungen zu ermitteln (unter Anwendung fortschrittlicher Regeln). Dadurch werden der Zeitaufwand und die Komplexität dieses Prozesses erheblich reduziert.

Mithilfe von KI kann Ihr CPQ-System sogar Kundendaten und frühere Interaktionen analysieren, um personalisierte Produktempfehlungen und Konfigurationen bereitzustellen. Wenn Sie komplexe Produkte verkaufen, wie beispielsweise mehrstufige SaaS-Lösungen oder maßgeschneiderte Waren, kommen Sie auf diese Weise einer präzisen Angebotserstellung näher.

Und dank Natural Language Processing (NLP) können Kunden ihre Anforderungen in ihren eigenen Worten beschreiben, und das Tool versteht sie trotzdem. Es kann diese Informationen nutzen, um Empfehlungen und personalisierte Angebote zu erstellen.

CPQ revolutioniert die Finanzprognose.

Vertriebsautomatisierung ist das übliche Verkaufsargument für CPQ-Software. Der wahre Wert liegt jedoch in der Fülle an historischen Vertriebsdaten, die Ihre Vertriebsabteilung durch deren Einsatz generiert.

Ihr CPQ kennt Ihren gesamten Vertriebsprozess von Anfang bis Ende – wie lange er dauert, wer daran beteiligt ist und welche Schritte erforderlich sind, um den Abschluss zu erzielen. Es weiß auch, welche Kundengruppen eher zum Kauf bereit sind und welche Konfigurationen in der Regel den größten Umsatz generieren.

Diese ultra-granularen Einblicke in die Umsatzentwicklung führen nicht zu Durchschnittsprognosen, die Sie nur in der Vorstandsetage verwenden können. Sie schaffen die Voraussetzungen für prädiktive Analysen in Ihrer gesamten Finanzlandschaft. 

Hier sind einige Beispiele, wie die KI von CPQ Ihrem Finanzteam dabei helfen kann, dynamischere und umsetzbare Finanzprognosen zu erstellen:

Neigungsmodellierung

Neigungsmodelle prognostizieren die Wahrscheinlichkeit, mit der ein Kunde auf eine bestimmte Preis- oder Marketingstrategie reagiert – beispielsweise auf Produktbündel, Sonderangebote und andere Maßnahmen, die zu Käufen, Upgrades oder Cross-Selling anregen.

Mithilfe von Predictive Analytics und maschinellem Lernen aus CPQ- und CRM-Daten bewerten Neigungsmodelle potenzielle zukünftige Handlungen Ihrer Kunden und Interessenten. Basierend auf deren Präferenzen und historischem Verhalten können sie vorhersagen, welche Ihrer angebotenen Optionen zu einem erfolgreichen Verkauf führen werden.

Darüber hinaus können Sie diese Modelle auf bestimmte Kundenprofile zuschneiden. Und Sie können verschiedene Strategien und Ansätze testen, um herauszufinden, welche für die jeweilige Zielgruppe am besten funktionieren.

Leerzeichenanalyse

Der Begriff „White Space“ bezeichnet potenzielle Möglichkeiten für Wachstum, Upselling und Cross-Selling bei Ihren bestehenden oder ehemaligen Kunden. Mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens wird Ihr bestehender Kundenstamm analysiert, um Zusammenhänge zwischen Kunden, deren Branchen und deren bestehenden Produkten aufzudecken.

Auf dieser Grundlage kann es die Wahrscheinlichkeit prognostizieren, mit der diese Kunden neue Produkte kaufen werden. Ihr Kundendienstteam kann diese Informationen nutzen, um sich auf Chancen mit hoher Wahrscheinlichkeit zu konzentrieren und so mehr Geschäfte abzuschließen.

Lead Scoring

Obwohl Lead Scoring eine KI-gesteuerte CRM-Funktion ist, hängt ihre Genauigkeit stark davon ab, ob ihre Algorithmen mit ausreichenden Daten aus CPQ trainiert werden.

Die Integration von CPQ und CRM verbindet die Punkte zwischen Vertriebszyklusdaten, Produktinteraktion und Customer Lifetime Value. Wenn Sie die Customer Journey jedes Kunden von A bis Z abbilden können, werden die prognostizierten Werte und Konversionswahrscheinlichkeiten aus Ihrem Lead-Scoring-System wesentlich genauer.

