Wie lässt sich die Angebotserstellung automatisieren?
Die Angebotserstellung lässt sich automatisieren, indem wiederkehrende Arbeitsschritte, Informationsquellen und Entscheidungen zu einem durchgängigen digitalen Prozess verbunden werden.
Moderne KI kann zusätzlich Kundenanfragen und Dokumente analysieren, vorhandenes Unternehmenswissen einbeziehen und Mitarbeitende bei der Erstellung und Bewertung eines Angebots unterstützen.
Entscheidend ist dabei nicht, sofort den gesamten Angebotsprozess zu automatisieren. Erfolgreiche Projekte beginnen mit der Frage: Wo entstehen heute die größten Zeitverluste und welche Tätigkeiten wiederholen sich bei nahezu jedem Angebot?
Warum ist die Angebotserstellung häufig noch so manuell?
In vielen Unternehmen sind die notwendigen Informationen längst digital vorhanden.
Das Problem: Sie befinden sich an unterschiedlichen Stellen.
Kundeninformationen liegen im CRM, Artikel und Preise im ERP, technische Unterlagen im Dokumentenmanagement, Lieferanteninformationen im Einkauf und wichtige Erfahrungswerte häufig in E-Mails, Excel-Dateien oder den Köpfen erfahrener Mitarbeitender.
Für ein neues Angebot müssen diese Informationen immer wieder zusammengetragen werden.
Bei komplexen Angeboten entsteht dadurch eine Kette manueller Arbeitsschritte:
Anfrage prüfen → Informationen suchen → technische Klärung → Lieferanten anfragen → Preise ermitteln → kalkulieren → abstimmen → freigeben → Angebot erstellen.
Genau hier setzt die Automatisierung an.
Schritt 1: Den bestehenden Angebotsprozess verstehen
Bevor automatisiert wird, sollte zunächst der tatsächliche Ablauf betrachtet werden.
Dabei interessieren weniger theoretische Prozessmodelle als die tägliche Praxis.
Typische Fragen sind:
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Wie kommt eine Kundenanfrage ins Unternehmen?
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Welche Informationen werden zuerst benötigt?
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Wo suchen Mitarbeitende nach diesen Informationen?
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Welche Abteilungen werden beteiligt?
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Welche Entscheidungen wiederholen sich?
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Wo entstehen Rückfragen?
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Welche Freigaben sind notwendig?
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Wo entstehen die längsten Wartezeiten?
-
Welche Tätigkeiten erfolgen heute noch manuell?
Dadurch werden die Stellen sichtbar, an denen Automatisierung tatsächlich wirtschaftlichen Nutzen erzeugen kann.
Schritt 2: Kundenanfragen automatisch erfassen
Der automatisierte Angebotsprozess beginnt mit dem Eingang der Kundenanfrage.
Anstatt Informationen manuell aus E-Mails, Formularen oder Dokumenten zu übernehmen, können diese automatisch erfasst und strukturiert werden.
KI kann dabei helfen, unstrukturierte Inhalte zu verstehen und beispielsweise relevante Informationen zu erkennen:
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Kunde
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Produkt oder Leistung
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Mengen
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technische Anforderungen
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gewünschte Liefertermine
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besondere Anforderungen
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beigefügte Dokumente
Fehlende Informationen können unmittelbar erkannt und zur weiteren Klärung markiert werden.
Damit beginnt die Automatisierung bereits, bevor ein Mitarbeitender den Vorgang bearbeitet.
Schritt 3: Vorhandene Informationen automatisch zusammenführen
Anschließend werden die benötigten Informationen aus bestehenden Unternehmenssystemen eingebunden.
Dazu können beispielsweise gehören:
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ERP
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CRM
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Dokumentenmanagement
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Produktdaten
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Preislisten
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Lieferantendaten
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frühere Angebote
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abgeschlossene Aufträge
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technische Dokumentationen
Wichtig ist dabei: Diese Systeme müssen nicht ersetzt werden.
Eine Automatisierungsplattform kann als verbindende Prozessschicht fungieren und die jeweils benötigten Informationen für den Angebotsvorgang zusammenführen.
Schritt 4: Vorhandenes Unternehmenswissen nutzen
Hier beginnt der Übergang von klassischer Workflow-Automatisierung zu intelligenter Angebotserstellung.
