“綾綺”要怎么玩轉快時尚?
衣食住行,是人的基本需求,得益龐大的人口基數,國內的四大行業都是萬億級的大市場。雖然衣排在第一位,但是相比后三大行業如火如荼的創業潮和不斷涌現的本土行業巨頭,服裝行業要冷清的多,即使Zara、優衣庫、H&M這樣的潮牌也是舶來品。
綾綺時裝的創始人杜曉舟說,造成這種局面的原因很復雜,一方面過去幾十年國民消費水平不高,對穿衣的需求層面低;另一方面,服裝行業產業鏈涉及環節眾多,消費者需求也多種多樣。國外的品牌由于市場環境和發展歷史的原因,在行業上有成熟的經驗,注重品牌、品質和時尚元素,而且供應鏈標準化程度高。國內大部分企業則停留在代工或仿制階段。
不過,杜曉舟認為,隨著國內消費升級趨勢出現,個性化、潮流化成為服裝消費的主流,以及互聯網大數據、工業4.0、柔性制造等技術的成熟,服裝行業正在發生變革。原先從設計、打樣、生產再到上新的傳統流程已經不能滿足市場需求。消費者更加青睞能夠快速反應、迅速上新、個性化定制的快時尚產品。這為國內本土服裝品牌的崛起提供了機遇。因此,做了幾年服裝OEM之后,杜曉舟轉型創辦了“綾綺時裝”,定位快時尚品牌服裝,旗下主推D&James品牌。
據世界服裝鞋帽網了解,在服裝快時尚這條賽道上目前主要有三種玩法:一是自建上游供應鏈,直接面向C端消費者,借助柔性制造模式滿足消費者不斷進化的消費需求;二是面向網紅店、獨立服裝店、設計師等小B端,通過眾包模式幫他們對接上游供應鏈,滿足他們小批量生產需求;三是傳統的大牌廠商和轉型的傳統批發商,他們依托標準化的管控流程和成熟的供應鏈資源,也能做到快速上新。
綾綺時裝則是綜合這三種玩法。杜曉舟介紹,綾綺主打的是個性化時裝定制。圍繞旗下的D&James品牌,綾綺在線上搭建C2F模式的服裝定制電商平臺,下游面向C端消費者,根據用戶體型數據提供平價親民的服裝定制服務;上游面向制衣工廠,通過直接打通消費者與工廠的數據連接、簡化從工廠到消費者的渠道環節、協調上游工廠等方式提升供應鏈運作效率。
杜曉舟說,服裝行業是對時尚最敏感的行業,不斷快速跟進市場潮流和需求變化是供應鏈的關鍵。但是在消費升級趨勢下,消費者越來越追求時尚和個性化,市場節奏加快,不確定性提升,行業依靠傳統模式的運營管理成本和難度都在增加。
傳統模式下,服裝品牌商通常要提前數月甚至半年制定出下一季的服裝款式交給代工廠進行大規模流水線作業。由于時間長,時尚潮流變化快,他們不僅很難準確適應市場,而且還要面臨渠道庫存和銷售壓力。同時,由于整個商業鏈條主要以商家為導向,用戶的自主權被大大降低,消費體驗難以保障,與當下的服裝消費趨勢越來越不匹配。
而在綾綺的模式下,消費者可以根據自己需求和體型數據定制服裝。依靠綾綺搭建的C2F柔性供應鏈,一款服裝可以在一周之內走完預定、生產、發貨整個流程??焖俜磻⒀杆偕闲乱簿筒怀蓡栴}。而且,消費者也可以像查詢快遞信息一樣,實時跟蹤訂單生產流程。
在這個過程中,綾綺依靠的是大數據分析和柔性供應鏈技術。用戶在綾綺下單之前需要賬戶預先設置好身高、體重、肩寬、臂長、腿長、胸圍、腰圍、臀圍等八項數據。用戶選定款式下單后,綾綺平臺會將這些信息匯總到上游工廠端,工廠借助大數據分析確定樣式和尺碼進行生產,實現“量體裁衣”。既可以滿足C端消費者的個性化消費需求,又能提升F端工廠對市場需求變化的敏捷性。
目前,綾綺商城每天上新20多款服裝,主要是女裝。后期每天可以上新幾百個款式。在用戶瀏覽的過程中,綾綺會根據用戶行為數據和智能算法進行用戶畫像。即使每天上新款式很多,系統也只會把符合用戶看喜好款式優先呈現給不同用戶。這和今日頭條的邏輯相同。
在杜曉舟的規劃中,C2F模式的電商平臺是核心。圍繞這個平臺,綾綺針對服裝行業的各個環節都進行了布局。
C端消費者方面,除了電商平臺,綾綺還打造了開放的“云尚筆”時尚自媒體平臺、商城直播平臺和綾綺社區,通過KOL內容、活動、網紅直播、社交等元素增加用戶粘性;在普通消費者之外,行業KOL、網紅、小B商戶、時裝模特、服裝設計師等也可以通過這些平臺塑造自己的品牌,下可觸及一線用戶,上可直達行業供應商,從而實現商業價值;F端工廠方面,綾綺搭建了向制衣廠、面料廠等上游供應商的開放系統平臺。F端供應商入駐之后可以通過綾綺獲得用戶訂單、需求數據以及設計師和模特資源。
目前,杜曉舟已經將這些規劃一一落地,綾綺模式的整個流程已經走通。據杜曉舟介紹,目前在綾綺商城注冊并錄入體型數據的用戶有20多萬,注冊的平民模特3000多個,直播網紅1000多位,其中有不少服裝設計師。在F端,入駐綾綺平臺的制衣廠有300多家,面料廠100多家。在飽和生產的情況下,每家可為綾綺日產3000-5000件產品。這其中不乏Zara、H&M、UNIQLO、pull&bear、Stradivarius、C&A、GAP、Forever21等品牌的供應商。
杜曉舟表示,綾綺下一步的重點是把平臺正式推廣向市場。
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