我懶了：你的復購率裡，有多少是慣性

有一段時間，我為了兩樣東西花了不少工夫研究：貓砂和貓乾糧。

翻評測、比成分、看別人家貓的反應，來回折騰好幾個禮拜，最後選定一組。從那天起，我就固定回購，再也沒換過。

但我得誠實說一件事。那家電商叫什麼名字，我記不住。貓砂和乾糧是什麼牌子，我也記不住。

每次要買，我的流程是這樣的：打開信箱，往下翻，找到幾個月前那封訂購確認信，點裡面的連結，回到商品頁，結帳。

對這家店，我一點好感也沒有。

它的促銷活動我很熟。各種組合、各種滿額、各種限時，看起來很熱鬧，我算過幾輪，最後單價差不多就是一包多少錢，繞一圈還是那個數。它的目的我很清楚，是讓我以為自己佔到便宜。

但錢我還是一筆一筆付給它。

為什麼？

三個字就能說完：我懶了。

這不是什麼動人的顧客故事。這裡面沒有信任，沒有偏好，甚至談不上滿意。有的只是「重新研究一次太麻煩了」。

換品牌的好處是不確定的，重新挑選的麻煩卻是確定的。人在這筆帳上的算法非常穩定，不確定的那一邊，永遠輸給確定的那一邊。

所以我在那家店消費的這些年，本質上不是我在選擇它，是我在迴避重新選擇。這兩件事在帳面上長得一模一樣，在結構上完全不同。

迴避不會主動結束，但它隨時會被打斷。哪天貓糧出了個試吃包，或者哪家店的購物流程讓我覺得被服務到了、會員機制讓我覺得它有在記著我，我會立刻跳槽，不會有半點猶豫，也不會有半點留戀。

一家讓我付了幾年錢的店，我走的時候連一句再見都不會說。

這就是我今天想談的東西。

我最近讀到科爾尼（Kearney）消費者研究所的《The tyranny of too much: the future consumer》，中文圈把它譯成「選擇過載的困境」。報告調查了 20 個國家、21,500 名消費者，做了一件很了不起的事：它把我對自己這筆帳的模糊感受，變成了一組可以拿來做決策的數字。

報告裡最硬的一句話是這句：今天看起來像重複購買的行為，更接近慣性，而不是對品牌的真實信任。

換句話說，企業最看重的那個指標，復購率，有可能一直高估了顧客的忠誠度。

復購率高，可能是警報而不是成績

先看這份報告給出的規模。

科爾尼估計，全球可尋址的消費者支出大約 75 兆美元。其中約四分之一的比例，在慣性被打破之後會浮上檯面，變成別人搶得走的錢。

然後是關鍵的一句。到 2036 年，最高有 20 兆美元的消費支出會變成「可爭奪的」（contestable）。

20 兆美元是什麼概念？它是原本被認為已經鎖在某人手裡、其實隨時會鬆動的錢。新長出來的市場，長不出這個量級。

這份報告最不客氣的地方，在於它直接質疑了企業衡量顧客的那把尺。

我們習慣的邏輯是這樣：一個顧客回來買第二次、第三次、第十次，代表他滿意，代表他信任，代表品牌資產在累積。復購率於是變成董事會最愛看的數字之一，因為它看起來既穩定又便宜，畢竟留住老客的成本遠低於開發新客。

但科爾尼的調查給了另一個解釋。

86% 的消費者說，他們在意的是「這個東西到底能不能用」，而不是「這是哪個牌子」。69% 的消費者說，比起知名來源，他們更願意相信一個真實使用過的人。

把這兩句話放在一起看，意思就很清楚了。顧客留下來，通常只代表他還沒找到理由去驗證別的品牌比較差。

這裡有一個經濟學上很樸素、卻很少被企業認真對待的觀念。顧客轉換品牌，要先付一筆成本，這筆成本包括重新搜尋、重新比較、重新試錯、重新建立習慣。而轉換之後能得到多少好處，是不確定的。