Abwanderungsprognose

Einige CPQ-Plattformen analysieren für Sie Umsatzzahlen und Kundenabwanderungsraten, sodass Sie Muster erkennen, den Umsatz pro Produkt und pro Segment prognostizieren und diese Daten dann als Grundlage für Ihre Kundenbindungsstrategie nutzen können.

PROS Smart CPQ ist ein perfektes Beispiel dafür. Mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen bietet die Plattform Einblick in alle Faktoren, die die Kundenabwanderung beeinflussen. Sie benachrichtigt Sie, wenn sich rückläufige Muster wie Preissensibilität abzeichnen. Diese Informationen können Sie nutzen, um proaktive Maßnahmen zur Bindung Ihrer gefährdeten Kunden zu ergreifen.

Hochwertige Prognosen

Natürlich sind die hochrangigen Prognosen, die Sie in Vorstandssitzungen und Führungskräftetreffen verwenden, längerfristige Vorhersagen. Sie basieren jedoch auf Daten, die oft veraltet oder zu allgemein sind, um genaue Vorhersagen zu treffen.

Durch den Einsatz von KI können Unternehmen anpassungsfähige, genaue Prognosen erstellen, die ein breiteres Spektrum an Variablen berücksichtigen als herkömmliche Methoden.

Beispielsweise sind KI-Prognosemodelle nicht durch die Menge, Art oder Qualität der Daten begrenzt, die sie analysieren können. Dadurch können sie sowohl interne Leistungsvariablen als auch externe Faktoren wie makroökonomische Bedingungen, Markttrends und sogar Wettereinflüsse auf das Geschäft berücksichtigen.

Marktführer im Bereich Preisgestaltung setzen auf KI-gestützte CPQ-Lösungen für eine datengestützte Entscheidungsfindung.

Dank der Datentransparenz und der Analysefunktionen von CPQ können Führungskräfte in den Bereichen Vertrieb, Marketing und RevOps taktische Entscheidungen treffen, die auf einem umfassenden Überblick basieren.

Durch die Kombination aller Verkaufsdatenpunkte, die sich auf Ihre Preisstrategie auswirken – wie Kundensegmentierung, Wettbewerbsinformationen, Produktkosten und Markttrends – bietet CPQ einen ganzheitlichen Überblick über Ihr Unternehmen.

Sehen wir uns einige fortgeschrittene Methoden an, mit denen Preismanager KI-gestützte CPQ-Lösungen nutzen können, um ihren Entscheidungsprozess zu steuern:

Rentabilitätsanalyse und -optimierung

Preisgestaltungsteams können CPQ nutzen, um die Zahlungsbereitschaft eines Kunden vor der Festlegung der Preise genau zu ermitteln. Sie können es aber auch für Gewinn- und Verlustanalysen sowie für die risikobereinigte Preisgestaltung einsetzen.

Wenn ein Kunde beispielsweise bereit ist, x % mehr für ein zusätzliches Produkt oder eine zusätzliche Funktion zu zahlen, wie wirkt sich das auf Ihre Marge aus? Und wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass Sie den Auftrag erhalten, wenn Sie dieses Angebot machen?

KI-gestützte CPQ-Lösungen können erkennen, welche Produkte das größte Upselling-Potenzial haben und welche das höchste Risiko einer Margenverringerung bergen. Auf Grundlage dieser Erkenntnisse können Sie fundierte Entscheidungen hinsichtlich Ihrer Preisstrategie treffen, um maximale Rentabilität zu erzielen.

Dynamische Rabattierung

Herkömmliche Methoden wie Tabellenkalkulationen reichen nicht aus, um verborgene Muster und Unstimmigkeiten bei der Preisgestaltung, bei Rabatten und bei der Geschäftsgröße für verschiedene Kunden und Produkte aufzudecken. Hier kommen KI und maschinelles Lernen ins Spiel, indem sie es Preismanagern ermöglichen, die Wirksamkeit bestehender Rabattstrategien kritisch zu bewerten.

Dies wird erreicht, indem die Korrelation zwischen dem Umfang der Geschäfte und den angebotenen Rabatten analysiert und Anomalien aufgedeckt werden, bei denen aufgrund geschickter Verhandlungstaktiken der Kunden möglicherweise unverhältnismäßig hohe Rabatte gewährt wurden.

