未來的

商業(yè)報告零售趨勢

14新購物方式：社交電商與AI購物代理正在改變零售業(yè)

14構建時尚行業(yè)的下一代供應鏈22二手市場：在盈利性與無縫對接中導航

31超越結賬：購后創(chuàng)新

40客戶數(shù)據分析與洞察的轉型50店內零售：革命性的安全保障、效率和客戶體驗593

引言4即插即用：全球先鋒2024年：風險投資（VC）投資概述與關鍵驅動因素8品牌與零售商業(yè)的未來目錄2025：塑造未來關鍵趨勢概述11品牌與零售我們的報告分為四個部分：1.插件即用簡介2.2024年：品牌與零售風險投資概述及關鍵驅動因素3.2025年：塑造品牌與零售未來關鍵趨

勢概述4.零售趨勢?

新購物方式：社交電商與AI購物代

理如何改變零售業(yè)?

構建下一代時尚供應鏈?

二手房市場：在盈利與無縫對接中

導航?

超出結賬：購后創(chuàng)新?

轉換客戶數(shù)據分析與洞察?

店內零售：革命性的安全保障、效

率和客戶體驗PlugandPlay的旅程始于我們品牌與零售垂直領域的推出，使商業(yè)技術成為我們身份不可

或缺的一部分。我們自豪地向

大家呈現(xiàn)關于品牌和零售未來

商業(yè)的報告。本報告深入探討

了趨勢、技術以及策略，這些

都在轉變企業(yè)如何與消費者建

立聯(lián)系。它聚焦于六個關鍵主

題，每個主題都探討了創(chuàng)新進

展、有潛力的初創(chuàng)公司、有影

響力的案例研究和行業(yè)領導者

的見解，以定義商業(yè)的下一章

節(jié)。引言商業(yè)的未來即插即用：全球創(chuàng)新先鋒PlugandPlay是一家總部位于硅谷的領先風險投資公司，擁有超過2000家投資組合公司

和30多家獨角獸企業(yè)（包括N26、PayPal、Rappi、Dropbox、Blockdeamon和Honey等

)。我們是全球最大的全球創(chuàng)新平臺，也是技術進步的關鍵推動者。我們的業(yè)務遍布全球

60多個地點，推動24多個行業(yè)的創(chuàng)新，并促進企業(yè)與創(chuàng)新初創(chuàng)企業(yè)之間的聯(lián)系。我們的廣泛網絡包括550多家世界領先的跨國公司、75,000多家初創(chuàng)企業(yè)，以及眾多在多個行業(yè)

運營的風險投資公司、大學和政府機構。我們的創(chuàng)新平臺我們?yōu)閯?chuàng)新注入強大動力

超過550

行業(yè)領先伙伴，通過讓他們保持在行業(yè)趨勢的前沿。我們在以下方面進行投資：

超過20

0

公司一年內與世界頂級風險投資

公司并肩。一個為初創(chuàng)企業(yè)和企業(yè)繁榮而提供的完

整、一攬子基礎設施。我們運行多個針對特定行業(yè)的創(chuàng)新項

目。

超過60

全球城市。一體化解決方案加速計劃創(chuàng)業(yè)投資企業(yè)創(chuàng)新商業(yè)的未來我們的報告編制方法包括三個階段：第一階段：基于內部能力識別研究課題第一階段涉及評估與公司合作伙伴之前探索的各種創(chuàng)新主題。我們還將這些主題與我們所遇到的創(chuàng)業(yè)者和我們所評估的解決方案對齊。第二階段：基于外部能力的探索我們進行了全面的市場研究，以補充我們內部的知識。這包括審查來自信譽良好的機構的報告，并與企業(yè)合作伙伴進行討論，以了解他們

關注的2025年創(chuàng)新主題。第三階段：與公司、初創(chuàng)企業(yè)和風險投資家的訪談在最終階段，我們采訪了品牌和零售行業(yè)的領先企業(yè)以及商業(yè)場景中的企業(yè)家，以收集他們對未來趨勢的見解。他們的回答作為直接引語包含在報告中，以提供外部視角。請注意，這些外部商業(yè)的未來洞察力不會影響PlugandPlay開發(fā)的原始內容。目的是比較我們與他人的內部觀點。盡管如此，結果顯示預測之間存在強烈的共識。結果：報告《商業(yè)未來》所有先前提到的步驟最終形成了一個全面概述，這些趨勢正在塑造2

025年的商業(yè)領域。商業(yè)的未來我們衷心感謝Drop的Benjamin

Benichou，MAS

Holdings的Risini

Niriella，Metreecs的Thibaut

Pellegrin，Lacoste的AlexandreGirau

lt，Trudenty的Lerato

Matsio，Zenlytic的RyanJanssen以及Archet

ypeAI的BrandonBarbello，感謝他們寶貴的貢獻。我們真誠地感謝您的支持和見解。我們希望讀者覺得這份報告既信息豐富又引人入勝。如果您有任何問題或希望進一步交流，請隨時與我們聯(lián)系。商業(yè)的未來2024年：零售領域風險投資下降的一年2024年，零售行業(yè)

1

籌集了226億美元，涉及1771輪融資，反映出同比下降了34%。這一趨勢反映了更廣泛的全球風險投資低迷，以連續(xù)三年年度資金下降為標志。（Tracxn,2024）（CB

Insights，2024）

這種零售投資下降可以歸因于幾個因素，其中一個重要原因是投資優(yōu)先順序的轉變。風險投資越來越多地將重點轉向醫(yī)療保健等行業(yè)，這些行業(yè)今年在投資和籌資活動方面經歷了持續(xù)增長（硅谷銀行，2024年）。例如，在美國，僅健康人工智能領域的風險投資今年就達到了110億美元。（世界經濟論壇，2024年）零售行業(yè)內的市場飽和進一步加劇了這一下降趨勢。眾多參與者之間的激烈競爭使得初創(chuàng)公司難以實現(xiàn)全球可擴展性或成為當?shù)氐闹鲗ьI導者。這種過度擁擠的格局限制了指數(shù)級增長的機會，降低了投資者對該行業(yè)的熱情。在地理上，美國主導了市場格局，占到了總資金的39%，鞏固了其作為零售部門投資最大和最具吸引力的市場的地位。此外，近一半（49%）的投資針對種子階段初創(chuàng)企業(yè)，凸顯了對早期創(chuàng)新的強烈支持。（Tracxn，2024）1

在本節(jié)中，我們選擇通過僅集中關注以下投資來縮小全球融資概述的范圍：零售行業(yè)。本報告聚焦于在快消品、耐用消費品、零售金融科技、折扣店和促銷領域運營的公司。平臺、跨境貿易及為幫助企業(yè)管理其店內或在線運營。商業(yè)的未來在2024年獲得融資的初創(chuàng)企業(yè)包括Yonder，該公司提供生活方式獎勵信用卡，在2024年

A輪融資中獲得了3080萬美元，以及Midas，

一家零售投資平臺，在2024年A輪融資中籌

集

了4500萬美元。2024年人工智能投資對包括品牌與零售在內的所有行業(yè)產生了顯著影響。人工智能已成為一股變革力量，在2024年占所有風險投資（VC）的35%，并在包括品牌和零售在內的主要領域發(fā)揮著重要作用。（Crunchbase，2024）。在零售行業(yè)，特別是

在電子商務領域，生成式人工智能正在塑造投資格局，并在2024年吸引了超過30億美元

的總投資，解決方案主要集中在個性化、客戶體驗和物流。（CB

Insight，2024）2024年品牌與零售行業(yè)風險投資的關鍵驅動因素是什

么？1.零售金融科技：在風險投資市場下滑中推動增長盡管風險投資（VC）的整體投資有所下降，包括零售業(yè)投資，零售金融科技投資實現(xiàn)

了55%的同比增長，并獲得了121億美元的風險資本融資。（Pitchbook，2024）2024年品牌和零售領域AI風險投資活動的顯著例子包括Sierra，這是一個旨在通過先進的AI聊天機器人幫助企業(yè)提升客戶體驗的對話式AI平臺，在一場重大融資輪次中籌集了1.75億美元。此外，Nimble，一個針對電子商務領域的下一代履約解決方案，在C輪融資

