> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 2026年消费者调研总结 ## 核心内容 本报告聚焦AI技术如何重塑消费旅程，从“AI助手”到“AI代理”的演进趋势，揭示了消费者在价格、质量、信任与个性化体验之间的复杂决策逻辑。通过分析全球及中国消费者的行为变化与偏好，报告提出品牌与零售商需在智能体商业时代，构建融合式体验、标准化AI集成、透明度与数据治理战略，以赢得消费者信任并实现可持续增长。 --- ## 主要观点 ### 1. 消费者行为变化 - **价格敏感度提升**：全球和中国消费者均表现出对价格的关注，近三分之一转向平价替代品。 - **信任与品牌溢价**：部分消费者仍愿为信任品牌支付溢价，尤其“智购领衔客群”与“理念共鸣客群”表现突出。 - **健康与可持续消费**：健康因素与可持续性成为消费决策的重要考量，与传统品类并列为高频选择。 - **分类消费模式**：消费者在不同品类间灵活权衡价格与质量，部分品类更倾向享受，部分则注重实用。 ### 2. AI代理的崛起与角色转变 - **AI从助手到代理**：AI代理具备自主决策与执行能力，可独立完成比价、库存核查、交易协调等任务。 - **AI代理的四大类型**： - 优惠搜寻代理 - 客户服务代理 - 产品测评代理 - 个人购物代理 - **消费者对AI代理的期待**：全球与中国消费者对AI代理的依赖度持续上升，AI成为购物决策的重要组成部分。 ### 3. 全域融合体验 - **线上线下融合**：尽管线下仍是核心购物场景，但AI辅助购物正在改变消费者的发现与决策方式。 - **AI在购物旅程中的角色**：AI助手与代理在商品研究、评价查看、优惠搜寻等方面发挥关键作用。 - **智能体商业的愿景**：实现全渠道无缝衔接，AI代理可代表消费者完成商品发现、购买决策与交易执行。 ### 4. 信任构建与数据治理 - **数据是信任的基础**：消费者对数据隐私和安全高度关注，品牌需确保数据处理透明、合规。 - **信任-忠诚-推荐循环**：品牌需通过产品透明度与个性化体验，构建双向信任机制，形成闭环。 - **标准化AI集成**：为实现AI代理的高效运作，品牌需建立统一的数据架构与治理机制，确保产品信息的准确与一致性。 --- ## 关键信息 ### 消费者画像 - **智购领衔客群（7%）**：注重品质、品牌信任与透明度，愿为契合价值的产品支付溢价。 - **理念共鸣客群（19%）**：重视品牌伦理与可持续性，愿意分享数据以换取负责任的个性化服务。 - **精明消费客群（46%）**：均衡选择线上线下渠道，对数据共享持谨慎态度。 - **惯性消费客群（21%）**：偏好熟悉品牌与线下购物，较少依赖AI与社交媒体。 - **价格导向客群（7%）**：主要在线下购物，关注折扣与实用型忠诚回馈。 ### 消费者行为数据 - **AI辅助购物**：全球与中国的消费者普遍使用AI进行商品研究、查看评价与寻找优惠。 - **数据共享意愿**：52%的全球消费者与72%的中国消费者愿意分享数据，但对隐私、滥用及数据转售存有顾虑。 - **信任度**：24%的全球消费者与34%的中国消费者完全信任AI推荐，其余消费者倾向于交叉验证。 ### 行业趋势与建议 - **AI代理应用加速**：OpenAI、Perplexity等平台已推出AI代理功能，如ChatGPT一键结账、专业购物模式等。 - **品牌需主动适应**：通过数据治理、透明度与个性化体验构建“人机协同”的消费旅程。 - **推荐网络构建**：品牌需在自主生态与第三方平台中同步建立人类与AI的信任体系，以确保推荐与选择。 --- ## 行动指南 1. **构建人机协同体验**： - 优化消费旅程，区分消费者、AI助手与代理的差异化需求。 - 实现全渠道体验的无缝融合，支持混合推荐机制。 2. **提升产品可发现性**： - 优化产品信息架构，使其符合生成式AI的识别逻辑。 - 统一产品数据，确保AI代理在不同渠道中获取一致信息。 3. **以透明度建立信任**： - 提供机器可读的数字信任信号，如质量认证与溯源信息。 - 平衡清晰度与可验证性，确保数据处理既透明又合规。 4. **制定数据与治理战略**： - 整合结构化与非结构化数据，构建统一数据架构。 - 设定数据访问权限与防护机制，保障AI交互的安全性。 - 保持数据治理的动态演进，适应政策与技术的快速变化。 --- ## 行业洞察 - **AI应用增长迅猛**：过去两年，AI工具使用率增长62%，X世代与婴儿潮一代尤为活跃。 - **品牌战略调整**：提升定价透明度、推出灵活支付方案、拓展自有品牌矩阵、设计定向促销活动成为品牌主流策略。 - **数据治理挑战**：多数品牌面临数据整合、AI人才短缺与文化适配等问题，需系统性解决以支持AI代理的落地。 --- ## 附录：研究方法与数据来源 - **调研范围**：覆盖全球23个国家，涉及18,000名消费者及200位零售与消费品行业高管。 - **研究方法**： - 消费者调查：基于互动方式、价格敏感度与数据隐私态度进行细分。 - 高管调查：聚焦AI代理部署、数据治理及商业创新准备度。 - **分析技术**：采用经验证的统计方法，确保洞察的显著性与战略相关性。 --- ## 相关报告与资源 - **AI时代的零售与消费品行业**：AI重塑竞争格局，打造品牌新优势 - **将AI融入品牌基因**：从产品到生态系统的全面创新 - **协同AI智能体，实现智能业务运营**：探索AI代理在商业运营中的潜力 - **订阅IdeaWatch电子月刊**：获取前沿洞察与战略分析，提升商业决策能力 --- ## 作者与致谢 - **作者**： - Dee Waddell（IBM Consulting全球消费、旅游与交通运输行业负责人） - Elaine Parr（IBM Consulting欧洲、中东及非洲地区消费行业负责人） - Richard Berkman（IBM Consulting全球客户与商业转型业务负责人） - Hiroshi Hasegawa（IBM Consulting日本分销行业负责人） - Carlos Capps（IBM Consulting拉丁美洲消费品与零售业负责人） - Sabu Gopinath（IBM Consulting亚太地区消费行业负责人） - Joe Dittmar（IBM全球董事总经理，沃尔玛） - Milad Safadi（IBM Consulting中东及非洲地区企业集团与战略客户部） - Jeremy (Jez) Bassinder（IBM Consulting英国与爱尔兰地区生成式AI与Watsonx负责人） - Shantha Farris（IBM Consulting客户与商业转型全球销售战略负责人） - Jane Cheung（IBM商业价值研究院消费品行业全球负责人） - **特别感谢**： - IBM领导人（Hugo Alexandre Rocha Catarino等） - 全球行业领袖（Katherine Cullen、Byron Ells等） - IBM商业价值研究院团队（Sara Aboulhosn、Steve Ballou等） --- ## 版权与联系方式 - **版权**：© Copyright IBM Corporation 2026 - **联系方式**：访问IBM商业价值研究院官网获取更多研究报告，或联系ibv@us.ibm.com获取研究洞察详情。