Strategisches Ziel

Um die manuelle Dateneingabe am Frontend der Angebotserstellung zu eliminieren und gleichzeitig die Vertriebsmitarbeiter mit datengestützter Preisintelligenz direkt in SAP CPQ auszustatten, um die Konsistenz, die Abschlussquoten und die Margenleistung zu verbessern.

Herausforderungen

Der Angebotsprozess des Unternehmens sah sich mit zwei unterschiedlichen, aber miteinander verbundenen Problemen konfrontiert, die beide die Vertriebseffektivität bei wachsenden Volumina und zunehmender Komplexität einschränkten:

  • Manuelle Angebotserstellung: Vertriebsmitarbeiter mussten die Produkt-IDs, Beschreibungen und Mengen aus eingehenden Kundenanfragen manuell extrahieren und Zeile für Zeile in SAP CPQ eingeben, was einen zeitaufwändigen und fehleranfälligen Engpass darstellte.
  • Preisentscheidungen ohne Daten: Bei der Konfiguration von Produkten und der Festlegung von Preisen hatten Vertriebsmitarbeiter keine systematische Möglichkeit, historische Verkaufsdaten zu nutzen. Die Preisgestaltung basierte größtenteils auf individuellen Einschätzungen, was zu Inkonsistenzen im gesamten Team führte.
  • Verpasste Margenmöglichkeiten: Ohne Einblick, welche Deals historisch zu welchen Preispunkten gewonnen wurden, waren die Vertreter schlecht positioniert, um Margen zu optimieren oder Verhandlungen selbstbewusst zu führen.
  • Längere Verhandlungszyklen: Ein Mangel an datengestützter Preissicherheit verlängerte die Geschäftszyklen, da die Vertreter Schwierigkeiten hatten, ihre Positionen ohne unterstützende Beweise zu halten.

Lösung

CLARITY implementierte eine zweikomponentige Lösung, die direkt in SAP CPQ integriert ist und sowohl den Engpass bei der Dateneingabe als auch die Lücke bei der Preisgestaltung in einem einzigen, einheitlichen Workflow schließt.

  • Intelligente Dokumentenaufnahme: Benutzer laden Kundenanfragedateien direkt in die Lösungsschnittstelle hoch oder leiten sie weiter. Die Plattform extrahiert automatisch Produkt-IDs, Beschreibungen, Mengen und Geschäftspartnerinformationen, wodurch die manuelle Neueingabe vollständig entfällt.
  • Automatisierte Produkterkennung und -validierung: Die Lösung führt die Erkennung und Validierung jedes Produkts in Echtzeit anhand der Stammdaten des Unternehmens durch, wodurch sichergestellt wird, dass nur genaue, übereinstimmende Artikel zur Angebotserstellung gelangen.
  • Nahtlose SAP CPQ-Angebotserstellung: Validierte Produkte und Mengen werden über die API direkt in SAP CPQ übertragen, wobei sowohl die Erstellung neuer Angebote als auch die Befüllung bestehender Angebote unterstützt wird.
  • ML-gesteuerte Preisempfehlungen: Wenn der KI-Modus ausgewählt ist, analysiert die Preis-Engine mehr als 12 Monate historischer Kundenauftragsdaten und zeigt eine Vergleichstabelle der zuvor konfigurierten und verkauften Produkte, komplett mit Preisen und relevanten Parametern. Empfehlungen werden nur angezeigt, wenn die Konfidenz des Modells einen vereinbarten Schwellenwert überschreitet, um sicherzustellen, dass Vertriebsteams nur hochwertige, vertrauenswürdige Vorschläge erhalten. Bei neuen Produkten ohne ausreichende Historie benachrichtigt das System den Benutzer transparent, anstatt unzuverlässige Schätzungen zu generieren.
  • Side-by-Side-Konfigurationsvergleich: Direkt in SAP CPQ integriert, ermöglicht die Funktion zum Konfigurationsvergleich Vertriebsmitarbeitern, Optionen nebeneinander zu bewerten, einschließlich KI-empfohlener Konfigurationen aus historischen Daten, bevor der optimale Weg ausgewählt und das Angebot fertiggestellt wird.
  • Mensch-in-the-Loop-Design: Während des gesamten Prozesses behält der Vertriebsmitarbeiter die volle Autorität über jede Entscheidung. Die Lösung informiert und unterstützt, sie überschreibt nicht.

Ergebnisse

Die Lösung erzielte messbare Auswirkungen auf die Effizienz der Angebotserstellung, die Preiskonsistenz und die Umsatzentwicklung des Unternehmens:

  • Schnellere Angebotserstellung: Die Zeit für die Angebotserstellung wurde um 73 % reduziert, wodurch Vertriebsmitarbeiter von der manuellen RFQ-Eingabe entlastet wurden und sich auf hochwertigere Aktivitäten konzentrieren konnten.
  • Manuelle Dateneingabe entfällt: Vertriebsmitarbeiter müssen Kundenanfragen nicht mehr manuell in SAP CPQ eingeben, wodurch schätzungsweise 6 Stunden pro Mitarbeiter und Woche eingespart werden.
  • Größere Preiskonsistenz: ML-gesteuerte Empfehlungen reduzieren die Preisvariabilität im gesamten Vertriebsteam, indem Ad-hoc-Urteile durch historisch validierte Referenzpunkte ersetzt werden.
  • Verbesserte Abschlussquoten: Vertriebsmitarbeiter, die über datengestützte Preise verfügen, sind besser in der Lage, Geschäfte beim ersten Angebot abzuschließen, mit einer prognostizierten Verbesserung der Quote-to-Order-Konvertierung um 5 % oder mehr.
  • Margenschutz: Datengestützte Preisgestaltung reduziert unnötige Rabatte und unterstützt stärkere Margen, ohne die Wettbewerbsfähigkeit zu beeinträchtigen.
  • Beschleunigter Umsatzzyklus: Schnellere Angebotserstellung verkürzt die Verkaufszyklen insgesamt. Bei einem monatlichen Volumen von 200 Deals mit einem durchschnittlichen Dealwert von 50.000 US-Dollar führt eine Verbesserung der Gewinnrate um 5 % zu zusätzlichen jährlichen Einnahmen von etwa 6 Millionen US-Dollar.
  • Skalierbare Abläufe: Das Unternehmen kann wachsende Angebotsvolumina ohne proportionale Zunahme des Personalbestands aufnehmen und so das Geschäftswachstum ohne zusätzliche Betriebskosten unterstützen.