机械工程中的基于AI的B2B平台：这是您如何使用持怀疑态度的中产阶级（POC）解决方案来破解持怀疑态度的中产阶级
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发表于：2025年5月27日 /更新，发表于：2025年5月27日 - 作者： Konrad Wolfenstein
机械工程中的基于AI的B2B平台：这是您如何使用持怀疑态度的（POC）解决方案图像来破解中产阶级的方式：xpert.digital.digital
概念证明：机械工程战略计划中成功的AI项目的秘诀
概念证明：接受AI平台的关键
基于AI的B2B平台的德国和欧洲机械工程市场的发展需要对行业特定的保守性有深刻的了解，在数据安全和知识产权方面的明显敏感性以及具有务实的，具有风险风险的中等大小的立场的主要作用。成功的市场渗透率和客户获取取决于将这些因素考虑到并建立信任的策略。
该策略的中心是概念证明（POC）。 POC不仅是纯粹的示范工具，而且是建立信任，验证投资回报率（ROI）并最大程度降低感知风险的中心支柱。 POC的设计必须精确地针对该行业的特定问题，尤其是在数据安全，IP保护，系统集成以及明确的经济使用证明方面。
首选的策略应具有多方面和有针对性的数字内容，即VDMA（德国机器和工厂建设协会）等行业网络以及汉诺威混乱等重要领先博览会的战略使用以及建立直接销售关系或伙伴关系。有针对性的营销信息必须在数字化和AI采用的背景下应对机械工程的具体挑战和机会。
可持续的市场进入和客户获取是基于一项策略，该战略对目标群体的运营现实和文化价值表示深厚的同情，并提供有形，安全和渐进的整合解决方案。在具体和可以理解的混凝土中呈现AI平台的好处的能力将是成功的关键。本报告概述了实现这些目标的必要步骤和战略考虑。
适合：
AI解决方案的德国和欧洲机械工程景观导航
市场动态和关键特征（德国作为枢纽，中小企业优势）
对目标市场有充分的了解对于制定成功的获取策略至关重要。德国在欧洲机械工程中占据了杰出的地位，对欧盟的整体生产贡献了27％。这将德国定位为主要的桥头市场。 Bosch，Claas，Siemens和Krones等大型德国公司的成功为创新和质量提供了很高的标准，这塑造了整个行业的期望。
该行业的结构，尤其是在德国的结构，是由中小型公司（SME）（SO中的媒介公司大小的公司）强烈塑造的。在大约6,600家德国机械工程公司中，有95％的人雇用了不到500名员工。这种中小企业的主导地位需要采购策略，这些策略是针对特定操作模型，资源限制和决策敏捷性的精细量身定制的。公司量的进一步细分表明，62.6％的德国机械工程中小企业的销售额高达200万欧元，另外22.7％，最高可达1000万欧元。这强调了对AI解决方案的需求，这些解决方案提供了清晰，快速的投资回报率，并且其介绍和集成与过于良好的成本无关。
这些中等规模的公司的决定性特征是它们的深刻专业化，这通常会导致全球市场领域的领导地位。一方面，这导致了强烈的内部创新文化，但另一方面，对于保护其独特的知识产权的保护也提高了警惕性，这是每个处理其数据的B2B平台的主要关注点。德国中产阶级的明显利基专业化和出口方向对基于AI的B2B平台的双重要求。这些公司经常在世界市场上“隐藏的冠军”，因此在特定细分市场中取得了独特的创新和深刻的市场知识。他们的知识产权是无价的。由于Ki-B2B平台自然会处理可能包括这些公司敏感设计，流程或客户信息的公司数据，因此该平台的价值承诺必须超出纯效率的提高。它必须内在地解决知识产权的安全，并展示该平台如何促进甚至增强其在全球市场中的创新优势。对此要求的不满意将遇到相当大的阻力。
欧盟的内部市场非常重要。在所有德国机器出口中，有45％用于欧盟合作伙伴。法国（16％），意大利（11％），波兰（10％），荷兰（10％）和奥地利（9.5％）是主要客户。这个复杂的 - 欧洲内部贸易网络显示出成功的德国市场进入后逐渐扩张的逻辑方式。德国与其他重要的欧盟国家之间的大量出口偏转表明，德国的“灯塔客户”战略，尤其是与这些国家之间有密切联系的中小型企业的“灯塔客户”战略，可以使进入以下欧洲市场进入以下方面更容易。工业电视台的业务关系通常基于网络和信任建议。如果德国中小型企业成功介绍了Ki-B2B平台及其受益，其国际合作伙伴和客户可能会在这些重要的欧盟市场中意识到这一点。这会在这些次要袖子中产生“拉动”效果或至少在这些次级袖子中更容易接受的受众，因为该解决方案是由值得信赖的德国对应物验证的。因此，该策略应确定并确定德国中小企业具有牢固出口联系的特定国家。
德国和欧洲机械工程市场的概况
德国和欧洲机械工程市场的概况 - 图像：XPERT.Digital
德国和欧洲机械工程市场的特征是明确的特点：德国为欧盟的总体产量做出了重大贡献，份额为27％，而重要的欧盟市场，例如意大利，法国12％，西班牙，8％和波兰6％。德国大约有6,600家机械工程公司，其中95％是中小型公司（中小型企业），其中少于500名员工 - 许多欧盟国家的特征是一个典型的特征。德国中小型企业的销售分配显示，有62.6％的年销售额达到200万欧元，高达1000万欧元，最高10.6％，高至5000万欧元，超过5000万欧元。欧洲最重要的出口目标是德国机器（16％），意大利（11％），波兰（10％），荷兰（10％）和奥地利（9.5％），占欧盟所有德国机器出口的45％。该行业的领先公司包括Bosch，Claas，Dürr，Exyte，Festo，Krones，Voith，Voith，Zeiss，Siemens AG，GEA Group AG和Enercon GmbH等知名人士，并由各个国家的国家市场领导者补充。
