作為全球知名的羽絨服品牌，波司登已連續(xù)三年入選Brand Finance全球服飾品牌價值榜。其品牌價值年增長12%，達(dá)到19億美元，在2023年榜單中位居第47位。此外，在入選的中國服飾品牌強(qiáng)度增速的競爭中，波司登高居榜首。

在由企業(yè)網(wǎng)D1Net主辦的2024全國消費(fèi)零售CIO大會上，波司登CIO李強(qiáng)深入探討了公司品牌強(qiáng)度迅猛增長背后的原因以及制勝之道。

“讓‘好賣的不缺貨，不好賣的少生產(chǎn)’，一直以來都是服裝行業(yè)，甚至是整個線下零售行業(yè)最大的痛點(diǎn)。”李強(qiáng)如是說。

波司登CIO李強(qiáng)

傳統(tǒng)銷量預(yù)測方式存在諸多弊端

傳統(tǒng)零售業(yè)，尤其是線下銷售，通常依賴歷史銷量數(shù)據(jù)預(yù)測未來趨勢，但這種方法在服裝尤其是時尚行業(yè)存在明顯的局限性。原因在于服裝時尚行業(yè)的產(chǎn)品是非標(biāo)準(zhǔn)化的，每個季度都需重新開發(fā)和設(shè)計(jì)新款，這使得打造暢銷產(chǎn)品極具挑戰(zhàn)性。即便成功推出熱銷款，也常面臨缺貨問題，而滯銷產(chǎn)品則可能導(dǎo)致庫存積壓。為此，波司登一直在積極探索和推動技術(shù)創(chuàng)新，以破解這些難題。

過去，很多企業(yè)以及科研院所都在嘗試通過柔性生產(chǎn)和智能制造，來快速響應(yīng)市場變化，提高生產(chǎn)效率。

“問渠哪得清如許，為有源頭活水來。”在李強(qiáng)看來：“如果方向錯了，即便效率再高，也僅僅是在放大錯誤的影響而已。因此，對在售商品進(jìn)行客觀有效地評估，向中后臺、供應(yīng)鏈和工廠發(fā)出準(zhǔn)確的指令，比提升供應(yīng)鏈和工廠的效率更重要。”

為了解決長期以來困擾服裝時尚行業(yè)的痛點(diǎn)，波司登將重點(diǎn)放在了市場和消費(fèi)者身上，嘗試通過大模型等AI技術(shù)洞察消費(fèi)者的真實(shí)需求和消費(fèi)傾向，從根本上解決行業(yè)長期以來的庫存和供應(yīng)問題。

線下零售缺乏捕捉用戶行為的有效工具

李強(qiáng)強(qiáng)調(diào)，所有品牌方都在向全渠道的模式轉(zhuǎn)型，只是進(jìn)度各有不同。在線上零售領(lǐng)域，通過深入的用戶行為分析，已構(gòu)建了包括瀏覽、訪問、加購以及收藏在內(nèi)的完整轉(zhuǎn)化率漏斗。然而，線下零售往往缺乏捕捉用戶行為的有效工具，這限制了類似轉(zhuǎn)化率漏斗的構(gòu)建，是導(dǎo)致線下銷量預(yù)測不準(zhǔn)確的根本原因。

他進(jìn)一步解釋，長期以來線下零售主要依賴訂單、POS機(jī)和成交數(shù)據(jù)來進(jìn)行銷售分析。為了改善這種情況，門店開始安裝傳感器和掃描器來捕捉客流信息。然而，這些數(shù)據(jù)并不足以刻畫顧客從進(jìn)店到最終購買的完整行為鏈。例如，了解顧客是否對某件衣服感興趣、是否有觸摸行為、是否試穿，都是重要信息。由于缺乏系統(tǒng)地捕捉這些行為的有效手段，導(dǎo)致企業(yè)難以構(gòu)建完整的轉(zhuǎn)化率漏斗，直接影響到了對顧客行為的精準(zhǔn)分析。

“但是這一切在技術(shù)高度發(fā)展的今天都有了突破。”李強(qiáng)說。與線上零售相比，線下零售的轉(zhuǎn)化率更高。線上顧客加購或收藏商品，并不一定完成購買。然而，線下顧客進(jìn)入門店，通常已經(jīng)對品牌產(chǎn)生了好感，購買意愿更高。波司登在市場研究中發(fā)現(xiàn)，線下零售的端到端轉(zhuǎn)化率顯著高于線上，這進(jìn)一步證明了研究線下轉(zhuǎn)化率的重要性。

