Z世代12万亿！超30%拥抱AI，跨境掘金新风口！

在当今这个飞速发展的数字时代，中国跨境电商行业正经历着前所未有的变革。曾经，消费者从认识品牌到最终购买，路径相对固定。然而，随着人工智能技术的深入应用，尤其是大型语言模型（LLMs）的崛起，传统的线上购物旅程被重新定义。现在，消费者的每一次点击、每一次搜索，甚至每一次与智能助手的互动，都可能成为购物决策的关键环节。对于广大的中国跨境卖家而言，理解并掌握这种由AI驱动的新型消费者旅程，不仅是应对挑战，更是抓住未来增长机遇的核心。这不仅仅是技术升级，更是运营策略和市场洞察的全面革新。

传统路径与AI赋能的差异

深入探讨AI如何重塑电商体验之前，我们有必要先直观地了解传统营销方式与AI驱动优化之间的转变，它几乎影响了买家体验的每一个阶段。下表将详细对比这两种模式下各个阶段的不同之处，希望能为跨境卖家提供更清晰的视角。

阶段	传统消费者旅程	AI辅助消费者旅程
认知	消费者通过搜索广告、社交媒体和口碑发现品牌；个性化程度低，反馈缓慢。	AI驱动的个性化推荐、智能客服和预测分析，能即时在多渠道向消费者展示相关产品。
考虑	消费者手动比较不同平台上的评价、价格和功能。	AI整理个性化对比、产品摘要和情感分析，帮助消费者更快做出数据驱动的决策。
转化	购买过程依赖静态列表和手动结账；障碍常导致购物车放弃。	AI通过一键购买、动态定价以及在应用或聊天助手中的对话式购物，简化结账流程。
留存	购买后互动依赖于通用邮件营销和延迟的客户服务。	预测性AI预估补货时间，触发忠诚度奖励，并通过智能客服24/7提供个性化支持。
倡导	口碑推荐和传统忠诚度计划推动品牌倡导。	AI识别微型影响力者，鼓励用户生成内容（UGC），并通过自动化社区互动放大品牌倡导效应。

消费者旅程的第一步：认知

每一段电商旅程都始于“认知”，即潜在买家首次接触到您的品牌的那一刻。无论是通过亚马逊的付费广告、网红达人的短视频，还是AI助手的商品推荐，认知环节都是推动销售漏斗顶端增长的关键。有数据显示，多达68%的线上购物体验都始于搜索引擎。值得注意的是，现在越来越多的搜索行为发生在亚马逊和沃尔玛等电商平台内部，而不仅仅是谷歌。

对于中国跨境卖家而言，这意味着确保您的商品列表、A+内容和品牌故事在所有发现渠道都具备高度的可见性和相关性至关重要。当下，构建品牌认知也需要积极适应AI驱动的发现工具。例如，ChatGPT、Perplexity以及谷歌的生成式搜索体验（SGE）等平台，在消费者尚未抵达亚马逊等电商平台之前，就已经开始影响他们的购买意向。实际上，有调查显示，66%的资深购物者目前已使用AI来搜索商品，另有24%的购物者表示未来愿意尝试使用。

为了更好地说明这一步的重要性，我们不妨来看看行业内的成功案例。例如，某专注天然护肤的品牌在亚马逊上初期表现平平，但通过精准的品牌推广广告和TikTok上的达人合作，成功在60天内将漏斗顶部的品牌曝光量提升了230%。同时，通过优化A+内容和关键词，使其既能适应亚马逊站内搜索，又能契合AI助手的推荐逻辑，该品牌的亚马逊店铺流量实现了三倍增长。这充分说明，精准地描绘认知触点，能够有效帮助品牌发现新客户的发现路径与购买意图的交汇点。

消费者旅程的第二步：考虑

当消费者认识品牌后，便进入了“考虑”阶段。在这一阶段，他们会比较不同产品，查阅用户评价，并评估品牌的信誉度。可以说，信任是这个阶段的核心要素。数据显示，超过94%的线上购物者在购买前会阅读商品评价，并且有46%的消费者表示，商品图片和A+内容对他们的购买决策有显著影响。高质量的图片、用户生成内容（UGC）以及结构清晰的要点描述，不仅能提升商品的情感吸引力，也能强化其功能性诉求。

对于多渠道运营的跨境卖家来说，同步优化亚马逊SEO、网站内容和社交媒体上的用户口碑至关重要。从谷歌搜索摘要到产品详情页，所有触点的一致性能够有效增强品牌权威性，并减少消费者的决策阻力。如果能准确绘制出客户旅程图，便能发现关键的触发点：例如，观看生活场景视频后，消费者是否能更快完成转化？包含特定关键词的评价是否能提高点击率？这些数据驱动的洞察，正是推动更智能的再营销和转化策略的基础。例如，某高端宠物营养品品牌曾面临中期转化率的挑战。通过分析商品评价，发现消费者更需要清晰的用量信息。品牌随即重新设计了信息图表，并根据数据挖掘出的关键词重写了要点描述，结果点击率提升了40%，会话到订单转化率也增长了22%。这表明，通过优化商品详情页，辅以社群口碑和信息清晰度，能够有效提升消费者在考虑阶段的信任度。

