現在，規模經濟的邏輯開始失效，個人和個體經濟的時代正在崛起。每一個消費者個性化的需求，開始逐步取代了上游設計壟斷權的引領作用。
工信部近期公佈一組數據：
2019年1-10月，服裝行業規模以上累計營收10777億元，同比下降0.2%；利潤總額685億元，同比下降3.4%。
這是中國服裝企業首次負增長。而這般看似輕微的下滑，其實來自於這個行業內部劇烈的震蕩。
- 2019年04月：Forever21宣佈退出中國市場
- 2019年05月：拉夏貝爾剝離七格格等品牌
- 2019年07月：Old Navy宣佈次年撤離中國
- 2019年08月：富貴鳥宣告破產
- 2019年11月：貴人鳥陷入債務危機
- 2019年12月：ZARA武漢門店一夜全關
不可忽視的是，在眾多品牌業績下滑期間，兩類服裝企業卻實現了逆勢增長。
其一，是以安踏、李寧為代表的國潮品牌。
青桐資本數據顯示：國潮品牌2019年滲透率達到38%；2018年，超過84.4%受訪者開始認可國產品牌，並有75.8%的受訪者增加了對國產品牌的消費。
其二，是以量品、衣邦人、MatchU碼尚等為代表的服裝定製企業。
中商產業研究院數據顯示，2013-2018年，中國服裝定製市場規模年均複合增長率高達22.9%。而光大證券預測，這個行業的市場規模到2020年達到2000億元。
互聯網的發展，為這兩類服裝玩家提供了加速度。
智研咨詢統計，在這個2.3萬億的古老行業里，網購滲透率接近40%，超過了數碼3C、食品生鮮、酒水飲料、小家電等消費品類。
1月10日，我也曾受邀參加虎嗅Pro會員日第1期，分享“服裝產業+互聯網”的挑戰與機遇。
時間原因未能到場，我將在這裡做簡要探討：
- 中國服裝行業呈現當下的冰火兩重天，根本原因在於設計壟斷權引領需求的邏輯失效。
- 轉型在即，最被看好的C2M服裝定製當前階段只能滿足合身，沒有從根本上顛覆傳統邏輯。
- 越是理想化越難商業化，中國服裝業的拯救行動必須在增長中走一步，再走一步。
一、設計壟斷權引領需求的邏輯失效
回想一下我們逛街買衣服的場景：去到一個入駐了數十個服裝品牌的商場，走進幾家陳列了上千SKU的門店，花費1-2個小時挑選自己喜歡款式。很大的可能性是，門店逛得腿軟也不一定會找到自己心儀的衣服。
這就是傳統服裝行業的弊病。
這個行業的商品流通路，大致是：
- 設計師憑藉前沿的時尚觀念設計款式；
- 工廠按照模板生產；
- 渠道運輸到門店；
- 消費者挑選其中的款式；
- 銷售信息反饋到總部。
這樣的通路，其實是設計師在上游製造流量，消費者在下游模仿流行，設計壟斷權引領了市場需求。
在這個通路模式中，快時尚品牌ZARA、H&M等可謂傑出代表。
以ZARA為例，當門店銷售數據傳回總部後，那裡的設計師能夠根據反饋信息在20分鐘之內設計出新稿。
這個新設計，只需商業業部門進行成本評估和產品定價，就能移交全球7000多家工廠生產。
憑藉這種快速反應機制，ZARA新品出貨時間為2周，15天就能配送到全球850多個門店。這個流程放到其他服裝公司，需要2-3個月。
只是，現在越來越多的年輕人走進ZARA，往往是空手而歸。原因很簡單，走進去逛一圈後，他們沒有找到一件自己喜歡的。
就算是快時尚，ZARA也有銷售額10%的庫存，H&M每年也要燒掉12億噸庫存衣服。
這樣的現象早就出現在傳統服裝行業。有業內人士曾透露，生產商每賣出1件衣服，至少要準備2.5件衣服進行庫存周轉。
解決這個問題目前有兩種方案：
第一是李寧、安踏等國潮品牌，瞄準年輕人熱愛的潮酷領域做設計。但這其實與ZARA、H&M一樣，沒有顛覆設計壟斷權引領需求的邏輯，就無法根治庫存滯銷的癥結。
第二則是C2M服裝定製。
服裝定製的商品流通路，基本實現了消費者需求的反向傳輸：
- 消費者預約定製；
- 品牌方上門量體裁衣；
- 身體數據反饋工廠；
- 成衣產品快遞到家。
粗看下來，這樣的通路能夠實現個體用戶需求的精準反饋。在生產商的服務中，不再是數據報表裡一串模糊的用戶畫像，而是一個活生生的人。
規模經濟的邏輯開始失效，個人和個體經濟的時代正在崛起。每一個消費者個性化的需求，開始逐步取代了上游設計壟斷權的引領作用。
C2M服裝定製會是救命稻草嗎？
C2M服裝定製行業的發展一直備受市場的期待：
- 從需求端來看：以90後為代表的主力消費群體，個性化需求凸顯，消費升級的趨勢已然加速成為現實。
- 從供給端來看：2019年第三季度服裝產銷率累計為98.7%。雖然這個數據好於前幾年，但產量大於銷量的產能過剩是不爭的事實。
傳統服裝行業產能結構調整，服裝定製行業能當此重任嗎？
只能說，當下還不行。
這個行業目前還有兩個問題亟待解決：
- 能不能做到和批量化生產一樣高效？
- 能不能真正滿足消費者的個性化需求？
第一，低效始終抑制著服裝定製的發展。
由於每件定製服裝尺寸不一，流水線難以完成大批量、標準化的生產，C2M服裝定製的生產效率，其實比不上標準化批量生產。
