数量与客户用户体验 ： 2025 年 B2B 上升幅度报

B2B演进：数据和客户体验是2025年的增长动力 B2B的演变2 发现关键的变化，涉及人员、流程和技术创新，以赋能您释放数据价值、重塑客户体验并驱动增长。 3 B2B环境是复杂的。定价结构。销售旅程 。产品类型。 它们往往比我们在B2C组织中发现的要复杂得多。工业制造、分销及其他B2B企业可以证明，转型——尤其是数据转型——可能会令人望而生畏。73%的企业仅在一定程度上有效于从数据中提取洞察。这意味着由数据驱动的客户和员工体验可能无法达到预期。 但這并不意味着所有B2B組織都在技術和轉型方面原地踏步。B2B領導者正積極應對最新的數據驅動創新，以尋找機會、降低成本並實現增長，特別是在搜索、客戶服務和個性化等領域。這些領域對增長和成本的影響尤其顯著。 最新的大型语言模型（LLMs）进步为B2B企业利用数据服务客户和解答员工问题开辟了新机遇。例如，基于LLM的客服代理已经帮助组织每年节省了数百万美元的运营成本。一家全球消费品公司利用AI更好地预测其供应链需求，从而避免了数亿美元的原材料成本。 倾向于这种B2B发展的组织将赢得他们不公平的客户和利润份额 。 为什么一些B2B组织对变革反应迟缓？Valtech的《制造行业数字 领导者之声》2024年报告指出，组织未能采纳数字化举措和服务的主要原因集中在人员和文化方面——49%的受访者报告内部采纳速度缓慢且缺乏变革意愿；46%的受访者表示跨职能和部门间的协作不足；46%的受访者提到本地层面缺乏数字化的所有权。 内置的挑战和B2B生态系统中缓慢变化的文化可能会使实施最新技术和工作方式变得困难。虽然内部对变革的抵制会延迟进展，但那些能够克服这些障碍的人将拥有显著的竞争优势。 在本指南中，我们探讨了关键行动，这些行动将帮助B2B领导者克服这些障碍，并为组织的成功奠定基础。想要在2020年代及以后取得成功？您需要拥抱B2B领域的演变，并将数据置于转型策略的核心位置。 4 Contents 01让搜索更聪明05 02设置更好的定价08 在B2B电子商务搜索结15 果中显示合同价格 04构建坚实的数据 23 实现数据驱动成果的基础 净收入10管理 第12代报价 03花时间去 20 了解您独特的数据需求 17行为定价05效创应造一个胜利 26 数据团队 06联系31 5 01让搜索更智能 6 让搜索更智能 企业通过优化搜索体验来增加销售是B2B组织利用数据最快的方式之一。B2B组织以其复杂的、难以导航的搜索功能而闻名。但流畅的搜索功能是数据成熟度最明显的指标之一，也是通过数据驱动收入的最佳方式。简单来说，搜索功能越好，销售业绩就越高，从而带来更多收入。这意味着提升搜索体验应成为首要的转型优先事项。 为了搜索效果良好，需要一定的数据基础。虽然我们在第四节中会深入探讨这一话题，但目前你需要知道的是，为了在大规模应用中使搜索体验良好，你需要做好几件事。首先，你的产品数据必须受到治理并且可能需要丰富，以便在搜索中发挥作用。通常情况下，供应商提供的产品数据或默认信息往往缺乏买家所需的关键信息，甚至可能导致产品难以被找到。此外，你还需要一个产品数据模型。 来决定业务向客户公开哪些产品数据。 好的消息是，第二代AI搜索技术已经到来。这些新技术由大型语言模型（LLMs）驱动，利用自然语言处理和理解（NLP/NLU）更好地将用户搜索查询与最相关的结果匹配起来。 相比B2C领域，从客户角度来看，B2B世界更加复杂，通常提供了成千上万种产品和配置。能够在众多信息中脱颖而出，帮助客户更快地找到所需的产品，这一点极其宝贵。 在过去，B2B组织常常构建其搜索堆栈的深度定制配置。甚至在五到十年前，搜索引擎技术的环境更为可预测，并且设计以满足更为传统 （或“经典”）的企业策略。在一个变化缓慢的技术环境中，全面优化的经典搜索策略是有道理的。 B2B的演变7 High Low 续约 我的资源 受到严格的约束。 