西方家庭购物高峰时期与网购市场的发展

2025年圣诞节前的几周向来是西方家庭购物的高峰期，英国消费者在这段时间内平均每人会花费280英镑用于购置礼物，其中网购的占比超过一半。虽说亲戚朋友的推荐是大众购物的重要参考途径，但仍有近三分之一的人会依据网络评论来决定是否购买某种商品。

截至2025年底，网购市场预计会整体提升24%。不过，由于消费者不断追求更优质的购物体验，网络零售商在探寻能够维持消费者满意度的购物模式上承受着巨大压力。当下，主流的英美零售商们将目光投向了AI技术。AI能够协助零售商剖析消费者的购物习惯、预测消费者需求，并为其提供定制化服务。总之，AI能够为消费者打造更具个性化的在线购物体验。

比如，在线时尚零售商Stitch Fix每月会为客户准备五套服装以供选择。这些服装的准备会综合考虑之前的客户调查结果、配色、天气以及个人风格等因素。通过AI算法，能够帮助个人造型师设计出顾客极有可能喜爱的服装类型。

在网购时，选择众多，零售商们也在努力简化购买流程。在实体商店中，顾客对店内情况较为熟悉，可能在购买玩具时顺便看看针织衫，或是在浏览星战手办时，顺手挑选旁边的擦拭杯盘用的毛巾。但这种情况在网络购物中难以实现，所以利用AI进行在线零售的关键目标之一，便是帮助消费者找到他们所需的物品，并尽可能减少潜在选项。一项最新研究表明，当消费者确定购买类别后，其他潜在选择越少越好。

倘若您是一位视觉购物者，那么或许您会从Snap Fashion中获取灵感。该视觉搜索引擎能够依据网页或智能手机上的照片，为消费者展示超过16,000个品牌的商品。据了解，Snap Fashion InStore计划在2025年8月开设实体店。

聊天机器人在零售业的应用

零售业AI的下一个发展阶段将超越个性化建议，转而采用与客户直接对话的方式。“对话商务”这一概念是由负责Uber生态合作伙伴拓展的Chris Messina在2015年首次提出的。它源自消息类APP、自然语言界面和品牌的融合，能让消费者在聊天机器人的协助下，以自然对话的形式与品牌及服务进行交互。

在P2P保险网站Lemonade，用户可以通过聊天机器人Maya设计专属的个性化保险政策，整个过程在Lemonade会话中几分钟便可完成。客户还能通过Maya使用内置App视频录制功能提交声明，描述相关事件。

对话商务有可能使我们积极参与到AI工作中，比如在我们尚未意识到时，就为我们提供所需之物，让我们与AI直接对话，并成为这一过程中的积极合作伙伴。

户外品牌The North Face同样利用聊天机器人来推动销售，用户通过IBM Watson支持的自然语言问答系统能够进行直接交互，从而找到最适宜的商品。用户需要回答服装穿着的季节、地区、服装的功能/用途（例如衣服需要有一个能放进手机的口袋）以及对款式的偏好。基于这些信息，再结合对天气和物流的考量，所有的选择会自然而然地按照先后顺序进行推荐排列。

这种AI驱动的个性化购物模式，有能力挑战甚至取代目前店铺内销售助理的工作。它既智能又迅速，还能够利用多个数据点快速有效地为客户提供个性化指导，并且会认真对待客户的每一个问题，不会出现情绪方面的问题。

大规模定制与零售业AI的挑战

零售业AI的引入不仅为大规模定制提供了机遇，还能帮助客户更迅速地缩小选择范围。这对于那些需要依据圣诞购物清单进行购买的人来说，益处明显。对于企业而言，提供一致的服务能够增强用户的粘性，这在零售行业的激烈竞争中至关重要。

然而，也存在一个问题：引入AI后的购物过程，是通过机器学习与预测分析来推动消费者进行定向购买的，这减少了客户发现和探索的机会，而这恰恰是消费者在购物过程中颇为喜爱的一个环节，尤其是在节日期间。

消费者与品牌的互动在对话商务之后会变得高度个性化。这些AI系统对于那些期望解决简单和具体任务的人（如购买保险或获取技术咨询）帮助很大。但是对于更为复杂的、涉及感性和主观方面的购买决定，例如为亲人购买礼物，我们可能仍然会向朋友、家人甚至销售助理寻求帮助。

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