服装工艺专栏第四十七期│大数据时代：服装新零售与供应链变革

       新零售自2016年10月阿里巴巴董事局主席马云提出后，已经成为当下最热门的话题。据 Euromonitor统计，2017年服装行业零售额达到 1.92万亿元，同比增长6%，服装作为互联网第一大品类，服装行业已经从互联网时代迈入新零售时代。

新零售模式特点分析
       新零售模式最大的特点就是以客户的消费体验为核心，围绕提升客户消费体验进行内外部的变革创新。具体特点呈现有以下几个方面：

       消费场景多样化，线上与线下全渠道融合


       随着移动互联网和智能终端的发展，消费者的消费习惯也正在发生变化，消费呈现个性化和碎片化，消费场景日益多样花和分散化，消费场景除了线下的实体店还有线上的智能手机、智能电视、电脑、智能手表和虚拟现实设备等，都可能成为购物界面。

       线上线下与物流的高度融合


       物流企业根据全国各地线下销售量和线上点击量、收藏量和评价信息等元素运用云计算和大数据等技术分析预测各个地方的需求量，提前将一定数量的商品运送至各个需求地，当线下实体店发出订单或线上产生消费订单，则从就近的物流企业的仓库出货配送至线下实体店或消费者处，通过分工和信息共享，各方协调合作共同提升客户的消费体验。

       大数据挖掘和新技术应用


       消费者的位置、肖像、消费者的喜好、对价格的敏感程度等信息，通过新的技术方式采集并反馈给企业，企业将这些信息转化为可分析的数据并对这些海量数据进行挖掘和分析，以此做为企业调整经营方式的依据，赋能企业的经营和决策。





传统服装供应链


       由服装企业设计师捕捉当前的流行和时尚元素进行服装设计，然后召开新衣产品发布会，各加盟商在产品发布会上进行下单，服装生产企业则以加盟商的订单和自身直营店面的需求预测为依据制订生产计划，进行面辅料的采购和成衣的生产，所生产的成衣存放至公司自有仓库，然后根据订单再分别运送至各个加盟商和直营店仓库，最终完成销售。


       传统服装供应链模式的弊端如下：

• 产品预测不准确
• 牛鞭效应导致的库存积压
• 企业纵向一体化造成资源分散
• 线上与线下销售渠道冲突
• 产品生产周期长




新型服装供应链


       借助新技术快速从需求端获得消费者需求数据和信息，利用大数据技术准确预测出商品的销量和销售周期，规划生产计划和物流分仓，同时整合线上和线下销售渠道，在提高消费者服务满意度的同时提升了服装供应链自身的响应速度和柔性。


       新型服装供应链的优点：

• 基于消费需求的服装研发设计，提升需求预测准确率
• 合理的生产规划与外包
• 精准的物流分仓作业，有效缩短物流配送时长
• 深度的销售全渠道整合，打破线上线下壁垒
• 智能与数字化技术的应用，全面提升消费体验
• 大数据、云计算的推动，助力品牌建设和客户积累
ZARA、优衣库
多次被作为服装企业运营的经典案例
仔细研究
它们都有一套独立、快速、
便捷的供应链管理系统

       ZARA非常注重对原材料的采购预测，主要采购原坯布以应对市场需求变化。与染料公司、物流公司、加工制造企业有着密切的合作，加强双方的协同能力，实现互利共赢。投入大量资金建设物流配送网络，订单下达时间管理严格，使得配送中心有了足够的时间处理订单、分拣配货、装车运输。



       优衣库具有强大的信息收集系统，可对世界时尚潮流趋势进行信息整合，还可以对顾客需求做出快速反应。拥有完美的“自产自销”体制，在本公司内筹划、并预先确保原材料供应，在此基础上向自己的工厂发出产品订单，保证了廉价运作。重视供应商选择与维护，建立合作伙伴关系。