2026年消费者调研：智领商业体验重塑-消费者就绪浪潮将至

2026年消费者调研智领商业，体验重塑消费者就绪，浪潮将至全球及中国洞察IBM商业价值研究院|研究洞察IBM

如何提供帮助IBM

运用

AI

与自动化技术，助力零售及消

费品客户实现效能跃升与创新突破。我们

提供覆盖各业务职能的全面解决方案组

合，帮助客户优化运营并提升客户体验。

如需详细了解我们的零售与消费品行业解

决方案，请访问：/industries/retail,

/consulting/retail，和ib/industries/

consumer-goods。目录引言AI

代理正重塑消费旅程........................................4第一部分精准消费：洞察AI

代理，聚焦消费者痛点

..........................

10第二部分全域融合：

融汇线下、数字与AI购物体验

..........................

14第三部分信任筑基：以人为本，筑牢

AI时代根基...........

20行动指南..............................................................26摘要 消费者每一次策略性消费的行为数据，都将为未来

AI系统的训练奠定基础。经济压力重塑消费：量与质的双重变迁。全球三分之一的受访消费者转向平价替代品，而另一部分人会选择性享受消费或为信任品牌溢价买单。随着AI

代理逐步投入购物辅助，它们也需在价格、质量与信任之间做出同样复杂的权衡决策。

从助手到代理，

AI正重塑购物体验。全球近四分之三（72%）的消费者仍选择线下购物，但AI

购物助手正开辟新阵地：全球

41%

和中国

44%的消费者借其研究商品，全球

33%

和中国

38%

用于查看评价，全球

31%

和中国

38%

用于搜寻折扣。无论消费旅程何起何终，品牌与零售商都必须统筹打造融合式体验。

品牌信任，正在同时面对人类与

AI

的双重考验。52%的全球消费者和72%的中国消费者对数据分享持开放态度，但全球

83%

仍深陷隐私安全、滥用风险与营销侵扰的多重担忧。品牌需以坚实的数据实践，同时赢得当下消费者的信任与未来

AI

代理采购的信用背书。“如何确保AI代理首选您的品牌？品牌方与零售商又扮演何种角色？这些亟待解答的问题，引人深思。力ByronElls

，Sobeys，营销技术与数字体验，副总裁|引言

|第一部分

|第二部分

|

第三部分

|

行动指南未来购物的起点，可能不再发生于官网浏览、社媒翻阅、或门店造访。商业生态正经历结构性重塑：从人找商品，走向

AI

辅助购物，再到自主

AI

代理直接下单。（详见第6

页：“术语定义”）。目前，OpenAI

推出的

ChatGPT

为Etsy

和

Shopify

用户实现

ChatGPT

应用内一键结账1

，且计划于2026

年集成PayPal

支付功能2。Perplexity

AI

更面向美国用户推出“专业购物（Shop

Like

a

Pro）”,实现从研究、推荐到一键下单的全链路闭环。3IBM

商业价值研究院对超18,000

位消费者开展调研，其中1,543

位来自中国，结果揭示：消费者已准备好迈向

AI

辅助购物的下

一

阶段。过去两年，

ChatGPT、Google

Gemini

等

AI

工具使用率增长

62%，X

世代（82%）与婴儿潮一代（92%）尤为显著。在消费者描绘的理想购物蓝图中，

AI

个人购物助手与自主配送服务的重要性已逼近优质的线下门店体验。其吸引力显而易见：消费者只需表达需求，AI

便可完成比价、库存核查与交易协调。真正的挑战在于，品牌能否在

AI

驱动的生态中，确保产品“被看见”且“被信任”。未来的竞争，不再只是卖给人，而是被

AI

选中。|

引言|

第一部分

|第二部分

|

第三部分

|行动指南引言AI代理正重塑消费旅程过去两年，全球消费者对ChatGPT等AI应用的使用率增长62%。4智领商业，体验重塑消费行为转变与

AI

普及形成历史性交汇。我们基于价格敏感度、不断变化的消费优先级与互动偏好，划分出全新的消费群体（详见第八页观点：“当下值得关注的消费群体”）在本报告中，我们借助专项消费者研究以及零售与消费品行业高管调研，从三个阶段解读这一新世界。第一部分立足当下，解读消费者价值认知的重构，以及AI

辅助购物应如何响应。第二部分前瞻演进，剖析从

AI

辅助到

AI

执行，商业体验正在如何演进。第三部分聚焦挑战，解析人与

AI在品牌关系中的关键协同与调整。贯穿全报告，我们阐释

AI

集成的价值战略，解构品牌推荐网络的演进逻辑，并在最后提供切实可行的行动指南，助力零售商实现消费者共鸣、AI战略融合与可持续发展格局的构建。|

引言|

第一部分

|第二部分

|

第三部分

|行动指南智领商业，体验重塑

5术语定义AI

技术迭代迅猛，为确保本报告表述清晰，现对核心概念作如下定义 AI

助手（AI

assistants）是基于对话界面响应人类指令的智能系统。通过解析用户意图、融合个性化设置与限制条件，提供精准商品推荐或问题解决方案。其核心价值在于通过多维度权衡分析提升决策质量，但不具备自主行动能力。消费者始终掌握最终控制权并完成购买流程。 AI

