Modul AI Case Request2Offer
Warum dieses Modul:
AI Use Cases für mehr Umsatz, mehr Kunden oder höhere Effizienz gibt es in Katalogen, die Relevanz für ihr Unternehmen haben wir im Modul BB A1 AI Brainstorming besprochen. Lassen Sie uns konkret werden. Die Nutzung von AI im Request2Offer-Prozess bietet zahlreiche Vorteile, die den gesamten Ablauf effizienter, schneller und präziser machen.
Hier sind die wichtigsten Vorteile:
Automatisierung und Geschwindigkeit
- AI kann Anfragen (Requests) automatisch analysieren und passende Angebote generieren, wodurch die Bearbeitungszeit drastisch verkürzt wird.
- Intelligente Algorithmen können Angebotserstellung in Echtzeit durchführen, basierend auf vorgegebenen Parametern und historischen Daten.
Präzision und Konsistenz
- AI reduziert menschliche Fehler, indem sie standardisierte Formate und vordefinierte Kriterien für Angebotskalkulationen verwendet.
- Durch maschinelles Lernen kann AI kontinuierlich optimieren, um die besten Preise und Bedingungen anzubieten.
Kostenreduktion
- Durch Automatisierung können Ressourcen für repetitive und manuelle Aufgaben eingespart werden.
- Schnellere Angebotsprozesse ermöglichen eine effizientere Nutzung von Vertriebsteams, da diese sich auf strategische Aufgaben konzentrieren können.
Bessere Entscheidungsfindung durch Datenanalyse
- AI kann historische Angebotsdaten analysieren, um Trends zu identifizieren und optimalere Preismodelle zu entwickeln.
- Predictive Analytics hilft dabei, die Wahrscheinlichkeit eines Vertragsabschlusses vorherzusagen und das Angebot entsprechend anzupassen.
Personalisierte Angebote
- KI-gestützte Systeme können Kundenpräferenzen analysieren und maßgeschneiderte Angebote erstellen.
- Dynamische Preisgestaltung ermöglicht eine flexible Anpassung basierend auf Nachfrage und Marktbedingungen.
Nachhaltigkeit und Compliance
- AI kann Nachhaltigkeitsrichtlinien und ESG-Kriterien (Environmental, Social, Governance) in den Angebotsprozess integrieren.
- Automatische Compliance-Prüfungen sorgen dafür, dass Angebote den gesetzlichen und unternehmensspezifischen Richtlinien entsprechen.
Integration in bestehende Systeme
- AI kann nahtlos in ERP-, CRM- und andere Geschäftssysteme integriert werden, um durchgängige Prozesse zu ermöglichen.
- API-basierte Lösungen ermöglichen eine einfache Anbindung an externe Datenquellen zur besseren Angebotskalkulation.
Fazit
Der Einsatz von AI im Request2Offer-Prozess führt zu einer erheblichen Effizienzsteigerung, höherer Genauigkeit und Kosteneinsparungen. Unternehmen können schneller und präziser auf Kundenanfragen reagieren, während gleichzeitig die Qualität und Personalisierung der Angebote verbessert wird.
Abbruchkriterium: Nach den ersten beiden Beratertagen können wir Ihnen sagen, ob der AI Case die Chance auf werthaltige Umsetzung im derzeitigen technologischen Umfeld hat.
Wie im vorhergehenden Modul werden wir im Vorfeld prüfen, ob eine Chance auf finanzielle staatliche Förderung vorliegt.
Wie wir das Modul gestalten:
Für das Modul AI CaseDev wollen wir 5 Beratertage einsetzen. Wir haben Request2offer als TOP UseCase ausgewählt.
Ein AI Retrieval-Augmented Generation (RAG)-System kann den Request2Offer-Prozess effizient optimieren, indem es strukturierte und unstrukturierte Daten kombiniert, um hochwertige und personalisierte Angebote zu generieren. Hier ist eine mögliche Umsetzung:
1. Architektur eines AI RAG für Request2Offer
- Retrieval (Abruf relevanter Informationen): Durchsucht und extrahiert relevante Daten aus Wissensquellen (z. B. Unternehmensdatenbanken, Produktkataloge, Preislisten, Kundenhistorie).
- Augmented Generation (KI-gestützte Angebotserstellung): Nutzt die abgerufenen Daten, um mithilfe eines LLM (Large Language Model) automatisierte, präzise und personalisierte Angebote zu generieren.
2. Umsetzungsschritte in einem AI-RAG-System
Schritt 1: Datenquellen & Wissensbasis
- Strukturierte Daten: ERP-Systeme, CRM, Produktkataloge, Preislisten, frühere Angebote
- Unstrukturierte Daten: E-Mails, Kundenanfragen, technische Dokumentationen, Marktanalysen
- Externe Quellen: Lieferantenportale, ESG-Vorgaben, Marktdaten
Schritt 2: Retrieval – Relevante Information finden
- Anfrageanalyse: AI analysiert die Kundenanfrage, erkennt relevante Parameter (z. B. Menge, Spezifikationen, Budget).
