Was bringt 3D-Visualisierung im B2B wirklich? BVDW-Studie 2025 und OpenUSD-Praxis
- 3D-Produktvisualisierung steigert im E-Commerce nachweislich Conversion Rate und senkt Retouren (BVDW-Studie 2025); im B2B erhöht sie Entscheidungssicherheit bei komplexen Investitionen.
- Skalierbares 3D im Maschinenbau basiert auf strukturierten OpenUSD-Masterdaten, integrierter PIM/DAM-Anbindung sowie optimierter Ausleitung in GLB und USDZ für Web, AR und VR.
- KI-gestützte 3D-Workflows können Prozesse beschleunigen, ersetzen jedoch nicht die präzise Aufbereitung realer CAD-Daten im industriellen Mittelstand.
3D im E-Commerce: Conversion steigern, Retouren senken
Die aktuelle Studie „3D im E-Commerce“ des Bundesverbands Digitale Wirtschaft (BVDW, Februar 2026) zeigt klare Effekte: Interaktive 3D-Produktdarstellungen steigern die Conversion Rate um bis zu 94 Prozent. Gleichzeitig sinken Retouren im Durchschnitt um rund 35 Prozent. Auch Engagement und Time-to-Purchase verbessern sich signifikant:
- Conversion Rate: + bis zu 94 % (je nach Studie)
- Retourenquote: – ca. 35 %
- Engagement Rate: + bis zu 49 %
- Time-to-Purchase: – ca. 38 %
- Average Order Value: steigt durch Konfiguratoren & AR
Der Grund ist einfach: 3D reduziert Unsicherheit. Produkte werden realitätsnah erfahrbar, Funktionen verständlich, Proportionen einschätzbar. Kundinnen und Kunden treffen fundiertere Entscheidungen – schneller und überzeugter.
Mehr zu den Effekten von AR im E-Commerce:
→ Augmented Reality im E-Commerce: Ein Überblick
→ Studie: Augmented Reality Commerce – Zahlen & Effekte
Im B2C sind diese Effekte direkt in KPIs messbar.
Im B2B wirken sie mindestens ebenso stark – nur an anderer Stelle.
3D im B2B-Vertrieb: Entscheidungssicherheit statt Interpretationsspielraum
Im Investitionsgüterbereich geht es nicht um Warenkörbe, sondern um Tragfähigkeit von Entscheidungen. Mehrere Beteiligte bewerten technische Details, Einbausituationen und Varianten. Genau hier entstehen Reibung, Rückfragen und Abstimmungsschleifen.
Dreidimensionale Produktdarstellungen schaffen eine gemeinsame visuelle Grundlage. Komplexe Zusammenhänge werden klar, Interpretationsspielräume reduziert, Annahmen überprüfbar gemacht. Das erhöht die Entscheidungssicherheit in frühen Projektphasen.
Weniger Unsicherheit bedeutet weniger Verzögerung. Weniger Missverständnisse bedeuten geringeres Projektrisiko. 3D ist damit im B2B kein Marketing-Feature, sondern ein Instrument zur strukturierten Entscheidungsfindung.
→ Kosten-Nutzen von Augmented Reality im Vertrieb: Eine Einordnung
3D schafft belastbares Produktverständnis im B2B
3D ersetzt statische Produktbilder durch überprüfbare, kontextbezogene Darstellung. Technische Systeme werden nicht nur gezeigt, sondern strukturiert nachvollziehbar.
- Prüfung von Geometrie, Dimensionen und Einbausituationen im realen Maßstab
- Darstellung von Baugruppen im Systemkontext statt isolierter Einzelteile
- Variantenvergleich ohne Interpretationsspielraum
- Explosionsdarstellungen zur Klärung von Funktion und Zusammenspiel
- Simulation von Montage- oder Nutzungsszenarien
Der Unterschied liegt nicht in der Optik, sondern in der Verbindlichkeit.
3D reduziert Annahmen und ersetzt Diskussionen durch visuelle Evidenz. Ziel ist nicht eine ansprechendere Präsentation, sondern höhere Entscheidungssicherheit bei komplexen Investitionen.
Genau hier setzen wir mit strukturierten OpenUSD-Masterdaten an.
