電子商務對話式 AI：提升轉換率與 AOV

現在每一次購買都變成了一場對話。

客戶不再遵循線性漏斗。他們帶著目的瀏覽，停留在價格或相關性時，比較選項，並期待立即得到答案。真正的轉換時刻現在發生在結帳前，也就是在解決摩擦或放大摩擦的互動中。這種轉變使對話式 AI 從輔助附加物轉變為成長槓桿。

電子商務中的對話式 AI 利用即時行為、交易及情境數據，透過聊天、語音及訊息管道與消費者互動。它會解讀意圖形成，並引導使用者採取下一個最佳行動。這種以意圖為導向的決策，明顯區分了對話式 AI 與傳統聊天機器人。

舊機器人則是被動且規則驅動的，設計用來回答問題並關閉支援單。AI 商務助理具備預測性與營收意識。他們預測意圖、個人化推薦、處理異議，並在轉換、追加銷售或放棄變動的機率時即時介入。這也是為什麼 對話式 AI 成為轉換和 AOV 的直接槓桿。

基於這一轉變，本文解析對話式 AI 如何帶來可衡量的提升、哪些功能重要、電子商務團隊如何實施，以及 Insider One 如何推動對話式商務。

對話式人工智慧在電子商務中的崛起

點擊購物已經達到極限。如今，產品目錄更龐大，購買旅程更長，顧客耐心也越來越薄弱。消費者想要的是即時的清晰、安心感與相關性。這種需求正推動電子商務朝向以對話為導向的商業模式。

當品牌即時提出答案、推薦與優惠時，意圖形成，決策更快，轉換率也會提升。品牌現在報告使用AI聊天機器人時， 潛在客戶轉換率高達25%。 這種轉變並非一蹴而就。電子商務中的對話式人工智慧經歷了明確的演進階段。事情是這樣來的。

第一階段：規則式聊天機器人

規則式聊天機器人是確定性自動化系統，設計用來大規模回應已知且重複性的問題。

它們運作於硬編碼的決策樹上。當使用者提問時，這些機器人會將關鍵字或選單選擇與預設的回答匹配。他們無法推斷意圖、記得之前的訊息，或看到使用者在會話中做了什麼。每次互動都是孤立運作，一旦對話跳出劇本就會斷裂。

範例： 購物者輸入「訂單狀態」，規則式聊天機器人會從訂單管理系統中拉取追蹤連結。交換之所以能運作，是因為請求符合預先定義的規則。現在，只要你問出台詞外的問題，比如「這個尺寸合身嗎？」，對話立刻就中斷了。機器人無法適應、引導發現，也無法協助購物者前進。它可能會減少支援工單，但對推動轉換率或提升AOV沒有任何作用。

第二階段：自然語言處理聊天機器人

NLP 聊天機器人利用機率性語言理解來解讀使用者意圖，超越精確關鍵字。在底層，他們會將訊息路由到意圖分類與實體擷取模型，將輸入與預設意圖與信心分數匹配。回應仍是固定模板，且只有在使用者提問後才會回覆。

範例： 當購物者說「我想退回這些鞋子」時，機器人正確理解了退貨請求。這種互動從語言角度來看是有效的。對話在啟動退貨工作流程後結束。然而，系統無法察覺消費者最近是否看到了價格較高的替代方案。這些聊天機器人無法評估流失風險或建議交換。

第三階段：對話式 AI

對話式 AI 將對話轉化為商業的即時決策層。它持續接收對話輸入，同時接收即時行為訊號、交易歷史及 統一的客戶檔案。系統會重新評估每回合的意圖，而非鎖定單一訊息。

接著，機器學習模型根據預測結果如轉換機率、追加銷售可能性及退出風險，為次佳行動進行評分。系統利用這些分數產生個人化回應、推薦與優惠，並透過與商務、定價及協調系統的直接整合來執行。這表示你通常會在對話中完成交易。

範例： 消費者會停留在產品頁面上，並比較各種變體。這套對話式 AI 系統透過停留時間與比較行為偵測猶豫，呈現尺寸指引，並利用親和力模型推薦互補項目。此外，它還會套用情境激勵，並在聊天中完成結帳。

