2026年电商转化中人工智能（AI）应用基准报告

三项百万级购物互动揭示了关于购物行为、摩擦以及提升购物体验之路的见解 探索这份报告 一封致电商和数字销售领导者的信件 02 01人工智能正在改变消费者的期望。03转换才是关键所在。 02当买家无法购买05 03真实行为，真实影响 08 04重新构想买家旅程： “帮助我”框架11 22 06准备好将AI期望转化为电商成果了吗？24 致电子商务和数字销售领导者的一封信 让我们说实话：转化率不仅仅是营销指标——它关乎你的底线。尽管人工智能占据了头条，但将炒作转化为商业影响压力却日益增大。 真正的挑战是？ 了解在哪里下注。随着人工智能承诺从更智能的广告到更好的保留率，很容易忽视一个最能衡量影响的地方：购买体验本身。 这正是我们创建这份报告的原因。该报告基于数百万与Zoovu的生成式AI助手在众多全球电商平台上的实际交互，并结合了领先品牌如何使用人工智能来满足消费者期望和实现可衡量的成果的实用案例。随着时间的推移，这个数据集将不断增长、演化和深化，为我们提供更多关于发现体验如何塑造转换结果的洞见。 尽管您可能已经投资AI以推动认知和参与度，但本报告展示了如何将这一投资扩展到最关键的瞬间——买家决定是否转化或放弃的地方。这就是微软、丝芙兰和Trek等品牌在消除摩擦和推动增长的地方。如果您正在决定下一笔投资的方向，就从销售发生的地方开始吧。 01 人工智能正在改变顾客的期望。转换才是关键所在。 生成式AI正在重新定义在线购物的规则。像ChatGPT这样的工具已经训练消费者期待快速、有帮助和对话式的体验，问题能够立即得到解答，产品推荐显得直观。现在，消费者期望电商能够以同样的方式运作：相关、实时，并针对他们的意图进行定制。 但大多数品牌都未能达到那个标准。 电商团队正投入数百万来推动流量。对AI驱动媒体、品牌活动和流量入口定位的投资正在快速增长。但真正的问题是：当这些用户到达网站时会发生什么？ 如果发现不够顺畅，内容静态，或支持隐藏，买家就不会转化——他们就会离开。 40%高管们仍然将数据隐私视为最主要的障碍之一。 80%Of AI projects were abandoned last year due to delays and cost 企业领导者中，有相当一部分人表示，他们的团队尚未准备好应对人工智能。 去年因延误和成本问题，AI项目中有许多被放弃 德勤 01 • 人工智能正在改变消费者的期望。转换才是关键所在。 与此同时： 购物者中有的人表示，他们希望将此融入他们的购物体验中。 凯捷购物者中已有相当一部分人已经开始使用通用人工智能（GenAI）来代替传统搜索。 贝姆德研究院 因此，虽然期望在上升，但执行却在停滞。由于缺乏衡量AI在电商中表现的真实基准，大多数团队都在盲目飞行。 这里这份报告开始了： →今天消费者真正想要的。 →什么是挡路的？ 如何300万+人工智能交互揭示前进之路 02 当买家无法购买时 转型：从关键词滚动到人工智能期望 购物者不再满足于通过筛选器和产品网格进行浏览，希望找到合适的匹配。他们已经被人工智能训练，期待更好的体验——能理解他们的意图、适应他们的行为，并能无障碍地提供答案。 下一代发现 •对话式，引导搜索•个性化、动态推荐•量身定制的体验 为什么购物者放弃 今天的买家被以下因素所淹没： •内容丰富的产品目录，缺乏指导•复杂数据需求需解码•碎片化信息散布在PDPs、PDFs、YouTube和评论中•静态、非自适应滤波器，无法反映真实意图 他们在进行本应由您的网站为他们进行的探索工作。当这种支持缺失时，信心下降——转化率也随之降低。 人工智能预期曲线 ChatGPT改变了所有的一切 自从大型语言模型推出以来，购物者已经开始输入完整的问题，期待得到直观的答案和相关的建议。 •71%的人希望在他们的购物体验中使用通用人工智能（Baymard研究所）•58%已取代传统搜索（凯捷咨询）•搜索查询现在平均长度增加了4倍，反映出从关键词向自然语言的转变（搜索引擎土地） 这些不是新兴趋势——这是您客户的新常态。 之后 02•当买家无法购买时 为何这很重要 如果您的发现体验无法在考虑时刻提供智能支持，您不仅错过了一笔销售，而且正在削弱对流量和定位的每项上游投资。 无论是SEO、付费广告还是网红营销，当用户进入你的网站后却直接离开时，它们都会失败。那些无法引导用户找到正确产品的品牌，不仅会看到高退单率，还会永久性地失去客户。 03 真实行为，真实影响 数百万购物互动揭示了人工智能在推动电子商务转化中的角色 我们已经涵盖了“为什么”——为什么AI现在很重要，为什么期望正在改变，以及为什么转换是关键的时刻。现在轮到“如何”了。不是理论。不是猜测。而是基于消费者行为的真实基准。 本节内容源自与Zoovu的生成式AI产品顾问Zoe在北美、EMEA和亚太地区30多个领先品牌和零售商之间超过300万次互动。 这是迄今为止已知的该类型最大数据集，专注于生成式人工智能如何影响电子商务的发现和决策过程。 我们所发现的不只是有希望，它设定了标准。这些模式显示了人工智能如何改变行为，在何处减少摩擦，以及当真实购物者参与时，实际上是什么推动了转化。 1 人工智能辅助购物推动转化 购物者与Zoe互动后，有40%的可能性会点击进入旅程的下一步，并且有25%的可能性会完成转化。这不仅有效，而且被重视：71%的用户认为Zoe的回答有帮助，这证实了人工智能不仅仅是新鲜玩意儿，它是一种实用性。 2购物者使用GenAI进行研究和验证——而不仅仅是浏览 买家并非用生成式AI寻求灵感，他们用它来寻找答案。超过50%的助手问题都与产品规格有关，而38.4%的PDP问题则集中在使用指南上。 最重要的几个问题？“电池续航时间有多长？”和“我可以在户外使用这个吗？” 总共，超过70%的消费者咨询集中在产品验证上——关于兼容性、性能或实际使用的相关问题。 这标志着一种明显的消费行为转变：购物者在购买前转向使用生成式人工智能来获取清晰度和建立信心。 3 一味追求“一刀切”的内容已不再适用 针对购物者真正关心的产品内容进行调整，如性能、尺寸或使用案例，可将点击率提升29-43%。但最大的收益来自于将规格转化为好处。 当内容解释了该功能为何与那位购物者相关时，转化率上升了高达40%。 4 定位和设备行为影响性能 人工智能在不同地方或不同设备上表现并不相同。在美国，桌面用户的点击率为39.8%，而移动用户则落后于30.4%。与此同时，马来西亚在较长的描述中看到了12.8%的互动提升，而像新加坡、阿联酋和德国等市场则持续偏爱短小精悍的内容。 这些模式突出了根据地理位置和设备测试和调整人工智能发现体验的重要性。在一个地区或屏幕尺寸上有效的东西，在另一个地区或屏幕尺寸上可能就会失效。 5用户体验是沉默的杀手：人工智能需要更清晰的提示 尽管只有6.1%的PDP访客与Zoe互动，但其中83%的人认为这次体验有帮助。问题在于可见性和上下文。与通用的搜索栏不同，生成式AI发现还没有一个明确的用户体验模式。购物者不确定他们点击的是什么——是机器人、聊天窗口、真人，还是仅仅是一个弹出窗口？ 大多数购物者跳过了AI体验，仅仅因为他们不知道它有什么用。例如，“询问我保修、尺码或兼容性问题”这样的提示可以显著提高参与度，因为它提前传达了价值，并减少了犹豫——尤其是在有限的UX空间和更为谨慎的用户行为存在于移动端的情况下。 →小贴士：测试语言、视觉布局和格式（聊天 vs. 吧 vs. 提示）对参与度有可衡量的影响。早期测试显示，尽管移动端是主导的电商平台，但桌面用户更有可能参与与生成式AI的互动。 →关键要点：AI辅助的在线购物可行——但前提是它必须是可见的、相关的和建立信任的。购物者渴望智能、情境化的帮助。