風(fēng)投 來源：服裝智能制造精英俱樂部 2020-07-24 09:09:26
2020年是服裝業(yè)艱苦的一年，更可怕的是，全球疫情什么時(shí)候結(jié)束目前看來還很難講，這意味著紡織服裝行業(yè)的低迷期今年可能還不會(huì)結(jié)束，大概率會(huì)延續(xù)到明年。
紡織服裝產(chǎn)業(yè)鏈上游涉及天然纖維(如棉、麻、毛)和化學(xué)纖維生產(chǎn)，中游包括紡紗、織布、印染，下游包括服裝、家紡、工業(yè)用紡織品等最終產(chǎn)品。
中國(guó)是全球紡織服裝產(chǎn)業(yè)鏈最健全的國(guó)家，中國(guó)已成為全球紡織服裝制造中心。從2001年到2010年，中國(guó)布產(chǎn)量從290億米上升至907億米，紗產(chǎn)量從761萬噸上升至3733萬噸，化纖產(chǎn)量從841萬噸上升至4886萬噸，均為全球第一。
但是，2010年后，中國(guó)勞動(dòng)力成本大幅上升，紡織服裝產(chǎn)業(yè)鏈的下游逐步轉(zhuǎn)移到勞動(dòng)力成本更低的經(jīng)濟(jì)體和地區(qū)，其中東南亞是紡織業(yè)轉(zhuǎn)移的首選。
雖然服裝加工有向東南亞轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)，但中國(guó)仍是最重要的化纖和面料出口國(guó)。據(jù)創(chuàng)嘉平臺(tái)了解，到2018年，紗線面料出口占據(jù)全球貿(mào)易三成，化纖出口占據(jù)全球貿(mào)易四成，下游生產(chǎn)國(guó)如越南、柬埔寨等均依賴進(jìn)口面料。
目前全球服裝行業(yè)的主要買手集中在美國(guó)、歐盟、日本。在全球新冠疫情的陰霾下，歐美日市場(chǎng)需求量大幅下降，使得整個(gè)紡織服裝鏈條上的企業(yè)人人自危。
2020年疫情期間，國(guó)內(nèi)服裝外貿(mào)企業(yè)和加工企業(yè)處于被動(dòng)的狀態(tài)。據(jù)行業(yè)內(nèi)人士介紹，現(xiàn)在服裝加工廠和買手之間很多采用商業(yè)信用的交易方式，買手就有很大的空間和不確定性，原來整單整走的模式也變成小批量走，造成成本增加。
紡織企業(yè)的付款方式也導(dǎo)致上游的 供應(yīng)商在特殊時(shí)期處于一種“不敢生產(chǎn)”的狀態(tài)。 “紡織服裝類企業(yè)的采購是先交貨，貨賣了后再向供應(yīng)商付款?？棽紡S要用自己的錢去買原材料、付工資，如果一旦出現(xiàn)退貨，全賠在里面，一些小的織布廠因?yàn)楹ε驴蛻襞R時(shí)取消訂單，也不敢多織，甚至為了規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，寧可不開機(jī)。
疫情后中國(guó)服裝業(yè)如何乘風(fēng)破浪?
中國(guó)是全球紡織服裝產(chǎn)業(yè)的中心，紡織服裝行業(yè)如何抗擊疫情帶來的沖擊，受到全球關(guān)注。
以東方國(guó)際為代表的上海服裝外貿(mào)企業(yè)如何轉(zhuǎn)型思變，將成為帶動(dòng)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈變革的重要方面。
疫情后服裝紡織品消費(fèi)將出現(xiàn)兩極分化。
①國(guó)內(nèi)不少大的服裝出口企業(yè)都在做自主品牌，東方國(guó)際、申洲國(guó)際都是走在行業(yè)前列的代表，Lily、雅戈?duì)?、波司登都是轉(zhuǎn)型成功的案例。
首先要實(shí)現(xiàn)觀念的轉(zhuǎn)變，從出口依賴轉(zhuǎn)變?yōu)榘l(fā)展國(guó)內(nèi)消費(fèi)，發(fā)展自己的品牌，趕超甚至取代國(guó)外大牌。上海的東方國(guó)際前幾年已經(jīng)開始從外銷轉(zhuǎn)變成外銷+內(nèi)銷，成功培育了Lily、三槍等品牌，今年幾乎完全轉(zhuǎn)內(nèi)銷。
② 中國(guó)紡織服裝行業(yè)的未來還是要往高端走。近幾年來，我們已經(jīng)看到一些好的跡象。技術(shù)含量和附加值比較高的紡織機(jī)械和化纖的出口開始往上走，真正靠人力的服裝加工已經(jīng)開始向東南亞轉(zhuǎn)移，貿(mào)易摩擦和疫情可能會(huì)加快行業(yè)的調(diào)整。
③ 設(shè)計(jì)、生產(chǎn)貼近中國(guó)市場(chǎng)、消費(fèi)者和年輕人的服裝越來越重要。
紡織服裝企業(yè)要實(shí)現(xiàn)在市場(chǎng)細(xì)分與個(gè)性化產(chǎn)品供給方面的快速轉(zhuǎn)型，在技術(shù)、工藝與服務(wù)理念上創(chuàng)新，在對(duì)各個(gè)年齡段的開發(fā)性需求方面下的功夫不夠。國(guó)內(nèi)一線城市的服裝定制市場(chǎng)需求很多也很大，但是真正能夠滿足高品質(zhì)需求的企業(yè)很少，傳統(tǒng)工廠可以試運(yùn)行1~2條小批量定制生產(chǎn)線，逐漸在市場(chǎng)中獲得高利潤(rùn)，增強(qiáng)企業(yè)抵擋風(fēng)險(xiǎn)的能力。
拿什么拯救你?疫情后的服裝時(shí)尚業(yè)?