消费者旅程的第三步：转化

据某研究机构数据显示，高达39%的线上购物车最终被遗弃，这通常是由于支付流程、价格透明度或配送时效等方面的摩擦所致。在亚马逊平台上，决定能否成功转化而非购物车被放弃的主要因素通常包括：

• 配送速度
• Prime会员资格（是否有资格享受Prime配送）
• 信任徽章的展示

中国跨境品牌可以结合数据分析和行为映射工具（如热力图、会话回放和A/B测试），来识别那些可能导致消费者犹豫的微小障碍。通过精细化这些关键时刻，您可以将电商客户旅程图转变为一个全天候运转的转化引擎。例如，某健康补剂卖家曾面临亚马逊平台购物车放弃率较高的问题。通过进行结账页面信息A/B测试、增加Prime配送选项，并引入一键复购功能，其转化率提升了34%。此外，行为映射分析还发现，在商品标题中强调“经临床验证”能显著提升购买信心。这说明，深入理解电商客户旅程图中的微小摩擦点，可以直接驱动转化增长。

消费者旅程的第四步：留存

获取新客户只是成功的一半。相较于获取新客户，维护现有客户的成本要低五到七倍，但令人遗憾的是，目前只有18%的电商企业将客户留存放在优先位置。留存阶段的核心是通过忠诚度计划、个性化的售后邮件以及主动的客户服务来深化与客户的互动。AI驱动的客户关系管理（CRM）系统能够根据客户的生命周期价值、订单频率和满意度评分进行细分，帮助品牌提供定制化的沟通内容，从而吸引客户持续复购。

对于亚马逊卖家而言，品牌分析（Brand Analytics）和客户互动（Customer Engagement）等工具能够提供直接的售后洞察。利用这些洞察，您可以：

• 通过促销活动重新吸引买家
• 发出补货提醒以促成复购
• 提供有价值的内容以维持持续互动

为了更好地理解客户留存的重要性，这里有一个行业内的成功案例。某家居香氛品牌与业内专业团队合作，旨在降低复购率。通过创建自动化的售后流程，包含补货提醒和忠诚度折扣，该品牌在一个季度内将复购率提升了27%。借助亚马逊的品牌分析和客户互动功能，个性化的补货提醒将邮件打开率提高到了45%。这充分表明，主动的客户互动和精细化分层能够有效提升客户的生命周期价值并培养长期的品牌忠诚度。

消费者旅程的第五步：倡导

在在线客户旅程的最后一个阶段，客户将演变为品牌的拥护者。这些忠诚的消费者不仅会重复购买，还会通过口碑传播、撰写评价和社交媒体分享等方式，为您的品牌进行宣传。据市场调查机构尼尔森数据显示，92%的消费者信任他们认识的人的推荐，而用户生成内容（UGC）驱动的营销活动相比传统广告，能够带来29%更高的网站转化率。

鼓励客户成为品牌拥护者，可以通过创建社群空间来实现，例如为忠实客户设立专属的社交媒体群组，为VIP会员提供新品优先体验，或者与达人合作，分享真实的客户故事。当您的品牌在客户旅程的每一个阶段都能持续提供卓越体验时，您的电商客户旅程图将不仅仅是一个销售工具，更是一个实现可持续增长的框架。

AI如何重新定义电商旅程

人工智能正以前所未有的速度重塑电商格局。从预测性推荐到语音购物，它正在影响买家体验的每一个触点。事实上，在2025年，已有76%的客户体验（CX）负责人表示他们正在使用AI来个性化客户互动，并且72%的人认为，在未来几年内，AI将驱动所有主动的客户互动。这一点也体现在不同代际购物者对AI在购物体验中作用的看法上。到2030年，Z世代的购买力预计将达到12万亿美元，他们认为AI将成为其购物过程中至关重要的一部分。31%的Z世代预计未来几年会更多地使用AI，而35%的人则认为AI将作为一种辅助工具。

那么，AI究竟是如何重塑全球范围内的电商旅程的呢？通过整合AI驱动的自动化、个性化和预测性洞察，在线零售商现在能够提供无缝的购物体验，从而提升用户参与度、促进转化并建立客户信任。

