品牌需以全通路數據掌握顧客意圖，打造 Agentic 商務時代的即時決策成長引擎
【台灣，台北－2026 年 6 月 17 日】當 AI 從回答問題走向自主執行，並深入消費者的搜尋、比較、推薦與下單流程，零售品牌面對的挑戰已不只是吸引注意，而是在 AI Agent 參與決策的過程中，持續被看見、被理解、被選擇。Appier 觀察，Agentic 商務正在改寫消費者旅程；品牌需透過 Agentic AI 系統、全通路數據與即時決策能力，掌握顧客意圖，並在高速變動的市場中建立可持續成長的競爭力，搶佔明日零售（Retail Tomorrow）先機。
從搜尋到 Agent 代購：消費者旅程走向「混合路徑」
Appier 個人化雲與數據雲產品副總張智翔（Gordon Chang）指出，AI 搜尋與 AI Agent 正在改變消費者探索產品的起點。過去消費者多從搜尋引擎開始，經由廣告、品牌官網到完成結帳，品牌仍能掌握流量、會員數據與顧客關係；如今，消費者不再只是搜尋「我要買什麼」，而是直接向 AI 提出「我要完成什麼任務」。AI 會依個人情境、預算與偏好整理建議，消費者再回到品牌官網或門市確認並完成購買。這種「混合路徑」使探索、確認與轉換分散在不同觸點，品牌必須在每個關鍵時刻被看見、被理解、被選擇。
McKinsey 調查指出，已有 50% 消費者在購物旅程中使用 AI 搜尋，其中 44% 將 AI 視為首選資訊來源，高於傳統搜尋的 31%；Morgan Stanley Research 則預估，Agentic 銷售路徑在 2026 年約占 1%，五年內可能成長至 10% 至 20%。當 AI Agent 逐漸接手比價、分析與下單，若消費者未回到品牌自有通路，品牌將難以取得新的第一方行為資料，也可能失去再行銷機會。因此，品牌需及早累積可自主運用的第一方數據與顧客意圖洞察，才能在未來可見訊號減少時，仍辨識顧客、預測需求；同時，也需讓 Agent 讀得懂品牌、商品與服務價值。
品牌行銷進入「雙策略」時代
面對 Agentic 商務驅動的「混合路徑」，Appier 建議品牌採取「雙策略」：一方面以故事、視覺與品牌認同打動感性消費者；另一方面，也要以結構化數據、多元標籤、情境 FAQ、商品規格、庫存、評價與轉換訊號，回應理性 AI Agent 的決策邏輯，進而被理解與推薦。
隨著行銷邏輯從「注意力經濟」走向「意圖經濟」，數據會比過去更加重要。品牌不只要優化給「人」看的內容，也要根據數據回饋，優化能讓「Agent」買單的內容。面對消費者決策流程從 7 至 14 天壓縮到 1 小時至 3 天，品牌不能只是「擁有數據」，更要即時將第一方數據轉化為決策與營收，避免因數據延遲錯失訂單。
數據複利，是品牌長期成長的關鍵
品牌顧問汪志謙亦指出，AI 時代的品牌競爭不能只靠流量與促銷，而必須回到對消費者動機的深度理解。其中，「數據複利」是品牌掌握消費者為何購買、正在買什麼、未來該推什麼與讓他看見什麼的關鍵，也正是 AI 能發揮價值之處。當數據愈來愈珍貴，品牌需即時把洞察轉化為決策；行銷團隊則可將複雜分析交給 Agent，把更多時間投入打造品牌溫度與長期價值。
個人化、LTV 與數據整合為零售三大挑戰
Appier 調查，零售產業行銷團隊最常面臨三大挑戰依序為：個人化內容做不出來、會員回購與 LTV 難以提升，以及線上線下數據打不通。許多品牌雖已導入 CRM 或 CDP，但若官網、App、LINE、POS、電商平台與門市資料仍分散於不同系統，行銷團隊仍需反覆整理資料、仰賴跨部門溝通，難以真正啟動即時個人化行銷。
Appier Agentic AI 系統的關鍵不只是自動化，而是建立一站式資料架構，讓品牌能全盤擁有、即時可用並自主運用顧客資料。其多個 Agent 建立於顧客數據平台、行銷自動化平台與對話式平台的共享資料架構上，能串接跨平台數據，協助品牌在同一個 AI 大腦中，從受眾分析、顧客與通路旅程規劃、預算與成效預估、個人化創意製作到 A/B 測試優化快速完成。
Appier 亦透過 Data Quality Booster 強化資料品質，將雜亂的技術欄位轉換為行銷人與 AI 都能理解的語言，降低資料誤判與 AI 幻覺風險。行銷團隊不必反覆依賴 IT 撈取資料，也能透過自然語言提出問題與目標，快速建立分眾並啟動行銷旅程。
Agentic AI 的價值：即時學習、即時記憶、即時行動
Appier 認為，真正能創造商業價值的 Agentic AI 系統，必須具備「即時學習、即時記憶、即時行動」三項能力：即時理解顧客在各觸點的意圖，共享並記住顧客輪廓、銷售數據、歷史成效與品牌知識，並預測顧客行為，自主觸發最合適的行銷行動。
在個人化內容方面，品牌可透過 AI 找出高潛力受眾，結合站外興趣、歷史成效、品牌調性與通路格式，自動生成更貼近顧客意圖的文案、圖片與行銷旅程；在提升會員 LTV 方面，對話式 AI 店長則能承接商品搜尋、需求推薦、產品詢問與結帳引導，並將互動行為轉化為再行銷訊號。
Appier 建議，零售品牌邁向 Agentic 商務應打通線上線下數據、建立專業即時決策能力，並保留有溫度的服務。讓 Agent 負責即時、重複與高意圖互動，行銷團隊才能更專注於品牌創意、顧客關係與高風險情境處理，將每一次顧客互動轉化為可累積的品牌複利與商業成長。
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關於 Appier
Appier（TSE：4180）是一家 AI 原生的 Agentic AI 即服務（AaaS）公司，透過最先進的廣告科技（AdTech）與行銷科技（MarTech）解決方案，協助企業制定更明確的商業決策。創立於 2012 年，Appier 秉持 Making AI Easy by Making Software Intelligent 的願景，致力透過旗下的廣告雲（Ad Cloud）、個人化雲（Personalization Cloud) 及數據雲（Data Cloud）解決方案，幫助企業將 AI 轉化為可衡量的投資報酬。Appier 目前在亞太、美國與 EMEA 地區設有 17 個據點，並於東京證券交易所 Prime 板上市。欲了解更多資訊請參閱 www.appier.com。欲了解更多投資人關係資訊，請造訪 ir.appier.com/en。
