根据Salesforce发布的《商业现状》报告，过去12个月内，消费者将智能体AI搜索作为网购第一步的使用率增长了200%。该报告调查了3450名商业从业者和4690名消费者，并结合了全球超15亿购物者的行为数据。AI正在不断拔高客户期望值，推动电商领域AI能力的扩展成为商业领导者的头号优先事项。
以下是报告的核心要点：
商业领导者的首要任务
对于商业领导者而言，实施和扩展AI能力已成为第一优先级。其次是提升数据质量、可访问性与管理水平，第三是自动化和流程优化。86%的商业从业者认为AI正在提升客户体验的标准，61%的人表示满足日益增长的客户期望比以往任何时候都更加困难。
机遇与挑战并存
AI能力的实施与扩展既是最大机遇，也是最大挑战。与此同时，供应链管理难题、跨系统数据碎片化、隐私与数据法规的不断演变以及人才缺口，也是商业领导者面临的主要挑战。
从试点走向规模化落地
企业已不再满足于AI试点项目，2026年的重点将转向规模化运营而非概念验证。目前，35%的智能体AI用户正专注于扩大部署规模，不再停留于概念验证阶段。报告显示，71%的商业领导者认同AI已成为商业运营的核心组成部分。
智能体AI的五大应用场景
智能体AI在商业领域的五大应用场景包括：自主客服问题处理、AI购物导购助手、自主补货采购、自主欺诈决策与干预，以及自主商品陈列优化。当前的挑战不仅在于扩大智能体的应用规模，还在于如何验证其是否按预期正常运作。
数据整合仍是主要障碍
超过60%的商业领导者将数据整合不畅、缺乏明确的AI战略以及数据质量低下列为AI规模化扩展的主要障碍。安全与信任问题、组织内部AI技能不足以及变革管理，同样是重要的制约因素。
智能体AI带来显著成效
智能体AI正为商业组织带来明显改善。在使用智能体AI的B2B企业中，排名前三的成果分别是营收增长、员工生产力提升和组织效率优化。其他收益还包括客户满意度提升、客户忠诚度增强，以及产品与服务的高度个性化。值得关注的是，报告显示仅有32%的商业领导者表示其所在组织已完整定义AI的成功衡量指标和关键绩效指标（KPI）。
B2B自动化进展显著
绩效指标体系的缺失并未阻碍B2B商业组织在自助服务和自动化方面的推进。近70%的B2B组织表示从自动化中获得了正面收益，超过一半的B2B采购任务——包括产品浏览与配置、订单提交与跟踪、补货管理以及合同价格查询——已主要由智能体AI处理完成。
扩展供应商生态系统
商业领导者正通过扩展供应商生态系统来应对数据碎片化和系统割裂问题。仅有29%的商业领导者认为其现有商业平台能够满足基本需求。为提升能力，商业领导者计划引入AI驱动的个性化功能（46%）、订单管理（40%）和内容管理（39%）。目前，仅有27%的商业组织实现了跨销售、服务、营销和商业团队的客户数据完全统一，这是AI智能体规模化扩展的重大障碍。
数据孤岛导致的连锁问题
数据孤岛带来的挑战包括：客户问题响应迟缓或处理无效、客户记录重复或相互冲突、难以衡量营销或商业投入的实际效果、客户体验割裂、维护割裂系统的高昂成本，以及错失追加销售或交叉销售机会等。数据孤岛意味着价值创造机会的流失。超过40%的商业从业者将"更好地利用数据和AI"列为其平台战略的首要驱动因素，其次是提升核心系统之间的集成能力。
数据统一带来的五大成果
统一客户数据带来的五大成果依次为：销售、营销与商业团队之间更好的协同配合；AI或自动化应用成效的提升；客户留存率和忠诚度的改善；跨渠道个性化体验的优化；转化率的提升；以及问题处理效率的改善。
消费者行为的深刻变化
消费者越来越多地借助AI在购买决策前进行商品发现和研究。他们期望在线上获得与线下门店同等水平的个性化体验，84%的B2B买家认同客户对线上和客户经理团队所提供的个性化服务抱有相同期待。
全渠道的常见失效点
全渠道运营中最常见的失效点包括：跨渠道价格与促销活动不一致、库存数据未能跨多系统同步、多系统间采购渠道相互割裂、跨渠道交易支持不足，以及客户信息无法跨渠道识别。上述失效点均会导致客户体验和员工体验的双重下滑。
大语言模型重塑搜索标准
智能体AI与大语言模型的广泛应用正在为客户体验树立新标准。近五分之四的组织报告称，来自大语言模型驱动搜索的流量有所增长。消费者将AI助手作为购物旅程第一步的使用率，从2025年到2026年增长了200%。近九成商业从业者认同，AI搜索将在未来一年内成为商品发现不可或缺的核心工具。提升AI搜索可见度的三大行动包括：提升商品内容质量、针对对话式和问题式查询创建或优化内容，以及向AI搜索平台提交数据信息流。
商业的未来在于自主化
商业的未来是自主化的。消费者对智能体AI的采用将持续扩展，增长势头前所未有，这将重塑购物行为，同时进一步拔高消费者和企业的期望水平。商业组织必须具备以"需求速度"创造价值的能力。
在未来竞争中胜出的商业企业，将是那些专注于数据治理、推动AI生产规模化、对员工进行技能再培训，并通过系统整合统一跨渠道客户数据的企业，以确保销售、服务、营销和商业团队对业务及客户需求拥有统一视图。商业的未来是自主化的，而自主化需要有意识地打破数据孤岛，并为深度互联的利益相关方生态系统制定明确的战略规划。
Q&A
Q1：Salesforce《商业现状》报告的主要调查范围是什么？
A：该报告调查了3450名商业从业者和4690名消费者，同时结合了全球超过15亿购物者的行为数据，涵盖电商领域AI应用现状、客户期望变化、数据整合挑战以及智能体AI的落地情况等多个维度，是目前覆盖范围较广的电商行业年度调研报告之一。
Q2：智能体AI在电商领域有哪些主要应用场景？
A：根据报告，智能体AI在商业领域的五大核心应用场景包括：自主客服问题处理、AI购物导购助手、自主补货采购、自主欺诈决策与干预，以及自主商品陈列优化。目前超过一半的B2B采购任务已主要由智能体AI处理，包括产品浏览配置、订单跟踪、补货管理和合同价格查询等。
Q3：电商企业在规模化落地AI时面临哪些主要障碍？
A：报告指出，超过60%的商业领导者将数据整合不畅、缺乏明确AI战略和数据质量低下列为主要障碍。此外，安全与信任问题、组织内部AI技能不足以及变革管理困难也是重要制约因素。值得注意的是，目前仅27%的商业组织实现了跨团队客户数据的完全统一，这是AI智能体规模化扩展的重大挑战。
