Solucionador CPQ con IA
Cliente introdujo ancho bahía y ciclo servicio. CPQ devolvió cuarenta y dos configs válidas. Comercial aún escaló a ingeniería. Solucionador IA Mercura ordena opciones rule-valid contra objetivos declarados con razonamiento que su equipo puede anular.
AI solver · runtime
Requirements → rules first → ranked pick
1 · Customer requirements
2 · Rules engine runs first
Only valid configs continueVALID
Enter the search
BLOCKED BY RULE
Trolley T4 + rail R2
3 · Goal weighting
4 · Ranked recommendation · rep can override
Scores are illustrative · every row already passed the rules engine
El reto
Cliente introdujo ancho bahía y ciclo servicio. CPQ devolvió cuarenta y dos configs válidas. Comercial aún escaló a ingeniería.
Fabricante puentes grúa para bahías fabricación y logística configura vano, clase capacidad, altura gancho, velocidad carril y paquete control en Mercura CPQ. Reglas bloquean combinaciones carro y riel incompatibles. Comprador introduce ancho bahía, capacidad elevación requerida y ciclo servicio esperado. CPQ devuelve decenas de líneas rule-valid que precian correctamente.
Ventas interna aún contacta ingeniería aplicaciones porque ninguna de cuarenta y dos opciones gana claramente en coste, plazo y clearance suelo juntos. Comerciales eligen tercera config por hábito. Clientes reciben presupuestos válidos en papel pero más pesados o lentos de lo que la aplicación necesita. Criterio experto no escala cuando cada consulta deja amplio conjunto válido.
Implementación CPQ IA bootstrapea borradores reglas desde ERP y specs. CPQ conversacional parsea lenguaje comprador al presupuestar. CPQ agéntico gobierna endpoints agente procurement. Configuración basada reglas rechaza combinaciones inválidas pero no ordena válidas. Solucionador CPQ IA es otra cosa: Mercura busca espacio config rule-valid, puntúa candidatos contra coste, rendimiento, plazo y objetivos regulatorios que usted define, y devuelve recomendaciones ordenadas con razonamiento en lenguaje claro que comerciales revisan antes de enviar presupuesto.
Consulta → configuración → precio → aprobación → pedido no debería hacer cola en ingeniería cada vez que restricciones dejan más de una respuesta correcta.
Cómo funciona
Cómo funciona el solucionador CPQ IA Mercura
Compradores o comerciales introducen requisitos aplicación: vano, capacidad, clase servicio, límites clearance, techo presupuesto o etiquetas regulatorias. Mercura ejecuta motor reglas primero para que solo configs válidas entren en búsqueda solucionador. IA evalúa candidatos contra objetivos ponderados que producto configura: coste, rendimiento, plazo y prioridades cumplimiento. Resultados ordenados incluyen razonamiento comparativo e indicadores confianza. Cuando hay trade-offs, solucionador muestra alternativas Pareto-óptimas. Ingenieros ventas aceptan, ajustan o anulan recomendaciones antes precio y envío presupuesto. Configs aprobadas históricas informan puntuación. Mercura no sustituye autoría reglas, política aprobación ni sign-off SME en aplicaciones novedosas.
Rules first
Validity comes before ranking
Illustrative flow · numbers vary by catalog
Customer requirements
Span · capacity · duty class
Rules engine
Incompatible combinations removed
Valid configurations
Dozens may remain
AI ranking
Scored against configured goals
Ranked recommendation
Rep reviews, accepts or overrides
Who decides what
Rules decide validity. AI ranks the valid set.
Rules engine
Is this configuration allowed?
Deterministic constraints from your published rules. The solver never bypasses them.
AI solver
Which valid option fits best?
Ranks rule-valid options against goals your team configures, with rationale reps can review.
Trade-offs
When goals conflict, the tension stays visible
Illustrative demo data · every point is a rule-valid configuration
Pareto-optimal alternative
VFD hoist · stock rail
No other valid option is better on both cost and lead time, so it stays on the shortlist.
Reps review and can override before quote send.