代理（AI

agents）是具备目标驱动执行能力的智能系统。其在授权范围内，可独立完成推理、决策与操作闭环，如下单采购、库存管理等。代理依托促销策略、会员权益、库存状态等数据，实现安全可控的自动化执行。标志着从“决策辅助”到“自主执行”的范式突破。 AI

辅助购物（AI-assisted

shopping）是当前主流应用形态，即消费者借助

AI

工具（如聊天机器人、语音助手或智能推荐引擎）完成商品搜索、比价与评估的购物模式。此系统主要优化“发现-评估”环节，但交易确认仍需人工介入。

智能体商业（Agentic

commerce）是下一代数字化商业形态，实现全渠道无缝衔接。AI

代理可跨场景同步评估消费选项，代表消费者自主完成从商品发现、购买决策到交易执行的全流程操作。|

引言|

第一部分

|第二部分

|

第三部分

|行动指南6智领商业，体验重塑“AI

让购物成为一场可信的对话，而非简单的搜索。今天的消费者依赖人性化的

AI

助手，它们懂喜好，并提供最佳建议，重塑了消费者的购买决策逻辑。”MatthieuHoule首席信息官，ALDO

集团智领商业，体验重塑

719%理念共鸣客群21%惯性消费客群46%精明消费客群7%智购领衔客群人机协同导向7%价格导向客群传统触点导向观点当下值得关注的消费群体我们的分析揭示了五类新兴消费群体。其基于对价格或品牌的偏好，及互动模式的差异，形成了各具特色的消费主张、信任逻辑与交互风格。品牌关系导向|

引言|

第一部分

|第二部分

|

第三部分

|行动指南8智领商业，体验重塑成本效率导向

智购领衔客群（7%）–

普遍使用

AI进行产品调研与问题解答。–

品质、品牌信任和透明度优先于价格，愿为契合价值的产品支付溢价。–

深度参与会员计划，愿共享数据以换取持续可信的品牌服务。

理念共鸣客群（19%）–

通过社交媒体、意见领袖及品牌官网获取信息，近半数已开始使用

AI

辅助产品研究。–

价值观导向，重视品牌伦理、可持续性与品牌使命；青睐与自我认同契合的品牌。–

注重隐私保护，但愿意为负责任的个性化服务分享数据。

精明消费客群

（46%）–

均衡选择线上线下购物渠道，约三分之一借助

AI

进行产品研究和优惠搜寻。–

虽受促销活动吸引，但仍坚守产品质量底线，拒绝为低价牺牲品质。–

适度参与会员计划，对数据共享持谨慎态度，偏好直接清晰的回馈方式。

惯性消费客群（21%）–

偏好熟悉的品牌与线下购物，较少使用社交媒体和

AI

技术。–

决策基于消费习惯，重视产品实用价值、质量保障与售后政策。–

选择性参与会员计划，重视稳定可预期的回馈。

价格导向客群

（7%）–

主要在线下店购物；数字互动极少。–

价格是核心决策依据，仅关注折扣、账单抵扣等实用型忠诚回馈。–

对数据共享持怀疑态度；很少与品牌建立情感联结。|

引言|

第一部分

|第二部分

|

第三部分

|行动指南智领商业，体验重塑

9|引言|第一部分

|第二部分

|第三部分

|行动指南第一部分精准消费：洞察

AI代理，聚焦消费者痛点经济压力已波及超半数消费者，其中包括39%

的高收入家庭。但消费者并非简单地减少支出，而是更明智地消费。过去半年，消费者的支出方式已发生显著改变（见图1）。约三分之一消费者开始选择平价替代品，购买零售商自有品牌和贴牌产品，并通过灵活取舍控制预算。然而，仍有

25%的全球消费者和29%中国消费者坚持为信任的品牌支付溢价，其中“智购领衔客群”（41%）和“理念共鸣客群”（30%）尤为显著。同时，每五名消费者中就有一人呈现“分类消费”特征：在部分品类极致追求性价比，在另一些品类则允许选择性享受。这正是“口红经济”在当下的生动写照。10智领商业，体验重塑健康需求正持续引领消费选择：调研显示，30%的全球消费者和

37%中国消费者表示饮食和营养偏好会影响购买行为，

26%的全球消费者将健康因素与健身目标纳入消费考量，而中国的数据分别为28%

和24%。在消费者定义的必需品范畴中，健康保健、美容个护已与食品杂货、家居用品并列为高频选择，彰显“健康即刚需”的消费心智升级。

行业洞察行业高管调研显示，品牌正基于消费者变化重塑战略。

53%正提升定价透明度，49%

推出灵活支付方案，43%

拓展自有品牌矩阵，42%

针对价格敏感人群设计定向促销活动。权衡取舍39%

28%我在购物时会选择更便宜的替代品32%

29%我购买更多零售商自有品牌和贴牌产品29%

27%我会通过权衡取舍来控制预算仍愿消费25%

29%我会购买信赖的品牌，即使价格更高20%

20%我对部分品类价格敏感，但部分品类则会选择性享受图1消费者正根据当下核心需求重新分配支出。过去六个月中，消费者购物行为变化比例19%

24%我减少购买频率，但更注重高品质品牌|引言|第一部分

|第二部分

|第三部分

|行动指南智领商业，体验重塑11全球中国AI辅助购物时代，消费模式为何至关重要消费行为的深度理解成为构建“以人为本”智能系统的根基。当前数据揭示的支出模式指向一种更复杂、更动态的消费者画像：他们基于实时情境，在价格、需求优先级与品牌信任间持续权衡。对品牌而言，解码这些微妙决策背后的逻辑，正是构建差异化优势的关键切口。品牌借助AI，对浏览历史、产品使用、促销及奖励偏好等信号进行动态分析，可规模化预测消费取舍逻辑，实现个性化推荐。当智能体商业进入成熟阶段，自主购物代理将承袭这一决策范式，成为消费者的数字化代理。|引言|第一部分

