深度 | AI重塑下的旅游零售用户消费全链路分析——科尔尼全球旅游零售报告系列一

数字化转型对于旅游零售行业早已不是新鲜事物。多年以来，电商、移动端应用、数字媒体、会员忠诚度计划、预下单服务，以及越来越成熟的数据能力，持续优化旅客的消费旅程。

虽然这些发展拓展了品牌与零售商的触达范围，也让消费者可以在出行途中产品了解与完成购买行为，但大多只是在原有成熟的商业模型之上，叠加新交互界面与功能。

但如今，一系列更加根本性的变革正在发生，这些变革将重塑购物决策的形成逻辑，同时也重塑企业的应对方式。

对于消费者来说，如今购物决策分散发生在社交媒体、搜索工具、人工智能助手以及实体零售多个场景。对话式人工智能已经实现大规模普及，每周有超过9亿人使用ChatGPT。它的商业属性也在持续增长：一份针对750万条ChatGPT对话的分析显示，2026年6月，19.2%的对话属于购物相关，仅仅一年之前，该占比只有13.9%。大约四分之一的消费者，会将人工智能驱动平台作为获取产品信息、参考推荐、决定是否购买的主要调研工具。

代际更迭进一步加速这一趋势。Z世代约占全球人口的四分之一，预计到2030年，其消费能力将达到12万亿美元。该群体对旅行商业的影响已经显现。据 Expedia 数据，75%的Z世代旅客和72%的千禧一代在最近一次重要休闲旅行中购买过与该次旅行相关的非旅行类商品，整体旅客中平均占比为62%。

真正具备重要意义的变化，来自不同渠道、不同交互场景之间的协同作用。消费者有可能在社交媒体发现一款产品，借助搜索或者人工智能助手对比不同备选，查阅评价完成信息核验，之后前往线下门店完成购买。简单来说，消费意向可以随着用户的行为不断流转，而不是在某一个单一地点产生并完成闭环。

现代人工智能系统能够解读多种类型信息、跨工作流开展逻辑推理，并行处理多项任务。这极大拓宽了企业做决策时可以纳入考量的背景维度，包括出行行程、语言、旅客需求、产品库存情况以及登机剩余时间，企业的响应速度也随之得到提升。

底层技术迭代速度很快。英伟达披露，在硬件不做改动的前提下，仅依靠软件层面优化，其最新人工智能平台的性能就在半年内提升50%。处理海量信息、推演多种可行方案、实时响应用户需求，这些过去难以规模化落地的能力，如今已经具备技术可行性。

但仅仅依靠技术本身，并不能创造业务价值。科尔尼与世界经济论坛2026年的联合研究显示，仅有25%的企业表示人工智能已经带来变革性业务效果。瓶颈并不在于获取技术，而在于重新设计决策逻辑、工作流程以及运营模式，把技术能力转化为实际业务价值。

旅客抵达机场时，已经携带大量信息、消费预期以及初步的购买意向；与此同时，企业也获得了解读这些信号并落地行动的技术能力。在此背景之下，旅游行业正在催生报告所定义的互联旅行者（Connected Traveler）这一新现象。

需要明确，互联旅行者并不是单纯拥有更多数字化工具的旅客群体。真正的变化在于，购物决策会伴随用户一同“出行”。购物决策不再固定从机场开启、在机场结束，它早在用户离家之前就已经启动，并且会在行程结束之后依旧延续。

那么互联旅行者拥有怎样的特征？他们具备哪些行为习惯，对当下旅游零售环境又抱有怎样的期待？为解答这些问题，世界免税协会（Tax Free World Association，TFWA）联合科尔尼，协同消费者洞察机构Appinio，在美国和德国开展调研，共调研800名国际旅客。