中籌集了1.06億美元。

商業(yè)的未來品牌與零售行業(yè)并購領域的現(xiàn)狀與趨勢是什

么？2024年，品牌和零售行業(yè)出現(xiàn)了一股有趣的并購浪潮。值得關注的大宗交易包括SaksGl

obal以27億美元收購NeimanMarcus（Forbes,2024）和Supreme以15億美元被EssilorL

uxottica收購。投資組合優(yōu)化成為一項關鍵驅動因素，HanesBrands以12億美元的Cham

pion剝離案就是一個例證。聯(lián)邦利率下調進一步激發(fā)了收購活動，然而，在行業(yè)進一步

整合和奢侈品集團日益擴大的影響力下，如何保持品牌個性仍是一大關切。（RobinReport,2024）（硅谷銀行2024）科技初創(chuàng)公司引領2024年零售獨角獸趨勢。零售行業(yè)在2024年見證了七家初創(chuàng)企業(yè)達到獨角獸地位，其中42%的企業(yè)來自以下領域。

技術行業(yè)

.顯著的例子包括Uzum，烏茲別克斯坦的第一家獨角獸企業(yè)，提供在線購物、支付和商業(yè)服務；Flipp，一個基于應用的視頻電商平臺，用于買賣多品類產品；以及Nimble。本報告來源于三個皮匠報告站（www.sgpjbg.com），由用戶Id:349461下載，文檔Id:616523，下載日期:2025-0（Tracxn，2024）商業(yè)的未來我們認為，這種勢頭預計將在2025年繼續(xù)重塑品牌和零售領域的關鍵領域，如社交電商、時尚供應鏈和店內體驗，在客戶互動和后臺運營方面創(chuàng)造顯著價值。通過解決從個性化客戶體驗到優(yōu)化庫存預測等一系列關鍵挑戰(zhàn)，人工智能正在鞏固其在品牌和零售行業(yè)

演變中的變革性力量地位。以下，我們列舉了六個預計將在2025年推動創(chuàng)新的重點主題，其中人工智能扮演著核心角色。報告將對每個主題進行全面的剖析，深入探討其重要性、市場趨勢的演變以及關鍵創(chuàng)新。它還將包括詳細的案例研究，展示推動這些創(chuàng)新的企業(yè)，以及來自每個領域專家訪談的見解。塑造未來：零售主題定義2025年的議程盡管品牌和零售業(yè)整體風險投資（VC）投資下降，人工智能（AI）仍然是一個重點，并持續(xù)吸引大量資金。此外，超過60%的零售商計劃在未來18個月內擴大其人工智能基礎設施投資，突顯了其在該領域日益增長的相關性和影響力。（Nvidia，2024）商業(yè)的未來趨勢#1：購物新方式：社交電商與AI購物代理如何改變零售業(yè)社交電商的快速發(fā)展，得益于生成式AI工具和平臺如TikTok的廣泛應用，這對消費者購買

行為產生了顯著影響。據預測，到2025年，美國零售社交電商銷售額將超過1000億美元

（E

Marketers，2024年）。零售商面臨著管理多渠道策略、滿足用戶對活躍社交媒體存在的期望以及應對個性化復雜性的挑戰(zhàn)。AI代理預計將加速發(fā)展，將MLLM用例如文本、圖像和視頻與社交媒體豐富的數(shù)據相結合，以簡化個性化購物之旅并顛覆現(xiàn)有做法。趨勢#2：在時尚行業(yè)構建下一代供應鏈時尚供應鏈正在經歷一次重大轉型，隨著先進的AI模型和傳統(tǒng)手工流程的數(shù)字化，解鎖了新的效率。通過整合3D建模、機器人和由LLM（大型語言模型）驅動的工具等技術，品牌正在提高規(guī)劃、采購和產品開發(fā)的速度和精度。這些創(chuàng)新不僅加速了運營，還實現(xiàn)了供需的更智能匹配，降低了庫存過剩風險，并重新定義了行業(yè)對供應鏈管理的做法。趨勢#3：二手市場——在盈利性與無縫銜接中尋求出路二手市場預計將超過傳統(tǒng)服裝零售業(yè)，增長速度快6.4倍，預計到2028年將達到3500億美

元（Thredup，2024）。各價位段的品牌正在越來越多地通過開發(fā)自有模式擁抱二手市場

。然而，重大挑戰(zhàn)仍然存在，包括高昂的運營成本和不斷增長的市場競爭。目前的重點是實現(xiàn)盈利性的同時提供無縫的客戶體驗。生成式AI的創(chuàng)新和技術創(chuàng)新在可追溯性方面的進步將發(fā)揮變革性作用，我們將在此報告中進一步探討。趨勢#4：超越結賬——購買后創(chuàng)新電子商務的快速擴張，預計到2026年將達到8.1萬億美元的銷售額，使得售后服務成為

品牌在日益激烈的競爭中至關重要的差異化因素（Voxco，2024）。技術進步，尤其是在人工智能、機器學習和數(shù)據分析方面的進步，正在改變售后服務環(huán)境，推動了效率和

主動支持的顯著提升。我們將進一步深入探討這些創(chuàng)新，探索它們對未來售后服務的影

響。商業(yè)的未來趨勢#5：轉型客戶數(shù)據分析與洞察客戶數(shù)據分析的未來正通過人工智能、機器學習和合成數(shù)據的進步而演變。到2024年，預計合成數(shù)據將推動60%的人工智能和分析，增強隱私性和可擴展性（Gartner，2023）。像實時可觀察性和去中心化數(shù)據架構這樣的工具正在使客戶決策更加快速、定制化。本報告探討了這些進步以及品牌如何利用它們。趨勢#6：店內零售——革新安全、效率與顧客體驗盡管電子商務的增長，實體零售仍然是購物旅程的重要組成部分，它提供感官參與和即時滿足，這是在線平臺無法完全復制的。諸如人工智能視覺、智能貨架和沉浸式技術等創(chuàng)新正在改變店內運營，提高效率和顧客滿意度。我們將探討如何充分利用這些進步來發(fā)掘店

內零售體驗的潛力。社交電商與人工智能代理供應鏈轉售購后way

ve

ein

ay

tis

d·sol

八WM?

zen

ly

tic$SYNTH

OPRO

L。NG團Tru

dent

ySH

I

P

A

IDpalo

naDR米P

咖me

tree

cshy

ran客戶數(shù)據分析店內零售

即插即用投資組合

Typeface上pop

sink$

supplyHubA

ailet商業(yè)的未來三edge

eREVER市場發(fā)展生成式AI工具的廣泛應用，加上社交媒體參與度的持續(xù)上升，正在將購物轉變?yōu)楦叨葌€性化的體驗。這種從被動到主動商業(yè)模式的轉變凸顯了在社交平臺上滿足客戶需求的重要性，以及AI重新定義消費者

期望的潛力。隨著電子商務用戶越來越多地利用社交媒體來發(fā)現(xiàn)和與品牌互動，AI助手預計將成為他們日常生活中的重要組成部分，包括在線購物。這些由AI驅動的助手提供定制化推薦，自動化決策，并提高便利性。同時，社交商務無縫地將購物集成到社交平臺中，允許消費者在數(shù)字社區(qū)中進行動態(tài)、實時的互動，從而在社區(qū)內探索和購買產品。為什么它今天很重要社交電商的增長持續(xù)加速，基于平臺的購物已成為主流消費習慣。在2023年，估計美國37%的TikTok用戶——相當于5550萬人——通

過外部鏈接或在平臺上直接進行購物。

22025年，美國零售社交電商銷售額預計將超過1000億美元，

競

爭消費者注意力

競爭正在加劇。盡管30歲及以上這類不太被提及的群體消耗了大量的社交媒體內容，但增加在社交媒體上的廣告支出進一步放大了這一挑戰(zhàn)。

3

4#1：新購物方式：社交電子商務與人工智能

購物代理如何改變零售業(yè)