该表巩固了关键统计数据，并说明了德国的主要作用和中小型企业的普遍性，这强调了以中小型企业为中心的策略。确定德国商品最重要的欧盟出口市场有助于优先考虑随后的扩张工作，并直接告知KI-B2B平台提供商的市场规模确定，细分，定位和资源分配决策。
AI采用困境：行业的障碍和保留
机械工程中保留的AI采用曲线是由于需要分析的多层原因。
总体问题：数据安全，IP保护和数据主权
这些不仅是技术，而且是与创新有关的机械工程公司的“存在性恐惧”。严格的欧盟法规（GDPR，数据法，NIS2，网络弹性法）加强了此问题，尤其是在非欧洲平台以及潜在的IP盗窃或工业间谍活动方面。 VDMA就数据使用规则分享了这些担忧。
数字化合同和旧系统
广泛的“数字化速度较慢，谨慎的方法”是许多德国机械工程公司经常与“过时的结构”和“数据控制的工作方式不足”的特征。这种保守的态度受到感知成本，缺乏专家和不愿更快的数字适应性的滋养。到2023年，AI只有10％的制造公司使用。在德国机械工程中盛行的“保守态度”不是对变化的任意抵抗，而是由商业模式产生的深层文化火车，其中精确，长期的可靠性和对硬开发创新的保护。这些核心原则的潜在风险眼镜考虑了新技术，尤其是在其宝贵的知识产权方面。因此，这种犹豫是一种合理的风险管理反应，这在情感上并不是纯粹的，而是新技术可能会破坏成功的成功模型，如果他们不受极大的谨慎实施。
适合：
资格差距：缺乏专业人员和数字知识 - 如何
这是一个相当大的障碍。 BITKOM的一项研究表明，有76％的德国生产公司将合格人员的可用性视为AI调整的核心挑战，而整个欧盟为57％。这种赤字会产生“恶性循环”，因为它会影响评估，适应和使用先进的数字工具的能力，从而增加了怀疑。确定的资格差距超出了数据科学家的纯粹缺乏。它在管理层面上缺乏对如何有效使用AI来实现特定业务结果的战略理解。如果决策者没有完全掌握AI或时间表的战略潜力，则不太可能促进他们的介绍或提供必要的资源。结果，Ki-B2B平台的提供商不仅提供了高度发达的工具。他还必须展示一条清晰的战略融合和进一步培训的途径。
不清楚福利和AI-Ready水平
大量公司仍然“对预期收益不确定”，并且“对AI的成熟度和可靠性感到担忧”。这种怀疑必须以具体的证据来解决。
适合：
财务限制和投资优先级
能源和人员成本的上升以及对环保技术的重大投资要求通常会从长期数字化项目中引导资源。实施AI平台（软件，培训，过程调整）的提前成本是一个核心障碍，尤其是如果经济不确定性抑制了投资于较不直接或有形ROI的项目的意愿。
系统集成的复杂性
有效的介绍需要一个“深厚的技术本地化”，这超出了纯语言翻译。这包括无缝集成到现有的，通常是锚定的公司系统（ERP，PLM，SCM）中，并遵守OPC UA等特定的工业数据标准。
注意非欧盟平台和追求数字主权
有关数据控制，对非欧洲云提供商的依赖以及对以欧洲解决方案（例如Gaia-X，Catena-X计划）的偏爱的原因，为被认为是欧盟生态系统外部的平台创造了其他障碍。欧洲“数字主权”倡议和诸如Gaia-X之类的倡议代表了重要的地缘政治和与市场有关的情绪。 Ki-B2B平台的非欧洲提供商将面临固有的劣势，除非他能令人信服地解释它与这些欧洲数据控制和自治原则相对应，或者这是克服了这一问题的压倒性诺言。忽略此电流是一个战略性的错误判断。
适合：
理解“手套台”的心态：新技术的决策
德国中产阶级的决策过程具有不同的特征，在组织销售和POC策略时必须考虑这些特征。
所有权 - 管理文化和敏捷决策 - 制定
在许多中型公司中，业主承担着全部责任和风险，这可能会导致可能更快，更少的等级决策制定过程。如果所有者得到了价值的承诺和AI平台的安全利益，则可以加速POC许可证和随后的介绍。中产阶级决策所有者的直接参与是一把双刃剑：一方面，如果所有者说服所有者，它可以加速介绍，但另一方面，这也意味着他个人对提供商的可信度以及解决方案的风险概况的个人评估很强。因此，必须设计POC和销售谈判，以建立牢固的个人关系，并直接解决所有者的战略关注点。
长期盈利能力和信任的优先级
中型公司的特征是他们努力为长期成功和连续性而努力。他们重视与员工，客户和业务合作伙伴的稳定，负责任的关系。这导致人们偏爱被认为是可靠的长期合作伙伴的技术提供商，而不是短期生活解决方案的卖家。中产阶级的重点放在“长期成功”和“连续性”上，意味着他们不仅采用技术，而且选择战略合作伙伴。 POC阶段是这种长期关系的第一个“排练”。因此，诸如提供商的稳定性，对德国市场的承诺，支持质量的稳定性以及为AI平台进一步开发的透明路线图等方面与直接POC结果一样重要。
明显的客户导向和市场多样性
强烈的区域联系和与客户的紧密互动使中等规模的公司能够快速地对市场变化做出反应。已被证明可以改善客户取向的AI解决方案，提高对市场的反应或开放新的客户忠诚度的能力是高度重视的。
