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报告概述

本报告由Checkout.com基于2025年最新消费者调研撰写，聚焦AI智能体电商（Agentic Commerce）在年终购物季的应用现状与趋势。研究对象覆盖美国与英国18-64岁消费者，分析其对AI智能体辅助购物的意愿、使用场景、品类偏好、信任障碍及地域与代际差异。报告旨在帮助商户理解AI智能体如何重塑线上购物决策，并为2026年及未来战略提供数据驱动的行动建议。

报告的核心结论

AI智能体电商正处于爆发前夜，消费者接受度快速攀升。

报告显示，47%的消费者计划在2025年圣诞节使用AI智能体购物，33%计划在黑色星期五使用。近半数每周网购者已在使用AI工具辅助搜索、比价和决策，表明AI智能体正从新奇玩具变为主流购物助手，商户需提前布局以抢占流量先机。

年轻消费者是AI智能体电商的核心驱动群体。

18-44岁消费者对AI智能体的信任度是45岁以上人群的四倍多，其中72%的千禧一代（25-34岁）愿意让AI智能体代劳购物。这一群体更看重便利性和节省时间，商户应为其设计个性化、集成化的AI购物体验。

美国市场在AI智能体电商普及率上显著领先英国。

57%的美国消费者对AI智能体代购感到放心，而英国仅39%。主要原因是主流AI工具（如Google Buy For Me）优先面向美国市场。报告建议商户将AI战略重心放在美国，并关注科技公司的早期入驻红利。

价格优化与成本控制是消费者使用AI智能体的首要驱动力。

33%的消费者希望AI智能体帮助找到全网最优价格，30%希望避免超支。AI智能体作为‘超级搜索者’擅长比价，商户需提供最具竞争力的定价，并确保产品数据格式可被AI快速读取，以在比价中胜出。

信任与透明度是AI智能体广泛普及的关键障碍。

42%的消费者担忧失去购物控制权，28%不理解AI的工作原理。女性对隐私尤为敏感（39%担心购物历史被共享）。商户需通过消费额度上限、明确的数据政策、可解释的决策机制来建立信任，弥合性别与代际鸿沟。

报告回答的关键问题

2025年消费者最可能在哪些节假日使用AI智能体购物？

报告显示，圣诞节是最受欢迎的节假日，47%的消费者计划使用AI智能体购物；其次是黑色星期五（33%）、情人节（30%）、感恩节（23%）。网络星期一偏好度最低（21%），但仅有16%的消费者表示在任何节假日都不会使用AI智能体，说明AI购物已成为普遍趋势。

哪个年龄段的消费者最信任AI智能体代为购物？

千禧一代（25-34岁）表现出最高的信任度，72%愿意让AI智能体支配其消费；其次是Z世代（18-24岁，68%）。而55岁以上消费者中仅30%愿意尝试。年轻群体（18-44岁）信任AI智能体做出正确购物决定的可能性是45岁以上人群的四倍多，年龄差异显著。

消费者最愿意让AI智能体购买哪些商品品类？

日常家居用品（如洗漱用品、清洁产品）最受欢迎，47%的消费者愿意让AI代劳这种‘乏味’购物。其次是为重要的人购买礼物（18%）、为同事或特殊节日购买礼物（15%）。年轻消费者（18-44岁）对日常用品自动化的开放度（64%）是年长者（31%）的两倍。

消费者对AI智能体购物的主要顾虑是什么？

首要顾虑是‘失去对购买物品的全权掌控’（42%），其次是‘可能导致成本超支’（27%）和‘缺乏透明度’（28%）。女性更担心数据隐私（39% vs 男性31%），并倾向于亲自购物（34% vs 22%）。商户需通过授权设置、消费上限和清晰解释来缓解这些担忧。

报告中的代表性数据

47%

圣诞期间计划使用AI智能体购物的消费者比例

2025年，近一半受访者表示可能会在圣诞节使用AI工具辅助网购，该节假日是AI智能体最受欢迎的应用场景。

72%

千禧一代愿意让AI智能体代购的比例

2025年，25-34岁消费者中，72%表示愿意让AI智能体支配其消费，远超各世代48%的平均水平，体现强烈的代际偏好。

57% (美国) vs 39% (英国)

美国与英国消费者对AI代购的接受度差异

2025年，美国消费者更愿意让AI智能体代为购买，主要原因在于主流AI工具更优先向美国市场开放。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 完整消费者调研数据：按年龄、性别、地区划分的AI智能体使用意愿统计，包括各节假日偏好、购物品类分布及单笔订单平均花费（英国$204.53，美国$223）。
  • 核心洞察与行动要点：9条精炼洞察，每条配以具体行动建议，覆盖AI电商趋势、年轻消费者策略、价格优化、信任构建等维度。
  • 美国与英国市场对比分析：详细拆解两国消费者对AI智能体熟悉度、信任度、愿意购买的品类及金额差异，并解释背后的市场因素。
  • 代际与性别差异深度剖析：从千禧一代到Z世代，从男性到女性，展示不同群体在信任度、使用原因、隐私担忧、消费额度等方面的量化对比。
  • 消费者使用AI工具的具体行为数据：包括25%使用AI对比产品评论、19%查找折扣码、15%查找最快配送等高频任务的占比统计。
  • 消费者对AI智能体犹豫不决的归因分析：列出七大顾虑（失去控制、成本超支、缺乏透明度、缺少人情味等）的详细数据及应对建议。
  • 商户实战指南：如何将产品数据结构化为机器可读格式、配置与AI工具集成、提供竞争力价格，以及通过信任构建（授权、额度、解释）拓宽用户基础。
  • 行业合作与前瞻：Checkout.com与Mastercard、Visa等合作案例，为AI智能体提供支付安全保障，并探讨金融科技企业在生态中的角色。

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