在努力提升線下轉(zhuǎn)化率的過程中，業(yè)界已經(jīng)嘗試了多種技術(shù)。例如，通過在服裝上安裝RFID(無源芯片)標(biāo)簽來感應(yīng)和識別顧客的行為，但是這種方法因感應(yīng)效率低、錯誤率高和準(zhǔn)確性不足而受限。有些門店則采用安裝攝像頭的方式，利用圖像識別技術(shù)來捕捉顧客的動作，同樣面臨著成本高、識別精度不高等問題。

基于微無線傳感技術(shù)構(gòu)建線下轉(zhuǎn)換率漏斗

為了提高線下轉(zhuǎn)化率，波司登提出了一種創(chuàng)新的解決方案。“我們在每件衣服上安裝了一個類似防盜扣的小芯片。這個小芯片功能類似雷達(dá)定位裝置，能夠感知并測量衣服在x軸的三維偏移量，并實(shí)時將這些數(shù)據(jù)傳輸給后臺系統(tǒng)。”李強(qiáng)介紹道。這種小芯片不僅能起到防盜作用，還能實(shí)現(xiàn)自動盤點(diǎn)，以及RFID標(biāo)簽?zāi)軌驅(qū)崿F(xiàn)的各類功能。

最關(guān)鍵的是，通過將這些偏移量數(shù)據(jù)傳輸給后臺，能夠讓大模型對這些動作進(jìn)行識別，從而判斷用戶的行為。初期，波司登使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和訓(xùn)練，而現(xiàn)在則基于大模型進(jìn)行訓(xùn)練。通過大約30萬次的初始訓(xùn)練，系統(tǒng)已經(jīng)能夠準(zhǔn)確區(qū)分用戶的具體行為，包括：有意義的觸摸行為、試穿行為，或是由于門店理貨、其他衣物接觸等所造成的干擾。通過這種芯片技術(shù)以及大模型的持續(xù)訓(xùn)練，波司登實(shí)現(xiàn)了門店內(nèi)用戶動作的有效感知。

波司登創(chuàng)新的芯片+大模型方案，是繼RFID方案后的下一代解決方案。新系統(tǒng)不僅繼承了RFID方案能夠提供的所有功能，如自動盤點(diǎn)、自動理貨、防盜以及自助收銀，而且通過后臺模型的強(qiáng)化訓(xùn)練，能夠提供更為精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分析和用戶行為識別，為門店的日常經(jīng)營提供有力抓手。

波司登通過微無線傳感技術(shù)，為每件商品附加一個微型設(shè)備，實(shí)現(xiàn)商品行為數(shù)據(jù)的實(shí)時收集，精準(zhǔn)地捕獲消費(fèi)者行為。如上圖所示，基于新的AIoT技術(shù)和工具，波司登構(gòu)建了從進(jìn)店人數(shù)、觸摸、試穿到最終銷量和總銷售額的單店轉(zhuǎn)化率漏斗。

同時，波司登搭建了輕量化、模塊化的智慧門店系統(tǒng)，開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為分類模型，對產(chǎn)品的每個銷售環(huán)節(jié)進(jìn)行量化分析，預(yù)測暢銷產(chǎn)品，優(yōu)化庫存和客戶體驗(yàn)。以對門店的日常經(jīng)營進(jìn)行量化分析，讓店鋪管理者和督導(dǎo)能夠?qū)γ總€環(huán)節(jié)進(jìn)行深入分析，以提高整體的轉(zhuǎn)化率。

同時，波司登搭建了輕量化、模塊化的智慧門店系統(tǒng)，開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為分類模型來對產(chǎn)品的每個銷售環(huán)節(jié)進(jìn)行量化分析，預(yù)測暢銷產(chǎn)品并優(yōu)化庫存。通過這種方法，店鋪管理者和督導(dǎo)可以對門店的日常經(jīng)營進(jìn)行深入分析，從而有效提升整體轉(zhuǎn)化率。

智慧門店系統(tǒng)值得被精細(xì)打磨。李強(qiáng)介紹，經(jīng)過3年研發(fā)和100萬條數(shù)據(jù)訓(xùn)練，波司登開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為分類模型，以95%以上的精度識別消費(fèi)者在店內(nèi)的各種行為，包括觸摸、試穿、看價格等，該模型不僅提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性，還顯著提升了商品的銷售量和店鋪的運(yùn)營效率。

線下零售常見的2大陷阱

盡管冬季羽絨服銷量會自然增長，門店流量和業(yè)績也會相應(yīng)提高，但單純依靠傳統(tǒng)銷量數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)貨可能會錯過銷售高峰期。

波司登通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，只有35%的熱銷產(chǎn)品能夠連續(xù)兩周保持在銷量排行榜的前10名，而在第二周繼續(xù)實(shí)現(xiàn)銷量增長的商品比例僅為25%。