固有的风险规避和分析检查
德国的企业文化，尤其是中型公司，其特征是规避风险。买家通常是在分析，精心准备的，需要基于数据的投资理由，包括详细的ROI预测和强大的合格文档（CE，ISO，GDPR）。信任是最重要的，并且通过可靠的绩效和可靠性逐渐获得。
实用主义和对炒作的怀疑
与新技术的“实际好处”相比，与“繁殖炒作”相比，人们对“传播炒作”有着显着的怀疑。中型决策 - 制定者必须看到有形的，实用的结果和明确的操作优势，而不是受关键字的影响。
重要的内部利益相关者及其关注
- 高层管理/领导力（所有者/首席执行官）：主要关注战略效果，投资回报率，成本效益分析，降低风险和长期业务。
- IT部门/数字转换线索：主要关注点是技术可行性，无缝集成到现有基础架构（ERP，PLM，SCM），数据安全性，遵守工业数据标准以及内部资格缺陷的管理。
- 采购/供应链管理：强调所有权总成本（TCO），遵守欧洲质量和安全标准（CE Marking，ISO 9001），对供应链的阻力和关键流程平台的可靠性。
- 法律/合规部：审查数据安全协议，IP保护措施，遵守欧盟法规（GDPR，数据法，NIS2）和合同安全。
- 销售/营销部门：对平台如何改善市场访问，优化客户关系管理并支持国际市场中的文化沟通的兴趣。
引入创新的触发因素
中小型企业的创新通常是由于应对“正常日常业务”的挑战而不是由广泛的正式F＆-programs进行有机产生的。因此，为现有的操作弱点提供明确，即时改进或使效率大幅提高的AI解决方案更有可能找到它。 SME中的创新通常是由“正常日常业务”的挑战引起的，这表明POC激光器专注于解决有形的，现有的手术弱点的解决方案，具有明确的，可验证的提高效率，降低成本或质量的方法，而不是呈现高消除或未经立即使用的AI技能。 POC必须参考您现有的工作流程，并为您尝试积极解决的问题提供解决方案，这使得ROI立即且易于理解。
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企业对企业（B2B）贸易平台已成为全球贸易动态的重要组成部分，从而成为出口和全球经济发展的驱动力。 这些平台为各种规模的公司提供了显着的好处，特别是中小企业，它们通常被认为是德国经济的支柱。 在数字技术日益突出的世界中，适应和整合的能力对于在全球竞争中取得成功至关重要。
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概念证明：B2B Ki平台如何信任和促进透明度
AI平台的概念验证证明（POC）的战略要求
设计令人信服的POC：解决中心问题（数据安全，IP，集成，ROI）
概念验证（POC）的概念必须旨在直接有说服力地解决潜在客户的核心问题。 POC的基本目标是验证在受控的低风险环境中机械工程中特定的预定义用例中Ki-B2b平台的可行性和可检测使用。 POC必须超越纯粹的技术演示，并成为使用真实（或代表性的匿名数据）的实用验证练习，并反映了日常生活中的操作场景。
适合：
加强POC中的数据安全和IP保护
整个POC的强大数据治理框架的实施和呈现至关重要。这包括在转移和静止状态期间的端到端数据的演示，严格的基于滚动的访问控制以及所有数据交互的全面审计跟踪。必须在POC的操作环境中明确详细介绍并证明符合GDPR，数据法和NIS2指令的要求，包括如果涉及个人数据，包括明确的同意机制。如有必要，必须解释和证明数据匿名技术或差异数据保护措施，这些方法用于保护敏感信息，同时启用POC期间有意义的AI处理。有关IP保护协议的透明信息至关重要。 POC应使用虚拟数据或彻底匿名的客户数据。必须明确制定重点基于欧盟的处理和存储数据中心的数据本地化指南，以满足有关数据主权的偏好。 POC是德国中型公司的主要“信任形成机制”。在此阶段，他的实施，透明度和提供商的响应能力与技术结果一样至关重要。每次互动都是长期合作伙伴关系的样本。如果客户意识到缺乏承诺，沟通不良或对提供商的特定运营环境的理解不足，那么技术上完美的POC可能会失败。因此，POC的过程（清晰的沟通，遵守约定的数据处理，快速回答查询，主动风险讨论）是提供商作为值得信赖的合作伙伴的适用性的关键信号，并且在建立信任时通常会占据一定的技术缺陷。
确保并展示无缝集成
POC必须包括对客户现有的IT景观（ERP，PLM，SCM，CAD系统）的首次评估，以确定潜在的集成点和挑战。平台的集成技能必须通过API进行现场演示，该API与客户系统或代表性虚拟系统的沙盒或试用版相连。应强调相关工业数据标准（例如OPC UA）的支持。必须说明平台如何避免开发新数据孤岛，而是促进统一的数据视图或互操作性。
验证财务理由和POC的投资回报率
