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报告概述

本报告基于2000名英国和2000名美国成年消费者的调研数据，聚焦于AI智能体电商（Agentic Commerce）在2025年终购物旺季的采用现状。研究对象包括AI智能体在圣诞、黑色星期五等节假日的使用意愿，消费者偏好的商品品类，以及年龄、性别、地区等因素对采纳率的影响。报告还分析了消费者信任度、成本控制动机和对透明度的担忧，旨在为商户制定AI电商战略提供决策依据。

报告的核心结论

AI智能体电商将在2025年购物旺季迎来大规模采用。

报告显示，近半消费者计划在圣诞节使用AI智能体购物，三分之一计划在黑色星期五使用。这表明AI智能体正从概念进入实际消费场景，率先开放的商户有望抢占旺季先机。

年轻消费者是AI智能体购物的核心驱动力。

72%的千禧一代（25-34岁）愿意让AI智能体代理消费，比例远超55岁以上人群（约30%）。年轻群体对AI的信任度更高，更看重省时和便利性，成为推动AI电商普及的主力。

美国消费者对AI智能体的接纳度显著高于英国。

57%的美国受访者放心让AI智能体代为购物，而英国仅39%。这一差距主要源于AI工具（如Google Buy For Me）优先在美国市场推出，反映出科技公司的市场布局策略。

价格导向和成本控制是消费者使用AI智能体的首要动力。

33%的消费者使用AI寻找最优价格，30%希望避免超支。AI智能体作为“超级搜索者”，能快速比价，满足消费者精打细算的需求，但同时也存在导致超支的担忧。

报告回答的关键问题

哪些消费者最愿意使用AI智能体购物？

Z世代（18-24岁）和千禧一代（25-34岁）最积极，分别有63%和72%表示愿意。男性比女性更愿意（1.3倍），美国消费者比英国更放心（57% vs 39%）。年龄和性别差异显著，年轻人更信任AI的决策能力。

AI智能体在哪些购物场景中最受欢迎？

日常家居用品（47%消费者愿意）和节日礼物（18%）是首选。日常购物被视为乏味任务，AI自动化可节省时间；而礼品购买因人情味需求，接纳度稍低。年轻群体对日常购物的AI代理意愿比年长群体高出一倍。

消费者对AI智能体购物有哪些主要顾虑？

42%担心失去对购买的控制权，28%对AI不透明工作机制感到不安，27%认为可能导致超支。此外，39%的女性担忧数据隐私泄露，而34%的女性因喜欢亲自购物而抗拒。商户需通过授权、额度上限和透明决策来建立信任。

商户如何为AI智能体电商做好准备？

报告建议商户将产品数据结构化为机器可读格式，接入主流AI工具，并提供最具竞争力的价格。同时应针对年轻客群打造集成化体验，明确传达数据使用政策，并关注美国市场优先部署。与金融科技合作可确保支付安全。

报告中的代表性数据

47%

圣诞节计划使用AI智能体购物的消费者比例

2025年，调研显示，近一半受访者可能在圣诞期间使用AI工具辅助网购，是最受欢迎的节假日。

72%

千禧一代愿意让AI智能体代理消费的比例

2025年，25-34岁年龄段中，72%的受访者表示愿意让AI智能体代为购物，远高于各世代平均的48%。

美国57%，英国39%

美国与英国消费者对AI智能体购物感到放心的比例

2025年，美国消费者对AI代理购物的放心程度显著高于英国，部分原因是AI工具优先在美国推出。

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

  • 完整调研方法论：基于OnePoll对2000名英国和2000名美国成年消费者的在线调研，涵盖样本构成和置信区间说明。
  • 消费者对AI智能体熟悉度的细分数据：按年龄、性别、地区划分的详细对比图表，揭示不同群体的认知差异。
  • 各假日购物季AI智能体使用意愿的完整排名：从圣诞节到返校季共8个节假日的具体数据，帮助商户制定年度促销策略。
  • 消费者放弃AI购物的深层原因分析：除控制权、透明度外，还包含对人情味、环境影响、失业担忧等心理因素的详细解读。
  • 不同商品类别的AI智能体使用意愿代际对比：涵盖日常家居、礼品、旅行、食品等品类，按18-44岁与45岁以上人群分组展示。
  • 美国与英国消费者行为对比：包括平均可接受单笔订单金额（美国$223，英国£204.53）以及数据隐私担忧的国别差异。
  • 性别对AI采纳影响的深层分析：男性更放心、更愿委托大额资金；女性更担忧隐私和人情味缺失，并提供具体数据支持。
  • 商户行动要点汇总：针对9项核心洞察，逐一给出可落地的运营建议，如数据集成、价格策略、信任构建等。
  • Checkout.com的行业合作实践：与Visa、Mastercard、Google等合作建立AI支付安全标准，展望未来基础设施方向。
  • 往期报告链接与获取方式：提供2025年初发布的“海外消费者数字经济信任度”报告，以及扫码获取全文的指引。

本页内容由川海智库整理，用于帮助读者快速了解报告主题、核心观点和主要内容。由于报告量大、人工能力有限，部分观点、数据、统计口径或表述可能存在偏差，具体内容请以完整报告原文为准。

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