所以對一個理性的顧客來說，最划算的策略往往是停在第一個還可以的。

這就是慣性。

慣性不是忠誠的初級階段，它跟忠誠是兩種完全不同的東西。忠誠的前提是「我比較過了，我選你」；慣性的前提是「我沒比較，所以我還在」。前者會替你說話，後者不會。

要理解顧客為什麼這麼容易停下來，可以看一個老實驗。

2000 年，哥倫比亞大學的希娜·艾揚格（Sheena Iyengar）和馬克·萊珀（Mark Lepper）在超市裡擺試吃攤位，一次擺 24 種果醬，一次只擺 6 種。結果很有意思：擺 24 種的時候圍過來試吃的人多得多，但真正掏錢買的只有 3%；擺 6 種的時候試吃的人少，購買率卻有 30%。

十倍的差距。

後續研究對這個效應有不少爭論，也不是每個品類都會出現，但那個機制是可以理解的。選擇本身要耗費心力，而心力是有限的。選項越多，比較的成本越高，人就越傾向於「先隨便抓一個，先解決眼前這件事」。

抓了之後呢？通常就不動了。

這也是為什麼「選擇過載」這個詞值得企業認真對待。消費者放棄挑剔了。他把選擇的力氣省下來，用在別的地方。

而這個「省下來的力氣」，正是企業以為自己賺到的忠誠。

這裡有一個很便宜的檢驗方法，我建議您下次開會就提出來。

從您的會員資料裡，挑一批復購超過五次、看起來最穩的老顧客。然後找一個同價位、規格相當的競品，用一種不損害他們利益的方式送到他們手上試用。

執行上有三個邊界要守住，不然業務和客服會先來擋您。樣本要小，一兩百人就夠看出趨勢，不要驚動整個會員池。名義要獨立，用「使用者體驗調查」之類的說法，別讓顧客覺得自己被當成實驗品。原有權益不能動，該給的折扣、該有的售後，一項都不能少。

然後看兩件事。

第一，他們試完之後，還願不願意換回來。第二，如果競品在價格上再讓一點，他們會不會走。

如果這批人留下來的比例很高，恭喜，您有真的忠誠顧客。如果這批人絕大多數都走了，那您過去的復購率，衡量的其實是「顧客有多懶」，而不是「您有多好」。

這兩者在報表上長得一模一樣，在未來五年卻是完全不同的命運。因為一個會替您擋住競爭，另一個只會在下一個更省事的選項出現時，安靜地消失。

便利沒有消滅工作，只是把它轉帳給你

接下來要問一個更根本的問題。過去二十年，企業不斷說要「為顧客創造價值」，加了幾十個功能、幾百個選項、幾千種組合。這些東西到底幫顧客省了事，還是添了事？

科爾尼報告裡有一個數字，我第一次讀到的時候停下來看了兩遍。

受訪者中 95% 說，他們習慣同時看著多個螢幕、同時處理多件事。而報告引用的研究指出，這種不斷切換的狀態，可以把生產力砍掉多達 40%。

95% 的人在做一件會讓自己少掉四成效率的事，而且他們認為這是正常生活。

我們把這個現象拆開看。企業每增加一個選項，帳面上是「提供更多價值」，實際上是在顧客那裡新增了一份工作。這份工作叫什麼？叫比較、叫核實、叫協調。

比較：這三個方案差在哪裡，哪個划算。

核實：這個折扣是真的折扣，還是原價先漲再打折。

協調：什麼時候該下單、什麼時候到貨、家裡還剩多少、這次買幾包。

您有沒有發現，這些工作有一個共同點。它們跟「顧客喜歡什麼」完全無關。

顧客真正在乎的判斷只有一個，我到底要哪一個。剩下的全是雜事。而過去二十年，企業把雜事不斷地往顧客那一端推，還把這個過程命名為「給顧客更多選擇」。

這就是選擇過載的真實結構。選項帶來的附帶工作太多了。

更麻煩的是，這些工作會互相排擠。

人的時間是固定的。一個人一天能花在「決定買哪一包貓砂」上的心力，可能只有三分鐘。當企業把這個決策從「走進店裡拿一包」變成「開 App、比價、算組合、確認優惠券、選配送時段」，那三分鐘就不夠用了。不夠用的結果，是他更草率，或者索性延後。

