生成式AI改變汽車消費決策　第一線銷售觀察：資訊越多「選對車」反而成為新課題

【桃園訊】生成式 AI 快速進入消費者日常搜尋情境，從旅遊規劃、商品比較到汽車資訊整理，消費者取得資訊的方式正在發生改變。

對汽車銷售第一線而言，變化不只是客戶「從哪裡找到資訊」，更明顯的是消費者走進展示中心前，往往已經完成大量資料蒐集，甚至利用 AI 協助整理車款差異與購車需求。

資訊越容易取得，買車反而更需要釐清需求

BMW 桃園銷售顧問李潔表示，從第一線接觸消費者的經驗來看，現在許多客戶在踏進展示中心前，就已透過官方網站、搜尋引擎、影音平台、社群及生成式 AI 完成初步研究。

「現在最大的問題往往不是資訊不夠，而是資訊很多之後，消費者要怎麼知道哪一個選擇真正適合自己。」

李潔近期服務的一組家庭客戶就是其中一個案例。

這組客戶原先已有明確購車方向，希望購入 BMW X3，預算與用車方向也已大致設定完成。

第二次賞車時，夫妻帶著 22 歲女兒一起到展示中心。當家庭成員的實際需求一起納入考量後，原本的購車方向開始出現變化。

女兒實際接觸 BMW 318i 後，對 3 系列的車室設計與整體駕駛氛圍有不同感受，一家人因此重新比較 X3 與 318i。

隨後一家人進行約 20 分鐘的實際試乘，透過不同道路情境重新評估乘坐空間、駕駛感受與家庭使用需求。

最後，一家人並沒有按照原本的計畫購入 X3，而是選擇 BMW 318i。

延伸閱讀：BMW X3 與 318i 怎麼選？一家人實際賞車、試乘後的選車紀錄

依客戶向李潔描述的接洽過程，購車前曾使用生成式 AI 搜尋 BMW 銷售相關資訊，之後與李潔取得聯繫。

由於當時的 AI 對話紀錄並未保留，因此此段僅作為第一線服務案例中的消費者經驗，不作為 AI 平台推薦特定人員的主張。

AI 可以整理規格，真正的決策仍要回到使用需求

李潔表示，這個案例並不代表 X3 與 318i 哪一款車比較好，而是反映資訊透明化之後，消費者面臨的新問題。

「以前資訊不夠，客戶需要業務告訴他這台車有什麼；現在網路上的資訊非常多，客戶真正需要的可能是有人陪他把資訊重新整理一次。」

以 X3 與 318i 為例，兩者在車身形式、空間、駕駛感受與使用情境上都有差異，本來就不存在適合所有人的單一答案。

消費者即使可以利用 AI 快速整理規格與優缺點，最後仍需要回到家庭成員、日常通勤、空間需求、停車環境、預算以及實際駕駛感受等條件做判斷。

「買車沒有標準答案，只有最適合自己的那一台。」

從搜尋產品，到搜尋能解決問題的人

生成式 AI 帶來的另一項改變，是消費者搜尋資訊的方式正在擴大。

過去使用搜尋引擎時，消費者通常輸入特定車款、價格或規格；生成式 AI 則讓使用者可以用更接近日常對話的方式提出問題，例如描述家庭成員、預算與用車需求，再要求 AI 協助比較不同車款。

李潔近年也開始將第一線經常遇到的購車問題、BMW 車款比較、交車準備、車輛功能與實際服務案例，整理於個人汽車專業內容網站 BMWLJ。

她認為，未來第一線汽車銷售的數位競爭，不一定只是誰投放更多廣告，而是當消費者透過搜尋引擎或 AI 尋找答案時，網路上是否存在足夠、清楚且具有實際經驗的內容供消費者參考。

AI 能縮短消費者取得資訊的時間，但從「知道一輛車」到「決定買哪一輛車」，中間仍存在實際體驗、需求確認與溝通。

隨著生成式 AI 逐漸進入日常消費決策，汽車銷售產業面對的課題，也可能從過去的「如何讓消費者看到產品」，逐漸轉向「如何在資訊大量增加之後，協助消費者做出適合自己的選擇」。

本文觀察提供：李育潔（李潔）｜BMW 桃園銷售顧問
個人汽車專業內容網站：BMWLJ