夜雨聆风
未来几年，消费品行业（CPG）最重要的客户，或许不再是消费者，而是一个算法。
随着生成式AI的快速普及，购物正在成为AI最重要的应用场景之一。从商品搜索、产品对比到最终下单，AI代理（Agent）正在逐步参与甚至接管消费者的购物决策流程，一个全新的“Agent Commerce（代理式商业）”时代正在形成。
根据贝恩公司（Bain & Company）的调查数据显示，目前已有30%至45%的美国消费者在购物过程中使用AI辅助决策；64%的受访者表示，他们已经使用过或愿意使用AI直接完成购买。此外，在线上购物人群中，44%的消费者已经开始通过大语言模型（LLM）获取商品信息，或者同时使用AI工具和传统搜索引擎进行购物决策。
当AI代理逐步接管购物决策时，品牌该如何调整策略，才能确保自己被算法“看见”并选中？
从“搜索商品”到“提出需求”
传统电商时代，消费者通常会经历搜索、浏览、比较和购买几个环节。亚马逊也早已推出按一下自动购买功能。
而在AI购物时代，这一流程正在被彻底重构。
消费者不再搜索某一个具体产品，而是直接提出需求。例如：
“帮我为下周家庭采购补充食品。”
“为干性皮肤设计一套护肤方案，并在需要时自动补货。”
在这样的场景下，浏览、比较和购买可能会被压缩成一次简单的对话。
AI会自动分析需求、筛选产品、比较品牌，甚至完成支付。
与此同时，AI生成的商品推荐、零售平台内置的购物助手以及智能比价系统，也正在越来越多地影响消费者的最终选择。
未来，价格管理、库存调配、物流配送甚至结算过程，都有可能由AI代理自动完成。
对于很多日常消费品而言，消费者甚至不需要亲自参与购买决策。
如果AI不推荐你，你就等于不存在
不同品类受到AI影响的速度并不相同。
例如：
美妆与个护产品等需要大量研究和比较的品类，已经受到AI购物助手的明显影响；
家居日用品由于标准化程度高，消费者更加关注便利性和价格，也将快速进入Agent购物时代；
食品饮料等受到口味偏好和消费习惯影响较大的品类，变化速度相对较慢。
但无论属于哪个行业，一个趋势正在形成：
如果你的产品没有进入AI推荐名单，那么对于消费者而言，它几乎等于不存在。
这也意味着，传统的需求创造模式正在被颠覆。
面对这一变化，消费品牌管理者需要重新思考四个关键问题。
一、品牌建设还有价值吗？
答案是肯定的，但品牌竞争逻辑正在改变。
过去品牌依靠知名度获得优势，而AI更关注品牌是否具备明确且可验证的差异化特点。例如“敏感肌专用”“24小时保湿”“冷水速溶”等具体卖点，更容易被AI识别和推荐。
与此同时，情感价值依然重要。因为大语言模型会学习用户评价、社交媒体讨论以及品牌故事中的情绪表达。
因此，未来品牌既要打动消费者，也要让机器能够理解。企业需要优化官网内容、产品信息、电商详情页和用户评价体系，让品牌优势能够被AI准确识别和传递。
二、什么样的创新产品更容易成功？
AI时代，消费者越来越倾向于表达需求，而非搜索具体产品。
例如，用户搜索的可能不是“芝士通心粉”，而是“15分钟完成的家庭晚餐方案”。
这意味着传统的小幅升级和包装创新将越来越难获得关注。AI更倾向于推荐能够在特定场景中明显优于竞品的产品。
未来创新方向将更加聚焦于：
功能突破
个性化定制
场景化解决方案
同时，消费者向AI提出的问题（Prompt）正在成为新的市场洞察来源。谁能更早理解这些需求信号，谁就更容易发现下一代产品机会。
三、未来最重要的销售渠道是谁？
未来的购物生态很可能由AI平台和零售平台共同构成。
像ChatGPT、Claude、Gemini等AI工具负责商品发现和推荐，而淘宝、拼多多、阿里巴巴等平台继续承担交易和履约功能。
因此，品牌不仅需要面向消费者进行营销，也需要让AI和零售平台充分理解自己的产品优势。
企业未来还需要思考一个问题：是通过AI平台直接成交，还是借助零售渠道完成交易？这涉及佣金成本、数据归属、物流履约以及渠道关系等多个因素。
可以确定的是，AI平台正在逐渐成为新的流量入口和营销阵地。
四、企业组织准备好了吗？
目前大多数消费品企业的市场、销售、技术和数据团队仍然相对独立，这种模式很难适应Agent Commerce的发展。
未来企业需要建立跨部门协同机制，将品牌、营销、电商、技术和数据能力整合起来，实现快速决策和快速迭代。
同时，应建立专门团队持续关注AI生态变化，研究消费者Prompt和Agent行为，并将这些洞察快速转化为产品、营销和销售策略。
未来衡量品牌表现的标准，也将从传统点击率和曝光量，逐渐扩展到AI推荐率、Prompt出现率以及Agent转化率等新指标。
现在就该开始行动的三件事
虽然代理式商业仍在发展初期，但有些工作已经刻不容缓。
1. 打造“Agent Ready”品牌
如果你无法影响消费者与AI之间的对话，你就会失去存在感。企业需要重新审视自身品牌在消费者核心需求维度上的竞争力。
避免空泛宣传，转向具体、可验证、场景化的价值表达。
同时：
建设结构化品牌官网；
强化用户评价体系；
增加专家背书内容；
保持全渠道品牌信息一致性。
2. 提前布局代理式交易能力
未来AI不仅负责推荐，也可能直接完成购买。
因此企业需要提前完善：
价格体系；
库存管理；
配送规则；
售后政策；
保障机制；
并将这些信息转化为机器可识别的数据格式。
同时尝试：
AI推荐广告；
场景化商品组合；
DTC（品牌直销）渠道建设。
3. 建立跨部门协同机制
生成式AI正在压缩传统营销漏斗。
品牌、销售、电商、技术、数据团队必须协同工作。
未来竞争的核心，不再只是创意能力，而是组织协同效率。
未来品牌竞争的对象，可能不是消费者
Agent Commerce仍在形成过程中，但方向已经十分明确。
越来越多消费者正在将决策权交给AI。
对于品牌而言，未来不仅需要赢得消费者的认可，更需要赢得算法的选择。
值得关注的是，这场变革并非大型企业的专利。
由于AI更加关注产品的差异化价值，小众品牌和新兴品牌同样拥有突围机会。
未来最危险的事情，不是产品不够优秀，而是产品无法被AI看见。
当消费者开始向AI询问答案时，品牌需要思考的是：
当算法替消费者做出选择时，它为什么会选择你？
谁能率先回答这个问题，谁就更有可能成为下一轮消费市场竞争中的赢家。
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编辑 | nathan 来源 | 北京以创新科-妥拉研学Torah
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