康斯坦丁·克萊特克2

https://www.statista.com/statistics/1416784/tiktok-buyer-share-us/

3

https://www.emarketer.com/insights/social-commerce-brand-trends-marketing-strategies/4

https://www.mckinsey.com/mhi/our-insights/gen-z-mental-health-the-impact-of-tech-and-social-media商業(yè)的未來主要平臺已采用直播購物、嵌入式鏈接和直接聊天購物等銷售渠道。然而，解決不斷增長的復雜性

管理多個渠道

在平臺、地區(qū)、客戶群體和趨勢上——同時在最大化個性化——

已成為零售商面臨的一個重大挑戰(zhàn)。管理跨所有平臺的透明溝通不再是可選的——

它現(xiàn)在是一個基本方面。

企業(yè)社會責任行為

用戶對零售商在社交媒體上的存在預期的轉變現(xiàn)在已確立。盡管這種趨勢最初以細粒度出現(xiàn)，但它對企業(yè)的至關重要性正在日益增加。在這些渠道中，用戶期望零售商保持活躍的存在，因為這被視為真實性的關鍵標志。

5人工智能現(xiàn)在預計將加速過去五年的發(fā)展，并可能威脅到

打破現(xiàn)有做法。

一般性的MLL

M用例——文本、圖像和視頻——將與社交媒體豐富的數(shù)據環(huán)境相結合，以簡化個性化的

購物之旅。新興趨勢人工智能人工智能正在通過推動個性化體驗和自動化內容創(chuàng)作來轉型社交電商。單個來看，以前分類的數(shù)據，例如客戶行為、偏好和歷史購買，可以用來創(chuàng)建個性化的店面和量身定制的提供內容，從而提升從社交媒體到店面銷售的轉化率。在更廣泛的層面上，AI代理人將繼續(xù)顛覆社交媒體內容創(chuàng)作的方式，例如視頻和文本，自動化產品活動的測試，并幫助品牌實時優(yōu)化活動。到2025年，AI驅動的購物代理預計將徹底改變零售業(yè)，由OpenAI、谷歌和Perplexity等主要科技公司領導，同時還有一系列創(chuàng)新初創(chuàng)公司。這些

人工智能代理預計將處理高達20%的與購物相關的任務。

提供高度個性化的體驗，涵蓋產品發(fā)現(xiàn)、價格優(yōu)化和無縫、自動化的結賬過程，使品牌和消費者都受益。

65

https://sproutsocial.com/insights/data/social-media-transparency/

6

https://www.pymnts.com/artificial-intelligence-2/2024/ai-to-power-personalized-shopping-experiences-in-2025/商業(yè)的未來社交媒體視頻分析社交視頻分析正在重塑零售商理解客戶偏好和行為的模式。通過利用計算機視覺和自然語言處理，平臺能夠逐幀分析數(shù)百萬個短視頻，從視覺和文本數(shù)據中提取可操作見解。這些技術提供了對新興趨勢、品牌提及和有影響力創(chuàng)作者的實時洞察，使品牌能夠快速適應市

場變化。零售商還可以通過識別驅動病毒式傳播和參與度的元素來提升他們自己的內容策略，提高帖子效果。結合社交監(jiān)聽，零售商可以監(jiān)控客戶對品牌、產品和活動的看法和反應，確保他們能夠緊跟不斷變化的消費者需求。?

審閱管理

在此領域中，通過分析多個平臺的客戶反饋，起著至關重要的作用。對評論的及時、同理心回應可以顯著提升客戶滿意度和品牌忠誠度。零售商還可以加強

品牌安全

通過使用這些工具來識別和減輕風險，確保品牌在數(shù)字平臺上的持續(xù)和安全的代表。?

此外，這些技術賦予

競爭分析

,允許零售商比較對其品牌與競爭對手的情感態(tài)度。這有助于企業(yè)更清楚地了解其定位和公眾認知，從而為戰(zhàn)略調整提供信息。

品牌洞察

從視頻和社交反饋中提取的信息，使公司能夠評估聲譽、客戶體驗以及產品的優(yōu)缺點，從

而制定更加強大的品牌戰(zhàn)略。?

意見挖掘

進一步通過分析客戶和員工的反饋來細化這些見解。這種全面的方法為公司的表現(xiàn)提供了清晰的圖景，同時確定了改進領域，并使內部和外部看法保持一致。利用這些工具，企業(yè)可以優(yōu)化營銷活動、優(yōu)化產品提供，并最大化其覆蓋范圍和影響力。通過結合社交視頻分析、監(jiān)聽和意見挖掘，零售商獲得在快速變化的數(shù)字市場中

茁壯成長的全面洞察。商業(yè)的未來去中心化社交互動去中心化的社交互動正在重塑社交電商，微型影響力成為主角，挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)大規(guī)模廣告活動的主導地位，這些活動以一致的信息和高質量的視覺內容為特點。技術進步，特別是在數(shù)據分析人工智能領域，已經使得可擴展和可衡量的策略得以實施，以識別創(chuàng)作者并輸出與品牌相符的內容。隨著改進的工具簡化了收入分享并提供了清晰的回報率洞察，品牌現(xiàn)在可以與小創(chuàng)作者合作，管理用戶生成內容（UGC），以針對特定受眾，并在大規(guī)模上培養(yǎng)品牌信息。初創(chuàng)企業(yè)亮點病毒性時刻年份：2021總部：美國加利福尼亞州門羅帕克總投資額與投資者：

投資者投資250萬美元，包括Techstars、SupernodeGlobal

和CrushVentures。描述：

ViralMoment是一個由人工智能驅動的平臺，能解析社交視頻內容，為品牌提供實時洞察，包括新興趨勢、品牌提及和有影響力創(chuàng)作者。為什么我們喜歡他們：

通過分析超過十億個視頻，ViralMoment幫助企業(yè)應對社交媒體的復雜性，確保他們能夠抓住病毒性時刻并保持品牌安全。白日夢年份：2023總部：芬蘭赫爾辛基總投資額與投資者：

來自投資者，包括IndexVentures、GoogleVentures和TrueV

entures，共計5000萬美元。描述：白日夢是一個由人工智能驅動的搜索和發(fā)現(xiàn)平臺，它通過一個龐大

的品牌時尚目錄革新了在線購物。為什么我們喜歡他們：

通過使用人工智能提供更個性化和直觀的搜索體驗，Daydream允許用戶使用自然語言和圖像進行搜索和發(fā)現(xiàn)產品，這使得他們更容易找到他們想要的東西，無需傳統(tǒng)搜索方法的麻煩。Daydream商業(yè)的未來下墜年份：2020總部：美國加利福尼亞州圣佩德羅總投資額與投資者：

來自投資者的5500萬美元，包括PlugandPlay和Spee

dinvest。描述：

Drop是一個社交電商平臺，它使品牌能夠通過社交媒體渠道直接與客戶互動

,將互動轉化為銷售機會。為什么我們喜歡他們：

通過整合Instagram和Facebook等平臺，Drop允許企業(yè)發(fā)送個性化的消息，從而增強客戶參與度并推動轉化率。該平臺擁有令人印象深刻的指標，包括95%的打開率和超過35%的點擊率，優(yōu)化客戶滿意度和收入流。Talkbase年份：2021公司總部：捷克共和國，布拉格總投資額與投資者：

2.2百萬美元的投資，包括CredoVentures、J&TVentures

和Plugand

Play。描述：

Talkbase提供了一個平臺來衡量社區(qū)參與度，并支持公司了解客戶在其獲取

、入會和保留過程中為何參與其社區(qū)。為什么我們喜歡他們：

Talkbase幫助客戶在社區(qū)、支持、產品、營銷和客戶成功團隊之間建立聯(lián)系。這使得他們能夠理解社區(qū)如何驅動真實業(yè)務影響，并據此采取行動。它還允許他們可視化關鍵指標和帕洛納年份：2024總部：美國加利福尼亞州帕洛阿托總投資額與投資者：