為什麼對話式 AI 能提升轉換率和 AOV

對話式 AI 透過改變決策時刻，提升了轉換率和 AOV。它能即時判斷意圖，並在旅程中執行下一步，而非強迫消費者自行面對不確定性。

無摩擦的旅程

大多數交貨發生在顧客遇到無法及時解決的摩擦時。對話式 AI 消除了這種延遲。它能即時且有上下文地回答尺寸、配送、價格和政策問題，讓顧客不必在產品頁面、常見問題和結帳頁面之間跳來跳去。這很重要，因為結帳摩擦仍是主要的漏水點。

事實上，Rep AI 的一份報告顯示，與 AI 聊天互動的消費者完成購買率為 12.3%，而未互動者僅有 3.1%。這些交接很大一部分直接與額外費用、配送問題、信任度及結帳複雜度等問題有關。對話式 AI 透過減少步驟、消除跳頁及支援 AI 結帳，壓縮購買時間。

情境感知個人化

對話式 AI 根據用戶瀏覽歷史、產品好感度、先前購買及即時會話行為，提供個人化推薦。預測 模型 接著對預期結果進行多項可能的後續行動進行評分。

例如，他們評估展示比較是否能減少流失、組合是否能提升購物籃價值，或是保證比折扣更可能促成購買。系統會選擇預測影響最高的行動，並將其納入對話中。

根據麥肯錫， 71% 期待個人化互動，76% 在未收到互動時感到沮喪。對話式 AI 在決策時刻就滿足了這個需求。AOV 的重量訓練其實就是從那裡來的。對話式 AI 助理會在消費者做出決定時，精準地推向升級、附加或更合適的選項。

車車復原與養育

當你把遺棄視為一個信號，而非一次性事件時，購物車救援是有效的。對話式 AI 捕捉即時事件，如加入購物車、結帳、優惠券嘗試或付款失敗，並將其與已識別或拼接的用戶檔案綁定。

接著，AI 會執行決策流程。它根據轉換可能性與價值評分 下一個最佳行動 ，選擇合適的管道，包括 WhatsApp、簡訊和 Instagram 私訊，並根據意圖強度計時外展時間。系統會自動套用像是頻率上限和抑制規則等護欄。訊息繼續對話，針對具體反對意見提出回應，提出替代方案，或僅在可能改變結果時才給予激勵。

執行完成循環。系統利用深度連結來恢復購物車的精確狀態、保留選擇，並減少結帳步驟。這就是對話式的感覺，而非交易式的。

類人體驗

對話式 AI 透過表現得不像機器人，而更像一位稱職的夥伴，來提升轉換率。它會傾聽、跨過彎傳遞上下文、記住偏好，並自然反應。這讓顧客感覺被看見，進而改變行為。他們會問更多問題，探索更多選項，回來時也比較不猶豫。

Salesforce 報告指出，在所分析的假期期間，AI 聊天機器人使用量較去年同期成長了 42%， 顯示消費者在減少工作量時，會迅速採用對話協助。當顧客感受到被看見時，他們的體驗會累積成重複購買，AOV 也超越單一訂單。

對話式 AI 在消除摩擦、根據情境個人化、像人類一樣重新互動並執行下一步時才會勝出。繼續閱讀，了解如何在電子商務成功中實施對話式 AI。

如何實施對話式 AI 以促進電子商務成功

對話式 AI 只有內建在商務引擎中才能運作。看到實際影響的團隊會將其視為跨越旅程、資料堆疊與營收目標的決策系統。這是這次的推出流程。

1. 定義使用情境

首先，將對話式 AI 錨定於單一且主要的結果。試圖一次性解決所有問題的團隊通常會稀釋影響力。選擇 AI 應該先推動進展的地方：

• 產品頁面上的轉換提升
• 放棄遊戲的卡車回收，或
• 購買後的互動 以推動重複訂單和追加銷售

每個使用案例都需要不同的訊號、時機與成功指標。以轉換為導向的流程優化意圖解析與次佳行動。車回收優先考量速度、通道選擇與異議處理。購後互動重點在於保證、交付透明度及交叉銷售相關性。這裡的清晰度決定了每一個下游決策。

