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报告概述

本报告基于对12个国家12000名消费者的调查以及行业高管深度访谈，探讨在后通胀时代，消费者如何重新定义价值。报告分析了公平定价与产品质量对品牌忠诚度的影响、消费者在节俭与放纵间的平衡策略、AI作为购物顾问的崛起及其信任边界，以及人性化服务在数字时代的不可替代性。旨在帮助消费品与零售企业理解并应对消费者日益复杂的决策逻辑。

报告的核心结论

公平与质量重新定义价值

消费者不再仅关注低价，透明定价、清晰沟通与产品品质同等重要。74%的消费者会因竞争对手更低的常规价格而更换品牌，71%会在包装缩水或质量下降且未被告知时转换。产品耐久性与健康成分成为关键决策因素。

消费者在谨慎消费与有意放纵间平衡

尽管通胀压力持续，消费者并非一味削减开支，而是在必需品上精打细算，同时通过小确幸进行情感补偿。54%的消费者减少了冲动购物（低于去年的71%），但70%表示小放纵有助于缓解财务压力，形成“聪明降级”与“选择性挥霍”并存的新模式。

AI成为消费者信任的购物指南

AI工具已从后台走向前台，52%的消费者每周至少使用一次虚拟助手进行自动补货或餐食规划。但信任建立在透明度与控制权之上：76%希望为数字助手设定严格边界，71%担忧生成式AI的数据使用方式。社交电商快速增长，35%已在社交媒体平台完成购买。

人性化服务在数字时代反而更受重视

74%的消费者认为店内购物时的人工服务能增强忠诚度（去年为54%），66%在购买阶段认可人工互动（去年为40%）。尽管技术降低了购物压力，复杂决策和售后问题仍需要专业、有共情能力的人类支持，数字与实体体验的融合成为关键。

可持续性成为价值方程式的组成部分

消费者愿意为可持续包装和碳抵消支付小额溢价（约2%），但前提是透明可见。产品耐久性与健康属性同样被视为可持续价值的一部分。企业需将环保行为纳入忠诚度计划，并通过清晰标识使可持续价值可感知。

报告回答的关键问题

消费者为什么越来越重视公平定价？

报告显示，64%的消费者认为缩水式通胀（同样价格更小包装）是不公平行为，66%宁愿接受小幅涨价也不愿接受未告知的尺寸缩减。消费者对渠道间定价差异敏感，67%希望零售商明确标注AI生成的广告。公平定价已成为信任基石，直接影响品牌忠诚度和转换意愿。

AI购物助手如何影响消费者的购买决策？

AI助手正从支持工具升级为独立决策渠道。63%的消费者希望生成式AI提供超个性化内容，但76%要求能设定严格规则（如预算上限、品类限制）。信任来源于可解释性——当AI解释推荐理由时，69%的用户更信任它。值得注意的是，仅11%愿意为AI助手一次性付费，更多用户期待捆绑折扣或免费试用。

消费者在哪些品类上更愿意为品质而非价格妥协？

在性能关键型品类（如电子产品、婴儿护理、保健品）中，77%的消费者避免购买自有品牌。即便在预算紧张时，他们仍选择知名品牌以确保安全与可靠性。相反，在生鲜、日用杂货等低参与度品类，价格和便利性主导决策。这种分品类决策模式要求零售商采用差异化的定价与促销策略。

社交电商为何增长如此迅速？

社交电商将购物融入社交体验，通过网红、用户生成内容和实时互动增强信任与情感共鸣。2025年35%的消费者已在社交媒体上购买产品，印度消费者比例最高（66%）。Instagram和YouTube是最受欢迎的社交购物平台。尽管消费者对社交平台的公平定价信任度较低（仅17%），但其娱乐性和便捷性仍驱动增长，预计2026年代理型购物将进一步改变发现机制。

报告中的代表性数据

74%

因竞争对手更低常规价格而更换品牌的消费者比例

2025年10月，74%的消费者表示，如果竞争对手提供更低的常规价格，他们会更换品牌。该数据来自2025年10月Capgemini对12,000名消费者的调查。

52%

每周至少使用一次虚拟助手进行自动补货或餐食规划的消费者比例

2025年10月，52%的消费者每周至少使用一次能够自动补货或规划餐食的虚拟助手，但仅46%对体验满意，满意度仍有提升空间。

71%

担心生成式AI个人数据使用透明度的消费者比例

2025年10月，71%的消费者对生成式AI如何收集和使用个人数据（如浏览历史、购物习惯）缺乏透明度感到担忧，这要求品牌加强数据治理与用户控制。

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

  • 详细的研究方法论，包括调查样本结构（12个国家、12,000名消费者）、人口统计分布（年龄、收入、教育、就业等）以及调查时间窗口（2025年10月）。
  • 与PepsiCo、Electrolux、Flipkart、L'Oreal、Reliance Trends等企业高管的深度访谈实录，提供行业一线视角。
  • 丰富的可视化图表，展示消费者行为趋势的时间序列数据（如2022-2025年促销搜寻行为变化）、分品类购买驱动力矩阵，以及不同收入阶层的偏好差异。
  • 针对缩水式通胀、动态定价、渠道差异化定价等争议性实践的消费者公平感知详细分析，并附有全球监管案例（法国、中国、欧盟）。
  • 完整的AI购物助手分类框架，覆盖聊天机器人、个性化跟进、代理型AI（如自动补货、餐食规划）的采用率、满意度及付费意愿数据。
  • 社交电商的国别对比分析（如印度66% vs 意大利11%），以及Instagram、YouTube、TikTok等平台偏好演变趋势。
  • 忠诚度创新实践专题：Ulta Beauty、Sephora、Starbucks等品牌的案例，以及如何将可持续行为嵌入奖励机制的实操指南。
  • 针对CPR企业的具体行动建议：生成式引擎优化（GEO）、代理型电商试点、定价公平性嵌入RGM、人机协同的店内服务设计等。

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