2025跨境新风口：ChatGPT直输Shopify流量！

2025年，数字经济的浪潮奔涌向前，人工智能（AI）技术已深深融入全球消费者的日常生活。特别是在跨境电商领域，我们正目睹一场由AI驱动的全新购物模式——“代理式购物”（Agentic Shopping）的悄然崛起。这种模式下，消费者不再仅仅通过关键词搜索商品，而是与智能AI助手进行对话，由AI帮助筛选、比较，并最终推荐产品。这一变革对中国跨境电商从业者而言，预示着海外市场消费者行为的深刻转变，也带来了全新的流量获取和客户关系管理机遇。

在海外头部电商平台如Shopify的数据中，我们已观察到显著变化：越来越多的访问量，其推荐来源（UTM source）直接指向了ChatGPT等大语言模型（LLM）平台。这意味着，当消费者通过与AI的互动，点击链接进入某个品牌官网时，这些AI驱动的流量正在成为品牌营收的新增长点。对于我们中国的出海企业而言，这不仅仅是一个技术现象，更是把握海外消费者心智、构建长期客户价值的关键风向标。
Code snippet showing a URL with highlighted text:

以往，跨境营销更多侧重于通过搜索引擎优化（SEO）、社交媒体广告等方式吸引流量。然而，“代理式购物”的兴起，标志着消费者发现商品的路径正从“关键词搜索”转向“场景化对话”。当消费者通过AI平台与品牌网站建立连接时，他们往往带着更明确的购买意图。这不再是漫无目的的浏览，而是经过AI层层筛选、基于其真实需求和兴趣导向的精准抵达。因此，如何将这些“AI发现”的潜在客户，转化为品牌的忠实拥趸，是摆在中国跨境卖家面前的重要课题。

从“对话”到“连接”：理解AI驱动的消费者行为

试想一下，2025年的海外消费者是如何使用ChatGPT这类平台的？他们不再是简单输入“跑步鞋”或“护肤品”等关键词，而是会进行更深入的对话，例如：“我需要一双适合在雨天慢跑的鞋子，最好是轻便、防滑、减震效果好的，预算在100美元左右。” 或者“我是一名敏感肌，想找一款成分天然、有修复效果的精华液，希望能在晚上使用。”

通过这样的对话，AI助手会根据消费者的具体描述，从海量信息中匹配出最符合需求的产品，并可能直接给出推荐链接。当消费者点击这些链接进入品牌网站时，他们往往已经完成了初步的筛选和比较，对产品类别、功能甚至品牌风格都有了清晰的认知，购买决策的“最后一公里”在此刻显得尤为关键。

与传统营销渠道相比，来自LLM平台的流量具有更高的用户意图和更个性化的需求。这些消费者是基于其“实时需求”和“兴趣”被引导至你的产品页面的。因此，中国跨境企业在接手这一“AI传递的接力棒”后，需要以更具对话感和高度个性化的方式，继续维系和深化这段关系。这要求我们的营销策略，从过去的“广泛撒网”向“精准对话”转变。

技术赋能：Shopify与Klaviyo的协作洞察

在这一新的商业生态中，数据追踪和分析变得前所未有的重要。Shopify和Klaviyo等平台通过技术集成，能够精准捕捉到这些源自AI平台的访问数据。例如，当消费者通过ChatGPT链接进入Shopify店铺并开始结账或下单时，这些行为数据会被Klaviyo自动记录，并关联到UTM来源为chatgpt.com的用户画像中。
Line graph showing website traffic data from August to November, with fluctuations in daily active users. Filters and export options are visible.

这使得跨境卖家能够清晰地看到哪些用户是经由AI平台而来，并进一步分析他们的行为轨迹，比如：

哪些用户来自LLM平台并启动了结账流程？
哪些用户最终完成了订单？
哪些用户只是浏览但没有购买？

这些详尽的数据为我们提供了精细化运营的基础，让后续的客户旅程能够更加个性化、相关且有帮助，而非生硬的自动化推送。因此，一旦你的Shopify店铺和Klaviyo后台开始出现来自LLM平台的流量，是时候调整策略，积极行动了。

精细化运营：将AI发现转化为客户终身价值的四大策略

针对“代理式购物”带来的新流量特性，中国跨境卖家可以借鉴并优化以下四种核心客户旅程策略，将AI发现的潜在客户转化为有价值的忠实用户：

1. 智能购物车挽回：深入理解用户意图

对于那些通过LLM平台来到你的店铺并最终放弃购物车的用户，他们与普通浏览者有着本质区别。这些“AI引导型”消费者通常已带着明确的需求和意图，他们的购物车遗弃往往并非是对产品不感兴趣，而是可能在最后一刻遇到疑问、犹豫或分心。

