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【YKK拉鏈行業(yè)新聞】

一年上新15萬(wàn)款新品，一種什么樣的體驗(yàn)？

以快時(shí)尚行業(yè)設(shè)計(jì)、打版、生產(chǎn)、上架的周期來(lái)看，主打暢銷(xiāo)、基礎(chǔ)款的優(yōu)衣庫(kù)是半年，主打流行款的Zara最快是14天，而SHEIN壓縮到7天。Zara每年上新一萬(wàn)兩千件，而SHEIN一周就做到這個(gè)量。

如今，從一家起步于2018年，叫做知衣科技的身上，仿佛看到SHEIN影子。不同的SHEIN服務(wù)于C端，知衣服務(wù)于B端。

截至目前，知衣的SaaS產(chǎn)品“知衣”數(shù)據(jù)平臺(tái)已經(jīng)合作了包括太平鳥(niǎo)、巴拉巴拉、UR綾致集團(tuán)、海瀾之家等在內(nèi)的超越1000家品牌，累計(jì)服務(wù)行業(yè)從業(yè)人員超越50萬(wàn)人。知衣已經(jīng)連續(xù)3年實(shí)現(xiàn)年?duì)I收300%增長(zhǎng)，且SaaS產(chǎn)品月活用戶比例超越95%

日前，知衣科技宣布完成B輪融資，總金額為2億，由高瓴創(chuàng)投和萬(wàn)物資本領(lǐng)投，涌鏵投資和老股東君聯(lián)資本跟投。此前，知衣科技曾獲得快手戰(zhàn)略投資、君聯(lián)資本的A輪融資。

01

高庫(kù)存的痼疾：時(shí)尚化設(shè)計(jì)

某時(shí)尚品牌的負(fù)責(zé)人小李最近很犯愁。

要找一款綠色波點(diǎn)連衣裙，上各大平臺(tái)搜了一圈，得到信息不是亂七八糟，就是已經(jīng)過(guò)時(shí)，很難找到有價(jià)值的款式。

無(wú)法集中且高效的獲取信息，進(jìn)而做出精準(zhǔn)趨勢(shì)預(yù)判，臨時(shí)困擾服裝行業(yè)的一大痛點(diǎn)。

尤其在十年前，如果是做服裝，大家一定要去看大牌的秀場(chǎng)趨勢(shì)訂貨會(huì)，然后，根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)和感受來(lái)判斷什么款會(huì)流行，哪些款可能成為下一個(gè)爆款。

經(jīng)過(guò)十幾年的時(shí)間積累證明，這種方式存在很大的賭博性質(zhì)，賭中了爆款，今年一年***就有保 障，沒(méi)賭中，一年的利 潤(rùn)就沒(méi)有了甚至還要搭上過(guò)去幾年的***

發(fā)生這樣的結(jié)果面前，除了大量訂貨因素之外，還有對(duì)消費(fèi)者喜好的掌握，并且很多時(shí)候，消費(fèi)者的喜好和其表現(xiàn)出來(lái)的喜歡并不一致。

大眾通常認(rèn)為服裝行業(yè)的痛點(diǎn)是去庫(kù)存，但控制庫(kù)存的核心是洞察消費(fèi)者追求。知衣科技開(kāi)創(chuàng)人兼CEO鄭澤宇在接受億邦動(dòng)力采訪時(shí)表示。

庫(kù)存難題，很大程度上是由于激進(jìn)選款模式缺乏數(shù)據(jù)支撐，憑主觀選款存在諸多不確定性。

過(guò)去，品牌商大多依靠買(mǎi)手獲取市場(chǎng)最新信息，以一個(gè)時(shí)尚品牌為例，直播是其一個(gè)重要銷(xiāo)售渠道。直播對(duì)款式數(shù)量要求很高，每天都要上新款。面對(duì)這樣的壓力，過(guò)去是通過(guò)擴(kuò)張買(mǎi)手在全球各地找款式來(lái)解決。

