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报告概述

本报告基于对全球超过18000名消费者及200位行业高管的调研，聚焦AI技术如何重塑消费行为与商业格局。研究对象涵盖全球及中国消费者，探讨经济压力下的消费变迁、AI辅助购物的普及、智能体商业的未来形态以及品牌信任的构建。报告将消费者分为五类新兴客群，并剖析信任-忠诚-推荐循环在AI时代的作用机制。旨在帮助品牌与零售商理解消费者对AI代理的接受度，并为迎接智能体商业时代提供战略指引。

报告的核心结论

经济压力促使消费者更明智地分配支出。

全球约三分之一的消费者转向平价替代品，但仍有25%愿为信任品牌支付溢价。消费者呈现“分类消费”特征，在部分品类追求性价比，在另一些品类则选择性享受，健康需求成为刚性支出。

AI辅助购物成为新常态，但实体门店仍是核心。

全球72%的消费者仍在线下完成购物，但41%已使用AI研究商品，33%用于查看评价。中国消费者使用AI辅助购物的比例更高，44%用于研究商品，38%用于查看评价和搜寻折扣。

消费者期待AI代理承担更多购物任务。

消费者最期待的四类AI代理包括优惠搜寻、客户服务、产品测评和个人购物代理。随着智能体商业成熟，AI将从辅助工具演变为自主执行采购决策的代理，品牌需确保产品在AI系统中“被看见”。

数据信任是AI时代品牌忠诚度的基石。

尽管52%的全球消费者愿分享数据，但83%仍对隐私安全、数据滥用和营销侵扰存有顾虑。品牌需通过透明数据实践和产品可读性建立双向信任，确保人类与AI双重视角下的品牌推荐。

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代理正从辅助工具向自主代理演进。当前消费者主要使用AI研究商品、查看评价和搜寻优惠，而未来期待代理能独立完成比价、下单和客户服务。报告指出，全球近四分之三消费者仍以线下购物为主，但AI在购物旅程初期的介入日益增加，尤其在亚洲市场增长显著。

品牌如何赢得AI代理的推荐？

品牌需构建“品牌推荐网络”，同时服务人类消费者和AI代理。这要求提供完整、精准、机器可读的产品数据，包括质量验证、价格溯源和可持续认证。标准化AI集成（如开放API和互操作数据格式）是关键，确保代理能高效调用产品信息并做出推荐。

消费者对AI购物的隐私担忧有多严重？

报告显示，83%的全球消费者对安全漏洞、数据滥用及骚扰式营销存在多重忧虑。主要顾虑包括隐私风险（41%）、数据滥用（38%）和未经同意转售数据（31%）。尽管52%的消费者愿意分享数据，但品牌必须以负责任的实践赢得信任，否则23%的智购客群会因数据问题更换品牌。

哪些消费群体最接受AI辅助购物？

报告划分出五类消费群体，其中“智购领衔客群”（7%）最接受AI，他们普遍使用AI进行产品调研，愿为品质和信任支付溢价，并积极共享数据换取增值服务。“理念共鸣客群”（19%）同样对AI开放，他们价值观导向，重视品牌伦理和可持续性。而“价格导向客群”（7%）和“惯性消费客群”（21%）对AI接受度较低。

报告中的代表性数据

62%

全球消费者AI工具使用率增长

过去两年，报告指出，过去两年全球消费者对ChatGPT等AI应用的使用率增长62%，其中X世代（82%）与婴儿潮一代（92%）增长尤为显著。

44%用于研究产品，38%用于查看评价，38%用于搜寻优惠

中国消费者对AI辅助购物的使用比例

调研期间，报告显示，中国消费者在AI辅助购物各环节的使用比例均高于全球平均水平，体现中国市场对AI技术的更高接受度。

52%全球，72%中国

对数据分享持开放态度的全球消费者比例

调研期间，报告显示，超过半数全球消费者对数据分享持开放态度，中国消费者比例更高，但同时83%的全球消费者仍对数据安全存有担忧。

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

  • 详细分类的消费者群体特征：报告基于价格敏感度、品牌关系和互动偏好，划分出智购领衔、理念共鸣、精明消费、惯性消费和价格导向五类客群，并分析其消费主张、信任逻辑与交互风格。
  • AI代理在购物旅程中的具体应用场景图：提供AI助手与代理在发现、考量、购买、反馈等环节的协同范式示意，包括个人购物代理、优惠搜寻代理、产品测评代理等功能模块。
  • 行业高管调研洞察：包含品牌与零售商对AI代理的部署现状（如49%已部署客户服务代理），以及面临的数据整合、人才短缺等挑战数据。
  • 标准化AI集成的重要性分析：阐述70%的高管认为标准化AI集成是关键，并列出在跨渠道体验、AI创新、数据孤岛破除等方面的预期价值。
  • 品牌推荐网络构建框架：详细介绍从人类信任层、机器信任层到口碑转化层、动态适配层和价值构建层的五层运作机制，为品牌提供可操作的策略。
  • 行动指南：涵盖为人机协作构建全渠道体验、确保产品在AI时代可发现性、以透明度构建信任、制定数据与治理战略四大方向的详细步骤。
  • 全球与中国的对比数据：报告中多处单独列出中国消费者数据，便于理解中国市场在AI购物、品牌信任等方面的特殊表现。
  • 研究方法与消费者细分方法论：说明调研样本量（全球18,000+消费者）、国家覆盖（23国）、高管调研规模（200位），以及数据分析的统计技术。

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