人工智能如何重塑购买旅程

人工智能购物 人工智能如何重塑购买旅程 肖恩·威尔逊 执行摘要 人工智能（AI）正在重塑购物体验——但其方式并非许多人所预测的那样。它并非取代传统触点，而是作为一种强大的增强层出现，使购物者更聪明、更快、更知情——同时他们仍保有最终决策权。 本文基于Ipsos在15个市场¹的数据，探讨人工智能（AI）的普及现状、消费者划定的明确界限，以及信任为何仍然是关键变量。我们为品牌和零售商提供实用指导，帮助他们在要求兼具数字创新与人际连接的未来中前行——这是一种“两者兼顾”而非“非此即彼”的策略。 在了解人工智能的消费者中，已有27%的人使用人工智能进行产品研究，43%的人表示愿意这样做。 对于一项两年前几乎不存在的能力而言，目前9%的人会允许AI进行自主购买，这一点意义重大。 信任，而非技术，决定了采用情况：最高信任度和最低信任度市场之间存在50个百分点的差距。 引言——人工智能悖论 图1：人工智能参与度谱 然而，我们最新的Ipsos Market Essentials数据显示了一个惊人的悖论：虽然人们对AI辅助研究的接受度很高，但目前只有9%的消费者允许AI进行自主购买，而只有24%的人会考虑这样做。这9%的比例意义重大：一种两年前几乎不存在的行为，如今已成为全球近十分之一了解AI的消费者所实践的行为。这并非许多人预测的突然发生的AI革命。这更微妙：AI正成为购物生态系统中一个强大的增强层，而非其替代品。 在Ipsos，我是伦敦那些骑自行车上班的“疯狂”人之一——当然，我是合法的。最近，是时候用我们“骑行上班”计划中的新电动自行车来替换我的老伙计了。于是，我的购买之路开始了。 从购物任务的实用到主动抵抗 Q：您是否使用过，或者会考虑使用AI工具（例如ChatGPT、Google Gemini、Copilot）中的任何一种，来完成以下任何与购物相关的活动？ 我最初从简单的谷歌搜索开始：一些摘要，一堆链接，但我需要更多。于是我转向了Gemini进行更深入的探索。我列出了所有信息——我的身高、性别、我现在的自行车、我骑行的距离、我夜间存放自行车的地方。经过一番反复，我找到了一个比较两个品牌详细信息的页面。谁不喜欢并排比较的表格呢？ 中国消费者使用或考虑使用人工智能进行研究的机会几乎是法国购物者的两倍（90%对比54%）。然而，即使在像印度这样对人工智能充满热情的市场，传统的接触点对于验证仍然至关重要。 但似乎还缺点什么。我需要核实我被告知的信息。我需要更深入地了解这些品牌，而不仅仅是看参数。我需要向我的骑行伙伴们打听这些型号。我需要亲自骑行试试。 把它想象成钢铁侠的JARVIS——一个能瞬间处理海量数据的强大AI，但托尼·斯塔克从不让它对任何重要事情做出最终决定。我们的数据显示，消费者正是想要这种关系：AI作为他们能力超强的助手，而不是他们做决策的替代品。 那便是人工智能时代的购物：机器将数小时的研究压缩至几分钟，但最终决定仍需人的介入——需要专业知识、需要社交认同，以及掌心感受到车把的触感。 悖论揭示 考虑差距 在所有购物任务中，“会考虑”的使用频率是“目前使用”的2-3倍（见图1）。这一差距揭示了机遇与背景。机遇在于：随着AI日益融入购物平台，存在巨大的尚未发掘的潜力。背景在于：我们仍处于采用曲线的早期阶段，实际行为改变需要时间——集成AI的购物工具目前才刚刚开始大规模普及。 人工智能已达到一个显著的转折点。在了解人工智能工具的消费者中，有27%的人已经在购买前使用它们来研究产品，另外43%的人对此持开放态度。采用率正稳步上升——你可能预期购物将发生根本性变革。 信任赤字：为何触点依然存在 领先品牌都理解这一信任挑战。沃尔玛的做法颇具启发：他们的AI购物助手斯皮基被明确定位为助手而非决策者。顾客在获得AI赋能效率的同时，保留了完全的控制权。这不是技术局限，而是战略性的克制，它承认了71%的消费者感受到的信任障碍。 