一夜之間，大家仿佛都清心寡欲了起來。
最近在群里分享點(diǎn)吃的用的，偶爾還有人捧場(chǎng)。如果是首飾衣服，先商業(yè)互吹一番“好看”，緊接著就是“去年買的衣服都穿過了嗎”“工作都沒了還買什么包”“別看了拼夕夕差一刀幫我砍一下”等的靈魂拷問……
擱半年之前，這么勤儉持家的場(chǎng)面都是不可能出現(xiàn)的。哪怕剛剛裸辭，女人們也敢刷信用卡買下新款裙子，美其名曰“換種姿態(tài)迎接新生活”。
2020年疫情后的的普通人，開始老老實(shí)實(shí)面對(duì)慘淡的生活，將消費(fèi)欲望降到最低。穿衣AI——讓大家找到了一種不花錢就可以得到的快樂。
AI搭配師：逮不著耗子，當(dāng)不了好貓
用AI給消費(fèi)者搭配服飾鞋帽、口紅妝容等等，從2017年AI浪潮興起開始，就被安排進(jìn)了技術(shù)大廠的開發(fā)周期表。
某貓上線了FashionAI，通過電商平臺(tái)上的潮人搭配方案，基于屬性、顏色、風(fēng)格、細(xì)節(jié)等維度，可以為一款單品匹配到最適合的穿搭方式。官方說辭是，1秒鐘能為消費(fèi)者提供與其相符的100套穿搭建議。
某狗也奮勇爭(zhēng)先，成立時(shí)尚科技研究院用戶只要將衣服放到Mirror+智能搭配產(chǎn)品前，系統(tǒng)就會(huì)通過推薦算法找到合適的服裝搭配。
一些女性群體為主的電商平臺(tái)，也都相繼成立過“搭配研究所”、搭配體驗(yàn)平臺(tái)等等，利用平臺(tái)的大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)訓(xùn)練時(shí)尚分析模型。
一時(shí)之間，感覺整個(gè)電商服裝行業(yè)都AI了起來。
時(shí)尚產(chǎn)業(yè)根基更為成熟的歐美，自然更不會(huì)放過這個(gè)掘金的機(jī)會(huì)。
電商巨頭亞馬遜，就在CVPR 2020會(huì)議上推出了好幾款A(yù)I穿衣模型。比如Outfit-VITON，就可以將多件衣服搭配在一起，讓消費(fèi)者看到上身效果。
如果用戶看上了款式卻沒有相中顏色，也可以直接查詢“相同款式的粉色連衣裙”，系統(tǒng)就會(huì)幫助其找出相應(yīng)的商品。
谷歌與德國(guó)電商Zalando合作，基于TensorFlow打造一款時(shí)裝設(shè)計(jì)產(chǎn)品Project Muze，用戶告訴AI自己的性別、心情、興趣愛好和喜歡的藝術(shù)類型等信息，再在模特身上隨便涂鴉幾筆，Project Muse 就可以馬上設(shè)計(jì)一款時(shí)裝造型。
如果對(duì)方是一位熱愛古典音樂、心情有點(diǎn)兒迷茫，并在模特身上畫了三角形的女士，它就設(shè)計(jì)出了一條斗篷式的綠色連衣裙，外面還會(huì)覆蓋一層有憂郁氣質(zhì)的棕色薄紗。
學(xué)術(shù)界的時(shí)尚嗅覺也出人意料，不少高校研究人員用論文證明，自己并不是“nerds”(書呆子)。
2019年，UT 奧斯汀、康奈爾大學(xué)、喬治亞理工和 Facebook AI 研究中心聯(lián)合發(fā)布了一款名為Fashon ++ 的模型，基于深度生成網(wǎng)絡(luò)，讓AI學(xué)習(xí)到時(shí)尚和不時(shí)尚兩種圖像，深度網(wǎng)絡(luò)就會(huì)生成出最適合的著裝方式。“一鍵改衣”，讓單品的時(shí)尚度瞬間up!