POC必须以一种可以提供可算力的可量化优势以显示潜在的ROI的方式设计。重点应放在诸如节省成本（例如采购，材料消耗），效率提高（例如缩短设计周期，更快解决问题的速度）或改善绩效（例如，前进的维护导致运营时间）等指标上。 应参考Genai将利润率提高10.7％的潜力 POC应旨在在定义的范围内提供有形的（尽管较小）的明显（尽管较小）。应确认PWC在AI投资中发现的趋势不断增长的趋势，并且POC被视为验证这一潜力的低风险可能性。对于POC，应该遵循“小学”理念，该理念的重点是有限，有效的客户运营领域，以便快速证明附加的价值并且没有过度需求。 POC应构成最小的可行产品（MVP）版本，并专注于提供快速，可验证的ROI的核心功能。为了解决“飞行员陷阱”（公司广泛测试，但不能广泛地实施），POC设计必须隐式显示清晰，易于管理的“扩展路径”。 POC不仅应证明AI解决方案可以孤立起作用，还应表明在POC集成到更广泛的操作过程中后，它如何逐渐和成本效益。这解决了对可伸缩性的关注，并使下一步的灰心降低。
解决资格差距并确保用户 - 朋友
用户界面和POC的工作流程必须直观且用户友好，并且只需要为客户团队提供最少的特殊培训。必须提供简短，有效的培训课程和清晰，简洁的文档，作为POC软件包的组成部分。 POC表明AI平台如何补充并启用现有工程和运营人员而不是想替换它是至关重要的。这对于在失去工作场所之前的用户接受和缓解恐惧至关重要。
POC周长和数据准备的定义
必须将AI提供可衡量的改进的紧密，高度特定的问题或应用程序进行定义。必须确定相关的数据源（内部系统，公共数据记录（如果适用）），并且必须确保数据的代表性。必须调整数据，预处理并转换为可用于POC模型的格式。任何数据差距都必须解决。为了使POC真正令人信服并导致转换，必须与客户一起创建，并将其集中精力集中在其最紧急，最清晰定义的手术脆弱性上。通用功能演示将失败。该解决方案必须感觉量身定制，并与您的直接挑战相关。这种共同创造促进了个人责任，并使POC的成功成为客户的成功，这大大增加了转换的可能性。
客户和POC降低风险/示范的POC策略的核心关注
客户和POC降低风险/演示图像的核心关注点：XPERT.DIGITAL
特定的概念验证（POC）策略来解决客户的核心关注点，降低风险并展示解决方案。在数据安全和知识产权保护领域，重点是在安全的，基于欧盟的沙箱中使用匿名或模拟客户数据。在此过程中，定义了对数据所有权和知识产权（IP）的清晰合同法规的加密和访问控制协议。成功的关键数字是无错误的POC任务实施，而无需数据故障以及客户发布数据处理协议。
为了最大程度地降低集成复杂性，与客户系统的API连接性以及相关工业标准（例如OPC）的支持，并证明了数据筒仓。成功的数据传输和同步以及客户IT团队的积极评估是中心验证标准。
对于投资回报率（ROI）的理由，POC策略将重点放在具有明确，可量化收益的应用上，例如降低成本或提高效率。进行POC特异性的ROI计算并适应研究潜力。重要的指标是周期时间或成本的明显减少以及ROI对整体操作的正面投影。
合格缺陷和用户友好的要求由直观的用户界面，最小的培训要求和清晰的文档解决。目的不是要取代人类技能。成功以高度的用户接受，积极的反馈和在简短的简报后成功实现任务的衡量。
关于提供者的依赖性和信任，POC策略依赖于透明的沟通，快速支持以及长期合作愿景的代表，包括清晰的平台路线图。信任和对客户合作的积极评估是可持续合作伙伴关系的决定性因素。
该表提供了设计最大有效POC的结构化框架。它系统地将客户的主要问题与具体，可实施的元素联系起来，这些元素必须集成到POC设计和实施中。它还要求针对每个问题的相关指标定义，因此确保可以将POC的成功衡量，以衡量客户的主要恐惧。这使POC成为有针对性的，令人信服的工具，并直接提高其转换潜力。
POC成功的定义和测量：机械工程的关键指标
用于评估POC的明确基准的定义至关重要，应包括定量结果和定性反馈的混合。
成功定义
至关重要的是，在POC开始之前，将成功标准定义和同意。这些标准应该是智能的（具体来说，可衡量，可访问，相关，时间范围）。
定量性能指标（KPI）
- 手术效率提高：可测量的周期时间（例如设计文学，仿真处理，采购时间）。表明供应链效率提高20％。
- 降低成本：在POC背景下证明的有形节省（例如，通过基于AI的生成设计减少材料消耗，通过改进的质量控制来最大程度地减少返工，通过前瞻性维护预测节省的储蓄）。
- 质量和绩效提高：提高准确率（例如，在自动错误检测中，需求预测，维护预测）。降低错误率。
- POC特异性ROI计算：估计（POC的财务净使用 /成本）x 100（在POC中证明）x 100。
- 资源优化：可改善POC涵盖的材料，设备或人员时间的使用时间。
对于德国机械工程公司而言，POC继任指标必须令人信服地缩小先进的AI潜力和务实的手术价值之间的差距。尽管估计了技术复杂性，但表明ROI（成本节省，效率提高）和无缝集成（“兼容性”）的指标在最终决策中通常比纯粹的理论AI更加困难。用户和感知到的用户 - 友善（“简单”）的接受是至关重要的，不可谈判的点。提供出色的AI性能但难以使用或集成的POC，或者其ROI尚不清楚，可能不会导致转换。
定性成功指标
- 用户接受和参与度：指定客户人员在POC期间积极且一致地使用该平台。对用户的友好性和工作过程的准确性的积极反馈。
- 利益相关者的满意度和批准：重要决策者和运营经理在平台的相关性，潜在影响和可用性方面进行积极评估。确认POC的值。
- 集成的能力：与客户的指定（测试）系统成功且平稳的技术集成，这些系统证明了兼容性和最小的疾病。
- 战略取向：清晰的演示，例如POC中证明的AI平台的技能，有助于客户的总体战略目标（例如创新，竞争力，可持续性）。