Ein herausragendes Produkt in diesem innovativen Bereich ist Salesforce Einstein, das für seine Fähigkeit bekannt ist, optimale Kaufpreise auf der Grundlage des genauen Standorts vorherzusagen.

Preissegmentierung

Die Preissegmentierung (auch Preisdiskriminierung genannt) ist eine mikroökonomische Preisstrategie, bei der für verschiedene Kunden oder Segmente unterschiedliche Preise für Produkte oder Dienstleistungen festgelegt werden. In der Regel werden diese Preise durch die Analyse historischer Transaktionsdaten ermittelt.

KI- und maschinelle Lerntechnologien sind in der Lage, Preissensitivitäten nach Segmenten zu identifizieren und Vertriebs- und Umsatzmanagern wertvolle Empfehlungen zu geben. Ihre Genauigkeit bei der Vorhersage der Zahlungsbereitschaft von Kunden verbessert sich jedoch erheblich, wenn sie Zugang zu hochwertigen Vertriebs- und Transaktionsdaten haben.

Daher ist die Integration automatisierter, segmentbezogener Preisvorschläge in CRM- und CPQ-Systeme entscheidend für erfolgreiche Preissegmentierungsstrategien.

Analyse von Preisen, Absatzmengen und Produktmix

Der Einsatz von KI und maschinellem Lernen zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Transaktionsdaten – wie Preisgestaltung, Umsatz und Produkttrends – ist wohl die wichtigste Funktion fortschrittlicher CPQ-Analysetools.

Die Herausforderung besteht darin, Schwankungen bei Preisen, Volumen und Produktmix innerhalb der Transaktionsdaten zu entschlüsseln. Die Zusammenführung von Daten für die Analyse und das Verständnis von Schwankungen auf benutzerfreundliche Weise hat sich für viele als komplex erwiesen.

Ein System, das sich durch die erfolgreiche Integration von Transaktions- und Produktmixdaten mit KI auszeichnet, ist Vendavo. Es behebt die Probleme hinsichtlich der Benutzerfreundlichkeit, die andere Preisoptimierungslösungen bisher behindert haben.

Dieser innovative Ansatz ermöglicht eine dynamische Preisoptimierung, die auf die lokalen Marktbedingungen, das Wettbewerbsumfeld und internationale Faktoren zugeschnitten ist. So nutzte beispielsweise Corning Optical Communications den KI-gestützten Profit Analyzer von Vendavo, um Möglichkeiten zur Steigerung von Preisen, Margen und Gewinnen zu identifizieren, was bereits im ersten Jahr zu einer deutlichen Umsatzsteigerung von 10 Millionen US-Dollar führte.

Was die Zukunft für KI-gestützte CPQ-Software bereithält

KI und maschinelles Lernen werden sich weiterentwickeln, und die CPQ-Branche wird zu den Hauptnutznießern gehören. Von Warnmeldungen zu Geschäftsrisiken über dynamische Preisgestaltung und Strategien zur Geschäftsoptimierung bis hin zu Erkenntnissen über Volumen und Produktmix – all dies wird in fortschrittliche KI-gestützte CPQ-Analysetools integriert werden.

Und da KI immer zugänglicher und skalierbarer wird, können Unternehmen jeder Größe sie nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt zu verschaffen.

Allerdings stehen die Finanzabteilungen vor einigen Herausforderungen:

• Datenqualität und Genauigkeit
• Integration in bestehende Systeme
• Veränderungsmanagement und Lernkurve

Über diese Herausforderungen bei der Implementierung hinaus gibt es praktische Überlegungen wie Datensicherheit und das Management von Erwartungen hinsichtlich dessen, was KI innerhalb von CPQ-Systemen leisten kann. Unternehmen müssen vorsichtig und strategisch vorgehen und sicherstellen, dass die Einführung der Technologie spezifische geschäftliche Herausforderungen angeht.

Dennoch lohnt sich die Investition für Finanzverantwortliche, die ihren Gewinn steigern und gleichzeitig das Risiko für die Gewinnmarge verringern möchten, auf jeden Fall. Mit KI-gestütztem CPQ können Unternehmen datengestützte Entscheidungen treffen, die Umsatz und Rentabilität verbessern, Kundenbeziehungen stärken und nachhaltiges Wachstum fördern.