要点速览
- 70%的购物车被放弃，通常是因为商店未能及时回应。
- 基于行为、自动化的电子邮件在2025年可能占电子邮件收入的25%。
- 基于意图的激活需要对实时数据处理和AI模型进行投资。
70%的所有购物车被放弃——往往并非因为缺乏兴趣，而是因为商店在关键时刻没有做出反应。Coremedia的首席执行官Sören Stamer解释了为什么传统的漏斗模型已经过时，以及如何通过基于意图的激活从现有流量中提升转化率。
购买决策并非线性过程——它们产生于特定时刻
传统的在线商店结构较为静态：页面经过规划，内容预先定义，营销活动随后推出。用户在这种结构中移动——无论他们为何而来，或距离实际完成购买有多近。这种模式的影响力日益减弱，因为客户的决策行为发生了根本性变化。最迟随着人工智能支持的搜索和辅助系统的出现，用户期望内容能实时适应他们的需求，而不是让他们遵循预定义的结构。
我们正处于一个发展的起点，在这个阶段，静态网站正逐步被动态、自适应的数字体验所补充，并在部分情况下被取代。内容不再因其预设而展示，而是因其在当下具有相关性而展示。特别是在电子商务领域，这一变革将对转化效率、运营效率和收入产生显著影响。
购买决策并非线性过程——它们产生于特定时刻。许多电子商务策略仍然以传统漏斗为导向。然而，多年的研究表明，购买决策并非如此发生。谷歌早在2015年就提出了“微时刻”的概念——短暂的、由意图驱动的瞬间，在这些瞬间，用户会下意识地拿起设备，去了解、比较或购买某物。在该方法的进一步发展中，谷歌在2020年描述了“混乱的中段”（Messy Middle）：这是购买冲动与购买完成之间的混乱空间，消费者在其中在探索与评估的循环中导航——受到认知偏差和情境信号的影响。
在实践中，这意味着购买决策往往发生在短暂却关键的瞬间——例如在具体搜索产品时、在购物车前进行比较时，或在结账时犹豫不决时。这些高购买意向的时刻转瞬即逝，对于未能即时响应的商店而言，面临着在成交前夕流失客户的巨大风险。
问题在于：现有系统通常事后分析用户行为，它们能解释用户为何放弃，但介入时机过晚，无法再影响其决策。销售额在几秒内流失，并非因为缺乏需求，而是因为企业未能实时识别购买意向。
转化失败往往源于犹豫，而非缺乏兴趣
电子商务中一个常见的误区是认为转化率不足意味着兴趣缺失。事实上，许多交易恰恰在用户已接近决策时失败。据Baymard Institute数据显示，全球平均购物车弃单率约为70%。其中仅有约40%的弃单源于纯粹浏览，而相当一部分则因可避免的因素（如意外附加费用、过于复杂的结账流程或缺乏价格与配送信息）而受阻。
静态页面对此无能为力，它们向所有用户展示相同内容，无视上下文、需求或购买决策的临近程度。基于意图的营销（“Intent Marketing”）正是为此应运而生。其目标是从用户行为中推断其访问页面的意图：用户是在获取信息、比较选项，还是即将做出决定？
从技术角度看，该方法基于内容、数据和人工智能的协同作用。在此基础上，数字体验得以动态调整：内容、优惠和沟通方式会根据相关触点的场景及跨渠道情况发生变化——例如通过补充个性化内容，或提供实时聊天及专家电话以进行直接咨询。
从个性化到基于意图的激活
个性化在零售业早已成为标准，但其核心本质上是向后看的：它分析过去的行为（如过往购买或浏览过的产品），并据此制定内容投放规则。其时间逻辑是历史性的：用户昨天做了什么，决定了他们今天看到什么。因此，触发机制通常也基于规则（“如果查看产品A，则显示横幅B”）。
基于意图的激活将这种逻辑转向当下。它主要不评估历史记录，而是评估当前状况：停留时间、导航路径、上下文、互动动态。技术上，这是通过概率方式实现的——即基于从多个实时信号计算出的概率。
在电子商务中，这种差异变得显而易见：传统个性化只是向重复访问的用户再次展示他们最后查看的智能手机，而基于意图的激活则能识别用户当前是在比较价格、寻找配件，还是即将完成签约——并据此情境化地调整内容、论点和行动号召。
并非每一次点击都代表兴趣——但某些行为组合清晰地表明决策迫在眉睫。例如反复查看产品、比较相似报价或在关键决策页面上停留较长时间。基于意图的营销实时评估此类用户行为，将相关的购买意向与单纯的活动区分开来，并触发情境上合适的措施——无论是数字化还是人工操作，自动化还是辅助式。
最新的市场数据支持这一方法：Omnisend对150,000家电子商务品牌的研究显示，到2025年，基于行为且自动化的电子邮件将产生总电子邮件收入的约25%，而发送量仅占1.7%。在美国，点击促销活动的客户比前一年有51%的可能性进行购买。研究作者的结论是：能够实时响应购买意向的品牌，其表现明显优于那些依赖时间计划型活动的品牌。
适应性体验如何提升现有系统的性能
基于意图的方法并不取代现有工具，而是填补空白。CRM、客户数据平台、营销自动化或CMS提供数据和内容——但只有通过将实时洞察与实时激活相结合，才能具备在用户决策过程中提供上下文伴随的能力。
对于电子商务而言，这意味着：通过情境化而非单纯时间驱动的营销活动，从现有流量中获得更高的转化率。当存在购买意向时，服务和销售团队会精准介入——例如，让高意图用户直接通过合适的触点连接到聊天、专家或咨询服务。同时减少营销中的浪费，因为实时信号有助于更有针对性地分配资源，并在购买意向丧失时避免再营销。
为什么在零售行业中，正确的时机决定销售额
在零售行业中，决策具有极高的时效性，而替代品通常只需一次点击即可找到。任何微小的摩擦都会导致购买意向消散。
适应性体验正是在此发挥作用：它们能快速响应具体的决策情境，帮助更好地转化已有的需求——无需增加覆盖面或提高预算。从这个角度来看，能够在关键时刻以合适的内容出现，成为电子商务可持续增长的核心杠杆之一。
企业在实施过程中应考虑的要点
基于意图的激活并非一个可以通过插件轻松后加的功能。其技术前提——实时数据处理、AI模型以及API优先架构——需要企业在基础设施和能力方面进行投资。与基于规则的个性化相比，实施的复杂性更高，因为除了市场营销部门外，还必须引入数据科学和IT团队。
从数据保护的角度来看，该方法提出的要求也超出了标准Cookie横幅的范围。虽然意图识别主要基于第一方数据和零方数据——即用户在本自有渠道上的行为以及主动提供的信息——但根据具体设计，对行为模式的实时评估可能被视为《通用数据保护条例》（DSGVO）意义上的画像处理。
具体的数据保护法律评估取决于实施细节：哪些数据被输入到模型中？用户对数据处理过程的透明度如何？是否做出了会对用户产生重大影响的自动化决策？企业应尽早与数据保护官澄清这些问题，以确保该方法的实施既符合法律规定又值得信赖。
结构性变革
从静态商店向自适应购物体验的转变并非短期趋势。数字触点正从单纯的展示渠道演变为决策支持系统。核心问题已不再是购买意图是否相关，而是企业能否在这些短暂的决策窗口期内迅速以相关内容做出响应。那些能够率先推动这一变革的企业，将在电子商务领域获得可衡量的优势。