那些能让这些工具易于找到、使用且有效的品牌将会在接下来的转化中胜出。 04 重新构想买家旅程： “帮助我”框架 今天的购物者不希望滑动和猜测。他们需要清晰度。他们需要信心。最重要的是，他们需要势头。 在一个由人工智能塑造的世界中，买家现在期待每一次互动都像他们最喜欢的助手一样——流畅、迅速，并且围绕他们的意图构建。旧式的电子商务搜索——静态筛选、通用列表和碎片化的规格表——无法提供这种体验。但是一个新的框架可以。 这种“帮助我”模式概述了在整个买家旅程中最关键的四个时刻以及AI驱动体验如何减少摩擦、建立信任并推动更高价值的转化。 1帮忙找一下 这阶段看起来是什么样子 一位购物者带着需求到来——“一个粉色便携鼠标”、“一个便携空气净化器”或“一支大胆的红色口红。”他们想迅速找到与其需求相匹配的商品，而不是漫无目的地滚动无数网格或解码复杂的分类树。 为何这很重要 站点访客中有2-3倍的人会直接访问搜索栏，并且使用它的人更有可能进行转化。 Salesforce，2024年连接型消费者报告 The old way •仅关键词搜索，可忽略拼写错误或模糊输入•静态过滤器与刚性分类法•无意图、上下文或产品目标的解释 •会话式搜索，接受自然语言查询•预测性自动补全功能，会根据输入内容不断进化•感知上下文优化，引导消费者而不是让他们做工作 欧洲最大的自行车零售商正在使用AI驱动的搜索，结合动态生成的问题，引导顾客从模糊的查询找到正确的产品——将搜索点击率提高了50%。 2帮帮我选 这阶段看起来是什么样子 购物者在相似的产品之间做出选择，需要帮助评估尺寸、价值或性能。他们希望得到明确答案——我为什么要选择这个而不是其他？他们寻求确认自己的选择是正确的。 为何这很重要 消费者由于产品信息不明确或难以比较替代品而放弃购买 Baymard Institute, 2023用户体验研究 •产品比较需要手动切换标签•产品比较不仅仅是切换标签页——消费者需要在多个页面追踪规格信息，解读技术细节，并弄清楚这一切如何满足他们的需求。•规格已列出但未作解释•内容与购物者的需求和价值观无关，内容完全一致。 人工智能驱动的途径 •引导式销售流程，询问用户最关心的事项，并根据他们的需求和意图动态排名产品•情境化内容，用易于理解的语言解释功能•以用途为导向的效益驱动型信息 品牌做得好 使用人工智能根据工作和所需使用的工具推荐电动工具配件。 品牌做得好 创建了一个带有AI个性化推荐、内容和答案的笔记本电脑搜索器，点击率提高了19%。 3Help me learn帮助我学习 这阶段看起来是什么样子 购物者准备购买，但首先，他们需要一些快速回答来增强信心。常见问题包括规格、保修信息或兼容性。目标不是更多选项——而是验证。 为何这很重要 81% 消费者在联系支持前试图自行解决问题——但只有34%的人成功。这个差距削弱了信任，导致错失转化机会。 The old way •答案埋藏在静态的常见问题解答页面或规格说明中•没有明确的地方提问后续问题•购物者离开网站去搜索Reddit、Google或YouTube 人工智能驱动的途径 •对产品、购物者和场景做出适配的对话式问答•预加载提示以减轻努力并提高参与度。•智能回退答案，让购物者继续前进 将基于GenAI的问答体验直接集成到消费者科技设备的商品详情页中，实现即时、情境感知的购物者问题解答——提升决策信心，转化率提高25%。 4帮我打包 这阶段看起来是什么样子 购物者准备转换，但又想确保自己没有错过什么。这意味着：什么兼容，什么可选，以及什么能提升体验。 为何这很重要 通过个性化捆绑提高平均订单价值——特别是在由情境和实时行为驱动时。 麦肯锡，2024 •静态的“相关产品”未考虑上下文•没有关于包括内容或所需事项的明确说明。•买家必须深入研究规格或常见问题解答以验证兼容性 人工智能驱动的途径 •基于产品类型、意图和以往行为的AI赋能捆绑逻辑•动态适