代理式电商与电商领域人工智能

研报正文总结

转变：从交通岗到控制岗

• 核心观点：电子商务正从传统模式（顾客搜索、点击购买）转变为AI代理模式（AI替购物者寻找、比较和完成购买），品牌需从争夺顾客注意力转向争夺AI代理的青睐。
• 关键数据：AI购物流量转化率比非AI流量高54%，ChatGPT访问转化率高于直接访问、付费访问和自然访问。
• 转变阶段：
  • 第一阶段（当前）：AI作为发现层，购物者从生成式AI平台（ChatGPT等）涌来，购买行为仍在零售商网站完成。
  • 第二阶段（近期）：AI代理全程负责决策与交易，传统零售接触点失去直接关联性，购买过程及客户关系去中介化。

发现：AI购物的竞争格局

• 核心观点：三种模式争夺主导发现、决策和交易的控制权，零售商角色在不同模式中差异显著。
• 竞争模式：
  • 基础设施第一（OpenAI/聊天机器人）：开放合作，零售商角色依赖参与者。
  • 市场第一（谷歌及其合作伙伴）：垂直整合、封闭模式，零售商角色为生态合作伙伴。
  • 界面第一（亚马逊）：端到端购物，零售商角色简化为供应商。
• 关键数据：ChatGPT推荐费率远低于成熟市场，压低成交率。
• 零售商权衡：
  • 上行：通过AI增强提升电商吸引力，成本更低。
  • 下行：失去直接客户关系和第一方数据，客户忠诚度转向代理。

四种战略应对

• 核心观点：零售商可采取混合策略、拥抱平台规模、建立品牌引领的防御体系、成为代理友好型品牌四种方式参与AI和代理驱动市场。
• 具体策略：
  • 采用混合策略：利用平台规模，接受客户关系有限所有权。
  • 拥抱平台规模：优化产品数据、价格和库存，实现标准化访问。
  • 建立品牌引领的防御体系：通过品牌、专有服务和体验实现差异化，加强直接关系和忠诚度。
  • 成为代理友好型品牌：捕捉AI驱动的流量，选择性保护直接触点，平衡平台覆盖范围与品牌和数据所有权。

代理世界的数据层：ECDB的作用

• 核心观点：在代理世界中，ECDB作为已验证的市场数据层，帮助品牌和代理基于真实数据进行分析推理。
• ECDB功能：
  • 核心情报：提供已验证的GMV、份额及品类数据，亚马逊业务追踪。
  • 附加组件：分类浏览器、竞争分析、排名与简介。
  • 访问与集成：AI助手API与导出，专为代理行业打造。
• 关键数据：真实交易核心，多个独立来源交叉验证，分析师建模确保一致性和可比性。

研究结论

• 核心观点：赢得能动型商业的胜利者将是数据表现最佳者，ECDB提供的数据是关键。
• 关键数据：2028年AI流量将超越搜索，64%访客流量将通过LLM获取。
• 结论：零售商需重视AI购物的趋势，利用ECDB等数据工具，在AI代理竞争中占据优势。