Bei einer neuen Anfrage kann geprüft werden:
Gab es einen vergleichbaren Fall bereits?
Existieren ähnliche Angebote, Projekte oder Produkte, können diese als Grundlage für die neue Anfrage dienen.
Dadurch werden Erfahrungen aus früheren Vorgängen wiederverwendbar.
Statt jedes Angebot bei null zu beginnen, entsteht ein Prozess, der systematisch auf vorhandenem Wissen aufbaut.
Schritt 5: Technische und kaufmännische Entscheidungen vorbereiten
Bei komplexen Angeboten reicht es nicht, lediglich Daten zusammenzuführen.
Es müssen Entscheidungen getroffen werden.
Beispielsweise:
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Welche Produktvariante eignet sich?
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Welche Komponenten werden benötigt?
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Muss ein Lieferant angefragt werden?
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Welche Einkaufspreise sind relevant?
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Welche Kalkulationsgrundlage gilt?
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Welche Marge ist angemessen?
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Ist eine besondere Freigabe notwendig?
Regelbasierte Automatisierung kann eindeutige Standardfälle selbstständig bearbeiten.
KI kann darüber hinaus Informationen bewerten, Zusammenhänge erkennen und Entscheidungsvorschläge vorbereiten.
Der verantwortliche Mitarbeitende behält dabei die Kontrolle über kritische Entscheidungen.
Schritt 6: Lieferanten und Einkauf integrieren
Gerade bei kundenspezifischen Produkten ist die Angebotserstellung häufig eng mit dem Einkauf verbunden.
Lieferantenanfragen können automatisiert erzeugt, versendet und anschließend strukturiert verarbeitet werden.
Rückmeldungen zu:
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Preisen,
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Verfügbarkeiten,
-
Lieferzeiten,
-
Materialien
können unmittelbar dem jeweiligen Angebotsvorgang zugeordnet werden.
Dadurch werden manuelle E-Mail-Kommunikation und Übertragungsfehler reduziert.
Schritt 7: Kalkulation und Angebot vorbereiten
Sind die erforderlichen technischen und kaufmännischen Informationen vorhanden, kann die Kalkulation vorbereitet werden.
Die Plattform kann beispielsweise:
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vorhandene Preise übernehmen,
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aktuelle Lieferanteninformationen berücksichtigen,
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Kalkulationsregeln anwenden,
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historische Werte zum Vergleich heranziehen,
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Abweichungen markieren,
-
Margen überprüfen.
Aus diesen Informationen entsteht anschließend ein Angebotsentwurf.
Der Mitarbeitende muss das Angebot nicht mehr von Grund auf erstellen, sondern prüft und ergänzt einen bereits vorbereiteten Vorgang.
Schritt 8: Freigaben automatisieren
Nicht jedes Angebot benötigt dieselbe Freigabe.
Standardfälle können anhand definierter Regeln automatisch weiterverarbeitet werden.
Nur wenn beispielsweise:
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Margengrenzen unterschritten werden,
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ungewöhnliche Konditionen auftreten,
-
technische Sonderfälle bestehen,
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besonders hohe Auftragswerte erreicht werden,
wird eine zusätzliche Freigabe erforderlich.
Damit konzentrieren sich Führungskräfte und Experten auf die tatsächlichen Ausnahmen.
Schritt 9: Angebot automatisch erstellen und versenden
Nach Abschluss der Prüfung kann das Angebotsdokument automatisch erzeugt werden.
Kundendaten, Positionen, Preise, Lieferbedingungen und weitere Informationen werden aus dem Prozess übernommen.
Nach der finalen Freigabe kann das Angebot versendet und der Status des Vorgangs zentral verfolgt werden.
Damit endet der digitale Prozess nicht bei der Kalkulation, sondern reicht bis zum fertigen Kundenangebot.
Was sollte automatisiert werden – und was nicht?
Das Ziel sollte nicht darin bestehen, möglichst viele Tätigkeiten vollständig durch KI zu ersetzen.
Entscheidend ist die richtige Aufgabenteilung.
