Configure-to-Order, CPQ
Cibele Castro
6. Januar 2025
In der heutigen dynamischen Geschäftswelt erwarten Kunden gerade im B2B-Bereich von ihren Handelspartnern zunehmend nicht nur technisch optimal passende Produkte, sondern auch umfangreiche Unterstützung bei deren Auswahl. Klassische merkmalsbasierte Konfiguratoren sind zwar durchaus imstande, basierend auf umfangreichem Beziehungswissen auch sehr komplexe Produkte fehlerfrei anzubieten. Allerdings erfordern diese in solchen Fällen meist auch nicht unerhebliches Fachwissen von den Personen, die sie benutzen.
Die merkmalsbasierte Konfiguration auf Basis von Beziehungswissen ist eine Methode in CPQ-Systemen, bei der Produkte durch die gezielte Auswahl von Merkmalen (z. B. Größe, Leistung, Material) individuell konfiguriert werden. Hinterlegte Regeln und Abhängigkeiten – das sogenannte Beziehungswissen – stellen sicher, dass nur technisch machbare und kompatible Kombinationen möglich sind. Dies verhindert Fehler, optimiert den Konfigurationsprozess und ermöglicht eine effiziente, kundenindividuelle Produkterstellung.
Um auch Anwender abzuholen, die nicht tief in die Materie des zu konfigurierenden Produktes eingearbeitet sind, kommen häufig integrierte Auslegungswerkzeuge zum Tragen. Diese stellen nicht primär die technischen Eigenschaften des Produkts in den Vordergrund, sondern den konkreten Anwendungsfall des Kunden: Soll beispielsweise eine Pumpe ausgelegt werden, stellen Druck und Volumenstrom sowie das zu fördernde Medium entscheidende Größen zur Dimensionierung dar.
Auslegungstools (engl.: Sizing) dienen innerhalb eines CPQ-Systems zur automatischen Berechnung der optimalen Produktkonfiguration basierend auf Kundenanforderungen. Dabei werden technische Parameter wie Leistung oder Kapazität berücksichtigt, um eine passende und wirtschaftliche Lösung zu finden. Das System stellt sicher, dass nur realisierbare Optionen angeboten und direkt mit Preis und Verfügbarkeit versehen werden.
Während in der Fluid-Fördertechnik erfahrene Ingenieure wenig Probleme haben, alle relevanten Details diesbezüglich in einen Konfigurator einzugeben, um eine passende Produktauswahl zu erhalten, stellt dies für eher fachfremde Personen unter Umständen eine signifikante Hürde dar. Führt ein in den Konfigurator integriertes Auslegungstool den Anwender jedoch anhand von konkreten Praxisfällen indirekt zu passenden Antworten, können auch ohne Kenntnis der konkreten Zahlenwerte geeignete Lösungen vorgeschlagen werden.
Von modernen CPQ-Systemen (Configure Price Quote) werden derartige alternative Ansätze zum Erschließen weiterer Kundengruppen bereits out-of-the-box in einem Online-Workflow unterstützt. Hierbei können Produktmanager oder sonstige Know-How Träger beim Anbieter problemlos selbst entsprechende Auslegungstools aufsetzen. Entgegen der verbreiteten Meinung, dass hierfür größere Entwicklungsarbeiten erforderlich seien, liegt die Kunst vielmehr darin, zunächst die Herangehensweise der Anwender, die von der Auslegung angesprochen werden sollen, möglichst genau zu analysieren.
Wer diese “Hausaufgaben” gewissenhaft erledigt, hat meist bereits das Handwerkszeug erarbeitet, um eine geführte Auslegung in seine “klassischen” (merkmalsbasierten) Konfiguratoren zu integrieren. Im Falle des eingang genannten Pumpen-Konfigurators würde statt Druck und Volumenstrom beispielsweise nach Branche (z. B. Wohnungsbau) und Anwendungsfall (z. B. Regenwasseraufbereitung) gefragt, wodurch die Pumpen auch für weniger in diesem Bereich versierte Anwender zugänglich werden.
Das Fazit? Komplexität beherrschen kann also auch einmal ganz anders funktionieren, indem nicht die technisch hochdetaillierte Konfiguration für den Spezialisten geboten wird, sondern bewusst ein “Deckmantel der Vereinfachung” in Form einer Führung von eher fachfremden Personen als Auslegungstool ohne Steuererklärungs-Charme die Untiefen abdeckt und dennoch sicher zum Ziel eines passenden Produkts führt.
ANDREAS HÜLLER
product manager
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