互联旅行者雷达（Connected Traveler Radar）首次完整还原互联旅行者的全部决策旅程，梳理影响旅客决策的各类因素，看清消费意向在哪些环节转化为购买、又在哪些环节流失，同时给出旅游零售参与者的应对思路。下面我们拆解各个决策节点当中的关键调研结论。

许多旅客抵达机场前，已经对想购买的产品有所考虑。68%的旅客表示，人工智能或者社交媒体对自己产生过影响。该现象在年轻群体身上表现得尤为突出：72%的Z世代、77%的千禧一代受到上述渠道的影响，而X世代的占比仅为43%。这一行为差异，会直接体现在机场消费行为当中。

旅游零售行业本身也拥有属于自己的种草渠道。与航班绑定的购物优惠，是第二大产品发现渠道，优先级高于人工智能推荐以及创作者产出内容。

对于旅游零售行业，机遇就在于，要在旅客踏入门店之前，就进入用户的备选清单。机票预订、航司应用程序、值机等出行触点，属于行业独有的机会窗口，可以借此影响消费者想法。与此同时，如果想要在用户收窄选择范围之前完成触达，能够出现在人工智能对话、搜索结果、社交与创作者内容当中，同样至关重要。

AI在旅行购物的决策环节承担越来越重要的作用，帮助旅客查找、对比、评估各类选项。53%的受访者表示未来12个月会使用AI助手处理旅行购物相关任务。但工具使用不等于完全信任：68%的受访者会对AI给出的推荐开展二次核验，仅有21%的人会完全信任推荐内容。旅客同样会自行核验性价比：49%的旅客会对比机场商品与线上、市区门店的价格；在千禧一代群体中，该比例上升至52%。

想要在决策阶段提升自身竞争力，旅游零售企业要完成两项核心工作。

第一，确保可被检索。为AI抓取提供完整准确的产品资料，保障线上工具可以顺利读取、提取产品商业信息。

第二，增强说服力。向旅客提供他们依旧需要的实物佐证。根据品类不同，用户可能需要亲眼鉴赏珠宝、亲身感受香水香调、品尝带有地域文化属性的特产，获取专业建议，确认旅游零售渠道独有的价值或是独家商品。

AI可以在旅客抵达机场之前，大幅推进购买决策进程。但直到现在，最终选择权依旧掌握在旅客自己手中。

更高程度的数字化信息获取行为，不会降低，反而会提升用户到店核验产品的需求。对于已经充分获取信息的旅客，旅游零售门店越来越成为一处“拿预期对照现实”的验证场所。数字化调研并没有削弱门店价值，反而抬高了门店需要达成的标准：门店要确认用户的选择，把消费意向转化为实际成交。

旅客前期获取的信息越充分，实体门店需要完成的验证工作就越多。

激发初步兴趣，并不代表旅客就会走进店铺完成消费。数字化触点能够创造大量影响旅客的机会，但调研显示，激发兴趣和完成交易之间仍然存在明显鸿沟。有64%路过机场门店却没有进店的旅客，已经在前期的发现或者对比环节使用过人工智能或者社交媒体。

即便拥有出行前以及机场内的各类触达机会，旅客依旧可能专注手机、前往贵宾休息室、在登机口等候，而不会进店消费。旅游零售行业需要思考：如何吸引旅客抬起目光、停下脚步、走进店铺？而当旅客已经踏入门店之后，又该如何说服他们完成购买？

在门店场景之下，企业存在两项关键任务。

第一，给到进店的理由。不能仅仅依靠商品组合、宣传物料或是营销口号吸引用户，要给到用户额外的驱动力。

第二，给到消费的理由。输出具备说服力的价值叙事，提供实物产品佐证，保障库存充足，简化交易流程。大约半数进店却没有完成购买的旅客，核心顾虑集中在价格层面。

对于旅游零售，最重要的区分点在于分清：我们能够创造多少消费意向，同时找准意向会在哪一个环节流失，守住交易机会。

单次消费体验，会对旅客下一次出行的消费行为产生影响。86%的旅客表示，如果权益具备足够吸引力，自己愿意加入一套跨机场、跨机场门店通用的免费会员计划。愿意加入会员的受访者当中，60%认为，个人专属折扣是值得让渡自身数据去换取的权益。互联消费旅程，在交易完成之后还会继续延续，这一点对于和消费者天然只有短期接触的旅游零售行业格外重要。

