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出海变局:流量失灵,30%的消费者因AI弃品牌而去

霞光社
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176
2026-10-29 07:46
2026-10-29 07:46
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过去很长一段时间里,中国品牌出海最熟悉的打法是:投放买量、折扣拉新、积分留客。这套组合拳曾经百试百灵——只要账算得过来,增长就能持续。
但2026年,这套逻辑正在失效。
SAP发布的《2026年全球客户忠诚度指数》报告给出了一组刺眼的数字,“激励型忠诚度”(指靠折扣、激励和奖励建立的忠诚度)从2025年的48%骤降至2026年的38%。这是该研究开展六年来,该类型忠诚度首次跌破40%。
这意味着折扣能促成一次交易,却无法保证客户下次还选你。更关键的是,当AI让选品比较、产品推荐和好物发现变得前所未有的便捷时,消费者不再需要为了锁定最优性价比而忠于某个品牌。
SAP这份基于全球10002名消费者调研的报告,揭示了AI时代客户忠诚度的新公式。对于正在出海的中国品牌而言,海外消费者的忠诚度建立路径更长、更依赖信任积累,因此如何用好AI这个客户筛选品牌的第一道关卡,显得尤为重要。

忠诚度的底层逻辑,正在被重写

要理解这场变化,得先看懂忠诚度的六种类型。
SAP连续六年追踪消费者忠诚度的动机,并将忠诚度分为六类:真诚型(基于对品牌的热爱)、激励型(基于折扣、激励和奖励机制)、传承型(基于与其他品牌的合作联动)、沉默型(忠诚但不愿公开发声)、道德型(建立在情感共鸣与共同价值观之上)、潮流型(基于病毒式传播或文化浪潮催生)。
2026年最显著的变化,发生在真诚型和激励型之间。
如开篇所说,激励型忠诚度跌至38%,真诚型回升至32%。报告对此的判断很直接,“品牌赢得客户忠诚的方式,正越来越多地转向相关性、一致性和信任感,而非仅仅依靠奖励”。
这不是说折扣带来的刺激作用失效了。报告里有一组更细的数据,57%的消费者因成本因素而更换品牌。这说明价格依然重要,但它已经不是唯一变量,甚至不是最重要的那个变量。
真正值得出海品牌警惕的,是AI在这个过程中带来的交易逻辑变化。
以前消费者忠于一个品牌,某种程度上是因为“换个品牌太麻烦”——要比价、要试错、要承担买错的风险。但如今AI几乎把这几项成本清零了。比价是一句话的事,评测是几秒钟的事,“哪个更适合我”这个问题,AI回答得常常比品牌自己的详情页还清楚,甚至还能列出不同场景下的优劣对比。
报告显示,AI在消费者决策中的影响力正与日俱增。31%的消费者表示,与AI助手的互动让自己对品牌更加忠诚。但另一方面,有30%的消费者已经因为品牌使用AI的方式而背弃了曾经忠诚的品牌。在Z世代中,这个比例高达45%。
两个数字几乎相等,但方向完全相反。
这说明什么?说明“用不用AI”根本不是问题的答案。消费者甚至不在意“多用一点”或“少用一点”,他们真正在意的是AI能帮我、记住我、替我做事,但别让我失去控制权。
用对了,AI是忠诚度的放大器;用错了,它就是流失的加速器——而且加速得比过去任何一次营销失误都快,因为AI让“换一个品牌”这件事变得史无前例的容易。
报告把AI时代的忠诚度概括为一个公式:赢得信任+人为掌控+自主行动=忠诚度。
拆开来看,35%的消费者更信赖AI推荐而非亲友;56%的消费者希望在必要时能够撤销AI的决策;31%的消费者经常依赖AI来决定购买什么。
放在出海的语境下,这意味着不能再沿用“烧钱买量+折扣转化”的惯性打法去撬动海外市场。SAP大中华地区客户体验解决方案负责人闵勇表示,“海外消费者的信任建立路径更长、更依赖长期积累,而AI正在成为他们筛选品牌的第一道关卡。也就是说,你的品牌能不能进AI的推荐池,比你的广告能不能进消费者的信息流,更加重要。”
随着AI融入日常购买旅程,客户正在决定哪些品牌有资格引导、推荐并越来越频繁地代表他们采取行动。SAP的研究表明,消费者重视便捷性和自主性,但不能以牺牲透明度或掌控权为代价。下一代品牌忠诚度,只属于那些能够提前洞察消费者需求、减少决策阻力,并在提供相关价值同时,让消费者始终保持知情权与选择权的品牌。

