#INTRO

随着我们步入代理式商业（Agentic Commerce）时代，触达用户的触点已不再局限于某一个单纯的网购商城。用户会先向外部的AI发起提问，也会在我们公司的渠道内咨询AI。有时，他们甚至会试图把在我们商城里产生的消费困惑带到外部的产品或服务中去寻找解决方案。

如果以我们的品牌和渠道为准来观察这个趋势，可以将其划分为三种AI Agent（AI智能体）。在AWS(Amazon Web Services)举办的AI & Data Innovation Day活动上，主办方使用了“Incoming agent”、“On-site agent”以及“Outgoing agent”这三个术语来定义它们。

首先，Incoming Agent是用户在进入我们渠道之前接触到的外部AI，如ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity等。这些外部AI在回答用户的提问时推荐了我们的品牌、产品或内容，并将其引导至我们的官方网购商城。现在的用户不再只是在搜索框中输入单一的关键词，而是会先向AI提问，比如：“推荐一款适合敏感肌的好用面霜”“告诉我哪款产品适合视黄醇入门者使用”“我的皮肤有色斑，哪款气垫比较好？”，然后顺着AI给出的答案去发现品牌。这也是近几年许多人开始关注GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）的原因。

On-site Agent则是用户在我们的官方商城或品牌渠道内遇到的、属于我们自己的智能体，AI美妆顾问AMORE CHAT便属于这一类。当用户在我们的渠道内询问“这适合我的皮肤吗？”“这两个当中哪个更好？”“这款产品可以和那款一起用吗？”“优惠券为什么用不了？”时，On-site Agent随时随地都在帮助用户进行探索并做出决定。同时，On-site Agent也是我们能够最清晰地观察用户提问与语境的地方。在这里，我们能够直接倾听用户在自营渠道内究竟在纠结什么、在哪里犹豫不决，从而收集到非常珍贵的专属数据。

最后，Outgoing Agent是一种起到连接作用的智能体。当来到官方商城的用户的需求无法在我们现有的商品或渠道内得到解决时，它会帮用户引向外部的选项。举个例子，如果用户询问了可以和我们的产品搭配使用的他牌产品、皮肤科医美及护理方法、或是与妆容相配的时尚单品等外部产品或服务，我们的智能体就可以作为满足用户更广泛需求的拓展触点，为用户提供外部的信息和选择。

今天，在这三种智能体中，我想为大家介绍搭载在爱茉莉网络商城AMORE MALL的On-site Agent——AI美妆顾问“AMORE CHAT”上的真实用户心声。

洞察AI美妆顾问“AMORE CHAT”与用户的对话

AI美妆顾问“AMORE CHAT”是一款直接与用户进行对话的美妆智能体。目前，它已应用于AMORE MALL的首页、个人中心（My Page）以及客服中心，全程陪伴用户的美妆之旅，承担着皮肤诊断、定制化推荐、产品咨询以及客服问题解答等职责。

想要运营好这项服务，最重要的就是要全面、深入、准确地了解用户的提问。只有这样才能提供更好的解答，并自然地融入到用户的美妆旅程中。用户的提问有时非常宽泛模糊，有时又极其具体。如果仔细拆解这些具体的问题，就能清晰地看出他们正在哪款产品前犹豫不决，有着怎样的皮肤困扰，又在拿哪些品牌和产品进行对比。下面，我们就来一起看看对最近三个月内使用过“AMORE CHAT”的1.5万名用户的真实提问进行分析后的结果。

在此之前：了解AMORE CHAT的核心用户特征

在分析提问内容之前，我们首先是了解了用户的特征。考虑到这是一款对话式聊天机器人，其交互界面的特性曾让我们预测年轻受众会更多，但实际的年龄和性别分布却与AMORE MALL的整体用户分布几乎完全一致。这意味着，即使未来将AI美妆顾问AMORE CHAT服务拓展到其他D2C(Direct to Customer)网站或品牌渠道，大概率也不会凭空产生一个独立的全新用户群，而是该渠道原有的核心用户群会直接成为“AMORE CHAT”的用户。

