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沃爾瑪靠AI代理創回購奇蹟,「購物車」正被消滅中?

遠見雜誌

更新於 04月07日02:38 • 發布於 04月07日02:38 • 廖君雅

AI 代理(AI Agent)開始接管人類的購物決策,亞馬遜(Amazon)與沃爾瑪(Walmart)線上線下零售龍頭的爭霸賽,也從實體貨架、電商倉儲,正式進入了AI 代理的近身交戰階段。目前以沃爾瑪的策略和成果暫居上風,怎麼做到的?

過去十年,亞馬遜憑藉著強大的演算法與 Prime 會員生態圈,定義了現代電商的樣貌。然而,進入AI Agent(AI代理)時代,曾經被外界強烈批評數位轉型緩慢的實體零售巨人沃爾瑪,卻透過「開放系」的降維打擊,在 AI Agent 的生態戰中異軍突起。

封閉城堡的守門人 vs. 無處不在的連接者

亞馬遜的AI Agent戰略核心是一款名為Rufus的AI購物助手,主要整合在 Amazon 購物 App 中,提供對話式購物支援,它的本質上是為了「優化搜尋意圖」,最早於 2024 年在美國和英國測試推出,2025年擴大至全美用戶,並逐步升級功能。

到 2026 年初,已有超過 2.5 億用戶使用,月成長率達49%。根據市場數據,與 Rufus 互動的消費者,轉化率比一般關鍵字搜尋高出60%。

然而,亞馬遜的痛點在於其「封閉性」。Rufus的推薦邏輯高度導向平台內的商品,研究顯示其推薦自有品牌(Amazon Basics)的頻率遠高於市場水準。對亞馬遜來說,AI Agent 是為了鞏固既有電商地位,將流量鎖在自己的生態系內。

相較之下,沃爾瑪採取了截然不同的路徑。2026 年初,沃爾瑪在全美零售聯盟(NRF)大會上宣布與 Google 共同推動 「通用商務協議(Universal Commerce Protocol, UCP)」。這是一個指標性的轉捩點:沃爾瑪不再要求消費者必須進入其 App 購物,而是讓其 AI 代理 Sparky 能夠在任何場景——無論是 Google 搜尋、ChatGPT,甚至是車載系統中直接提供服務。

透過 UCP 協議,沃爾瑪將自己變成了一個「可插拔的零售介面」。根據沃爾瑪在今年2 月發布的2026財年(FY26)全年財報,來自第三方AI推薦的成交量,已占其線上新增流量的20%。

沃爾瑪AI代理Sparky。walmart官網截圖

沃爾瑪AI代理Sparky。walmart官網截圖

沃爾瑪的變現奇蹟:AI 代理如何驅動「熟客回購」?

在零售業,最成功的交易不是用戶「決定買」,而是用戶「不自覺地買」。沃爾瑪正利用AI代理,將枯燥的補貨流程轉化為精準的變現奇蹟。

1. 從「主動搜尋」轉向「意圖預測」

對於忙碌的中高階專業人士,購物往往是認知負擔。沃爾瑪的AI代理背後串接了名為「Omnichannel Scale」 的數據中樞。根據沃爾瑪技術白皮書揭露,這套系統每週處理的數據點高達500億個——這是什麼樣的概念?這相當於全台灣2300 萬人,每人每天的一舉一動,都被這台超級大腦反覆運算超過300次。

但對沃爾瑪而言,大數據不再只是冷冰冰的存檔,而是具備「溫度」的獲利武器。這500 億個數據點,細碎到包含了一名家庭主婦在德州門市購買鮮奶的頻率、週五傍晚的交通流量,甚至是該地區未來一週的降雨機率。透過這層極其細密的數位羅網,沃爾瑪的AI代理不再是被動等待指令的機器人,而是變身為「比你更懂你」的數位管家。

當 AI 偵測到某位熟客的洗衣精剩餘量低於15%時,它不再發送推播廣告,而是透過預測性建模,在最適當的時間點詢問:「需要幫您把常用品牌的洗衣精加入配送清單嗎?」這種「零阻力」的回購體驗,讓沃爾瑪「自動補貨計畫(InHome Replenishment)」 的用戶留存率比普通會員高出35%。

2. 消滅購物車,AI代理直購需求

沃爾瑪贏在「開放系」的關鍵,在於讓AI走出 App,也讓電商購物可直接跳過「購物車」的選購階段。當你在廚房發現雞蛋用完了,只需對著智慧語音助手說一句話,沃爾瑪的供應鏈API 已經在後端完成對接。這背後涉及極高的技術含金量:

  • 庫存準確度: 利用 AI 視覺技術,沃爾瑪門市庫存準確度提升至95%以上,確保AI承諾的商品「一定有貨」。
  • 物流動線優化: AI 代理會自動計算最經濟的路徑,合併訂單配送,將物流成本降低了約12%。

3. 利潤的質變:零售媒體的AI化

最令財經界關注的是廣告業務Walmart Connect的轉型。透過生成式 AI,沃爾瑪能為品牌商自動生成個人化素材,不僅降低了 80% 的製作成本,更帶動線上銷售額在 FY26 財年成長了24%。這種從「賣貨」到「賣精準服務」的轉型,讓沃爾瑪的利潤結構發生了質變。

AI代理購物的三大挑戰

不過,沃爾瑪的成功模式具備高度啟發性,但也存在極高的准入門檻與策略風險。包括建立「乾淨的數據湖」,讓 AI 代理能讀懂行為邏輯。此外,官網不再是唯一戰場,企業應思考如何將服務變成可調用的標準化 API,以及從「賣產品」轉型為「主動管理用戶需求」的管家。

但背後仍有三大挑戰:一、品牌「去識別化」危機,當決策交給 AI 代理,品牌忠誠度可能轉移到平台。若產品沒有不可替代性,品牌將淪為供應鏈底層的代工廠。

二、數據主權與倚賴: 擁抱開放協議意味著必須與科技巨頭共享數據。如何保留「第一方數據(1st Party Data)」主權,是企業在合作中的核心課題。

最後,也是目前AI代理最被憂慮的風險,那就是三、隱私與監控,預測性補貨若過於介入私人生活,可能引發法律與倫理爭議,所以,建立「可解釋的 AI(XAI)」機制將是未來幾年的法規焦點。

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