Konversationelles CPQ
Käufer beschreiben in einfacher Sprache, was sie brauchen. Mercura löst die Anfrage gegen Ihren Katalog auf, validiert sie gegen Ihre Regeln und gibt ein echtes, kalkuliertes, gültiges Angebot zurück – keine KI-Halluzination.
Natürliche Sprache
Käufer beschreiben Bedarf – kein Konfigurator-Training nötig
Echte Angebote
Gegen Regeln und Preise validiert – nie halluziniert
Mehrfach-Dialog
Rückfragen, bis die Spezifikation vollständig ist
Die Herausforderung
Konfigurator-Oberflächen sind Reibung – Käufer wollen ihren Bedarf beschreiben
Ein traditioneller Konfigurator zwingt den Käufer in eine Abfolge: Produktfamilie wählen, Modell auswählen, Optionsset wählen, Parameter setzen, Ergebnis sehen. Für erfahrene Käufer ist das in Ordnung; für gelegentliche Käufer oder Einkäufer, die kategorienübergreifend arbeiten, ist es Reibung, die Angebote verzögert und die Abbruchquote erhöht.
Käufer erwarten zunehmend, mit B2B-Katalogen so zu interagieren wie mit Konsumenten-KI-Assistenten – indem sie das gewünschte Ergebnis in natürlicher Sprache beschreiben. „Ich brauche einen 60 W warmweißen Downlight mit IP65 für eine Parkgarage“, nicht ein vierstufiger Konfigurator-Flow.
Der naive Ansatz – einen generischen Chatbot an einen Produktkatalog anschließen – scheitert. Chatbots halluzinieren Produkte, die nicht existieren, übersehen Kompatibilitätsregeln, geben falsche Preise zurück und schaffen markenschädigende Interaktionen. Die Konversationsebene muss fest mit Regel- und Preis-Engine verbunden sein, damit das Erlebnis kommerziell tragfähig ist.
So funktioniert es
So funktioniert konversationelles CPQ in Mercura
Mercuras konversationelles CPQ kombiniert eine LLM-Oberfläche mit strenger Bindung an Regel- und Preis-Engines. Käufereingaben in natürlicher Sprache – „Ich brauche einen 60 W warmweißen Downlight mit IP65“ – werden in strukturierte Konfigurationsanfragen geparst. Die Konfiguration wird dann gegen den tatsächlichen Katalog aufgelöst und von der Regel-Engine validiert: inkompatible Kombinationen abgelehnt, fehlende Pflichtattribute via Rückfrage ergänzt – nur Konfigurationen, die der Katalog wirklich liefern kann, werden präsentiert. Preise folgen der Standard-Preis-Engine. Am Ende sieht der Käufer ein normales, gültiges, kalkuliertes Angebot.
Im Lieferumfang enthalten
Hauptfunktionen
- Natürlichsprachige Eingabe – Käufer beschreiben in eigenen Worten
- Strenge Bindung – jede Antwort gegen echten Katalog validiert
- Mehrfach-Dialog – Rückfragen bei unvollständiger Spezifikation
- Halluzinationsschutz – kein Produkt oder Preis zurückgegeben, den der Katalog nicht stützt
- Kundenspezifische Preise automatisch in konversationellen Angeboten
- Substitutionsvorschläge bei nicht verfügbarer exakter Übereinstimmung
- Einbettbares Konversations-Widget – passt in jedes Portal oder Shop
- Mehrsprachig – Käufer interagieren in ihrer bevorzugten Sprache
Der Unterschied
Konversationelles CPQ: Vorher und nachher
- Käufer müssen Konfigurator-Flow lernen, bevor sie ein Angebot anfordern
- Gelegenheitskäufer brechen Konfiguratoren ab
- Generische KI-Chatbots halluzinieren Produkte
- Konversations-Experimente scheitern in der Compliance-Prüfung
- Konversations-Traffic geht an einfacher zu bedienende Wettbewerber
- Käufer beschreiben in einfacher Sprache – kein Training nötig
- Jede konversationelle Antwort in echten Regeln und Preisen verankert
- Mehrfach-Dialog vervollständigt die Spezifikation
- Markensicher by Design – keine Halluzinationen beim Käufer
- Konversationskanal konvertiert Käufer, die manuell nicht konfiguriert hätten
Praxisbeispiel
Beispiel: Leuchtenhersteller gewinnt Spezifizierer-Traffic
Ein Leuchtenhersteller verkaufte komplexe Gewerbeleuchten über einen Konfigurator auf der Website. Analytics zeigte, dass 41% der Spezifizierer – Architekten, Lichtplaner, Elektroinstallateure – den Konfigurator innerhalb der ersten drei Schritte abbrachen. Interviews ergaben: Spezifizierer wollten die Leuchte beschreiben – „60 W warmweiß, IP65, 0–10 V Dimmung, 80 mm Ausschnitt“ – statt durch ein mehrstufiges Formular zu navigieren. Nach dem Rollout von Mercuras konversationellem CPQ konnten Spezifizierer ihren Bedarf in natürlicher Sprache äußern; Mercuras Regel-Engine löste die Anfrage in eine echte, verfügbare Leuchte auf und präsentierte innerhalb von Sekunden ein kalkuliertes Angebot. Die Abbruchrate fiel auf 12%, die durchschnittliche Quote-Bearbeitungszeit für Spezifizierer-Traffic von 36 Stunden auf 4 Minuten.
Angebotserstellung in 3 Tagen — jetzt in unter 4 Stunden.
Geschäftlicher Nutzen
Warum konversationelles CPQ zählt
Konversationelle Oberflächen sind, wie eine Käufergeneration heute erwartet, mit komplexen Produkten zu interagieren. Ein Konfigurator, der einen UI-Flow erzwingt, verliert die Käufer, die ihren Bedarf in einem Satz beschrieben hätten. Der Unterschied zwischen konversationellem CPQ und einem Chatbot ist nicht die KI – sondern die Bindung zwischen KI und Regel-Engine. Diese Bindung macht konversationelles CPQ kommerziell sicher, markenkonsistent und vertrauenswürdig genug, um Frontdoor zum Hersteller-Katalog zu sein.
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Wir ermöglichen es Herstellern, die Produktmodellierung zu beherrschen, den Angebotsprozess zu optimieren, Fehler zu reduzieren und letztendlich maßgeschneiderte Lösungen zu liefern, die Kunden nachfragen.