|第二部分

|第三部分

|行动指南12智领商业，体验重塑“AI

已成为我们与顾客沟通的核心决策引擎。它定义个性化内容、指引最优交互路径，并通过提升点击率、延长互动时长与深化数字连接等可验证指标，持续创造可衡量的商业成效。力ByronElls

，Sobeys，营销技术与数字体验，副总裁的高管指出，对话式AI

有效增强了客户互动。的高管认为，全渠道商业体验变得更为流畅。48%37%

行业洞察品牌高管反馈，他们已从早期的

AI

代理技术中获益。|引言|第一部分

|第二部分

|第三部分

|行动指南智领商业，体验重塑13|引言|第一部分

|

第二部分

|

第三部分

|行动指南第二部分全域融合：融汇实体、数字与

AI购物体验购物行为如今无处不在：实体门店、社交媒体、AI助手、品牌官网、电商平台……消费者在渠道间流畅切换，常在一次购买决策中跨越多个触点。品牌的核心挑战不再是绘制旅程地图，更在于如何统筹全渠道体验，并确保在每一个数字与实体的触点上，让品牌“被看见、被理解、被选择”。AI在购物旅程中的角色实体门店仍是核心（62%的消费者在此发现新品，72%

在此完成购物），但不再是唯一，市场格局已开始转变，尤其在中国市场，仅43%的消费者在门店发现新品、48%的消费者在门店完成购物，比例远低于全球。社交媒体已成为消费者发现商品的第二大渠道，25%的全球消费者和

36%的中国消费者表示，在过去六个月中，增加了其使用频率。这一趋势在智购领衔客群中更为显著：

41%的消费者表示，更频繁地通过社交渠道发现商品。该群体依赖

AI

获取推荐的比例是整体受访者的两倍，使用AI

助手搜寻产品的频率更是三倍于平均水平。AI

辅助购物在亚洲多国同样增长迅猛，如新加坡（29%）、印度（28%）、阿联酋（28%）和中国（26%）。超过三分之一（35%）的全球消费者认为，无需排队、优质体验的实体店是理想购物旅程的重要组成部分。但

AI

赋能的解决方案同样重要。全球三分之一的消费者期待整合多服务的超级应用，30%向往配有

AI

个人购物助手与按需自主配送的智能家居，

29%追求社交平台的无缝购物闭环。而在中国比例则更高，45%的消费者期待整合多服务的超级应用，

43%向往配有AI

个人购物助手，

40%

则期望沉浸式

AR

购物体验。14智领商业，体验重塑创新落地正在进行。中东零售巨头

AlFuttaim

集团通过推出搭载

AI

伴侣的Blue生活方式应用，

实现了支付系统与会员体系的战略整合。单次登录解锁全品类消费，覆盖家居、时尚、汽车、公用事业、保险等产品，并享受分期付款服务，积分随时赚取随时使用。

Blue支付无缝集成数字结算、在线缴费与礼品卡兑换三大核心功能。应用通过破除多站点壁垒与即时奖励机制，成功提高转化率、客单价及交叉销售业绩，持续创造商业增长动能。4事实上，

AI

已成为消费者活动的重要组成部分，尤其在购物旅程的初始阶段（见图2）。以对话式商业（消费者通过聊天、语音或消息与

AI

交互完成研究与购买的闭环）

为代表的模式正引领转型。这一趋势在智购领衔客群中尤为凸显：75%

通过

AI

研究产品，69%

借助

AI

整合评价信息。图2消费者正以多种方式运用

AI

辅助购物消费者表示曾使用

AI

完成各购物环节的比例获取帮助45%57%个性化定制或设计产品29%38%订单追踪26%34%查看评价33%38%权衡比较26%38%参加虚拟活动或游戏21%24%研究产品41%44%提供反馈28%37%虚拟试穿25%25%寻找优惠/促销31%38%践行可持续消费26%34%|引言|

