当CPQ家族混入AI血统——配置推荐是个更玄乎的能力

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也是一篇查了很久资料、做了点research的文章，的确是小众领域，但如果对您有启发有帮助，麻烦文末右下角点个赞，谢谢来自各位同行的鼓励。

业务场景需求

根据业务特点，繁多的SKU、构造复杂的产品、复杂的解决方案等等，都可能有数百、上千甚至上万的产品配置组合。

这种情况下，无论是在准备报价的客户经理以及销售团队，还是想选择产品配置的客户方人员，都是艰巨而且容易搞错的事情（更难的还有，如何把业务需求和技术配置对应匹配起来）

举个栗子，来个通俗点的C端场景吧，具体工业业界应用各位可以套用到自家的场景上对应一下（肯定会比这个例子复杂）：

我们来分析下这个场景和需求：

传统解决方案及带来的问题

在传统CPQ解决方案中，解决方法已经清晰可见：

1.实现配置项之间的依赖、互斥关系

简称业务要啥我配置啥，配置工作量大了没关系，用得时候不用选这么多就好；

2. 实现关联推荐

比如某些CPQ产品就会设置特定的配置项会影响产品配置，选择了特定配置项之后，某些产品为必选、某些产品为推荐可选；另有一些解决方案是设置产品间关联……这种方式又可以用来折腾up-selling和cross-selling；

3.引导式销售

通过配置业务端常见选项，通过类似问卷或者数个问题的形式，快速推荐一些预设好的产品or配置，同样配置量很大，难以快速反应市场需求。

毫无疑问，基于规则的CPQ有助于帮助确定产品或者服务的最佳配置，但是掩盖不了一些问题（和CRM，ERP等项目实施类似，一旦步入深水区，都会出现的问题）：

问题在哪？

实施贵：

1块钱的软件费用，可能需要断断续续地补上1到3块钱的实施费用。

配置繁：

要从CPQ系统持续挖掘价值，就得有人一直持续维护系统中的产品、配置、规则、定价……而这些配置复杂度通常都蛮高。

推广难：

和电子邮箱、OA或者协同工具不同，CPQ在集团企业内的不同业务线的模式通常很难直接复制推广；同时基于销售人员的使用场景和系统实现，推广至渠道伙伴甚至是电商客户的难度很大。

认可低：

业务人员主观上拒绝使用系统，而是希望有懂业务懂技术懂配置的工程师来帮忙……和CRM遇到的困难极其类似。

现代智能CPQ的解决方法和价值

可能需要基于AI的技术替换传统CPQ

在当今瞬息万变的技术市场中，基于AI的新技术正在取代旧应用旧方法。具体来说，基于AI的数字知识顾问机器人可以完成一些神奇的事情。

我们可以询问企业几个问题：

您是否看到CPQ规则没有定期更新？

将CPQ扩展到您的渠道合作伙伴和客户是否太昂贵？

您的CPQ系统是否只允许您选择产品，却没有为买家提供最佳解决方案的建议？

除了高端工程人才以外，您的CPQ系统是否对所有人都太难用？

如果大部分回答都是“是”，也许重新考虑下升级CPQ？

比起单独的CPQ，更需提供完整价值：

没有任何产品是单独出售的，但是传统CPQ产品和实施，没有建议客户与相关第三方产品（硬件、软件、服务、租赁）的价值链融合并构建完整的解决方案。

当代供应商将展示其产品如何与解决方案的其他组件融合，以满足客户的技术和业务目标。在结合其他互补的第三方产品和服务的完整解决方案的背景下展示供应商的产品，对于展示供应商的价值主张至关重要。基于AI的推荐引擎和顾问可以解决此问题，但常规CPQ无法解决。

简单的CPQ产品选择器是缺乏意义的：

企业必须帮助解决客户面临的实际业务问题。公司必须赋能客户采购人员做出更明智的决策。CPQ通常是为了允许用户“选择产品”和“选项”而构建的，但它忽略的却是解决客户的业务问题：

帮助客户根据其业务需求（例如总拥有成本、重要目标参数、环境限制等）确定最佳解决方案

处理每种类型的客户购买旅程（新购、附加购买、续订……），通过应用程序解决每种类型的客户旅程问题。

供应商必须帮助买家权衡每种类型的客户旅程的总拥有成本和预计成果。也许是未来的AI Knowledge Based Advisors可以做更多的事情——向买方提供了要购买的产品列表，该产品列表包括同时满足其技术和业务要求的完整解决方案。

最终，通过AI优化每个单独的报价，根据给定客户的需求推荐最佳的产品、定价和配置，改善引导式销售的结果。和统计分析BI集成后，也许可以进一步跟踪定价和盈利表现，构建持续学习成长的机器学习模型系统。

相关专家的建议，从建立完善数据集开始、逐渐推动至可视化趋势和关联度分析，然后可以分步建设AI建议能力，将对数据的理解转化可操作的信息，避免下意识的偏见获得隐藏的关联信息。

看起来冰雪逐渐开始融化了，这潭水开始解冻流淌了，可以下水了……

Reference

How To Drive More CPQ Sales With AI In 2020

It’s Time to Get Your Feet Wet with AI and CPQ | A5

CPQ++ for Manufacturing Industries | In Mind Cloud