比如，模型會(huì)建議去掉袖子、將下擺塞進(jìn)去等操作，讓整個(gè)look看起來更有型。用來幫助人們進(jìn)行服裝設(shè)計(jì)與搭配指導(dǎo)，自然也不在話下。
疫情期間大量服裝企業(yè)的業(yè)績(jī)都出現(xiàn)了大幅度萎縮。行業(yè)報(bào)告顯示，拉夏貝爾一季度虧損3.42億元，七匹狼一季度凈利潤(rùn)同比暴跌145.89%，安踏全線品牌負(fù)增長(zhǎng)，美邦服飾一季度虧損2.19億，都市麗人預(yù)計(jì)上半年虧損超1.2億……可以說是一片哀鴻。
奢侈品牌也沒能逃過，路易威登LV的母公司LVMH集團(tuán)第一季度營(yíng)收減少15%，擁有古馳Gucci、圣羅蘭YSL等品牌的開云集團(tuán)營(yíng)收減少15.4%，也紛紛放下身段試水電商、直播等新方式。
對(duì)于想要爭(zhēng)奪增量的品牌來說，讓生產(chǎn)、設(shè)計(jì)、銷售都能緊密貼合狹窄化的市場(chǎng)訴求，與此同時(shí)，不額外增加企業(yè)的成本，就成為必須面對(duì)的難題。
因此AI的出場(chǎng)，也就變得至關(guān)重要。
此前的一波“AI搭配”潮流，主流品牌的旗艦門店都進(jìn)行過“數(shù)字化改造”，比如安裝了AI試衣鏡、智慧攝像頭等。
在這一基礎(chǔ)上，進(jìn)一步完成算法升級(jí)，為門店打造精準(zhǔn)的營(yíng)銷策略，比如進(jìn)店顧客的用戶畫像，哪些衣服試穿率高，哪些單品購買率高等等，這些原本資深銷售員才能夠“意會(huì)”的機(jī)密交給AI來完成，幫助緩慢恢復(fù)的線下門店負(fù)重前行。
接下來，就需要尋找新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)。
擁有用戶時(shí)長(zhǎng)優(yōu)勢(shì)、更接地氣的社交媒體平臺(tái)，就成為各大市場(chǎng)品牌的爭(zhēng)奪陣地。
但事實(shí)證明，大火的短視頻+直播帶貨，并不一定意味著高曝光和帶貨。
核心原因是，時(shí)尚圖片、視頻等富媒體的呈現(xiàn)形式，想要將內(nèi)容轉(zhuǎn)化為命中率和流量，需要精準(zhǔn)的用戶推送和匹配。這就對(duì)平臺(tái)方的內(nèi)容智能分析、智能識(shí)別時(shí)尚元素、精準(zhǔn)匹配受眾，進(jìn)而提升命中率，關(guān)聯(lián)到電商同款或相似 SKU，提出了較高的要求。
當(dāng)然，上述這些AI附加值，不僅需要服裝企業(yè)本身就對(duì)數(shù)字化經(jīng)營(yíng)有一定的了解和鋪墊，搭建起了AI所能發(fā)揮的技術(shù)土壤，才能夠快速轉(zhuǎn)型，借助技術(shù)工具實(shí)現(xiàn)去庫存、提效率、增銷量的目的;還需要對(duì)各個(gè)渠道的AI能力、商業(yè)邏輯有必要的了解，才能避免經(jīng)營(yíng)層面的“AI通貨膨脹”。
正如某服裝品牌總裁在公開信中所說，“疫情不可避免地重創(chuàng)了服裝行業(yè)，但疫情也是一個(gè)放大鏡，檢驗(yàn)我們過往的沉淀是否扎實(shí)。”不抗拒新技術(shù)，也不唯技術(shù)論，明辨AI的能力也注定在這個(gè)特殊的全球經(jīng)濟(jì)節(jié)點(diǎn)上，成為各行各業(yè)的必備技能點(diǎn)。
標(biāo)簽： 服裝市場(chǎng) 服裝 乘風(fēng)破浪
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