·Consumer·Minds Team
Minds 研究：气候科技 SaaS 碳申报采用现状
一项针对目标受众的模拟研究，旨在剖析范围 3 申报复杂性与管理层软件采购决策之间的冲突。
通过 Minds 进行的目标受众模拟研究表明，72% 的全球可持续发展总监在提议采购专用碳核算软件时，面临来自管理层的强大阻力。该研究基于 Eurostat 和成熟的心理画像模型进行校准，指出了一个关键的冲突点：尽管合规要求日益严格，但由于财务回报不明确以及范围 3 数据的复杂性，管理层决策者依然拒绝批准相关采购。
基于由 350 名受访者组成的合成受众。基准一致度会因受众、问题、依据和参考研究而异。
样本构成
年龄段
1
30-3934%2
40-4938%3
50-5928%
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2026 年的监管环境给企业可持续发展团队带来了前所未有的压力。随着欧盟《企业可持续发展报告指令》（CSRD）和《企业可持续发展尽职调查指令》（CSDDD）的逐步实施，企业在法律上有义务披露其整个价值链中细粒度的环境影响。这其中包括范围 3 排放，它通常占企业总碳足迹的 90% 以上。
尽管有这些严格的法律授权，但可持续发展总监在试图争取专用碳核算软件的预算时，却感受到了巨大的鸿沟。这种冲突的核心在于管理层对这些平台的看法。可持续发展负责人将软件视为数据收集、验证和审计准备的必备工具，而管理层决策者则往往将其归类为行政成本中心。
范围 3 申报的极高复杂性进一步加剧了这一冲突。从全球数千家可持续发展成熟度参差不齐的供应商那里收集一手排放数据，是一项极其艰巨的任务。管理层看到供应商对接需要耗费大量资源，担心软件只会暴露数据空白，而无法真正解决问题。因此，他们倾向于维持现状，宁愿依赖手动电子表格或传统咨询公司，也不愿投资专用的 SaaS 解决方案。
气候科技 SaaS 的购买决策极少由单一部门决定。这是一个高度复杂的跨部门协作过程，涉及 IT、财务、采购和法务。这些利益相关者都会提出独特的反对意见，而如果没有软件厂商提供针对性的沟通话术，可持续发展总监往往难以应对。
IT 部门是一大主要障碍。他们经常辩称，现有的企业资源计划（ERP）系统可以通过定制开发来追踪碳排放。这一论点非常迎合那些急于最大化现有技术投资回报的 CFO。然而，传统的 ERP 系统缺乏专用碳核算平台所能提供的专业计算引擎、自动排放因子匹配以及供应商对接门户。
采购部门则带来了另一层阻力。在 2026 年，采购团队的关注焦点是成本控制和供应链稳定。他们将碳申报要求视为一种运营负担，可能会使供应商关系变得紧张。此外，许多企业与传统的环境咨询公司签有长期合同。财务部门往往更青睐这些咨询协议，因为它们代表的是可变的、基于项目的支出，而不是持续性的软件授权费用 - 尽管从长远来看，人工咨询的成本远超可扩展的 SaaS 平台。
要打破管理层的这种惯性，气候科技 SaaS 厂商必须转变定位。营销和销售团队不能仅仅依赖合规驱动的宣传口径。相反，他们必须为可持续发展总监提供必要的工具和论据，帮助其构建强有力的软件采购财务商业案例。
这意味着要证明自动化碳核算如何直接与运营效率提升和成本降低挂钩。例如，通过用自动化的供应商中心取代手动数据收集，企业可以节省数千小时的行政劳动。此外，精准的范围 3 数据使采购团队能够识别供应链中的碳排放热点、对供应商进行基准评估并优化采购决策。
当碳数据直接整合到采购工作流中时，它就不再仅仅是一项合规任务。它变成了成本优化和风险规避的战略杠杆。成功将软件定位为可持续采购和利润保护工具的厂商，更有可能获得管理层的认可。对于 SaaS 营销人员而言，挑战在于如何在启动高成本、多渠道的推广活动之前，验证哪些具体的价值主张最能引起这些不同内部利益相关者的共鸣。
在传统模式下，开发和提炼这些复杂的 B2B 价值主张需要数月的定性研究、焦点小组和昂贵的线下样本组调研。对于身处快速变化市场中的气候科技 SaaS 厂商而言，这些传统方法往往过于缓慢且成本高昂。这正是 Minds 目标受众模拟平台能够提供决定性竞争优势的地方。
Minds 允许营销、洞察和创新团队在投入预算或面临市场信任风险之前，针对极具特异性的目标细分群体测试推广主张、定位策略和产品概念。通过模拟数百名可持续发展总监、采购负责人和 CFO 的反应，厂商可以在 1 小时内找出确切的冲突点和反对意见图谱。
该平台基于严谨的三阶段模型运行，确保了极高的准确性和可信度：
- 数据锚定 (Datenverankerung (Ebene 01))：模拟基于真实世界的数据，包括 CRM 记录、内部调查和经典市场研究。没有任何画像或细分群体是凭空假设构建的。
- 模拟模型 (Simulationsmodell (Ebene 02))：平台利用深厚的 B2B 专业知识、人口统计学锚点和强大的行为建模，来模拟真实的决策过程。
- 验证 (Validierung (Ebene 03))：输出结果会针对真实的人类回答、样本组数据以及来自官方国家统计机构和 Eurostat、Kantar 等知名研究机构的成熟参考基准进行验证。
这种科学的方法在偏好、语言契合度和反对意见图谱方面，与传统线下样本组达成了 85% 至 95% 的平均一致性。对于高度具体的问题和锚定良好的细分群体，一致性甚至可达 100%。
由于 Minds 完全托管在安全的欧盟服务器上，它 100% 符合 DSGVO 标准，确保绝不处理任何用户或参与者的个人数据。这种企业级基础设施允许气候科技厂商在每次运行中模拟多达 10,000 个回答，而成本仅为传统样本组的极小一部分，且无需支付任何按受访者计算的招募费用。
通过利用 Minds，气候科技 SaaS 厂商可以精准绘制范围 3 复杂性与管理层采购意愿之间的冲突图谱。这使他们能够制定高度针对性、高转化率的营销活动，直接切中整个决策链条的痛点，从而缩短销售周期并推动关键可持续发展技术在全球范围内的采用。
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将您现有的研究方法与 Minds 模拟平台进行对比。
