客戶旅程管理新變數是過半 Z 世代先研究再買

BCG 調查：過半年輕消費者先研究再買

波士頓顧問公司（BCG）在 2026 年 6 月 17 日發表的消費者旅程研究指出，超過 50% 的 Z 世代與千禧世代購物旅程以研究為主導。45 歲以上的消費者也有 42% 這樣買東西。

這組數字的重點在年齡分佈。很多人以為「先查再買」是年輕人的習慣。BCG 的數字顯示，45 歲以上也有四成多的旅程走同一條路。

BCG 把這類旅程稱為 research-led journey，也就是由研究主導的旅程。在 BCG 的分類裡，另一端是衝動型購物者。報告同時寫到，有 43% 的消費者明確想在購買前研究並比較選項。

那消費者都去哪裡做研究？BCG 寫得很具體。依品類不同，有在用社群媒體的消費者當中，90% 把社群列為前五大影響觸點之一。報告也點名了大型語言模型應用，例子就是 ChatGPT。

研究型消費者會積極參與品牌自有觸點以外的數位生態，包括社群媒體上的影響者，以及 ChatGPT 這類大型語言模型應用。

換句話說，消費者第一次接觸品牌，常常不在品牌安排的觸點上，而是在 Mobile01 的比較串或 YouTube 開箱影片裡。那品牌的旅程地圖該從哪裡畫起？下一節來看地圖本身的問題。

客戶旅程管理為什麼不能只靠一張靜態地圖？

客戶旅程管理卡關的地方，常在地圖畫完就沒人更新。研究觸點變化快。一張半年前的地圖，可能根本沒有 ChatGPT 與評測站這兩格。

Forrester 在 2026 年出了一份買家指南。主題是旅程管理工具，依據 30 位企業買家的訪談整理。研究機構替這類工具寫採購指南，代表它已經被當成一個採購類別。旅程管理從工作坊產出，變成要持續營運的工作。

前提是，我們不必因此急著買平台。Forrester 把這類工具稱為客戶旅程管理平台。

工具端的說法也在變。客戶體驗分析商 YourCX 在 2026 年 6 月的文章裡寫：

AI 驅動的客戶體驗已經不是實驗，而是經過驗證、能加深顧客互動的槓桿。

這句話出自工具商，立場要打個折扣。但它點出的方向和 BCG 的數字一致：旅程地圖要跟著真實行為更新。

那更新要多頻繁？這沒有標準答案。比較實際的判準是：上次更新之後，消費者常用的研究管道有沒有變？以 BCG 點名的 ChatGPT 為例，如果你的地圖上還沒有這一格，地圖就過期了。

地圖過期還只是第一個問題。就算地圖是新的，有些斷點還是畫不出來。

客戶旅程管理的盲點在部門交接之間

客戶旅程管理最難看到的斷點，落在兩個部門的交接處。旅程地圖工具商 Smaply 舉的例子是：顧客對客服電話評價很高，卻在購買到開始使用之間流失。

這個例子很好懂。客服部門看自己的滿意度，分數漂亮。產品部門看自己的使用數據，也找不到問題。可是顧客就是在中間那段走掉了。

顧客可能給客服電話很高的評價，卻仍然流失，因為從購買到開始使用的那段旅程太痛苦。旅程地圖把各個互動連起來，揭露任何單一團隊從自己的位置都看不到的交接、缺口與摩擦。

以電商為例，交接點通常有三個。第一個是付款成功頁到確認信之間。第二個是出貨通知到收件之間。第三個是收件到第一次使用之間。三段各自有人負責，卻很少有人負責「接起來」這件事。

研究階段的交接更難看見。消費者在評測站看完比較文，才點進官網。行銷部門只看得到那次點擊，看不到前面的比較過程。以 Google Ads 報表為例，上面記下的那次點擊，落在旅程的中段。起點早就過了。

研究階段看不見，不等於量不到。下一節來看 GA4 能做到哪裡。

用 GA4 把研究階段的觸點量出來

GA4 量不到消費者在 ChatGPT 裡的對話，但量得到他從哪裡點進來。把參照來源、路徑探索與 Search Console 查詢接起來，研究階段就能補上一半。

先講限制。品牌看不到消費者在評測站讀了哪幾篇，也看不到他問了 AI 什麼。我們能量的，是他離開研究場域、走進品牌網站的那一刻。

我們的做法分三步。第一步，在 GA4 的流量開發報表篩出參照流量，把評測站、論壇與 AI 工具網域各自標成一組。第二步，用路徑探索看這些人進站後走了哪幾頁。第三步，到 Search Console 看「A 跟 B 比較」「值得買嗎」這類查詢有沒有帶來曝光。

這三步做完，就能回答一個問題：研究過才進站的人，轉換率跟直接從廣告進來的人差多少？BCG 測到數位通路在購買轉化領先傳統媒體 13 個百分點。你自己的網站，有沒有出現類似的落差？

