Derfor giver CPQ systemer flere kunder hurtigere

Når du sælger komplekse modulære produkter, kan CPQ systemerne give dine kunder noget, du ikke kan opnå med andre systemer - nøgleordet er 'pristransparens', altså at kunden kan se produktet sammen med prisen med det samme. 

Flere flere studier – herunder f.eks. fra Harvard Business Review 2019 peger på købsinteressen stiger markant når virksomheden leverer pristransparens til kunden.

Kunder ønsker ikke at vente dage på et tilbud.
De vil kunne se produkt og pris i sammenhæng – med det samme og ofte helst uden at afgive kontaktinformationer og tale med en sælger for, at komme frem til et løsningsforslag.

Ifølge Consumer Trends Report 2022 er kunder markant mere tilbøjelige (87%) til at handle hos virksomheder, der kan levere tydelig og øjeblikkelig pristransparens. Transparens skaber tryghed, tillid og fremdrift i beslutningen.

Problemet opstår når du sælger et komplekst modulært produkt

Når du sælger modulære produkter – fx siloer, solcelleanlæg, maskiner, terrasser, facader, trapper eller hegn – kan kunden ikke bare se produkt og pris med det samme.

Hver løsning du sælger kræver typisk:

  • Individuel og skræddersyet tilpasning af jeres løsning
  • Tekniske afhængigheder
  • Dynamisk prisberegning
  • Ofte interne godkendelser

Det gør pristransparens vanskelig – og ofte langsommelig. Og netop her kan salget tabes, hvis det er for besværligt, eller en konkurrent hurtigere og nemmere kan levere pristransparens.

Løsningen: CPQ (Configure, Price, Quote) system

Et CPQ-system gør det muligt for kunden – eller sælgeren – at konfigurere løsningen digitalt og se:

  • Valgmuligheder i realtid
  • Tekniske begrænsninger håndteret automatisk
  • Opdaterede overslagspriser
  • Visualiseringer og tegninger

Det reducerer kompleksiteten, øger gennemsigtigheden og forkorter vejen fra interesse til beslutning.Hvad viser analyserne om effekten af et system?

Implementering af CPQ i virksomheder med komplekse produkter opnår typisk:

  • 20–30 % flere salg
  • 50-100% flere købsforespørgsler
  • Op til 90 % reduktion i salgstid
  • Frigørelse af 300–2.000 arbejdstimer årligt, afhængigt af virksomhedens størrelse
  • 200–500 % bedre salgskonvertering af marketing-leads, fordi prisen er synlig og behovet er afklaret tidligere

Det betyder, at effekten ikke kun ligger i systemet – men i hele købskæden.

Kort fortalt får kunden adgang til:

  • Selvbetjening og øjeblikkelig pristransparens
  • Overblik og kontrol
  • Hurtigere beslutning

CPQ kan anvendes både:

  • B2C – direkte på hjemmeside eller sammen med en webshop
  • B2B – for forhandlere, faste kunder eller internt salg

CPQ systemer med AI

Vi tilbyder at bruge AI, hvor, og når det er relevant. Når vi udvikler CPQ systemer, hvor dine kunder skal kunne selvbetjene sig selv, og få rigtige valide prisoverslag, er det vigtigt, at du kan stole på at prisen/resultatet er korrekt uden personlig involvering. Derfor anbefaler vi IKKE AI til at styre disse dele af dit tilbudssystem:

  • prisberegning
  • rabatlogik
  • produktkompatibilitet
  • variantvalg
  • krav, der er juridiske eller certificerede
  • Billeder, der skal være korrekte, og ikke kun indikative

Præcise udregninger skal ske fra regelfaste lookup styrede CPQ-moduler, så der ikke sker fejl.

Ved at integrere AI direkte i CPQ-platformen skabes en ny generation af salgsværktøjer, hvor teknologien ikke kun automatiserer.

Vi bruger f.eks. AI til at skabe fotorealistiske billeder, som kan give kunden et klart billede af, hvordan et produkt kan komme til at se ud i det ønskede miljø. Det behøver ikke være helt nøjagtigt for at give kunden en klar forståelse af resultatet, hvorfor vi kan leve med at det ikke er helt nøjagtigt i denne fase af tilbudsprocessen.

Dette billede er et eksempel på, hvordan en kunde på sitet nemt vil kunne uploade et billede af et køkken og se, hvordan køkkenet ser ud, med et andet gulv en producent sælger.

Vores teknologi kan tilpasses til et utal af formål, her er 2 eksempler:

 

Selv om AI er utroligt stærkt på mange områder, kan det Ikke bruges til realtids tilbudsgivning i selvbetjeningsløsninger.

Her er en tabel, der gennemgår fordele og ulemper mellem AI og lookup baserede CPQ systemer. 

AI i CPQ vs. Traditionel lookup-baseret CPQ

Kategori AI-drevet CPQ Lookup- & varenummer-baseret CPQ
Brugeroplevelse Meget intuitiv. AI forstår kundens behov i naturligt sprog og guider automatisk. Kræver udfyldelse af faste felter og valg fra lister. Mere teknisk for slutkunder.
Fejlhåndtering AI opdager ofte fejl og konflikter, før kunden gør. Kan foreslå korrekte alternativer. Afhænger af manuelle valideringsregler. Fejl kan slippe igennem, hvis regler ikke dækker alt.
Tilpasning af tilbud Kan generere skræddersyede beskrivelser, billeder, tegninger og dokumenter. Tekster og uddata er standardiserede og ikke personlige.
Læring over tid Bliver smartere jo mere data og feedback den får. Statisk. Systemet bliver kun bedre, hvis man manuelt opdaterer regler, priser og skabeloner.
Kompleksitet i konfiguration Kan håndtere meget komplekse valg, så længe AI’en kan “forstå” kundens input. Meget stærk til komplekse regler, men kun når de er defineret på forhånd — ingen fleksibel fortolkning.
Nøjagtighed i beregninger AI bør ikke stå for prisen – den skal give anbefalinger, mens CPQ beregner. 100 % regelfast, deterministisk og revisionssikkert.
Omkostning ved vedligehold Lavere over tid, fordi AI reducerer behov for regelændringer. Højere, fordi produktstruktur, varenumre og regler skal opdateres manuelt.
Hastighed i tilbudsgivning Hurtigere: AI forklarer, kvalificerer og indsamler info automatisk. Afhænger af brugerens forståelse og korrekt udfyldelse.
Kvalitet af tilbudsdokumenter Kræver personlig validering. AI kan skrive professionelle tekster og lave visualiseringer. Korrekt, leverer beregnede standardiserede resultater og tegninger fra konfigurationen.
Skalerbarhed Kan nemt udvides til nye produkter med naturlige beskrivelser. Skal tilføjes manuelt med nye varenumre, regler og tabeller.
Dataindsamling og indsigt AI kan analysere mønstre og give anbefalinger, f.eks. populære konfigurationer. Begrænset til traditionel rapportering og faste parametre.
Afhængighed af struktur Mindre afhængig af faste datamodeller – AI fortolker. Meget afhængig af tabeller, struktur og korrekt masterdata.
Risiko Risiko for forkerte resultater, hvis AI’en ikke er korrekt trænet eller promptet. Velegnet til processer med inddragelse af personlig validering. Meget lav risiko — systemet regner rigtigt, og laver kun det, der er defineret og godkendt. Velegnet til automatisering
Konfigurationsfrihed Meget høj – AI kan foreslå løsninger baseret på kontekst. Lav til middel – brugeren er begrænset af faste valgmuligheder.