第一部分

|

第二部分

|

第三部分

|行动指南智领商业，体验重塑15全球中国|引言|第一部分

|

第二部分

|

第三部分

|行动指南消费者对

AI

依赖度持续攀升，推动消费者接受更复杂的

AI应用，包括具备自主推理、决策并完成交易的代理。调研显示，消费者最期待的四大代理类型为：

01优惠搜寻代理，全网实时追踪价格波动，融合

促销与积分权益，主动推送最佳购买时机。

02客户服务代理，全天候响应需求，提供咨询服

务、解决问题，跨渠道提供个性化服务支持。

03产品测评代理，高效解析产品信息，优先匹配

符合个人伦理与价值取向的商品。

04个人购物代理，基于审美偏好、使用习惯与预

算，实现精准选购。16智领商业，体验重塑反馈我会如何评价这款产品的使用体验？品牌战略助手/代理收集消费者体验反馈与改进建议

，并与品牌及生态内其他代理共享客户服务助手/代理追踪订单、管理配送、购买哪些支付方式可选？我的订单状态与退换货政策是什么？个人购物助手/代理基于消费者偏好研究

并筛选商品

，并协助完成购买交易处理助手/代理使用授权支付完成交哪个品牌最符合我的需求和预算哪个选择能提供最佳综合价值且符合我的偏好？优惠搜寻助手/代理寻找优惠与最佳价值

，包括整合多重奖励计划产品测评助手/代理研究产品评价并核实

宣传真实性哪款产品或服务能帮我达成目标？哪个品牌的长期用户口碑更好？生活方式助手/代理了解有助于消费者实

现健康目标的新产品发现考量|引言|

第一部分

|

第二部分

|

第三部分

|行动指南图

3呈现了

AI

助手与代理在购物旅程中的协同范式。随着智能体商业逐渐成熟，一个统筹协调型代理可调度这些专业化代理，从而形成端到端的优化推荐体系。图3AI

助手与代理参与购物旅程示意图必要时转接人工客服、处理退换货智领商业，体验重塑17易并安排配送为何数据与标准化AI集成是全渠道融合的关键当消费者习惯通过

AI

发现并评估产品时，品牌必须确保产品能在扫描海量选择的AI系统中“被看见”（详见第

19

页观点：“标准化

AI

集成为何不可或缺”）。制胜前提是提供完整、精准、机器可读的产品数据体系，使算法能在自然对话交互中实现精准匹配。5当前构建高效的产品发现能力，是为未来

AI

驱动消费铺设基石。若无法攻克数据治理与组织文化的根本瓶颈，品牌的辅助型AI

助手向全自主代理的演进之路，将注定迟缓、昂贵，且难以承载消费者对无缝多代理体验的期待。“AI

不是万能魔杖。若无优质数据支持，

其效能将无从谈起。必须通过系统性

验证，

才能明确解决方案的实际效力

与价值所在。”StanislasVignon

，LVMH，洞察总监（AI与全渠道）行业洞察品牌与零售商正以审慎姿态布局

AI

代理。高管调研数据显示，近半数（49%）的组织已部署客户服务代理，但推出优惠搜寻代理（35%）

、交易代理（31%）、生活方式代理（30%）或产品测评代理（28%）的比例显著较低。其谨慎态度源于数据、技术、人才与文化等多维挑战。超半数（54%）组织面临跨渠道系统的数据整合难题。51%指出

AI

专业人才短缺。约五分之二的组织遭遇内部阻力及全球化

AI

应用的复杂性挑战。|引言|第一部分

|

第二部分

|

第三部分

|行动指南18智领商业，体验重塑行业洞察标准化AI集成为何不可或缺零售商和品牌如何在技术上做好准备，以充分发挥AI

的复合影响力？研究显示，70%

的零售与消费品行业高管指出，标准化

AI

集成是关键：通过开放、可互操作的数据连接框架与治理实践，使AI助手与代理能够高效调用、解读并基于零售数据自主行动。其价值图谱清晰可辨：

73%

高管认为，这将带来跨渠道互动体验的无缝融合。

67%高管认为，这将加速AI

驱动的商业创新，涵盖动态定价、对话式支付及沉浸式产品发现。

65%

高管期望打破数据孤岛，构建客户、商品与交易实时联动的统一视图。

58%

高管认为，这将为跨品牌和多供应商购物体验提供便利。

54%

高管预计，这将降低AI

助手接入现有系统（如商品目录、库存、CRM）的时间与成本。然而在推进进程中，规模化挑战已然显现：数据质量参差、数据解读偏差、生态成熟度不足及治理机制缺位。随着智能体商业向纵深发展，数据结构碎片化、商品信息不完整、已验证用户偏好洞察有限、商品溯源与数据来源透明度缺失等问题，都将制约

AI

代理做出安全、优化决策的能力。|引言|

第一部分

|

第二部分

|

第三部分

|行动指南智领商业，体验重塑19√|引言|第一部分

|第二部分

|第三部分

|行动指南第三部分信任筑基：以人为本，筑牢

AI时代根基品牌忠诚度今非昔比。当代消费者在品质、价值感知、情感链接与信任度间动态权衡，早已超越传统的积分奖励范畴。研究数据印证了这种品牌忠诚度的脆弱：近半数消费者表示，若品牌涨价但未提供额外价值，他们会选择放弃该品牌。多数消费者会加入多个会员计划，但仅与极少数产生深度互动。我们发现，信任、忠诚与推荐，构成了以数据质量为引擎的自驱体系，其高效运转依赖两大核心模块：产品透明度与个性化体验。组织若同时驾驭二者，便能赢的消费者信任；信任转化为忠诚度，忠诚度催生推荐行为，而推荐行为又通过口碑传播与数字互动反哺系统数据，形成正向循环。但挑战已然升级。因这一循环需在人类与

AI双重视角下同步生效。消费者的点击、购买、评论等数字足迹不断训练算法，直接决定品牌在智能推荐系统中的能见度，决定哪些品牌应出现在搜索与推荐结果中。未来，公司必须让产品、价值与独特优势变得“机器可读”，确保

