全球DTC电商市场规模已突破1.5万亿美元，年增长率保持在15%以上，远高于传统零售业增速(DTC e-commerce sales worldwide 2021-2025)。与此同时，用户的购物行为变得日益复杂。多屏互动、社交媒介种草、碎片化决策路径、移动优先体验等趋势，使得“购物旅程”不再是线性的流程，而是一个充满变数与分叉的动态生态系统。

AI正以突破性的能力，赋能DTC品牌重构用户购物旅程分析。无论是自动化数据采集与整合、用户行为预测、个性化推荐，还是自动化洞察生成与决策支持，AI都在推动“洞察-行动-反馈”闭环的全面智能化。这不仅提升了分析效率和深度，更让DTC品牌能够以数据驱动为核心，持续优化用户体验，释放增长潜力。

本文将系统梳理DTC用户购物旅程的定义与关键节点，剖析AI如何在各环节赋能分析与运营，并通过海外头部品牌的案例，展望AI驱动下的未来趋势与实操方法论。对于正处在数字化转型与国际化扩张中的DTC品牌而言，洞悉并掌控用户购物旅程，已成为赢得市场的关键竞争力。

一、用户购物旅程的定义与全景

在DTC电商领域，用户购物旅程（Customer Journey）指的是消费者从首次接触品牌到最终购买以及后续复购、忠诚与流失的全过程。这一过程，早已不再是传统的“认知-考虑-购买”单一线性路径，而是受多元触点、碎片化媒介和个体差异驱动的动态系统。2025年，全球平均每个线上消费者在完成一次购买前，至少会经过8次以上的品牌接触点，包括搜索引擎、社交媒体、UGC内容、电子邮件、移动App、线下体验店等。（数据来源引用Forrester）

1、用户购物旅程通常可拆解为五大阶段：

• 认知（Awareness）：用户首次接触品牌或产品，可能来自社交推荐、KOL内容、广告等。
• 兴趣（Interest）：用户主动浏览品牌内容、关注社交账号、加入邮件列表等，表现出初步兴趣。
• 意向（Consideration）：用户对比商品、查阅测评、加入购物车、参与促销活动，进入决策准备期。
• 购买（Purchase）：完成结账并支付，成为品牌客户。
• 复购/忠诚（Loyalty/Advocacy）：用户再次购买、参与会员计划、主动分享并推荐品牌，形成口碑循环。

每一阶段都伴随着独特的心理需求和行为特征。例如，某头部品牌会在其会员体系中，通过App推送定制化内容和提前发售权利，极大提升了兴趣与意向阶段的互动深度；

2、多触点与跨渠道体验的必然性

购物旅程的复杂性，根植于现代消费者的行为习惯。数据显示，80%的DTC用户会在移动端完成浏览，但最终购买动作有30%发生在桌面端或线下体验空间。此外，社交媒体和内容平台成为“兴趣-意向”转化的关键场域，品牌与用户的每一次互动，都是旅程地图上的重要节点。

3、全景地图的作用

品牌普遍采用“Customer Journey Map”工具，对用户在各渠道、各阶段的触点与情感进行可视化梳理。以Glossier为例，其团队会定期复盘“内容种草-社区互动-产品试用-分享晒单-会员推荐”全流程，确保每一步都有清晰的运营目标与数据度量。

💡 洞察启示：旅程地图不仅帮助品牌聚焦关键节点，更为后续的数据分析与AI赋能提供结构化基础。只有精准还原用户的真实路径，才能在智能化运营中实现高效定制与动态优化。

二、关键节点拆解及用户行为特征

用户购物旅程的每个节点都承载着独特的行为模式和心理动因。精准拆解这些关键节点，有助于品牌识别增长瓶颈、制定更具针对性的运营策略。DTC品牌80%以上的转化率优化机会都集中在旅程关键节点的体验提升与数据洞察。

1、首次触达（Awareness）

这一节点通常由社交广告、KOL内容、SEO等驱动。用户往往带着“发现”的心态，碎片化地浏览信息。像Glossier这样的美妆品牌，擅长借助用户UGC内容和社交裂变，让首次触达既自然又高频，有效建立品牌初印象。

用户特征：好奇、低信任、信息接收被动。

常见数据指标：曝光量、点击率、品牌搜索量。

2、内容交互（Interest）

当用户进入兴趣阶段，会主动浏览产品详情、评测内容、品牌故事，甚至参与在线互动。Nike通过其App为不同兴趣标签的会员推送定制内容，增强用户参与感，提高后续转化概率。

用户特征：主动探索、期望获得价值、对比心理初现。

常见数据指标：页面停留时长、互动率、内容分享量。

3、加入购物车（Consideration）

此阶段用户已初步产生购买意向，会对比价格、查找优惠、考量物流与退换政策。在购物车环节强化环保与舒适卖点，减少用户犹豫，提升“从意向到下单”的转化率。

用户特征：理性评估、价格敏感、需求明确。

常见数据指标：加购率、优惠券领取率、放弃购物车率。

4、结账和支付（Purchase）

这是最关键的转化节点。研究显示，全球DTC电商平均购物车放弃率高达69.99%，主要由于流程繁琐、隐藏费用或支付不便，Shopify也指出通过一键支付、灵活物流选项等优化，大幅提升支付转化。

用户特征：高期望、低容忍、追求便捷。

常见数据指标：转化率、支付成功率、结账时长。

图为某初创时尚品牌进入欧洲市场时针对弃购用户的调研

5、售后、复购与流失（Loyalty/Advocacy）

完成购买后，用户进入复购与忠诚阶段。L’Oréal利用AI分析用户复购周期和产品偏好，精准推送补货提醒或个性化推荐，激励复购与会员升级。此时的用户更可能成为品牌传播者——分享体验、参与社区、撬动新一轮转化。

