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 商业流通
新零售环境下服装供应链的运作模式创新
发布时间:2022-08-03 点击: 发布:《现代商业》杂志社
摘要:在新零售环境下,服装企业面临新一轮变革,这也对服装供应链提出了更高的要求。基于新零售模式的特点,分析传统服装供应链的运作模式和存在的弊端,从需求预测、生产计划、物流仓储、销售渠道整合、大数据挖掘、新技术应用等方面对服装供应链进行创新和优化,提升新零售环境下服装供应链的灵活性和竞争力。
关键词:新零售;服装;供应链;改革
一、导言
新零售自2016年10月由阿里巴巴董事局主席马云提出后,成为当下最热门的话题。目前,关于新零售的研究越来越多。比较一致的说法是,新零售是利用线上线下的销售渠道,结合物流、大数据、云计算、VR技术,实现消费者的高品质购物体验[1]。目前,人们的生活水平越来越好,对时尚和生活品质的追求也越来越高。据欧睿统计,2017年,服装行业零售额达到1.92万亿元,同比增长6%。服装行业作为互联网上最大的品类,已经从互联网时代进入了新零售时代[2]。在新一轮改革中,服装行业将面临全面数字化、消费者集中化、信息传递化的升级,呈现出多品种、小批量、短周期、快交货、零库存、高质量的特点,这对服装供应链的运作效率和敏捷性提出了更高的要求。基于新零售模式的特点,分析传统服装供应链的弊端,从需求预测、生产计划、物流配送、销售渠道整合、大数据挖掘、新技术应用等方面对服装供应链进行创新优化。
二、新零售模式的特征分析
新零售模式最大的特点就是以客户的消费体验为核心,围绕提升客户的消费体验进行内外的变革和创新。
1.多元化消费场景,线上线下全渠道融合
随着移动互联网和智能终端的发展,消费者的消费习惯也在发生变化,消费个性化、碎片化,消费场景日益多样、分散。除了线下实体店,线上智能手机、智能电视、电脑、智能手表、虚拟现实设备都是可能的购物界面。线上线下零售商共享客户信息,打通线上线下销售渠道。客户在网上购买时可以直接到最近的线下门店取货,也可以由客户线下体验商品。线上订单由物流公司配送给客户,实现线上线下渠道的合作、互补、融合。这不是简单的线上到线下,而是线上线下的全渠道融合销售。线上线下共享客源,突破原有界限,共同为客户提升高品质的消费体验。线上线下相结合的一体化全渠道消费体验已经成为零售业的发展趋势[3]。
2.线上线下和物流的高度融合
线上线下销售终端只做一件事,把握消费者需求的变化和趋势,把流量转化为消费,剩下的都是靠物流活动来完成的。物流企业利用云计算和大数据,根据全国各地的线下销量、线上点击、收藏、评价信息等要素,分析预测各地的需求,提前向各需求地投放一定量的货物。当线下实体店在线下订单或产生消费者订单时,那么商品就会从最近的物流企业的仓库配送到线下实体店或消费者手中。通过分工和信息共享,各方协调合作,共同提升客户的消费体验。这就要求企业对物流环节有很好的控制力,可以选择自建物流系统或者委托专业的第三方物流企业并与之建立战略合作关系,以保证物流运作的准确性和高效性[4]。
3.大数据挖掘和新技术应用
新零售一定是大数据挖掘技术和新技术应用的结合。在新零售环境下,消费者的位置、画像、消费者的偏好、价格敏感度等信息。通过新的技术手段收集并反馈给企业。企业将这些信息转化为可分析的数据,对这些海量数据进行挖掘和分析,可以作为企业调整管理方式、赋能管理和决策的依据。
三、传统服装供应链运作模式及弊端分析
传统服装供应链的运作模式如下图1所示:传统服装供应链的参与者包括面条供应商、服装制造商和经销商[5]。它的基本操作流程是服装企业的设计师捕捉当下的流行和时尚元素来设计服装,然后召开新的服装产品发布会,加盟商在发布会上下单。服装生产企业根据加盟商的订单和自己直营店的需求预测制定生产计划,采购面条和辅料,生产成衣。生产出来的成衣存放在公司自己的仓库,然后根据订单分别运送到加盟商和直营店的仓库,最后完成销售。传统服装供应链模式的缺点如下:
1.产品预测不准确。
传统的服装供应链是生产型的,消费者对服装设计的偏好主要来源于加盟商和自己的直营店或者网上订单。有些信息通过供应链层层传递,到达企业的设计部门时已经严重失真,导致产品设计和市场需求的误判[6]。
