AI CPQ-solver
Kunde indtastede båbredde og duty cycle. CPQ returnerede toogfyrre gyldige configs. Salg eskalerede stadig til engineering. Mercura AI-solver rangerer regelgyldige optioner mod angivne mål med rationale team kan overstyre.
Udfordringen
Kunde indtastede båbredde og duty cycle. CPQ returnerede toogfyrre gyldige configs. Salg eskalerede stadig til engineering.
Producent af overhead brokraner til produktions- og logistikbåse konfigurerer spændvidde, kapacitetsklasse, krogshøjde, skinnehastighed og styringspakke i Mercura CPQ. Regler blokerer inkompatible trolley- og skinnekombinationer. Køber indtaster båbredde, påkrævet løftekapacitet og forventet duty cycle. CPQ returnerer dusinvis regelgyldige linjer der prissættes korrekt.
Indendørs salg kontakter application engineering fordi ingen af toogfyrre optioner tydeligt vinder på omkostning, leveringstid og guldclearance sammen. Sælgere vælger tredje config af vane. Kunder modtager tilbud der virker på papir men er tungere eller langsommere end applikationen behøver. Ekspertvurdering skalerer ikke når hver forespørgsel efterlader bred gyldig mængde.
AI CPQ-implementering bootstrapper udkastregler fra ERP og spec-uploads. Conversational CPQ parser købersprog ved tilbud. Agentic CPQ styrer indkøbsagent-endpoints. Regelbaseret config afviser ugyldige kombinationer men rangerer ikke gyldige. AI CPQ-solver er anderledes: Mercura søger regelgyldigt config-rum, scorer kandidater mod omkostnings-, ydeevne-, leveringstids- og regulatoriske mål I definerer og returnerer rangerede anbefalinger med forståelig rationale salg gennemgår før tilbud sendes.
Forespørgsel → config → pris → godkendelse → ordre bør ikke stå i kø hos engineering hver gang constraints efterlader mere end ét korrekt svar.
Sådan fungerer det
Sådan fungerer Mercura AI CPQ-solver
Købere eller sælgere indtaster applikationskrav: spændvidde, kapacitet, duty-klasse, clearance-grænser, budgetloft eller regulatoriske tags. Mercura kører rules engine først så kun gyldige configs enter solver-søgning. AI evaluerer kandidater mod vægtede mål produktteam konfigurerer. Rangerede resultater inkluderer sammenligningsrationale og konfidensindikatorer. Ved trade-offs viser solver Pareto-optimale alternativer. Salgsingeniører accepterer, justerer eller overstyrer før pris og tilbudsfri givelse. Historiske godkendte configs informerer scoring. Mercura erstatter ikke regel-authoring, godkendelsespolitik eller SME-sign-off på nye applikationer.
Hvad er inkluderet
Hvad AI CPQ-solver dækker
- Kravinput mappet til regelgyldig config-søgning
- Multi-objective scoring over omkostning, ydeevne og leveringstid
- Rangerede anbefalinger med forståelig sammenligningsrationale
- Pareto-optimale alternativer ved målkonflikter
- Konfidensindikatorer for kravmatch
- Salgs-review- og override-workflow før tilbud sendes
- Læringssignal fra godkendte configs og udfald
- API-adgang til solver-kald i custom salgsværktøjer
Forskellen
Kompleks config før og efter AI-ranking
- Dusinvis regelgyldige configs uden klar bedste fit
- Kvalitet afhænger af hvem der håndterer forespørgsel
- Komplekse tilbud i kø hos application engineering
- Self-service stopper når mere end ét gyldigt svar
- Kunder modtager fungerende men suboptimale specs
- Rangeret shortlist fra kundekrav i én session
- Samme scoringlogik for hver forespørgsel og kanal
- Engineering gennemgår undtagelser, ikke hvert multi-option tilbud
- Self-service når applikationer med mange gyldige stier
- Tilbud afspejler forklarlige trade-offs for køber
Praktisk anvendelse
Eksempel-workflow: kran-config rangeret efter spændvidde, duty og leveringstid
Overhead kran-OEM så sælgere eskalere når båbredde og duty cycle efterlod mere end tredive gyldige Mercura-configs. Efter AI-solver aktiveret indtastede køber spændvidde, kapacitetsklasse og forventede picks pr. time. Mercura returnerede rangeret shortlist med rationale om skinnevægt, motorpakke og tilbudt leveringstid. Sælger accepterede topanbefaling, justerede styringspakke for regionalt safety-tag og sendte tilbud uden engineering-callback. Application engineers håndterer kun nye bålayouts.
Forretningseffekt
Hvorfor AI-solver er ranking-intelligens, ikke regelersættning
AI CPQ-solver tilføjer engineering-dømmekraft ved tilbudstid når regler alene efterlader flere korrekte svar. Supplerer AI-implementering, salgsvejledningsflows, regelbaseret validering og self-service-configuratorer. Mercura omgår ikke constraint engine eller publicerer uden salgsreview. Nogen skal definere mål, validere scoring efter katalogændringer og eje godkendelse på edge cases. Hvis smerten er "CPQ siger gyldig men ingen ved hvilken gyldig option tilbyde", aligner solver forespørgsel, config, pris, godkendelse og ordre med rangerede configs team kan forsvare over for køber.
Indtast spændvidde og duty cycle og gennemgå rangeret kran-shortlist før tilbud sendes
Book demo og gå kravinput gennem regelgyldig søgning, rangerede anbefalinger og salgs-override indtil engineering-eskalering falder på multi-option forespørgsler.
Lad os konfigurere sammen.
Vi giver virksomheder mulighed for at lave produktmodellering, strømline tilbudsprocessen, reducere fejl og i sidste ende levere de skræddersyede løsninger, som kunderne efterspørger.