在这个 AI 深度重塑各行业的时代，利用人工智能优化销售沟通，正成为提升客户体验的创新路径。根据研究优化平台 Lily AI 上月末发布的报告，零售商亟需借助 AI，打破行业术语与消费者语言之间的隔阂。
过去三十年，随着互联网商业蓬勃发展，零售商始终将提升客户满意度作为核心目标。从精心挑选商品到制定个性化促销策略，线上购物平台已然成为消费者互动的重要阵地。然而，即便付出诸多努力，许多零售商仍未能用清晰易懂的语言，向消费者提供足够详细的产品信息，导致买家难以放心下单。
在当下的电商环境中，实现真正的个性化服务依然困难重重。由于产品描述与消费者的搜索习惯、思维方式脱节，消费者常常难以找到心仪商品。Lily AI 的研究深入剖析了消费者需求的变化趋势，明确了零售商的改进方向，也揭示了 AI 如何为线上零售开启全新篇章。
Lily AI 联合创始人兼 CEO 普尔瓦・古普塔（Purva Gupta）指出，尽管零售商和品牌在选品上投入大量精力，但在促进销售方面仍有提升空间。她在接受《电子商务时报》采访时表示：“商家和营销人员完全可以通过更清晰、全面的产品描述，优化面向消费者的内容与后台运营，进而提升客户满意度、增加销售额，并提高运营效率。”
随着 AI 对消费者购物行为的影响日益显著，零售商必须充分发挥 AI 优势，优化产品内容，尤其是那些能帮助消费者精准找到商品并完成购买的关键细节。古普塔提醒：“若缺少精准且相关的产品数据智能支持，零售商将面临客户流失、品牌声誉受损和营收下滑的风险。”
搜索体验不佳，制约销售增长
尽管技术不断进步，零售商与消费者在商品搜索和发现环节仍存在严重脱节，无论是使用搜索引擎、社交平台，还是访问零售商的电商网站，这一问题都普遍存在。
古普塔介绍，84% 的消费者表示，找到目标商品平均需要搜索 6 次，80% 的人最终放弃搜索。此外，90% 的消费者会选择前往实体店进一步了解商品，原因在于线上产品详情无法提供足够的决策依据。她直言：“在竞争激烈的零售市场，不应让消费者为找商品大费周章。这不仅让消费者感到不满，也意味着零售商和品牌错失了销售良机。”
研究还发现，不同年龄段的消费者发现新产品的渠道存在差异。调查显示，各年龄段受访者均倾向于通过亚马逊开启商品搜索，但后续的选择有所不同。例如，56% 的 Z 世代更习惯通过社交媒体发现商品；46% 的千禧一代偏爱沃尔玛、塔吉特等大型零售网站；41% 的婴儿潮一代和 X 世代则更依赖搜索引擎。
AI 应用参差不齐，削弱零售竞争力
搜索引擎效率低下的问题，凸显了零售商和品牌优化产品内容的紧迫性。他们需要改进并统一各渠道的商品搜索和发现体验。古普塔解释，通过整合产品属性、同义词、标题及详细描述等信息，零售商能够精准传递消费者真正关心的内容。理想状态下，当 Z 世代在 TikTok 搜索 “蓝色卫衣”、X 世代在谷歌搜索 “海军蓝卫衣” 时，品牌 A 的 “午夜法式毛圈休闲上衣” 都应出现在搜索结果中。
然而，当前不同零售商在 AI 应用方面进度不一，而消费者已率先开始使用新一代 AI 工具购物。调查显示，40% 的受访者已体验过新型搜索引擎。古普塔强调：“零售商必须优化产品内容，确保其能被 Google AI 概览、ChatGPT、Perplexity 等生成式 AI 搜索引擎识别。若产品内容未针对机器进行优化，将面临网站自然流量下降、销售下滑、品牌曝光度降低等风险，商品也难以出现在 AI 推荐或搜索结果中。”
打破语言壁垒：架起人与机器沟通的桥梁
古普塔指出，当前个性化服务的一大短板在于，商家提供的产品内容往往缺乏自然的消费者语言，也未考虑 AI 的理解逻辑。这类内容既不符合消费者的表达习惯，也无法适配 AI 算法的 “机器语言”，最终导致消费者找不到所需商品，转而选择其他平台。
AI 能否破解购物车遗弃难题？
研究显示，近 90% 的消费者曾因线上产品信息不明确，放弃网购而选择到实体店购买。AI 有望通过提供清晰、详尽的产品信息，减少购物车遗弃和退货现象。Lily AI 的研究表明，产品描述模糊或过于复杂，迫使消费者额外前往实体店，极大削弱了网购的便利性。古普塔补充道：“为消费者提供充足的决策信息，最终受益的还是零售商。”
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