購物決策在「逛電商之前」就已完成：IBM 解析零售業邁向代理商務的三大生存挑戰
根據 IBM 與美國全國零售聯合會（NRF）對全球 23 個國家、超過 18,000 名消費者的最新研究，生成式 AI 正在把購物決策往前移至更早的階段，消費者不再只是進入電商平台或點擊「購買」時才開始做選擇，而是在此之前，就已透過 AI 進行資訊整理、比較與初步篩選，商業模式也正從「以人為導向的瀏覽」轉向「AI 輔助的發現」。
報告指出，ChatGPT、Google Gemini 等 AI 應用程式的使用率在過去兩年內大幅成長 62%。值得注意的是，這種趨勢在 X 世代與嬰兒潮世代中更為顯著，顯示 AI 已突破年齡層，快速成為日常消費行為的核心。NRF AI 與技術政策高級總監 Caroline Reppert 直言，AI 正在改變消費者購物的方式，以及購物旅程中的每一個環節，意味著購物的起點已從傳統搜尋與瀏覽，前移到 AI 參與的決策階段。這也帶出下一個關鍵問題：消費者實際如何在購物過程中使用 AI？
消費者如何使用 AI 參與購物決策？從搜尋轉向「對話式」引導
在具體的購物情境中，AI 扮演了降低決策不確定性的關鍵角色。目前的使用行為主要集中在以下三點：41% 的消費者曾使用 AI 進行深入的產品研究、33% 會利用 AI 解讀並分析海量且繁瑣的產品評論內容，另有 31% 的消費者會透過 AI 精準搜尋最佳折扣與優惠資訊。這些數據皆表明，消費者現在更傾向於在抵達實體店面或點開 App 之前，就已經透過 AI 完成初步的篩選與驗證。
對此，ALDO 集團資訊長 Matthieu Houle 指出：「AI 正在將購物轉變為一種值得信賴的對話，而不僅僅是搜尋工具。消費者如今依賴的是那些感覺近乎真人、能理解他們偏好，並提供中立、以使用者最佳利益為導向的助手，這重塑了他們驗證與決定購買的方式。」
IBM 點出品牌與零售商邁向「代理商務」時代的三大挑戰
當消費者在進入電商平台前就已完成判斷，企業面臨的，不只是工具升級，而是整個決策入口的重新分配。品牌與零售商如果無法進入 AI 系統的選擇邏輯中，將可能面臨市場能見度下滑，甚至被排除在消費者決策鏈之外的風險。因此 IBM 也指出，企業在邁向代理商務（Agentic Commerce）的過程中，常面臨三項核心挑戰。
首先是數據整備度（Data Readiness）與驗證。品牌必須確保產品資訊、價格與庫存資料能被 AI 系統準確理解並有效運用，但這對多數企業而言仍是一大難題。IBM 的調查顯示，有 54% 的品牌高層坦言，在跨通路與多系統環境下整合數據，依然面臨長期挑戰。LVMH 洞察負責人 Stanislas Vignon 也直言，AI 並非魔法工具，如果沒有正確的數據基礎，就無法發揮作用，而且企業必須不斷測試解決方案，才能確認其是否有效，以及真正能創造的價值所在。
第二個挑戰則是品牌發現（Brand Discovery）。當部分決策權交由 AI 代理處理，品牌如何在演算法主導的篩選過程中維持差異化，成為關鍵課題。Sobeys 行銷技術副總裁 Byron Ells 提出一個核心問題：在 AI 代理代為做選擇的情境下，品牌要如何確保自己被選中，而不是被其他競爭者取代？同時，品牌與零售商在這樣的決策鏈中，究竟應扮演什麼樣的角色，也需要重新定義。
第三項挑戰則聚焦於隱私與信任的雙軌制。IBM 指出，信任已成為品牌與演算法共同依賴的基石，雖然有 52% 的消費者表示對分享個人數據感到自在，但同時也有高達 83% 的消費者，對隱私保護、數據被誤用以及過度或不必要的行銷干擾表達高度憂慮。在這樣的背景下，品牌在運用 AI 強化決策與體驗的同時，也必須建立足夠的透明度，讓 AI 代理與消費者都能對其數據使用方式產生信任。
AI 購物代理成為新入口，2026 年競爭升溫
Modern Retail 補充，2026 年將是決定誰能成為購物預設介面的關鍵一年。目前，Amazon 已為 Rufus 助手增加自動購買功能，而 OpenAI 則讓用戶無需離開 ChatGPT 即可完成結帳。Swap 首席行銷長 Juan Pellerano-Rendón 形容當前的現狀：「我們正處於史普尼克（Sputnik）發射前的階段。每個人都在建造太空船，但還沒有人真正發射它。」
儘管前景看好，Daydream 創辦人 Julie Bornstein 還是提醒：「完善這些體驗所需的時間會比任何人想像的都要長，2026 年將是前進的一步，而非終點。」這也意味著，AI 購物代理對購物習慣、決策形式的重塑，仍有待市場與消費者在接下來幾年給出答案。
＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：IBM、《ModernRetail》，首圖來源：Unsplash