在商業世界的歷史上，顧客一直被默認為「人」。
但 2024 年起，一種新型顧客開始登場——他們沒有情緒，不會衝動購物，卻會依據演算法、感測器與預設規則進行決策，並直接下單付款。
這就是 機器顧客（Machine Customers）——能夠自主搜尋產品、比較價格、完成交易的非人類買家。
1. 為什麼 2024 年是轉折點？
- IoT 普及：智慧家電、智慧車輛、工業設備具備感測與連網能力，可自主觸發採購。
- 生成式 AI 與自主代理（Autonomous Agents）成熟：像 Auto-GPT、BabyAGI 這類多步驟任務 AI，已可根據情境獨立完成交易。
- B2B 自動化需求上升：供應鏈中機器對機器（M2M）的交易場景擴張。
- 支付與 API 生態完善：數位錢包、開放銀行（Open Banking）、區塊鏈支付讓機器直接結帳可行。
2. 機器顧客的類型
- 家用型
- 智慧冰箱自動訂購缺貨的牛奶
- 機器人吸塵器自動更換耗材
- 車載型
- 電動車自動預約充電樁並完成支付
- 車輛感測器偵測零件磨損並自主下單更換
- 工業型
- 工廠生產線機器自動採購維修零件
- IoT 感測器根據數據觸發原料補貨
- 虛擬型
- AI 交易代理自動購買雲端計算資源
- 虛擬助理為企業自動談判 SaaS 訂閱方案
3. 與人類顧客的差異
| 面向 | 人類顧客 | 機器顧客 |
|---|---|---|
| 決策基礎 | 情感 + 理性 | 演算法 + 規則 |
| 購買流程 | 搜尋 → 比較 → 下單 | 自動觸發 → 即時交易 |
| 影響因素 | 品牌、廣告、口碑 | 效率、成本、性能數據 |
| 服務需求 | 體驗與互動 | API 與系統整合 |
4. 2024 年的代表案例
- Amazon Dash Replenishment：智慧裝置可透過 API 直接向 Amazon 下單補貨。
- Tesla 自動維護預約：車輛系統可在偵測故障後自動預約維修並安排零件配送。
- 工業 IoT 平台 + ERP 整合：如 Siemens MindSphere 與 SAP 系統，設備可直接觸發採購流程。
5. 對企業的影響
- 行銷邏輯改變：對象從人變成演算法，需要針對 API 介面與數據可讀性優化。
- 供應鏈自動化：交易節奏更快，需要更精準的庫存與需求預測。
- 品牌忠誠度弱化：機器更看重性能與價格，品牌情感價值減弱。
- 資料透明化壓力：機器顧客會直接比對產品規格與數據，不容許資訊缺漏。
6. 挑戰與風險
- 安全性：機器顧客的 API 介面若遭駭，可能造成自動化錯誤採購或資金損失。
- 倫理與法規：機器能否合法簽署合約與承擔法律責任？
- 市場失衡風險：若演算法被操縱，可能造成價格操控與壟斷。
- 服務適配成本：企業需投入額外資源開發機器對接標準。
7. 未來展望
- 到 2030 年，Gartner 預測 25% 的企業與消費市場交易將來自機器顧客。
- 跨品牌設備協作：智慧家電可在不同品牌間互通採購訊息。
- 自主談判代理：機器顧客可透過 AI 自動比較與議價，壓低採購成本。
- 結合 Web3 身份認證：機器顧客可能透過去中心化身份（DID）保護交易安全與隱私。