2. 繪製旅程地圖

接著，繪製購買過程的全程，並找出決策阻力。尋找顧客猶豫、尋求安慰或完全放棄的時刻。常見的高衝擊力時刻包括：

• 產品發現
• 尺寸或相容性問題
• 結帳錯誤
• 交付時程
• 回歸

對話式 AI 在這些轉折點介入時效果最佳。目標是建立一個 AI 對話式聊天平台 ，縮短前進的路徑，回答那些需要跳頁、申請支援工單或延遲追蹤的問題。

3. 整合資料來源

語境是對話式 AI 與聊天機器人的區別。為了實現此功能，團隊必須將CRM資料、 CDP檔案、即時行為事件及產品目錄元資料連結成統一的決策層。

這種整合讓 AI 能知道顧客是誰、瀏覽過什麼、購買了什麼，以及他們目前正在做什麼。沒有這個基礎，推薦就變得通用，對話也失去商業相關性。整合讓系統能個人化回應、評分意圖，並根據預測結果而非假設來選擇行動。

4. 設計對話流程

設計能在使用者最需要時幫助他們的對話。記住，有效的對話觸發是情境且可選的。例如，以下提示如下：

• 「需要幫忙在這些選項中做選擇嗎？」在比較行為時
• 「想看快速比較嗎？」在反覆更換產品時
• 「需要幫忙找到合適的尺寸或合身度嗎？」在尺寸指南檢視或圖片放大時
• 「還在猶豫這是不是正確的選擇嗎？」在長時間的產品頁面停留時間裡
• 「要我存檔，之後再接嗎？」在離開意圖或切換分頁時
• 「還在想你最後一件商品嗎？」結帳後猶豫了一下

每個提示背後都藏有決策邏輯。AI 會決定是否要展示比較、建議組合方案、回答政策問題，或是施加激勵措施。流程應根據使用者的回應調整，將上下文帶到前方，而非每次都重新開始對話。

5. 測試與優化

追蹤每個互動點的接合率、輔助轉換、AOV提升及落車減少。比較有無會話支持的療程，以區分影響。優化通常來自於以下這些小調整：

• 延遲觸發，直到意圖明確
• 在提供獎勵前提高意圖門檻
• 將第一反應從以要約為導向改為以保證為導向
• 根據意圖衰減調整通道時序
• 精煉訊息抑制與頻率規則

最終，你必須將對話式 AI 視為一個活生生的系統，而非一次性部署，才能隨著時間累積累積效益。

6. 跨通道尺度

當 網路聊天的表現穩定後，擴展到已經有對話的頻道。 WhatsApp、Instagram 私訊和應用程式內訊息讓品牌能在網站之外持續進行同樣豐富的情境互動。

關鍵在於一致性。對話應該跨管道持續進行，傳遞使用者的情境、偏好與旅程狀態。當實施得當時，客戶能感受到連續對話，而非斷續的訊息，這增強了信任並提升 終身價值。

這樣建構，對話式 AI 就會成為推動決策、將對話轉化為收益的基礎設施。

為什麼 Insider One 是推動對話式 AI 商務的平台

對話式 AI 在完整情境、即時決策與原生商務執行上運行時，能帶來營收。大多數堆疊就是在這裡崩潰。他們將聊天工具、CDP和自動化層級串連起來，然後期待智慧層面自然而然地出現。Insider One 採取不同的做法;方法如下。