分析用户的核心提问：①主要类目

如果将AMORE CHAT收到的用户提问按意图划分，占比最高的是“根据皮肤类型和困扰询问产品适用性”。用户倾向于以自己的皮肤状态为准来确认某款特定产品是否可以使用。排名第二的是“产品对比提问与推荐请求”，这表明用户并不满足于仅仅获取产品信息，而是希望获得帮助，从而选择适合自己情况的产品。

虽然诸如订单/支付、配送/自提、价格/折扣/优惠等与电商运营相关的提问也紧随其后，但从占比来看，关于皮肤类型/适用性以及对比/推荐的提问要明显多得多。这说明，用户不仅期待从AMORE CHAT获得简单的FAQ（常见问题）式回答，更期待它能结合自己的皮肤状态和购买思路，对产品进行针对性的重新解读。以下是根据意图分类整理的用户真实提问信息表：

分析用户的核心提问：②皮肤困扰

在用户提及的皮肤困扰关键词中，“干燥”和“缺水”等与皮肤基础状态相关的困扰占据了很高的比例。与此同时，“色斑/瑕疵/色素”、“暗沉/肤色”、“皱纹/弹性”等与皮肤抗衰老管理相关的困扰也位居前列。考虑到 AMORE CHAT 40多岁女性用户占比较高，这一分布与用户群体的特征非常契合。

此外，“敏感/刺激”、“受损/痘痘”、“出油/油性”、“毛孔”等困扰也同步出现。用户在寻找产品时，往往不会只带着单一的皮肤问题，而是基于复合型的前提来提问，比如“既干燥又敏感”，或者“既有弹性困扰又同时在意色斑”。因此，我们必须理解用户皮肤困扰的组合模式，并懂得如何针对这些组合提出相应的产品和护肤步骤建议。

分析用户的核心提问：③按产品种类划分的咨询

从产品种类的咨询分布来看，“面霜/乳液”和“防晒霜”占据了最高的比例。紧随其后的是“精华液/精华露”、“柔肤水/爽肤水”、“气垫/隔离”以及“洁面”产品。这表明用户的提问高度集中在与日常基础护肤流程密切相关的产品群上。

特别是“面霜/乳液”、“防晒霜”、“精华液/精华露”这几类产品，其选择标准往往会根据个人的皮肤困扰和使用场景发生变化。用户不只是在确认产品属于哪个大分类，而是以自己的皮肤状态、季节、使用感以及现有的护肤习惯为依据，来询问哪款产品更适合自己。“气垫/隔离”的咨询也占有一定比例，这证实了不仅在护肤领域，在彩妆产品中，用户同样会结合色号、使用感以及与现有产品的对比，来提出一系列的对比问题。

分析用户的核心提问：④成分咨询

在核心成分关键词中，“视黄醇”占据了最高的比例。接下来依次是“维生素C”、“积雪草/Cica”、“胶原蛋白”、“神经酰胺”以及“透明质酸”。这表明用户不再仅仅通过品牌或品类来探索产品，而是开始以特定成分为准来确认其功效和使用的可行性。

尤其是“视黄醇”和“维生素C”，它们是直接对应皱纹/弹性、色斑/瑕疵/色素、暗沉/肤色等核心皮肤困扰的成分。同时，由于存在初次使用时的刺激性、使用顺序以及是否可以叠加使用等问题，这些成分也是用户很难独自做出判断的领域。而“积雪草/Cica”、“神经酰胺”、“透明质酸”被频繁提及，则反映出用户对敏感/刺激、屏障修护、保湿等困扰的关注已经延伸到了成分层面的提问中。

分析用户的核心提问：⑤咨询品牌

从各品牌的提问类型来看，绝大多数品牌中关于“产品推荐”和“皮肤困扰”的提问都占有极高的比例。这表明即使在特定的品牌内部，用户也会根据自身的皮肤状态或购买目的来询问选择哪款产品更好。

