以下為現場速記。
裂帛服飾副總裁兼CIO 王浩宇
王浩宇：謝謝主持人，謝謝范總給我們這樣一個機會一起交流，分享關于服裝行業的特別是服裝電商行業的問題。因為我們自己去看裂帛，自己定義是傳統電商，因為現在裂帛大概已經走過13年，基本上是電商為主。但是現在電商整個格局在變化，裂帛最早抓住了國內電商發展第一波紅利的服裝品牌。我主要是做信息化的，我關注的興趣點是商品供應鏈，結果我自己不做電商的運營，我在裂帛10年有一陣做過商品的推廣，但是運營還是其他同事在操作。
首先給大家介紹一下裂帛，因為在座的CIO朋友們應該不太了解，因為裂帛是一個女裝品牌。我找了幾個圖片，是民族風格的，大家能看到圖片上有很多繡花，其實是一些傳統的民族風，然后又比較時尚。如果純粹的民族風大家可能覺得穿出去太土了，裂帛的風格看模特其實蠻挑身材的，長得胖一點的可能還穿不了。還是要介紹一下裂帛的背景，我們把他當成電商，其實他是一個服裝公司。我們把服裝品牌需要的系統做了一下，所謂的電商是凡客等等，后來發現他們不賺錢，賺錢的是電商商家。
投資以后投資方說希望快速將規模做大，對IT的研發投入當時是沒有限制的，我招了幾十個人，一直加班了4年。2013年的時候線下做到十幾個億，那幾年里面翻了50多倍，在快速發展的過程當中裂帛把信息化系統做了一遍。但是回過頭來跟同行交流，好像線下品牌做幾十個億的，反而裂帛是有后發優勢。因為之前是空的或者電商上有很多數據，我們把電商的數據在各個平臺的玩法玩得更加細致一些
下面有幾個數字像售罄率，比如說雙十一大促，60%是之前的數字，其實現在的數字今年雙十一做完大家看天貓的數字2600個億，有多少人想過中間有多少退換貨。我們跟同行自己交流，當然這個事情是自己講的，女裝品類退換貨率有60%多，大概有1000億的退換貨，其實是恐怖很的。如果雙十一要備貨，備貨不是剛好貨全都能買到的，我賣掉2個億，還退回來很多，雙十一就有很大的壓力。裂帛的65%是很多年的經驗不斷積累出來的，我一直在觀察去年的數據、今年的走勢、各個品類的占比，到底如何備今年這盤貨，今年減少自己的庫存。今年雙十一做完整個服裝行業是悲觀的，各個商家一比較今年的銷量比去年還要降低一一點。其實銷量下滑的情況下，你的售罄率是可以增加的，你的備貨要比較精準的。
因為裂帛是民族風，其實喜歡這種風格的用戶數量可能沒有那么多，我們一直認為它是一個小眾品牌，不像優衣庫大家走進去基本上都能買到想要的東西。現在也有開始做線下業務，其實最近一年多才剛剛開始，大量的業務主要還是在線上。
下面介紹一下電商運營的流程，我們數字化服務的業務背景。其實這個圖是商品供應，從研發端比如說明年我要做多少個億，20個億，我要準備怎樣的一盤貨。近一點說比如說雙十二，因為再過兩個星期就雙十二，雙十二要做2個億，我要備怎樣的貨。下單下多少筆比較合理，然后才是到后面的。這張圖列的是大家通常所理解的電商運營，所謂的電商運營是貨已經有了，在各個平臺怎么賣，如何調整、上新，如何報活動，我還要不斷監控商品銷售的數據。服裝行業經常用到爆旺平滯，庫存的多少決定了雙十二報名活動力度的大小。如果我的壓力比較大，我折扣的力度可能會比較狠，為了資金回籠犧牲一些毛利。其實電商玩了這么多年，整個商品的企劃、商品的供應才是決定我能不能做好生意的關鍵所在。
這張圖前面的研發、生產到后面的運營，其實講電商的商品運營很多是前端決定了的。這里我挑了幾個關鍵環節跟大家詳細匯報一下，是我們在商品數字化運營的過程當中重點做的一些工作。有四個環節，第一是研發企劃，比如說明年全面做20個億，每個月銷量是多少、每個平臺的銷量是多少，每個月分的品類占比，比如說春季了連衣裙、T恤等等占比是多少，引流款最好在哪個價位段最吸引的人。可能首單下單量是幾百件，大部分一半以上的量都是靠后面的追單反單翻出來的，這里面會決定了我到底研發要按哪個方向去做。第二是下單，比如說我現在采購明年3、4月份春裝的貨，我下單量占比多少才合理，接下來才涉及到上架等等。