來自投資者，包括NEO

InvestmentPartners和Fusion

Fund，共計1000萬美元。描述：

Palona開發(fā)了人工智能驅動的銷售代理，這些代理有助于企業(yè)更有效地與客戶互動。這些AI代理處理客戶咨詢、推薦產品并在各種平臺協(xié)助購買，

包括網站、社交媒體和即時通訊應用。為什么我們喜歡他們：

Palona通過多智能體AI和情感智能提升了D2C銷售，創(chuàng)造個性化的、引人入勝的、具有說服力的客戶互動，從而推動轉化率、增加訂單規(guī)模并加強品牌關系。palo

naDR米P商業(yè)的未來FERMàT年份：2021總部：美國加州舊金山總投資額與投資者：

$29Mfrom

investors,

includingGreylock

Partners,

Initiali

zedCapital,and

CRV.描述：

FERMàT開發(fā)了人工智能驅動的工具，這些工具使電商平臺能夠通過定制頁面提供個性化的購物體驗，從而提高轉化率和訂單價值。為什么我們喜歡他們：

該平臺的高靈活性支持快速實驗和與現(xiàn)有電子商務系統(tǒng)的

無縫集成，使品牌能夠有效地吸引目標受眾并推動增長。案例研究FERMàTx

Nood概述：Nood，一個專注于家居脫毛解決方案的直達消費者的品牌，與FERMàT合作以優(yōu)化其基于聯(lián)盟和博客的購物體驗。通過將購物小部件直接嵌入內容中，Nood旨在提高廣告支出回報率（ROAS）和降低顧客獲取成本（CAC），同時簡化顧客旅程。問題：

傳統(tǒng)的聯(lián)盟營銷要求客戶離開他們正在參與的內容，這引入了摩擦，從而

降低了轉化率。Nood面臨著將高度意向的購物者轉化為客戶的挑戰(zhàn)，并尋求優(yōu)化如ROAS（投資回報率）和CAC（獲取成本）等性能指標?？偼顿Y額與投資者：

$1.65億美元投資，包括LightspeedVenturePartners、GV

（谷歌風險投資公司）、M1和MenloVentures。描述：

字體提供了一款生成式人工智能平臺，旨在幫助企業(yè)大規(guī)模創(chuàng)建個性化內容。該平臺的功能包括生成符合特定品牌聲音和目標的文本和圖像，以及簡化滿足

各種企業(yè)需求的內容創(chuàng)作流程。為什么我們喜歡他們：

通過集成現(xiàn)有工作流程并理解品牌背景，Typeface使企業(yè)能夠高效地制作符合品牌的內容，從而加強營銷和溝通工作。字體

年份：2022總部：美國加利福尼亞州帕洛阿托解決方案：

Nood實現(xiàn)了FERMàT的內容嵌入式購物小部件，允許客戶在聯(lián)盟文章

中無縫瀏覽和購買產品。這種方法降低了離開內容的摩擦。

Typeface商業(yè)的未來問：您對未來社交電商的發(fā)展有哪些主要預測，Drop又是如何計劃利用這些趨勢

的？本杰明·本尼丘：社交電商已顯著發(fā)展，尤其是在過去一年中。社交媒體平臺已成為消費者過去十年中主要花費時間的地方。今年具有決定性意義，因為在Drop，我們專注于通過直接消息和自動化的消費者互動進行社交商務。幾年前，品牌和零售商對與消費者使用聊天機器人持猶豫態(tài)度。然而

,隨著人工智能的進步，這種觀念已經改變?，F(xiàn)在，人工智能不僅僅是一個流行詞，

而是一個至關重要的推動者，它將直接消費者互動從一種可有可無的功能轉變?yōu)橐粋€

關鍵組成部分。我預測，隨著更多個性化整合的實現(xiàn)，更多的品牌將采用AI驅動的解決方案來與他們的受眾互動。ChatGPT已經證明，消費者并不介意與聊天機器人互動。此外，從社交媒體開始建立關系，引導消費者到實體店，然后在在線繼續(xù)互動的循環(huán)相對較新。問：您認為哪些策略最有效地將社交媒體互動轉化為實際銷售？比尼丘：

傳統(tǒng)性能營銷策略由于高級工具的易獲取性正變得越來越不有效。因此，整體獲取成本上升，而推動流量到店鋪和快速轉化客戶的老策略也不再

可行。相反，一種更注重關系的策略正在證明其有效性。品牌應該在漏斗的各個階段與消費者互動，而不僅僅是追求即時的銷售。借助Drop，品牌可以通過提供有價值且互動性的體驗，與他們的受眾建立更深的聯(lián)系。這有助于消費者在內容消費之外，感覺與品牌更加緊密相關。此策略日益重要，因為許多品牌尚未實施它，并且到2025年，僅專注于漏斗底部轉化的品牌將受到日益增長的獲取成本的負面影響，正如2024年頂級電商品牌顯著業(yè)績下降所證明的那樣。它導致了轉化率（CVR）超過20%的增長，客戶獲取成本降低了18%，并且ROAS顯

著提升。這些成果使得Nood能夠更有效地轉化有購買意愿的消費者，并將資源戰(zhàn)略

性地分配向內容驅動的商業(yè)。專家訪談：Benjamin

Benichou，Drop的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官本杰明·本尼丘創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官

下墜商業(yè)的未來Q:如何利用人工智能來提升社交媒體商業(yè)，尤其是在個性化方面？比尼丘：

人工智能是Drop公司加強社交商業(yè)策略的核心組成部分。在過去的一年里 ,我們得益于OpenAI提供的可訪問模型，將眾多AI功能和能力整合到我們的平臺上

。這些AI工具使我們能夠提供如受眾細分和情感分析等功能。利用人工智能，我們可以從不同的消費者群體中檢測到信號，識別出那些準備購買的人和那些需要更多培養(yǎng)的人。這允許我們進行更加個性化的互動，使消費者參與感更加真實和符合他們的需求。人工智能還有助于優(yōu)化我們的直接消息廣告活動，確?；蛹雀咝в钟行?。在營銷團隊規(guī)?？s小和預算緊縮的環(huán)境中，人工智能允許品牌在資源較少的情況下提供更多價值。此外，像Meta這樣的平臺已經變得更加成熟，支持優(yōu)化廣告項目以推動直接消息。這種人工智能能力和平臺進步之間的協(xié)同作用，使Drop能夠有效增強消費者與品牌之間的互動，并推動更高的參與度和轉化率。問：您觀察到了哪些消費者行為的主要變化，尤其是關于特定平臺趨勢的方面

?比尼丘：

消費者行為中最顯著的轉變之一發(fā)生在創(chuàng)作者經濟領域。我們已經超越了傳統(tǒng)的影響者營銷模式，進入了一個影響者創(chuàng)立自己的品牌和產品的模型。消費者越來越尋求真實和個性化的互動，更愿意與真實個體而非無名的企業(yè)賬戶進行交流。例如，當Drop與像JaredLeto這樣的藝術家合作時，粉絲會收到個性化的信息，這增強

了他們的聯(lián)系感和社區(qū)歸屬感。品牌如HotTopic正在有效地利用Drop的解決方案，圍繞流行的知識產權（IP）如H

elloKitty創(chuàng)建引人入勝的宣傳活動。這些活動著重于提供愉悅和情感共鳴的體驗，而不僅僅是推銷產品。通過創(chuàng)建游戲化和互動體驗，品牌可以建立一個忠誠的粉絲群體，他們更有可能參與并購買他們的產品。此外，多個由品牌管理的社交媒體賬號的崛起，例如為比莉·艾利什等藝術家設立的專用粉絲賬號，突顯了更多專業(yè)化、社區(qū)化互動的趨勢。這些專用賬號允許進行更真實的互動，并為粉絲提供了一個與品牌或個人深入互動的空間，從而培養(yǎng)更強烈的情感

聯(lián)系?？傮w而言，向真實、個性化和社區(qū)驅動的互動方式的轉變正在重塑消費者行為。那些擁抱這些變化并有效地利用平臺創(chuàng)造有意義的互動的品牌，更有可能建立持久的關系并推動持續(xù)的增長。商業(yè)的未來佐伊·基督徒