使用“ VDMA/策略和”应用程序框架
使用研究分类的POC结果的呈现和呈现可以增加其响应：
- “ GameChanger”：POC结果对客户的损益帐户产生了直接和重大的积极影响（例如，生产或建设的核心过程中的成本大大降低）。
- “必备品”：POC结果，证明了盈利能力或运营效率的可持续性提高。
- POC应故意避免专注于“炒作申请案例”，该案例仅对核心过程或最终结果具有有限的切实影响。
使用“ VDMA/策略＆”（“ Gamechanger”，“必备”，“大肆宣传”）的Genai应用程序类别作为报告和讨论POC结果的框架可以大大提高其效果。在POC中证明了“ Gamechanger”或“必备”属性（由受人尊敬的行业协会所定义的）证明的优势的方向提供了外部验证，并直接解决了决策者的战略优先事项。机械工程经理应了解VDMA的观点，或者至少接受这一点。使用这种既定术语的POC结果表达（例如，“我们的POC通过降低X特定的运营成本并直接对其最终结果作用来证明'Gamuchanger'能力”）立即使在其行业环境中的价值承诺更具可信度，可信度，可信度和战略性相关。
系统反馈收集
实施一个结构化过程，以收集所有相关各方的POC中的反馈 - 最终用户（工程师，设计师，采购员工）和经理。询问用户 - 友善，感知的有效性，实际收益，发生的困难以及缺失或期望的功能。
适合：
从成功的POC到合同：转换策略
将成功的POC转换为商业协议需要战略方法来利用构建的动态并全面满足客户需求。
POC结果的战略呈现
对POC结果的清晰，简洁和令人信服的表现至关重要。必须根据预定义的成功指标对此进行精心量身定制。重要的是要强调定量ROI（成本节省，效率提高）和定性优势（用户满意度，战略取向）。该报告应基于数据并在视觉上吸引人。结果不仅应该呈现，而且还应与客户对话，以便对含义产生共同的理解。
逐步推出计划的协作发展
为了抵消“飞行员陷阱”，测试公司，但回避了广泛的实施，应提出根据POC的可扩展，逐步实施计划。该计划应优先考虑效果最高或最低初始阻力的区域，以便能够增量引入和持续证明价值。该计划应包括基于首次实施经验的灵活性进行调整，并定义明确的里程碑和职责。每个阶段的成本必须透明地呈现，以确保为客户的财务计划。
积极解决剩余的问题
重要的是要邀请并解决POC经验可能引起的所有其余问题，疑问或新问题。此阶段的透明度对于进一步建立信任至关重要。这可能意味着提供其他演示，再次解释特定的安全方面或向现有客户启用参考访问。
加强长期合作价值
沟通应从交易POC到长期战略合作伙伴关系。必须强调持续支持，专门的培训计划，平台开发的路线图以及对可持续成功和客户创新的明确承诺。这可以由服务级别（SLA），共同创新项目的优惠或在用户反馈组中的集成。
开发裁缝商业报价
根据POC结果和开发的推出计划，必须创建商业报价，以考虑到特定需求和对客户的价值贡献。价格模型应该是透明且灵活的，可能具有可以逐步扩展使用的选项。合同应包含有关服务范围，支持，数据管理和IP权利的明确条件。
包括机械工程中AI解决方案的成功因素
该提议必须明确符合选择AI解决方案的决定性标准：
- 兼容性：保证持续无缝集成到现有系统中。
- 可伸缩性和灵活性：展示平台如何跟上不断增长的数据和要求，并可以适应变化的生产条件。
- 用户 - 友善（简单性）：持续强调直观的可用性和提供培训资源。
- 数据保护和安全性：通过合同保证和合规性证书在POC中显示的安全措施的基础。
- 支持的可用性：支持结构和响应时间的详细描述。
- 成本：在整个生命周期内透明代表总成本，包括实施，维护和可能的升级以及强调长期盈利能力。
倡导者和内部冠军的使用
在POC期间确定和说服的客户方面的用户和经理可以充当更广泛介绍该平台的内部拥护者。您的积极经验和推荐通常比外部销售论据更具说服力。
及时跟进和谈判
在提出POC结果和报价后，及时的随访对于维持动力至关重要。进行谈判的目的是达成一项协议，这对于双方都有利的协议奠定了成功和长期合作伙伴关系的基础。
通过持续迫害这些策略，POC的高成功率可以有效地转换为合同债券，这在苛刻的德国和欧洲机械工程市场中创造了可靠的客户基础。
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从本地到全球：中小企业以巧妙的策略征服全球市场 - 图片：Xpert.Digital
当一家公司的数字形象决定其成功时，面临的挑战是如何使这种形象真实、个性化和影响深远。 Xpert.Digital 提供了一种创新的解决方案，将自己定位为行业中心、博客和品牌大使之间的交叉点。 它将传播和销售渠道的优势结合在一个平台上，并可以以 18 种不同的语言进行发布。 与合作伙伴门户网站的合作以及在 Google 新闻和包含约 8,000 名记者和读者的新闻分发列表上发布文章的可能性，最大限度地提高了内容的覆盖范围和可见性。 这是外部销售和营销（SMarketing）的一个重要因素。
更多相关信息请点击这里：
这就是Ki-B2B平台促进信任和开放性的方式
战略收购渠道和营销计划
为Ki-B2B平台提取客户和欧洲机械工程的客户需要将数字和传统渠道组合在一起，这些渠道是根据该目标组的特定信息需求和决策过程量身定制的。