AI助手与代理能在全渠道中持续识别并主动推荐其品牌。20

业

验重塑智领商

，体|引言|

第一部分

|第二部分

|第三部分

|行动指南信任-忠诚-推荐循环产品质量仍是当今消费者选择品牌的基本要求。但在消费者积极审视每个品牌主张的时代，仅靠品质已不足以维系忠诚。随着消费者依赖

AI工具和社交验证进行购买研究，赢得信任的复杂度已呈指数级增长。消费者的行为揭示了这一点：这一模式在智购领衔客群中更为显著。他们将交叉验证与信息可信度核验推向极致，其投入时长远超其他客群，且数据安全顾虑已成为他们回避会员计划的首要原因。这种信任与戒备交织的心态表明：品牌可信度需通过全触点的一致性体验持续构建。唯有坚守品质与透明的品牌，才能将信任转化为忠诚，最终升级为口碑势能。过去半年中，

47%的全球消费者和58%的中国消费者曾主动推荐新品牌。当AI

代理逐步接管消费决策，这些推荐模式不仅引导个体选择，更将反向训练算法。22%全球

22%中国在消费决策中践行多源信息交叉验证。17%

全球

27%中国主动核验社交媒体内容真伪。24%

全球

34%中国的消费者完全信任

AI

推荐。其他消费者采取“信任但需验证”的态度：智领商业，体验重塑

21为何数据是信任、忠诚与口碑的基石从信任萌芽到口碑裂变的完整驱动引擎，皆构建于数据基础架构之上。每一次流畅的品牌互动背后，都存在着双向数据流：建立可信的产品数据，与支撑个性化体验的消费者数据。二者缺一不可，任一环节的失效都将导致信任-忠诚-推荐循环的瓦解。 产品数据决定品牌可见性。准确、连贯的产品信息仅是获得消费者关注的入场券。当商品详情、库存状态或服务承诺在线下店、官网、移动端及合作平台存在差异时，消费者不会视其为基数瑕疵，而是将其解读为信任裂痕的开始。算法时代的抉择更为残酷。随着

AI

购物代理进入市场，产品数据质量将直接决定品牌是否会被选中一信息不完整、不一致或不可验证，将引发消费者的不信任，也让机器逻辑判定为无效。

消费者数据赋能个性化体验，但需以信任为前提。真正的个性化不止于交易记录，更需要消费者主动共享的偏好、兴趣与意图。在智能体商业生态中，个性化被重新定义。当

AI

助手深度嵌入第三方应用（如ChatGPT、Gemini），品牌必须将差异化价值，转化为机器可读的结构化数据语言。在合规使用的前提下，这种数据对话能构建深度契合的体验，从而固化忠诚、激活互动。尽管52%的全球消费者和72%的中国消费者愿意分享数据，他们仍对信息处理方式存有顾虑：全球

41%

和中国

39%

担忧隐私风险，全球

38%

和中国34%忌惮数据滥用，全球31%

和中国36%

抗拒未经同意的数据转售（见图

4）。总体而言，83%的全球消费者对安全漏洞、滥用风险及骚扰式营销触达存在多重忧虑。这警示所有品牌：无论个性化发生在自有平台还是第三方

AI

代理，都必须在提供定制体验与守护消费者信任之间，找到精准的平衡点。|引言|第一部分

|第二部分

|第三部分

|行动指南22智领商业，体验重塑信

任受损的直接

后果

是用

户流失

。调研显

示，23%的智购领衔客群已因数据安全问题更换

品牌。

一旦消费者数据处理不当，支撑忠诚的信

任基石也随之消失，连带瓦解整个口碑传播循环

的驱动力。

行业洞察我们的研究显示，组织正通过部署多重保障措施，

以赢得消费者信任：第三方安全审计（56%）、

AI

驱动的漏洞防护（5

0

%

）以及端到端加密

（45%）。这些保护措施既保障了驱动个性化的

消费者数据，也确保了产品数据的透明度，从而

为信任的规模化奠定了基础。“创造力与真实的品牌承诺构筑了我们不可替代的独特性。这是

AI无法复制的内核。AI

的意义在于，它能帮助我们放大自身价值观，凸显我们与其他品牌的差异。力StanislasVignon

，LVMH，洞察总监（AI与全渠道）28%20%83%勾选了所有选项全球中国我不知道我的数据是否会在未经我同意的情况下被使用或出售我不相信品牌或零售商能负责任地处理我的数据我不想收到不需要的信息或广告

（垃圾信息）我不知道品牌或零售商将如何使用我的数据我担心数据隐私和安全风险41%39%31%36%38%34%31%29%图4信任是消费者与品牌共享数据的障碍。消费者对数据共享顾虑的认同比例|引言|

第一部分

|第二部分

|第三部分

|行动指南智领商业，体验重塑

23|引言|第一部分

|第二部分

|第三部分

|行动指南AI

如何加速信任-忠诚-推荐循环AI系统正为循环的每个环节注入动能：实时同步全渠道产品数据一致性，提前预警信任波动；同时输出“人可理解、机可解析”的双重信任凭证，既提供消费者可读的信任指标（清晰的说明、一致的体验），也生成机器可读的数据结构（标准化产品属性、已验证资质）。随着AI代理逐步成为采购中介，这种双向能力已成为必选项。将统一数据架构和体系化安全实践相结合，组织便能构建“可信品牌推荐网络”。在这一生态系统中，消费者与

