Shein、Temu都大漲價,最高價格翻一倍!川普祭出關稅大刀,為何先打到自己人?
Shein、Temu都大漲價,最高價格翻一倍!川普祭出關稅大刀,為何先打到自己人?
2025.04.28 | 新零售

中國跨境電商平台Shein、Temu在美國相當受歡迎,原因就是網站上的商品價格偏低,受到年輕人青睞。但近日在美國總統川普一系列的關稅政策大刀,可能讓這些平台面臨漲價危機,低價的優勢也可能不復存在。

川普(Donald Trump)政府除了先前大動作宣布關稅政策之外,5月2日起,更要正式取消「de minimis」(低值免稅)政策,讓每件低於800美元的中國與香港進口商品不再享有免關稅優惠。取而代之的,是高達120%的懲罰性關稅,另外,每件包裹還新增高達100美元的包裹費,6月1日以後還可能再上調。

這樣的新政策,讓美國電商平台及中國賣家不得不將成本轉嫁給消費者。

免稅優惠消失,跨境電商默默全面漲價

美國網友近日打開Shein、Temu或亞馬遜(Amazon)網站時,驚訝發現熟悉的商品價格竟然「火箭式」上漲。原本14美元的慢跑鞋,一夕之間變成27美元;一套廚房毛巾竟暴漲377%。

根據《彭博社》與《CBS News》報導,這波價格調整,源自美國即將於5月2日正式取消「de minimis」(低值免稅)政策,讓每件低於800美元的中國與香港進口商品不再享有免關稅優惠。取而代之的,是高達120%的懲罰性關稅與新增的每件包裹手續費,美國電商平台及中國賣家不得不將成本轉嫁給消費者。

美國總統川普(Donald Trump)雖然近日在社群平台上宣稱「幾乎沒有通膨問題」,但Shein的大規模漲價行動卻狠狠打臉,從美妝用品到家居、玩具與女裝,全類別價格全線調升。 其中美妝與健康品項漲幅平均高達51%,有些商品甚至價格翻倍;家居與廚房用品也上升30%以上;女性服飾則微幅調升8%。

而根據《彭博社》的實際測試,Shein美國站在4月24日至26日期間,商品價格平均漲幅約為10%,在50樣商品中,有7項商品下架(不再販售)。相較之下,Shein英國站的價格則幾乎沒有變動,也沒有商品下架。

延伸閱讀:【觀點】起底Shein爆款關鍵!「小單快返」模式是什麼?揭露中國服裝源頭供應鏈

美國平台也撐不住 亞馬遜上千商品悄悄變貴

不只在中國跨境電商平台,漲價災情在美國自家的亞馬遜也有出現。根據價格數據分析平台 《SmartScout》的統計,自4月第二週以來,亞馬遜上已經有近1000項商品漲價,平均漲幅接近30%,涵蓋的範圍包括電子配件、女裝、家用品等。

《SmartScout》執行長尼德漢(Scott Needham)直言,這波價格變動「幾乎無法用其他因素解釋,只能歸咎於新關稅政策」。

而在電商平台這邊,亞馬遜執行長賈西(Andrew Jassy)也坦言, 關稅政策確實推升整體消費品價格 。儘管亞馬遜表示,這些調漲商品僅佔全站熱銷商品的1%,且平均漲幅為6%,但整體價格壓力仍在蔓延中。

而Shein與Temu的態度就非常直接了當,平台明確公告指出「因應近期全球貿易規則與關稅變動,將從4月25日起進行價格調整」。這使得兩平台在3月與4月初曾一度因「提前搶購潮」出現銷售回溫,消費者搶在漲價前囤貨。但如今價格實質上調後,美國消費者不免陷入更高生活成本的現實。

中國品牌應變難題:生產轉移真的沒那麼簡單

為了減輕關稅衝擊,中國電商與供應商早已動起來。例如Shein曾在今年2月,鼓勵部分中國供應商轉進越南設廠,尋求規避關稅的替代方案;Temu則試圖透過「半託管制度」(half-custody framework),將中國工廠產品集中運送至美國倉儲,以降低個別小包裹的稅務壓力。

然而專家指出,這些「繞道而行」的策略效果有限。將完整供應鏈遷出中國,不僅牽涉到龐大的資本支出與製造技術重新調整,更可能需要數年時間。面對關稅政策的不確定性,無論是中國業者還是美國平台,眼前都只能用調價換喘息。

而消費者的選擇也因此陷入兩難——不是面對價格上漲的現實,就是轉向其他品牌或市場,但這也未必保證品質與價格仍具吸引力。

目前,美國與中國在關稅議題上並未出現具體轉圜。儘管川普對外表示正在進行談判,且未來關稅可能「大幅下調」,中方卻予以否認,並要求美方應先完全撤除關稅。根據牛津經濟研究院的估算,儘管實際稅率已超過100%,短期內要有顯著變化的機率仍不高,全球業者也僅能觀望。

本文初稿由AI撰寫,編輯:錢玉紘

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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