例外在於，依我們的觀察，AI 工具不一定會帶參照資訊。有些流量會落在「直接流量」，看起來像消費者自己打網址。所以直接流量突然變多時，先別急著歸功品牌聲量。

從人物誌到 JTBD：先弄清楚他為什麼買

數據告訴你消費者從哪裡來，訪談才告訴你他為什麼要研究。Koji 的 JTBD 訪談指南把購買動機拆成功能、情感與社交三層工作。

JTBD 是 Jobs to Be Done 的縮寫，意思是消費者「雇用」產品去完成一項工作。訪談工具商 Koji 在 2026 年的指南裡這樣定義三層：

• 功能性工作：顧客實際想完成的任務
• 情感性工作：做這件事時想要的感受
• 社交性工作：希望別人怎麼看自己

放回先研究再買的旅程來看，這三層剛好對應三種研究行為。以買一台筆電為例，功能性工作讓人去查 CPU 與電池規格。情感性工作讓人去看評價，降低買錯的焦慮。社交性工作讓人去看別人怎麼說，確認買了不會被笑。

Koji 建議的開場題很簡單：請受訪者回想上一次開始用這類產品，大概是什麼時候。從具體情節開始問，比問「你重視什麼」更能挖到真話。

B2B 的情況更複雜。B2B 行銷代理商 Revnew 的人物誌指南轉引 Gartner 2026 年的數據：一筆 B2B 交易平均牽涉 11.2 位利害關係人。每個人研究的東西都不一樣，一張人物誌當然不夠用。Revnew 建議問的是：這個人在工作上最睡不著的是什麼事？

消費品牌也有現成的做法。知乎一篇使用者畫像文章把標籤分成基礎屬性與行為屬性兩類。我們的判斷是，這套標籤可以接到 GA4 的事件資料上。

人物誌回答「他是誰」，JTBD 回答「他為什麼買」。兩者都有了，旅程地圖上每一格才填得出東西。

銷波快觀點：顧客在研究階段見過你，你卻不知道

我們最在意的，是旅程最前面那一段。顧客可能已經在 ChatGPT 或 Perplexity 裡見過你，你卻完全不知道。AI 工具正把原本量不到的對話，慢慢轉成可以追蹤的旅程訊號。這是現在最大的行銷盲區。

所以旅程地圖要當活文件看，不是做完就收進資料夾。我們的建議是至少半年更新一次，成長快的團隊每季更新。每次更新都回頭看：從 Awareness 認識、Consideration 考慮、Conversion 轉換，到 Loyalty 忠誠與 Advocacy 推薦，哪一段的觸點變了？

有人會問，那用 AI 生成人物誌不就好了？AI 可以幫你快速做出初版。前提是最後一定要回到真實使用者訪談驗證。沒有訪談，所有「消費者會喜歡」都只是自己覺得。

預算不多的團隊也有路走。我們常用三條路徑收前端資訊：用 Google 關鍵字工具看大家在搜什麼，到論壇挖目標族群的抱怨，再用小額廣告做 A/B 測試，看哪個訴求有人點。

還有一個常被跳過的地方。客戶自己寫的定位文字裡，通常就藏著消費者會搜尋的詞。以我們做過的一個房產案為例，客戶在定位欄寫了「重購退稅」，我們查到這個詞每月約 5,400 次搜尋。他自己指定的目標字「土城房仲」，每月只有 90 次。很多人把目標字設成行業自稱，顧客打進搜尋框的卻是另一組話。研究階段的入口，往往就在那些詞裡。

最後看旅程能不能走到底。我們檢查內容時有一條硬規則：有商業意圖的主題，如果決策階段的內容是零，也就是 BOFU 為零，就直接判定不及格。只有 TOFU 的認識型內容、沒有決策路徑，等於研究完的人找不到下一步。

結論：先把研究階段畫進旅程地圖

BCG 的數字把旅程的起點往前推了。超過 50% 的 Z 世代與千禧世代、42% 的 45 歲以上消費者，買之前會先研究。旅程地圖如果還從廣告點擊畫起，就少了最前面那一段。

這週能做的事很具體。打開 GA4，把參照流量裡的評測站、論壇與 AI 工具網域標出來。再挑 3 位最近成交的客戶，各聊 15 分鐘，問他們買之前查了哪些地方。兩份資料對起來，就是你旅程地圖缺的那一格。

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資料來源

• BCG：Research-Led Consumer Journey Marketing（2026）bcg.com
• Forrester：Buyers Guide: Customer Journey Management Platforms, 2026forrester.com
• Smaply：Customer Journey Map 指南smaply.com
• YourCX：AI Customer Journey Optimization（2026）yourcx.io
• Koji：Jobs-to-Be-Done Interview Guide 2026koji.so
• Revnew：B2B Buyer Persona Guiderevnew.com
• 知乎：使用者畫像標籤體系zhihu.com