這是整個商品流管理的全鏈條，服裝涉及到備料，因為當你的體量上去以后，原材料的成本、質量包括一盤貨要快速補單，補單周期是一個月還是兩個星期，大部分的因素取決于有沒有原材料。因為你加工給哪家工廠去做，加工時間比如說3天、5天基本上都是一樣的，問題都是在原材料可能花了一個星期時間等到各個原材料到料齊料，然后才是后面的商品營銷計劃。我做了一下比較，左邊是線上商品企劃與運營，右邊是線下的。其實線下更加復雜一點，我有這樣的一盤貨，商品企劃是怎樣做出來的?比如說我全國有1000家門店，分別在哪些地域、什么商圈，每個門店需要的貨是多少，是怎樣的貨，全國門店的匯總才是我研發和下單的貨。其實電商相對簡單一點，因為它的庫存就在總倉里面，不用把貨發到全國每個門店，門店能夠陳列的數量SKU只能幾百個，但是電商上面可以放幾千款、上千款。
電商也有一些相對來講比較麻煩的地方，比如說平臺上新，因為電商上新越多大家才會來看，你的流量才會相對多一些。如果單款賣到一定程度一定要補單，因為電商的邏輯有點像爆款邏輯，這個商品賣了幾千件，不錯，后面的人會跟風。我接觸一些傳統企業在線上銷售很多是庫存，本身已經是線下的庫存了，不小心還賣火了，賣火以后想補單不給補，為什么?因為他們是以線下為主的，我已經是庫存款了，你幫我銷掉已經很OK了，為什么庫存款還要補單，這不合理。這個單品可以帶來很多流量，不給補單就覺得非常的可惜。電商第一個是單品邏輯，第二個是活動，各個平臺的活動太多了，現在類似于雙十一、雙十二，幾個平臺拼多多、唯品會等等都會搞活動。對于商家來講面臨的問題是現在到底有多少貨在倉的在途的、有多少要退來的，有多少給天貓、有多少給唯品會，到底什么樣的折扣對我是最有利的。
后面是關于企劃，企劃涉及到兩塊，我在春季應該是怎么樣的一盤貨，怎么去研發有一些數據，用數據來支撐，比如說哪些風格、哪些價位段、哪些版型的賣得最好，去年這個面料賣得最好，我今年就會用這個面料。我們做了一下統計，剛才講到風格太濃烈的民族風的款是不太容易賣出去的，我們要打造店鋪的形象，大家能夠識別出來這種風格就是裂帛的風格。但是往往不是賣得好的款，賣得好的款是帶一點民族風的同時又比較大眾化一點的，很多人能穿的，比如說今天出去玩、上班都能穿的。但是有些是特別個性的，出去玩可以穿，在家里或者上班穿就會覺得很其光，怎么穿得這么個性。相對普通一點的是基本款，產品的人通過數據分析告訴設計師，你也不要太費勁，你就按照大概這個風格、這個價位段、用這個面料，稍微改動一下做多少款，這些款能夠帶來45%的銷售額，并且45%的銷售額利潤是比較可控的，可以提前規劃得很好。
關于下單，行業里面有很多測試手段，比如通過QQ群投票，哪些款你覺得好的，我們把款的好壞看起來熱賣和不熱賣的款區分下來，在下單階段最關鍵的是要看當前的庫存，比如說雙十二，我現在還有一些款還來得及補單，但是我首先要看庫存有多少，比如雙十二要做2個億，我要做1個億的貨，還可以備1個億，哪些品類、哪些價位賣得好、我的下單量應該做到什么程度。
這是數據分析，其實歷史數據都是有一些規律的，比如說去年的長線款、短線款，長線款是提前三五個月或者提前半年以上開發的，短線款是留20%的余地、留20%的采購額，今年是暖冬，最近一個星期才冷下來，去年羽絨服都賣不出去，我今年就做少一點。其實我們有一家跟我們關系比較近的羽絨服商家，我們做了一件事情，他做智能備料，羽絨服分單3到5天，任何原材料永遠是有現貨的，他上游的供應鏈有一個蓄水池。
