--- title: 'Time-to-Understanding Studie: Was unsere Forschung mit der Ruhr-Universität Bochum zum B2B-Vertrieb zeigt' description: 'Fünf Experteninterviews, vier Hausarbeiten, ein Rechenmodell: was die Forschung mit der Ruhr-Universität Bochum zu Verständnis und AR im B2B-Vertrieb zeigt. Stand Oktober 2026.' slug: ttu-studie-ruhr-universitaet-bochum date: 2026-10-27 author: Gerhard Schröder tags: - studien - vertriebskommunikation - augmented-reality primary_tag: studien excerpt: 'Wie lange braucht ein Käufer, bis er ein technisches Produkt wirklich versteht? Die Gesamtübersicht unserer TTU-Forschung mit der Ruhr-Universität Bochum: Methode, sieben Kriterien, Zitate und Grenzen.' canonical: https://visales.de/ttu-studie-ruhr-universitaet-bochum.html --- *Stand: 27. Oktober 2026 · Gerhard Schröder, viSales GmbH · Projektgruppe: Jana Eva Kopejkina, Donia Salih, David Wichtmann, Lina Stöhr (Ruhr-Universität Bochum) · Betreuung: Prof. Dr. Jens Pöppelbuß, Dr. Lisa Drees* ## Kurzfassung Time-to-Understanding (TTU) beschreibt, wie viele Minuten oder Gespräche ein Käufer braucht, um ein technisches Produkt so zu verstehen, dass er es selbst erklären könnte. Von April bis August 2026 hat eine Projektgruppe aus vier Studierenden der Ruhr-Universität Bochum mit uns untersucht, wie sich der Nutzen von Augmented Reality (AR) im B2B-Verkaufsgespräch messen lässt: zuerst in vier Hausarbeiten, dann mit fünf Experteninterviews aus Luftfahrt, Automobilzulieferung sowie Maschinen- und Anlagenbau. Das Ergebnis ist ein Rechenmodell mit sieben Kriterien, das den Nutzen von AR vom allgemeinen Nutzen guter Visualisierung trennt. Nur einer der fünf Befragten setzte AR produktiv ein. Eine Messung der TTU in Minuten steht noch aus. > „Ob AR wirkt, hängt weniger von der Grafik ab als von der Organisation beim Anbieter.“ > > Kernergebnis des Projektberichts, Ruhr-Universität Bochum 2026 ## Was ist Time-to-Understanding (TTU)? TTU ist eine Metrik für die Zeit, die ein Stakeholder im B2B-Vertriebsgespräch braucht, bis er ein Produkt so weit verstanden hat, dass er darüber entscheiden kann. Gezählt wird in Minuten oder Gesprächen. Der Maßstab ist streng: Verstanden hat der Käufer, wenn er das Produkt selbst erklären könnte. Nicken reicht nicht. Geprägt hat den Begriff Time-to-Understanding David Skiba, 2026 in einem Videocall mit Gerhard Schröder (viSales GmbH). Anlass war ein strukturelles Problem: Ein Käufer bräuchte eigentlich 120 Minuten, um zu verstehen, was er kauft. Der Vertrieb hat 20.
TTU, Time to Value und Time to Close: die Abgrenzung TTU ist keine etablierte Branchenkennzahl und noch keine validierte wissenschaftliche Messgröße. Sie ist nicht Time to Value (Nutzen nach dem Kauf) und nicht Time to Close (Dauer des Verkaufszyklus), sondern misst das Verständnis vor der Entscheidung. Dazu gehören zwei weitere Kennzahlen: - **Erklärungsredundanz:** Wie oft muss der Vertrieb dieselbe Erklärung wiederholen? - **Missverständnisquote:** Wie oft ordnen Käufer das Produkt nach dem Gespräch falsch ein? Die Projektgruppe kommt aus ihren Interviews auf dieselben drei Größen: Zeit bis zum Verständnis, Zahl wiederholter Erklärungen, Häufigkeit von Missverständnissen.
