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中高端女裝市場發展趨勢與新供應鏈模式構建

年輕對于我們來說挑戰很大。時代不斷在變,每過3、5年會有新顧客涌入,怎么跟得上變化?這是一大挑戰。

在人口結構與消費習慣變遷、個性化消費者突起,以及全渠道零售快速發展的大環境下,如何實現供應鏈與物流的更快、更準、更柔性和更好的消費體驗成為眾多鞋服企業共同追求的目標,面對其中的挑戰,傳統的管理方式和技術手段顯然已經無法滿足企業需求。

在此背景下,72526日,由亞太物流名刊《物流技術與應用》雜志、鞋服物流創新發展聯盟、中國物流產品網共同主辦,以“科技賦能時尚變革”為主題的“GALTS 2019第十一屆全球鞋服行業供應鏈與物流技術研討會”在浙江嘉興隆重召開。會議聚焦鞋服供應鏈與物流的趨勢與挑戰,以及云計算、大數據、人工智能、自動化技術在鞋服供應鏈與物流中的應用探索等行業熱點話題。

會上,贏家時尚集團(NAERSI)經營管理中心總監吳慶業先生以《中高端女裝市場發展趨勢與新供應鏈模式構建》為題進行了主題分享,主要內容整理如下

中高端女裝市場困境

贏家時尚是一家高端女裝公司,自營率最高,全產業鏈最長,總部在深圳。公司一共有10個品牌,1400多家直營店。中高端女裝市場面臨的困境從外部因素來看,有以下表現。

1.  客戶變化

年輕對于我們來說挑戰很大。時代不斷在變,每過35年會有新顧客涌入,怎么跟得上變化?這是一大挑戰。

2.中國紡織服裝產業轉型與提升

紡織工業聯合會稱未來時尚行業的發展,第一是科技賦能,第二是賦予文化內涵。大家知道,國際四大時裝周——倫敦、巴黎、紐約、米蘭,沒有中國。中國現在開始在背景、深圳嘗試做時裝周。第三綠色,服裝行業庫存的上升或者庫存過大本身就是不環保,是對綠色的傷害。因為服裝本身在用料、面料清洗、印染程序有污染;處理庫存積存也需要消耗成本,產生綠色的浪費。

1)紡織服裝行業帶來的第一個壓力是:紡織產業競爭環境呈現新格局。

中國服裝企業普遍存在兩方面問題,一方面,服裝企業最近幾年人力、稅收、原材料等成本不斷上升,總體創新程度不夠,銷售量沒有明顯提升的情況下,自身的獲利水平也不斷下降,失去了競爭力。另外一方面,在市場銷售受阻的情況下,沒有找準著力點,沒有清晰認識到企業自身問題,一味地在零售管理方面投入大量資金進行強化管理和培訓,未能清楚意識到企業整合是從市場新定位、商品新企劃、產品新設計、供應鏈新創新、渠道新整合、零售新調整進行整體整合。

2)第二:需求導向——顧客從“終端”走向“前段”

消費的變化總結來說,消費對客群更重要的是個性化,個性化層面,對于客群表現出最突出的兩點,一個是場合化,一個是搭配。首先,在場合化方面,女性會根據出席的場合考慮合適的穿著,如何更符合身份。第二是整體性搭配,消費的心理情緒、發型、膚色,包括職業都有很大的關系。做女裝20幾年來總結的經驗,對于一個女性來講,穿衣服是想美的,女性的美主要表現在哪些方面六個字:顯白,顯瘦,顯年輕

3)第三:紡織產業與信息技術融合催生新變革

對智能供應鏈的訴求加大,外部市場有壓力,內部要抓效率,最重要的是以技術為基礎,技術應用環境比以前完善、豐富了很多。

中高端女裝品牌商的痛點

1.  期貨產品,供應鏈周期長

贏家時尚是期貨公司,通常從企劃到商品上市平均供應鏈周期是810個月。因為進口面料從國外到給到我們是120天,四個月。面對消費者選擇越來越多,品牌商服務能力越來越強的時候,可能別的供應商快一點,顧客就買別人的商品了。

2。  淺層創新,面料品種多、供應商分散

我們的產品毛利大,但同時也帶來了“惰性”,淺層創新。服裝創新分三類,面料、版型、材質。其中材質、面料選擇很重要,供應商很分散,大概多達500家(未整合前)。我們的企劃來自歐洲采風,以前距離遠,不太了解顧客的需求變化。現在網絡發達,社會熱點隨時改變了原始數據的滿足程度。

3。  設計師與版型師之間的溝通

4、熟練工人、產業工人影響很大

智能化改造遇到很大的困難,就是這個原因,在江西哪里不說,大概建了有20多萬平方,大概不到5年時間,這個線因為很多的服裝行業都去了,開始沒有工人可以招了,產業工人急劇短缺。

此外,做快時尚品牌或者追求性價比的品牌還面臨一些問題,如大促備貨。但是去年開始沒有人敢這么干了,線上渠道備貨已經不那么有效了。

前面講我們作為成熟女裝追求高感性和追求快時尚的做了對比,我們未來的重點是需要供應鏈打通,但不追求效率最極致化。因為越快,設計的細節和精確度把握越容易出現問題,快時尚品牌需要靠供應鏈效率極致化來提升。

新供應鏈的數字化變革

我們希望未來打造從C(客戶端)到D端(設計)的全渠道組合數字化智能供應鏈。在供應鏈數字化過程中遇到的難題包括:

1、顧客端量體技術需要突破。

市面上有很多先進的技術,做定制服裝一是需要精準度,二是應用對象的簡易化。曾經有一個公司的做法是讓消費者穿上衣服,采集完紅外線再把衣服歸還企業,對于這個模式相信很多人會拒絕,一是安全衛生問題,一是隱私問題。如何讓顧客更容易把信息精準的傳遞給我們其實是一個很大的痛點。我們現在正在研發拍照量體技術,正反側四張照片,大概能解讀85%的四維信息。

為什么要技術?

因為我們發現,第一,每個顧客對寬松、大小、長短的感知不一樣;第二,量體人員的感知又不一樣;第三,量出來的數據和對應的服裝款又有不同的解讀,比如有人穿著的服裝需要放0.5公分,有的人可能要放1公分,有的可能收0.5,是完全不一樣的。換句話來講,量體和被量體者和款式之間,是一個三重的自動化匹配技能,這是蠻難的一個課題。我們現在85%的精準度就意味著一來一往將產生30%的退貨返修,我們希望這個數據能控制在15%之內,大概達到93%的量體精準度才可行。因此我們也會在人工算法、大數據應用層面尋求技術支撐,通過專業的企業幫我們優化這個體系。

2、當訂單有多有少,有大有小,全部都來的時候,怎么樣更有針對性的響應?這又回到現在最熱門的技術,大數據、人工智能。

3、單點的技術工位自動化,設備自動化。

單點工位很多還是靠人工,因為服裝行業整體的標準化程度相對較弱。如釘扣子,女裝的扣子千差萬別,大小不一,還有各種涂層,如果全用機器可能就磨花了,所以說服裝行業做的是非標產品,面對每一個個體,一人一版,一人一個樣子,這是服裝行業難的地方。我們應該思考怎么共同推動服裝行業在細分環節,細分領域從非標往更加標準化推進,對未來人工智能引入,帶來真正的科技賦能,科技+時尚的魅力呈現。

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