AI 智能体重塑消费新范式

原文出处

https://www.bain.com/insights/rewiring-demand-generation-in-age-of-AI-agents/

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在用户授权 AI 代劳购物的纪元，品牌若无法获取算法的偏爱，便会被直接剔除出候选名单。

2026 年 5 月

核心摘要

大众开始向 AI 智能体下达指令（例如“筹备孩子的生日宴”），由算法承担检索、比对及采购工作，AI 智能体正在重构营销漏斗。

智能体更青睐特征鲜明且口碑优良的商品，而非空泛的品牌资产，那些定位含糊的产品将被其过滤。

产品革新需实现功能的阶梯式跃升，并愈发追求个性化，紧密贴合使用情境，因为创新必须与算法逻辑相契合。

算法或许即将成为快消领域最关键的客户。购物已演变为生成式 AI 的核心应用场景，智能体正深度介入商品调研与对比，并日益左右交易达成——这构成了智能体电商的终极形态。贝恩调研显示，30% 至 45% 的美国用户借助 AI 启动购物流程，64% 的受访者表示已在使用或乐意尝试 AI 辅助决策。此外，44% 的在线受访者称常利用大语言模型开启购物，或混合使用 AI 工具与传统搜索引擎寻找货品。

预估至 2030 年，全美智能体电商销售额将达 3000 亿至 5000 亿美元，占据电商总量的四分之一。其影响力远超电商范畴，辐射至品牌塑造、产品创新、商业战略及企业运营模式。变革速率之快，使得企业的渐进式改良难以适配现实需求。这一转型亟需调动跨部门团队，融合营销与销售端对消费需求的认知——这正是构建“智能体就绪型”品牌的前提。

从浏览到提示词

快消企业如今需同时服务于人类用户与机器智能。智能体辅助购物乃至最终的自动化交易，与传统网购截然不同。以场景为导向的提示词，诸如“订购下周居家用品”或“为干性肤质定制护肤方案并自动补货”，已取代传统搜索查询。“浏览 - 比价 - 下单”的流程被浓缩为单次交互。

机器解析信号，借由 AI 生成商品对比并嵌入各类零售 AI 助手，日益深刻地左右用户决策。即时结算以及由智能体掌控的定价、库存和物流体系正在成型。放眼长远，诸多采购行为或将无需消费者亲身参与。

各类目所受冲击程度各异。需耗时钻研的复杂品类，如美妆与个护，已深受智能体影响。日用家居刚需紧随其后，因用户首选便利与低价。受口味习惯左右的品类如食品，转型或较平缓，但即便在此类中，跨渠道整合与基于任务的规划趋势亦将持续。对所有品类而言，有一条铁律共通：若产品未被智能体选中，便等同于不存在。

智能体电商颠覆了传统需求模式，迫使高管直面四大企业级考题：

品牌建设仍具价值吗？

智能体看重鲜明独特性，而非普适性。它们偏向用户评价、实质属性及具备特定标签的品牌（如“冷水可溶”）（见图 1）。情感共鸣依旧关键，因大语言模型会捕捉评论与口碑中的描述性内容。

为确保持续相关，品牌须兼具人情味与机器可读性。这要求在付费广告中强化关联度；充实品牌官网内容；借助智能体向其他智能体推介忠诚度计划、现货情况及配送时效等议题；并优化零售端的产品详情页与评论体系。

创新需具备何种要素？

由场景和任务驱动的需求——例如搜索“快手家宴”而非“芝士通心粉”——将创新焦点移至用户的现实痛点。在此环境下，渐进式微调难以为继。智能体偏好在特定场景下显著优于竞品的产品。这抬高了门槛，要求产品性能实现阶梯式跨越，更能响应个性化诉求，并精准匹配场景需要。

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