AI电商时代近3成消费者已用AI购物交付成品牌新增长点！

2026年2月初，全球知名的零售经济咨询机构Retail Economics与物流技术解决方案提供商Metapack联合发布了《2026年电子商务交付基准报告》。这份报告深入剖析了人工智能（AI）日益普及对全球电子商务和物流交付趋势的深远影响。新媒网跨境了解到，在2月3日伦敦举行的“交付大会”上，外媒编辑与Retail Economics的首席执行官Richard Lim进行了深入对话，共同探讨了这份报告的诸多细节及其对行业带来的启示。

AI驱动下的客户旅程演变：深度解析与挑战

Retail Economics首席执行官Richard Lim在采访中指出，在过去的几年里，消费者的购物旅程变得日益复杂，而生成式人工智能（Gen AI）的崛起则进一步加剧了这种复杂性。当前，整个行业正努力厘清AI如何重塑消费者进行产品研究、发现商品以及不同AI平台如何提供商品服务等环节的接触点。

报告详细划分了AI在商业应用中的不同阶段。Retail Economics强调，我们目前正处于AI辅助商业的初始阶段。在此阶段，消费者广泛利用Claude、ChatGPT等大型语言模型（LLM）平台，来辅助他们进行产品研究和信息获取。同时，亚马逊上的Rufus等站内AI代理，也为消费者提供了全新的视角和互动方式。此外，Comet等代理式AI浏览器（Agentic AI Browsers）的出现，则在原有基础上增添了又一层复杂性，使得消费者与电商平台的互动模式呈现出多层次、智能化的发展态势。

面对这种由AI驱动的转变，零售商和品牌方需要着力解决的核心问题在于“可发现性”。Richard Lim举例说明，当消费者在AI平台上提出诸如“寻找一款价格1000英镑、55英寸高分辨率电视，要求次日送达，并告知退货政策”的需求时，零售商如何确保其产品能够在这种全新的交互平台中被准确、有效地发现，成为其能否抓住市场机遇的关键。报告深入分析了这一问题，并探讨了不同消费者群体和产品类别在AI辅助购物研究中受到的影响差异，旨在识别哪些产品可能最先感受到AI带来的变革。

消费习惯的变革与电商履约的新要求

Retail Economics的研究数据清晰地表明，消费者的购物习惯正在发生显著变化。报告发现，高达28%的消费者已经明确使用AI聊天机器人和平台来辅助他们的购物决策，这一比例在全球范围内无疑是一个巨大的数字。当我们将目光转向年轻一代消费者时，这一数字更是大幅攀升——在英国，45岁以下的购物者中，近50%正在使用大型语言模型（LLM）平台进行特定的零售查询。这预示着AI正在以前所未有的速度融入年轻消费群体的日常生活与消费决策之中。

Richard Lim强调，在履约和交付期望方面，交付选项已成为消费者选择购买产品时的关键考量因素之一。在利用AI平台进行购物决策时，消费者更倾向于根据交付条件而非品牌本身来做出选择。尽管影响购买决策的因素多种多样，但交付服务已被证明是真正的差异化竞争优势。因此，Retail Economics指出，零售品牌需要确保在消费者进行产品研究时，其交付信息能够清晰、全面地呈现，以便AI平台能够准确抓取并推荐，从而提升品牌在AI辅助购物环境中的竞争力。

AI对逆向物流的深远影响

在逆向物流领域，AI的应用同样带来了变革。从消费者视角来看，退货政策的清晰度、便捷性和无摩擦体验至关重要。Retail Economics认为，品牌需要确保这些关键信息在AI平台上易于获取，这对于提升消费者满意度和信任度具有决定性作用。透明且友好的退货流程，能够有效降低消费者的购买顾虑，从而促进转化。

而从零售商的角度审视，AI技术正被积极用于降低退货率。例如，通过AI优化服装尺码推荐，可以显著减少因尺码不合导致的退货。此外，更有效地利用和分析消费者数据，也能帮助零售商精准预测潜在退货风险并采取预防措施。过去12个月，行业观察到从“不惜一切代价追求增长”向“提升盈利能力”的显著转变。如今，零售商开始对退货收取费用，并利用更复杂的AI技术对客户群进行细分。通过对不同消费者购物习惯和盈利能力的识别，零售商能够制定差异化的退货政策，从而优化成本结构并提升整体运营效率。新媒网跨境获悉，这种精细化管理模式，正成为跨境电商领域提升竞争力的重要方向。

AI普及面临的挑战与障碍

尽管AI在零售和交付领域的潜力巨大，但其普及仍面临诸多挑战。Richard Lim在采访中提及，从消费者角度看，信任是最大的障碍。通常而言，年轻消费者对社交媒体和新兴技术的信任度更高，因此他们更有可能率先采纳AI技术。然而，对于更广泛的消费群体而言，建立对AI的信任仍需时日。

此外，Retail Economics也指出，零售商在实施AI技术的速度上存在差异。这种不均衡的局面导致了企业在AI采纳和运营模式转型方面表现出参差不齐的现状。部分企业积极拥抱AI，快速实现技术迭代；而另一些企业则可能因为技术门槛、投资成本或内部转型阻力等原因，未能及时跟进。

在技术层面，支付领域存在一个显著的障碍。Richard Lim解释道，目前缺乏一个标准的协议，能够允许不同的AI代理之间进行有效通信，从而实现在不同结构下的支付操作。这一技术瓶颈阻碍了AI代理在交易流程中实现完全自主的支付功能，是未来AI商业发展中亟待解决的关键问题。

零售与交付领域AI发展的未来展望

Richard Lim在展望未来12个月时，详细阐述了代理式商业（Agentic Commerce）的不同发展阶段。他首先指出，我们目前所经历的AI辅助商业，是过去12个月的主旋律，而2026年将进一步见证半自主代理（Semi-autonomous Agents）的深入发展。这意味着AI系统将能够在特定范围内，在人类的有限干预下完成更多任务。

紧随其后的是完全代理式AI（Fully Agentic AI）阶段。在这一阶段，AI代理将根据我们设定的目标和标准，无需我们的直接干预即可自主完成购买行为。Richard Lim举例称，比如续订汽车保险或房屋保险等日常事务，AI代理将能够独立完成协商、支付等整个流程。

最终，我们展望的是代理间商业（Agent-to-Agent Commerce）。在这个阶段，我的AI代理将能够与零售商的AI代理进行对话，就商品的价格或质量进行协商，甚至能与其他代理进行沟通以获取更全面的信息。Richard Lim透露，目前已经存在一个名为Moltbook的平台，它是一个专为AI代理设计的社交媒体平台，代理们可以在上面独立地进行交流，比如一个代理会说：“我的主人让我去做这件事”，而另一个代理则会提供建议或解决问题的方法。

Retail Economics原本预测代理间商业将在2028年或2030年实现，但Richard Lim认为，鉴于目前技术发展的迅猛势头，这些预测可能过于保守。他强调，许多预想中的未来场景正在以超出我们想象的速度成为现实，预示着AI在零售和交付领域的变革将比预期来得更快、更深刻。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-ecom-30-percent-ai-shop-delivery-growth.html