行业观察（一）| 从渠道为王到数据为王——浅谈服装零售企业的数字化转型

中国服装零售产业在近二十年来走过了极具中国特色的发展历程，站在当前的时间节点上，对如何适应新的形式取得新的突破，行业已经基本形成了共识。那就是融合渠道，全面建立以用户为中心的数字化运营能力。

服装零售业求转型，背后的发展轨迹是什么

回顾历史，中国的服装零售行业发展大致可以从渠道和经营模式的演进划分为如下几个阶段：

80年代— 2000年以前的批发零售阶段。服装产业链完成原始积累，业务模式以批发为主。一批最早的本土传统服装品牌在批发模式中逐步成形，但整体上是以产定销，广铺渠道的发展模式，渠道成为了品牌的核心竞争力。

2000年— 2010年的初级零售阶段。传统品牌的加盟代理和分级渠道建设走向成熟，许多品牌有意识开始适应和跟随市场需求变化，规范供应链管理和商品管理，投资信息化基础设施建设。零售ERP等软件系统得到了较为广泛的应用。国际品牌规模化进入中国市场也带动了市场成长和消费者的成熟。

2010年— 2014年是中国电商快速崛起和线下渠道动荡的阶段。伴随着线上零售的大发展，服装在短短几年间也成为了最主要的电商零售类目。越来越多的传统服装品牌开始触电。一方面电商成为了品牌必争的增量渠道，另一方面电商又对线下零售产生了强大的冲击。这使得许多企业感到十分矛盾。也因此，许多企业选择组建完全不同的团队独立运营电商，甚至开发完全不同的商品来规避线上与线下的冲突。与此同时，优秀的国外品牌在中国高速发展，他们的直营经验也逐步被中国传统品牌所借鉴，大量本土品牌开始加力试水直营模式和进行线下传统渠道整合。

2014年—2016年期间，线上与线下可以说经历了冰火两重天。服装线上零售继续高歌猛进，强力冲击着线下渠道。新的流量玩法层出不穷的同时，一批优秀的电商品牌也得到了迅猛的发展。而与之相伴随的线上流量成本开始也快速的增长，这为电商蒙上了一层对未来发展的隐忧。与此同时，传统线下为主的服装品牌却在2014—2015年左右经历了历史低潮，直到2016年以后开始有所回暖。期间有许多传统品牌淡出消费视野，也有不少品牌涅槃重生。这一方面和宏观经济走势有关，另一方面也是由于一些传统线下品牌真正开放拥抱线上和积极寻求向以消费者为中心转型的结果。

2017年至今，市场有了新的变化。2017年新零售概念的提出进一步刺激了零售产业的神经，服装零售企业也不例外。全渠道融合的理念被广为认知。当线上流量成本已经十分高昂，线上品牌开始大力走向线下实体，线下品牌也重新认识了线下门店的重要性，尝试用各种新科技来武装线下。消费者们可以非常明显的感受到线下门店体验的快速变化。然而，线下零售经营的难度往往被电商品牌所低估。而新鲜的玩法和技术手段如果不能和品牌、商品、运营有机融合，那么它们所能带来的线下流量和转化也难以持久。于是，在一波积极探索的热潮之后，线上品牌开始在谨慎中于线下前行，而传统线下为主的品牌也在用更加冷静的视角来思考未来的可持续发展。

站在当前的时间节点上，整个行业已经基本形成了一个共识，那就是传统零售应当从电商的大发展中汲取经验和方法。而线上成功的最大经验和优势，就是以用户为中心的数字化运营。因此，数字化转型成为了当前服饰零售行业，也是整个零售行业发展最关注的话题。那么应当如何开展数字化转型呢？

服装零售行业如何跨越“数字化鸿沟”

我们认为，服饰零售企业的数字化转型应当以消费者为中心展开，以全域数据为资产发挥价值，以技术（互联网，IOT，AI，大数据，云计算，虚拟现实等）为工具，以战略与组织变革为保障，主要探索包括如下六个维度的发展内容：

1.全渠道零售
企业应采取尽可能丰富和灵活的零售方式，整合商品渠道、销售渠道、供应链渠道和消费者。协同线上、线下，跨平台、跨渠道，打造以消费者为中心的全渠道销售闭环。通过数据引导各渠道间的库存调配，商品信息共享，消费者信息共享，实现人、货、场的全渠道整合。

2.全域营销
实现全链路、全媒体、全数据、全渠道的数字化智能营销。不局限于空间和时间，在细化消费者群体画像的基础上，在购物全过程中更精准、友好地增加品牌和消费者的触点，延伸售前和售后的运营，发掘多场景推广和营销手段，提高精准的品牌认知匹配，提升用户转化率和增加老客户的留存率。

3.供应链整合升级
构建以精准消费者需求洞察为核心的供应链网络，力求达到更短的产品供应周期、更轻的库存压力和更灵活的快速市场响应。

4.门店智慧升级
实现线下门店的智能化升级，通过友好有趣的技术手段提升消费者体验，刺激消费需求，提升流量和转化率。通过采集和分析“人、货、场”的数据提升店铺运营管理水平和效率，降本增效。

5.数据驱动品牌创新和研发创新
通过对消费者的精准画像、需求洞察、流行趋势分析、用户体验反馈等数据，更精准和敏锐地定位品牌。洞察消费者需求、捕捉关键流行元素，助力设计师精准化研发、打造爆款。

6.数据引导业务创新
通过对数据资产的价值挖掘产生新的业务模式和价值增量。比如有不少人在关注的C2M就是这样的情形。虽然真正理想中的C2M可能短时间内受制于整个产业链上游的生产技术和流程等方面的限制离大规模实施还有一定距离，但是我们已经看到有不少企业在版型精细化设计分类方面做出不少有益尝试。

数据资产、数据能力才是核心竞争力

我们不难发现，如果服装零售企业要从以上这六个方向转变升级，那么都离不开一个核心的生产资料。那就是数据。而数据的采集、管理、加工、分析、挖据和应用能力也成为零售企业数字化转型的最关键之所在。如果说十年前的中国服装品牌立足是以渠道为王，那么在下一个十年里数据资产和数据能力将是他们最重要的核心竞争力。

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