AI CPQ-solver
Kund angav båbredd och duty cycle. CPQ returnerade fyrtiotvå giltiga configs. Sälj eskalerade ändå till engineering. Mercura AI-solver rankar regelgiltiga alternativ mot angivna mål med rationale team kan overrid:a.
Utmaningen
Kund angav båbredd och duty cycle. CPQ returnerade fyrtiotvå giltiga configs. Sälj eskalerade ändå till engineering.
Tillverkare av traverskranar för produktions- och logistikbåtar konfigurerar spännvidd, kapacitetsklass, krokshöjd, rälshastighet och styrpaket i Mercura CPQ. Regler blockerar inkompatibla trolley- och rälskombinationer. Köpare anger båbredd, erforderlig lyftkapacitet och förväntad duty cycle. CPQ returnerar dussintals regelgiltiga rader som prissätts korrekt.
Innesälj kontaktar application engineering eftersom ingen av fyrtiotvå alternativ tydligt vinner på kostnad, ledtid och golvclearance tillsammans. Säljare väljer tredje config av vana. Kunder får offerter som fungerar på papper men är tyngre eller långsammare än applikationen behöver. Expertbedömning skalar inte när varje förfrågan lämnar bred giltig mängd.
AI CPQ-implementering bootstrappar utkastregler från ERP och spec-uppladdningar. Conversational CPQ parsar köparspråk vid offert. Agentic CPQ styr upphandlingsagent-endpoints. Regelbaserad config avvisar ogiltiga kombinationer men rankar inte giltiga. AI CPQ-solver är annorlunda: Mercura söker regelgiltigt config-utrymme, poängsätter kandidater mot kostnads-, prestanda-, ledtids- och regulatoriska mål ni definierar och returnerar rankade rekommendationer med begriplig rationale sälj granskar före offert skickas.
Förfrågan → config → pris → godkännande → order ska inte köa hos engineering varje gång constraints lämnar mer än ett korrekt svar.
Så här fungerar det
Så fungerar Mercura AI CPQ-solver
Köpare eller säljare anger applikationskrav: spännvidd, kapacitet, duty-klass, clearance-gränser, budgettak eller regulatoriska taggar. Mercura kör rules engine först så endast giltiga configs enter solver-sökning. AI utvärderar kandidater mot viktade mål produktteam konfigurerar. Rankade resultat inkluderar jämförelserationale och konfidensindikatorer. Vid trade-offs visar solver Pareto-optimala alternativ. Säljingenjörer accepterar, justerar eller overrid:ar före pris och offertfrigivning. Historiska godkända configs informerar poängsättning. Mercura ersätter inte regel-authoring, godkännandepolicy eller SME-sign-off på nya applikationer.
Vad som ingår
Vad AI CPQ-solver täcker
- Kravinput mappad till regelgiltig config-sökning
- Multi-objective poängsättning över kostnad, prestanda och ledtid
- Rankade rekommendationer med begriplig jämförelserationale
- Pareto-optimala alternativ vid målkonflikter
- Konfidensindikatorer för kravmatch
- Sälj-gransknings- och override-workflow före offert skickas
- Lärandesignal från godkända configs och utfall
- API-åtkomst för solver-anrop i custom säljsverktyg
Skillnaden
Komplex config före och efter AI-ranking
- Dussintals regelgiltiga configs utan tydlig bästa fit
- Kvalitet beror på vem som hanterar förfrågan
- Komplexa offerter köar hos application engineering
- Self-service stoppar när mer än ett giltigt svar
- Kunder får fungerande men suboptimala specs
- Rankad shortlist från kundkrav i en session
- Samma poänglogik för varje förfrågan och kanal
- Engineering granskar undantag, inte varje multi-option offert
- Self-service når applikationer med många giltiga vägar
- Offerter speglar förklarliga trade-offs för köpare
Verklig tillämpning
Exempel-workflow: kran-config rankad efter spännvidd, duty och ledtid
Traverskran-OEM såg sälj eskalera när båbredd och duty cycle lämnade mer än trettio giltiga Mercura-configs. Efter AI-solver aktiverad angav köpare spännvidd, kapacitetsklass och förväntade picks per timme. Mercura returnerade rankad shortlist med rationale om rälsgvikt, motorpaket och erbjuden ledtid. Sälj accepterade topprekommendation, justerade styrpaket för regional safety-tag och skickade offert utan engineering-callback. Application engineers hanterar endast nya bålayouter.
Affärspåverkan
Varför AI-solver är ranking-intelligens, inte regelersättning
AI CPQ-solver tillför engineering-omdöme vid offerttid när regler ensamma lämnar flera korrekta svar. Kompletterar AI-implementering, säljstyrningsflöden, regelbaserad validering och self-service-configuratorer. Mercura kringgår inte constraint engine eller publicerar utan säljgranskning. Någon måste definiera mål, validera poängsättning efter katalogändringar och äga godkännande på edge cases. Om smärtan är "CPQ säger giltig men ingen vet vilken giltig option offerera", alignerar solver förfrågan, config, pris, godkännande och order med rankade configs team kan försvara för köpare.
Ange spännvidd och duty cycle och granska rankad kran-shortlist före offert skickas
Boka demo och gå kravinput genom regelgiltig sökning, rankade rekommendationer och sälj-override tills engineering-eskalering sjunker på multi-option förfrågningar.
Låt oss bygga tillsammans.
Vi hjälper tillverkare att bemästra produktmodellering, effektivisera offertprocessen, minska fel och leverera skräddarsydda lösningar som kunderna kräver.