但擴(kuò)張買(mǎi)手有一個(gè)弊端，一方面是買(mǎi)手?jǐn)U張速度過(guò)快，很容易將參差不齊的買(mǎi)手全吸納進(jìn)來(lái)，從而導(dǎo)致動(dòng)銷(xiāo)率降低。另一方面，因?yàn)橘I(mǎi)手的工作方式、工作條件等限制，導(dǎo)致沒(méi)有看到好款。比如看了100個(gè)款，但這100個(gè)款都不好，但又不得不從這100個(gè)款里選一個(gè)，從而會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)品銷(xiāo)量不好。

花費(fèi)80%時(shí)間在沒(méi)用的圖片上，還不得不從20%里面選一個(gè)，這是很多買(mǎi)手或設(shè)計(jì)師現(xiàn)在現(xiàn)狀，一種無(wú)可奈何的方式。鄭澤宇表示。

如今在快時(shí)尚和直播的沖擊下，消費(fèi)者的觀念和行為發(fā)生了巨變，平均每家服飾企業(yè)研發(fā)的SKU數(shù)量在近3年里至少已經(jīng)翻番，款式開(kāi)發(fā)利息占品牌商營(yíng)收的比重繼續(xù)升高，這個(gè)趨勢(shì)無(wú)可防止。

因此，服飾企業(yè)只有在充沛了解消費(fèi)者需求爆款基礎(chǔ)上才干更好地判斷市場(chǎng)的走向，降低庫(kù)存并打造爆款。

這一點(diǎn)做到極 致的案例就是SHEIN而大數(shù)據(jù)智能選款測(cè)款的數(shù)據(jù)閉環(huán)也成了SHEIN核心能力。

如今，以大數(shù)據(jù)+數(shù)字化模式為品牌商提供海量且精準(zhǔn)數(shù)據(jù)支撐的知衣，正在全行業(yè)為更多的品牌提供類(lèi)似SHEIN這樣的能力。

02

收集海量數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)下一個(gè)爆款

過(guò)去8年里，SHEIN以每年超過(guò)100%速度增長(zhǎng)，全球220個(gè)國(guó)家與地區(qū)售賣(mài)新潮服飾，除了掌握住了當(dāng)下潮流，更讓人吃驚的上新速度。

SHEIN全年上新15萬(wàn)款，平均每月一萬(wàn)余款，僅女裝平均上新了2000余款（包括局部飾品和舊款）一件基本款的T恤，可能有10種顏色，6種尺寸和2種衣領(lǐng)。僅一種產(chǎn)品，可能高達(dá)120個(gè)SKU

SHEIN核心在于在前端收集消費(fèi)者喜好后，經(jīng)過(guò)設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)改造，直接流入后端的供應(yīng)鏈，快速打造爆款。

其中，前端信息收集，包括從網(wǎng)上服裝店的品類(lèi)、數(shù)量、裝修、界面設(shè)計(jì)等很多正面中獲得對(duì)消費(fèi)者需求和意愿的預(yù)測(cè)。

預(yù)測(cè)所依據(jù)的數(shù)據(jù)無(wú)論是積極的還是消極的無(wú)論來(lái)自行業(yè)的數(shù)據(jù)，還是來(lái)自行業(yè)以外的這些數(shù)據(jù)都與人們需求有一種隱秘關(guān)聯(lián)。然后再通過(guò)最小代價(jià)測(cè)試用戶的真實(shí)需求。

據(jù)SimilarWeb數(shù)據(jù)顯示，SHEIN獨(dú)立站的直接流量占了37.12%搜索流量占了40.13%這些都是免費(fèi)且可重復(fù)使用的流量?？梢?jiàn)，SHEIN支配住了自己的私域流量。

同時(shí)，SHEIN已改過(guò)往通過(guò)優(yōu)化關(guān)鍵詞等手段提升搜索排名的做法，利用算法，通過(guò)捕捉用戶的動(dòng)態(tài)信息，并進(jìn)行個(gè)性化、精準(zhǔn)化推薦。

