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尚普咨询集团出行用具品类年报:智能推荐需求22%售后AI待提速

2026-02-04 09:34:41   来源:尚普咨询集团  浏览量:0

“我不过想买辆能塞进地铁、又能跑40公里的电滑板,结果在旗舰店里翻了俩小时,还是不知道选哪款。”——95后产品经理周航的吐槽,道出了2025年出行用具消费的集体尴尬:货架上“智能”标签贴得满满,真正懂我的推荐却迟迟不来。

尚普咨询集团刚刚发布的《2025年中国出行用具市场洞察报告》给出了精确到小数点的验证——当消费者被问到“你最期待线上出现什么智能服务”时,22%的人把票投给了“智能推荐”,大幅领先智能客服、智能支付等兄弟选项;可另一边,智能售后只占12%,个性化定制更是只有可怜的5%。需求与供给的剪刀差,像一条突然断裂的盲道,让兴致勃勃的买家一脚踩空。

尚普咨询集团出行用具品类年报:智能推荐需求22%售后AI待提速-2025年12月-出行用具-38数据来源:尚普咨询集团《2025年中国出行用具市场洞察报告》

市场机遇:AI“懂我”瞬间,价值千亿

1~10月,出行用具在天猫、京东、抖音三平台累计销售额逼近百亿,年增23%,其中26-35岁、月入5-8万元的年轻白领是绝对金主,贡献近六成消费。他们早已习惯短视频的“猜你喜欢”,自然把同样的期待搬进出行场景:输入身高、通勤公里、预算,系统就该在一秒内吐出“最适配车型+电池容量+折叠尺寸”,而不是甩给我一屏“销量TOP榜”让我自己啃参数。

“谁能先把AI推荐做成‘傻瓜式’,谁就能提前锁定下一波复购。”一位头部品牌电商负责人在私下交流时毫不掩饰兴奋,“我们预计,推荐精准度每提升10%,转化率就能抬升3.2个百分点,这可比砸钱买流量便宜多了。”

挑战:售后机器人成了“背锅侠”

然而,前端推荐的风还没吹起来,后端的雨就先淋了用户一身。报告里另一组数据像一盆冷水:智能售后需求仅占12%,远低于智能推荐的22%。原因?太多消费者被“智能客服”伤过——

“轮胎爆胎,拍照上传,机器人回我‘亲,请确认是否开不了机’,简直鸡同鸭讲。”上海用户阿K翻了个白眼,“最后我还是打车去线下店,才发现他们系统里压根没我的订单。”

维修进度不透明、配件等待时间未知、工单在电话与微信之间来回踢皮球,成为“劝退”复购的三座大山。数据显示,54%的用户愿意把好东西分享给朋友,但28%的“不愿推荐”恰恰因为售后体验一般,22%更是直指售后态度差。换言之,AI在售后环节的不作为,正在把品牌辛苦攒下的NPS(净推荐值)一点点啃掉。

尚普咨询集团出行用具品类年报:智能推荐需求22%售后AI待提速-2025年12月-出行用具-38数据来源:尚普咨询集团《2025年中国出行用具市场洞察报告》

用户痛点:选车像“开盲盒”,修车像“等快递”

“我身高一米九,买辆折叠车结果车把才到腰,骑出去像骑狗。”山东小伙王盖在车友群里发了一张“人车对比图”,引来一片哄笑,却没人笑得出来——身高、体重、臂展、通勤距离、电梯宽度,这些刚性参数平台并非不知道,只是没有一套算法把它们拼成“最适合你”的那一辆。

更糟的是,一旦车子出问题,用户就像掉进黑洞:报修后客服说“已派单”,维修师傅说“没收到”,总部说“需要调货”,三天后件到了,用户却请不了假。报告里,退货与客服满意度分别只有57%和61%,远低于线上流程的65%。“我不是不接受坏,我是不接受不知道它什么时候能好。”王盖的一句话,被尚普分析师反复引用,因为它精准戳中了“信息不透明”的痛点。