這邊我截了一個圖可能是比較典型的，電商運營上新做活動，決定了我下周、下下周上新做什么樣的活動，鼠標豆腐塊拖一下，服裝講究搭配、色系、飽和度、貨品是不是看起來比較OK，上面還有相應的有多少款、多少庫存、多少貨值、能做到多少毛利，基本上一拖過去數據全都測算出來了。但是這里有比較方便的地方，IT說到底是支撐業務的，對于運營的同學來講用起來非常方便，比如說各個平臺天貓準備上怎樣的一盤貨、下周上哪些貨、下下周上哪些貨，這些貨能不能達成銷售額或者毛利計劃，這都是提前預測的。還有一些虛擬款，是臨時補單的，比如說雙十一的時候今年某幾款毛衣賣得特別好，什么樣風格的，我在雙十二的時候也會臨時追加一盤貨。我追加虛擬款，其實款號叫什么我還不知道，我只是用一個圖片，快速讓供應鏈快返出來。
說到活動電商線上太頻繁了，線上搞個周年慶所有品牌都要搞一個活動，平時的活動沒有那么多，但是電商每個月都有好幾輪。我們對電商專門做了一系列工具，不僅是幫運營拿貨、排查價格、價格有沒有沖突，因為這是行業里面公開的秘密，這個平臺要求我30天最低成交價，必須是全網最低價，這種競爭的情況很多。除了價格排查以外，我們會提前做毛利的測算，你這樣一盤貨給這個價位再扣除廣告費、郵費、稅，最終能夠有多少毛利。
我們有兩種玩法，比如說雙十二搞兩套計劃叫A計劃、B計劃，A計劃是我自己想要做的，我期望的我保留多少毛利率，B計劃是同行打價格戰，沒辦法，今年雙十一有的品牌不是5折，是2.5折，太恐怖了，當然這是有庫存，否則不會打這么大的折扣。如果你的同行打得這么厲害，你能不能跟進，所謂的B計劃是我的底線，我還能保證有一定毛利的情況下，這是價格的最低線，這是運營管理層會做的事情。剛剛過去的雙十一退換貨率非常高，今年整個行業都比較慘淡。本來流量是傾斜的，但是做下來還是不如去年。大家可能沒有去打聽過，比如說我雙十一做1個億的銷售額大概有多少的利潤，最終的利潤有多少，跌破大家的想象。我問過好幾家品牌，線上線下的都有，大概也就100萬上下的利潤。看起來很熱鬧，1個億，但是最終留下來的利潤才100萬上下。
關于智能補單，其實這里的智能沒有用到深度學習，因為我們也討論過深度學習以往的數據量是不夠的，怎么做呢?更多的是基于專家系統的思路，原來沒有系統之前運營的老員工最有經驗的人是怎么做的，他們在excel里面拉大量的數據，看商品的轉化率、庫存數量、未來的預測等等。我們是怎么做的呢?我們在系統里面配置所有的公式、計算，再扣掉當季的庫存，然后篩選、過濾，只要制定規則就行了，系統每天幫你去跑，幫你每天應該要補單的、推薦補單多少的
數據全拉出來。
唯一要確認的是，因為雙十二的力度是不知道的，預測今年雙十二會更好一點，比如說天氣終于冷下來了，冷了以后服裝行業終于舒了一口氣，今年暖冬沒有冷到那個程度。根據銷量、根據流量轉化等等做未來的測算，測算完以后系統會自動幫你分配，分配到顏色、分配到尺碼。通過補單有一個很好的好處，比如說首單的下單量各個顏色和尺碼沒有那么絕對的精準，但是可以通過補單把這些問題幾乎消滅掉。
如果從整個服裝行業來講，大家面臨過去幾十年服裝行業都發展得不錯，現在外貿沒有那么景氣，外貿開始轉內銷了，服裝行業整個國內產能過剩，這個問題還是蠻嚴重的未來兩到三年恐怖會有很大一批服裝行業倒掉，因為產能過剩是一個很客觀的事實。關于補單有點像小步快跑，要做到這一步需要跟供應鏈很多環節協同、打通。我們做了一個比較有價值的功能，我需要補單的時候，我馬上要看到我的現貨原材料能不能快速支撐我做這盤貨。如果你的原材料沒有，你可能等了兩個星期，在第三個星期去生產，可能少掉三個星期的銷售時間。運營要補多少，我們馬上預測出來有多少現貨原材料，你需要多久把貨做出來，很多問題都圍繞著原材料。