由于SHEIN深度數(shù)字化整合了碎片化的產(chǎn)能，SHEIN有了非常靈活的調(diào)整SKU能力。比方，一旦某個(gè)款式預(yù)冷，SHEIN可以改幾個(gè)印花或剪裁細(xì)節(jié)，用同一款面料推出新品繼續(xù)測(cè)試，直到成為爆款。

知衣科技與SHEIN相通之處在于，都是收集數(shù)據(jù)的巨人，通過(guò)海量用戶體驗(yàn)喂養(yǎng)出一個(gè)豐富的用戶行為數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)而協(xié)助自己或品牌商做出更精準(zhǔn)的生產(chǎn)決策。

知衣科技提供的技術(shù)及供應(yīng)鏈服務(wù)，核心在于為設(shè)計(jì)生產(chǎn)環(huán)節(jié)降本增效，為最終銷(xiāo)售環(huán)節(jié)提高優(yōu)質(zhì)款式命中率。鄭澤宇介紹，從AI賦能設(shè)計(jì)這一入口，向供應(yīng)鏈切入的模式已經(jīng)被驗(yàn)證。

首先，知衣廣泛搜集全網(wǎng)各平臺(tái)數(shù)據(jù)。通過(guò)自主研發(fā)的數(shù)據(jù)抓取算法，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)各個(gè)零售網(wǎng)站的產(chǎn)品進(jìn)行跟蹤，把它圖樣、顏色、價(jià)格變化、面料等數(shù)據(jù)抓取以后進(jìn)行分析。同時(shí)，還跟蹤顏色、面料相關(guān)的關(guān)鍵搜索詞的變化。

這使得知衣科技可以做出大量精準(zhǔn)的判斷，比如年度購(gòu)物節(jié)雙十一要來(lái)了可以找到往年雙十一的爆款品類(lèi)進(jìn)行比對(duì)，比如去年羽絨服占到整個(gè)比例的50%以這個(gè)數(shù)據(jù)為判斷基礎(chǔ)，再參考品牌商相似的店鋪，所有數(shù)據(jù)一目了然。

鄭澤宇強(qiáng)調(diào)，實(shí)際上，數(shù)據(jù)都是聯(lián)動(dòng)的比如上個(gè)月知道羽絨服銷(xiāo)售額占到市場(chǎng)銷(xiāo)售額的16%那么，具體哪一件是去年的爆款都可以在平臺(tái)上清晰呈現(xiàn)。設(shè)計(jì)師和買(mǎi)手可以以此為依據(jù)，判斷今年是否要做類(lèi)似調(diào)性的產(chǎn)品。

從消費(fèi)者的角度來(lái)講，消費(fèi)風(fēng)格不會(huì)在短時(shí)間內(nèi)發(fā)生巨大變化，去年的爆款對(duì)今年一定有引導(dǎo)作用，商家可以從去年的銷(xiāo)售情況知道今年的選款方式。

上新時(shí)間與氣候及整體運(yùn)營(yíng)節(jié)奏有關(guān)，比如從去年的上新節(jié)奏可以看到從9月底開(kāi)始上新。結(jié)合這個(gè)數(shù)據(jù)，可以協(xié)助企業(yè)規(guī)劃整體上新節(jié)奏。

實(shí)際上，服裝還可以拆分成幾百個(gè)不同的屬性維度，進(jìn)而分析每一個(gè)維度細(xì)分的趨勢(shì)。比方，戴帽子的羽絨服和不戴帽子的羽絨服，可以通過(guò)對(duì)各個(gè)店鋪產(chǎn)品的對(duì)比，解到戴帽子和不戴帽子的具體款式。

可以看到不同的工藝在去年的占比情況，這個(gè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，設(shè)計(jì)師再結(jié)合自身品牌的實(shí)際情況，討論今年要更多做戴帽子還是不戴帽子的產(chǎn)品，做長(zhǎng)款羽絨服還是短款羽絨服。