Gut automatisierbar sind beispielsweise:
Datenerfassung, Informationssuche, Dokumentenerstellung, Standardprüfungen, Statusverfolgung und regelbasierte Freigaben.
KI kann besonders unterstützen bei:
Dokumentenanalyse, Suche nach vergleichbaren Fällen, Informationsbewertung, Plausibilitätsprüfung und Entscheidungsvorbereitung.
Beim Menschen bleiben insbesondere:
komplexe technische Entscheidungen, außergewöhnliche Kundenanforderungen, strategische Preisentscheidungen und die Bewertung besonderer Risiken.
So entsteht kein vollautomatischer „Black Box“-Prozess, sondern eine intelligente Zusammenarbeit zwischen Mensch und Technologie.
Welchen Effekt hat die Automatisierung?
Der größte Effekt entsteht nicht durch einen einzelnen automatisierten Arbeitsschritt.
Er entsteht dadurch, dass Wartezeiten, Suchzeiten und Übergaben zwischen verschiedenen Abteilungen reduziert werden.
Ein industrielles Praxisprojekt zeigt das Potenzial: Durch die Digitalisierung und Automatisierung eines komplexen Angebots- und Beschaffungsprozesses konnte die Angebotsdurchlaufzeit von bis zu 7–10 Tagen auf 3–4 Tage reduziert werden. Interne Abstimmungen und Rückfragen gingen um geschätzt 30–40 % zurück. Gleichzeitig wurden bei komplexen Angeboten etwa 2–3 Arbeitsstunden pro Vorgang eingespart.
Auf 250 bis 300 komplexe Angebote pro Jahr hochgerechnet entsprach dies einem Potenzial von etwa 500 bis 900 eingesparten Arbeitsstunden jährlich.
Muss man dafür die gesamte IT-Landschaft verändern?
Nein.
Gerade darin liegt ein wichtiger Vorteil eines schrittweisen Ansatzes.
ERP, CRM, DMS und weitere Fachanwendungen können bestehen bleiben. Die Automatisierung verbindet diese Systeme und orchestriert den Angebotsprozess über Systemgrenzen hinweg.
Dadurch kann mit einem klar abgegrenzten Pilotprozess begonnen werden, ohne zunächst ein großes ERP- oder Transformationsprojekt durchführen zu müssen.
Wie startet man am besten?
Der Einstieg sollte klein und messbar sein.
Ein geeigneter Pilotprozess besitzt idealerweise drei Eigenschaften:
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Hoher manueller Aufwand: Mitarbeitende verbringen viel Zeit mit Recherche, Datenerfassung oder Abstimmung.
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Wiederkehrende Abläufe: Ein wesentlicher Teil des Prozesses folgt vergleichbaren Mustern.
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Messbarer Nutzen: Durchlaufzeit, Arbeitsstunden oder Fehler lassen sich vor und nach der Automatisierung vergleichen.
Auf dieser Grundlage kann zunächst ein Teilprozess automatisiert und anschließend schrittweise erweitert werden.
SmartFlow AI: Vom Workflow zur intelligenten Angebotserstellung
SmartFlow AI verbindet die einzelnen Schritte zu einem durchgängigen Angebotsprozess.
Die Plattform integriert bestehende Unternehmenssysteme, automatisiert wiederkehrende Abläufe und schafft die Grundlage dafür, Unternehmenswissen und KI direkt innerhalb der Angebotserstellung einzusetzen.
Dabei kann die Einführung schrittweise erfolgen: von der klassischen Prozessautomatisierung bis zur KI-gestützten Analyse und Entscheidungsvorbereitung.
Wo steckt das größte Potenzial in Ihrem Angebotsprozess?
Häufig lässt sich bereits anhand weniger Prozessschritte erkennen, wo erhebliche Zeitverluste entstehen.
In unserem Angebots-Check betrachten wir gemeinsam den bestehenden Ablauf und identifizieren:
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manuelle Tätigkeiten,
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Such- und Wartezeiten,
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Medienbrüche,
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wiederkehrende Entscheidungen,
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vorhandene Datenquellen,
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mögliche KI-Anwendungen.
Das Ergebnis ist eine erste Einschätzung, welche Bereiche sich für einen Pilotprozess eignen und wo der größte wirtschaftliche Nutzen zu erwarten ist.
