服裝定製企業酷特智能新股申購“智能化”概念難獲認同

財聯社(北京,記者 魯佳樂)訊,服裝定製企業酷特智能(300840)6月24日新股申購,該公司此次公開發行股份6000萬股,發行價格為5.94元/股,頂格申購需配市值24萬元。

服裝行業專家、關鍵之道體育諮詢公司CEO張慶在接受財聯社記者採訪時指出,從定製角度而言,強調的是競爭差異化,針對不同顧客進行差異化滿足,與傳統服裝規模經濟是不同的發展策略,個性化定製對應的是成本消化難度大。“個性化需求有一定市場,但沒有辦法成為主流,從需求端來看,更多的消費者從眾心理更普遍,個性化定製僅可以作為服裝行業的有機補充。”

市場不成熟帶來挑戰

“我國服裝定製市場尚不成熟,消費者對定製服裝產品品類的接納程度有待提高。”酷特智能董事、總裁張蘭蘭在6月23日的IPO路演中對外表示。

在業內人士看來,在以消費者為中心的個性化製造需求下,近年來“定製化服裝”成為一種流行的消費模式。雅戈爾、七匹狼等傳統服裝企業都有相應的高端定製業務,同時市場上也湧現出像酷特智能、碼尚定製等專門從事服裝定製的公司。

資料顯示,酷特智能主要從事個性化定製服裝的生產與銷售,包括男士、女士正裝全系列品類,並向國內相關傳統制造企業提供數字化定製工廠的整體改造方案及技術諮詢服務。該公司自稱,藉助信息化技術手段,以工業化的效率和成本進行個性化產品的大規模定製是其主要特點。

“傳統服裝企業的定製大多是高端定製。目前公司服裝定製業務只有MAYOR的高端定製,佔整體業務的比例非常低,只是很小一部分。”雅戈爾相關工作人員告訴財聯社記者。

國內某服裝企業內部工作人員也向記者指出,“傳統服裝企業定製服務鎖定的都是高端消費者,推出的高級定製服務大部分針對名士,消費者受眾較窄。與規模化生產相比,高級定製還是一個小眾市場。”

其實,與傳統品牌不同,近年來平價品牌已經開始走定製化道路。快時尚品牌優衣庫、H&M等都曾試水定製服務,不少互聯網定製企業也提出要做高性價比的定製服裝。

“目前服裝行業中所謂的個性化定製還是概念先行,工業化生產偏多。多數的定製還停留在基礎版型上面料、顏色的改變。”鞋服行業獨立分析師、上海良棲品牌總經理程偉雄表示,“定製的本質是高端,而目前的定製還比較泛,在衣服上印一個logo,加一個口袋,本質上還是工業化生產,不能算是真正的個性化定製。”

廣發證券也在研報中表示,目前定製服裝行業仍處於發展初期,未來具備較大的成長空間。對紡織製造企業來講,C2M模式將幫助其打開全新增長空間,進一步提升企業數字化和智能化水平,甚至向下遊品牌業務延伸;對品牌服裝企業而言,C2M模式將幫助其實現大規模個性化定製,同時為新品設計和生產提供方向,有效降低庫存風險和資金壓力。

缺少支撐的“智能化”

酷特智能在招股説明書中指出,近年來,其藉助互聯網、大數據、雲計算等智能手段,使消費者與廠商之間密切互動,並轉化為個性化需求信息數據。“利用互聯網、智能化技術採取個性化定製服裝業務流程,充分利用互聯網、智能化技術實現現代化服裝製造。”

“智能化定製當前更多的是一個概念,本質還是要靠貼牌加工產生現金流。”張慶告訴財聯社記者。該公司招股説明書信息顯示,2017年-2019年,其ODM(貼牌加工)類產品銷售收入佔各期服裝類業務收入的比例分別為73.77%、74.15%和70.20%,是其主要收入來源。

同時,酷特智能的直營門店數量也在急速下滑,由2017年初的16家,下降為2019年末的5家。對此,該公司解釋為“公司戰略佈局調整”,但被撤銷的門店中多家成立時間不足一年。

“雖然標榜了智能化定製,實體門店卻少之又少,大部分業務來自於貼牌加工。所謂‘智能’的部分更多的是為迎合產業趨勢,找一個可融資的藉口。”程偉雄認為,“‘智能化’已被大眾過度吹捧,有些行業最需要的還是人工。服裝行業正是如此,做一些所謂的智能化概念,不如把核心業務做好。”

此前,某服裝品牌經營人員曾告訴財聯社記者,服裝行業的智能化生產投入大、難度高,本就不適合中小企業做,目前很多服裝企業在追求智能化,想上智能製造項目,而真正實施的並不多。

“智能化定製需要基於大數據,企業首先需要有很強的數據採集和分析能力,以及快速反應到生產製造端的能力,包括柔性生產線及倉儲物流配套體系。用户思維方面,要實現終端消費者的在線消費可視化及智能穿戴設備的支撐,挑戰非常大,在現有條件下,要實現智能化個性定製,還有很長的路要走。”張慶説。

“就像在線購物再火爆也無法代替線下消費一樣,真正的個性化定製是要從版型到穿着感受整個過程的體驗。”張慶認為,“大數據和個性定製本質上也有對沖的意思,大數據會提供趨勢判斷,現在或未來某個顏色、款式會更流行,具有趨同性;個性化恰恰相反。大規模生產是一種體系,快速滿足消費者需求是另外一種體系,兩者兼容,或在兩者之上建立一種新的體系,對經營管理都是一個很大的挑戰。”

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