行业监管与技术趋势 - 打击有组织零售犯罪法案正获得罕见的两党支持动力 凸显了商品级追溯的紧迫性[1][2] - 欧盟针对纺织品和轮胎的法规将于2027年生效 迫使零售商从观望模式转向锁定合规与投资计划[5] - 技术发展能为零售商提供所需的可视性 以发现和预防欺诈 同时提高库存准确性 支持退货与回收 并为未来的合规要求做好准备[2] 供应链与防伪挑战 - 零售商正与日益复杂的多步骤供应链以及庞大的第三方物流和电商物流合作伙伴生态系统作斗争[1] - 许多货件缺乏像预先发货通知这样的基本规范 导致品牌方不清楚货物详情 这种碎片化成为假冒商品和欺诈性重新贴牌的完美切入点[3] - 假冒和欺诈已达到临界点 美国消费者对假冒产品或不诚实交付行为的意识和发声日益增强[3] - 基于商品级追踪和可视性的、更清晰的数据共享 对于保护利润率和防止错误发货或假冒问题变得至关重要[8] 标签技术与追溯投资 - 近年来标签技术的进步意味着品牌可以最终实施兼顾耐用性和可负担性的标签策略[4] - 对于服装等高销量品类 嵌入式标签将成为新标准 实现商品全生命周期可视性、更顺畅的退货、更易回收 并为数字产品护照要求做好准备[4] - 2026年零售商应关注的技术投资重点在于嵌入式标签、商品级追溯和供应链智能[4] - 商品级追溯使不良行为者更难隐藏 RAIN RFID等技术让供应链合作伙伴共享正品可视性 有助于在供应链更早环节揭露假冒产品[7] - 对于销售高端、有机或符合道德标准商品的零售商而言 这一点更为重要 因为一件假冒产品就可能抹去品牌多年的可持续发展成果和消费者信任[7] 数字产品护照与人工智能代理 - 数字产品护照即服务正在兴起 它正成为品牌故事讲述、忠诚度建设以及合规的即插即用基础设施[7] - 品牌可以对外向消费者提供经过验证的产品数据即时访问 对内则简化实施并降低复杂性[7] - 零售业正进入一个由人工智能代理日益塑造消费者发现和购买产品方式的“代理时代”[11] - 人工智能代理购物是指客户告诉AI答案引擎他们的需求 然后由AI代理进行研究、比较甚至代为购买 从而将AI转变为从发现到结账一站式处理的购物助手[13] - 新的“数字货架”就是AI答案引擎 零售商若不能使其定价、库存和产品数据保持清洁、结构化并适配大语言模型 则将永远不会被推荐[14] - 麦肯锡公司估计 约50%的谷歌搜索已包含AI摘要 预计到2028年该比例将超过75% 届时AI驱动的搜索可能影响7500亿美元的美国收入[14] 企业软件与数据整合 - 软件平台若能跨整个企业扩展数据和工作流将占据主导 而孤立的工具将变得无关紧要[9] - 剩余的本地部署软件公司的消亡将加速 未来三年内将仅剩15%[10] - SaaS并未消亡 而是在与AI代理一同复兴 2026年的赢家将是那些能将AI代理的敏捷性与SaaS的可靠性相结合以交付可衡量商业价值的企业[10] - SaaS提供了企业所需的工作流、治理和防护栏 而AI代理则扩展了生产力和速度 二者结合设定了企业软件的新标准[11] - 零售商正在将企业资源计划系统与商务、营销、销售和服务整合成单一集成堆栈 以确保企业数据保持清洁和互联[18] - 以企业资源计划系统作为连接层 代理可以利用运营背景更有效地个性化推荐并推动盈利增长[18] 搜索优化与品牌战略演变 - 搜索引擎优化并未死亡 而是正在演变为“AI引擎优化”[12] - 代理购物并非取代搜索引擎优化 而是一种有价值且必要的混合策略 以满足客户所处场景的需求[12] - 传统搜索引擎优化仍然重要 但随着AI代理越来越多地通过推荐引导购物者 未做好准备品牌的网站流量可能出现显著下降[15] - 零售商必须拥有混合策略 以确保产品在客户选择的任何购物场所都能被理解和展示 做好的品牌将赢得信任、减少购买旅程摩擦、增加可发现性并建立忠诚度[16] - 在代理主导的购物模式中 忠诚度成为一个复合信号 当品牌持续满足期望时 代理会学会优先推荐它 从而将忠诚度转化为获客杠杆而不仅仅是留存杠杆[16] - 忠诚度从未由谷歌、AI或搜索引擎优化决定 而是通过可靠性和一致性赢得[18]