2.牛鞭效应导致的库存积压
从传统供应链的运作过程中可以发现,其需求预测有一部分来自加盟商,但为了避免缺货,往往会增加订货量,这样会通过供应链的层层放大需求,产生牛鞭效应。服装产品一旦过季或流行元素褪色,销量就会下降,导致库存积压,不利于服装供应链的整体发展和竞争力的提高。
3.企业纵向一体化导致资源分散。
在传统的服装供应链模式下,服装企业追求“大而全”或“小而全”的运营模式,即负责服装产品的设计、成衣的生产和仓储、网店和线下店的管理。由于他们负责的模块众多,企业资源分散,运作效率低下,而且直接面对不同领域不同竞争对手的竞争,导致整个供应链缺乏灵活性和竞争力。
4.线上和线下销售渠道的冲突
在电子商务快速发展的背景下,服装企业纷纷涉足电子商务领域,开始面对终端消费者,掌握他们的消费需求和偏好。这种选择本身没有错,但是首先忽略了线下加盟商的利益。消费者往往选择线下门店试穿,线上购买,线下门店成为线上网点的试衣间[7]。由于服装企业没有处理好与线下加盟商的关系或者采取了不当的策略,导致线上线下销售的同一款服装价格相差较大,最终导致价格体系混乱,渠道管理失控。
5.产品生产周期长。
在传统的服装供应链模式下,服装的需求信息来源于经销商的订单,需要一定时间形成数据积累,再反馈给R&D部门,结合消费者需求信息设计出新版服装。从获取消费者信息到设计、生产、销售服装,可能需要3-5个月。在这个时期,新的时尚元素可能会出现,导致消费者的需求和偏好发生变化。生产出来的新版服装可能会因为错过最佳销售期而成为企业和经销商的积压库存。
四。新零售环境下服装供应链运作模式创新探讨
针对传统服装供应链的不足,结合新零售模式的特点,重构新型服装供应链,对传统服装供应链进行优化创新,如下图2所示。其基本运作流程是借助新技术从需求端快速获取消费者需求数据和信息,利用大数据技术准确预测商品销量和销售周期,规划生产计划和物流仓库,同时整合线上线下销售渠道,提高了客户服务满意度和服装供应链本身的响应速度和灵活性。
 
 
图2新型服装供应链的运作模式
1.服装R&D设计以消费者需求为基础,提高需求预测的准确性。
服装企业以消费者需求为导向,通过捕捉当前流行元素,结合互联网电子商务平台和移动社交工具,了解顾客的需求、喜好等信息,分析当前趋势,并以此为基础进行商品策划和R&D设计。消费者信息的快速获取缩短了服装设计的R&D周期。新版服装设计出来后,我们可以通过目前的互联网电商平台和微博、微信等移动工具,了解新品的受欢迎程度和接受程度。我们可以通过预售和预订来了解产品是否有市场,对产品的销量和销售周期进行初步的预测,决定当前业态的服装是否生产以及生产多少,做好需求预测,有效降低库存。
2.合理的生产计划和外包,重点发展其核心竞争力。
服装企业应改变以往“大而全”或“小而全”的经营模式,将核心资源集中在产品R&D和产品营销上,避免自身链条过长造成的资源分散,专注于核心竞争力的发展,将非核心生产业务通过代工外包给加工厂。需求预测完成后,企业将生产订单下达到服装生产企业,服装生产企业根据其订单数量和规格采购面粉辅料并加工生产服装。服装企业具体外包的范围要根据企业规模、技术条件、市场环境等因素来确定。企业通过合理的生产计划和外包,将更多的财力和物力集中在核心业务上,优化资源配置,实现成本控制,从而提高企业的效率和竞争力。
3.精准的物流仓库运作可以有效缩短物流配送时间。
在新零售环境下,物流是影响消费者购物体验的一个非常重要的环节。因此,在新的服装供应链模式下,服装物流被视为与服装设计、服装生产和服装销售同等的地位而被规划。大型服装企业可以选择在全国各地建设现代化的中心仓和分仓,更好地控制物流环节。对于一些中小服装企业来说,可以与专业化的三方物流企业组成战略联盟,由物流企业负责服装的仓储、运输、配送加工、包装和配送。比如服装企业自建物流系统,会根据各区域的销售预测(线上线下历史销售信息、网络点击率、收款率等相关信息),提前向当地配送一定数量的商品。如果选择第三方物流企业,企业需要与物流企业共享相关信息,由物流企业完成分仓操作。通过将仓储环节前置,客户下单后,物流环节可以快速响应,分配最近的仓库进行配送,缩短线下时间。
4.深度全渠道整合销售,打破线上线下壁垒。
