被授权的消费者

建立更深层次消费者关系的关键 ： 减少决策周围的噪音 在2023年的最后三个月中，根据埃森哲2024年消费者研究的数据，74%的消费者因为感到压力过大而放弃了购买。2尽管公司在过去几年里越来越注重以客户为中心并提供个性化体验，但大多数受访者（71%）表示他们的购买决策所需的时间和努力并未得到改善，甚至有所增加。 新兴的人工智能工具可以帮助企业提供高度个性化的体验，不仅能够突出重围，消除噪音，还能简化决策过程，从而加深客户忠诚度。3 埃森哲对来自12个国家的19,000名消费者进行的调查提供了关于消费者在各类别中做出购买决策时经历的新见解。 消费者已做好准备。根据我们的研究，我们相信消费者将在未来两年内大规模采用由生成式AI驱动的顾问，因为他们越来越希望通过使用这些工具来减轻与购买相关的工作负担。在我们研究的消费者中，超过一半（51%）的人已经对使用对话式AI解决方案持开放态度。 难怪。当今消费者面临的选择、信息、广告和声明似乎无穷无尽。来自朋友、家人、意见领袖、算法和应用程序的推荐只会增加噪音，而这种信息过载正在影响人们对于购买决策的信心。令人惊讶的是，我们的分析表明，无论购买项目的相对成本或频率如何，这一问题都是普遍存在的。选择像保湿霜这样的小商品与选择像洗衣机这样的大件商品一样具有挑战性。 75%的受访人群表示感觉自己被广告轰炸，同时73%的人感到因选项过多而不知所措，正如一位受访者所说：“虽然获取信息很容易，但在如此多的选择中做出决定却很难。”1 最终，我们预计这一转变将引发几十年来消费者购买习惯及方式的最大重新考量。关键问题是，面向消费者的公司应如何最好地利用技术，以便在消费者做决策时处于合适的位置，并使体验更加便捷。那些能够通过简化决策来赋能消费者的公司将赢得更深层次的忠诚度，从而超越竞争对手。 但对于消费者和寻求为他们服务的公司来说 ，都有好消息 ： 新的和 25数据驱动和令人愉快的人性化 20忠诚 ： 从品牌目的到人的目的 09 04塑造消费者赋权的终极 14转换 ： 从任何人的交易到某人的体验 发现 ： 从混乱到清晰 Shaping the最终在消费者赋权 不同于以往由技术驱动的工具，生成式AI能够使公司以前所未有的方式理解每一位消费者。通过捕捉任何选择周围的复杂细节，它们可以识别出消费者的独特需求和偏好。利用这种细粒度的生活中心知识，公司可以真正了解其消费者，视他们为不断发展的真实个体，而不仅仅是交易清单上的数据点——从而创造出独一无二且个性化的体验，以脱颖而出。 搜索也变得前所未有的透明，公司在这一新环境中面临的挑战在于如何最佳地进行互动。为了在语义搜索结果中出现，公司需要允许第三方生成式AI工具访问其网站上的产品详情。对于自身渠道上的语义搜索，他们还必须开发数据集，这些数据集不仅包含产品属性，还涵盖特定产品可能成为合适解决方案的情境理解。 搜索是消费者启动购买旅程的关键组成部分，一些消费者已经开始通过搜索其需求而非直接寻找解决方案来参与新的过程。这之间的区别在于“我想找到这件物品”与“我想解决这个问题”——或者“我想要一份意大利面食谱”与“我用这些饮食因素能为八个人做什么菜？”生成式AI正在将简单的搜索升级为更具语义深度和复杂性的搜索，这已成为赋能决策的一种工具。 每项购买决策既是个人化的，也是情境性的。这意味着需要努力理解消费者的需求及其参与方式——这包括从他们偏好的渠道和格式到日常影响购买决策的各种因素。在某些情况下，消费者可能只想即拿即走；而在其他情况下，他们可能会更加注重深入考虑。在不同的背景下，消费者可能希望独立浏览、寻求专家建议，甚至完全将选择权交给他人。 例如，生成式AI可以推动的一种减负工具是搜索透明度。想象一下，消费者在寻找特定品牌和款式牛仔裤时，有多个零售商可供选择。一个由生成式AI驱动的搜索引擎能够了解价格通常是影响消费者最终购买决策的最重要因素。