衣邦人創始人 方琴：BI下沉、AI提升，服裝定製的數字化趨勢 | 2020未來新消費直播峯會

聚焦消費零售行業湧現出的新風口，洞察變革趨勢。

5月20日，36氪&零售老闆內參聯合舉辦“服飾零售進化論”主題峯會，邀請了服飾行業有代表性的標杆企業的高管、CEO們，以直播演講的方式，就數字化、個性定製、柔性供應鏈這三個服飾業的進化方向，分享了他們的商業預測，打法策略，以及實戰經驗。

隨着消費升級和柔性供應鏈的發展，服飾私人定製成為一個顯著趨勢。衣邦人就是一個專注於打造服飾定製供應鏈和服務鏈的企業，也是率先將互聯網上門量體和工業4.0新的模式各前沿技術引入私人服裝定製行業的平台。此次峯會，我們也邀請到了衣邦人創始人&CEO 方琴，就《BI下沉、AI提升，服裝定製的數字化趨勢》主題發表了精彩演講。

衣邦人創始人&CEO 方琴

在成衣繁盛之前，定製才是服裝的主流。我們現在只是用一種高效、透明、個性化和更具品質的方式讓它迴歸。通過商業智能實踐，人工智能創新，以及更加柔性的供應鏈組織方式，我們嘗試定義一種新的服裝定製方式和美學。

很高興分享《BI下沉、AI提升，服裝定製的數字化趨勢》，主要還是來自於衣邦人這五年半以來，對服裝定製的實踐，以及對行業的觀察。

我在浙大讀的計算機本科、管理碩士，成立衣邦人也一直做個性化定製，原來做的類目是定製禮品。衣邦人成立已經五年半了，在國內服裝定製行業，尤其是男裝定製行業的話，我們是規模最大的一家零售型定製企業。衣邦人主要的創新點是採用了“互聯網 上門量體 工業4.0”C2M模式，為消費者提供單量單裁的商務正裝和商務休閒裝。我們在全國有50個直營網點，能夠在142個城市提供免費上門量體服務。目前，衣邦人預約客户已超過125萬，超過250萬用户通過衣邦人APP改善個人形象或享受定製服務。

公司過去發展分為幾個階段：

2014年、2015年驗證我們的商業模式；

2016年、2017年主要精力放在上門服務網點拓展上。從杭州開始，第二個網點和第三個網點分別開在上海和北京。2017年在國內一二線城市基本上都建立了直營網點，能夠在當地提供免費的上門量體服務；

2018年、2019年業務顯著增長。2018年10月，我們實現單日最高成交500萬。2019年，成績再次刷新，單日最高成交額達到600萬。同時，我們還啓動供應鏈賦能計劃，開始為製造商、面料商提供針對數字化、產能、生產工藝提升的幫助。

2020年，我們的預約客户數在2月份疫情爆發之前突破120萬，而4月份突破125萬，並正式進軍男士結婚禮服市場。我們還成為行業內唯一拿到省級大數據研發中心的企業，主要進行智能搭配大數據研發。

公司採取的是C2M模式，我們作為連接器，連接消費者和加工廠。新客户可以在衣邦人APP、微信公眾號和小程序上預約。我們派專業着裝顧問免費上門量取客户身材數據，並結合氣質特點、職業特點為其進行面料和款式的推薦。確認的訂單會直接發到智能工廠，進行自動打版、裁片、縫製。過程中，我們的系統會自動進行面料智能調撥和生產計劃的智能規劃。做出來的衣服通過快遞交付到客户手裏。老客户則可直接下單定製，如體型發生變化，也可讓專屬顧問重新量體，而VIP客户更享受送衣上門服務。

這裏面值得一提的是，2月份我們也經歷了疫情的考驗，上門量體服務全面停止。但是公司的業績，尤其是復購業績達到同比2.3倍。得益於我們對老客户的身材數據和消費偏好的留存，並應用了一些私域流量管理思路和工具進行客户關係維護，這使得老客户互動能做得很好，也帶來更好的復購率。

在品類拓展方面，公司經過五年半的發展，不僅僅具備做西服定製的能力，已經從商務正裝開始延伸向商務休閒裝，甚至是商務時尚裝方向。除了男裝外，我們也開始有了女裝系列。

介紹過衣邦人之後，再回到今天演講的主題，就是BI下沉和AI提升。

什麼是BI下沉呢？BI的意思是商業智能。在我們這樣的公司，可以想像每一個着裝顧問都是一家移動的門店，她們需要非常快速地做很多決策。沒有BI作為基礎，基層員工沒有決策權，什麼事都要請示領導，這樣效率會非常慢。

因此，我們做了很多BI下沉的應用，比如着裝顧問有iPAD智能顧問終端，可以方便她們在客户溝通過程中，獲得輔助決策支持，並且簡化或減少審批。除了着裝顧問，公司的廣告投放人員也可以實時看到投放反饋數據。大部分投放數據可以做到1個小時更新一次，便於及時調整創意和投放計劃，使得整個決策變得非常快。另外，我們採取了BP制的方式，各個板塊BP可以看到實時數據，和他服務的職能部門一起討論是否要調整打法，比如調整促銷方案、用户維護頻次等。

