快時尚、鞋業巨頭都倒下!關店數將破1.2萬家,實體零售業該如何求生?
快時尚、鞋業巨頭都倒下!關店數將破1.2萬家,實體零售業該如何求生?

美國實體零售行業的寒冬持續了三年,非但沒有回暖的跡象,2019年實體零售店的關店數量更是創下了近年來的新高。

根據諮詢機構Coresight Research最新的一份調查報告,截至12月13日,今年全美實體零售業門市的關閉數量已經達到9,302家,這比2017年創下的關店數量記錄8,139家還要多,今年7月Coresight Research曾預計到今年年底這一數字可能會超過12,000家。

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圖/ Quartz

美零售業巨頭瘦身、關店,2019關店數創新高

關店潮繼續席捲美國零售業,開店數量的成長也明顯減緩。2019年美國實體零售業的淨關店(關店數量-開店數量)數量達到4,930家,比過去兩年的總和還多。

在這輪關店潮中,很多零售業巨頭也不能倖免。美國鞋業巨頭Payless宣布將關閉在美國的2,100家商店,其實Payless在2017年就已經申請了破產保護,但依然不能挽救頹勢,在今年2月再次申請破產保護。《華爾街日報》指出「 這可能有史以來最大規模的零售商破產清算 。」

無獨有偶,不少零售商也還在苦苦掙扎。具有70多年歷史的老牌日用品連鎖店Fred's關閉了564家門市,還是在9月申請了破產。快時尚品牌Forever21也在該月申請破產保護,宣布將關閉178家門市。

延伸閱讀:Forever 21正式聲請破產,3個錯誤成致命關鍵

即便還沒走到破產的地步,通過主動瘦身,縮減成本來過冬零售商不計其數。擁有Ann Taylor、Lane Bryant的女裝品牌Ascena Retail Group、休閒服飾品牌GAP、維多利亞的秘密(Victoria's Secret)都加入了關店潮的行列。

不轉型就等死!線上線下整合成競爭關鍵

這些實體零售店關閉的原因也並不新鮮,電商改變了消費者的購物習慣,沒有跟上數位時代的需求,被認為是實體零售業關店潮持續的主要原因。 瑞銀一份研究報告指出,隨著網購的普及,到2026年全球可能會有多達7.5萬家實體店關閉。

儘管關店潮可能還會持續,但不意味著實體零售行業會被電商取代。實際上在實體零售門市引來關店潮的同時,電商巨頭也正在積極佈局線下零售。2017年亞馬遜以137億美元收購了全美最大有機食品超市全食超市(WholeFoodsMarket),阿里巴巴則聯合一眾線下零售品牌推廣自己的「新零售」戰略,而京東和騰訊也相繼推出類似聚焦線下的「無界零售」和「智慧零售」。

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2017年亞馬遜以137億美元收購了全美最大有機食品超市全食超市(WholeFoodsMarket)
圖/ 愛范兒

就在美國實體零售業關店潮開始的2017年,愛範兒曾將「重回線下」評選為那一年的年度趨勢,我們認為零售業將不再僅限於單純聚焦線上或者線下的垂直領域,對線上線下的強連接和整合能力將成為零售業的關鍵。

實體零售不會凋零,線上零售也不會一枝獨秀,正如《不可消失的門市》作者大衛·貝爾(David Bell)在接受《哈佛商業評論》採訪時所說的:

無論零售業如何變化,其本質不會改變—— 始終是滿足消費者購物、社交、娛樂三方面的體驗需求。實體零售一定不會消失,只是存在的方式需要改變。

本文授權轉載自:愛范兒

責任編輯:江可萱、陳映璇

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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