• 統一的客戶資料： 其基礎是 Insider One 統一的客戶資料層，結合了 客戶資料平台 與 Architect。每一個對話決策都來自一個即時且持續更新的個人檔案，包含瀏覽行為、購買紀錄、通路互動及預測屬性。這很重要，因為對話式 AI 在缺乏上下文時會失敗。Insider 的架構確保每則訊息、推薦或優惠都能反映客戶在旅程中的位置。
• WhatsApp 商務與流程： 這個脈絡透過 WhatsApp 商務和 對話流程變得可行。Insider One 實現了真正的聊天到結帳之旅，讓發現、比較、異議處理與購買皆在一次對話中完成。顧客不會在頁面、連結和表單間跳來跳去。系統會恢復購物車狀態、套用建議，並直接在用戶已信任且回應的訊息環境中完成交易。
• AgentOne™： AgentOne™ 彌補自動化需要人類判斷的橋樑。Insider One 的混合型 AI 加人類模式，能在複雜度、法規或高價值互動需求時無縫切換。AI 會帶著完整的上下文進入交接，讓代理人能夠知情介入。這避免了客戶重複使用、動能減退的常見故障點。
• 生成式 AI 協調： Insider 也將 協調 推向規則之外，採用生成式 AI 驅動的執行。平台不再依賴靜態模板，而是能根據即時意圖與預測結果，自動草擬個人化回應、推薦與優惠。系統決定該說什麼、何時說、在哪裡說，行銷人員不會硬編碼每條路徑。
• 整合： 這一切都在現有生態系統中運作。Insider 原生整合 Shopify、Salesforce、Magento 及主要 CRM 管理，讓團隊能在不重新架構架構的情況下啟動對話式 AI。商務、CRM與訊息系統保持連結，決策則集中進行。

當系統端對端運行時，影響會迅速顯現。Adidas 在一個月內 AOV 成長了 26%，主要得益於個人化推薦與意圖意識對話互動。在企業規模上，豐田實現了 AOV 259% 的成長，證明同一架構能在複雜旅程與龐大客戶群中持續創造價值。

對話式 AI 應該能推動轉換和 AOV。預約 示範 ，看看 Insider 如何實現這點。

零售業下一波對話式人工智慧

零售業正從「協助我」聊天轉向「與我一起購物」的體驗。人工智慧現在是發現與決策的門戶。2025年，美國有 49.6% 的消費者使用語音搜尋購物，對話輸入已不再新鮮。品牌正透過將完整的購買流程嵌入聊天，將對話轉化為購買介面。以下是對話式人工智慧在零售業的未來發展。

• 具備記憶偏好的 AI 購物夥伴： 下一個跳躍是記憶。購物夥伴不會每次都重置，而是開始記住尺寸、預算、偏好和過去的拒絕。像亞馬遜這樣的電子商務平台已經讓客戶管理助理記憶中的事項，並隨時間精煉推薦。這種堅持讓個人化變成一種關係。
• 語音在購買循環中移動： 語音正進入完整的商業流程。隨著 美國一半的消費者使用 語音購物，語音正成為真實交易的起點。顧客可以先用語音，然後順暢地轉到聊天或螢幕，決定並購買，無需重新開始旅程。
• AR 與聊天融合消除了最後一哩的疑慮： AR透過真實情境展示產品，消除視覺上的疑慮。對話式 AI 透過即時回應異議，消除決策疑慮。Shopify 顯示的 3D 和 AR 驅動產品平均轉換率提升 94%。 此外，27%的購物者在觀看3D後更可能購買，使用擴增實境後則有65%的購買機率更高。下一波將這些連結在一起。購物者試用AR產品，問「這個是不是比較暖色調？」或「這搭配什麼？」，然後在視覺體驗中獲得意圖意識的推薦。
• 生成式 AI 讓推銷感覺像是在建議： 生成式 AI 正在改變商業對話的氛圍，而這種轉變直接影響訂單價值。購物者不必再用死板的提示，而是自然地說：「我想要類似但更正式的東西」或「給我看更好的禮物選擇」。助理能在每個回合間維持上下文，隨著偏好的提升調整建議，並引導探索過程，但不會顯得誇張。這種自然的流動促使消費者考慮升級、套裝和更合適的替代方案。結果是由指引與信心驅動的較高AOV。

下一個零售店面將建立在一個持續的助理中，涵蓋聊天、語音與視覺體驗。將此作為主要通路的品牌，將能轉換更多意圖，減少需求浪費。Insider One 持續擴展其生成式 AI 能力，推動超個人化、多通路購物體驗。

常見問題（FAQs）

有問題嗎？找到電子商務中最常見的對話式 AI 問題答案。