## Die Kernaussagen - Erfolg mit AR hängt weniger von grafischer Brillanz ab als von den organisatorischen Voraussetzungen beim Anbieter. - Visualisierung hilft vor allem dort, wo Technik schwer verständlich ist, mehrere Stakeholder beteiligt sind oder Missverständnisse teure Korrekturen auslösen. - Allgemeiner Visualisierungsnutzen ist nicht gleich AR-Nutzen. Viele Effekte bringen auch 3D-Modelle oder Videos. - Der AR-Wert liegt im Modell deutlich unter dem Gesamtwert. Die Gruppe deutet das als Zeichen eines jungen Marktes, nicht als Beleg für geringen AR-Nutzen: Nur einer der fünf Befragten setzte AR produktiv ein. ## Was die Befragten sagen Woran merkt man im Gespräch, dass ein Käufer wirklich verstanden hat? Alle fünf nennen dasselbe Signal: die Rückfrage. > „Wenn keine Nachfragen kommen, wird schnell klar, dass er ohne wirkliches Verständnis dabei ist, es nur zur Kenntnis nimmt und sich gegebenenfalls gedanklich abkoppelt.“ (MK, Automobilzulieferung) > „Wenn wirklich über die Vorteile des Produktes zurückgespiegelt wird, also ‚ich brauche euer Produkt, weil …‘, dann gehen wir davon aus, dass der Kunde es verstanden hat.“ (CB, Maschinenbau) Was Missverständnisse kosten: > „So mussten wir während der bereits laufenden Entwicklungsphase das Konzept noch mal ändern, das liegt im sechs- bis siebenstelligen Kostenbereich.“ (MK, Automobilzulieferung) Wo AR an Grenzen stößt: > „Ich würde sagen, ein Drittel ist sofort dabei […]. Ein Drittel ist normal, wie man es erwarten würde. Und vielleicht ein Drittel hat es gar nicht begriffen.“ (KA, Luftfahrt, über Erfahrungen mit AR-Brillen) ## Was daraus für den B2B-Vertrieb folgt - **Vor AR kommt die Basis.** Ohne 3D-Daten, Zuständigkeit und Geräte bringt AR nichts. Das Modell sperrt in diesem Fall jede Empfehlung. - **Ehrlich trennen.** Nicht jeder Erklärvorteil kommt von AR. Oft reicht ein 3D-Modell oder ein Video. - **Der Nutzen wächst mit dem Buying Center.** Je mehr Menschen mit unterschiedlichem Wissen mitentscheiden, desto mehr zählt ein gemeinsames Bild. - **Verständnis über Rückfragen messen.** Die Befragten erkennen Verständnis an passenden Rückfragen. Wer heute anfangen will, zählt: Wie oft erklärt ihr dasselbe? Wie oft korrigiert ihr Erwartungen nach dem Erstgespräch? Wie viele Gespräche braucht ihr bis zum Angebot? ## So ist die Forschung entstanden Wer genauer wissen will, wie die Ergebnisse entstanden sind, findet die Herleitung in den Boxen. Ausführlich stehen die vier Hausarbeiten in eigenen Artikeln.
Aufbau der Forschung - **Partner:** Ruhr-Universität Bochum, Lehrstuhl ISSE, Projektseminar im Sommersemester 2026. viSales war Challengegeber. - **Kickoff:** 16. April 2026. - **Phase 1:** vier Hausarbeiten, Abgabefrist 12. Mai 2026, danach Zwischenpräsentation. - **Phase 2:** fünf halbstrukturierte Experteninterviews, Rechenmodell und Quiz. Projektbericht vorgelegt im August 2026. - **Grenze, von der Gruppe selbst benannt:** fünf Interviews sind eine qualitative Grundlagenstudie, keine repräsentative Erhebung.
