瞄准服装市场，让卖家不要“薇娅”也能选爆款，年流水超300亿
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产销数据不互通是导致服装行业高库存的“第一杀手”——仅依赖人的经验 ， 卖家难选出爆款、备货高出预测 ， 库存积压成常态 ， 而上游工厂不知道动销数据 ， 排产也难合理 ， 进一步加重库存压力 。
“即使全部工厂停产 ， 服装行业积压的库存也够所有中国人穿三年” ， 服装行业的一句笑谈也道出了库存问题是真难 。 即使头部品牌也在所难逃 ， 今年5月 ， 为渡难关的都市丽人清库存变现 ， 公告中称将清理2017年的存货 ， 以“称斤论量”的方式卖给东南亚 ， 折算后大概单件0.5折 。
衫数科技创始人&CEO向清华给制造业企业做管理咨询、供应链管理近20年 ， 除了为华为、宝洁等世界500强企业提供管理咨询外 ， 期间也为以纯、森马、李宁等服装品牌做过咨询 。 在服装行业这几年 ， 他见证过不少企业起初为了市场规模追求“高歌猛进” ， 最后被库存压倒破产的惨况 。
“目前万亿的服装供应链市场 ， 行业平均库存率超过30%” ， 在向清华看来 ， 核心症结还是在于产销数据孤岛太多 ， 企业没有全局的数据分析能力 。
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正是看中这个痛点 ， 2015年向清华决定打造一家以数据驱动的服装供应链协同平台 ， 他从SaaSERP切入为品牌电商、线下零售店、档口商家等销售终端 ， 以及上游批发商或工厂等供应商 ， 提供在线选款、在线交易、共享库存、物流以及供应链金融等解决方案 。 随着产销双边数据的积累 ， 衫数科技目前定位于大数据公司 ， 能根据行业趋势以及上游的供应能力进行分析预测 ， 帮助企业做销售或排产决策 ， 提高交易效率 。 衫数科技已与3000多家批发商、鞋服工厂以及数百家中小卖家达成合作 。
融资方面 ， 衫数科技已获得祥峰投资、嘉实投资的超1亿元人民币A轮投资 ， 以及英诺天使、东方弘道近5000万人民币Pre-A轮投资 。
综合大数据让销售预测准确率翻1倍
向清华早在十几年前就关注到服装库存问题 ， 当时他负责香港某企业整个服装供应链的技术支撑 。 2008年他试图通过互联网技术来解决库存周转问题 ， 但和美特斯邦威、李宁几家风头正盛的品牌沟通后发现 ， 当时企业只想先扩大市场规模 ， 在供应链上并没有太多顾虑 。
2012年向清华加入金蝶担任高管 ， 此时ZARA、HM、优衣库快时尚品牌也陆续进军中国市场 ， 众多国内传统品牌如临大敌一路溃败 ， 整体业绩大幅下滑 。 向清华回忆道 ， 国内企业几乎找不到优势 ， 服装的潮流趋势把控不准 ， 销售价格还高 ， 库存压力极大 。
很多品牌在生死一线不得不寻求转型 ， 向清华觉得互联网技术发挥的时间节点也已到 ， 很快从金蝶辞职加入服装供应链初创企业 ， 试图和公司一起打磨出以数据驱动来指导销售生产的方案 。 但遗憾的是 ， 不是“一把手” ， 向清华的想法很难执行下去 ， 换了几家公司都不尽人意 。
2015年向清华便决定创业自己干 ， 在他看来 ， 万亿的服装零售市场极度分散 ， 其中市场规模占比最大、痛点最痛的当属去品牌化的中小销售终端 ， 比如淘宝上的电商卖家 ， 它们没有设计能力和稳定合作的工厂 ， 库存要么供应不足要么积压 。
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目前向清华团队瞄准的主要是年度GMV2000万以上的淘宝腰部品牌电商 ， 以及年度GMV在70万-100万的线下零售门店 ， “未来还会服务更多的小型商家” 。 向清华测算过 ， 通常情况下 ， 这类终端对销售量预测准确率在45%左右 ， 比如进了10000件 ， 真正只能卖出去4000-5000件 ， 卖不掉的大几千件也很难退给上游 。