Technische Basis: Skalierbarkeit entscheidet
3D entfaltet wirtschaftliche Wirkung nur dann, wenn es systemisch gedacht wird. Einzelne Modelle lösen kein strukturelles Problem. Entscheidend ist die Einbettung in bestehende Daten- und Contentprozesse.
Relevante Grundlagen:
- Standardformate wie GLB (Web/Android) und USDZ (Apple/AR) für plattformübergreifende Ausspielung
- Integration in PIM- und DAM-Systeme zur sauberen Produkt- und Variantenlogik
- Performance-Optimierung durch LOD-Strategien, Polygonreduktion und effizientes Texturmanagement
- Progressive Ladeverfahren für stabile Nutzung auch im mobilen Kontext
- Device-Testing und Qualitätssicherung für konsistente Darstellung über alle Endgeräte
3D funktioniert wirtschaftlich nur, wenn es Teil einer skalierbaren Architektur ist – nicht als isoliertes Visualisierungsprojekt.
Meine persönlichen Gedanken, über die Studie hinaus:
Im B2B reicht es nicht, Modelle in GLB und USDZ bereitzustellen. Es ist sogar ein Fehler so solitär zu denken: Entscheidend ist eine strukturierte Masterdatenbasis, die Varianten, Baugruppen und Kontexte konsistent abbildet.
Deshalb denken wir 3D nicht vom Viewer aus, sondern vom Datenmodell.
Erst wenn Geometrie, Produktlogik und Versionierung sauber strukturiert sind, entsteht Skalierbarkeit im Vertrieb.
3D ist für uns kein Dateiformat , sondern eine Entscheidungsarchitektur.
→ Wie OpenUSD CAD-Daten im Maschinenbau strukturiert nutzbar macht
→ Warum Omniverse ohne saubere Datenstrategie nicht reicht
Content-Produktion: Effizienz entsteht durch Struktur, nicht durch Hype
Die Erstellung von 3D-Modellen erfolgt heute über unterschiedliche Verfahren. Je nach Ausgangssituation kommen verschiedene Ansätze zum Einsatz:
- CGI auf Basis bestehender CAD-Daten (Bei uns der Regelfall)
- Photogrammetrie aus Fotodaten (Verwenden wir als Ergänzung)
- Präzises 3D-Scanning realer Produkte
- KI-gestützte Modellierung und Texturautomatisierung
- Neuronale Rendering-Verfahren wie NeRF oder Gaussian Splatting
Diese Methoden können Produktionszeiten verkürzen und helfen, größere Produktkataloge wirtschaftlich aufzubauen.
Meine persönliche Einschätzung:
Im industriellen B2B-Umfeld wird der KI-Anteil häufig überschätzt. Viele öffentlich sichtbaren KI-3D-Demos basieren auf generierten oder vereinfachten Datensätzen. Bei realen Maschinenbau-CAD-Daten, komplexen Baugruppen und sensiblen Entwicklungsinformationen gelten andere Anforderungen.
Wir nutzen KI-gestützte Verfahren, etwa im Rahmen von „Vibe Coding“ für gezielte Optimierungsschritte. Allerdings nur dort, wo Datenschutz, Geheimhaltung und Datenhoheit eindeutig geklärt sind.
Bei vertraulichen Konstruktionsdaten sprechen rechtliche und organisatorische Gründe häufig gegen pauschale KI-Pipelines. Hier geht es um kontrollierte Verarbeitung, saubere Reduktion und präzise Ausleitung in GLB oder USDZ – nicht um generative Experimente.
Technologische Reife entsteht nicht durch spektakuläre KI-Demos,
sondern durch nachvollziehbare, sichere und belastbare Datenprozesse.
Entscheidungssicherheit im B2B: Der nächste messbare Hebel
Leider liefert auch die aktuelle BVDW-Studie „3D im E-Commerce“ für den B2B-Bereich noch keine belastbaren Prozentwerte. Das liegt jedoch weniger am fehlenden Effekt – sondern daran, dass 3D im Investitionsgütervertrieb bisher kaum systematisch gemessen wird. Im B2C sind Conversions, Retouren und Warenkorbwerte direkt auswertbar. Im B2B wirken die Effekte subtiler – aber strategisch relevanter.
