2026年工业电商与数字销售基准报告

2026 工业电子商务与数字销售基准报告 来自50家工业、生命科学和医疗保健制造商和供应商的数字渠道的150个B2B买家旅程的洞察 探索报告 执行摘要 B2B采购商面临的数字之旅与其需求的复杂性不匹配。他们不是遇到清晰性，而是面对庞大的目录、静态的规格表和碎片化的路径，让他们感到困惑和沮丧。其结果是采购商的信心受损，同时销售团队的效率下降。 我们对150个产品旅程的分析表明这个问题有多普遍。发现工具几乎看不见，只有少数公司让它们容易找到。产品页面充斥着规格说明，但在实际问题的答案方面却很薄弱。而且，虽然CPQ存在，但它通常位于下游，隐藏在登录、重定向或通用表单后面，这些会降解流程，并需要销售团队投入大量时间。 不足为奇，将近四分之三的B2B买家将他们的购买旅程描述为“非常复杂”。 Gartner, 购买者赋能指南 若缺乏现代、智能引导及人工智能驱动的发现能力，公司将面临销售周期延长、信任度降低，并最终导致收入损失的风险。 教训很明显：通过使配置面向买方和提供指导来修复CPQ中的“C”。 买家的旅程过载且不受支持 当今的B2B采购者面临着海量信息，却很少得到指导。工业网站上充斥着技术文档、规格表和零件编号，但这些资料都假设采购者已经清楚自己想要什么。由于缺乏清晰的发现和配置工具，大多数人只能独自面对复杂性进行筛选。 结果是碎片化的旅程：买方拥有大量数据但指导不足。由于CPQ工具被锁定在下游且为代表而构建，买方直到漏斗后期才得到支持，尽管75%的人表示他们更喜欢无代表的体验（Gartner）。数字互动现在比传统销售重要2-3倍也就不奇怪了（麦肯锡）。受B2C塑造的期望未被满足，而差距正让公司蒙受时间、信任和收入的损失。 B2B发现之旅： 2. 买家需要什么 vs. 买家得到什么 为了评估工业公司如何支持数字发现，我们考察了四个接触点： 1.导航 2. 分类页面 3. 产品详情页 4. cpq流程 而不是仅根据功能来评判它们，我们采用了一种以买方为中心的视角：Zoovu帮助我框架。 在每一步，买方都在寻求帮助以寻找、选择、学习和捆绑。 这里是如何将那些需求映射到数字旅程中。 1. 帮我找到 → 导航 引导问题：买家从主页找到相关产品有多容易？ 买家想要快速、直观地进入庞大的目录。然而，许多人仍然被迫了解零件号或产品代码才能开始。导航是发现的第一项考验，也往往是第一次失败。 2. 帮我选择 → 分类页面 引导问题：有哪些发现体验可以帮助买家缩小大型目录？ 分类页面应通过引导式筛选器、比较工具和选择器简化选择。它们经常作为静态列表，而不是帮助买家有信心地选择，反而压倒了买家。 3. 帮我学习 → 产品详细页面 指导问题：PDPs是否超越了静态规范，提供兼容性、信心和决策支持？ 规格和文档很丰富，但它们很少回答实际问题：这个在我的环境中能工作吗？这两个选项有什么区别？买家不仅需要数据，他们还需要背景信息来学习和验证。 4. 帮助我捆绑→CPQ 引导问题：买家识别产品后最常见的下一步是什么？ 配置和购买是发现转化为转化的关键点。但大多数CPQ流程都被登录、重定向或经销商交接所限制。购买者希望能够在自己的条件下捆绑和配置解决方案，而不会失去势头。 50 位工业领袖分析 我们对150个产品旅程的分析揭示了发现过程中的瓶颈所在，以及买家实际需要的是什么。 方法论 为此报告，我们分析了50家工业企业中的150个产品旅程。我们没有审计整个网站，而是扮演了潜在客户的角色：带着解决问题的需求而来，但没有具体的意向产品。在每个网站上，我们确定了三种代表性的产品，并追溯了买方寻找、评估和倾向于购买所经历的旅程。 这种方法使我们能够捕捉到发现在实际中是如何运作的，从主页开始，经过导航、分类页面、产品详情页面，以及报价或配置流程。通过专注于产品级别的旅程，而不是整个网站，我们揭示了买家在浏览海量目录、密集规格和碎片化的下一步操作时所面临的现实情况。 