AI

代理能够基于可验证品质体验，持续发现、认同并传播品牌（详见第25页观点：“智能购物时代，品牌推荐网络的战略支点”）。品牌必须把握这一机遇。那些以安全数据治理筑基、用透明度浇灌信任的组织，将打造出“人类首选、代理优选”的推荐网络。在智能体商业浪潮中，由数据驱动、AI

赋能的信任-忠诚-推荐循环，正演进为可持续竞争优势的终极引擎。“过去，

平台通过获取个人信息，

实现广告精准投放，本质是失衡的价值交换。年轻的数字原生代消费者正要求分享数据时能获得更多回报一要么更高效率，要么更优体验。”JenniferVianello，，首席营销官24智领商业，体验重塑观点智能购物时代，品牌推荐网络的战略支点品牌推荐网络，是指品牌在自主生态或第三方智能平台（如ChatGPT）中，同步建立人类消费者与

AI

代理双向信任的价值交换系统。它与专注于交易的传统会员计划不同，通过持续优化偏好匹配、可验证的产品真实性和透明的价值交换，确保品牌在人工与智能体商业环境中均能获得推荐与选择。运作机制：

人类信任层。以价值共鸣为纽带，通过个性化体验与透明交互建立情感连接。 机器信任层。构建结构化、机器可的数据，包括质量验证、价格溯源和可持续认证。

口碑转化层。将消费者满意度转化为主动推荐，同步训练

AI系统，形成品牌识别与推荐能力。

动态适配层。实时同步消费者偏好演进与代理学习轨迹，实现双向认知进化。 价值构建层。明确数据共享与参与回报机制，构建兼顾个性化需求与算法优化的共赢框架。品牌推荐网络为何在当下至关重要在智能体商业时代，忠诚顾客可能将购买决策权移交代表其行动的

AI

代理。若无法以可验证的品质数据、透明的定价逻辑和稳定的价值履约为基石，构建智能体可识别、可信任的推荐网络，品牌将失去进入决策视野的资格。|引言|

第一部分

|第二部分

|第三部分

|行动指南智领商业，体验重塑

25行动指南迎接智能体商业时代制胜智能体商业时代，品牌与零售商需构建人、助手与代理三元协同的消费旅程。品牌与零售商应以“北极星体验”为导向，绘制融合技术架构、数据策略与自适应治理体系的战略蓝图，以应对动态演进的商业生态。02确保您的产品在智能体时代具备可发现性。–