目标群体： 通过ChatGPT等LLM平台访问您的网站并放弃购物车的用户。
触发条件： 启动结账，且UTM来源为ChatGPT.com。
核心理念： 面对这类高意图用户，我们的任务不再是提醒他们商品的存在，而是要提供进一步的“确认”和“安心”。将自己定位为“专属顾问”，而非简单的“催促者”。
建议流程：
- 时机： 放弃购物车后30分钟。
- 邮件1（30分钟后）： 个性化提醒，重点强调用户在AI对话中可能提及的特定需求点，例如“您之前提及需要一款透气面料的T恤，您选择的款式仍在等您确认。”
- 邮件/短信2（24小时后）： 再次强化产品核心优势，或解决可能存在的常见疑虑。
- 邮件3（48-72小时后）： 可考虑为新客户提供小额激励，如限时优惠券，但需谨慎使用，以避免过度依赖折扣。
个性化提示：
- 利用UTM来源（如utm_source=ChatGPT）进行用户细分，针对性撰写文案。
- 在挽回信息中直接引用或暗示用户可能关注的产品特性，使沟通更具延续性。

2. 购后个性化体验：延续对话温度

当AI引导的消费者完成购买后，购后体验是建立信任和培养忠诚度的关键。对于这类用户，您的后续沟通应被视为其与AI助手对话的“自然延续”，而非仅仅是一张收据或订单确认。

目标群体： 通过ChatGPT等LLM平台访问您的网站并完成购买的用户。
触发条件： 用户下单，且UTM来源为ChatGPT.com。
核心理念： 购后流程是意图转化为信任的阶段。让消费者感受到您理解他们的需求，并重视他们的选择。
建议流程：
- 立即发送： 感谢信和订单确认（邮件或短信）。
- 3-5天后（根据物流速度）： 发送教育性内容或产品使用指南，帮助用户更好地利用所购商品。例如，如果他们购买了户外装备，可以分享户外活动技巧。
- 7-10天后（根据物流速度）： 引导用户评论或推荐相关交叉销售（cross-sell）产品。
个性化提示：
- 使用“对话式回馈”，例如“您需要一个周末旅行包。以下是如何充分利用它的建议。”
- 根据用户在LLM平台的浏览行为（通过UTM来源识别）和购买记录，提供下一个最佳推荐，确保与他们表达的兴趣或需求保持一致。
- LLM平台以其“记忆能力”著称，因此在您的信息中融入“记忆点”，例如：“我们记得您想要轻巧的产品。这份保养指南能让它保持如新。”

3. 浏览足迹再激活：从AI助手到品牌对话

与传统意义上的“浏览放弃”不同，AI引导型消费者在浏览您的网站时，通常是在评估多个选项，而非漫无目的。他们的浏览是基于AI助手提供的初步建议，因此，您的再营销策略应更像是在“恢复一段对话”，而非简单的“再次定位”。

触发条件： 网站浏览放弃，且UTM来源为ChatGPT.com。
过滤条件： 近期未启动结账或下单。
核心理念： 延续用户与AI购物助手开启的对话。这更像是AI平台将“对话棒”传递给了您的品牌。
建议流程：
- 时机： 浏览放弃后1-2小时。
- 内容： 使用动态模块，推荐用户之前浏览过的产品或相关品类商品。
- 可选拆分： 可根据商品价值进行拆分，针对高价值商品提供更深入的沟通。
个性化提示：
- 虽然无法确切知道用户与ChatGPT的具体对话内容，但可以基于品牌普遍特点进行推测。例如：“您正在寻找环保选项。这里有三款符合您描述的产品。”
- 提供“对话式号召行动（CTA）”，既然已知他们习惯与AI交流，可以邀请他们：“想了解更多类似选项？咨询我们的AI造型师。”

4. 加速客户生命周期管理：缩短转化路径

AI驱动的消费者在购物决策过程中往往更快、更果断，并对相关性和个性化有更高期待。他们将“发现”与“决策”几乎压缩在落地页上，因此，您的客户生命周期管理流程也应相应地“提速”。

目的： 调整您的客户旅程，使其与AI引导型消费者的购买习惯相匹配——更快、更果断，并对关联性和个性化有更高要求。LLM平台的用户在访问您的网站时，通常已将“发现”和“决策”合为一体。您的客户旅程也应如此。
加速策略对比：

客户生命周期阶段	标准流程	对话式升级流程
发现	欢迎系列邮件	“您通过ChatGPT找到我们。了解我们以及我们的环保产品。”
转化	浏览/购物车放弃邮件	“我们已为您保存了精确选择。准备好结账了吗？”
互动	购后关怀	“您找到了心仪的商品！看看其他人如何使用它。”
培养	召回/复购邮件	“还记得您曾向ChatGPT询问过`[产品]`吗？或许是时候补货了。”