因此，它会在搜索结果中突出显示最便宜的选择，以便消费者无需浏览无数个搜索结果。在另一场景中，生成式AI同样可以知道消费者通常更看重配送时间、便捷的退货流程或偏好当地的实体店。它会根据消费者的优先级突出显示最佳选项。此外，生成式AI可以学习消费者优先级的变化时间和地点，并相应地调整其响应。 不断自我更新，并能迅速从无限的信息来源中提取相关且 actionable 的见解的图书馆。 以英国零售商马莎百货收购Thread为例——这一举措通过增强个性化服务增加了显著的收入。4Thread的专有技术现在使品牌能够根据风格、尺寸和预算进行推荐，帮助消费者在更少的努力下从搜索过渡到购买。 随着消费者更多地依赖这些顾问来决定购买什么，顾问将更了解他们——即使他们的偏好发生变化。因此，随着时间的推移，AI工具变得越来越相关且复杂。它是一种支持更复杂的信息处理和决策制定的工具，通过引入一个解释层来减轻消费者的部分工作负担。 AI驱动的搜索可以在保持“高度人性化”的同时完成这一切——即使它具备只有机器才能以高速度提供的特性。这是一种强大的结合。这项技术，就像人类一样，具有理解上下文、互动、学习甚至建立关系的能力，并能提供细致入微的建议。但与人类不同的是，AI提供的建议是基于虚拟数据进行的。 相关性建立关系。通过生成式AI赋能消费者将转变他们对品牌的认知，使品牌成为个人生活的一部分，而不仅仅是一次购买。为了在未来保持相关性，公司必须迅速建立深入且高度个性化的关系——生成式AI将使它们以前所未见的规模实现这一目标。. 我们已经看到首批先行者利用生成式AI打破与消费者亲密接触的障碍，并实现大规模体验的真正细分。他们正在调整工作方式以充分利用生成式AI及其他技术。他们克服了多年的挑战，并发现如何在整个购买旅程中丰富人与人之间的连接同时保留消费者的自主权。 这就是为什么先行者能够获得明显的竞争优势。观望等待的公司很可能难以赶上。先行者已经占据优势：他们使用生成式AI来识别新需求和未满足的需求的可能性是其他公司的3.7倍。5 具体来说 ， 他们正在消费者旅程的三个关键阶段进行根本性转变 -发现, 转换and忠诚度- 重塑他们与消费者的关系以及他们在生活中扮演的角色(见图 2) 。 03忠诚 02转换从任何人的交易对某人的经验设计影响消费者行动的个性化体验。 01Discovery 通过设计创建一种人类伙伴关系 ， 以建立信任并赢得忠诚。 为消费者量身定制建议 ， 让他们拥有自信地做出决定的事实和见解。 从混乱到清晰 为消费者量身定制建议 ， 让他们拥有自信地做出决定的事实和见解。 消费者渴望基于事实的指导以做出明智的购买决策。这可以从以下数据中得到证明：自2020年以来，与美容产品相关的“专家”或“皮肤科医生”的谷歌搜索量增加了67%，同期对“FDA批准”的药店商品的搜索量也翻了一番。6是什么驱动了这一需求？消费者发现评估和比较购买选项非常困难——大多数消费者（72%）认为这是因为指标和术语不一致。因此，有78%的消费者对产品是否能兑现其承诺表示怀疑。 75% 许多消费者希望他们能更快、更容易地找到满足他们需求的选择。 生成式AI驱动的顾问和工具不仅面向消费者，也适用于一线员工——这些员工原本就是消费者的引导者。零售销售人员、机场登机口工作人员和酒店前台职员可以通过“抬头”体验，结合AI、边缘计算和空间计算，实时为员工提示下一步最佳行动，在与消费者自然互动时无需不断低头查看屏幕。 无论是直观的数字服务还是人工代理，生成式AI驱动的顾问都是获取消费者渴望的超个性化建议的一种极其便捷的方式。这便是大型语言模型的魅力所在，它们能够提供基于事实、量身定制的指导，这是大规模营销活动无法比拟的。我们预计，生成式AI驱动的顾问将从根本上重新定向消费者营销的角色，使其从大规模广告转向基于证据的信息。这为营销人员提供了从提供远程的一般性建议升级到为每位消费者提供具体建议的机会。 光线不好 ， 这将促使配方、供应商或包装等元素发生变化。 