市場發(fā)展新興技術旨在使時尚供應鏈更加數(shù)據驅動和自動化。人工智能已經通過增強需求預測和簡化關鍵領域的決策（如規(guī)劃、定價、促銷和補貨

)而徹底改變了品牌的供應鏈管理。然而，更先進的AI模型和愿意數(shù)字化幾個世紀以來未曾改變的步驟，能夠提高速度和優(yōu)化規(guī)劃。例如

,三維建模與機器人學正在加速產品開發(fā)。此外，最新的數(shù)據驅動

和自動化工具——由大型語言模型（LLMs）提供動力或為新型應用

設計——正在幫助品牌簡化流程。

與供應商的采購互動、增強規(guī)劃

能力，以及更好地使供應與需求對齊，降低過剩庫存的風險。來源：即插即用為什么今天這很重要超快時尚品牌的崛起與主導地位

類似Shein、Temu和Boohoo，這

些公司在其運營的核心優(yōu)先考慮數(shù)據分析和預測技術，具有...來源：鼓

奢侈品牌面臨的壓力：

奢侈品時尚，傳統(tǒng)上以獨特性、精湛工藝和穩(wěn)健的生產節(jié)奏為特征，正日益面臨壓力，以滿足對持續(xù)新穎性和速

度增長的不斷需求。品牌如古馳（Gucci）、巴寶莉（Burberry）和

蔻馳（Coach）已加快其生產速度。#2：利用數(shù)據驅動和自動化構建時尚行業(yè)的下一代供應鏈商業(yè)的未來時間線縮短以更頻繁地推出系列。例如，意大利古馳的藝術實驗室致力于簡化皮革制品和鞋履的生產，使品牌能夠以前所未有的速度將新系列推向市場，采用與快時尚快速周轉相似的策略。來源：鼓

最新的生成式人工智能模型

可以幫助企業(yè)在消費者研究、情景預測或使用合成客戶數(shù)據創(chuàng)建新產品方面獲得幫助。與之前相比，生成式AI的不同之處在于，它可以分析來自各個

來源的大量數(shù)據，提供有關供應鏈的答案。輸入您的庫存數(shù)據并詢問：“根據當前的銷售趨

勢，我在哪里面臨過?；蚨倘钡娘L險？”您將獲得基于最新生成式AI技術的定制、數(shù)據驅動的答案。這項技術通過利用定價平臺和谷歌搜索等工具，簡化庫存管理流程，有效地提供見解。生成式AI模型可以通過分析與供應商、生產能力、交貨期和運輸物流相關的數(shù)據，幫助品牌在采購、生產計劃和庫存分配方面做出數(shù)據驅動的決策。來源：Vogue新興趨勢產品開發(fā)織物可行性：

今日，時尚面料廠在溝通面料成分方面與制造商和品牌們面臨困難。面料纖維成分的任何微小變化都可能使其變得獨一無二。數(shù)百家專業(yè)工廠每個季節(jié)都精心制作出無數(shù)獨特的面料，展示了驚人的多樣性和創(chuàng)新。在挑選面料和在面料上布局圖案時，品牌發(fā)現(xiàn)許多適應性或可行性問題，因為它們與面料特性不匹配。這涉及到購買時的樣品浪費和適應性問題。Tailr的面料采購和評估工具旨在通過確保面料可行性來減少樣品往返和適應性問題的數(shù)量。商業(yè)的未來設計：

生成式AI，或稱大型圖像生成模型，正在通過允許基于既定標準、過往系列和品牌標準快速創(chuàng)建和評估數(shù)百種設計變體來革新設計流程。這加速了靈感、靈感板制作和設

計開發(fā)階段。盡管ArcadeAI（用于珠寶）、RaspberryAI和Fabric（用于服裝）等平臺已經獲得勢頭并獲得了大量資金，但它們被主要品牌采用，尤其是在奢侈品領域，仍然緩慢。早期采用者更有可能是個人設計師、小型品牌或大眾市場標簽，它們通常更愿意嘗試AI驅動的創(chuàng)造力。來源：PlugandPlay,

Tailr需求預測與庫存管理即使是最大的品牌在準確預測需求方面也面臨挑戰(zhàn)，這通常會導致過度生產、庫存過剩和降價，從而影響盈利能力。傳統(tǒng)的做法，如Excel公式、基本回歸模型或遺留軟件，難以跟上今天快速變化的市場。僅僅依賴歷史數(shù)據可能導致忽視客戶細分或產品類別間的需求波動，從而導致效率低下。由大型語言模型（LLMs）驅動的現(xiàn)代解決方案通過整合更大的外部數(shù)據源（如客戶評論、社交媒體趨勢和經濟指標，如通貨膨脹和消費者價格指數(shù)(

CPI））來提高預測準確性。生成式AI通過減少手動預測工作，使規(guī)劃者能夠專注于戰(zhàn)略

決策并迅速應對市場動態(tài)。Autone、Metreecs和Haiko等高級工具通過分析更廣泛的數(shù)據

集來挑戰(zhàn)Anaplan和Relex等傳統(tǒng)平臺，通過提高現(xiàn)有機器學習模型的精確度并解釋需求

變化背后的原因。來源：TechCrunch

采購生成式人工智能允許簡化供應商互動和采購流程，包括諸如識別潛在供應商、生成招標書（RFPs）以及評估投標等任務。根據預定義的標準分析采購選項，可以顯著減少選擇最合適的供應商所需的時間和精力。此外，生成式人工智能通過自動化如總結協(xié)議和促進合同談判等任務，增強了合同管理。來源：行星金融科技商業(yè)的未來Hyran年份：2022總部：英國劍橋上一次融資及投資者：$563Kfrominvestors,includingClosed

Loop

Partners.描述：

Hyran是一個幫助品牌及其供應商縮短交貨期的AI平臺。Hyran通過AI在供應商處保持最適量的原材料和邊角料，以確保品牌能夠快速響應消費者需求。該模型旨在最小化品牌和制造商的交貨期、浪費、庫存成本和財務風險。目前，Hyran正在與

全球品牌和制造商合作。為什么我們喜歡他們：

而不是預測銷售和需求，Hyran旨在加強供應鏈中供應商與利益相關者之間的聯(lián)系。它將原材料可用性和生產方面的上游和下游數(shù)據與購買時的銷售數(shù)據進行連接。Metreecs年份：2024總部：法國，巴黎上一輪融資及投資者：由包括YCombinator在內的投資者注資500K。描述：

Metreecs可以預測時尚品牌哪些產品將出現(xiàn)過剩庫存或短缺庫存。制造業(yè)時尚行業(yè)的生產模式，幾十年來基本未變，面臨著重大挑戰(zhàn)。零售商在應對過度生產——高達30%的服裝未售出——的同時，還要處理漫長的生產周期和對海外供應鏈的依賴，這

些都極大地加劇了運輸產生的碳排放。根據《BoF-McKinsey2023時尚狀態(tài)調查》，許多時尚領導者正在探索近岸外包和按需生產作為解決供應鏈低效問題的方案。新興的軟件工具旨在將生產時間從六個月縮短至兩周。為了抵消與本土制造相關的更高成本，一些品牌也采用機器人技術來自動化縫紉和編織等流程，從而簡化生產并控制成本。來源：麥肯錫，MannyAI初創(chuàng)企業(yè)亮點hy

ranIlme

tree

cs商業(yè)的未來為什么我們喜歡他們：

與市場上許多解決方案相反，它們直接連接到品牌的數(shù)據源

,并利用學術研究中最新的AI發(fā)現(xiàn)，以顯著高于傳統(tǒng)模型的方式高效處理和分析復雜的時序捕獲數(shù)據模式。Tailr年份：2018總部：愛爾蘭都柏林上一次融資及投資者：來自投資者，包括DeltaPartners、Haatch和Enterprise

Irelan

d的$773.5K。描述：

Tailr通過數(shù)碼化面料采購并向產品開發(fā)過程中提供基于數(shù)據分析的布料實用性建議，支持品牌在設計過程中做出更好的決策。通過擁有一個電子布料庫并能精確了解各種面料的成分結構，Tailr的人工智能模型可以預先評估在某些產品類型中使用具體材質的影響，從而降低了樣品制作流程來回往復的次數(shù)。為什么我們喜歡他們：