而科爾尼預測，到了 2036 年，自動化與 AI 帶來的效率提升，每天會為人們釋放出額外的 80 分鐘。

這 80 分鐘是個很有意思的數字。它意味著未來十年，消費者手上會多出一段本來沒有的時間。問題是，這段時間會拿去幹什麼？

一種可能是，這 80 分鐘又被企業用新的選項填滿了。更多的個人化推薦、更多的組合方案、更多的訂閱等級。消費者省下的時間，轉手就被徵收回去。

另一種可能是，企業真的把一部分工作接過去，讓這 80 分鐘真的變成顧客的。

這兩個方向的差別，不在技術，在企業怎麼定義自己跟顧客之間的分工。

我特別想提一個容易被忽略的區別。「省心」和「省事」，不是同一件事。

很多企業做的努力，方向是「省心」。它們試圖讓顧客感覺愉快：更漂亮的介面、更熱情的客服、更頻繁的問候、更精美的包裝。這些都是情緒層面的加分。

但顧客真正累的地方，是「事」。是那些他必須親自動手、親自比較、親自確認的雜事。

一份來自《哈佛商業評論》的研究，把這件事說得非常直接。研究者分析了超過 75,000 名與客服中心或自助服務打過交道的顧客，得出一個違反直覺的結論：超出預期的服務，幾乎沒有效果。

顧客要的是「別讓我費勁」。他們由此提出一個指標叫顧客費力度（Customer Effort Score），並證明它比滿意度或淨推薦值更能預測顧客會不會留下來。

這份研究對台灣的服務業應該特別刺。我們很擅長「省心」這件事，台灣的服務態度在世界上是數一數二的，問候語、笑容、售後關懷都做得很好。但如果顧客真正的痛點在「事」而不在「心」，那再多的笑容也解決不了他算了半小時還在算的那筆帳。

回到最前面那個問題。便利到底有沒有替顧客省事？

答案是，便利確實增加了，但省下來的事沒有消失，它被轉帳了。有些轉到顧客的另一個環節（從逛街變成在家比價），有些轉到顧客的另一個時間（從上班時間挪到晚上十一點），有些則根本沒被處理，只是被堆著。

堆到某個臨界點，顧客就做了我在貓砂那件事上的選擇：隨便挑一個，然後不再想它。

這對企業是好消息還是壞消息，取決於一件事。你把顧客的「不想再想」，當成你的勝利，還是當成你欠他的一筆帳。

顧客想省事，不代表他想被代替

如果顧客這麼累，那他應該很樂意把決定交出去吧？

這是很多企業在推 AI 與自動化時的基本假設。顧客不想比較，那我就替他比較；顧客不想下單，那我就替他下單。聽起來天衣無縫。

但消費者對「代勞」的實際反應，比這個假設複雜得多。有一個十年前的經典實驗，把這件事照得很清楚。

2015 年，賓州大學華頓商學院的三位研究者戴特沃斯特（Berkeley J. Dietvorst）、西蒙斯（Joseph P. Simmons）和馬塞（Cade Massey），在《實驗心理學期刊：一般》上發表了一篇論文。標題很直白：「演算法厭惡：人們在看到演算法出錯之後，會錯誤地迴避它們」。

他們做了五個實驗，設計都差不多。讓受試者看一個演算法做預測，或者看一個人做預測，然後問一個很實際的問題：接下來你願不願意把自己的報酬，綁在這個預測者的表現上？

結果很一致。看過演算法做預測的人，對它的信心明顯低於看過人做預測的人。而且即使這批人親眼看到，那個演算法的準確度其實比人更高，他們照樣寧願選一個表現比較差的人。

原因不難理解。人會犯錯，演算法也會犯錯，但人們對兩者犯錯的反應完全不同。人錯了，你會替他找理由，這次運氣不好、資料不全；演算法錯了，你只會得到一個結論：它不行。

同樣一個錯，人可以被原諒，機器直接被判死刑。

這個現象後來被反覆複製，成了行為經濟學裡一個固定的名詞，叫演算法厭惡。它解釋的正是那個看起來很矛盾的局面：消費者不是不肯用 AI，他們用得很起勁。他們不肯的是，在親眼看過它出錯之後，還把最後那一下交給它。

用得更多，交出去的權力卻更少。這兩件事不矛盾，它們是同一個判斷的兩面。

科爾尼的調查從另一個角度印證了這件事。報告裡超過 80% 的受訪者認為，只有真人才能提供真正的同理心、歸屬感，還有那種一起笑出來的樂趣。報告還提到一個很有意思的測試：他們用 AI 生成「合成消費者」來模擬真實消費者的反應，準確率最高只到 60%。

