倫敦大學城聖喬治學院貝葉斯商學院於 2025 年 3 月在一家德國知名連鎖賣場進行實地研究，分析 12,418 次購物旅程中的 9,422 次智慧推車使用行為。研究結果顯示，使用智慧推車的消費者平均消費金額較一般推車使用者高出 32%，購物品項多出 25%，停留時間延長 23%。
這款搭載平板螢幕的智慧推車整合了數位購物清單、個人化推薦、店內導航與免結帳支付等功能。研究團隊由行銷學講師 Sabrina Gottschalk 博士領軍，成果已發表於《商業研究期刊》。進一步分析發現，螢幕互動超過 20 次的「重度使用者」雖然購買更多品項、停留更久，但總消費金額並未同步成長。
這項技術在美國正快速擴張。Instacart 旗下 Caper Cart 已部署於超過 100 座城市、橫跨 15 州，Kroger、Schnucks、ShopRite、Fairway Market 及 Weis Markets 等連鎖體系均已導入；亞馬遜的 Dash Cart 則預計於 2026 年底前進駐數十家 Whole Foods 分店。
表面上這是一項消費科技升級，但深層結構實為零售商、平台業者與消費者之間一場不對等的「注意力爭奪戰」。
傳統賣場的商品擺放、動線設計與貨架陳列本質上就是一種空間行銷術；而智慧推車則把這套邏輯從靜態貨架升級為動態、可即時優化的螢幕介面。當消費者將商品放入籃內，AI 立即讀取籃內品項並推送相關搭配推薦；當推車行經特定走道，地理定位訊號便會觸發鄰近促銷資訊。這代表每一次消費決策的瞬間，都成為一個潛在的廣告投放點。
從技術演進脈絡觀察，亞馬遜 2020 年推出 Dash Cart 時，其核心敘事是「消滅結帳排隊」，帶有濃厚的體驗優化色彩。然而隨著 Instacart 等數據驅動型業者加入戰局，Caper Cart 的設計哲學已明顯轉向「感測即數據、數據即營收」。內建攝影機、磅秤與定位系統不只追蹤商品進出台車，更捕捉消費者在賣場內的移動軌跡，並與線上購買歷史交叉比對，形成完整的線上線下消費者檔案。
此一技術典範轉移的核心矛盾在於：消費者獲得的是免排隊的便利與偶發的優惠券，零售商取得的則是精準到「消費決策當下」的注意力與行為數據。而當消費者使用智慧推車的平均消費高出 32% 時，這筆隱形交易的真實成本便不言而喻。值得注意的是，研究本身僅證實「關聯性」而非「因果關係」——選擇智慧推車的消費者可能本來就計畫進行較大規模的採購，這項統計上的選擇性偏差，是評估該研究時不可忽略的關鍵前提。
經驗顯示，當零售業引入新型態的注意力裝置時，往往會經歷「便利誘因普及」、「監管反彈」與「技術再平衡」三個階段。對照 1990 年代會員卡、2010 年代門市Beacon推播乃至今日的智慧推車，皆循此軌跡演進。
面對這場零售業的 AI 化浪潮，不同角色應採取差異化策略：
01 起因觸發：貝葉斯商學院公布智慧推車消費增加 32% 的實證研究，引發監管與消費者意識抬頭
02 一階傳導：美國地方議會（如馬里蘭州）加速推動「監獄式定價」與店內追蹤禁令相關立法
03 二階擴散：邊緣運算晶片、店內 AI 推薦引擎、零售隱私合規服務等次產業迎來爆發性需求
04 宏觀終局：實體零售業正式進入「數據即貨架」時代，消費者注意力成為最稀缺的可交易資產
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