决策旅程由此形成闭环，而不再是单向的线性流程。用户留存，不等于依靠应用程序或是会员计划持续推送消息。核心是在合适时机、消费意向重新浮现的时候，可以再次和用户建立连接。每一次出行旅程沉淀下的信息，都可以服务于下一次消费行为。

想要赢得互联旅行者，核心能力就是在旅客抵达门店之前，充分解读旅程相关信息并且落地行动。旅游零售行业掌握大量旅客相关信息，因此拥有与生俱来的独特优势。

普通市区零售商，很难预判第二天会到店的客群，以及驱动他们消费的各类因素。旅游零售行业则拥有更加清晰的视野。航班时刻表能够显示旅客抵达的时间与目的地；机场掌握航站楼以及登机口的客流情况。旅客画像、库存情况、交易历史、预计候机停留时间，可以进一步完善这份预判。

候机停留时间十分关键，它划定了行业可以争夺用户注意力的时间窗口。科尔尼与TFWA过往调研显示，62%的旅客会使用智能设备消磨候机时间。这说明，机场的竞争，既是争夺用户钱包，也是争夺用户的注意力。既了解即将到来的客群是谁，也掌握他们可支配的时间与注意力，旅游零售行业就可以更好判断触达用户的时机与方式。

以上各类指标，共同形成一份分时间、分地点的需求快照，让企业能够在旅客抵达之前，做出更优的商业决策与运营决策。互联旅行者雷达调研补充了一项重要结论：当旅客抵达机场时，大量购买决策依旧存在变数。

因此旅游零售手握两项核心资产： 第一，可以清晰预判需求出现的时间、地点以及客群特征。 第二，可以开展集中的线下交互，而此时交易的最终结果仍然存在改变的空间。

交互行为自带时间约束，这带来执行效率，也带来商业价值。归根结底，旅游零售的竞争优势，就是把蕴藏在出行旅程当中的信息转化为商业行动。

当高质量情报可以在窗口期之内改善商业决策、运营决策，互联旅行者模式就可以创造价值。价值来自两大路径。

第一，业务增长。依托情报优化产品方案、商品组合、定价、传播以及消费体验，使之贴合当下旅客需求，最终体现在商业结果当中，包括用户备选率、转化率、客单与商品结构、媒体价值、复购以及重新种草。

第二，运营效率提升。同样的情报，也可以帮助企业更好应对需求变化：优化预测能力、配齐库存与人员、快速迭代内容，降低规划环节的人工工作量。

两条价值路径对应的商业逻辑各不相同。运营层面的提升往往更容易落地、更容易衡量，因为大多建立在现有流程与现有数据之上。业务增长层面的价值更难被证实，但潜在回报更高，可以真正改变旅客消费行为。行业访谈也印证了该规律：效率提升是门槛更低的切入点，而业务增长能够带来持续性商业价值。

想要获取两类价值，都需要投入技术、数据集成、管控体系，同时改变人员的工作模式与决策模式。业务规模扩大之后，整套模式的商业逻辑会进一步优化。当同一套数据、模型、运营标准，可以支撑多项重复决策，能力对应的成本就可以被更多业务摊薄。例如，为库存规划搭建的需求信号，同样可以优化人员排班、商品组合规划，也可以优化门店商品陈列与营销活动。

旅游零售的企业管理者需要重点思考两个问题： 第一，哪些商业决策，可以依靠高质量情报实现实质性改善？ 第二，对应的价值是否足够可观、具备可重复性，值得投入成本完成规模化落地？