Phase 1: die vier Hausarbeiten **Lina Stöhr: technologische Einordnung von AR (Mai 2026).** Literaturarbeit zum Forschungsstand. AR und VR sind für Nutzer grundverschieden, weil bei AR die eigene Umgebung sichtbar bleibt (Rauschnabel et al. 2022). OpenUSD löst frühere Probleme bei der Übernahme von CAD-Daten. AR-Brillen erhöhen die kognitive Belastung (Baumeister et al. 2017). Es fehlen etablierte Kennzahlen zur Erfolgsmessung (Fischer et al. 2021). → [Zum Artikel](/ar-b2b-vertrieb-forschungsstand-lina-stoehr-rub.html) **Jana Eva Kopejkina: Wie man den Nutzen von AR misst (Mai 2026).** Systematische Literaturrecherche in Web of Science, Scopus und Google Scholar, Publikationen 2016 bis 2026. AR wirkt vor allem bei komplexen Angeboten, in der Evaluations- und Servicephase und nur, wenn der eigene Vertrieb das Werkzeug annimmt. Zu viel Information senkt die Entscheidungssicherheit. Schätzungsweise 48 % der Unternehmen erzielen negative Renditen auf ihre Investitionen in digitale Technologien (McKinsey & Company 2017, zitiert in Friess et al. 2024). → [Zum Artikel](/ar-b2b-vertrieb-kennzahlen-jana-kopejkina-rub.html) **David Wichtmann: B2C-Kaufmetriken und die Lücke im B2B.** Ordnet den fünf Phasen des Kaufprozesses nach Kotler und Keller (2016) die Kennzahlen des Online-Handels zu. Im B2B gibt es die Phasen auch, die Metriken fehlen. → [Zum Artikel](/kaufentscheidung-metriken-b2c-b2b-wichtmann-rub.html) **Donia Salih: Verhaltensmuster und Entscheidungssicherheit im Buying Center.** AR wirkt auf drei Ebenen: Informationsverarbeitung, Verhalten im Buying Center, Entscheidungssicherheit. Ohne erkennbaren Nutzen bleibt der Effekt aus. → [Zum Artikel](/ar-b2b-kaufprozess-verhaltensmuster-entscheidungssicherheit-salih-rub.html)
Phase 2: Methode des Projektberichts **Methode.** Fünf halbstrukturierte Experteninterviews, vollständig aufgezeichnet und transkribiert. Die Befragten kommen aus Luftfahrt, Automobilzulieferung sowie Maschinen- und Anlagenbau. Auswertung mit der qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring: zuerst induktiv. Weil fünf Interviews dafür zu wenig tragen, hat die Gruppe danach deduktiv mit den Kategorien von Riether, Ruhnau und Homburg (2026) kodiert, einem Modell zu Extended Reality im B2B-Vertrieb.
Die sieben Kriterien im Detail Das Rechenmodell bewertet jedes Interview nach sieben Kriterien: eine Voraussetzung, fünf Nutzenkriterien und ein Verstärker. 1. **K1 Organisatorische Ressourcen:** Voraussetzung. Unter 2,0 gibt das Modell keine Empfehlung. 2. **K2 Vereinfachte Produktbewertung:** Nutzen, Basisgewicht 0,28. 3. **K3 Koordination im Entscheidungszentrum:** Nutzen, Basisgewicht 0,14. 4. **K4 Unterstützte Mitgestaltung:** Nutzen, Basisgewicht 0,16. 5. **K5 Vermittlung des Mehrwerts:** Nutzen, Basisgewicht 0,18. 6. **K6 Effizienz im Vertriebszyklus:** Nutzen, Basisgewicht 0,24. 7. **K7 Komplexität des Gremiums:** Verstärker, skaliert die Gewichte. Bewertet wird je Interview auf einer Skala von 0 bis 5. Die Gewichte sind ausdrücklich Startwerte und im Modell offen änderbar.
AR-Prämie und Selbsttest **Die AR-Prämie.** Das Modell rechnet zwei Werte: den Nutzen jeder Visualisierung und den Nutzen, der wirklich von AR stammt. Selbst erlebte AR zählt mit dem Faktor 1,0, eine begründete Einschätzung ohne eigene AR-Nutzung mit 0,5, alle anderen Visualisierungen (3D-Modell, Video, Folien, Muster) mit 0. Die Differenz heißt AR-Prämie. Die Ampel richtet sich nur nach dem AR-Wert: Grün ab 3,5, Gelb ab 2,0, darunter Rot. **Der Selbsttest.** Ein Quiz mit sieben Fragen, je eine pro Kriterium, vier Antworten mit 0, 1, 3 oder 4 Punkten. Zuerst prüft es die Voraussetzungen. Stimmen sie, entscheidet der Nutzen: ab 55 % der möglichen 24 Punkte „AR lohnt sich für Sie“, darunter „Hier steckt noch Potenzial“. Dauer: unter zwei Minuten. Ein negatives Ergebnis gibt es bewusst nicht.