战略方法 以及您可能使用每一个的商业环境。 然而，2024年的搜索landscape看起来大不相同。如今，大规模语言模型（LLMs）和人工智能正在为搜索创造新的可能性。在这种动态环境中，B2B组织正从传统的做法转向适应性做法。 不可预测性 在适应性方法中，可组合性和自动化比广泛的细调更为强大和灵活。最具前瞻性的B2B组织正在解耦搜索供应商与业务规则，并插入现成的构建块以搜索，从而提供最佳的客户体验。 High Low 自适应我无法预测,我无法改变它. Shaping我无法预测,但我可以改变它. 古典我无法预测,但我改变不了. 有远见的我可以预测,我可以改变它. Low 延展性 High 资料来源：《战略的5种方法》，《哈佛商业评论》，2024年 8 02设置更好的定价 9 设置更好的定价 市场营销定价 新产品创新分类 在B2B组织中，价格比B2C业务中更为灵活。产品的成本可能根据购买量、与客户的合作关系长度或针对特定地理区域或客户类型的促销活动而波动。通常取决于与销售团队商定的合同。这也是B2B数据如此复杂的一个原因，但同时也为通过数据洞察驱动更好的定价提供了巨大机会，这意味着每个客户可以在适当的时间获得合适的定价。 促销活动 战略规划需求预测贸易期限 Events间隙闭合采购 B2B的演变 10 净收入管理 净收入管理（NRM），（有时称为收入增长管理，但通常被认为是不同的策略）是一种帮助企业利用数据识别和利用增长机会，从而在长期内最大化收入和利润的战略。如果没有NRM，这可能表现为设定一个较低的价格以增加销售量但减少利润率 ，或者设定一个较高的价格以减少销售量但提高利润率。然而，通过NRM，可以实现客户特定的促销活动和其他多种杠杆，以实现收入和利润的最佳组合，并为业务提供更多灵活性。 而不是同时在所有产品和所有地理区域内全面使用这些杠杆，数据驱动的业务将利用NRM为他们销售的每项产品或服务提供明确的答案。 11 NRM回答✁问题 ·什么是正确✁产品/服务分类？ ·客户在相关时间段内✁支付意愿是多少？ ·每种客户类型✁正确收费价格是多少？ ·什么是正确✁批量折扣？ ·如果有✁话，什么是正确✁关系长度折扣计划？ 每个产品应该推广多长时间？ ·应该提供哪些促销活动？ ·促销活动应该提供给谁？ 成熟✁B2B组织利用数据对客户进行细分，并识别某客户在特定一天购买其产品✁可能性。 ·客户群体A：高可能性 ·客户群体B：中等可能性 ·客户群体C：低可能性 这些细分市场中✁每位客户应收到不同✁促销方案。继续向客户A提供促销活动是没有意义✁，因为无论如何他们都会从你这里购买。最吸引人 ✁优惠应该给予客户C，因为他们是从你这里首次购买，促销活动应该认可并鼓励这种行为——如果促销活动不能促进持续✁购买行为，则应减少。客户B应收到较小✁促销活动以保持其购买进度。 在NRM领域，促销只是众多工具之一，但所有收入杠杆✁操作都应基于可靠✁数据。 ““ 12 CPQ软件✁增长是由降低成本✁需求驱动✁， 车制造商 报价生成 报价是购买体验中最重要✁部分之一，因为它标志着购买意向。报价生成过程通常由企业中✁商用现成软件（COTS）应用程序处理。如果你✁手动报价正在失去优势，而竞争对手则投资于成熟✁配置定价报价（CPQ）软件。随着这些CPQ解决方案✁成熟 ，企业通常会转向使用这些供应商，从而脱离那些无法与企业业务扩展相匹配✁自建解决方案。他们通常需要与其他系统进行深度集成，并且组织通常希望将此功能外包处理。 通过替换来提高准确性并缩短报价时间处理更强 后台引用具有现代基于云✁应用程序✁功能。以前是变革 ✁障碍 半技术型销售工程师越来越网络结构 直接销售，渠道合作伙伴甚至买家✁自助服务功能。在美国比在欧盟。 Gartner预测分析：CRM销售软件市场研究未来全球版，2024年2月，汽车电子商务市场预计将以约24.8%✁复合年增长率扩张。 