織造廠在與制造商和品牌溝通布料成分方面遇到困難。在選擇布料和在布料上排列圖案時，品牌發(fā)現(xiàn)許多合適的或可行性問題，因為圖案沒有與布料的特性對齊。Tailr可以幫助減少樣品浪費，并解決購買時的尺寸和合身挑戰(zhàn)。SupplyHub年份：2023總部：美國亞利桑那州斯科茨代爾上一次融資及投資者：

未披露。描述：

SupplyHub利用先進技術和人工智能來自動化采購并最大化價值。它整合數(shù)據以實現(xiàn)即時的支出可見性，通過成本分析識別節(jié)省，通過精選匹配簡化供應商發(fā)現(xiàn)，并自動化詢價、投標分析和策略優(yōu)化，以實現(xiàn)立即和長期的好處。Silana年份：2022總部：奧地利維也納上一次融資及投資者：$3.3百萬來自投資者，包括SOSV、HAX、Material

V和OOE

HightechfondsGmH。TAIL

RSUPPYHub為什么我們喜歡他們：當前解決方案主要針對買家，而SupplyHub為買家和供應商提供快速部署和易用性，從而提高了采用率。商業(yè)的未來LuminaAi年份：2024總部：英國倫敦上一次融資及投資者：

未披露。描述：

Lumina通過構建可模塊化軟件，將這些軟件嵌入到所有專用的供應鏈工具(

預測、質量檢查、可追溯性等）中，從而改變了企業(yè)資源計劃（ERP）的角色。得益于生成式人工智能，它充當數(shù)據層，使用戶能夠以更無縫的方式理解所有孤島化的數(shù)

據。為什么我們喜歡他們：

Lumina是少數(shù)幾家挑戰(zhàn)傳統(tǒng)ERP系統(tǒng)的公司之一。該公司

認為ERP系統(tǒng)將演變成獨立于供應鏈和財務管理操作的系統(tǒng)。其平臺與財務系統(tǒng)相連，使供應鏈團隊能夠深入了解其選擇對財務的影響，例如存儲過剩安全庫存的成

本。MannyAI年份：2023總部：英國倫敦上一輪融資及投資者：$62Kfrominvestors,including

Plugand

Play,

Drea

mcraft,&

Carbon13.描述：

MannyAI是一個基于人工智能的生產流程規(guī)劃器，使時尚品牌和工廠能夠利用按需生產來匹配供需，同時避免過度生產和增加利潤。他們曾與宜家、ASOS和H&M等公司合作完成項目。描述：

Silana開發(fā)了一臺能夠自動化昂貴縫紉過程的機器，將布卷直接轉化為成品服裝，無需人工干預。這項創(chuàng)新使得服裝生產更加快速、成本低廉且更具可持續(xù)性，即使在高工資國家也是如此。為什么我們喜歡他們：

Silana的機器使用先進的機器人技術生產高質量服裝，無需人工輸入或化學品，并將可追溯性數(shù)據嵌入接縫中。憑借七項專利、經過驗證的T恤原型以及能夠在實現(xiàn)83.5%的毛利率的同時降低生產成本40%的能力，Silana展示了其在技術和財務方面的領導力。為什么我們喜歡他們：

每年，30%的服裝（400億件）未能售出，導致4900萬噸的CO2e排放和3000億美元的浪費。小批量生產可以解決這個問題，但它通常成本高昂

、進度緩慢，并造成庫存不確定性。MannyAI使小批量生產對品牌和工廠來說既快速

又有利可圖。Manny

Al商業(yè)的未來驅動因素：?

日益增長的時尚行業(yè)對環(huán)境破壞和浪費的認識，以及新法規(guī)的出臺?

品牌在后疫情時期對過度訂購持謹慎態(tài)度，因為過剩庫存導致企業(yè)關閉。?

全球性中斷（例如，地緣政治緊張、關稅、政治不穩(wěn)定、極端天氣）影響供應鏈

并造成不可預測性?

消費者對即時滿足感和潮流產品的需求迫使品牌迅速行動以保持相關性（受到Shein等品牌推動）。問：您如何看待制造業(yè)如何推動創(chuàng)新？MASHoldings在這一領域是如何進行

創(chuàng)新的？尼瑞拉：

供應鏈中的個體效率較高，但整個行業(yè)卻變得低效。一個工廠是高效的，一個紡織廠也是高效的，等等，但當它們組合在一起時，整個系統(tǒng)就變得低效。由于這些低效，我們注意到制造正在推動整個供應鏈中連接工具的創(chuàng)新。無縫連接的供應鏈可以導致一個更加靈活、以市場為導向的供應鏈。MAS在制造業(yè)創(chuàng)新方面做了很多工作；以下是一些例子：1.本地化技術和商業(yè)模式：為應對對按需制造需求的不斷增長，MAS正在開發(fā)本土技術和商業(yè)模式，幫助品牌保持領先。這些解決方案易于操作，技能要求最低，并且可以無縫集成到合作伙伴的運營中。它們通過使市場需求的反應速度更快，幫助

合作伙伴保持敏捷性。2.人工智能工具：利用歷史和實時數(shù)據點，MAS

可以預測銷售趨勢并使制造與消費

者購買模式相匹配。傳統(tǒng)上，品牌與制造商提前兩年進行規(guī)劃，在商店交付前依賴可能無法準確預測未來市場變化的預測。對這些預測的依賴導致過度生產、未售出庫存、折扣和浪費。靈活的按需制造幫助品牌在更短的時間內迅速應對變化的消費者需求，減少過剩庫

存和錯失的銷售。此外，品牌可以將生產外包以應對可預測的需求，從而保持成本效率，同時在國內

制造用于快速響應趨勢和波動。Q:鑒于持續(xù)降低時尚業(yè)過度生產的壓力，靈活的按需制造為何至關重要，以及什

么因素驅動這一趨勢？里斯尼·尼萊拉：服裝行業(yè)是分割的，涉及多個參與者（包括紗線、面料和服裝制造商、品牌和零售商），導致效率低下、交貨期長以及高最低訂購量（MOQ）。專家訪談：Risini

Niriella，Twinery（

MAS

Holdings）

商務分析師兼賬戶負責人Risini

Niriella商業(yè)分析師&賬戶主管

MASHoldings商業(yè)的未來請問您是否有與一些客戶分享的案例研究？尼瑞拉：

Promptly是一種本土化的直接到衣物的印花解決方案，它提供了逼真的全息印花，適用于任何面料的內衣和運動服飾。品牌只需維持白色空白（例如，內褲、運動型胸罩）的庫存，這些空白可以定制印花、顏色和圖案，以滿足個別消費者的偏好。例如，40個白色空白的SKU可以通過無限制的按需打印定制選項轉化為無限數(shù)量的SKU。這種按需打印流程確保只有在需要時才會生產產品，從而顯著減少過剩庫存

和浪費。訂單在五天內打印和發(fā)貨，使品牌能夠迅速響應消費者需求。通過獨特的工程、化學、算法和視覺系統(tǒng)組合，Promptly通過使用比傳統(tǒng)印刷方法少99%的水和80%的能源，實現(xiàn)了高效和可持續(xù)的制造。Promptly在美國和墨西哥本土化，與如AdoreMe（被維多利亞的秘密收購）等品牌合作，并支持他們的合作和發(fā)布，如萬圣節(jié)、

驕傲月和乳腺癌意識月。問：隨著人工智能的最新發(fā)展，您預計在制造階段將有哪些未來發(fā)展趨勢，以實現(xiàn)更

加數(shù)據驅動和自動化？尼瑞拉：

服裝行業(yè)以線性化和獨立化的方式運營，其中每個階段——紗線生產、面料制作和服裝組裝——都是依次進行的，這造成了效率低下和長的交貨期。人工智能可以將這些階段整合，實現(xiàn)流程的交叉。例如，紗線可以分階段交付，這樣面料生產

