Despite their evolution from early copper-token schemes to sophisticated digital solutions, loyalty programs remain predominantly closed ecosystems, with brands retaining full control over all components. Coalition loyalty programs emerged to enable cross-brand interoperability, but approximately 60\% fail within 10 years in spite of theoretical advantages rooted in network economics. This paper demonstrates that coalition failures stem from fundamental architectural limitations in centralized operator models rather than operational deficiencies, and argues further that neither closed nor coalition systems can scale in intelligence-driven paradigms where AI agents mediate commerce and demand trustless, protocol-based coordination that existing architectures cannot provide. We propose a hybrid framework where brands maintain sovereign control over their programs while enabling cross-brand interoperability through trustless exchange mechanisms. Our framework preserves closed system advantages while enabling open system benefits without the structural problems that doom traditional coalitions. We derive a mathematical pricing model accounting for empirically-validated market factors while enabling fair value exchange across interoperable reward systems.


翻译:尽管忠诚度计划已从早期的铜质代币方案演变为复杂的数字解决方案,但其本质上仍是封闭生态系统,品牌方对所有组件保留完全控制权。联盟忠诚度计划旨在实现跨品牌互操作性,但尽管其理论优势植根于网络经济学,仍有约60%在十年内失败。本文论证了联盟失败源于中心化运营商模式的根本性架构局限,而非运营缺陷,并进一步指出:在AI代理主导商业、需要现有架构无法提供的基于协议的无信任协调的智能驱动范式下,无论是封闭系统还是联盟系统都无法实现规模化扩展。我们提出一种混合框架,使品牌方在保持对其忠诚度计划主权控制的同时,通过无信任交换机制实现跨品牌互操作性。该框架既保留了封闭系统的优势,又获得了开放系统的益处,同时避免了导致传统联盟失败的结构性问题。我们推导出一个数学模型,该模型既考虑了经验验证的市场因素,又能实现跨互操作奖励系统的公平价值交换。

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