Wenn komplexe Produkte visuell klar werden, sinkt das Projektrisiko. Abstimmungsschleifen verkürzen sich. Technische Annahmen werden überprüfbar statt diskutiert. Varianten lassen sich früh bewerten, bevor sie Kosten verursachen.
Der ökonomische Hebel liegt nicht im Klick, sondern in der Qualität der Entscheidung.
Genau hier entsteht aktuell eine Lücke in der Datengrundlage. Und genau hier planen wir, gemeinsam mit einer Hochschule im Sommer genauer hinzusehen. Nicht aus akademischem Interesse, sondern mit dem Ziel, Entscheidungsqualität im B2B erstmals strukturiert messbar zu machen. Denn wenn 3D nachweislich Kaufentscheidungen im E-Commerce verbessert, wäre es naiv anzunehmen, dass visuelle Klarheit bei Millioneninvestitionen keine Rolle spielt.
Empirische Bestätigung: Wie AR messbar "Choice Difficulty" reduziert
Eine Studie der Universitäten Brüssel und Hasselt ("Augmenting the reality of decision‑making: Comparing and combining product experiences’ influence on choice difficulty and mental imagery", Feb. 2025) untersuchte erstmals systematisch, wie AR die wahrgenommene Entscheidungsschwierigkeit bei großen Produktsortimenten beeinflusst.
Zentrale Erkenntnisse:
1. Statisches AR (Produktvisualisierung in fester Umgebung) reduziert Choice Difficulty signifikant stärker als physische Muster
2. Der Mechanismus: AR erhöht "Mental Imagery" – die Fähigkeit, sich das Produkt im Kontext vorzustellen
3. Sequentielle Nutzung (erst physisch, dann digital) verstärkt den Effekt
4. Entscheidungssicherheit steigt, Kaufabsicht folgt
Was das für B2B bedeutet: Die Studie wurde zwar mit Wandfarbe durchgeführt, aber der psychologische Mechanismus ist übertragbar: Wenn AR bei 383 Farboptionen die Entscheidung erleichtert, gilt das erst recht bei komplexen Maschinenbau-Varianten.
Entscheidend: Die ForscherInnen fanden heraus, dass statisches AR (klare Übersicht ohne ständige Bewegung) besser funktioniert als dynamisches AR – ein weiterer Beleg dafür, dass Struktur zur Verkaufsunterstützung wichtiger ist als spektakuläre Features.
Herausforderungen: Warum 3D strategische Führung braucht
3D ist kein Selbstläufer. Zwischen technischer Machbarkeit und wirtschaftlicher Wirkung liegt die reale, spannende oder auch leidige Architektur.
Zentrale Herausforderungen:
- Unterschiedliche Browser- und Device-Unterstützung
- Balance zwischen visueller Qualität und Performance
- Barrierefreiheit und alternative Zugänglichkeit
- Skalierbarkeit großer Produktportfolios
- Isolierte Messbarkeit einzelner 3D-Effekte
Gerade im B2B-Umfeld reichen beeindruckende Einzelmodelle nicht aus. Entscheidend ist die konsistente Ausspielung über Systeme, Märkte und Endgeräte hinweg. Ohne saubere Datenstruktur, klare Performance-Strategie und definierte Verantwortlichkeiten entsteht kein Wettbewerbsvorteil, sondern sehr oft viel zusätzlicher Abstimmungsaufwand.
Merke: 3D entfaltet Wirkung nicht durch Technik allein, sondern durch kontrollierte Integration in bestehende Prozesse.
Die Datenlage wird klarer: 3D wirkt im E-Commerce messbar, die psychologischen Mechanismen sind verstanden, die B2B-Lücke bleibt sichtbar. Genau deshalb gehen wir das Thema jetzt systematisch an – gemeinsam mit einer Hochschule, mit strukturierten Messverfahren und mit dem Ziel, Entscheidungsqualität im B2B erstmals belastbar zu machen.
Bis dahin bleiben wir beim Pragmatischen: saubere Masterdaten, kontrollierte Integration, messbare Effekte.