- Vektorsuche: Ein RAG-System durchsucht die Wissensbasis, um passende Produktinformationen, frühere Angebote oder Kundenhistorien zu finden.
- Datenanreicherung: Es ergänzt fehlende Informationen aus internen oder externen Quellen.
Schritt 3: Augmented Generation – Angebotserstellung
- Personalisierte Textgenerierung: Das LLM nutzt die extrahierten Daten, um ein maßgeschneidertes Angebot in natürlicher Sprache zu erstellen.
- Dynamische Preisgestaltung: AI kann Rabatte oder individuelle Konditionen je nach Kundenhistorie vorschlagen.
- Mehrsprachige Unterstützung: Automatische Generierung des Angebots in der gewünschten Sprache.
Schritt 4: Optimierung & Feedbackschleifen
- KI-gestützte Validierung: AI prüft das Angebot auf Konsistenz, Compliance und ESG-Richtlinien.
- Feedback-Loop: Das System lernt aus Kundenreaktionen (angenommene/abgelehnte Angebote) und optimiert zukünftige Angebotserstellungen.
- Integration in Workflows: Automatisierte Bereitstellung des Angebots via CRM oder E-Mail.
3. Vorteile der AI-RAG-gestützten Request2Offer-Lösung
Bessere Angebotsqualität → Datengetriebene & personalisierte Angebote
Schnellere Reaktionszeiten → Echtzeit-Analyse & -Generierung
Optimierte Preisgestaltung → Dynamische Anpassung basierend auf Markt- & Kundendaten
Compliance & ESG-Integration → Automatische Prüfung von Standards & Vorschriften
4. Fazit: Zukunftssicherer Request2Offer-Prozess
Ein AI-RAG-System kombiniert:
Datenbank-Lösung: Eine Vektordatenbank (z. B. Pinecone, Weaviate, FAISS) speichert relevante Dokumente und ermöglicht schnelle semantische Suchen.
Beispiel: Kunde fragt nach einer nachhaltigen Hosting-Lösung. AI sucht nach vergleichbaren Angeboten, prüft ESG-Kriterien und wählt das beste Paket basierend auf Preis-Leistungs-Verhältnis.
Beispiel 1: „Sehr geehrte/r [Kundenname], basierend auf Ihrer Anfrage zu nachhaltigem Hosting haben wir Ihnen ein optimales Angebot zusammengestellt, das unseren ESG-Standards entspricht und eine 99,99% Verfügbarkeit garantiert."
Beispiel 2: AI erkennt, dass personalisierte Rabatte die Conversion-Rate um 15 % steigern, und passt die Angebotsstrategie an.
Automatisierte Angebotserstellung
Ein AI-RAG-System kombiniert leistungsfähige Datenabfragen mit generativer AI, um den Request2Offer-Prozess effizienter, intelligenter und kundenorientierter zu gestalten. Es ermöglicht eine maßgeschneiderte, datengestützte und nachhaltige Angebotserstellung, die Unternehmen hilft, wettbewerbsfähig zu bleiben.
Technologien für die Umsetzung: LangChain (für RAG-Workflow), OpenAI/GPT (für LLM), FAISS/Pinecone (für Vektorsuche), ERP/CRM-Integration (z. B. SAP, Salesforce).
Methoden-Set und Quellen
Welche Quellen und Methoden wir einsetzen: Wir nutzen interne und externe Datenquellen je nach Aufgabenstellung. Ihre internen Daten sind das wichtigste. ggf. finden oder kaufen wir externe Daten zum Training der Modelle. Im Rahmen des ETL-Prozesses überführen wir Daten vorzugsweise in PDF oder connectieren SQL über API. AI-Architekturen werden in AI-RAG-Strukturen umgesetzt und in einem Workflow eingebettet. für Agentenarbeit zu derartigen Themen. Für den Workflow design erstellen wir ein BPMN2-Modell.
Methodisch nutzen wir ein strukturierte PromtEnginieringVerfahren, welches eine moderierte Bearbeitung eines Fachthemas erleichtert Im Projekt verfahren wir streng agil, das das gesamte Thema Inch. AI-Umsetzung komplex ist. Somit sind unsere Beratertage als Sprint konzipiert, in Reviews bewerten wir das Zwischenergebnis auf Wirksamkeit. Da gibt es auch mal einen Schritt zurück !
Ergebnispotenziale des Beratungsmoduls
In einem Abschlussbericht wird die Methode, die gesammelten Informationen mit Quellenverzeichnis, Das Workflow- und Prozessdesign und das Ergebnis dargestellt. Folgende Gliederungspunkte können Sie erwarten:
