以前，買二手服飾被視為買新品的「替代選擇」，然而隨著二手市場的擴大，「二手時尚」潮流也逐漸被主流所接受，不僅人們開始習慣從轉售平台上尋寶，立陶宛轉售網站 Vinted 甚至在倫敦時裝周上策劃了一場二手服裝秀。
根據瑞士隆奧銀行（Lombard Odier）的研究，全球二手服飾及配件市場規模目前約為 1,000 億美元；顧問公司麥肯錫則估計，二手服飾銷售額今年將佔全球服飾市場的 10%。在 AI 發展逐漸改變消費者購物模式與品牌互動的現在，成長中的轉售市場也得跟上這場科技革命，透過 AI 打造更直覺、沉浸、個人化的購物體驗。
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優化搜尋，讓人不會再「找不到想買的東西」
實體古著店大多會營造出一種「東西很多」的氛圍，商品擺放得較亂，等著消費者進店「挖寶」。這樣的體驗，在線下可以讓客人花更多時間留在店裡，慢慢挑慢慢選；但同樣的體驗搬到線上，二手商品「多且雜亂無章」就成了購物過程中的痛點。
為此，美國轉售平台 ThredUp 開發了多項 AI 搜尋工具。比方說，用戶不需要輸入精確品項，只需輸入一種類型，像是「醜毛衣」這樣的詞彙，系統便能準確找出聖誕主題的毛衣，就算賣家的介紹中並未提及「醜」或「聖誕節」等敘述，ThredUp 的搜尋工具也能夠藉由商品的特徵辨別類型，推薦給用戶。另一項功能是「圖片搜尋」，允許用戶上傳來自 Instagram 等社群平台的穿搭照，由 AI 辨識圖中單品並推薦相似商品。
舊金山新創 Encore 為一個匯集上百個轉售平台的二手商品搜尋引擎，讓用戶可以自然語言搜尋商品，像是「艾蜜莉在巴黎第二季第一集中穿的洋裝，2 號」，就會出現各個平台上符合的商品，如果消費者不想看到某些網站的搜尋結果，也可以過濾掉。
根據用戶喜好，打造專屬個人的「古著店」
藉由生成式 AI 技術賦能，轉售平台也能有更「個人化」的頁面策展，用戶可以輸入尺碼偏好與喜愛品牌，系統便能即時篩選出符合品味與需求的商品，甚至能依據個人風格自動生成推薦清單。
「想像你能在幾秒鐘內為自己量身打造一間古著店，裡頭的每一件商品都是你喜歡的類型與尺寸，這就是我們希望提供的體驗。」ThredUp 首席產品與技術長狄邁爾（Dan DeMeyere）說。
與傳統 AI 依賴既定邏輯或資料庫不同，ThredUp 採用的生成式 AI 模型能根據即時行為、偏好、歷史資料與語境進行回應與生成，實現更貼近人類語意與需求的互動。
ThredUp 共同創辦人兼執行長萊因哈特（James Reinhart）指出，該品牌新用戶數量年增 32%，人工智慧發揮了關鍵作用。
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AI 自動調價與智慧營運，讓每件商品發揮最大價值
二手市場的購物體驗和一般零售最大的不同之處，是其商品皆為唯一一件，售出即下架，這使得推薦與營運邏輯相較於一般零售更為複雜。
為了因應這種「即時變動」的商業模式，德國解決方案 Sempi 透過 AI 技術分析多個轉售平台上的即時市場數據，自動調整每項商品的價格。無論是依據商品狀況、熱門程度，還是不同平台的銷售趨勢，系統都能提供最具競爭力的價格建議，並隨市場變化即時更新。
同時，Sempi 也能自動同步上架多個平台，根據各平台特性優化商品描述與價格設定。這樣的智慧營運方式，讓每件二手商品都能以最佳方式呈現與銷售，幫助賣家在提高成交效率的同時，也最大化商品價值。
ThredUp 同樣運用 AI，依據即時需求、庫存流動與潛在營收，調整價格。
比方說，前陣子的美國流行音樂節 Cochella 期間，許多參與者會到 ThredUp 上尋找適合的服裝，如一些帶有波西米亞元素的派對服裝，使得搜尋量衝高，那麼這個模型就會自動針對這個類別的品項自動調價。「當某類商品銷售遲緩，系統會自動下調價格；一旦熱賣，則有機會調高。」狄邁爾解釋，如此一來，不僅減少人工負擔，也提升整體平台營收效率。
AI 技術的助力，讓轉售平台不再只是二手商品的集散地，二手商品也成為消費者的首選之一。正如 ThredUp 首席產品與技術長狄邁爾所說：「AI 能幫助我們建立真正持久、深層的顧客關係，而這也正是零售的核心競爭力所在。」
資料來源：The Economist、PYMNTS、SEMPI、WIRED