鄭澤宇介紹，也有當(dāng)數(shù)據(jù)證明戴帽子的羽絨服就是比不戴帽子的好時(shí)，決策者仍然不做戴帽子的情況，為什么？因?yàn)樗鶕?jù)企業(yè)自身情況而定，可能是戴帽子的風(fēng)格與自身品牌定位不符合。而戴帽子的也有好賣(mài)的產(chǎn)品，這類(lèi)產(chǎn)品與品牌定位與戰(zhàn)略更相似。

對(duì)于品牌商來(lái)講，可以把以往的數(shù)據(jù)作為創(chuàng)意參考基礎(chǔ)，也就是說(shuō)，過(guò)去是看了三件，從這三件里拼拼湊湊，現(xiàn)在看了300件，從這300件里做組合，創(chuàng)意性很不一樣。

當(dāng)企業(yè)決策者充分掌握了市場(chǎng)信息之后再去做理性和感性，品牌調(diào)性與市場(chǎng)趨勢(shì)的結(jié)合。

如果說(shuō)Zara護(hù)城河是信息，那么，像SHEIN和知衣這樣的模式的護(hù)城河是數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)能挖掘到更隱秘、更真實(shí)、更本質(zhì)的需求信息。

03

10億款式圖片，

每年以100萬(wàn)款的速度增長(zhǎng)

SHEIN成立于2008年10月，金融危機(jī)那一年。彼時(shí)，知衣科技開(kāi)創(chuàng)人鄭澤宇正在大西洋彼岸求學(xué)。

鄭澤宇的經(jīng)歷算不上傳奇，但也不乏亮點(diǎn)。從小學(xué)習(xí)編程，高二以全國(guó)信息學(xué)競(jìng)賽保送北大，后赴美留學(xué)，獲卡耐基梅隆大學(xué)（CMU計(jì)算機(jī)碩士學(xué)位。

2013年，鄭澤宇正式加入谷歌，谷歌任職期間，作為主要技術(shù)人員參與并領(lǐng)導(dǎo)了多個(gè)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，開(kāi)啟了谷歌購(gòu)物廣告在搜索頁(yè)面投遞的新紀(jì)元。

2015年，人工智能開(kāi)始萌芽，同時(shí)，谷歌開(kāi)源TensorFlow等系列技術(shù)和項(xiàng)目，為鄭澤宇提供了守業(yè)靈感。2016年5月，與谷歌幾位同事回國(guó)興辦了才云科技，致力于搭建一個(gè)商業(yè)化的人工智能平臺(tái)。

基于這次守業(yè)，機(jī)緣巧合下，鄭澤宇接觸到服裝行業(yè)，一個(gè)對(duì)他來(lái)講相對(duì)陌生的激進(jìn)領(lǐng)域。解到當(dāng)前服裝行業(yè)信息化水平低下，根源在于設(shè)計(jì)端這個(gè)重要驅(qū)動(dòng)引擎存在數(shù)據(jù)化程度低、設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)體量大、結(jié)構(gòu)化水平等問(wèn)題。

要解決這個(gè)問(wèn)題，可以從兩個(gè)方面解決，一個(gè)是通過(guò)更精準(zhǔn)的款式，另一個(gè)是更高頻的快反。

這是行業(yè)發(fā)展的新藍(lán)海，鄭澤宇決心將大數(shù)據(jù)的觸角延伸至激進(jìn)服裝行業(yè)。

2017年，一款面向服裝設(shè)計(jì)師、買(mǎi)手和服飾搭配師的專(zhuān)業(yè)讀圖工具—DeepFashion正式推出。

據(jù)知衣科技官網(wǎng)顯示，該公司旗下?lián)碛小爸隆敝睢倍兑魞?yōu)選”等六款SaaS產(chǎn)品，知衣通過(guò)趨勢(shì)預(yù)判，將設(shè)計(jì)選款和供應(yīng)鏈數(shù)字化、智能化來(lái)為服裝品牌和電商企業(yè)提供數(shù)據(jù)企劃選款和一站式的服飾設(shè)計(jì)供應(yīng)鏈服務(wù)。

