核心观点与关键数据
消费者洞察
- AI 购物工具普及：1/3 美国消费者使用 AI 购物工具，计划使用者达 50%。AI 工具尤其受青睐于发现新产品。
- 购物体验演变：购物仍被视为功能任务，但年轻消费者渴望品牌和零售商提供愉悦体验，并愿意通过社交媒体实现。
- 广告关注度提升：与去年相比，消费者更关注线上线下广告，但认为品牌未能充分实现个性化。
- 零售商责任：消费者认为零售商需对第三方卖家体验负责，并期望其内容与自身保持一致。
AI 对购物的影响
- AI 与商业融合：AI 正成为美国消费者的常规购物伙伴，男性及年轻一代更倾向于使用 AI 购物。
- AI 影响力：AI 工具比网红更受信任，帮助消费者发现新产品和优惠。
- 消费者对 AI 的态度：50% 的人希望更多使用 AI 购物工具，30% 完全反对，男性、Z 世代和千禧一代更倾向于接受。
广告与购物体验
- 广告接受度：多数消费者接受广告数量，但认为社交媒体广告过多。
- 个性化期望：消费者期望线上线下购物体验的一致性，但认为当前个性化程度不足。
- 社交媒体购物：虽然多数人使用社交媒体购物，但仅 1/4 视其为常规渠道，社交媒体购物体验优于传统零售。
购物体验与娱乐化
- 购物功能与娱乐：购物仍以功能为主，但零售疗法概念受青睐，消费者乐于将购物视为体验或特殊场合。
- 社交互动：独特的购物体验能促进消费者参与和分享，社交连接和惊喜是关键驱动力。
- 娱乐化趋势：多数消费者（尤其是 Z 世代和千禧一代）倾向于娱乐化购物，但过度娱乐化可能损害便利性和价格优势。
信任与市场
- 零售商与第三方：消费者更信任零售商自营商品，但对第三方卖家态度积极。
- 内容信任度：消费者对零售商和第三方内容信任度相似，千禧一代更信任第三方。
- 娱乐 IP 开发：消费者欢迎品牌自创娱乐 IP，但需与核心价值一致，避免过度娱乐化。
营销建议
- 算法友好：零售商需优化数字资产，使 AI 工具易于索引。
- 目标导向体验：利用 AI 设计目标导向购物体验，引导消费者从需求出发。
- AI 治理沟通：明确 AI 治理规则，消除消费者疑虑。
- 广告策略：奖励消费者对广告的关注，利用社交媒体提升品牌认知，实体店提供价值激励。
- 个性化平衡：结合情境提供个性化服务，避免过度侵犯隐私。
- 互动故事系统：设计互动体验，鼓励消费者参与和分享。
- 娱乐化策略：将娱乐作为附加价值，而非替代核心利益。
- IP 开发：开发与品牌价值一致的故事系统，吸引目标消费者。