不过，不同品牌之间突出的提问类型还是存在着差异的。“赫妍”和“艾丝珀”在色号/颜色方面的提问相对较高，表现出很强的底妆选择语境。“艾诺碧”在成分和护肤步骤方面的提问则更为突出。“AESTURA”由于同时出现了皮肤困扰、成分以及护肤步骤的提问，体现出用户对敏感肌与屏障护理的关注度较高。“悦诗风吟”、“韩律”和“兰芝”在推荐和皮肤困扰方面的提问比重相对较高，从而可以知道，用户在这几个品牌中寻找符合自身困扰的产品的趋势非常明显。

如何应用这些结果？

①包含GEO在内，作为品牌内容的出发点

到目前为止分析的用户提问表明，AMORE CHAT并不仅仅停留在为了应对用户而存在的On-site Agent层面上。在AMORE CHAT的内部，用户有着怎样的皮肤困扰、在哪些产品群的选择上遇到了困难、对哪些成分和使用方法感到好奇、以及不同品牌下高频引发了何种语境的提问，都在以真实的对话数据形式不断沉淀。这些数据不仅是对用户需求的后置性解读，更指明了我们未来应当准备何种内容的线索。

此外，从GEO的角度来看，这也是一个至关重要的出发点。在筹备GEO时，我们往往会去想象用户会向外部AI提出怎样的问题。然而，如果能参考并分析留在On-site Agent里的提问，我们就能基于真实的客观数据做准备，避免凭空想象。用户在我们渠道内提出的问题极有可能会以相似的形式抛给ChatGPT或Gemini等外部AI。因此我认为，AMORE CHATt的提问数据可以作为GEO内容的绝佳原材料——通过提前深入分析应当针对哪些品牌和产品准备何种内容，以及需要提供怎样的对比、推荐、使用方法和成分说明，从而推动外部AI更准确地理解并推荐我们的品牌和产品。

②强化个人化的CRM服务

另一个具有拓展可行性的领域是超个人化CRM(Customer Relationship Management)。如果说过去的CRM主要从用户的购买记录、购物车、点击行为等“做了什么”出发，那AMORE CHAT则能让我们看到用户“现在正在因什么而困扰和提问”。无论是用户正在进行产品间的对比、在担心皮肤的适用性、在深陷色号或颜色的选择困难、还是因为优惠券及配送条件而推迟决策，这些信号全部可以从提问中被读取出来。这意味着，在年龄、性别、购买品类的基础之上，我们能够根据用户当前的意图和困扰阶段，对其进行更精细的分类与解读。

从这个角度来看，AMORE CHAT的对话可以彻底改变CRM消息的触发原点。即便是对同一款产品表现出兴趣的用户，有人在担心成分和刺激性，有人在确认价格和优惠，还有人则想知道它与现有产品的差异。因此，基于AMORE CHAT的CRM将不再是向所有用户发送相同促销信息的传统“一刀切”方式，而是能够升级为一种超个人化的模式，即根据用户留下的真实提问和语境，去无缝连接更为合适的信息、内容、优惠和购买支持。

#OUTRO

代理式商业时代的品牌与消费者的每一个触点都可以串联成一个完整的循环。消费者通过外部AI发现我们的品牌，在我们的渠道内部与AMORE CHAT展开对话，分享自己的肌肤困扰与购买时顾虑。这些对话又会反过来成为优化品牌内容、产品详情页及客户咨询的重要素材。而经过不断完善的内容则能成为让我们的品牌在外部AI平台上被更准确识别和推荐的重要基础。当消费者的需求在我们的网络商城内部无法完全闭环时，这里还将开启一条通往外部商品、服务及合作伙伴体验的全新拓展之路。

今天，在这场循环的核心地带，我们分享了直面并倾听用户声音的触点——AMORE CHAT的分析结果。与其说这次分析是对用户提问进行了严谨的学术性研究，不如说它只是对目前AMORE CHAT沉淀的对话主要趋势进行了一次概览。即便如此，看到并理解用户究竟在用怎样的词汇提问、有着怎样的皮肤困扰、在询问怎样的产品特性、以及各品牌下在重复着怎样的咨询，依然是一次妙趣横生的体验，希望本期内容能为大家提供一份有价值的参考。