传统触点的持续存在源于根本性的信任赤字。我们的数据显示，71%的人认为人工智能可能具有危险性，应谨慎对待。 只有45%的人信任公司使用人工智能来保护他们的个人数据——在加拿大降至25%，而在印度则达到73%。 这种信任程度因人群不同而有巨大差异： 信任度与使用率直接相关（参见图2）。在人工智能信任度高的市场中，我们观察到更高的采用率：中国（信任度68%，产品研究使用率45%）与法国（信任度26%，产品研究使用率19%）相比。美国则处于中间位置：39%的人信任公司使用他们的数据来发展人工智能，同时我们看到26%的人使用人工智能进行产品研究——这与信任度水平成正比。 • 收入：53%高收入 vs.35%低收入。• 区域：从印度的73%到加拿大的25%。• 代际差异：48%的Z世代信任AI处理数据，而婴儿潮一代只有33%。 品牌与零售商困境 对于品牌商和零售商而言，这造成了前所未有的紧张局面。人们要求你们： 压力真实存在：当投资回报率（ROI）不明朗时，你如何证明人工智能（AI）投资的合理性？你如何分配预算于数字化创新和门店体验之间？哪些触点可以安全地实现自动化而不流失客户？哪些触点值得维护或加大投入以平衡人工智能的影响力？答案并非选边站队——而是要准确理解人工智能在您所在行业的购买旅程中究竟增加了哪些价值。 运用人工智能进行创新，在保持竞争力的同时，也能提供沉浸式、个性化的体验； 使用人工智能保护个人数据的信托公司（%） 通过自动化降低运营成本，同时保留客户仍要求的人性化接触点； 在只有 45% 的人信任公司使用他们的数据来大规模个性化服务时； 尽管各市场在人工智能接受度上存在50个百分点的差距，但仍需进行全球标准化。 Source:Base:艾普索斯 Essentials 2026 年第一季度8,545个，覆盖15个市场 人工智能作为助手，而非权威 这一发现对品牌战略意义重大：人工智能执行的是现有的偏好——它尚未创造偏好。通过传统触点进行品牌建设对于保持竞争优势仍然至关重要。 这种对透明度的要求，并非在于理解算法——而在于维护人类对重要决策的掌控权。 更优的餐食规划，并通过个性化菜单建议支持更健康的饮食。这些次要效益可能和核心购物效率一样重要，都能推动人工智能的采用。 我们的研究揭示了一种基于控制的清晰的人工智能接受层次： 人工智能蓬勃发展的领域：信息任务 控制指令：美国深度解析 消费者普遍接受人工智能用于研究和比较：67-71%的人要么正在使用人工智能完成这些任务，要么会考虑使用。他们认识到人工智能快速处理海量信息的能力。购物者可以瞬间比较数十款电视型号，将数小时的研究压缩成几分钟。 人类主导：决策权 近期皮尤研究中心（Ipsos）美国4项研究，集中体现了这种控制动态。 即使是创建购物清单——这项相对风险较低的任务——也有38%的人明确表示现在拒绝使用人工智能。这种抵触情绪随着购买价值（见图3）的升高而加剧：考虑使用人工智能辅助美国人将限制在购买金额低于10美元（22%）、低于50美元（26%）或低于100美元（23%）的情况。 • 只有15%的人会赋予AI完全的购买自主权——85%的人则需要直接批准或基于产品及成本的条件。 现实世界中的成功：增强，而非替代 • 只有4%的千禧一代/婴儿潮一代允许完全自主的购买。 领先零售商有效地展示了这款助手模型： • 55%的人希望买卖双方在价值方面都能获得公平的结果，而不仅仅是最低价格。 最令人惊讶的是：只有24%的人会允许AI“挑选它认为最好的”。大多数希望将AI限制在他们已经经常购买的品牌（29%）或之前购买过的品牌（16%）。 • 威尔玛特的 Sparky 人工智能购物助手体现了从“搜索”到“意图驱动型商业”的转变。Sparky 并非取代购物体验，而是增强它——通过推荐互补商品（例如烧烤用的木炭和夹子），帮助购物者构建比传统搜索大35%的购物车。