不再「稅込」、「稅拔」霧煞煞!日本新制將上路,UNIQLO、GU面對10%消費稅如何接招?
不再「稅込」、「稅拔」霧煞煞!日本新制將上路,UNIQLO、GU面對10%消費稅如何接招?
2021.03.10 | 新零售

日本大型連鎖服飾集團Fast Retailing宣佈旗下的UNIQLO及GU等品牌,自3月12日起所有商品售價將為含稅價,這意味現在商品標價的本體價格不變,轉為含稅價讓實際商品降價了約9%。

例如2020年秋冬商品的價格標籤為「本體價格1990円+消費稅」,2021年的春季商品價格標籤則變成「1990円」,線上購物也將同步變更為含稅價。

Fast Retailing代表會長兼社長柳井正表示,盡可能讓消費者能以同樣價格買到已含稅的商品,未來也將持續提供lifeWear,並對社會盡一份心力。

UNIQLO標價
圖/ 截圖自YouTube

延伸閱讀:UNIQLO掀關店潮、利潤下跌4成,創辦人柳井正開砲:政府不該強制企業停業

隨著政策調整,日本成衣界盛行的標價戰將落幕

為何UNIQLO要佛心降價?根據日本國稅局規定,4月1日起,日本零售業價格標示應定為11,000円、11,000円(含稅)、11,000円(未稅價格10,000円)等,若在後面另外註記未稅價格也沒關係,但重點在於價格本身一定要含稅。

日本標價
圖/ Menu Design Lab

延伸閱讀:UNIQLO市值首度超越Zara,它如何翻轉危機躍全球最大服飾零售商?

曾到日本買過東西的人都知道,商店經常會在商品本體標價旁,再註記一個「+稅」的標示,不過,隨著日本消費稅轉嫁對策特別措置法的緩衝期將於今年3月31日到期,4月1日起日本的商品標價將必須為含稅價。

而須標示含稅價格的對象不僅包含商店,還包含廣告傳單、新聞或電視廣告等針對一般消費者提供服務或商品的業者。但是如果B2B交易,則不是這波含稅價標示義務的對象。

事實上,含稅或未稅價標示對以價格為競爭武器的企業來說有相當重要的意義。例如日本UNIQLO過去經常使用的是「本體價格+消費稅」的標價策略,如以1990円、2990円等未稅價標記商品,但另一間服裝連鎖店Walkman則是使用1900円、2990円「含稅標價」。

而今年4月1日起,Walkman無須進行任何變更,但若UNIQLO標示價格再加上10%消費稅,則會變成2189円、3289円等,價格相對看起來就會變高。

UNIQLO.jpg
圖/ Shutterstock

雖然UNIQLO決定將現行價格改為含稅價,但實際上要自行吸收的成本也相當可觀,但過去日本成衣界最盛行的含稅、未稅標價戰,將告一段落。

不過在定價策略上,UNIQLO也進行了調整。過去經常可在UNIQLO店內看到降價等標示,在冬季銷售季時已經看不到,而是改為新價格的標示。降價或折扣一詞會讓人有賣剩下或賣不完等負面形象,如以新價格為標示,就如同新商品、新作等有較正面的印象。

這次含稅價的標價義務雖是多年前就決定的政策,對於一些個人小店來說,將造成不小的衝擊。主要原因還是在於,消費者一看到含稅價可能會覺得價格太高,而打消購買念頭。

也有一些商店表示,為了維持消費者的購買習慣,可能會像UNIQLO一樣採自行吸收成本策略,以維持原本的售價。含稅價標示與否不僅對流行服裝業界造成一定程度的挑戰,也考驗著個人店主的經營彈性。

逐年上升的消費稅,對消費者及零售業帶來衝擊

1989年(平成元年)4月1日,日本首次導入3%的消費稅制度,當時造成社會不少的抨擊及抗議。儘管如此,日本政府仍然在1997年將消費稅增加至5%(國家4%+地方1%),2014年再調整至8%(國家6.3%+地方1.7%),而2019年時更調漲至10%(國家7.8%+地方2.2%,但食品類等輕減稅率對象仍維持8%稅率)。

雖然增加的消費稅收有助於高齡化社會的發展使用,但也因此造成青壯年族群越來越沉重的負擔。

日本標價
圖/ Google

關於商品標價是否應含稅,消費者和店家則有明顯不同的立場。日本媒體曾做過統計,有高達近9成的人認為目前商店的標價方式非常混亂,而多數消者認為商品應以含稅價標示。

不過,零售業者則希望以未稅價標示商品,主要因為若稅率又有變化時,再更換標價會耗時費力,且未稅價格也比較不會讓消費者產生又漲價的感覺。

責任編輯:蕭閔云

資料來源:日本國稅局Menu Design LabZeikenYahoo JapanImpress
責任編輯:文潔琳

關鍵字: #UNIQLO
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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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