面向电商领域开展生成式AI服务的Pretea Japan提出了“代理商务循环模型”。该理念将AI代理对电商的影响整理为“电商平台内的客户体验（CX）”、“通过AI对话实现顾客理解”以及“电商平台外的引流”三大领域，并主张使这些领域相互联动。
从三个领域梳理电商中AI应用的变化
随着生成式AI应用的普及，由AI协助商品探索、比较、推荐乃至购买决策的场景正在增加。Pretea Japan指出，AI的影响不仅限于电商平台内的接客体验，还延伸至顾客数据的获取和引流方式等方面，因此将电商中AI应用的变化整理为三个领域。
1. 购买体验从“搜索”转向“咨询”
第一点是，电商平台内的购买体验正从“搜索”向“咨询”转变。在传统的电商平台上，主要以商品名称或类别进行搜索。而在利用AI的电商环境中，即使是“适合旅行时穿着的舒适鞋子”或“预算在一万日元以内、既能用于工作也能用于休闲的包”这类模糊的需求，也能通过与AI的对话逐步理清条件，从而选出合适的商品。
Pretea Japan表示，通过这种对话型的购买体验，可以提高购买者的满意度，进而提升转化率（CVR）并促进连带销售。
2. 顾客理解从“行为数据”转向“意图数据”
第二点是，顾客理解的维度从“行为数据”扩展到“意图数据（顾客意图）”。
仅依靠页面浏览、搜索关键词和购买历史等传统行为数据，虽然能掌握“做了什么”，却难以了解“为什么在寻找这些东西”。相反，在与AI的对话中，使用场景、重视的条件以及期待或不安等购买意图更容易以自然语言的形式呈现出来。
AI能够理解用户意图，从而更容易提供符合用户需求的商品推荐；同时，电商运营方也更容易掌握使用场景、重视点及购买时机等信息。为了将这些信息应用于商品策划和促销策略的改进，积累和分析来自对话的意图数据变得至关重要。
据Pretea Japan介绍，他们从以下五个角度分析从与AI对话中获得的意图数据：
- 目的：你在寻找什么
- TPO：你希望在何时、何地以及何种场合使用它
- KBF（Key Buying Factor）：在挑选商品时，你重视价格、功能、设计等哪些因素
- RTB（Reason to Believe）：有哪些如评价、人气和实绩等能够促使你购买的依据
- 感情：在寻找商品的过程中，你怀有期待、不安或犹豫等怎样的情感
3. 品牌邂逅从“Web搜索”转向“AI搜索”
第三点是，与品牌或商品的相遇方式正从“Web搜索”扩展到“AI搜索”。
随着通过Google搜索的“AI概览（AI Overview）”、“ChatGPT”或“Gemini”等接触商品信息的机会有所增加，仅靠传统的SEO可能难以确保足够的触点。
如果仅凭AI回答就能完成信息收集的“零点击”现象增多，可能会导致访问自家网站的流量减少。因此，Pretea Japan强调，重要的是要营造一种状态，即在AI的回答中，自家品牌或商品能被识别并作为合适的选项被提示出来。
实现三大领域循环的“代理商务”
Pretea Japan强调，不应将这三个领域视为独立的措施，而应构建相互联动的循环结构。
分析在电商网站内与AI对话所积累的意图数据，并将这些洞察用于优化商品信息和内容。此外，通过以生成式AI易于理解的方式整理优化后的商品信息和内容，提升其在AI搜索中的可见性。由此吸引新用户流入电商网站，用户再次在网站内与AI互动，从而进一步积累数据，形成良性循环。
Pretea Japan将支撑整个循环的理念定位为基于理解客户意图的AI“代理商务”。其思路是，不将网站内的AI导购、客户理解以及GEO（生成引擎优化）对策作为单独的举措推进，而是将其构建为一体化的增长模型，以此提升客户体验（CX）并创造新的客户接触点。