當前C2M服裝定製的消費周期，大概為15天。也即是說，當你預約上門量體後，15天后才能拿到這件衣服。
這個時間，長於逛街2小時，也長於網購快遞的一兩天。
我曾參訪一家定製服裝工廠。布料被傳送帶運到自動裁床，紅外線根據主控電腦的數據畫版裁片。
這些裁片與用戶訂單被裝進一個小籃子，隨著傳送帶轉入人工縫製階段。
這樣的場景，有點像吳曉波與許知遠在《十三邀》中參訪斷片女裝的工廠。那種一人一臺縫紉機的工作模式，傳統到讓許知遠都意外。
服裝廠依舊是人力為主，截圖自《十三邀》
其實這些人也是高效的。他們只負責一個版塊的縫製，要麼衣袖、要麼領口，不出1分鐘就能搞定。
等待的15天里，數據第2天被傳到工廠，工廠最遲第13天生產、發貨，最後兩天物流配送。
中間的12天，用來“組織”生產。
這個環節，我發表在《商界評論》的一篇文章里有提及。C2M服裝定製企業，會在上門量體時，為用戶提供10多種布料、領型、袖口的選擇，組合下來有10多萬個SKU。
它們同樣也遵循“二八原則”，80%的銷售來自於20%的款式。
生產商在中間的12天里，就是等待用戶選擇足夠多相同款式的衣服。比如等到n單圓領衣服，或者n單方袖口衣服。
n，大致是湊齊1大卷布料。
這樣一來，自動裁床才能夠實現小批量化的裁剪，工人們縫製也能產生一種慣性。
效率同樣在標準化批量生產中提升，這一點其實與ZARA、H&M等小批量快時尚新品出產類似。
只是，生產生最大的不確定性便是單量。這是整個市場面臨的問題，訂單波動，產能跟著市場走。
定製家居行業，其實已經暴露出這個問題。2019年春節，家居生產商開工時間大面積延後，業內人士就曾表示：訂單不足，大量產能閑置浪費。
效率，似乎依舊是規模經濟的邏輯。
第二，服裝定製滿足的是個性身材，並非個性化款式。
從上門量體到選擇布料、款式的流程，就能發現：C2M服裝定製其實並沒有從根本上顛覆“設計壟斷權引領需求”的邏輯。
儘管多種選項組合後能夠達到10多萬個SKU，但依舊是設計師提供的SKU，讓消費者在限定的樣本中選擇相對喜歡的一個。
這其中，或許還不乏上門服務員的一些引導。
服裝定製最大的C端競爭力在於：合身
劉強東穿襯衫，腋窩緊繃；馬雲穿襯衫，像披道袍；周鴻脖子偏粗，扣子系不上；羅永浩襯衫的肩縫，老是偏離肩膀……
數據顯示，70%以上用戶買不到合身的襯衫。
這個痛點，其實限定了服裝定製的範圍。他們大多聚焦在西裝、襯衫等商務化著裝上，目標用戶在正式場合需要一件更合身的衣服。
定製一件合身的T恤？這個需求除了姚明這種異於常人的體型，其他人估計並不需要。
服裝定製最大的B端競爭力在於：名義0庫存
作為現有用戶訂單，再有生產的銷售流程，服裝定製實則是預售模式。用戶訂一件，工廠製造一件，這能保持100%產銷率。
這個數字，儘管於2019年第一季度在服裝行業短暫出現過。但它依舊是全行業都在奢望的結果。
為什麼又是名義上的0庫存？退貨率。
當前行業普遍認可的數據是，服裝網購退貨率在30%以上，雙11等購物節期間退貨率可能超過50%。
相比下來，定製服裝退貨率可以忽略不計，行業大概保持在1.5%。不同的在於，傳統服裝退貨後，可以照常銷售；但定製服裝規格可能頗具個性，再次銷售的可能性不大。
縱觀來看：定製服裝行業雖然解決了傳統服飾一些迫在眉睫的問題，但依舊沒有顛覆“設計壟斷權引領需求”的邏輯。
拯救中國傳統服裝業，它只能算階段性過渡。
假設C2M平臺有了一個設計師
事實上，在服裝定製業務中，也存在一些設計師品牌。
這些品牌的中心是設計師，他們根據單個用戶的需求設計款式，然後對接工廠，進行一對一產生。
這樣一來，整個商品流通路發生了一些變化：
- 用戶下單預約設計師；
- 設計師上門量體獲取需求；
- 設計師設計款式，用戶審核；
- 款式確認，反饋工廠；
- 工廠生產，快遞到家。
從理論上說，這種模式會真正成為如意金箍棒，用戶想它怎麼變化，就會怎麼變化。
只是，億邦動力曾採訪一位電商從業者，他就表示了不同的意見。
在其看來，即使能通過複雜的運算方法實現精細化生產目標，仍然無法逃脫效率的浪費。
設計師私人服務的成本，極具個性化款式背後的生產線調整成本，單品生產的時間成本……當這些成本集中體現在衣服價格上時，那一定不再會是大眾消費品。
更何況，需求快餐化的年代，“消費者-設計師-工廠”的流程跑下來之後，這件商品往往就不再是用戶需求了。
越是理想化，越難商業化。
最後用王興的一句話送給中國服裝業，“不要因為某個問題很重要，就停下來解決問題。”
Keep growing, fuck everything else。
我們現在擔憂的，可能在我們走進服裝定製，跑熟了這條C2M通路後就不再是問題。
走一步，再走一步。至少，你要拿C2M的用戶思維去自我拯救。
作者：黃曉軍，「新商業要參」主編；公眾號：新商業要參（ID:xinshangye2016）
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