该研报评估了15个对品牌和零售商至关重要的技术市场，并根据市场势头和行业领导者活动对其进行评分，提出了一个MVP技术框架，帮助品牌和零售商在商品管理中快速决策并跨渠道扩展工作。
MVP技术框架根据市场发展阶段分为三个类别：
- 优先考虑：这些成熟的技术市场持续获得外部投资，品牌和零售商需要关注最新解决方案的实施。
- 关键市场：商品规划、多用途平台、产品信息管理、促销活动优化。
- 评估：这些技术市场正在建立势头，品牌和零售商应评估其部署价值。
- 关键市场：AI驱动的搜索和推荐引擎、需求预测和库存优化、数字标牌和显示、电子价签、室内地图分析、二手商品即服务、虚拟试穿、趋势识别、用户生成内容管理、批发平台。
- 监控：这些新兴的技术解决方案值得品牌和零售商关注，并纳入未来3-5年的路线图。
关键市场分析：
- 商品规划：帮助零售商管理空间规划、计划图合规性等，支持实时决策。
- 多用途平台：整合多种商品管理功能，如需求预测、商品规划和促销活动优化，但实施时间较长。
- 产品信息管理：集中收集和存储产品数据，确保信息一致性，提高搜索结果排名和产品可发现性。
- 促销活动优化：利用AI自动化定价，优化促销活动，提高投资回报率。
- AI驱动的搜索和推荐引擎：通过个性化搜索和产品推荐提升在线转化率和客户体验。
- 需求预测和库存优化：利用销售数据和指标改进库存规划，满足电子商务和全渠道需求。
- 数字标牌和显示：通过互动屏幕提升店内商品展示和购物体验，但需注意执行可能干扰购物体验。
- 电子价签：数字屏幕显示价格和其他信息，方便更新和匹配在线价格，但初始投资较大。
- 室内地图分析：收集店内顾客位置数据，优化店铺布局和商品陈列。
- 二手商品即服务：帮助零售商买卖二手商品，拓展销售渠道，满足可持续发展需求。
- 虚拟试穿：利用AI和AR技术让顾客在线试穿商品，降低退货率，提升客户体验。
- 趋势识别：利用数据分析识别消费趋势，帮助品牌和零售商加速产品创新周期。
- 用户生成内容管理：收集和发布顾客创建的内容，提升品牌参与度和转化率。
- 批发平台：帮助零售商发现和购买新产品，拓展产品供应，但主要面向中小零售商。
- 数字样品：帮助品牌和零售商开展在线样品活动，收集消费者数据，提升产品发现率。
研究结论：
品牌和零售商应根据自身需求和市场发展阶段，优先考虑成熟的技术市场，评估新兴技术市场的部署价值，并持续关注未来可能带来突破性变革的新兴技术。
AI智能总结