六成。這個數字對做行銷的人來說應該很刺。你用來替代市場調查的那個模型，準確率上限只有六成，而且在情緒、身分認同這類問題上掉得更兇。它錯的時候，還不會告訴你它不確定。

所以顧客的態度其實非常一致。你可以幫我把資料查好、把選項篩好、把價格比好，但最後那一下，我自己來。

報告用了一組很精準的詞來描述這件事。顧客想要的是顧問（advisor），不是代理人（agent）。

顧問和代理人的差別在哪？

顧問給你資訊、給你建議、告訴你他覺得哪個好，但決定權在你手上。代理人則是你授權他去執行，過程中不用再問你。

前者減輕你的認知負擔，後者拿走你的控制權。而控制權這件事，在消費行為裡的分量遠比企業估計的重。

我在自己的貓砂那件事上，就有很清楚的界線。如果那家店幫我記住「這個月該補貨了」，或者幫我算好「照你的用量，這次該買兩包」，我會非常感激，這就是顧問做的事。但如果它自動幫我扣款下單，哪怕金額一樣、商品一樣，我心裡會有一個東西被觸動到，是被繞過去的感覺。

差別不在效率，在誰是最後按下決定的那個人。

我一直在等的其實是一個很普通的畫面。我第三次回購同樣的貓砂時，它從我的購買紀錄算出我大概五十天一包，然後在第四十五天，寄來一封簡短的郵件：你的貓砂快用完了，這個月要不要照舊？另外附一包別的品牌的小包裝，你可以讓貓試試。

這一封信的成本很低。它做的事也很簡單，就是把「我記得」這件事從我身上接過去。但它會讓我覺得這家店養過我，而不是只收過我的錢。

到目前為止，沒有一家店這樣對我做過。

這件事在技術上早就做得到了。現在的 AI 可以幫你規劃完整的一趟旅行：比價、排行程、查評價、算預算，一路到最後一步。但最後那一步永遠卡著，需要你點「確認」、需要你跳去 App 授權。技術上做得到，企業不敢做。

因為企業隱約知道，那最後一下如果被拿走了，顧客跟它的關係就變質了。從「我選了你」變成「我被安排給了你」。

再回到劉潤老師那個說法。他說企業下一步值得研究的，是重新劃分自己和顧客之間的工作。哪些決定涉及顧客的個人喜好，應該由他自己來做；哪些工作只是在查資料、比價格、核對資訊、協調時間，完全可以由企業或技術代勞。

這段話我完全同意，但我覺得它還缺一條線。

真正該問的是另一件事：這件事一旦被代勞，顧客是覺得鬆了一口氣，還是覺得被冒犯了？

同樣是「幫顧客做決定」，有些讓人感激，有些讓人發毛。差別在哪，就是下一節要看真實案例的原因。

三個真實案例：代勞與冒犯的界線在哪

我在寫這篇之前，很想知道有沒有人真的把這件事做成生意，而且是做得很大的生意。查下來的心得是，做對的人做得非常對，做錯的人也在財報和法院文件上留下了紀錄。

Chewy：它賣的是「你不用記得」

第一個案例，幾乎就是我那包貓砂的美國版本。

Chewy 是美國最大的寵物垂直電商。2025 財年，它的淨銷售額是 126 億美元，其中來自定期配送服務 Autoship 的部分是 105 億美元，佔比約 83%。

八成三的營業額，來自「定期配送」這一個功能。

這個功能做了什麼？顧客自己選定品牌與規格，設定配送週期，可以按週、按月，系統時間到了就自動出貨。首單有額外折扣，之後每一單固定折 5%。而且它明確寫著，隨時可以跳過、更改、取消。

這套設計最值得學的地方，不在自動化，在它只接管哪一段。

它接管的是「什麼時候該買、買多少、用什麼規格」。它完全不碰「買哪個牌子」。

顧客選的還是那個他記不住名字的品牌，Chewy 只是把「翻找舊信件、找連結、點進去、結帳」這一串動作刪掉了。也就是說，它替顧客做的，正好是那件跟「顧客喜歡什麼」無關的雜事。

