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报告概述

本报告基于对全球18,000多名消费者及200位零售与消费品行业高管的调研，深入探讨AI代理如何重塑消费者购物旅程。报告从精准消费、全域融合、信任筑基三个维度，分析了消费者价值认知重构、AI辅助购物向智能体商业的演进，以及人机双重视角下的品牌信任建设，为品牌与零售商提供制胜智能体商业时代的战略启示。

报告的核心结论

经济压力重塑消费，消费者更明智地支出

全球约三分之一的消费者转向平价替代品，但仍有25%为信任品牌支付溢价。消费者在价格、品质与信任间动态权衡，形成‘分类消费’特征，品牌需精准识别不同客群的决策逻辑。

AI正从辅助工具演进为自主代理，智能体商业来临

全球近四分之三消费者仍偏好线下购物，但41%已用AI研究商品，31%用于搜寻折扣。消费者期待优惠搜寻、客户服务、产品测评和个人购物四类AI代理，自主代理将代表消费者完成全链路购物。

品牌信任需在人类与AI双重视角下构建

52%全球消费者愿意分享数据，但83%担忧隐私安全。品牌必须同时提供人类可读的信任信号（个性化体验）和机器可读的数据结构（标准化产品信息），才能在AI推荐系统中被选中。

标准化AI集成与数据质量是品牌可发现性的前提

70%行业高管认为标准化AI集成是关键，但超半数面临数据整合难题。产品数据必须完整、一致、机器可读，否则品牌将在AI代理扫描中被淘汰。

报告回答的关键问题

AI代理如何改变消费者的购物方式？

AI代理正从辅助角色（研究、比价）转向自主执行角色（下单、支付）。消费者最期待的四类代理包括优惠搜寻、客户服务、产品测评和个人购物代理。未来，消费者只需表达需求，AI代理即可完成比价、库存核查与交易协调，实现‘人找商品’到‘AI选中’的转变。

品牌如何赢得AI时代的消费者信任？

品牌需构建‘信任-忠诚-推荐’循环，通过产品透明度与个性化体验赢得信任。在AI视角下，还需提供机器可读的产品数据（如质量认证、可持续性溯源），并遵循高标准数据隐私实践。83%的消费者对数据安全存在多重担忧，品牌需通过第三方审计、加密等措施建立可信形象。

智能体商业对零售商意味着什么？

智能体商业代表下一代数字化商业形态，AI代理可跨渠道自主完成全流程购物。零售商必须布局标准化AI集成，打破数据孤岛，使产品信息在AI系统中可发现、可操作。报告显示，49%的组织已部署客户服务代理，但其他代理类型渗透率较低，需加速战略规划。

消费者在AI购物中的核心痛点是什么？

尽管消费者对AI辅助购物接受度提升，但痛点集中在隐私担忧、数据滥用和营销侵扰（83%消费者存在多重顾虑）。此外，消费者仍希望保留对AI推荐的验证权，24%完全信任AI推荐，22%会主动核验社交媒体内容真伪。品牌需在个性化与隐私保护间取得平衡。

报告中的代表性数据

41%（全球），44%（中国）

消费者使用AI研究商品的比例

2025年第三季度调研，报告显示全球41%和中国44%的消费者曾使用AI研究商品，表明AI已深度融入购物初始阶段。

52%（全球）愿意分享，83%（全球）存在多重担忧

消费者对数据分享的开放度与担忧

2025年第三季度调研，52%全球消费者对数据分享持开放态度，但83%仍深陷隐私安全、滥用风险与营销侵扰等多重担忧，凸显信任建设的紧迫性。

客户服务代理49%，优惠搜寻代理35%，交易代理31%

行业高管部署AI代理的类型比例

2025年第三季度调研，近半数组织已部署客户服务代理，但其他类型代理（优惠搜寻、交易等）部署比例较低，反映企业在智能体商业布局上仍偏谨慎。

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

  • 完整的消费者细分模型：报告基于价格敏感度、品牌偏好和互动模式，划分出五类新兴消费群体（智购领衔、理念共鸣、精明消费、惯性消费、价格导向），并详细分析其消费主张与信任逻辑。
  • AI购物旅程全景图：图示AI助手与代理在发现、考量、购买、反馈各环节的协同范式，展示从个人购物助手到品牌战略代理的完整推荐网络。
  • 品牌推荐网络构建框架：阐述如何在智能体商业时代同步建立人类信任层与机器信任层，通过价值共鸣、可验证数据与动态适配，打造‘人类首选、代理优选’的推荐体系。
  • 行业高管调研洞察：涵盖200位零售与消费品行业高管的反馈，包括AI代理部署现状、数据整合挑战、标准化AI集成价值预期等，提供决策者视角。
  • 四大行动指南：围绕全渠道体验、产品可发现性、信任构建、数据治理，提供具体落地策略，如为生成式引擎优化产品信息、构建产品数字身份档案等。
  • 全球与区域对比洞察：报告覆盖23个国家/地区消费者数据，重点对比中国、美国、欧洲、亚太等市场差异，如中国消费者对超级应用、AI购物助手的期待度显著高于全球。
  • 案例研究：收录Al-Futtaim集团Blue生活方式应用、Sobeys AI决策引擎等真实案例，展示AI在零售场景中的创新应用与成效。
  • 研究方法与消费者细分方法论：详细说明调研设计、统计技术、置信水平及客户聚类方法，确保研究发现的可信性与可重复性。

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