早期数据显示，AI辅助购物有望降低产品退货率，而退货一直是电商领域最顽固的成本之一。
Adobe于2026年8月发布的《AI流量趋势报告》（PDF）揭示了这一可能性。该报告基于Adobe Analytics对“超1万亿次美国零售网站访问量和1亿个SKU”的数据分析，并结合了对5,000名美国消费者的2026年7月调查结果。
在59页的报告中，Adobe以专门篇幅探讨了电商退货问题。
调查显示，在使用AI进行在线购物的受访者中，约69%表示AI协助下购买的商品更不易被退回；77%的受访者认为AI助手提升了其购买决策的信心。
基于上述反馈，AI购物的核心价值在于：
- 提供更丰富、优质的产品信息；
- 降低购买不确定性；
- 提升买家与商品的匹配度；
- 有效减少退货数量。
知情消费者
Adobe数据显示，通过AI平台访问商家网站的消费者往往目标明确。
2026年7月，AI引荐的零售访客转化率比非AI流量高出60%，单次访问产生的收入也高出53%。
在AI普及前，消费者需自行访问多个网站比对功能、尺寸、兼容性、评论及价格。而在2026年，AI助手可在推荐商店和产品前完成大部分调研工作。
以Meta的Muse为例，它能利用虚拟浏览器访问数十个电商网站后再进行推荐。这意味着推荐行为发生在购物者已通过AI缩小选择范围并消除不确定性之后。
产品信息
对电商商家而言，关键启示更多关乎产品信息质量，而非单纯的AI流量获取。
只有当AI助手掌握准确、详尽的信息（如规格、尺寸、兼容性、变体、配送预估、评论、FAQ及对比数据）时，才能有效降低购买不确定性。
这些细节有助于AI在推荐前精准判断产品是否契合消费者需求。
优化产品信息不仅是为了赢得AI推荐，更能帮助助手为合适的人匹配合适的产品，从而实现销售增长与退货减少的双赢。
退货
尽管AI辅助购物能否显著降低电商退货率尚待进一步验证，但现有证据合乎逻辑：信息更充分的消费者，购买后保留商品的概率更高。
因此，减少退货或将成为AI辅助购物的一项宝贵优势。