国潮、Lo裙背后:探秘服装供应链的过去与未来

编者按:本文来源创业邦专栏华映资本 , 作者 张倩鋆 孙腾 朱正尧 。 从李宁多度登上世界级时装周、成为国潮崛起新代表 , 到掏空95/00后钱包的汉服和Lolita裙 , 再到屡遭“格斗式”疯抢的优衣库联名、刚被曝出半年关店2,400家的“中国版Zara”拉夏贝尔……服装产业在2019年贡献了不少热点 。 作为“衣食住行”之首 , 我们好奇关于这个庞大市场的一切:一件衣服从原材料到消费者拿到手中 , 要经历过哪些环节?Zara、韩都衣舍和美特斯邦威们的转型焦虑和破局点在哪?工业机器人“遍地走”的理想化未来工厂将是怎样?服装产业链还有哪些机会?华映资本联合晨晖创投发布服装供应链行业报告 , 下文为你全景展现 。

国潮、Lo裙背后:探秘服装供应链的过去与未来

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【图说:合计超过2万亿的内需与外需 。 受贸易战影响 , 2019年1-11月累计出口额1,376亿美元 。 其中2019年1-10月对美出口金额达到262亿美元 。 】 从品牌集中度来看 , 中国服装行业的集中度较美、日显著偏低 , 全行业前五大玩家规模占比为市场总规模的6.9% , 其中内衣和女装与美、日差距最大 , 例如女装行业集中度仅为美国的1/3、日本的1/6 。

国潮、Lo裙背后:探秘服装供应链的过去与未来

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【图说:全国规模以上服装厂约1.4万家 , 对应20倍以上的小微服装厂 。 整体零售规模约为1.4万亿 , 线下约9,500亿 , 线上约4,500亿 , 其中批发额约4,000-5,000亿 。 】 Part 3 从模型讲起:服装产业链的三个痛点 1.成本效用曲线:长尾需求和生产效率的不平衡 追求与众不同是每个人的天性 。 在理想情况下 , 每个人都希望每天穿的是与其他任何人都不同的衣服 。 但用户个性化的分散长尾需求 , 与生产端追求边际成本递减规律 , 常常难以达成动态平衡 。

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【图说:我们将效用与成本曲线叠加并经过一系列测算后 , 得到服装生产总量于对应价格的关系曲线并非线性 , 存在潜在的效用损失 , 供需难以达成动态平衡 。

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【图说:线上服装渠道分散化】 当前的电商渗透率近10年达到36% CAGR 。 在最先出现的B2C电商引领下 , 电商模式在以每3年为一个周期迭代 。 从C2C到社交电商再到最新的直播电商 , 传统电商巨头、流量寡头与创业公司鏖战不休 。 前端的渠道 , 不可避免地变得越来越碎片化 。 同时 , 新出现的渠道通常代表的是越来越小的订单集合与越来越快的反馈需求 。 以直播电商带来的变化为例 , 2019年产生数千亿GMV的直播电商为奄奄一息的大量小微成衣厂带来了生机 。 快捷且转化率高的直播交易方式使得主播长期处于缺货状态 。 供需两端一拍即合 , 形成大量前播后厂的有趣业态 。 直播改变传统供应链:缩短链路 , 柔性生产 头部主播可以轻松覆盖小型成衣厂全年产能 。 以淘宝直播为例 , 近万名服装类目主播数百个签约MCN机构对应10-20万家年产值小于2,000万元的小微成衣厂 。 单一工厂 , 抓住结构变革机会 , 直接对接前端主播 , 业务量快速增大 , 跃升为综合型服装供应链企业 , 具备抄款、设计与组货能力 , 更柔性也更有效率 。 技术改造直播供应链:算法提升人货匹配效率 , 数据采集加快反应速度 转变为综合服务供应链之后 , 像妃鱼这样的垂类平台型电商 , 通过技术手段使得运营效率更高 。 在传统无法触及的前端数据采集上 , 主播有强烈的意愿与供应链共享用户与主播自身的精准数据 , 以期达到更高效的人货匹配 。 这一部分无论是匹配算法、群控工具、BI分析等都会成倍提升单点效率 , 有可能通过高效选品 , 快速打造爆款 。


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