为生成式引擎优化（GEO）做好准备。

重构产品信息架构，使大语言模型（LLM）与生成式代理能将其识别为可信、清晰、高价值的信号。更进一步，需让产品与促销机制成为自主智能体的可操作对象，

支持其完成竞品评估、多维权衡，

并最终代用户执行购买决策。–

集中并统一产品数据。

以结构化数据资产为核心，形成覆盖产品属性、竞争优势与实时库存状态的AI数据库。推行全渠道数据治理，确保无论是消费者直接访问还是

AI

代理调取，产品信息呈现均保持精准统一。–

验证与认证。为

AI

系统接入可信数据源，使其能够对产品产地、合规认证及功能声明进行自动化核验与背书。–

跨生态协同。运用

AI

整合产品知识图谱，并分享至生成式搜索引擎、生态伙伴及

AI

平台，实现最大化曝光与个性化。01为人机协作构建流畅全渠道体验–

解读每次消费决策背后的深层动机，

为消费者、

AI

助手和代理打造差异化体验。三者需求各异：消费者渴求直观交互，AI

助手需要结构化信息与对话流程，自主AI

代理则依赖标准化数据输入与明确定义的业务规则引擎。–

绘制并重构消费旅程。

识别

AI

在需求发现、决策权衡、交易履约等环节的优化方向。同步构建人类口碑+AI

推荐的混合推荐机制，使社交传播与AI

推荐形成共振，放大品牌可见性、信任与忠诚度。–

实现互操作性。

采用开放

API与可互操作的数据格式，实施标准化AI

集成，以连接产品目录、库存系统、

CRM

和支付网关。–

试点、学习与能力建设。

在领先的智能体平台开展场景化验证，探索AI

辅助发现与交易的体验路径。同步培训团队面向人机双端用户的体验设计与运营能力。|引言|第一部分

|第二部分

|第三部分

|行动指南26智领商业，体验重塑“当前零售商虽已初步建立

AI治理框架，但面对技术应用的飞速迭代，政策需持续动态校准。调研显示，未来一年内，绝大多数组织将深化或重构其

AI治理体系。力CarolineReppert，美国零售联合会（NRF），AI与技术政策，高级总监04为智能体商业制定数据与治理战略–

统一数据架构。整合来自产品、客户及运营来源的结构化、半结构化和非结构化数据。–

为

AI

与自主代理的交互设定防护机制。

明确代理及合作伙伴在访问数据时的角色、权限与条件，以保障交互过程与数据交换的安全性。–

监控、维护与追踪数据完整性。对

AI系统如何获取、转换和使用数据实施清晰审计，同时保持透明且尊重隐私的数据实践，以实现智能化互动。–

确保合规一致性。

遵守各司法管辖区不断演进的AI、隐私及伦理标准。03以透明度构建人机信任–

建立数字信任信号。

提供机器可读的产品质量、合规性与道德标准证明。–

构建产品数字身份档案。

创建展示产品身份、可持续性指标及溯源信息的数字记录。–

平衡清晰度与可验证性。

确保透明度机制同时服务于消费者（人类可读）和算法（机器可读）。–

保护隐私与数据完整性。构建既满足消费者隐私要求，又符合

AI

验证需求的系统。|引言|

第一部分

|第二部分

|第三部分

|行动指南智领商业，体验重塑

27作者DeeWaddellIBMConsulting全球消费、旅游与交通运输行业负责人linkedin.com/in/waddell/Dee

作为IBM

消费、旅游与交通运输行业的资深负责人，统管零售、快消、航旅、酒店、铁路、货运及物流全生态链。他全面负责行业战略、产品服务、咨询服务、合作联盟、市场营销、行业影响力、人才培养及整体业绩与客户成果。Elaine

ParrIBMConsulting欧洲、中东及非洲地区，消费行业负责人兼副总裁

/in/elaineparrthecpggeekElaine

作为IBM

消费品零售及奢侈品业务负责人，与客户携手共创行业演进蓝图、竞争新范式与生态连接方式。在智能运营、数字化重塑、AI

内容供应链、贸易资本与智慧并购五大维度，为客户提供全景转型导航。Richard

BerkmanIBMConsulting全球客户与商业转型业务负责人，副总裁兼高级合伙人linkedin.com/in/richardberkman/Richard

拥有近30年从业经验，涵盖初创企业和全球企业，主导设计并执行以体验为核心的转型项目，交付可衡量的业务成果。他深耕数字平台、技术现代化与战略咨询领域，始终助力企业客户达成精准数字化目标。Hiroshi

HasegawaIBMConsulting合伙人兼日本分销行业负责人linkedin.com/in/hiroshi-hasegawa-86815716b/Hiroshi

统管日本分销行业，

包括零售体系、消费品板块、旅游和运输领域。以三十年行业积淀为基石，通过科技赋能与咨询服务，为客户的业绩增长与数字化转型保驾护航。Carlos

CappsIBMConsulting拉丁美洲，消费品与零售业负责人兼副总裁

linkedin.com/in/carlos-capps-175a02/Carlos

与拉美顶尖零售商及消费品企业携手，以科技重塑增长引擎。借助

AI、云计算、数据资产与高级分析的四维技术矩阵，帮助高管打造智能化供应链、重塑客户连接方式、构建下一代运营范式。Sabu

GopinathIBMConsulting亚太地区，消费行业负责人兼高级合伙人

linkedin.com/in/sabugopinath/Sabu

凭借28年行业积淀，在消费品与零售业持续赋能，专精于流程重构、

IT

战略、供应链优化、全渠道运营及ERP

落地。他领导亚太市场的销售团队与核心客户合作伙伴。28智领商业，体验重塑Joe

DittmarIBM全球董事总经理，沃尔玛/in/joedittmar/Joe

凭借在零售与科技行业的深厚积淀，始终以卓越的转型领导力驱动业务重组与增长突破。他深耕零售与消费品领域，精通销售体系、电子商务、数据分析、外向营销、事件营销优化、高管管理、战略规划、供应链、业务拓展、领导力建设及颠覆性技术应用。MiladSafadiIBMConsulting中东及非洲地区，企业集团与战略客户部，

Al-Futtaim

集团，合伙人linkedin.com/in/msafadi1/Milad

专注以人机协同重塑流程管理体系，推动

AI

与自动化技术深度赋能业务流程变革。积淀二十五年创业智慧与全域架构能力，他专注打造能持续提升效能、激发创造力、优化经营结果的转型战略体系。Jeremy

(Jez)

BassinderIBMConsulting英国与爱尔兰地区，生成式

AI

与

watsonx

负责人兼合伙人linkedin.com/in/jeremybassinder/J

ez

领导英国与爱尔兰地区的生成式

AI

IBM

Consulting

团队，负责IBM

watsonx®及其合作伙伴生态系统，帮助客户利用生成式

AI

的能力，实现可衡量的业务成果。拥有跨行业28年以上经验，在零售与消费品领域具有深厚专长，

Jez

专注于数字化转型、数据分析、

AI、可持续发展及人才赋能。Shantha

Farr

isIBMConsulting客户与商业转型，全球销售战略负责人linkedin.com/in/shantha-farris-81820b13a/Shantha

运用可信生成式

AI、自动化、智能体技术与创新方案，为客户设计既能开拓收入来源又能守护利润空间的体验体系，于零售快消领域展现深度洞察。她以咨询协作为纽带，通过验证型方法论与加速器组合，助力企业聚焦关键投资、降低转型风险，实现价值兑现周期的倍速提升。Jane

CheungIBM

商业价值研究院消费品行业全球负责人linkedin.com/in/janescheung/Jane

主导零售与消费品行业的全球思想领导力建设，携手高层管理团队共同发掘增长机遇、制定战略规划并推动成果落地。三十年经验淬炼使她完美结合行业智慧与创新实践，驱动企业完成转型跃迁、规模增长与价值延续。智领商业，体验重塑