就可以在沒有等待全部紗線到達的情況下開始。這個同步工作流程打破了信息孤島，顯著縮短了交貨時間，使品牌能夠更快地響應市場動態(tài)。由人工智能驅動的智能規(guī)劃和預測工具可以縮短供應鏈的交貨時間，從

而減少過度生產，提高銷售，并為品牌釋放現(xiàn)金流。專家訪談：Metreecs共同創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Thibau

t

PellegrinQ:需求預測工具領域的格局正在如何演變？為什么我們會看到一波新的解決方案？ThibautPellegrin:近年來，隨著機器學習和新型大型語言模型（LLMs）的興起，我

們在預測能力方面取得了顯著的進步。AI驅動的預測，曾經主要用于高級交易策略

,現(xiàn)在正被應用于解決更廣泛的挑戰(zhàn)，例如解決需求與供應間1.8萬億美元的庫存扭

曲（來源：IHLServices）。這些進步為需求預測工具提供了巨大的機遇，使零售商能夠釋放前所未有的價值！Thibaut

Pellegrin聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官

Metreecs商業(yè)的未來問題：Metreecs是如何應對這些新趨勢的，你和傳統(tǒng)解決方案有什么不同之

處？皮爾格林：

我們的首席技術官Elie，在Virtu（

一家領先的全球金融市場參與者）的工

作中積累了深厚的AI預測經驗。在Metreecs，我們利用來自零售商的交易和庫存數(shù)據

,結合外部數(shù)據集和需求信號（如天氣、趨勢、季節(jié)性、營銷和宏觀經濟因素），提供業(yè)界領先的預測服務。盡管許多零售商仍在使用像電子表格和ERP等傳統(tǒng)系統(tǒng)進行需求預測——這些系統(tǒng)需要大量的手動工作，并且往往缺乏準確性——我們的目標是

提供一種新的方式，以提供可操作的、數(shù)據驅動的洞察力，從而提升盈利能力和效率。問：您如何將預測與其他供應鏈部分連接起來？皮爾格林：

在供應鏈中，預測在關鍵領域如規(guī)劃和幫助零售商獲得正確的產品數(shù)量和地點方面顯而易見?；蛘咄ㄟ^實現(xiàn)高效的庫存再平衡和優(yōu)化分銷網絡的服務水平來進行庫存分配。然而，預測是更高效供應鏈和分銷系統(tǒng)的基石。從產品構思到規(guī)劃、定價、分配、營銷和折扣，AI驅動的預測正在改變整個流程的每一步。問：您能描述一下您是如何支持一個（時尚）品牌的嗎？皮爾格林：

我們的預測準確性對于支持我們的客戶至關重要，我們已經看到在實際模型狀態(tài)下達到了高達95%的準確性。對于我們早期的客戶，結果是可以量化的。通過顯著減少庫存短缺，我們使得銷售機會增長了高達35%，同時將庫存量減少了30%。我們的使命是明確的：我們希望利用人工智能和數(shù)據分析來改變零售行業(yè)，這是

一

個富于未充分利用數(shù)據領域的行業(yè)。我們旨在幫助零售商大幅減少浪費，提高盈利能力，并為消費者創(chuàng)造真正的價值。人工智能超越任務自動化或預測，它關乎深化理解和提供明確指導。它關乎使用戶更有效地利用他們的知識，并做出更明智、數(shù)據驅動的選擇。無縫集成人工智能到工作流

程中，使團隊能夠專注于真正重要的事——推動增長和創(chuàng)新。商業(yè)的未來市場開發(fā)二手交易涉及購買和銷售二手商品，為產品完成初始用途后丟棄提供了可持續(xù)的替代方案。盡管該行業(yè)正在逐漸改善，但許多參與者的盈利能力仍面臨挑戰(zhàn)。市場上的主要公司只有在最近才實現(xiàn)了盈

利。例如，Vinted在今年首次實現(xiàn)了盈利，盡管自2008年以來一直

在市場上。同樣，TheRealReal在2023年第四季度實現(xiàn)了盈利，這是自2019年IPO以來的首次盈利。在二手市場上實現(xiàn)盈利具有挑戰(zhàn)性，原因有幾個。高昂的運營成本是一個重要因素，因為管理二手業(yè)務的物流，包括檢查和驗證物品

,成本昂貴。在C2B2C商業(yè)模式中，例如The

RealReal以及運營自有二手平臺的品牌，每一件二手物品都必須被視為獨特，因為每

一

件物品都需要驗證、定價、攝影和專門的頁面列出。此外，二手市場正變得越來越飽和，許多C2C和C2B2C平臺和品牌進

入二手市場。此外，間接競爭對手，如超快時尚品牌，正在爭奪二手客戶群的一部分份額。這種激烈的競爭引發(fā)了價格戰(zhàn)，進一步降低了

利潤率。創(chuàng)新，尤其是通過人工智能實現(xiàn)動態(tài)定價以及質量控制和真?zhèn)悟炞C的自動化，可以顯著提升財務績效。通過優(yōu)化定價和#3：二手市場：邁向盈利并創(chuàng)造無縫體驗

貝拉

爾比，Rita商業(yè)的未來自動化在質量控制和真?zhèn)舞b定方面可以顯著提升財務績效。通過優(yōu)化定價和簡化運營流程，這些技術有助于降低成本和增加收入，從而提高整體盈利能力。在這個競爭激烈的生態(tài)系統(tǒng)中，提供無縫的體驗對于提升用戶滿意度、減少買賣過程中的摩擦以及提高客戶留存率至關重要。例如，一鍵轉售和為C2C市場提供產品列表的人工智能等創(chuàng)新，可以幫助實現(xiàn)這種無縫體驗，使買賣雙方的交易更快、更高效。為什么今天這件事很重要二手交易已經存在許多年，但現(xiàn)在它已經穩(wěn)固地確立了自己作為主導力量的地位，尤其是在服裝行業(yè)，超越了傳統(tǒng)零售。預計到2028年將增長超過一倍，比更廣泛的服裝零售行業(yè)增長速度快6.4倍，預計到2028年將達到3500億美元（Thredup，2024）。隨著消

費者越來越關注購買選擇對環(huán)境的影響，并轉向更環(huán)保的消費模式，二手交易平臺的需求激增。2023年超過50%的消費者選擇二手服裝，這些平臺在支持循環(huán)經濟中發(fā)揮著至

關重要的作用（Fortune，2024）。隨著二手交易越來越受歡迎，品牌開始將其視為新的收入來源。以前由第三方市場主導的二手交易作為服務（RaaS）已經出現(xiàn)，成為一種商業(yè)模式，即公司通過與外部再營銷解決方案合作來創(chuàng)建定制的二手交易服務。各個價格點的品牌現(xiàn)在正成為積極的參與者，建立自己的二手交易模式。從2023年到2024年，提供二手交易平臺的品牌數(shù)量增

長了31%，超過160個品牌（Thredup，2024年）。在2024年，像NewBalance和IKEA

這樣的關鍵玩家推出了自己的二手交易平臺。此外，這些領域的某些零售商通過收購在行業(yè)內定位自己。今年，零售品牌RBrandAlley通過收購運動鞋二手交易平臺TheEdit

Ldn，進入

了二手交易領域。商業(yè)的未來最終，技術進步，尤其是在人工智能領域的突破，已經改變了二手交易行業(yè)。人工智能提升了二手交易過程中的多個接觸點，以提升運營效率并為買賣雙方提供無縫體驗。新趨勢人工智能正在提升二手房市場。二手市場正受到人工智能的顯著提升和轉型驅動，影響著二手流程的每一個環(huán)節(jié)，并提

升了盈利能力和客戶體驗。?

動態(tài)定價：

人工智能通過實時動態(tài)調整，考慮市場趨勢、商品狀況、需求和競爭者定價等因素，增強了二手市場的定價能力。例如，它可以推薦對熱門商品進行提價或對銷售緩慢的商品進行降價。此外，通過監(jiān)控網絡上的相似商品并根據市場條件的變化調整價格，它還能幫助擁有自有二手平臺品牌設定具有競爭力的價格。?