這裡有一條可以看的曲線。2020 年第三季，Autoship 佔 Chewy 銷售額大約 69%。五年後，這個比例推到 83%。

這是顧客用五年時間投票的結果。把協調工作交出去這件事，一旦體驗過，就越來越難回頭。

亞馬遜的取消流程，內部代號叫「Iliad」

第二個案例是反例，而且有法院文件。

2023 年 6 月，美國聯邦貿易委員會（FTC）起訴亞馬遜，理由是它的 Prime 會員註冊與取消流程違反了《恢復線上消費者信心法案》。2025 年 9 月，雙方和解，亞馬遜付出 25 億美元，其中 10 億是民事罰金，15 億用來補償消費者，涵蓋約 3,500 萬名消費者。這是 FTC 歷史上金額最大的和解案之一。

它做的三件事，性質完全不同，值得一件一件拆。

看清楚這三件事的排列，會發現一件很荒謬的事。

顧客真正希望它代勞的，是「幫我記得這個月該續約了」。這件事它沒做。

它做的三件事，全部集中在「怎麼讓你多付一點、怎麼讓你退不掉」。

這不是選擇過載的解方，這是把顧客的懶當成資產在使用。而且它知道自己在幹什麼，否則不會給那個流程取名叫 Iliad。

順帶一個對台灣業者有用的資訊。FTC 在 2024 年 10 月曾發布「一鍵取消」規則，要求退訂要和註冊一樣簡單。但 2025 年 7 月，美國第八巡迴上訴法院以程序理由推翻了這個規則。也就是說，在美國，「方便退訂」目前並不是強制要求。

這對台灣業者的意思不是「所以可以不做」，恰恰相反。當法規還沒逼你做的時候，你做了，那就是差異化。

萬達寵物：把「憑記憶」換成「有數據」

最後一個案例，是台灣本地最貼近我那包貓砂的故事。

台灣最大連鎖寵物零售是萬達寵物，旗下包括寵物公園、凱朵寵物、貓狗隊長，還有電商平台「毛孩市集」，127 間直營門市，2024 年上櫃掛牌。台灣寵物相關產業 2024 年的銷售金額是 443 億元。

它的執行長受訪時講過一段很老實的話，大意是剛開始做的時候一切靠人工，賣了多少全靠手寫帳本，連補貨都是店長憑記憶叫貨，不知道實際賣了多少，有時候業務來「呼嚨」一下，就多叫幾包，賣不出去變成庫存。

後來他們做的自動補貨系統，邏輯很樸素。算出過去半年某個產品每個月大概賣幾包，就補幾包，最多補到五、六包，確保不缺貨。

他們也是台灣第一家導入 CRM 的寵物公司。同一位執行長講了一句話，我覺得是整篇文章最好的注腳。他說以前是「自由心證」，客人一個月沒來，要不要現在通知他？數字分析出來之後，就變成定向飛彈，你知道這個人兩個禮拜來一次，一個月沒來，就是流失了。

成績是，從 2019 年到現在，單店月營收從三萬多元做到六萬多元。這是執行長受訪時的自述，不是審計數字，但方向很清楚。

這個案例之所以好用，是因為它把「工作重新劃分」演了一遍給你看。

「憑記憶叫貨」這件事，從店長身上轉移給了系統。這是純粹的協調工作，該轉。

「這個客人是不是要跑了」這件事，從店長的直覺轉移給了數據。這個判斷需要經驗，但判斷依據可以計算，所以可以轉。

而「這個客人喜歡哪個牌子的貓砂」，他們一步都沒碰。

回到台灣：會員數已經撞到天花板

判准之前，先看一組本地數字。它不算是案例，但決定了各位為什麼必須現在處理這件事。

各位就活在這些數字裡。據業者公布，全家便利商店的會員數已經突破 2000 萬，7-ELEVEn 的 OPENPOINT 會員數在 2025 年底達到 1950 萬。而台灣的人口是 2300 多萬人。

