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AI 零售遇冷：高期待背后的落地困局与破局之道

2026-02-10 10:59:11 Pea111 阅读：12

当打开购物 APP 就能收到 AI 推送的穿搭建议，当直播间有智能助手实时解答产品问题，当线下门店的 AI 导购能精准推荐商品，人工智能正全方位渗透零售消费的各个环节。如今的消费者对 AI 零售体验充满期待，超八成用户愿意尝试各类 AI 购物工具，可现实却是，大量品牌的 AI 落地执行漏洞百出，无关推荐、功能鸡肋、体验割裂等问题层出不穷，让消费者的期待屡屡落空，最终选择放弃消费。AI 零售在国内迎来了 “高兴趣与低体验” 的矛盾困境，如何跨越技术落地的鸿沟，让 AI 真正成为零售提质的利器，成为所有品牌和平台亟待解决的课题。
消费者热情高涨：AI 零售成消费新刚需

国内消费市场对 AI 零售的接受度和需求度正以惊人速度攀升，人工智能不再是零售行业的 “锦上添花”，而是被消费者视作提升购物效率、优化消费体验的核心需求。2026 年相关行业调研数据显示，82% 的消费者每天都会使用各类 AI 工具辅助购物，从全网比价、个性化商品推荐到生成购物清单、解决售后问题，AI 已深度融入消费全流程。即便是 60 后等中老年消费群体，AI 购物工具的日频使用率也达到 64%，打破了 “AI 只是年轻人专属” 的刻板印象。
消费者对 AI 零售的期待，核心聚焦在 “提效” 与 “精准” 两大维度。数据显示，52% 的消费者已将 AI 深度融入购物全流程，其中 71% 的用户看重 AI 的智能需求挖掘能力，希望 AI 能主动发现自身潜在的消费需求；68% 的用户依赖 AI 完成全网比价决策，借助技术手段实现消费性价比最大化；64% 的用户需要 AI 进行个性化推荐过滤，从海量商品中筛选出真正符合自身需求的选项。在具体消费场景中，折扣价格提醒、个性化商品推荐、节日礼品灵感生成等实用性功能，成为消费者最期待的 AI 服务，而当基础功能体验良好时，消费者还愿意让 AI 承担更复杂的购物任务，比如搭配产品组合、为特定场景搭建完整购物车等。
不仅如此，AI 零售还重塑了消费者的购物决策习惯。61% 的消费者表示，即便有喜爱的品牌，也会让 AI 帮忙比价和决策，这一比例较 2025 年暴涨 11 个百分点。AI 购物助手更是跃升为消费者获取购物信息的第二大来源，占比达 48%，仅次于电商网站。在消费者眼中，AI 不仅是购物工具，更是能提升消费掌控感的 “决策大脑”，79% 的人认为 “没有 AI，我的生活效率会大幅下降”，这种高度依赖也让市场对 AI 零售的发展充满期待。

