编辑/访问：亿邦智库倪霞
作者：北京联合大学数字经济与创新研究中心 李立威教授 刘雅芳
【亿邦原创】随着消费升级、商业变革以及新一轮技术革命，传统服装行业正迎来一场产业数字化变革。洞察消费者需求、准确把握当下时尚流行趋势、预测服装爆款，是每个服装行业玩家打造产销一体爆款供应链的新命题。基于此，知衣科技开辟了一条新路径：以图像处理、机器学习、数据挖掘为核心能力，解决时尚趋势挖掘、服装款式图片搜索推荐、生产销售平衡等难题，将人工智能和数据挖掘领域的前沿技术转化为服装行业生产力。
知衣科技是一家人工智能技术服务服装行业的科技公司。创始人郑泽宇从服装设计环节切入，针对服装行业产销分离前后端脱节、潮流把控主观判断试错性成本高、数据化程度低等难题，用自主研发的知衣、知款、易选等数字化工具，帮助服装品牌和行业商家以“数据”为基础进行低风险经营决策，提升运作效率和市场份额，推动服装企业数字化建设，助推服装产业升级。
今年5月，知衣科技在常熟落地知衣科技长三角数字化供应链中心，郑泽宇称“未来知衣科技和常熟将从两个层面开展更多合作。”第一个层面是知衣科技为常熟的供应链企业，提供从传统的OEM制造向ODM转型的更强大的数据和设计支撑。第二个层面，知衣科技将充分利用常熟成熟的制造资源和产能优势，为更多红人、电商、品牌企业等提供设计到供应链的一体化服务体系。
1．服装行业痛点：潮流趋势把控难、数据化程度低、产销端脱节
近年来，我国服装纺织业迅速发展，服装电商市场规模稳步扩大，相关数字化技术日渐成熟。但大部分服装品牌、档口和工厂仍存在因潮流趋势把控难、数据化程度低导致产销分离和前后端脱节的难题。
服装产业链各企业面临的众多挑战中，较为迫切的有三个：
一是服装设计环节，设计师对潮流趋势的主观判断试错性较高。传统模式中，设计师主要依靠主观进行寻找和判断，缺乏市场数据和反馈信息。单纯依靠设计师人力找款存在两个弊端：不可控和不可复制。不可控，是指设计师找款过程必定带有设计师主观审美因素，受众接纳度不确定；不可复制，是指即便设计师找款能力非常强，但整个设计师团队未必能达到这种水平。
寻找时尚灵感、判断时尚趋势是设计师面临的极大挑战。“服装设计师最核心的工作并不是发现灵感进行创作，而是选款，精准找款是设计师的一个核心能力”，郑泽宇认为，“设计师必须尽可能精准找到适合品牌受众的款式，例如怎样做出爆款、去哪发现爆款，以及怎么判断爆款。”
二是数据收集效率低且无法聚合分析。在服装企业中，设计师接触到的数据化信息非常有限，服装企业的数据提供方通常以数据思维、互联网运营思维提供数据产品服务，这与设计师的数据使用习惯相差甚远，通过数据分析指导的设计生产就更少，这使得设计师在缺乏对整体市场把控下设计出的款式难以得到消费者青睐。
“知衣科技在和大量设计师进行沟通后，了解到设计师群体普遍缺乏产品需求归纳整理能力，而从海量数据中获取信息并分析是知衣的优势。”郑泽宇向亿邦动力表示。
三是服装产业产销分离，前后端脱节。在整个服装产业链，设计和供应环节是和市场端、零售端同样重要的高价值环节，然而设计和供应环节却缺乏优质数字化服务供应商。具体来说，服装设计环节作为行业的重要驱动引擎，存在数据化程度低、设计数据体量大、结构化程度差等问题，从而导致整个服装行业信息化水平低下、生产效率不高。当品牌红利见顶，下一阶段产业将更多兼顾“增收”和“降本提效”，在此背景下，选款设计和供应链管理成为企业发展重点。
“随着电商发展加快，服装行业呈现一种趋势：品牌和设计之间逐步分离。直播电商的出现，让前端品牌、流量与后端设计和供应脱节。”郑泽宇表示。
图：服装行业的“微笑曲线”
2．服装产业数字化实践者：知衣科技用数据赋能服装产业供应链
数据分析帮助设计师突破困局。数据分析与决策能够削弱设计师主观找款的不利影响，增加流程可控性。哪种风格接受度最高？哪种颜色？哪种纹理更受欢迎？知衣科技可以通过数据分析找到爆款规律，指导设计师决策，加上创意调整，找到特殊爆款。