通过使用生成式AI和其他技术，他们可以创建图像、视频或音频内容，以“展示”而非“讲述”消费者如何将产品融入他们的生活中。例如，Haut.AI 使用一张肖像照片，并模拟各种美容产品持续使用对消费者皮肤的影响，使其信息更加生动具体。7 生成式AI驱动的顾问可以通过帮助消费者根据他们最关心的指标比较选项来缓解消费者的困惑。 消费者面向的组织也可以利用生成式AI驱动的顾问来为人们提供大规模的专业知识——这也是万豪正在做的事情。作为其 Renaissance 酒店试点项目的一部分，RENAI 就像是一个本地的内行，熟知所有最佳餐厅、秘密地点和必去景点。在新科技与传统住宿服务的融合中，了解城市情况的酒店员工帮助训练了 RENAI。客人无需等到入住时才能遇到 RENAI——他们可以在离开家之前就进行连接。8 生成式AI驱动的顾问可以通过帮助消费者根据他们最关心的指标来比较选项，从而缓解消费者的困惑——无论是从益处、可持续性认证、营养标签还是其他方面。公司必须确保这些信息的可信度并以适当的方式呈现。特别是制造商需要在属性如成分或有效性等方面以及整个价值链中确保透明度，并且如果任何细节可能会产生负面影响，也应予以透明披露。 使代理能够个性化对话 A欧洲汽车巨头销售代理拥有如此多的消费者数据，以至于他们在进行对话时感到困难重重。该公司正在开发一款基于人工智能的销售工具，该工具将生成包含消费者拥有的车辆信息、以往试驾经历和偏好的摘要。该工具将利用公司对消费者生活和个性的了解，帮助销售代理个性化其互动和服务。这些见解可以改变销售代理与消费者进行的对话风格和内容，以及演变销售角色，从注重交易转向战略导向。销售代理已经非常熟悉产品，因此这款工具将使他们能够以对每位客户而言都是特别相关的方式生动地呈现这些产品。 消费者对生成式 AI 驱动的顾问有什么期望 ？ 消费者希望确保其数据安全；希望了解整体情况；并且希望能够在购买商品和服务时信赖公司能够公平对待他们。为了建立信任和采用率，同时减少潜在危害，公司需要将责任感融入到设计、部署和使用生成式AI的系统性方法中。 1. 个人数据保护 2. 透明度 81% 85% 81% 消费者表示 ， 在使用对话式 AI 工具时 ， 个人数据保护很重要。 消费者表示 ， 购买保护对于通过对话式 AI 工具进行的购买很重要。 许多消费者想知道对话式 AI 工具的购买建议背后的原因。 面向消费者的公司应该围绕如何保护消费者的数据建立透明度。 公司将在通过对话界面进行购买时，需要-figure out如何提供保证和退货政策的相关细节，这与他们在数字 commerce 中的做法类似。 设计影响消费者行动的个性化体验。 消费者在哪里 消费者在购买时感受到了很大的压力。56%的人表示，与三年前相比，如今他们认为做出正确的购买决策比以往更为重要。然而，61%的人发现，在实体店购物时评估产品资质并不容易。 63% 消费者在购买产品时曾有过令人沮丧和失望的经历，即试图购买某产品却发现该产品缺货。 消费者在购买过程中遇到不喜欢的问题。以预订航班和酒店为例，这是一个 notoriously 复杂的任务。通过将其应用程序与 ChatGPT 和其他基于 AI 的购物功能集成，Expedia 使预订变得更加容易。消费者可以与生成式 AI 咨询顾问进行开放式对话以最终确定其选择，然后无缝地转到 Expedia 结账页面进行购买。9我们预测 ， 到 2029 年 ， 人工智能顾问将获得比传统搜索引擎更多的搜索流量。10 转型发现过程并不总是决定性的。转化关键在于消费者在购买点的实际行为，而消费者的期望各不相同。生成式AI使营销信息高度个性化，并使购物体验更加响应式，无论消费者偏好无干预的独立性、全程服务的体验，还是介于两者之间的选项。 体验更加个性化 ， 增加了价值 ， 减轻了信息收集的工作量。 语义搜索是一种向消费者介绍对话式AI的方式