落地执行拉胯：体验短板引发消费放弃潮
与消费者的高期待形成鲜明对比的是，国内多数品牌的 AI 零售落地执行状况堪忧，技术应用浮于表面、体验设计缺乏人性化、服务精准度严重不足等问题，让大量消费者在体验后选择放弃，AI 零售陷入 “叫好不叫座” 的尴尬境地。北京大学光华管理学院的研究指出，当前电商平台的 AI 推荐算法普遍存在偏差，偶然点击的广告商品被反复推送，真正符合消费者内在需求的商品却被淹没在推荐列表中，这种 “越推越偏” 的体验，成为消费者放弃 AI 购物的首要原因。
推荐精准度缺失是 AI 零售最突出的痛点。传统推荐算法将用户的所有行为数据等同于真实偏好，却忽略了商品显式度和从众效应的影响 —— 用户因广告吸引的浏览、因销量跟风的下单，都被算法判定为 “喜欢”，并作为模型训练的依据，最终导致推荐结果与用户真实需求严重脱节。这种低效推荐直接引发了消费放弃行为，不少消费者表示，因 AI 推荐的商品完全不符合需求，会直接退出购物页面，甚至对品牌的智能服务产生抵触心理。除了推荐不准，AI 导购的功能单一、交互生硬也让体验大打折扣：部分品牌的智能客服只能回答基础的产品问题，无法理解消费者的个性化需求；线下门店的 AI 导购设备操作复杂，对老年人不友好，最终沦为 “摆设”。
更值得关注的是，AI 零售的体验割裂问题严重，线上线下数据不通、功能不衔接，让消费者的购物体验大打折扣。一些品牌线上商城的 AI 能记录用户的消费偏好，可当消费者到线下门店消费时，线下的 AI 导购却无法调取相关数据，无法实现个性化推荐；还有部分平台的 AI 购物工具只能完成单一环节的服务，比如仅能比价却无法推荐搭配商品，无法形成全流程的智能服务闭环。这种碎片化的体验，让消费者无法感受到 AI 零售的便捷性，反而增加了购物的繁琐程度，最终选择回归传统的购物方式。
部分品牌对 AI 零售的盲目布局，更是让体验雪上加霜。一些品牌为了追赶 “AI 风口”，在未充分调研消费者需求、未完善技术能力的情况下，仓促上线各类 AI 功能，结果不仅无法为消费者提供价值，还引发了隐私泄露等新问题。比如部分 AI 购物工具过度收集消费者的个人信息，甚至出现信息泄露的情况，让消费者对 AI 零售的信任度大幅降低。而沙拉食刻等品牌的失败案例更是印证，脱离消费本质的 AI 技术应用毫无意义：该品牌投入巨资布局 AI 无人售餐机，却因点位选择盲目、产品与场景错配，最终导致项目崩盘，这也为所有布局 AI 零售的品牌敲响警钟 —— 技术永远只是工具，无法弥补商业模式和体验设计的缺陷。

供需错配背后：零售企业的 AI 布局短板
消费者对 AI 零售的高期待与品牌落地的低水平之间的矛盾，本质上是零售企业的 AI 布局能力无法匹配市场需求的体现。尽管国内零售行业的 AI 应用正在加速，91% 的零售与快消企业已投身 AI 浪潮，但从实际布局来看，企业在资金投入、技术研发、场景适配等方面仍存在诸多短板，导致 AI 零售的落地效果大打折扣。
资金投入的不均衡和针对性不足，是 AI 零售落地的首要障碍。虽然 92% 的企业高管表示 2026 年将增加 AI 预算，但资金分配却存在明显的 “重后台、轻前端” 问题 —— 多数企业将 AI 预算投入到供应链管理、库存优化等后台运营环节，而针对消费者端的 AI 体验优化投入占比偏低。不少中小零售企业更是缺乏专门的 AI 研发预算，只能依赖第三方的通用 AI 解决方案，无法根据自身品牌的消费群体特征进行个性化定制，最终导致 AI 服务与消费者需求不匹配。同时，企业的 AI 预算还存在 “重投入、轻运营” 的问题，部分品牌花费巨资上线 AI 功能后，却缺乏后续的运营优化，当算法出现偏差、功能出现问题时，无法及时调整，最终让 AI 工具失去价值。
技术研发能力的不足，让企业难以打造优质的 AI 零售体验。当前国内多数零售企业缺乏自主的 AI 研发能力，核心算法和技术依赖外部供应商，无法根据自身的业务需求和消费者数据进行算法优化。而第三方供应商的通用 AI 模型，难以适配不同行业、不同品牌的个性化需求，比如美妆品牌的 AI 推荐模型无法直接应用于家电品牌，最终导致 AI 零售的服务效果大打折扣。此外，企业的数据处理能力也存在短板，不少品牌缺乏完善的数据收集和整合体系，线上线下数据相互割裂，无法为 AI 算法提供全面、准确的训练数据，进而影响了 AI 推荐的精准度和服务的连贯性。
企业对 AI 零售的认知偏差，也让布局陷入误区。部分品牌将 AI 零售简单理解为 “技术堆砌”，认为只要上线了 AI 导购、智能推荐等功能，就是实现了零售智能化，却忽略了 “以消费者为中心” 的核心原则。在布局 AI 零售时，这些企业未充分调研消费者的需求和使用习惯，未考虑不同消费群体的差异，比如针对中老年群体的 AI 工具操作复杂，针对年轻消费群体的 AI 服务缺乏创意，最终导致 AI 功能无人问津。还有部分企业过度追求 AI 的 “智能化”，却忽视了零售的本质是 “服务”，将 AI 与人工服务完全对立，取消了线下的人工导购，结果让消费者在购物过程中缺乏情感连接，体验感大幅下降。