全台便利商店店數在 2025 年 8 月達到 14,236 家，平均每 1,659 人就有一家。

這幾個數字放在一起，說明一件很簡單的事。會員數這個指標，已經沒有成長空間了。

各位每天追的 KPI，很可能就是會員數。但在這個市場裡，新增一個會員，未必新增一個有價值的消費者，很多只是下載過 App、綁過一次手機號碼。

那這些會員體系到底靠什麼在維繫？

看積分兌換的熱門品項就知道，乳飲品、衛生紙、咖啡、便當、零食。全部是頻繁購買、剛性需求、單價低、兌換門檻低、拿了立刻能感受到的東西。

這說明這套體系的黏性，不是來自「我喜歡這個品牌」，而是來自「這件事我每天都得幹，而你剛好順手」。

顧客留下來，是因為這件事的生活密度太高，而你還算好用。

問題是，一旦有另一個更好用的選項出現，這層黏性會瞬間消失。因為它從來就不是忠誠，它只是習慣。

一張可以貼在會議桌上的分工判準

回到那個核心問題。企業該替顧客做掉哪些事，又不該碰哪些事？

市面上常見的答案是「把複雜的事變簡單」。這句話對，但沒法用，因為它沒告訴你哪一段該簡化、哪一段不能碰。

我把上面所有案例的差異整理成三個問題。開會的時候，任何一個新功能、新流程、新的自動化提案，都可以拿這三題過一遍。

判斷方法很簡單，問一句：這個選擇，顧客會不會跟別人吵架？

貓砂買哪個牌子、奶粉買哪一家、洗髮精要不要換香味，這些他會有意見，甚至會跟另一半爭論。這就是偏好，不能碰。

什麼時候該補貨、這次買兩包還是三包、要不要湊到免運、到貨日選週三還是週五，這些他通常無所謂，只要別出錯就行。這就是協調，可以接。

Chewy 的界線畫得剛好在這裡。它接管週期、數量、規格，從不碰品牌。萬達寵物也是，它把「憑記憶叫貨」和「這個客人是不是要跑了」交給系統，但「這個客人喜歡哪個牌子」一步都沒碰。

企業最常犯的錯，是把這兩件事混在一起做。做一個「智慧推薦」功能，順便把品牌也替他選了，結果顧客感覺被推銷，而不是被服務。

這一題問的是感受，但答案是可以用來做設計的。

鬆一口氣的前提是，他知道自己隨時可以拿回來。被冒犯的前提是，他發現自己不知不覺被推著走。

亞馬遜那三件事就是在這一題上全部答錯。替顧客按下會員、自動扣款不再確認、取消要穿過一連串頁面，每一步都在告訴顧客「你已經沒有回頭路了」。所以那不是代勞，那是圍捕。

這一題把前兩題串起來，也是最好操作的一題。

Chewy 的答案是「隨時可以跳過、更改、取消」。取消成本接近零，所以它即使拿走了 83% 的營業額，顧客心裡還是舒服的。

亞馬遜的答案是層層疊疊的取消流程。取消成本高到需要監管機關介入，還要付出 25 億美元。

所以真正的判準不是「你有沒有替顧客做決定」，而是你替他做的決定，是不是隨時可以還給他。

這一條比前兩題都狠，因為它把企業的動機暴露出來了。如果一個功能設計得很難退、很難關、很難反悔，那它不管包裝成多體貼的服務，本質上都是在測試顧客的懶能撐多久。

而顧客的懶，是有到期日的。

我那包貓砂就是證明。我可以為了省麻煩付好幾年的錢，但只要有一個讓我覺得「被記得」的選項出現，我會走，而且不會回頭，不會解釋，也不會給第二次機會。因為我從來沒有真正屬於那家店。

最後我想把話說回企業自己身上。

劉潤老師說，過去我們習慣增加產品、功能、服務，為顧客創造更多價值。但當選擇已經足夠豐富，企業也許該開始研究另一種能力：「把一件複雜的事變簡單，讓顧客不用那麼費勁，就能得到想要的結果。」

我想在他的話後面補一句。

在台灣這個市場，把「變簡單」做成生意，有一個先天優勢。我們本來就擅長服務，擅長照顧細節，擅長把流程做得順。這個能力不缺。

缺的是判斷力，判斷哪一段該簡化、哪一段不能簡化。因為簡化錯了地方，顧客不會感謝你，他會離開你。

而當你決定要替顧客接手一部分工作時，請記得一件事：你接過來的是工作，不是權力。

這是 Chewy 用八成三的營業額證明的事，也是亞馬遜用 25 億美元學到的事。前者是顧客自願交出來的，後者是顧客被扣走之後討回來的。兩家公司的差別，不在技術能力，在它們怎麼回答一個問題。

顧客交給你的那隻手，你是牽著，還是抓著。