帮我找 - 导航 导航是买家与您的品牌首次互动，它定下了基调。买家到达时会问：“你有我需要的东西吗？”如果没有明确的入口，他们就会被迫挖掘、猜测或放弃。强大的发现工具能够回答这个问题，同时还能更好地获取潜在客户、显露买家意向，并加快报价和销售速度。 第一印象很重要。发现应该从门口开始，而不是在深三点击。 • 课 助我选择→分类页面 筛选和搜索应该简化复杂的目录，但大多数分类页面反而增加了阻碍而非清晰度。买家想要选择上的帮助，而不是几十个复选框的猜测游戏。 39%在页面内进行有意义的搜索 使用过滤器（平均每个19个），但大多数是通用的，而不是与产品规格或买家需求挂钩 真正的选择来自指导，而非无尽的筛选列表。 • 课 助我学习→产品详情页 pdps堆满了规格但缺乏决策支持能力。买家能看到产品是什么，但不知道它是否适合他们。内容往往深埋在知识库、pdf文件和技术手册中，导致信息缺乏清晰度。没有库存、定价或兼容性等信号，信心就会降低，销售代表仍然是获取答案的唯一途径。 14%显示库存，价格降低24%，加入购物车增加41% 规格本身并不能促成交易，决策支持才能。 • 课 帮我捆绑→CPQ 大多数公司仍然将CPQ视为仅用于销售，隐藏在登录或重定向后面。但传统的CPQ并未显著加快交易进程，它们仍然让销售代表承担繁重的工作。自助式、可视化配置则改变了这一点。它让买方能够自信地自行探索和确定资格，同时为销售提供更清晰的输入和更少的来回沟通。结果：报价更快、周期更短、销售代表更有效率。 在其中那些做了的： 配置不仅仅是一个销售工具，它也是赋能买家的工具。 • 课 价格与透明度 根据 Gartner 的调查，75% 的 B2B 买家更喜欢不用销售代表就能完成购买的体验，而麦肯锡的报告显示，70% 的买家愿意选择超过 50,000 美元的完全自助式购买，许多人现在愿意通过数字渠道单独花费超过 50 万美元。透明度是这种转变的核心。然而在我们的分析中，只有 23% 的产品详情页显示了定价信息。当现有客户的定价信息隐藏在登录之后时，有动机的潜在客户在旅程的最初阶段就会陷入困境，而就在买家准备继续推进的时刻，这会引入摩擦。 B2B发现如何有效 虽然大多数体验都未能达标，但有些公司展示了真正帮助买家的样子。这些亮点证明，配置器、可视化和动态过滤器可以简化复杂性，增强信心，并加速购买决策。 帮我找 ← 零件查找器 是什么：帮助买家定位更换或辅助零件的工具。 为什么重要：回头客需要速度和准确。零件查找功能减少错误，简化重新订购，并建立信任。 Grohe AG → 通过零件编号搜索或按产品系列引导流程。 凯驰 → 通过型号或设备类型识别零件和附件。 助我变窄→动态过滤 是什么：随着条件的更改实时更新的过滤器（与静态复选框列表相对）。 它为何重要：帮助买家快速缩小庞大的目录，避免决策疲劳。 Graco → 结合动态过滤器与视频上下文，实现更快发现。 唐纳德森→简化了新买者和重复购买者的过滤类别。 最适用于：拥有数百个或更多SKU的广泛产品目录。 是什么：交互式或3D模型，展示形式、功能或应用。 它为什么重要：在购买前建立信心，特别是对于昂贵或性能驱动的产品。 通用电气医疗 → 带有 3D 模型的诊断 PDP 用于探索机器。 BOSTONtec → 工作站构建器允许用户在3D中设计可调节的设置。喷淋系统 → 喷嘴模型模拟针对不同应用的喷雾性能。 最适用于：高价值或追求性能的产品，买家需要亲眼看到才能相信。 帮我选择→引导式销售助手 是什么：通过引导性问题推荐产品的工具。 为什么重要：它们减少不确定性，并将令人不知所措的商品目录转化为自信的选择。 Eppendorf→移液系统匹配器将买家与正确的流程相匹配。 梅特卡勒托多 → 实验室秤选择器根据应用需求推荐秤。 