破局之路：以用户为中心，让 AI 回归零售本质
AI 零售的核心价值，在于用技术提升消费体验、创造商业价值，而不是单纯的技术展示。面对当前的落地困局，零售企业需要摒弃 “风口思维”，以消费者需求为核心，从资金投入、技术研发、场景适配、运营优化等多方面发力，让 AI 真正融入零售的各个环节，实现从 “形式上的智能” 到 “实质上的高效” 的转变。
精准投入 AI 预算，聚焦消费者端的体验优化，是破局的基础。企业需要调整 AI 资金的分配结构，增加对消费者端 AI 服务的投入，重点布局个性化推荐、智能交互、全流程服务等核心功能的研发和优化。同时，企业的 AI 预算要实现 “研发与运营并重”，在上线 AI 功能后，预留充足的运营资金，建立完善的体验监测体系，实时收集消费者的反馈，及时调整算法和功能。对于中小零售企业而言，无需盲目追求全品类的 AI 布局，可聚焦自身的核心消费群体和优势场景，打造轻量化、个性化的 AI 服务，比如社区超市的 AI 可聚焦生鲜商品的推荐和配送，美妆小店的 AI 可聚焦肤质分析和产品推荐，以小而精的布局实现体验提升。
深耕技术研发，提升 AI 零售的精准度和智能化水平，是核心关键。企业需要加强自主研发能力，或与专业的 AI 技术服务商深度合作，根据自身的业务特征和消费者数据，定制专属的 AI 模型。北京大学光华管理学院提出的 DISC 因果解耦推荐方法，为 AI 推荐算法的优化提供了新思路 —— 该模型将驱动用户行为的内在偏好、商品显式度、从众效应精准分离，能更准确地捕捉用户的真实偏好，让推荐结果更贴合消费者需求。零售企业可借鉴这类技术成果，优化自身的 AI 推荐算法，同时加强数据整合能力，打通线上线下的消费数据，建立统一的用户数据中台，为 AI 算法提供全面、准确的训练数据，实现全渠道的个性化推荐。此外，企业还需要提升 AI 的交互能力，让智能导购能理解消费者的自然语言，甚至能感知消费者的情绪，实现更人性化的交互。
立足消费本质，做好 AI 零售的场景适配和体验融合，是重要原则。零售企业布局 AI 零售的前提，是深入调研不同消费群体的需求和使用习惯，打造适配的 AI 服务：针对年轻消费群体，可开发更具创意的 AI 功能，比如 AI 穿搭搭配、AI 美妆试色等；针对中老年消费群体，可简化 AI 工具的操作流程，增加语音交互、一键操作等功能。同时，企业要实现 AI 与人工服务的有机融合，线下门店保留专业的人工导购，让 AI 成为人工导购的辅助工具，而非替代者，通过 “AI 提效 + 人工暖心” 的组合，为消费者提供兼具效率和温度的购物体验。此外，企业还需要打造全流程的 AI 服务闭环，从消费者的需求挖掘、商品推荐，到下单支付、售后保障，让 AI 渗透到购物的每一个环节，实现体验的连贯性。
建立完善的 AI 零售评估和优化体系，是持续发展的保障。企业需要建立多维度的 AI 零售效果评估指标，不仅关注 AI 功能的使用量、推荐转化率等数据，更要关注消费者的体验反馈，比如满意度、复购率等。通过定期的用户调研和数据分析，及时发现 AI 零售中存在的问题，并进行针对性的优化。同时，企业要加强对 AI 零售的风险管控，完善用户隐私保护体系，规范数据收集和使用行为，避免隐私泄露等问题，重建消费者对 AI 零售的信任。
从行业发展来看，AI 零售无疑是未来零售行业的核心发展趋势，消费者的高期待也为行业发展提供了巨大的市场空间。当前的落地困局，只是行业发展初期的必经阶段，而破局的关键，在于让 AI 回归零售的本质 —— 以消费者为中心，为消费者创造价值。零售企业只有摒弃浮躁的风口思维，沉下心来打磨技术、优化体验，让 AI 真正解决消费者的购物痛点，才能让 AI 零售从 “高期待” 变为 “高体验”，真正释放人工智能在零售行业的价值，推动行业实现高质量发展。而随着技术的不断进步和企业布局的不断完善，相信未来的 AI 零售，将成为连接品牌与消费者的重要桥梁，为消费市场注入全新的活力。