解决方案:大模型+智能工单,双轮驱动

面对“推荐”与“售后”两端失衡,尚普咨询在闭门研讨会上给出“一剂猛药”:训练出行用具专属大模型,把选车从“人找货”翻转为“货找人”;同时打通智能工单系统,让维修节点像物流轨迹一样实时推送。

1. 选车大模型:从“标签”到“语义”

过去推荐靠“标签叠加”,用户点过“折叠”,系统就死命推折叠,结果把“想给孩子买童车”的用户也塞进地铁通勤车。大模型介入后,算法先读“语义”——用户搜索“地铁口到公司1.5公里,不想出汗”,系统就能结合天气、地形、预算,直接锁定“10公斤内、助力模式、续航30公里”的电动滑板车,并给出“电梯限宽80cm”的折叠尺寸提醒。报告数据显示,消费者对“轻便易携带”关注度高达21%,居所有功能之首,正是大模型要抓住的核心语义。

尚普咨询集团出行用具品类年报:智能推荐需求22%售后AI待提速-2025年12月-出行用具-38数据来源:尚普咨询集团《2025年中国出行用具市场洞察报告》

2. 售后数字孪生:让“等待”可视化

维修流程被拆成12个节点:报修—派单—技师接单—配件查询—用户确认—配件出库—技师上门—维修开始—维修完成—质检—付费—评价。每个节点写入区块链时间戳,用户端小程序实时同步,预计等待时长按“配件在途公里数+技师历史平均工时”动态计算。实测表明,节点透明可把用户电话催单率从38%压到11%,NPS提升9.4分。

3. 数据飞轮:把每一次吐槽喂给算法

尚普调研发现,46%消费者对促销“非常或比较依赖”,但26%的人会在价格上涨10%时立刻更换品牌。价格敏感与品牌忠诚并存,意味着“体验”才是留存抓手。品牌可将售后对话、社群吐槽、退换理由全部沉淀为标注数据,反向训练大模型,让推荐与售后共用一套“用户情绪词典”。当系统捕捉到“爆胎”“异响”等高频负面词,自动触发“配件寿命预警”推送,在故障发生前完成保养销售,把被动售后变主动关怀。

展望:从“卖车”到“卖里程”,AI重塑商业范式

“未来我们卖的不是整车,而是‘每公里可靠出行’。”某头部新能源出行CEO在年底沟通会上放出豪言。要实现这一点,AI必须把推荐、售后、保养、换电、回收串成一条数据链:推荐决定用户买什么,售后决定用户是否继续买,保养与换电决定全生命周期价值,回收决定二次变现空间。

报告里,国产已占68%市场份额,价格敏感型与性能优先型合计50%,意味着“性价比+体验”仍是国产王牌。谁能用AI把“性价比”做得更极致,谁就能在下一轮竞争中领跑。正如尚普资深分析师李蔚所言:“22%的智能推荐需求只是冰山一角,真正的海底是‘用户不想再动脑’。把脑力活接过来的品牌,才能让消费者把钱包递过去。”

数据来源:尚普咨询集团《2025年中国出行用具市场洞察报告》

故事收尾,周航又一次打开购物App,这次首页弹出的不再是“销量TOP20”,而是一句简洁的提示——“检测到您的通勤路线4.3公里、需搭乘3号线,为您锁定9.8公斤、续航40公里、折叠后厚度仅12cm的××Pro,现在下单,明早地铁口提货。”他愣了两秒,点了“立即结算”。屏幕那端,算法悄悄记下一笔:推荐成功,耗时0.8秒。

从“人找货”到“货找人”,从“黑箱维修”到“节点可视”,AI正在把出行用具行业拽进一个“懂你、惜你、不离你”的新时代。22%的期待只是起跑枪声,真正的终点,是当消费者再也离不开这位“隐形出行管家”的那一刻。谁先抵达,谁就能赢得下一个千亿级赛道的门票。


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