预测期 13 ScaleFluidly YagnaIQ 幻影 servicePath CSG Vendavo Salesforce行业CPQ 有远见✁人 Epicor 利基球员 SalesforceCPQ Bit2winInfor Conga PROS Oracle 塔克顿 SAP 领导者 挑战者 在B2B领域，我们需要从采购意识✁角度进行思考。电子采购工具在配置✲价系统（CPQ）中变得越来越普遍，特别✁PunchOut，这一术语源自描述买家从其采购流程转向直接从供应商产品目录中收集数据✁过程。本象限内✁大多数CPQ系统都支持PunchOut。该系统将买家✁采购系统与供应商✁库存系统集成在一起，将所有产品目录集中到一个平台上。这使得买家可以直接与供应商合作，并且可以使订购过程比其他购买方法更快更简便。 PunchOut目录使买家更容易在不离开受控环境（如电子采购、支出管理或企业资源规划ERP应用）✁情况下搜索、浏览、比较和购买供应商电商平台上✁产品。B2B公司应考虑将PunchOut视为✲价能力中✁必备要素，因为它正逐渐成为标准。 执行能力 视觉✁完整性 来源：Gartner✁配置价格✲价(CPQ)魔力象限，2023年11月 14 PunchOut意味着买家✁采购系统与卖家✁商务集成直接平台，使购买更容易 买方采购系统卖家✁商务平台 打孔Out 在B2B电子商务搜索结果中显示合同价格 B2B买家通常使用卖家✁电商平台进行研究 、预算制定、✲价，并最终实现自助式购买 。在购买时，这些客户通常✁根据预算进行采购，因此价格✁影响其采购决策✁重要因素。 您✁客户希望在做出购买决策前了解价格背景信息，并且希望在搜索结果中看到这些信息，包括按价格排序，这✁许多用户对搜索体验✁一项常见期望。缺乏价格背景会减慢决策过程。 15 在简单✁情况下，根据客户✁关系价值，B2B客户可以获得统一✁折扣层级。在较为复杂✁情况下，卖方为不同产品类别下✁每个客户提供特定 ✁价格。而在最复杂✁案例中，针对特定客户，商品会根据自定义配置/配置器、当前订单、累积✁关系价值或其他因素进行单独定价。在所有这些情况下， 鉴于价格对B2B客户✁重要性，在产品搜索结果中提供价格至关重要。大多数B2B搜索引擎平台 （如Solr、Elastic、Algolia、Coveo、Lucidworks等）支持使用统一✁折扣层级或少量✁客户定价级别（例如<100）。如果定价复杂度超出这一范围，则通常需要对这些平台（或体验本身）进行定制，通常✁由于这个原因。 16 单一维度搜索引擎固有✁水平扩展限制。随着目录规模✁增长 ，这一问题会更加严重；百万级SKU✁目录在B2B领域非常常见。 一些传统解决方案包括简单地将列表价格索引化以支持价格范围过滤、类别细分和排序，然后在显示结果时异步加载客户特定✁价格从定价系统中。这种方法并不理想，尤其✁在列表价格与客户特定合同价格之间可能存在较大差异✁情况下。为了克服这一问题，采用了复合索引、水平分片和扩展索引等方法。在所有情况下，产品/SKU数据存储在一个主表中，而客户特定✁价格变体则存储在一个单独✁索引或分片中，这些分片在检索时可以更高效地进行连接。此外，考虑使用图数据库或图索引，因为许多这类平台现在也集成了高级搜索功能，并且设计用于管理和检索关系、产品、客户和价格层级节点。 总结而言，总会存在一些情况，使得价格过于复杂以至于无法存储在任何地方，例如基于实时标准（如配置、购物车价值、购物车内容、关系价值等）。在这些情况下，建议仍然使用搜索来检索产品，并且如果价格范围已知，则可以将其包含在价格范围过滤器中。最终/✲价价格通常会在产品详情页、购物车、✲价页面 、完成产品配置/个性化设置，或作为计算后✁折扣值显示在购物车中。 17 行为定价效应 为了钱 最佳价值 更好 $59.99 Default轻推 在优化B2B业务中✁单个产品和套餐定价时，另一个需考虑✁方