實現決策權下沉，要做到數據可見性下沉，讓終端員工可以看到必要的數據，來代替管理層作出決策和判斷。同時，做到可調配資源下沉，讓員工能調用更多公司資源。這對於公司提高運營效率是非常關鍵的。

怎麼理解AI提升呢？打造更好用的工具，解放人的腦力。舉個例子，倫敦出租車司機需要用人腦記住全倫敦25萬條街道，但導致了出租車服務過於昂貴、城市擴張後司機准入門檻幾何級上升的問題。現在有了人工智能技術，第一次去倫敦的人，對倫敦都可以像老司機一樣熟悉。

節約出來的腦力可以更好服務客户，衣邦人對人工智能的應用，最大的亮點體現在賦能着裝顧問。因為行業內有很多人質疑衣邦人用的着裝顧問是90後的年輕姑娘，她們不可能有老裁縫的經驗。為什麼我們還能用這樣的年輕姑娘把衣服做好，而且得到越來越的客户讚賞和認可呢？主要的原因是我們使用了人工智能技術。

比如量體環節，她們錄入IPAD的量體數據，會自動經過人工智能的審查，相當於隨身攜帶了一位老裁縫，告訴她們這個數據是不是正常，哪兩個數據有矛盾，這樣可以實時複核。甚至在顧問挑選面料的時候，人工智能也會進行輔助，告訴她推薦什麼樣色系的面料、什麼樣花型的面料會更適合顧客。智能輔助再結合我們專業的顧問培訓體系，使得我們的顧問能夠有不亞於老裁縫的專業水平，也讓顧問有更多的精力放在銷售以外，比如去觀察客户的穿着感受、穿着習慣、使用場景以及如何更有親和力的與客户溝通。

BI下沉和AI提升，聽起來挺美好的，其實背後對企業的數字化能力建設有非常高的要求。要提升數字化能力，我們認為主要從以下四個方面：數商培養、大數據和AI的應用能力、數字化基建、能力輸出和賦能。

第一個觀點是全員的數商培養，除了智商、情商、逆商高之外，數商也成為員工職場素養之一。我們確實會偏愛數商高的員工，比如總部招聘的計算機專業、電子商務專業、自動化專業方向的員工比例會高一些，因為他們在學校裏面接受過更好的數字化教育。

其次，公司是否鼓勵大數據和AI用來做終端的應用也非常重要。AI和大數據在商業應用中的顯著目標是增加功能或提高效率，從而讓消費者獲益，或者讓供應商提效。

舉一個例子，最近我們在建的智能搭配大數據研發中心，要把客户的形象數據和服裝面料、風格，通過大數據進行匹配和推薦。利用這些數據，我們的銷售顧問可以更輕鬆地成為搭配專家。後面的應用還是基於公司整體的業務信息化，基礎單元的數字化和數據中台搭建一定要做好。這裏把我們公司的IT架構給大家進行了分享，在終端有衣邦人的APP、微信小程序、PC端官網，這些客户是可以看到的部分。上門的時候，可以看到着裝顧問有專業的企業版APP運行在iPad智能顧問終端。供應商也知道跟衣邦人合作，要登錄衣邦人人的供應商開放平台。

IT架構圖中間這些是我們內部的業務中台和數據中台。業務中台的意思是，很多業務地操作、運維都在裏面，它背後的基礎是要把所有的業務流程信息化、數字化、在線化，否則大數據缺少了數據來源。數據中台已經開始支撐我們公司的實時經營數據看板、投放效果評估系統、智能推廣及報表系統。當然，我們已大部分實現了實時經營數據看板，並逐步淘汰需人工導出分析的報表。顧問可以實時看到自己的移動店鋪經營情況、顧客復購情況、回訪情況、需要上門服務的情況。投放的同學可以看到投放效果評估系統，還有智能推薦的引擎。而網點主管、公司區域總監也能看到更完整的業務數據。

除了自己做數字化建設外，我們還要有能力輸出，甚至把這些能力賦予到合作伙伴身上的意識。目前在這個方向應用比較深，主要是在供應鏈板塊。我們做了自己的雲裁剪平台，這樣對接工廠就可以免去再做一套基礎版型和推版規則的投入。因為，很多沒有經驗的工廠，比如從成衣生產轉型過來的工廠，做這個是非常困難，因為要有大量測試才能確定版型的適用性。由我們統一做了，工廠在這個方面就可以節約時間和成本。

對於工廠來説，雲裁剪平台，不僅僅可以幫助工廠節約時效，還能保證不同的工廠之間產品的統一性、工藝水平的統一性，使得生產加工流程更可控。

對消費者來講，能享受到更高效的定製服務，更高的定製效率和更透明的定製流程。同時，雲裁剪解決CAD製版和裁剪的問題，就可以允許客户獲得更服務的定製細節選擇。

我們對供應鏈賦能的應用有兩大場景，一類場景是對於從來沒有做過定製的工廠。比如原來是成衣廠，對接和應用我們的雲裁剪平台，花一個月左右時間就可以完成定製生產線的部署。對於已經有一定的按件定製經驗的工廠，雲裁剪平台可幫它做得更快更有效率、成本更節約、品質更可控。我們有一個供應鏈賦能計劃的視頻，大家可以看一下。

（播放視頻）

我的分享就到這裏，希望能對大家有幫助。

文章來源:未來新消費