【瞄准服装市场，让卖家不要“薇娅”也能选爆款，年流水超300亿】尽管一些企业会有一些信息化软件来管理 ， 但没有全局数据 ， 更没有数据的分析能力 。 衫数科技一开始就从ERP系统切入掌握终端的信息流资金流等业务数据 ， 由于先解决的是企业信息互通和对账等刚需问题 ， 所以较好撬动 。
但向清华要打造的不是管理软件 ， 它需要的是数据积累后能做销售预测和采购指导 。 所以衫数科技还会依托行业数据、市场趋势数据、热点数据、行业产能数据及资源等数据 ， 叠加企业自身数据形成大数据基础库 。
衫数科技通过算法分析后 ， 一定程度上可以做到定性和定量分析 。 比如今年夏季什么款热门 ， 某电商企业大概能卖出多少件 ， 目前衫数科技准确率在75%左右 ， 比传统依赖人经验预测的准确率要高出近一倍 。
向清华透露 ， 其SaaSERP已签约了近500家客户 ， 在收费上 ， 按照订单笔数收费 ， 一笔订单0.1元 ， 客单价在几万元左右 。 目前衫数科技也打通了线上支付 ， 客户线上支付衫数科技也可以拿到支付返佣 。
云仓模式让商家趋于“0库存”
“做完销售预测 ， 还要保证客户的供应端能跟上” ， 销售终端一次性做很大库存的原因也在于无法确定供应端能否及时供货 。
但其实每个销售终端都有自己的私域供应商 ， 只是两端系统数据未打通 ， 工厂不知道销售计划、销售终端不确定生产进度 。 除了销售端容易自发做大库存外 ， 上游不了解动销数据的话 ， 也会造成排产不合理 ， 导致库存进一步积压 。
所以向清华就以此痛点为突破口打造了供应链协同平台 ， 打通销售终端和上游批发商或供应商两边ERP系统 ， 提高供应链上下游的协作效率 。
目前衫数科技已经合作了3000多家批发商或工厂 ， 在这个供应商大池子下 ， 销售终端除了自己的私域供应商外 ， 还有其它供应商作为“后备军” 。 当销售终端发出采购清单后 ， 了解各供应商实时产能的衫数科技可以更精准地帮客户对接合适的供应商 。
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此时没有太多断供风险的销售终端就可以多频次、每次少量的采购 ， 减少近7成库存 。 向清华举例说道 ， 衫数科技的一家上海电商客户一直使用第三方电商ERP 。 之后衫数科技协同平台上线 ， 与它们现有信息ERP系统集成 ， 打通300家供应商 ， 实时监测供应商供应进度与质量管理控制 。
客户的库存周转从2—3个月缩短为10—15天 ， 库存从3亿件缩减到5000万件 ， 采购人员从32人降低到8人 。
向清华透露 ， 在两端系统打通后 ， 其SaaSERP年流水也超300亿元 。 随着供需双方不断积累 ， 衫数科技还可以从数据上更精准的匹配供应双方的资源 ， 从供应链的角度驱动产业链提供更符合潮流的款式、以零滞销库存的方式支撑市场营销 。
在此基础上 ， 衫数科技还与中通云仓合作 ， 支撑备货、代发模式 ， 进一步帮助客户提升供应链效率、降低库存风险 ， “让客户逐渐趋于0库存” 。
“关键在于销售预测能否精准” ， 在向清华看来 ， 随着供需双方不断在丰富数据库 ， 衫数科技的预测能力也在进一步提升 ， “衫数科技定位于大数据公司 ， 已开发了供应链金融等大数据增值服务 。 ”
目前衫数科技团队有70多人 ， 产品技术人员大概有50多人 。 核心团队来自微软、Google、金蝶、用友等国内外企业 ， 在大数据技术、自动化、智能化、AI算法等领域都有一定积累 。
向清华表示 ， 衫数科技是技术驱动型公司 ， 而非营销驱动型公司 。 本轮融资后衫数科技依然加大大数据和SaaS的技术研发 ， 也会搭建基础的销售体系 ， 但未来业务不会依赖于营销驱动 。
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