用户特征：信任、归属感、期望持续价值。

常见数据指标：复购率、NPS（净推荐值）、用户生命周期价值（LTV）。

三、购物旅程分析的重要性与挑战

购物旅程分析一直是DTC品牌增长战略的底层驱动力。深入洞察用户在每个节点的行为和心理，不仅能优化转化率、提升复购率，还能显著延长用户生命周期价值（LTV）。根据Ptengine合作近100家DTC品牌发现，通过精细化旅程分析后，平均转化率提升了40%，而高效的数据驱动旅程优化还能带来高达25%的LTV提升。

1、关键流失点

通过识别流失高发节点与用户痛点，品牌能够精确定位优化焦点，把资源投入到最能提升转化率的环节。例如，所有使用Ptengine的客户优先都会让用户先创建整个的转化漏斗，找出流失最大的环节，转化差，可能不在最后一步，而是在本身走到最后一步的用户就少。

2、个性化体验升级

旅程分析为AI个性化推荐、行为预测等智能运营提供数据基础。头部品牌会根据过往用户行为，进行动态内容推荐，实现了提高购买和多渠道复购率的持续增长。

3、高效资源分配

精准的旅程分析帮助运营团队理清用户价值链，聚焦高潜力人群与关键节点，极大提升投放ROI和运营效率。

4、数据孤岛现象严重

然而，旅程分析的价值在实际工作中，往往因“传统方法”的局限而大打折扣，多渠道数据分散在广告平台、CRM、APP、线下门店等各自系统，难以形成全面用户画像。

5、实时性不足

传统报表和漏斗分析往往依赖批量数据处理，反应滞后，难以支撑即时优化。电商活动期，用户行为变化极快，延迟洞察会导致高额机会成本。

6、行为多样性与洞察深度有限

现代用户旅程非线性、跨终端、个性化极强，传统分析侧重宏观指标和静态分组，难以捕捉微观行为变化和潜在增长机会。

7、人工分析效率瓶颈

数据量的爆炸式增长让人工分析难以应对。仅以一家年GMV超亿美元的DTC品牌为例，日常需处理的用户行为数据已达千万级，人工洞察与反应极易滞后。

以L’Oréal公开报道为例，近年来其大规模应用AI技术于用户数据采集、旅程分析和个性化体验。2024年CEO在Q4财报会议中提到，L’Oréal通过构建AI驱动的数据整合与分析平台，实现了全渠道用户行为一体化跟踪，支持10PB级别的多渠道数据处理，并通过AI模型驱动增长与创新。AI与大数据已成为其优化用户体验、提升复购与留存等关键旅程指标的核心驱动力，成为国际美妆行业AI赋能用户旅程管理的标杆案例。

四、AI赋能购物旅程分析的创新突破

随着AI和数据智能的快速演进，DTC品牌对用户购物旅程的分析和运营正迈向“全链路智能化”新时代。未来，AI将在旅程管理的每一个环节，从数据采集、行为预测到洞察生成和自动化行动，持续提升分析的实时性、个性化与智能闭环能力。

1、全链路智能：闭环优化成为主流

国际领先品牌已开始打造以AI为核心驱动力的旅程“闭环优化”系统，实现“洞察—行动—反馈”的全自动流畅流程。实现每个用户触点的数据实时采集、行为预测、动态内容推荐与自动化营销，显著提升转化和LTV。

未来，AI将让旅程分析从“洞察工具”升级为“智能运营引擎”，数据驱动的即时决策和行动将成为DTC品牌数字化增长的标配。

2、AR/VR、生成式AI等新技术融入旅程

随着AR/VR和生成式AI的普及，购物旅程体验将更加沉浸和个性化。L’Oréal等美妆巨头已率先将虚拟试妆、AI推荐和高度定制化的内容生成，嵌入用户旅程各阶段。用户不再只是被动接收推荐，而是能够在虚拟空间中亲身体验产品、即时获得AI生成的搭配建议，极大缩短从认知到转化的路径。

Shopify也不断迭代其虚拟店铺和增强现实（AR）工具，助力DTC品牌在移动端和社交场景下提供沉浸式体验，从而提升互动和转化。

3、数据隐私、可解释性与合规趋势

AI赋能购物旅程分析的普及，也带来了数据隐私与合规的新挑战。2025年，全球超过80%的DTC品牌将数据合规和AI可解释性视为核心战略：

• 数据最小化与可追踪性成为合规要求，品牌需确保采集、存储和使用数据均符合GDPR、CCPA等国际法规。
• AI模型的公平性与可解释性，将成为用户信任新基石。国际品牌正积极采用可解释AI（XAI）框架，确保关键旅程决策公开、透明、可审计。

4、行业前景：AI驱动的增长引擎

未来，AI将持续推动用户购物旅程管理的深度个性化、智能化和规模化。预计到2028年，全球DTC品牌中超过60%将搭建基于AI的数据运营体系，实现主动洞察、即时优化和闭环增长。行业领军者将以“全链路智能旅程”为核心竞争力，抢占新一轮国际市场高地。

结语

在全AI赋能的时代，用户购物旅程分析已成为DTC品牌驱动增长、提升体验和构建壁垒的关键。核心在于三点：

• 全链路数据驱动：打通跨渠道数据，为AI应用奠定基础。
• 智能旅程运营：AI深度融入各节点，提升转化与复购。
• 敏捷闭环优化：实现“洞察—行动—反馈”的自动化迭代。

未来，DTC的竞争力不在于收集更多数据，而在于用AI把数据转化为智能洞察和高效行动，从而持续响应用户需求，实现长期增长。