服装企业需要顺应深度融合和场景化的趋势,推动组织和管理模式的变革,不再区分线上线下、直营还是加盟等。,而应注重经验的一致性和匹配的生产力要素的统一调度和组织协调。服装企业通过线上线下全渠道零售的融合,需要让线下加盟店直营,线上线下的冲突转化为合作,从而统一会员认证和销售价格,真正实现线上线下销售渠道的融合和无缝对接。消费者可以选择线下试穿线上购买,物流企业即时配送给客户,也可以选择线下线上购买,物流企业实时配送给线下实体店。线上线下销售数据整合反馈给服装企业和物流企业,服装企业和物流企业通过销售数据进一步优化生产计划和物流仓储,形成良性循环。
5.智能和数字技术的应用将全面提升消费体验。
智能化、数字化技术在线下门店的应用,可以进一步提升消费者的购物体验,帮助企业直接获取消费者的购物体验信息和消费心理信息。比如智能试衣镜的应用,让消费者在试衣时站在智能镜前,智能镜中就会出现适合这类服装的设计理念、面料、款式、配饰等信息。然后结合人脸识别技术,可以捕捉到顾客在试衣过程中的停留时间、浏览路线、表情和动作,及时帮助企业。由于线下渠道覆盖有限,缺乏线下体验的消费者在网上购物时变得更加犹豫。企业可以选择应用新技术,如虚拟3D试衣技术、VR和AR技术,可以模仿不同材质的衣服穿在身上的效果,从而给消费者带来更直观的试衣体验,提升网购体验。一方面,新技术的应用可以提升消费者的购物体验,提高全渠道运营效率;另一方面,方便收集消费者数据,形成云端数据库,进行更精准的消费者分析。
6.大数据和云计算的推广有助于品牌建设和客户积累。
大数据和云计算的应用,除了上面提到的需求端预测和物流仓库应用,还应该收集服装销售和售后过程中消费的线上搜索信息、线下体验信息、购买信息和售后信息评价,及时了解消费者的诉求。只有当服装穿在消费者身上,消费者才能真实地感受到这种服装的面料是否舒适,款式是否好看,袖口、领子、下摆是否应该长、宽、小、大。企业直接收集到这些信息后,可以通过大数据分析技术及时调整设计方案和生产计划,满足最大比例客户的需求。企业甚至可以选择定制生产和精准营销。虽然增加了生产成本,但这种方式可以创造客户增量,提升客户价值,有利于品牌建设和客户积累。从而通过需求预测、生产计划、物流仓储、服装销售、售后服务的信息收集、传递和共享,形成数字化闭环价值链,提高了各方的响应速度和合作能力,有效缩短了供应链周期,如图3所示。
在传统的时尚供应链模式下,企业的需求主要来自加盟商,而不是终端消费者,这使得对产品设计和数量需求的预测不准确,也导致了牛鞭效应。而且线上线下销售渠道的不同利益诉求很容易导致冲突。基于新零售理念的服装供应链主要以客户的消费体验为中心,围绕提升客户的消费体验进行内外变革和创新。它从需求预测、生产计划、物流配送、线上线下销售渠道整合、大数据挖掘、新技术应用等方面对传统服装供应链进行了优化和创新。通过精准的服装预测、合理的生产计划、高效的物流环节、线上线下全渠道融合、大数据挖掘和新技术赋能,新型服装供应链不仅改善了客户的消费体验,还提高了服装供应链的柔性和整体竞争力。
参考文献:
[1] 赵树梅,徐晓红. “新零售”的含义、模式及发展路径[J].中国流通经济,2017(5):12-20.
[2]中国报告网.2018年中国服装电商行业零售规模及渗透率分析[R/OL]. http://market.chinabaogao.com/fuzhuang/04S2QM2018.html, 2018-04-08.
[3]马慧敏.移动互联时代零售商全渠道冲突分析与对策[J].商业经济研究,2016(8):35-37.
[4] 王坤,相峰. “新零售”的理论架构与研究范式[J].中国流通经济,2018(1):3-11.
[5] 康涵滋.服装行业供应链管理研巧一李宁与优衣库供应链管理比较[D].河北经贸大学, 2014.
[6]李敏,石旭光.服装企业多渠道冲突分析与关系整合[J].针织工业,2007(1):70-73.
[7]易森清.服装企业渠道直营化现状及存在问题分析一一W服装上市公司为例[J].中国商贸,2012(16):109-110.

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