29特别感谢IBM

领导人Hugo

AlexandreRochaCatarinoIBM

Consulting，IBM

全球商务PXM

能力负责人，高级顾问PierreCharchaflianIBM

Consulting，副总裁兼高级合伙人；Adobe

业务及营销转型服务全球负责人KostasDidaskalouIBM

Consulting，能力中心，消费行业，行业合伙人Karl

HallerIBM

Consulting，消费行业能力中心负责人兼行业合伙人Mark

InnesIBM

Consulting，零售与消费品，副合伙人Colm

O'BrienIBM

Consulting，全球消费行业卓越中心，合伙人Mary

WallaceIBM

Consulting，零售与消费行为专家全球行业领袖KatherineCullen美国零售联合会，消费者洞察副总裁ByronEllsSobeys，营销技术与数字体验，副总裁MatthieuHouleALDO

集团，首席信息官Stanislas

VignonLVMH

集团，洞察总监（AI

与全渠道）IBM

商业价值研究院Sara

Aboulhosn副创意总监SteveBallou研究中心，总监AngelaFinley设计主管KathleenMartin高级管理顾问Thiago

Sartori，数据科学分析师Joanna

Wilkins，编辑主管30智领商业，体验重塑研究方法IBM

商业价值研究院（IBM

IBV）于

2025年第三季度同步启动两项全球性调研，旨在全景扫描消费者与商业决策者对

AI

购物及智能体商业的认知水平与战略准备度。消费者调查我们调研了来自23个国家、代表不同人口结构与购物行为的逾

18000

名受访者。该群体既包含数字化优先的消费者，也涵盖传统零售消费者，并依据互动方式、价格敏感度及数据隐私态度进行细分。高管调查本次调查覆盖200名行业高管，包括首席营销官、首席数据官、首席信息官和零售战略负责人，均来自零售、消费品和电子商务领域的全球企业，且这些企业的年营收均超过5

亿美元。双调研方法提供了对不断演变的零售格局的整体视角，将消费者对信任、个性化和智能体购物的期望，与高管的准备情况和创新战略连接起来。客户细分我们根据受访者对AI

相关技术（如聊天机器人、虚拟/增强现实、

AI

应用、数字媒体和奖励计划）的认知度、使用经验和兴趣程度，将其划分为五个类别。优化

AI

代理功能与渠道我们测试了不同

AI

代理能力组合，以识别能覆盖最广泛消费者且无功能重叠的最小集合。这一分析使我们更深入理解消费者偏好的

AI

赋能功能。比较消费者优先级受访者对价格敏感度、数据隐私、产品信任度、个性化服务及

AI

代理辅助等属性进行五分制评分。我们随后对比这些评分以识别显著差异。研究发现消费者期望存在明显差异，这为更精准的体验设计和以信任为核心的互动策略提供了依据。验证与解读所有分析均采用经验证的统计技术完成，并在95%置信水平下进行显著性检验。所得洞察从消费者期望到企业准备度等多维度，揭示了

AI

代理、精准营销支出与信任如何重塑零售业格局。该方法论遵循IBM

IBV

全球研究标准，确保结果的可靠性、可重复性及战略相关性。智领商业，体验重塑31消费者零售与消费品行业高管相关报告AI

时代的零售与消费品行业：

AI

重塑竞争格局，打造品牌新优势IBM

商业价值研究院。2025

年11

月。https://www.ibm.com/cn-zh/services/insights/industry-retail将

AI融入品牌基因：从产品到生态系统的全面创新IBM

商业价值研究院。2025年

4

月。https://www.ibm.com/cn-zh/services/insights/industry-retail协同

AI

智能体，实现智能业务运营IBM

商业价值研究院。2025年6

月。https://www.ibm.com/cn-zh/services/insights/generative-ai38%41%欧洲6%5%中东和非洲18,000名消费者200位零售与消费品行业高管23个国家/地区3%澳大利亚/新西兰6%9%拉丁美洲11个国家/地区19%25%北美洲32智领商业，体验重塑7%10%亚太8%10%日本8%中国5%印度关于NRF美国零售联合会（NRF）作为全球最大的零售行业协会，始终热忱倡导推动零售业蓬勃发展的各方力量，包括从业人员、品牌商、政策制定者及创新理念。其总部位于美国华盛顿特区，致力于为推动经济发展的零售业提供赋能支持。零售业是美国最大的私营部门雇主，每年为

GDP

贡献3.9

万亿美元，支撑着四分之一的美国就业岗位，共计5200

万美国劳动者。一个多世纪以来，

NRF始终代表每一位零售商和零售从业者，致力于教育、激励并传播零售业对本地社区和全球经济产生的深远影响。如需了解更多信息，请访问nrf.

com。选对合作伙伴，驾驭多变的世界在IBM，我们积极与客户协作，运用业务洞察和先进的研究方法与技术，帮助他们在瞬息万变的商业环境中保持独特的竞争优势。关于研究洞察研究洞察致力于为业务主管就公共和私营领域的关键问题提供基于事实的战略洞察。洞察根据对自身主要研究调查的分析结果得出。要了解更多信息，请联系

IBM

商业价值研究院：ibv