一方面，设计师可以在行业排行榜上查看不同类目在不同时间段下的热销和飙升排行榜，实时获知当下流行的款式，为拿货选款提供准确的方向。另一方面，设计师能根据“在售”和“已下架”两个选项对全网监控的商品进行筛选，已下架商品可以按照销售、收藏、评价等进行排序，通过对历史数据的分析，把握延续款和平销款的分配比。
销量分析与趋势预测精准找到爆款。知衣科技通过收集、整理并分析商家定价、颜色、SKU等数据，帮助客户快速找到服装爆款。对双十一流行元素、618流行元素等历史畅销数据分析，预测市场情况，帮助设计师设计出符合市场需求的款式。
知衣科技通过对海量时尚数据分析，为服装品牌、电商和直播红人提供从设计到供应链的一体化解决方案，帮助商品部门能更好地提前把握商品规划。通过收集竞店新品及预售商品销量、收藏等数据，知衣科技用大数据算法提取商品标题流行词，洞察近期流行热点，通过数据分析为客户找到爆款趋势。
以设计数字化推动服装产业数字化转型。通过积累服装行业数据、整合产业资源，知衣科技着重设计供应链环节，基于人工智能技术搜集并分析海量爆款，为服装品牌、电商和直播红人提供设计供应链数字化产业及服务。知衣科技以大数据和AI链接服装产业上下游，做好供求匹配，以爆款连接供应商、设计和品牌方，以数字化供应链带动服装产业链更高效发展，助力产业数字化转型。
3．数字产品系列加持，服装企业数字化转型成效显著
在与服装企业不断碰撞过程中，知衣科技迭代了五款产品：知衣、知款、易选、炼丹炉、抖音优选。
知衣是淘系数据为主的电商大数据爆款挖掘与趋势分析工具；
知款是以社交媒体数据为主（包括Instagram、微博、小红书、电商网站、秀场、档口等）时尚趋势灵感发现工具；
炼丹炉是快手数据为主的爆款挖掘与趋势分析工具，三款产品主要为电商平台、服务商、工厂提供服务。
此外，“易选”作为布局于流量端的产品，核心功能是帮助直播红人进行货品的管理和排期，实质是帮助红人选货。
随着抖音成为越来越重要的营销渠道和商家销售渠道，知衣科技上线了“抖音优选”，通过搜集抖音爆款数据，来洞察市场上所有服装爆款。
辅助原创店铺商品企划，红人店铺上新周期大大缩短。随着直播电商兴起，新的服装商业模式对款式数量的需求越来越大，店铺上新节奏越来越快，对开款效率的要求也越来越高。传统服装品牌每年大约上新三五千款，但现在直播网店每个月就需要上新两千多款。为此，知衣科技通过数据分析工具，帮助设计师在保证开款质量的同时，提高开款效率，提升企业的运作效率。知衣科技辅助原创店铺商品企划，帮助服装从业者的单人监控店铺数量从最初10家增加到200家，款式上线周期从三周缩短到一周，开发款式数量从每个月50款增加到每月200款。
智能试衣让打样环节减少20%以上成本。太平鸟集团是一家线下门店超过4500家、电商业务营收位居国内多品牌前列的服饰公司。知衣科技以知款为太平鸟提供的智能试衣功能，支持自定义搭配样衣模板和图案，在制衣打样的前期工作中，为设计师提供样衣最终的上身效果，帮助设计师直观地判断是否需要进行下一步的样衣制作。
爆款开发增加集团产能及客户黏性。知衣科技为华鼎集团提供女装全品类新款爆款开发，为品牌提供更深层次的产品丰富度，在定款选款方面，提供全面产品及数据支持，大幅减少款式开发成本，以更丰富的产品增加集团产能，增强客户粘性。“知衣科技拥有设计师团队专门负责设计、生产样衣，每月可以稳定产出2000-3000件潮流样衣，品牌方/厂家可以以较低的成本借到这些样衣，从而节省找款开款成本。”郑泽宇补充说。
至于未来发展规划，知衣科技将继续紧跟市场趋势，不断打磨前端数据收集分析产品，整合后端供应商、工厂生产制造能力，构建服装产业数字化生态，服务更多品牌、红人及制造企业。落地常熟后，知衣科技将积极助力常熟服装产业数字化转型，以知衣完善的产品使用培训体系赋能传统企业，让一部分有数据工具使用能力的企业先数字化，打造常熟标杆案例，以点带面最终赋能整个常熟服装市场。
本文为长三角（苏州）产业数字化创新专题专栏文章，更多专题内容可点击长三角（苏州）产业数字化专题
文章来源：亿邦动力网