数字营销策略：内容，SEO和目标地址
强大的数字存在对于在决策的早期阶段创造可见度和实现潜在客户至关重要。
内容营销作为核心
高质量的技术内容对于在AI领域建立机械工程领域的权威至关重要，并澄清潜在客户的复杂概念。
有效的内容类型：
- 白皮书：详细的技术白皮书是呈现研究结果，分析复杂问题并解释AI平台的方法的理想选择。他们将提供者定位为思想领导者。
- 案例研究：记录成功项目的案例研究以及其他（理想比较）公司的AI平台的特定好处非常令人信服。它们提供了工程师估计的实际证据，并显示了可衡量的结果，例如时间和成本节省或绩效提高。根据Marketing Sherpa的说法，63％的B2B营销人员的案例研究被认为是最有效的营销策略。
- 网络研讨会：交互式网络研讨会提供了机会，可以展示平台现场直播，加深技术细节并直接处理参与者的问题。它们也可以用于介绍白皮书或案例研究。
- 技术博客文章和说明：有关AI在机械工程中的相关主题，趋势和可能用途的定期出版物建立专业知识并提高SEO性能。
- 思想领导力的贡献：有关行业趋势的文章和以AI身份作为创新者的AI地位的制造业的未来。
内容的承诺
内容必须清楚地表达AI专业知识如何解决特定问题并提供可衡量的价值。可量化的优势，例如节省时间，降低成本，提高安全性，提高绩效或遵守法规，必须处于前景中。这是关于令人信服的“为什么”因素。
使用AI进行内容创建
诸如Chatt之类的工具可用于查找想法，为博客文章或社交媒体帖子的设计创建以及文档摘要。像DeepL这样的工具对于全球市场的精确翻译很有价值。
技术目标组的搜索引擎优化（SEO）
- 桌面优化：尽管移动设备，B2B区域中的台式计算机的全球优势，尤其是在机械工程等复杂的工业领域中，仍然在详细的研究和购买决策中起着核心作用。桌面用户倾向于在网站上花费更多的时间并访问更多页面。
- 移动优化：然而，由于Google的移动优先索引，移动优化对SEO的可见性至关重要。
- 关键字策略：一个有针对性的关键字研究，考虑到目标群体的技术技术术语和问题至关重要。
- 技术SEO：快速加载时间，响应式设计和清晰的导航至关重要，尤其是对于第一个信息摄入量。
有针对性的数字广告和平台
- LinkedIn和Xing：这些专业网络是确定目标公司和决策者的理想选择，以及专业内容的分布和建立思想领导力。带有铅代形式的LinkedIn广告可以提高转化率，因为它们简化了填充表格。
- 特定于行业的在线平台和论坛：诸如Engineering.com或工业特定论坛之类的平台提供相关目标群体的目标地址。
- 电子邮件营销：技术新闻通讯，网络研讨会的邀请，项目聚光灯和个性化的后续行动可以有效地有助于铅含量。渐进分析可以帮助收集有关潜在客户需求的更多详细信息。
- 基于帐户的营销（ABM）：对于高质量的B2B解决方案，ABM是将营销和销售工作集中在选定目标客户上的有前途的方法。 AI可以帮助目标帐户的识别和优先级。
营销策略必须考虑到德国工程师在寻找Ki-B2B平台的信息时期望技术深度和清晰的ROI。因此，内容应在详细的技术解释和可理解的经济优势之间找到平衡。与快速的数字适应和对经过验证的方法的偏好相比，这种不愿需要建立信任并最大程度地减少KI介绍的风险。
适合：
传统渠道：贸易展览会，行业协会和直接销售
尽管进行了渐进式数字化，但机械工程中的传统渠道，尤其是在德国，仍保留其高水平的相关性。
衡量作为中央接触平台
- 汉诺威·梅斯（Hannover Messe）：作为世界上最重要的工业博览会，汉诺威·梅斯（Hannover Messe）是必须的。它提供了一个独特的平台来展示创新，维护网络并产生潜在客户。这里的重点是AI，自动化和数字化等主题。 AWS和西门子强烈使用该博览会来展示其工业AI解决方案。
- 除展览外：除了您自己的地位外，Ki-B2B平台的提供商还应通过语音机会（例如MasterClasses），有针对性的网络和与合作伙伴共同营销来使用Hannover Messe。大师班提供了一个独家平台，可以在选定的专家观众面前介绍专业知识并建立宝贵的联系。
- 其他贸易展览会：机械工程或单个应用行业的特定贸易展览会（例如，图像处理愿景）也为客户获取提供了良好的机会。 VDMA机械工程峰会是另一个重要的行业会议。
- AUMA（德国经济EV的展览和Messe委员会）：是衡量信息和支持贸易公平计划的重要来源。
使用行业协会（VDMA，BITKOM等）
- VDMA（德国机器与工厂建设协会）：VDMA是欧洲最大的行业协会，也是德国机械工程的中心接触点。它提供了许多服务，活动和工作组（例如机器学习/KI专家小组），非常适合作为专家进行网络和定位。会员资格和积极的参与可以使潜在客户的访问变得非常容易。 VDMA发布了研究和准则（例如，在实践中使用或AI使用），可以用作自己交流的参考点。
- Bitkom（联邦信息管理协会，电信和新媒体）：Bitkom还是德国数字化和AI领域的重要参与者。 BITKOM研究提供了有关AI采用和行业挑战的宝贵数据。
- 高潮（Ofgalim）（欧洲技术行业）：代表欧盟一级的欧洲技术行业，包括机械工程。
- 其他协会：根据AI平台的专业化，其他协会（例如国际机器人技术联合会（IFR））也可能是相关的。
