
新消费时代 服装产业如何创新
“当前服装产业的最大问题是什么?库存!”新零售时代,如何实现服装产业零库存,让每一件服装都找到合适它的主人?昨天,服装节中国男装高峰论坛上,吹来服装生产理念的创新风。
在量品定制董事长虞黎达看来,市场经济是让消费者来选择产品,产品一旦销售不对路就会产生库存;而如果工厂能直面消费者,让每一件服装都量身定制,“有计划地生产”,那就几乎不会产生库存,这就是如今服装业的C2M(顾客对工厂)模式。

随着互联网新经济崛起,开网店的线上流量成本越来越高,有效客流转化率、成交率却越来越低,于是,不少商家开始以“社交”的形式做销售,以后端驱动的C2M模式迎来新机遇。“只要通过微信号下单,在全国100多个城市,我们的设计师就能上门量体,并生产出适合客户的衣服。”虞黎达介绍,他们把客户定位于中产阶层,目前已能实现每月1500万元的销售额。
除了C2M模式的定制,服装租赁也走到了互联网风口。一些企业推出“共享衣橱”模式,主营“包月换穿”,消费者每月支付一定会员费可体验服装换穿服务,而租赁企业则负责提供服装展示、清洗消毒、快递等后续服务。
此外,一些服装企业或互联网平台开始试水“订阅服装”,即每月给会员寄送包含三件服装的“订阅盒”,如果会员喜欢可以购买,不喜欢即可退回。
“国内也有企业在尝试订阅服装,如江南布衣等,这是因为中国有足够大的市场,允许试错和调整。”中国纺织工业联合会产业经济研究院分析师陈小倩说。
对于像雅戈尔这样的传统服装企业而言,如何面对移动支付、个性化消费的浪潮?“一是智能制造,二是智慧营销,三是生态科技。”雅戈尔服装控股公司董事兼总经理胡纲高表示,最终建立起工业互联网平台、建成全球领先的大规模柔性定制的智能产线。
“服装行业与生俱来的创新基因是行业发展的决定性因素。”中国服装协会会长陈大鹏说。
汇纳大数据直击服装行业“通关”密码
“大数据”作为新零售的核心支撑,正在向各细分业态渗透。对服装零售商来说,大数据会带来哪些方面的支持和提升?
2018年10月18-20日,“第22届宁波国际服装服饰博览会”在宁波国际会展中心举行,汇纳科技应邀参加19日的“第四届中国服装采购商大会暨对接会”。来自汇纳科技大数据中心商业解决方案副总监冷葳在会上发表题为《服装行业实体商业客流报告》的演讲,为现场的商业零售企业高层管理人员、招商运营经理、代理商等与会人员,以大数据形式呈现并分析了实体服装零售场景下的消费者行为和需求趋势。
数据统览服装行业年度线下消费客流表现
近年来,我们发现购物中心里服装零售业态的“宠儿”地位渐弱,逐渐被餐饮、娱乐等新兴业态所取代。服装零售业也尝试作出多种改变,个性化、生活方式、新零售、集合店、体验店、本土平价等新模式层出不穷。
会上,积累十多年实体商业店铺级客流数据经验的汇纳科技,为服装企业呈现了行业整体客流趋势,并按大区、城市等级、店铺规模等各个维度,细分客流表现。
据介绍,2018年上半年,服装行业实体商业客流回暖,同时客流占比上升;从各区域客流来看,2018年上半年各大区客流均有所增长,北方大区客流持续领跑,南方大区增速最快;大型店铺客流回升,小型店铺下降;女装品类强势回升,快时尚客流热度下降;女装店铺集客力高, 快时尚高客流低集客力;服装行业周五客流涨幅明显;节假日客流中,2018情人节涨幅明显,元旦春节热度下降。
结合宏观经济情况及服装行业现状,冷葳表示:服装行业实体商业客流总体回暖,消费升级趋势明显,消费者越来越理性,服装实体商业机会与挑战并存。
大数据成为服装行业的 “通关”密码
当消费者成为主导,大数据已然成为新零售环境下,驱动整个行业供应链的通关“密码”。
零售行业的每一个供给链细节都离不开数据的支撑,服装企业不仅要依靠传统的市场数据,智能化的大数据更为服装的开发设计和零售提供更精确的帮助。特别是以消费者驱动供给链为主流的今天,智汇零售大数据用数字解读顾客需求,成为品牌和竞争的中心,用数字化的方式量化消费者、商品、实体店的概念,从而进行量化运营管理。
汇纳科技基于实体商业消费者行为分析的大数据服务,作为智慧零售大数据重要的一环,通过智汇客流掌握市场动态,为服装行业提供所在业态、竞品、及所在商场、商圈的客流情况采集和分析;智汇客群分析消费者用户特征,为经营、营销做出决策参考;智汇营销根据消费者的游逛行为,精准锁定场内人群进行广告投放;智汇运营基于汇纳数据库,提供多方数据融合分析,指导科学选址;智汇运营,基于人口密度,竞品,商圈,竞品,商场的客流等,进行人货场经营诊断,优化运营效率。
新零售时代,智慧门店正积极依托大数据重构人货场,适时调整战略,满足市场多样化消费需求,重构满足实时变换的消费场景的供给链。
关于汇纳:
汇纳科技是行业卓越的线下消费数据服务商。作为以大数据为主营业务的企业, 汇纳科技综合运用ABI技术(AI+Big Data+IoT),针对线下消费场景,为用户提供数据采集服务、数据管理服务和数据运营服务。