其中，以“知衣”和“知款”為代表的SaaS產(chǎn)品是知衣科技的核心服務(wù)，切入了服裝品牌前期的設(shè)計(jì)選款環(huán)節(jié)。前者是通過(guò)電商數(shù)據(jù)監(jiān)控來(lái)分析店鋪行業(yè)趨勢(shì)，后者是通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外電商和社交平臺(tái)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析來(lái)預(yù)判時(shí)尚趨勢(shì)。

通俗來(lái)講，即通過(guò)對(duì)海量電商網(wǎng)站、社交媒體和大牌秀場(chǎng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)，協(xié)助服飾企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)化商品企劃、數(shù)據(jù)選款、智能款式生成、設(shè)計(jì)師協(xié)同 工作等場(chǎng)景，提升服裝品牌售罄率和爆款機(jī)率，從而降低企業(yè)的生產(chǎn)利息和庫(kù)存壓力。

鄭澤宇介紹，知衣”技術(shù)基礎(chǔ)是自主研發(fā)的針對(duì)服飾圖像的識(shí)別算法，能夠識(shí)別數(shù)十個(gè)不同維度，超越10000個(gè)設(shè)計(jì)元素標(biāo)簽。

通過(guò)自然語(yǔ)言和圖像語(yǔ)義關(guān)系等人工智能技術(shù)，讓客戶可以通過(guò)對(duì)應(yīng)的文字搜索了解趨勢(shì)，完成設(shè)計(jì)選款，進(jìn)一步智能生成設(shè)計(jì)圖稿。

與此同時(shí)，知衣研發(fā)了一套針對(duì)服裝圖像的識(shí)別算法，能夠智能識(shí)別服裝品類(lèi)、風(fēng)格、面料、輔料、顏色、廓形等多個(gè)維度的信息。

使用知衣SaaS設(shè)計(jì)師，平均一個(gè)月完成約150個(gè)款式的研發(fā)，激進(jìn)設(shè)計(jì)師工作效率的2-3倍。

經(jīng)過(guò)三年的算法和數(shù)據(jù)積累，目前其數(shù)據(jù)庫(kù)已收集整理了超越10個(gè)億款式圖片的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)和分析，并以每天超100萬(wàn)款式的速度在增長(zhǎng)。

并且，知衣科技的數(shù)據(jù)產(chǎn)品已經(jīng)擴(kuò)充到鞋、帽、箱包、配飾等家居服等大時(shí)尚消費(fèi)品行業(yè)。

鄭澤宇強(qiáng)調(diào)，知衣科技目前不做定制化產(chǎn)品，而是做標(biāo)準(zhǔn)化SaaS軟件，通過(guò)訂閱式給用戶開(kāi)放賬號(hào)。然后再由專(zhuān)門(mén)的團(tuán)隊(duì)進(jìn)行一輪甚至多輪培訓(xùn)。

據(jù)了解，這套軟件適合多角色使用，從設(shè)計(jì)師、運(yùn)營(yíng)人員、市場(chǎng)部再到?jīng)Q策層都需要。對(duì)于決策層來(lái)講，需要實(shí)時(shí)了解市場(chǎng)上什么產(chǎn)品好賣(mài)，與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的差異在哪。

比如一件紅色連衣裙，需要了解市場(chǎng)上這樣的連衣裙是怎么定價(jià)的銷(xiāo)售曲線如何，或者一款新材料，需要了解市場(chǎng)上還有誰(shuí)有，運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略如何。

對(duì)于這種模式是否會(huì)導(dǎo)致服裝款式同質(zhì)化嚴(yán)重問(wèn)題，鄭澤宇回應(yīng)稱(chēng)，不會(huì)。因?yàn)闆](méi)有一款產(chǎn)品對(duì)于所有人來(lái)講都是爆款。比如一款羽絨服，服務(wù)的2535歲的人群，放到1020歲的群體里，效果肯定不一樣。一款在一二線鄉(xiāng)村賣(mài)爆的款，未必適合三四線城市。