关键在于，Sparky 仍是一款助手：它建议和协助，但购物者对每项购买决策都保留完全的控制权。 • 57%的人希望在每次AI做出推荐时都能看到其推理过程。 图3：权力光谱 消费者乐于使用人工智能进行研究与比较：67-71%的人目前使用或考虑将来使用人工智能执行这些任务。 • 法国的家乐福智能购物车运用人工智能，根据购物篮中已有的商品为您推荐菜谱，从而缩短从发现到购买的路径，同时保留了顾客重视的实体店内体验。这种方法还能带来外围效益：通过 前路并非坦途。我们的数据显示，需要采取细致且针对特定市场的策略。 市场马赛克： 不同的市场需要截然不同的AI策略（见图4）： 人工智能矛盾心态（美国、巴西、韩国）：32-45%的开放度，属于真正的中等水平——愿意 AI引领（中国、印度）：虽然60-66%的人表示愿意自动驾驶购买，但实际使用情况 考虑寻求AI辅助，但要求透明度和控制权。美国实际使用率为9%，高于谨慎的市场，但远低于AI领先国家。 这则情况则不同：在中国有21%的人已经这么做了，在印度有24%的人已经这么做了。这些市场已准备好进行复杂的AI集成，但即便在热情的采用者中，传统的接触点依然至关重要。 这意味着：全球品牌不能实施统一的AI策略。在上海让顾客欣喜的方法可能会让巴黎的顾客感到疏远。针对特定市场的校准至关重要。 对人工智能持谨慎态度（日本、法国、德国、加拿大、英国）：只有16-22%的人表示持开放态度尽管数字技术高度发达，自动购买功 能却鲜有人使用，实际使用率仅占2-4%。在这些市场，人工智能必须幕后增强体验，而非登台成为焦点。 市场和代际现实 前路并非一成不变。我们的数据显示出需要采取细致且针对特定市场的策略的模式： 代际光谱 • Z世代（43%经常使用AI）：AI素养高，但48%明确反对自主购买。 • 婴儿潮一代（18%经常使用AI）：69%明确拒绝自动购买，但越来越常使用AI处理特定信息任务。 多少百分比的人会使用人工智能进行购物任务（目前正在使用或考虑使用）？ • 千禧一代（38%经常使用AI）：时间紧迫，为提高效率使用AI同时保持掌控力，最可能信任使用AI的公司。 这意味着：一个以Z世代为目标的品牌需要支持社交分享和同伴验证的人工智能。一个针对时间紧迫的千禧一代的品牌可以更 侧重于效率信息。针对婴儿潮一代的策略应该强调人工智能作为信息增强者，而不是决策者。 • X世代（29%经常使用AI）：策略性地采用AI，并对放弃权威持怀疑态度。他们更倾向于使用AI进行信息收集，而非任务管理。 按类别：不同的产品类别具有不同的AI潜力： 按市场环境：授权门槛因地域差异而变化巨大。对于自主采购： 启示：为融合而设计 • 补货商品（家居用品、电池）：自动化潜力较高，尽管即使在此领域，也只有三分之一的人表示愿意进行自主购买。 • 高接受度：中国（66%），印度（60%），尽管目前实际使用率分别为21%和24%。 这些数据为在当前市场环境中寻求发展的品牌和零售商指明了明确的战略方向。 • 中等接受度：巴西（45%），韩国（37%）。 按类别划分地图权限： • 体验型商品（服装、娱乐、软件）：AI用于研究和比较，人为最终决策。 • 接受度低：加拿大（16%）、法国（17%）、德国（17%）、日本（16%），实际使用率仅为2-4%。 消费者对于将哪些任务交给人工智能有明确的界限。企业需要了解其产品在这项权力谱系上的位置： 通过购物任务（全球数据）： • 高开放性（目前67-71%的人使用或考虑使用）：研究产品、了解功能、比较价格、阅读评论。 • 考虑中的购买（电子产品、酒精、高端商品）：AI用于缩小选择范围，人工接触点用于促成交易。 • 操作：请根据这些阈值审核您的商品类别。如果您销售高价值商品，请将AI作为研究助理来使用。如果您销售低价值补充商品，您在自动化方面有更大的自由度——尽管当前的经济环境和生活成本压力可能使价格比较比自动化便捷购买更具吸