Agentenbasiertes CPQ / KI-Angebotserstellung
KI-Agenten, die im Auftrag von Käufern konfigurieren und Angebote erstellen – innerhalb Ihrer markenkontrollierten Regeln und Preisgrenzen. Agentenbasiertes CPQ ist die Configure-Price-Quote-Schicht der agentenbasierten Commerce-Ära.
24/7
Agenten erstellen Angebote rund um die Uhr – innerhalb Ihrer Regeln
100%
Jede Konfiguration regelvalidiert – keine KI-Halluzination im Angebot
Auditierbar
Jede Agentenaktion protokolliert
Die Herausforderung
Käufer bringen KI-Agenten an den Angebotstisch – die meisten CPQ können nicht antworten
Der Wandel zu agentenbasiertem Commerce ist keine Prognose mehr – er prägt heute, wie Käufer und Einkaufsteams arbeiten. KI-Agenten entdecken Produkte, fordern Angebote an, vergleichen Konfigurationen und bestellen im Auftrag menschlicher Käufer. Enterprise-Einkaufsplattformen integrieren Agenten-Quote-Flows direkt in ihre Workflows.
Traditionelle CPQ-Plattformen können diesen Traffic nicht bedienen. Die Oberflächen sind für Menschen ausgelegt, die APIs nicht für autonome Agenten, die strukturierte, validierte Antworten brauchen. Quote-Anfragen von Agenten fallen entweder auf generische Katalogdaten zurück, werden an Vertriebsingenieure weitergeleitet oder schlagen ganz fehl – immer geht der Deal verloren.
Auf der anderen Seite das Risiko: Hersteller, die eine ungebändigte KI direkt an ihre Preise anschließen, riskieren falsche Konfigurationen, regelwidrige Rabatte und markenschädigende Angebote. Die Herausforderung: Agenten ermöglichen und das Geschäft unter Kontrolle halten.
So funktioniert es
So funktioniert agentenbasiertes CPQ in Mercura
Mercura stellt seine Konfigurations-, Preis- und Quote-Engines als agentenbereite Services bereit – designet für autonome Agenten auf Protokollebene. Agenten senden Anfragen in natürlicher Sprache oder strukturiert über dedizierte Agenten-Endpunkte. Mercuras Regel-Engine validiert jede von Agenten vorgeschlagene Konfiguration gegen dieselben Constraints und Kompatibilitätsregeln wie bei menschlichen Konfiguratoren. Preise folgen denselben kundenspezifischen Sätzen, Rabattfreigaben und Margen-Guardrails. Jede Agentenaktion wird mit vollem Kontext protokolliert. Markenkontrollierte Policy-Layer definieren genau, was Agenten dürfen – auf welchen Produkten, mit welchen Rabattgrenzen und welchen Genehmigungsschwellen.
Im Lieferumfang enthalten
Hauptfunktionen
- Agentenbereite Quote-Endpunkte – strukturierte und natürliche Sprache
- Dieselbe Regel-Engine für Agenten und Menschen – keine Policy-Lücke
- Markenkontrollierte Guardrails: Rabattlimits, Genehmigungsschwellen, Produktlisten
- Vollständiger Audit Trail jeder Agentenaktion
- Halluzinationsschutz: nur gültige Katalogprodukte werden zurückgegeben
- Kundenspezifische Preise auch in Agenten-Angeboten
- Genehmigungs-Routing für agenteninitiierte Angebote über Schwellen
- MCP- (Model Context Protocol) und OpenAPI-Integration
Der Unterschied
Agentenbasiertes CPQ: Vorher und nachher
- Agenten-Anfragen scheitern oder fallen auf statische Katalogdaten zurück
- KI auf ein für Menschen designtes CPQ aufgesetzt – Halluzinationsrisiko
- Keine Policy-Schicht zwischen Agenten und Preisen
- Kein Audit Trail – Compliance kann Agentenentscheidungen nicht nachvollziehen
- Deals verloren an Hersteller mit agentenbereiter Infrastruktur
- Agenten konfigurieren, bepreisen und quoten über validierte Endpunkte
- Dieselbe Regel- und Preisbasis für Agenten und Menschen
- Markenkontrollierte Guardrails – Agenten bleiben on-policy
- Jede Agentenaktion protokolliert für Compliance
- Agenten-Traffic zuverlässig bedient – konvertiert statt verloren
Praxisbeispiel
Beispiel: Spezialchemie-Hersteller ermöglicht Einkaufsagenten-Quoting
Ein Spezialchemie-Hersteller erhielt zunehmend Quote-Anfragen von Einkaufsplattformen, die KI-Quoting-Agenten im Auftrag ihrer Unternehmenskunden betrieben. Das bestehende CPQ konnte nicht antworten – Quotes wurden an Vertriebsingenieure weitergeleitet, mit Reaktionszeiten von 24 bis 72 Stunden. Die Agenten warteten nicht und schlossen Deals mit schnelleren Wettbewerbern ab. Nach dem Rollout von Mercuras agentenbasierten CPQ-Endpunkten mit markenkontrollierten Guardrails konnte der Hersteller 89% der Agenten-Anfragen automatisch innerhalb von Sekunden beantworten – innerhalb seiner Preispolitik. Die Win-Rate auf agenteninitiierten Deals verbesserte sich im ersten Quartal um 34%.
Angebotserstellung in 3 Tagen — jetzt in unter 4 Stunden.
Geschäftlicher Nutzen
Warum agentenbasiertes CPQ zählt
Agentenbasierter Commerce verändert, wie B2B-Produkte entdeckt, konfiguriert und gekauft werden. Hersteller, die Agenten als erstklassigen Käuferkanal behandeln – mit derselben Strenge wie ihre menschenfacenden Konfiguratoren – bauen Vorteile in Win-Rate, Reaktionszeit und Markenkonsistenz auf. Wer nicht anpasst, sieht agentengesteuerte Deals an Wettbewerber abwandern.
CPQ für die agentenbasierte Commerce-Ära aufbauen
Buchen Sie eine Demo und sehen Sie, wie Mercuras agentenbasiertes CPQ Konfiguration und Preisgestaltung als agentenbereite, vollständig regulierte Services bereitstellt.
Lassen Sie uns gemeinsam bauen.
Wir ermöglichen es Herstellern, die Produktmodellierung zu beherrschen, den Angebotsprozess zu optimieren, Fehler zu reduzieren und letztendlich maßgeschneiderte Lösungen zu liefern, die Kunden nachfragen.