谁在领跑,谁在掉队

忠诚度的变化不是均匀发生的。拆开行业、地区、代际三个维度看,差异显著。
先看行业。服装与时尚行业以43%领跑,消费品行业42%紧随其后,美妆与护肤35%位列第三。不过,这三种品类的忠诚度整体都有下滑,而其他品类如外卖配送则从24%升至28%,娱乐从24%升至26%。这说明忠诚度不再集中于少数品类,品牌面临的竞争边界正在模糊。
再看地区。2026年美国以71%的总体忠诚度位居首位,英国69%,中国香港68%,德国65%垫底。各市场水平相对稳定,但报告特别提到,对比2025年美国的忠诚度略有下滑,英国从67%上升至69%,说明不同地区内部仍有小幅波动。
最值得关注的是代际差异。婴儿潮一代(61-79岁)更看重基础体验,59%因销售优质产品与服务而更加忠诚,51%因卓越客户服务而忠诚。X世代(45-60岁)看重信任与可靠,27%曾因可持续发展实践而更换品牌,23%曾因AI实践更胜一筹而更换品牌。千禧一代(29-44岁)中46%曾纯粹因为产品热门而购买,15%对使用AI优化购物体验的品牌更加忠诚。Z世代(16-28岁)中45%曾因AI实践更胜一筹而更换品牌,44%愿意信任AI助手为自己代购产品。
把这三组数据放在一起看结论很清楚,对于出海品牌而言,针对不同品类、不同市场、不同人群,需要执行差异化的忠诚度策略,而不是一套全球通投的会员体系。
比如在欧洲市场,X世代和婴儿潮一代仍是消费主力,基础体验和信任积累比花哨的AI玩法更重要;而在一些新兴市场,Z世代占比更高,他们对AI体验的容错率反而更低。
报告还揭示了一个容易被忽视的事实,56%的消费者对特定产品的忠诚度高于对品牌整体的忠诚度。这意味着,出海品牌不能只靠“品牌故事”和“折扣补贴”打天下,产品本身的竞争力仍是忠诚度的根基。

出海品牌如何赢得“AI时代的忠诚”

增长逻辑变了,破局思路也得跟着变。
报告给出了两组对照数据。忠诚度的构建因素中影响最大的依次是优质产品占62%、值得信赖的品牌声誉占42%、线上线下一体化的流畅体验占31%、无摩擦的购物流程占29%、令人难忘的个性化体验占23%。而忠诚度的破坏因素中,产品质量下滑(45%)、价格上涨(40%)和客户服务体验不佳(36%)排在前三位。
这组数据背后指向一个判断,在保证产品质量的前提下,单点优化已触及天花板,下一阶段的竞争,将是体系对体系的竞争。品牌越早拥有体系化的忠诚度管理能力,就越有可能穿越周期。
至于体系化能力具体怎么建设?报告给出了三个方向。
首先,用AI消除“认知摩擦”,而不是简单叠加AI交互。消费者通过AI获得的核心价值很具体,包括快速获得建议(25%)、帮助找到合适的产品(24%)、高效解决问题(19%)、购物体验更加顺畅(18%)、推荐更加客观真实(16%)。
可见,不要在本已顺畅的体验上,额外叠加一层AI交互。如果客户用完之后觉得“这帮我省去了不少麻烦”,说明找对了;如果他觉得“我还得跟AI多说两句话”,说明你在给他添堵。
其次,先“了解用户”,再追求“个性化”。消费者更希望AI成为他们的助手,需要它记住过往购买与订单历史(32%)、经常购买的产品(29%)、忠诚度积分与奖励(29%)、配送偏好(27%)、客服沟通历史记录(27%)。
进一步看,这里没有一项是“预测我还没说出口的需求”。反而更多的是希望AI记住我每月都会来买一次,你别再问我需不需要;我习惯周四的上午收货,你别再让我勾选一次。
听起来简单,做起来难。因为在绝大多数企业里,购买记录在一套系统,配送偏好在另一套系统,营销团队想查还得跨部门跨系统操作。在品牌这边,这段关系被拆在十几套互不相通的系统里,可能是为了方便管理;但在客户眼里,他和品牌的交易关系是一整段,对应的配送、售后体验也是一整段。这就要求出海品牌打通ERP数据与客户数据,为AI助手提供关键的背景信息,让客户在产品评估与发现阶段便建立品牌信任。
最后,稳定的“交付”,胜过千百次营销。这里可以看一个中国出海品牌的案例。致欧家居目前产品远销60多个国家和地区。在出海规模持续扩大的过程中,致欧家居逐渐意识到订单履约、库存协同、退货管理这些“后端能力”的重要性,某种程度上,这种“后端能力”甚至直接决定了前端消费者体验的稳定性。
在SAP服务与支持专家的助力下,致欧家居借助SAP IBP落地的智能算法实现了端到端协作流程的标准化,将全球400多家供应商与致欧融为一体,生产计划周期降低了50%,订单满足率提升到96%。
这个案例的价值不在于技术本身,而在于它回答了一个出海品牌最根本的问题,如何准时准点、保质保量的送到消费者手里。致欧家居96%的订单满足率,本质上就是品牌对消费者的一种“记住”——约好什么时候到,就什么时候到,网页介绍的是什么质量,就是什么质量。这种能稳定兑现的承诺,远超过任何一句营销话术。
换句话说,品牌的忠诚度不是被营销话术说出来的,是被一个个如期而至的包裹堆出来的。

总结

31%因AI更忠诚,30%因AI而离开。
这两个数字并不矛盾。它们是同一件事的两面,AI既能建立忠诚,也能摧毁忠诚,区别只在于你怎么用它。
中国品牌出海的下半场,将不再是品牌与品牌的竞争,而是信任体系与信任体系的竞争。上半场比的是谁能更快把货卖出去——流量、价格、渠道,这些能力中国品牌已经练到了“世界级”。下半场要比的是,卖出去之后,还有多少人愿意第二次、第三次回来复购。
那些率先完成这一信任跃迁的品牌,会在新一轮全球化竞争中占据先机。
SAP全球消费行业进入市场负责人Michelle Grant在报告中总结了一句话,值得所有出海品牌记住,“折扣能够影响购物行为,却无法建立长久的客户忠诚度。真正让客户留下来的,是始终如一的品牌体验、价值观的深度契合,以及那种由衷的归属感与情感联结。”

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