Externe Studien, auf die sich TTU stützt - **Mettler, Lanzrath und Homburg, Journal of Marketing 2026:** fünf Studien mit über 1.000 Teilnehmenden. XR steigert Kundenloyalität und Upselling, Mechanismus ist das gemeinsam geformte Bild des Produkts („co-created mental imagery“). → [Unser Artikel zur Studie](/xr-b2b-vertrieb-ar-journal-of-marketing.html) · [Originalquelle (DOI)](https://doi.org/10.1177/00222429261443286) - **Riether, Ruhnau und Homburg, Journal of Personal Selling & Sales Management 2026:** Bezugsrahmen, auf dem das Kriterienmodell der Projektgruppe aufbaut. → [Einordnung im Artikel von Jana Eva Kopejkina](/ar-b2b-vertrieb-kennzahlen-jana-kopejkina-rub.html)
Realitätscheck Fünf Interviews sind kein repräsentatives Bild, und nur einer der Befragten setzt AR produktiv ein. Die TTU selbst hat noch niemand in Minuten gemessen, auch unsere TTU-Kurve ist eine These. Die Gewichte im Rechenmodell sind Startwerte. Und nicht jeder kennt das Problem: Wo ein Lastenheft Zeile für Zeile regelt, was geliefert wird, entscheidet am Ende der Preis. **Die Studie liefert kein Urteil über AR, sondern ein Modell, mit dem man es prüfen kann.**
Zitiervorschlag Diese Seite: Schröder, G. (2026). *Time-to-Understanding (TTU) im B2B-Vertrieb: Zusammenfassung der Forschung mit der Ruhr-Universität Bochum.* viSales GmbH. Stand 27.10.2026. https://visales.de/ttu-studie-ruhr-universitaet-bochum.html Projektbericht: Kopejkina, J. E., Salih, D., Wichtmann, D. & Stöhr, L. (2026). *Quantifizierung des Potenzials von Augmented Reality im B2B-Vertrieb.* Projektbericht, Projektseminar Sommersemester 2026, Ruhr-Universität Bochum (Betreuung: Prof. Dr. J. Pöppelbuß, Dr. L. Drees). August 2026.
Quellenhinweise - Kopejkina, J. E., Salih, D., Wichtmann, D. & Stöhr, L. (2026). *Quantifizierung des Potenzials von Augmented Reality im B2B-Vertrieb.* Projektbericht, Projektseminar Sommersemester 2026, Ruhr-Universität Bochum (Betreuung: Prof. Dr. J. Pöppelbuß, Dr. L. Drees). August 2026. - Kopejkina, J.E. (2026). **Augmented Reality im B2B-Verkaufsgespräch: Eine systematische Literaturrecherche zur Bemessung des Nutzens.** Hausarbeit, Ruhr-Universität Bochum, Lehrstuhl ISSE, Projektseminar SS 2026. - Salih, D. (2026). **Verhaltensmuster und der Einsatz von Augmented Reality im B2B-Kaufprozess.** Hausarbeit, Ruhr-Universität Bochum, Lehrstuhl ISSE, Projektseminar SS 2026. - Stöhr, L. (2026). *Eine technologische Einordnung und Analyse des Einsatzpotenzials im B2B-Vertrieb von Augmented Reality.* Hausarbeit, Ruhr-Universität Bochum, Lehrstuhl ISSE, Projektseminar SS 2026. - Wichtmann, D.T. (2026). **Analyse des Kaufentscheidungsprozesses im Online-B2C-Handel: Metriken und Modelle.** Hausarbeit, Ruhr-Universität Bochum, Lehrstuhl ISSE, Projektseminar SS 2026. - Baumeister, J. et al. (2017). Cognitive Cost of Using Augmented Reality Displays. *IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics*, 23(11), 2378–2388. - Fischer, H., Seidenstricker, S. & Poeppelbuss, J. (2021). Extended Reality in Business-to-Business Sales: An Exploration of Adoption Factors. In *Human Interaction, Emerging Technologies and Future Applications IV* (S. 123–130). Springer. - Friess, M., Haumann, T., Alavi, S., Oproiescu, A., Schmitz, C. & Wieseke, J. (2024). **The contingent effects of innovative digital sales technologies on B2B firms' financial performance.** International Journal of Research in Marketing. - Kotler, P. und Keller, K. L. (2016). **Marketing Management**, 15. Aufl. Hoboken, NJ: Pearson. - Mettler, J., Lanzrath, A., Homburg, C. (2026). Extended Reality in Business-to-Business Sales. *Journal of Marketing*. [DOI: 10.1177/00222429261443286](https://doi.org/10.1177/00222429261443286) - Rauschnabel, P. A., Felix, R., Hinsch, C., Shahab, H. & Alt, F. (2022). What is XR? Towards a Framework for Augmented and Virtual Reality. *Computers in Human Behavior*, 133, 107289. - Riether, J., Ruhnau, R.-C.M. & Homburg, C. (2026). Extended reality in B2B sales interactions. **Journal of Personal Selling & Sales Management,** 7–25.