直接销售和销售合作伙伴关系
- 直接销售：对于需要解释的高科技产品，直接销售通常是解释复杂事实并建立信任的重要渠道。
- 销售合作伙伴关系：与建立德国或欧洲机械工程销售网络的公司的战略联盟可以加速市场进入并最大程度地降低风险。这与外国提供者尤其重要。
- 当地销售员工：当地锚定，德语语言销售员工的态度，他们了解德国商业文化并且具有技术能力通常是在德国市场上成功的关键。
- 使用商会（IHKS，AHK）和GTAI：工业和商业的钱伯（IHKS），外交商会（AHKS）以及德国贸易和投资（GTAI）为合作伙伴搜索和市场关闭提供了宝贵的支持。
经过深思熟虑的数字策略和有效使用已建立的传统渠道的结合将在为Ki-B2B平台获得机械工程客户时取得最佳结果。
建立思想领导和使用行业网络
为了将自己确立为苛刻的机械工程领域AI解决方案的可信合格合作伙伴，思想领导力的目标结构和积极参与相关行业网络至关重要。
在机械工程AI领域担任先驱
思想领导意味着被认为是公认的权威和创新思想和在特定领域深刻理解的来源。对于机械工程环境中Ki-B2B平台的提供商，其目的是积极塑造有关生产未来，AI的作用以及相关机会和挑战的讨论。
建立思想领导的策略
- 高质量内容的出版：正如营销章节中已经讨论过的那样，深刻的白皮书，揭示案例研究，有远见的博客文章和对行业趋势的简明分析（例如Zum Genai）是中心要素。该内容不仅应该应用您自己的平台，还应为行业挑战提供真正的见解和解决方案。
- 在行业活动中的演讲机会：在重要贸易展览会（例如汉诺威·梅斯，欧洲的汉诺威·梅斯）和会议（例如VDMA机械工程峰会）中积极参与演讲者或小组成员的演讲机会。主题可能包括真实的AI应用，AI伦理，人类AI的整合或AGI生产中的未来。
- 实施您自己的网络研讨会和研讨会：有关特定AI应用程序或机械工程挑战的定期在线活动，可以与目标组直接交流并展示专业知识。
- 与研究机构和大学合作：与著名机构（例如Fraunhofer Institute，dfki）的共同研究项目或出版物增强了科学信誉。
- 专业媒体和行业出版物的贡献：撰写文章或为受人尊敬的专业期刊或在线门户提供访谈会提高知名度和声誉。
- 明确的愿景的发展：关于AI如何改变机械工程以及您公司扮演的角色的令人信服的叙述是基本的。该愿景应该强调机会，但也向挑战显示了现实的方法，例如熟练工人的短缺或需要可持续生产。例如，KörberDigital强调，实施AI和数据科学是工业生产的未来，并具有较大的优势，例如较小的停机时间和更高的产品质量。
思想领导的结构是一个长期的过程，需要一致的努力和愿意分享宝贵的知识，而不必一定要关注直接销售意图。这是关于建立信任和信誉，然后间接支持销售活动。
有效利用行业协会和网络
行业协会和专业网络对于市场进入，潜在客户产生以及建立强烈网络的德国和欧洲机械工程的信任至关重要。
参与关键协会
- 活动和工作组：参与VDMA活动，例如维也纳国会“数字解决方案”或“机器和工厂建设中的练习日AI”提供直接的网络机会。在“专家组机器学习/KI”中工作，可以使指南有助于塑造和定位自己为合格的合作伙伴。
- 使用出版物和研究：VDMA出版物的知识和参考（例如白皮书“行业中的AI”，Genai的研究）显示了自己的交流中的行业理解。
- 启动雷达和咨询概述：VDMA提供诸如启动雷达或咨询服务和软件提供商的概述之类的服务，其中有优势。
- BITKOM：作为数字经济协会，Bitkom定期发布有关AI采用和行业4.0的研究，这些研究提供了重要的市场见解，并提供了网络潜力。例如，Bitkom和DFKI联手建立了关于AI使用中的道德问题的立场。
- 工业集群和创新枢纽：积极参与区域集群，例如Karlsruhe的网络论坛或创新的Bavaria，可以加速对决策者和合作项目的访问。这些枢纽通常将IT公司与工业用户相结合。
参与网络的最佳实践
- 提供附加价值，不仅是卖出：在工作组和活动中，重点应放在专业知识和解决行业问题而不是直接产品广告的贡献上。
- 建立长期的关系：机械工程中的网络通常旨在长期，信任关系。
在相关平台上存在：
- LinkedIn：是欧洲B2B网络和潜在客户产生的领先平台。优化的公司页面，共享高质量内容和积极参与相关小组至关重要。 LinkedIn Sales Navigator可以帮助创建和优先考虑目标主义者。关注机械工程，工业4.0和AI在欧洲的LinkedIn团体是重要的接触点，即使未明确提及摘要中的特定德国群体，德国的AI人才在LinkedIn上也很高。
- Xing：特别是在德语国家（DACH地区），Xing继续与工程和B2B地区的专家和经理相关。在这里，公司的个人资料和参与相关组（例如VDMA成员，如果可用和活动）也很有用。 VDMA页面提到了播客，该播客响应各种软件和数字化主题，并允许VDMA成员公司的专家发表自己的意见，这表明内部通信渠道和可能的组。
- 特定的在线社区和论坛：即使摘要未针对明确处理AI和数字化的德国机械工程师拨打特定的论坛，也值得考虑寻找和参与此类利基社区的搜索和参与。
- 协会资源的使用：诸如VDMA之类的协会通常会提供会员列表，新闻通讯和对接事件，可用于识别潜在客户和合作伙伴。