1. 客户发现与互动： AI驱动的产品推荐能分析浏览历史和过往购买记录，实现购物体验的个性化，从而提升转化率。视觉搜索和语音搜索工具通过允许消费者使用图片或自然语言进行查询，使得产品发现更加直观。AI智能客服和虚拟购物助手则通过提供24/7的即时客户支持，并引导用户完成购买旅程，从而增强客户互动。

2. 个性化与生命周期营销： 行为细分和个性化内容帮助电商企业根据每位客户的意图和偏好，量身定制营销信息、电子邮件和优惠。动态定价模型利用AI自动化技术，实时调整价格和促销策略，以优化销售和盈利能力。

3. 运营、供应链与履约： AI驱动的需求预测能够预估客户需求，确保库存始终充足。智能物流和订单管理系统利用自动化技术提高仓库效率、配送速度和客户满意度。欺诈检测算法通过监控交易模式和阻止可疑交易，增强支付安全性。

4. 产品与体验管理： AI增强的产品体验管理（PXM）能够组织、标记和丰富产品数据，以提升搜索可见性和展示效果。生成式AI工具通过快速且一致地生成产品描述、视觉素材和营销材料，简化了内容创作流程。

5. 分析、洞察与优化： 预测性分析和营销归因能够揭示哪些营销活动和渠道带来了最高的转化率，从而提高投资回报率。实时优化引擎利用AI学习，根据实时购物者行为调整产品布局、页面设计和推荐内容。

6. 售后体验与客户留存： 自动化客户服务系统高效处理退货、常见问题解答和订单追踪，提升售后满意度。基于AI的客户流失预测模型能够识别有流失风险的客户，并触发有针对性的忠诚度营销活动，鼓励他们重复购买。

当前电商客户旅程中的痛点

即使是经过最优化设计的旅程，也可能存在薄弱环节。目前电商领域最常见的痛点包括：

1. 缺乏结构化数据： 搜索引擎和AI助手高度依赖结构化数据（如Schema标记、全球贸易项目代码GTIN以及属性标签）。数据不完整或不一致可能导致您的产品在亚马逊算法和AI驱动的搜索结果中都无法被有效发现。

2. 未优化的产品目录： 如果您的产品目录未能针对不同平台进行优化，您可能会面临可见性差和属性不匹配的风险。干净、定期更新的产品目录有助于提升广告相关性、自然排名，以及在各个市场和AI工具中的可发现性。

3. 跨平台品牌形象不一致： 在当今多渠道并行的世界中，亚马逊商品列表、独立站以及AI搜索结果之间的不一致性会削弱消费者信任。无论消费者在哪里发现您的品牌，他们都期望看到统一的品牌形象，包括一致的视觉风格、语气和定价策略。

AI和大型语言模型在当前购物体验中的作用

毫无疑问，人工智能正在重塑人们的购物方式。消费者现在可以通过对话式AI工具直接购买商品，例如ChatGPT的“在ChatGPT中购买”功能，认证卖家可以直接出现在聊天体验中。对于电商企业而言，这意味着要为代理商务（agentic commerce）做好产品数据准备，即由数字代理代表客户处理研究、比较甚至结账等任务。优化您的商品列表以适应问答引擎优化（AEO），可以确保AI模型正确理解并推荐您的产品。

制定面向未来的电商策略

为了保持竞争力，品牌必须将亚马逊的搜索引擎优化（SEO）与AI就绪性相结合。以下是一些具体建议：

1. 为代理商务准备产品数据： 确保产品拥有结构化数据、全球贸易项目代码（GTIN）和清晰的属性标签，以便AI系统进行索引和识别。
2. 投资问答引擎优化（AEO）： 除了传统的市场SEO，更要关注AEO，以提高产品在对话式搜索中的可见性。
3. 采用数据驱动的方法： 利用数据分析解决方案，监测AI可见性和市场表现指标，确保搜索、社交和聊天生态系统之间的高度一致性。

跨境从业者如何保持领先

中国跨境电商卖家要将数据转化为竞争优势，可以着重关注以下几点：

• 全面规划与优化： 精心规划并优化在线客户旅程的每一个阶段，从最初的品牌认知到最终的客户倡导。
• 融合多维优化策略： 将传统市场SEO与AI驱动的可见性策略相结合，确保产品在各种搜索环境下都能脱颖而出。
• 打造高转化率内容： 建设以转化为核心的商品详情页和A+内容，通过引人入胜的图片、文字和视频吸引消费者。
• 深度挖掘数据价值： 运用数据分析工具，持续追踪客户互动、转化率和忠诚度，为决策提供有力支撑。

通过将人类的创意洞察与AI的精准能力相结合，中国跨境品牌能够在亚马逊、沃尔玛，乃至未来新一代的AI驱动搜索引擎上，持续保持高可发现性和竞争力。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/z-gen-12t-30-plus-ai-shop-cross-gold.html