Qué incluye
Qué cubre el solucionador CPQ IA
01Requirements
- Entradas requisito mapeadas a búsqueda config rule-valid
- Acceso API para llamadas solucionador en herramientas venta custom
02Score
- Puntuación multi-objetivo coste, rendimiento y plazo
- Señal aprendizaje desde configs aprobadas y resultados
03Rank
- Recomendaciones ordenadas con razonamiento comparativo claro
- Alternativas Pareto-óptimas cuando objetivos entran en conflicto
- Indicadores confianza de ajuste a requisitos
04Review
- Flujo revisión y override comercial antes envío presupuesto
La diferencia
Configuración compleja antes y después ranking IA
Comercial elige en amplio conjunto válido
- 01 Decenas configs rule-valid sin mejor ajuste claro
- 02 Calidad depende de qué ingeniero o comercial atiende consulta
- 03 Presupuestos complejos en cola ingeniería aplicaciones
- 04 Autoservicio se detiene cuando hay más de una respuesta válida
- 05 Clientes reciben especificaciones válidas pero subóptimas
Con solucionador IA Mercura
- 01 Shortlist ordenada desde requisitos cliente en una sesión
- 02 Misma lógica puntuación en cada consulta y canal
- 03 Ingeniería revisa excepciones, no cada presupuesto multi-opción
- 04 Autoservicio llega a aplicaciones con muchos caminos válidos
- 05 Presupuestos reflejan trade-offs explicables al comprador
Aplicación real
Ejemplo flujo: grúa ordenada por vano, servicio y plazo
OEM grúas vio comerciales escalar cuando ancho bahía y ciclo servicio dejaban más de treinta configs Mercura válidas. Tras activar solucionador IA, comprador introdujo vano, clase capacidad y picks por hora esperados. Mercura devolvió shortlist ordenada con razonamiento sobre peso riel, paquete motor y plazo presupuestado. Comercial aceptó recomendación top, ajustó paquete control por etiqueta seguridad regional y envió presupuesto sin callback ingeniería. Ingenieros aplicación atienden solo layouts bahía novedosos.
Impacto en el negocio
Por qué el solucionador IA es inteligencia ranking, no sustituto de reglas
Solucionador CPQ IA añade criterio ingeniería al presupuestar cuando reglas solas dejan múltiples respuestas correctas. Complementa implementación asistida IA, flujos de venta orientada, validación basada reglas y configuradores autoservicio. Mercura no omite motor restricciones ni publica recomendaciones sin revisión comercial. Alguien debe definir objetivos, validar puntuación tras cambios catálogo y poseer aprobación en casos borde. Si dolor es «CPQ dice válido pero nadie sabe qué opción válida presupuestar», solucionador alinea consulta, configuración, precio, aprobación y pedido con configs ordenadas que su equipo puede defender ante comprador.
Business impact
Clearer best-fit choices
Rule-valid options are ranked against the goals your product team configures.
Rules stay in charge
Only valid configurations enter the search; the constraint engine is never bypassed.
Explainable and overridable
Reps review the rationale and can adjust or override before quote send.
AI lifecycle map
Two different jobs: bootstrap the CPQ model from existing data, then rank valid configurations at quote time
Build time
AI drafts. Your team approves before publish.
Existing data
ERP · specs · price book
AI draft
Implementación CPQ asistida por IA
Human review
Ready for review
Published rules
Rules engine
Runtime
Rules decide validity. AI ranks what is valid.
Requirements
Customer inputs
Rules engine
Valid set first
AI ranking
Solucionador CPQ con IA
Rep review
Accept or override
Published rules from build time become the rules engine that gates every runtime recommendation
Rules-valid set · ranked for rep review
Introduzca vano y ciclo servicio y revise shortlist grúa ordenada antes de enviar presupuesto
Reserve demo y recorra entrada requisitos hasta búsqueda rule-valid, recomendaciones ordenadas y override comercial hasta que escalado ingeniería baje en consultas multi-opción.
Hablemos de tu proceso de venta.
Ayudamos a los fabricantes para que dominen el modelado de productos, agilicen el proceso de presupuestación, reduzcan los errores y, en última instancia, ofrezcan las soluciones personalizadas que exigen los clientes.