强大的思想领导地位和智能使用行业网络的结合为信任，知名度以及最终成功地以德国和欧洲机械工程而成功地收购客户创造了可靠的基础。
适合：
建议和下一步
使用概念验证（POC）解决方案的基于AI的B2B平台的机械工程客户成功提取机械工程客户需要采取多个阶段，陈述良好的策略。以下建议和下一步是基于对市场条件的先前分析，AI采用的挑战以及目标群体的特定需求。
1。罚款和POC结构的承诺
具体问题取向：AI平台的承诺和每个POC的设计必须精确地量身定制为德国和欧洲机械工程中小企业的已确定的痛点和战略目标。重点应该放在解决混凝土操作挑战的解决方案上，在这些挑战中，AI可以产生可测量的附加值（例如提高供应链的效率，优化施工过程，前面的维护）。
数据安全性和IP保护的优先级：这些方面必须是价值和POC演示承诺的重点。明确的日志，符合欧盟的数据处理（理想情况下，在欧盟数据中心）和透明的IP保护机制是不可协商的。
ROI重点放在POC中：每个POC都必须设计以证明清晰，可量化的投资回报率。指标应与潜在客户一起定义，并专注于节省成本，提高生产率或提高质量等方面。结果应在VDMA/策略和研究的背景下提出，以强调战略相关性。
用户 - 友善和低入门障碍：鉴于熟练工人的短缺和数字化赤字，POC中的平台必须证明其简单的可用性和集成能力。培训和支持优惠是不可或缺的一部分。
2。实施目标上市策略
内容营销的进攻：根据工程师和技术决策者的信息需求量身定制的高质量技术内容（白皮书，案例研究，网络研讨会）的创建和分发。该内容应提供技术深度和清晰的ROI论点。
在关键测量中的存在：积极参与领先的测量值，例如汉诺威博览会，不仅是参展商，而且还通过语音贡献（例如大师级）和有针对性的网络。
行业协会的战略使用：对VDMA和相关的Bitkom工作组的密切承诺，以建立信任，建立网络并获得对当前行业问题的见解。
优化数字渠道：通过公司资料，思想领导力贡献和有针对性的广告活动（例如LinkedIn Lead Gen表格）在LinkedIn和Xing上的强大影响力。 SEO优化您自己的网站，重点关注B2B区域的桌面用户。
销售合作伙伴关系或直接销售的建设：对于德国市场，建议建立当地销售团队或与具有行业知识和网络的既定销售合作伙伴合作。
3。制定强大的POC方法和转换策略
标准化的POC过程：开发清晰，可重复的过程，用于实施POC，从问题定义到数据准备和时尚位置再到结果评估和呈现。
协作POC设计：与潜在客户的密切合作，以定义POC的目标，范围和成功指标，以确保最大的相关性和接受度。
清晰的转换路径：将成功的POC转移到长期合同中的策略的制定。这包括介绍逐步推出计划，解决所有剩余关注点以及对长期伙伴关系价值的强调。
销售团队的培训：必须对销售团队进行全面的培训，以便能够理解并令人信服地介绍AI平台，POC方法论以及机械工程领域的特定需求。以易于理解的方式解释技术细节的能力，同时强调业务利益至关重要。
4。解决德国市场的具体挑战
克服“飞行员陷阱”：成功的POC之后的解决方案的可伸缩性和逐渐实现路径的主动表示，以解决广泛引入新技术的典型约束。
处理熟练工人的短缺：将AI平台定位为一种工具，可以使现有员工而不是更换现有员工。作为解决方案计划的一部分，提供培训和进一步的教育计划。
认真对待数据主权：在可能的情况下，提供欧盟内的数据存储和处理的选项，并强调遵守欧洲标准和计划（例如Gaia X原则）。
5。信任和思想领导的长期结构
持续承诺：定期发布相关内容，参与行业讨论以及在重要事件中的存在，以便将其视为一种思想。
客户反馈循环：建立机制，以持续收集和评估平台和服务的进一步开发客户反馈。
交流成功案例：系统记录和发布案例研究和成功实施的证明，尤其是来自德国和欧洲客户。
下一步 - 短期（6个月内）
POC报价的最终确定：POC模块的详细详细说明，包括明确定义的应用，成功指标和资源要求，特别是针对机械工程的典型挑战（例如，备件物流的优化，特定机器类型的预测维护，效率提高了要约计算的效率）。
营销材料的创建：白皮书，案例研究模板和网络研讨会概念的开发，这些概念涉及数据安全性，IP保护，集成和投资回报率的核心信息。将重要材料翻译成德语。
试点客户的识别：德国首次POC项目的选定，创新机械工程SMU的主动地址，理想情况下是通过行业协会的联系或贸易公平出场后的联系。
在数字渠道中建立存在：用于德国关键字的网站，在LinkedIn和Xing上创建公司资料，第一个内容出版物的计划。
接下来的步骤中期（6-12个月）
实施第一个POC：在德国第一个POC项目的实施和密切支持，反馈收集以及POC过程的持续优化。
参与关键事件：在汉诺威博览会和/或相关VDMA事件中的存在。组织自己的网络研讨会。
建筑物销售结构：直接销售与德国合作伙伴关系的决定以及启动相应措施（人事招聘或合作伙伴收购）的决定。
开发第一个德国案例研究：第一个POC的成功记录，用于营销和销售目的。
这些建议的一致实施可以为成功的客户获取以及基于德国和欧洲机械工程的AI基于AI的B2B平台的可持续市场进入创造坚实的基础。关键在于对目标群体的深入了解，令人信服和风险最小的POC方法以及真实的，以价值为导向的交流。
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