德莱赛尔 → 按行业或危险查找产品及VOICE数据库地图解决方案 最适合：具有许多变化的复杂类别。 帮助我捆绑→构建零件号的配置器 是什么：将规格自动转换为零件号或束的工具。 为什么要重视：帮助买家自行配置复杂解决方案，减少错误并降低对销售的依赖。 festo → 气缸和真空系统的配置器可即时生成零件编号。 阿特拉斯·科普柯 → 工具和压缩机配置器确保与技术需求兼容。 straumann → 装备精确组件和基台的植入配置器。 最适用于：复杂的、专业的或高风险的购买，其中精确度很重要。 B2B发现中的AI：可能性的早期迹象 数字商业中的人工智能仍处于萌芽阶段，大多数公司尚未超越静态搜索或筛选。但一些人已经使用人工智能辅助工具来引导买家进行复杂的选择，推荐更安全或更精确的产品，并减少销售干预的需求。这些案例展示了人工智能驱动发现所面临的机遇和陷阱。 人工智能增加价值的地方 3M → 焊接产品选择器 引导性问题根据材料和强度需求推荐胶粘剂和胶带，帮助买家不通过反复试验做出正确选择。 德累斯顿→声音数据库 基于风险的化学品查找工具建议 1,500 多种化学品的正确安全设备，提升安全采购的信心。 梅特勒托利多 → 实验室规模查找器 交互式助手，根据买家的输入返回定制的尺码推荐，加速密集目录中的决策。 人工智能失手之处 在各种评估中，“AI搜索”工具被实施，但感觉像是重新命名的关键词搜索，结果很笼统，往往不比静态过滤器好。我们还看到将聊天机器人定位为“助手”，但它们没有被训练成真正的互动：它们提供模板化的回复，在面对真实的买家问题时陷入僵局，并最终增加了摩擦。这些例子突显了在没有实际增加相关性、指导或决策支持的情况下，将某物标记为“AI”的风险。 数据挑战 即使是意图最好的公司，也难以实现现代发现功能，因为他们的数据分散在不同的系统中，并且是针对内部、业务目的进行结构化的。产品信息存储在PDF文件、电子表格和遗留系统中。目录涵盖数千到数百万个SKU，每个SKU都有密集的技术规格，这些规格并非为数字体验而设计。结果：数据脱节使得难以支持当今B2B采购者所期望的直观、引导式购买旅程。 与其简单地说明产品的尺寸或材料，组织应该在简短的天然语言中包含诸如用例、效益和客户成果等背景信息。 Gartner 凯驰，全球最大的清洁设备制造商，致力于通过现代化的数字销售体验简化购买流程。挑战在于：庞大的、快速增长的目录中复杂的销售需求和数据。他们转向了Zoovu来解决这个问题。 zoovu接入了来自erp、pim、目录和离线来源的数据，并将其整合、增强和优化，以驱动客户体验。基于这一基础，卡赫在5个产品类别中推出了产品查找工具，将体验本地化到4大洲的19个国家，并实现了真正的业务影响： •减少人工数据处理•将产品选择从数天缩短到分钟•提升合格线索数量•成为销售和支持的首选解决方案 底线：通过使用自动化数据引擎集成和转换数据，凯驰提升了买家体验，并使每位销售代表更高效。 从目录复杂性到 Zoovu 的自信决策 通过将配置面向买方并加以指导来解决 CPQ 中的“C”问题。 B2B采购商受到庞杂的目录、静态的规格表单以及需要登录或经销商重定向才能使用的CPQ工具的阻碍。教训很明确：通过将配置面向采购商并加以指导来修复CPQ中的“C”。 zoovu 通过人工智能驱动的发现、引导式销售、面向b2b的搜索和可视化配置使其成为可能。买家能够清晰地向正确的产品路径发展，而销售团队在旅程的后期与更具合格度、更知情的机会进行互动。我们的平台还清理、标准化并丰富跨pims、erps、pdf和产品页面上的混乱产品数据，将即使是最大的目录转换为无缝的自助服务体验。 127%更多合格的潜在客户 80%花较少的时间搜索和评估 德累斯顿加速销售并推动转化 使用 Zoovu 的 AI 驱动的可视化配置器，德莱赛尔改变了客户选择和订购消防员头盔的方式，将转化率提高了 27%，并将报价周转时间令人惊讶地加快了 97