服装定制企业酷特智能新股申购“智能化”概念难获认同

财联社(北京,记者 鲁佳乐)讯,服装定制企业酷特智能(300840)6月24日新股申购,该公司此次公开发行股份6000万股,发行价格为5.94元/股,顶格申购需配市值24万元。

服装行业专家、关键之道体育咨询公司CEO张庆在接受财联社记者采访时指出,从定制角度而言,强调的是竞争差异化,针对不同顾客进行差异化满足,与传统服装规模经济是不同的发展策略,个性化定制对应的是成本消化难度大。“个性化需求有一定市场,但没有办法成为主流,从需求端来看,更多的消费者从众心理更普遍,个性化定制仅可以作为服装行业的有机补充。”

市场不成熟带来挑战

“我国服装定制市场尚不成熟,消费者对定制服装产品品类的接纳程度有待提高。”酷特智能董事、总裁张兰兰在6月23日的IPO路演中对外表示。

在业内人士看来,在以消费者为中心的个性化制造需求下,近年来“定制化服装”成为一种流行的消费模式。雅戈尔、七匹狼等传统服装企业都有相应的高端定制业务,同时市场上也涌现出像酷特智能、码尚定制等专门从事服装定制的公司。

资料显示,酷特智能主要从事个性化定制服装的生产与销售,包括男士、女士正装全系列品类,并向国内相关传统制造企业提供数字化定制工厂的整体改造方案及技术咨询服务。该公司自称,借助信息化技术手段,以工业化的效率和成本进行个性化产品的大规模定制是其主要特点。

“传统服装企业的定制大多是高端定制。目前公司服装定制业务只有MAYOR的高端定制,占整体业务的比例非常低,只是很小一部分。”雅戈尔相关工作人员告诉财联社记者。

国内某服装企业内部工作人员也向记者指出,“传统服装企业定制服务锁定的都是高端消费者,推出的高级定制服务大部分针对名士,消费者受众较窄。与规模化生产相比,高级定制还是一个小众市场。”

其实,与传统品牌不同,近年来平价品牌已经开始走定制化道路。快时尚品牌优衣库、H&M等都曾试水定制服务,不少互联网定制企业也提出要做高性价比的定制服装。

“目前服装行业中所谓的个性化定制还是概念先行,工业化生产偏多。多数的定制还停留在基础版型上面料、颜色的改变。”鞋服行业独立分析师、上海良栖品牌总经理程伟雄表示,“定制的本质是高端,而目前的定制还比较泛,在衣服上印一个logo,加一个口袋,本质上还是工业化生产,不能算是真正的个性化定制。”

广发证券也在研报中表示,目前定制服装行业仍处于发展初期,未来具备较大的成长空间。对纺织制造企业来讲,C2M模式将帮助其打开全新增长空间,进一步提升企业数字化和智能化水平,甚至向下游品牌业务延伸;对品牌服装企业而言,C2M模式将帮助其实现大规模个性化定制,同时为新品设计和生产提供方向,有效降低库存风险和资金压力。

缺少支撑的“智能化”

酷特智能在招股说明书中指出,近年来,其借助互联网、大数据、云计算等智能手段,使消费者与厂商之间密切互动,并转化为个性化需求信息数据。“利用互联网、智能化技术采取个性化定制服装业务流程,充分利用互联网、智能化技术实现现代化服装制造。”

“智能化定制当前更多的是一个概念,本质还是要靠贴牌加工产生现金流。”张庆告诉财联社记者。该公司招股说明书信息显示,2017年-2019年,其ODM(贴牌加工)类产品销售收入占各期服装类业务收入的比例分别为73.77%、74.15%和70.20%,是其主要收入来源。

同时,酷特智能的直营门店数量也在急速下滑,由2017年初的16家,下降为2019年末的5家。对此,该公司解释为“公司战略布局调整”,但被撤销的门店中多家成立时间不足一年。

“虽然标榜了智能化定制,实体门店却少之又少,大部分业务来自于贴牌加工。所谓‘智能’的部分更多的是为迎合产业趋势,找一个可融资的借口。”程伟雄认为,“‘智能化’已被大众过度吹捧,有些行业最需要的还是人工。服装行业正是如此,做一些所谓的智能化概念,不如把核心业务做好。”

此前,某服装品牌经营人员曾告诉财联社记者,服装行业的智能化生产投入大、难度高,本就不适合中小企业做,目前很多服装企业在追求智能化,想上智能制造项目,而真正实施的并不多。

“智能化定制需要基于大数据,企业首先需要有很强的数据采集和分析能力,以及快速反应到生产制造端的能力,包括柔性生产线及仓储物流配套体系。用户思维方面,要实现终端消费者的在线消费可视化及智能穿戴设备的支撑,挑战非常大,在现有条件下,要实现智能化个性定制,还有很长的路要走。”张庆说。

“就像在线购物再火爆也无法代替线下消费一样,真正的个性化定制是要从版型到穿着感受整个过程的体验。”张庆认为,“大数据和个性定制本质上也有对冲的意思,大数据会提供趋势判断,现在或未来某个颜色、款式会更流行,具有趋同性;个性化恰恰相反。大规模生产是一种体系,快速满足消费者需求是另外一种体系,两者兼容,或在两者之上建立一种新的体系,对经营管理都是一个很大的挑战。”

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