這說明，現(xiàn)有的銷量預(yù)測和補(bǔ)貨策略難以有效應(yīng)對快速變化的市場需求，特別是在高流量和高業(yè)績的門店中。

基于傳統(tǒng)的銷量預(yù)測方法構(gòu)建的一整套商品邏輯和供應(yīng)鏈體系對于服裝行業(yè)，尤其是波司登這樣專注于羽絨服市場的品牌而言，存在兩個常見陷阱。

1)高銷售貨品容易被過度投入，導(dǎo)致商品到達(dá)門店時已過高峰期，銷量下滑。

2)對潛力貨品缺乏前瞻性，即所謂的“28現(xiàn)象”。其中真正暢銷的商品僅占20%，而剩余80%可能都是滯銷款，這些商品常常通過降價或促銷來清庫存，但實(shí)際上一些潛力貨品可能因?yàn)楸徽`殺而喪失很多銷售機(jī)會。

基于用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測銷量準(zhǔn)確度更高

李強(qiáng)強(qiáng)調(diào)，鑒于時尚行業(yè)的特點(diǎn)，需要采用更細(xì)致的分析方法來精準(zhǔn)把握消費(fèi)者行為和銷量趨勢，從而解決供應(yīng)鏈的時效性問題，確保產(chǎn)品供應(yīng)與市場需求保持同步。

波司登率先在上海的一家標(biāo)桿旗艦店應(yīng)用AIoT方案識別用戶的行為數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)：使用顧客行為數(shù)據(jù)進(jìn)行銷量預(yù)測的準(zhǔn)確性普遍高于傳統(tǒng)的銷量預(yù)測方法。在對多家頂級門店進(jìn)行相似的驗(yàn)證后，李強(qiáng)發(fā)現(xiàn)：盡管顧客行為數(shù)據(jù)并不是百分百準(zhǔn)確，但在預(yù)測不準(zhǔn)確時，其誤差仍小于傳統(tǒng)方法。

破解門店運(yùn)營難題 實(shí)現(xiàn)一店一策滾動調(diào)優(yōu)

波司登摒棄了傳統(tǒng)的銷量預(yù)測方式，結(jié)合顧客的行為數(shù)據(jù)創(chuàng)建二維象限，橫軸代表銷售數(shù)據(jù)，縱軸代表用戶行為數(shù)據(jù)，根據(jù)這些數(shù)據(jù)將商品劃分為四大類型。

• 潛力爆款：銷量高且試穿、拿起頻繁的商品無疑是熱銷款，需及時增產(chǎn)和補(bǔ)貨。
• 風(fēng)險款：銷量高但用戶互動較少的商品可能正處于生命周期末期，這類商品補(bǔ)貨需謹(jǐn)慎，以避免過度庫存。
• 黑馬款：銷量不高但用戶行為數(shù)據(jù)呈上升趨勢的商品應(yīng)受到重視，不能急于降價清倉，應(yīng)考慮調(diào)整展示位置和營銷策略，挖掘其增長潛力。
• 死貨：只有商品銷量低且顧客行為數(shù)據(jù)同樣不佳時，才視為真正的滯銷品，需要通過清倉或折扣促銷處理。這類商品只占傳統(tǒng)銷量預(yù)測方法判定滯銷品的30%，其余商品都有潛力通過精細(xì)化運(yùn)營實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化。

通過積累用戶行為數(shù)據(jù)和PDCA循環(huán)經(jīng)驗(yàn)，波司登已形成對單店決策動作的“數(shù)字孿生”，使得貨品選擇、門店主推、定價促銷和貨品陳列等關(guān)鍵決策均基于實(shí)際數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了單店策略的滾動調(diào)優(yōu)。

波司登正在從過去依靠銷量數(shù)據(jù)和管理層主觀判斷的決策模式，轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為驅(qū)動的量化和自動化的決策方式。這種技術(shù)創(chuàng)新不僅優(yōu)化了決策過程，還顯著提升了公司的業(yè)績，使得波司登實(shí)現(xiàn)了高復(fù)合增長，品牌價值得到了快速提升。

小結(jié)

最后李強(qiáng)表示，“隨著人工智能算法和大數(shù)據(jù)模型的進(jìn)步，軟硬件技術(shù)的持續(xù)升級，以及零售經(jīng)營管理的變革，讓我們看到了破解線下零售轉(zhuǎn)化率漏斗的可能，人類此刻很可能已經(jīng)站在了線下零售數(shù)字化大潮的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)!”

未來，波司登的目標(biāo)是將這些先進(jìn)技術(shù)推廣至全行業(yè)，助力更多品牌提升線下零售的轉(zhuǎn)化率。

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