清單與產品分類接觸點：

在C2C市場中，買家尋求的詳細列表與賣家對更快、更簡單的列表創(chuàng)建的需求之間存在雙重性。人工智能有能力有效地解決這一挑戰(zhàn)，并為買家和

賣家創(chuàng)造無縫的體驗。9月份，Depop推出了一款AI工具，該工具可以從一張照片中生成

列表描述和商品詳情，從而提升賣家和買家的體驗。同樣，eBay開發(fā)了一款基于人工智

能的解決方案，“魔列表工具”，該工具能夠自動從一張圖片中創(chuàng)建產品詳情。?

增強認證與質量控制：

每年有價值2萬億美元的假冒產品被出售，使其成為二手行業(yè)的核心問題。CBS新聞（2024）人工智能通過自動化產品驗證，正在提高二手市場的質量控制和真實性，尤其是在奢侈品領域，這降低了整體運營成本。例如，MarqVision公司使用人工智能來檢測和移除政府參與也可能加快向更加可持續(xù)的未來轉變，包括在二手市場領域。例如，《美洲法案》為循環(huán)創(chuàng)新?lián)芸畛^140億美元，作為與中國的競爭努力的一部分。公司在納稅年度可

對其“合格紡織品再利用和回收活動收入”獲得15%的減免。（國會政府網站，2023年），

（《Vogue

Business》雜志，2024年）。商業(yè)的未來自動識別來自在線市場的假冒列表。市場平臺還利用其AI功能來提高驗證和質量控制。20

23年，eBay收購了Certilogo，一家AI驅動的驗證提供商，以提高和簡化二手驗證。通過可追溯性在二手市場創(chuàng)造無縫體驗數(shù)字身份（也稱為數(shù)字產品護照）將通過實現(xiàn)更好的產品識別和追溯性來提升二手市場。在此概念下，每個產品都可以預先編程以用于二手銷售，從而在整個生命周期中實現(xiàn)追蹤。初創(chuàng)企業(yè)如Eon已經開始幫助品牌預先編程他們的產品，以便在各個市場和渠道中輕松轉售。他們的技術使購物者能夠掃描二維碼或輕觸NFC芯片，立即獲取產品詳細信息，包括材料、來源和真實性憑證。許多行業(yè)參與者正在采用這一創(chuàng)新。2024年9月，二手交易平臺Poshmark與EON和Coachtopia（Coach的子品牌）合作，在Poshmark上通過EON構建的數(shù)字護照提供一鍵式

二手銷售選項，用于銷售Coachtopia產品。這次合作為買家和賣家創(chuàng)造了一個無縫的體驗，簡化了帶有驗證真實性和可追溯性的產品上架和銷售流程。此外，監(jiān)管將進一步強化數(shù)字產品護照。歐盟計劃實施一項規(guī)定，要求幾乎所有在歐盟銷售的產品都必須具備數(shù)字產品護照，間接推動二手市場上數(shù)字追蹤的整合。商業(yè)的未來本尼年份：2021年總部：美國加利福尼亞州圣巴巴拉總籌資與投資者：

從投資者那里籌集了500萬美元，包括BetterVentures、Buo

yantVentures、ChingonaVentures，并曾是GoogleforStartupsAccelerator的

一部分。描述：

Beni是一款免費瀏覽器擴展，它在瀏覽品牌網站時實時突出顯示二手選擇的替代方案。它還提供移動應用和擴展來查看優(yōu)惠，保存搜索，為新列表設置警報。為什么我們喜歡它們：電商購物者常常被在線發(fā)現(xiàn)的眾多新舊商品所淹沒。瀏覽器插件在購物時高效突出顯示二手銷售選項，使用戶能夠在不離開網站的情況下發(fā)現(xiàn)

替代品。牛角包年份：2022總部：美國田納西州納什維爾，TN總融資與投資者：

$2400萬美元的投資，包括Third

Prime和25madison。描述：

羊角面包通過其Chrome擴展程序為用戶提供無縫的購物和轉售體驗，確保用戶從合作零售商處購買的物品能夠得到保證的回購服務。為什么我們喜歡它們：

羊角面包通過轉變電子購物者的心態(tài)，采取了一種創(chuàng)新的方法，讓他們轉向資產擁有。事實上，由于保證可以轉售其產品，購物者現(xiàn)在更有可能將他們的購買視為“快速資產”。通過將轉售選項整合到電子商務結賬流程中，羊角面包通過向購物者提供轉售購買的保證，提高了轉化率。伊昂年份：2017總部：紐約，紐約州，美國總融資與投資者：

8.2百萬美元來自投資者，包括ImaginaryVentures和SAP.iO。描述：

EON專注于為產品創(chuàng)建數(shù)字身份，改變品牌管理產品生命周期和與客戶互動的方式。購物者可以通過掃描二維碼或使用NFC芯片，立即獲取詳細的產品信息。beniCRo

lssANTEN初創(chuàng)企業(yè)亮點商業(yè)的未來MarqVision年份：2020總部：洛杉磯，加利福尼亞州，美國總籌資與投資者：

$41Mfrom

investors,

including

Hillspring

Investment&AltosVentures.描述：

MarqVision提供基于人工智能的品牌保護軟件，以對抗假冒和未經授權的銷售。該平臺通過先進的圖像識別和語義分析來檢測假冒商品。它還幫助企業(yè)分析、采取法律行動，并衡量這些侵權行為的影響。描述：

Ealyx將舊貨回購作為電子商務的支付方式，并在消費者出售舊產品并進行新在線購買時提供即時折扣。即使售出的產品尚未檢查，回購價值也會從新購買中

立即扣除折扣。為什么我們喜歡它們：

Ealyx非常有趣，因為它整合了多個回購合作伙伴，使以舊換新過程與產品類別無關。例如，消費者可以通過部分支付舊自行車的費用來購買一部

手機。此外，在以舊換新折扣應用后，它還提供“先買后付”解決方案，使購物對消費

者來說更加便利。Ealyx—鏈接到我們的初創(chuàng)公司系列訪談年份：2024總部：西班牙

巴塞羅那總籌資與投資者：

$1.1Mfrom

investors,

includingArchipelago

Nextand

Demium.為什么我們喜歡它們：

EON

的技術特別引人關注，因為它能夠預編程產品進行二次銷售，提供無障礙、流暢的使用體驗。通過一鍵二次銷售功能，客戶只需掃描商品的數(shù)字標識，就能在VestiaireCollective等市場平臺上進行二次銷售，只需幾步操作。這也有利于簡化市場平臺操作，因為產品識別和驗證過程完全自動化。為什么我們喜歡它們：

MarqVision從A到Z解決假貨問題，為擁有自身轉售平臺的市集和品牌減輕負擔。與其他競爭對手一樣，它標記假貨，移除產品，并向違法者發(fā)送停止侵權通知信。乓ealy

x商業(yè)的未來Revers.io年份：2009總部：法國，巴黎總籌資與投資者：

$6.5Mfrom

investors,

includingSAP.iO&

Fondsrégionaldeco-Investissement.描述：

Revers.io借助回報助力發(fā)展二手業(yè)務。該解決方案高效地將退回的商品引導至適當?shù)亩咒N售渠道。Revers.io還提供維修功能，使擁有自身二手銷售平臺的品牌能夠管理產品的翻新，以備再次銷售。此外，它通過為每件商品創(chuàng)建獨特的產品信息表并自動在品牌的商家網站上分配產品，從而自動化二手銷售流程。為什么我們喜歡它們：

在在線購買的平均退貨率為17.6%的情況下，這一問題對Sh

opify（2024年）等品牌構成了重大挑戰(zhàn)。Revers.io通過將退貨商品轉化為有價值的

資產來解決這一問題。該平臺高效地管理退貨，將它們轉化為二手產品，并自動化再銷售流程，包括智能派送、產品清單創(chuàng)建以及與二手電子商務平臺的集成。FAUME年份：2019總部：法國，巴黎總投資及投資者：投資者共投入740萬美元，包括Bpifrance和Daphni。描述：

FAUME為時尚和奢侈品