剛才說到做羽絨服的企業，我們幫助他做數據模型測算，從去年全年銷售倒推輔料的銷售，比如說10月份、11月份、12月份分別每個月絨賣出去多少噸，他的上游供應鏈需要備多少噸，相當于一個蓄水池，也許是5噸或者10噸，但是沒有必要備太多。我的補單量有多少，不斷的從中拿走多少，不斷的蓄一點，滿足隨時補貨、隨時有原材料，整個經營就會比較健康。
其實商品運營都圍繞著這個圓環，最上面是商品企劃，企劃做什么樣的一盤貨，研發是不是OK，生產是不是與預測一致的，怎么樣組貨、上新報活動，賣了以后哪些貨是健康的、哪些是要補單的、哪些是要及時清倉的。最后做復盤調整。
最后是總結，剛才說數字化轉型實現的架構，我們把底層的訂購、架構、退換貨、庫存、供應鏈，其實裂帛做了整個供應鏈從商品企劃、研發、生產全都打通了，一個系統全都搞定。這里面需要很多源頭的數據，每一輪循環都是PCDA的優化，一部分是關于我的商品計劃、銷售計劃、采購預算，就像OTB的計劃。還有一些是針對這盤貨，我是不是做了這盤貨，我在各個平臺和系統上是怎么玩的。
歸納一下，嚴格來講要覆蓋到服裝生產的所有流程，從商品計劃開始，設計是不是精準、下單是不是OK，到所有的銷售、翻單，涉及到一些預測，你要把所有的流程都覆蓋過來，才有可能獲得相關的數據，再去做優化。這里面關于更多的運營細節，由于時間關系不再詳細說。電商里面還是說到一個活動，活動和產品的配合，每一期的活動、每個平臺的活動，現在大家講整個的走勢，天貓給到每個品牌的流量是往下走的。最近上來的可能是消費下沉，什么樣的品牌、什么樣的店鋪得到更多的扶持呢?就是價格不是很高、性價比比較高的店鋪，你的售價是多少，電商上面3倍是常見的，線下6到8倍是很多的，電商上面今年看到一個趨勢是加加率2到3倍2.5倍以內的，有可能是因為拼多多的崛起造成大家一窩蜂的說產業鏈的，產業鏈的品牌或者工廠品牌大家都得到了很多流量，發展很快。但是對于最終用戶來講確實也確實也覺得很實惠，我花不太多的錢買到比較滿意的商品。
首先，你要有業務系統，從研發端到生產端到銷售端，最終是供應鏈的協同。我是作為品牌商，我跟我的工廠要快速協同，我的工廠跟我的原材料供應商也要共享信息，我想要知道補貨，它有沒有原材料，生產周期產能排期有沒有空間，能不能一周快速把貨做出來。比如說一周做到500件還是1500件，就決定了后面活動的力度。在整個服裝行業大的趨勢下面，可能每個品牌商都要把上游的信息拿到，未來兩三年全行業的形勢會更加嚴峻，每個企業只能在這個鏈條里面比如從供應鏈到銷售端加入一個比較健康的鏈條才能夠活得下去或者能夠活得更加好一點。
第二個，數據的清洗和利用，可能我們是IT人員干的一些很苦逼的事情，因為數據里面有很多噪音和垃圾信息，你不得不花很長時間把數據修正，才涉及到業務算法、業務模型。因為很多同行是做快款的，快到什么程度呢?每天上新幾十款就從檔口拿貨，不用研發，賣得好的馬上補單，檔口來不及再找工廠生產，去年做到14個億，也挺厲害的。每家的業務模式不一樣，可能需要關注的庫存和算法也不一樣，最終是圍繞自己的業務模型來做。
最后留給IT的同行們兩句話，數據本身數據質量大家都是共識，因為做數據分析的同學都是挺苦的，因為會有這樣的情況運營說你的數據不對，跟我的經驗感覺不一致，為什么呢?其實源頭的系統里面該做的單子沒做，類型標錯了，導致數據統計出來不對。雖然這些事情做得很辛苦，或者說我們IT都是為了業務服務的，但是遲早有一天整個企業的數據以及你的算法會成為企業未來如何不斷優化自己、未來提高企業的核心競爭力越來越重要的問題，數據化的驅動會成為企業未來的核心競爭力。
我的分享就到這里，謝謝大家!
京公網安備 11010502049343號