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服装市场蒸发4000亿,疫情后服装业如何乘风破?浪  
位置:广州服装网 > 广州服装行业资讯 > 正文  来源:服装人  2020/7/23 12:05:30  查看:345 次  评论:0 分享链接  回复

2020年是广州服装业艰苦的一年,更可怕的是,全球疫情什么时候结束目前看来还很难讲,这意味着纺织服装行业的低迷期今年可能还不会结束,大概率会延续到明年。

▲预计2020年中国服装市场将蒸发约4000亿人民币

▲ 疫情让服装人丢下主业,争着做直播网红

 

纺织服装产业链上游涉及天然纤维(如棉、麻、毛)和化学纤维生产,中游包括纺纱、织布、印染,下游包括服装、家纺、工业用纺织品等最终产品。


 

中国是全球纺织服装产业链最健全的国家,中国已成为全球纺织服装制造中心。从2001年到2010年,中国布产量从290亿米上升至907亿米,纱产量从761万吨上升至3733万吨,化纤产量从841万吨上升至4886万吨,均为全球第一。

 

但是,2010年后,中国劳动力成本大幅上升,纺织服装产业链的下游逐步转移到劳动力成本更低的经济体和地区,其中东南亚是纺织业转移的首选。

虽然服装加工有向东南亚转移的趋势,但中国仍是最重要的化纤和面料出口国。据创嘉平台了解,到2018年,纱线面料出口占据全球贸易三成,化纤出口占据全球贸易四成,下游生产国如越南、柬埔寨等均依赖进口面料。


目前全球服装行业的主要买手集中在美国、欧盟、日本。在全球新冠疫情的阴霾下,欧美日市场需求量大幅下降,使得整个纺织服装链条上的企业人人自危。


2020年疫情期间,国内服装外贸企业和加工企业处于被动的状态。据行业内人士介绍,现在服装加工厂和买手之间很多采用商业信用的交易方式,买手就有很大的空间和不确定性,原来整单整走的模式也变成小批量走,造成成本增加。

纺织企业的付款方式也导致上游的供应商在特殊时期处于一种“不敢生产”的状态。“纺织服装类企业的采购是先交货,货卖了后再向供应商付款。织布厂要用自己的钱去买原材料、付工资,如果一旦出现退货,全赔在里面,一些小的织布厂因为害怕客户临时取消订单,也不敢多织,甚至为了规避风险,宁可不开机。


 

疫情后中国服装业如何乘风破浪?


中国是全球纺织服装产业的中心,纺织服装行业如何抗击疫情带来的冲击,受到全球关注。

 

以东方国际为代表的上海服装外贸企业如何转型思变,将成为带动整个产业链变革的重要方面。


 

疫情后服装纺织品消费将出现两极分化。

 

①国内不少大的服装出口企业都在做自主品牌,东方国际、申洲国际都是走在行业前列的代表,Lily、雅戈尔、波司登都是转型成功的案例。


首先要实现观念的转变,从出口依赖转变为发展国内消费,发展自己的品牌,赶超甚至取代国外大牌。上海的东方国际前几年已经开始从外销转变成外销+内销,成功培育了Lily、三枪等品牌,今年几乎完全转内销。

 

②中国纺织服装行业的未来还是要往高端走。

 

近几年来,我们已经看到一些好的迹象。技术含量和附加值比较高的纺织机械和化纤的出口开始往上走,真正靠人力的服装加工已经开始向东南亚转移,贸易摩擦和疫情可能会加快行业的调整。

 

③设计、生产贴近中国市场、消费者和年轻人的服装越来越重要。


纺织服装企业要实现在市场细分与个性化产品供给方面的快速转型,在技术、工艺与服务理念上创新,在对各个年龄段的开发性需求方面下的功夫不够。国内一线城市的服装定制市场需求很多也很大,但是真正能够满足高品质需求的企业很少,传统工厂可以试运行1~2条小批量定制生产线,逐渐在市场中获得高利润,增强企业抵挡风险的能力。

 

拿什么拯救你?疫情后的服装时尚业?


一夜之间,大家仿佛都清心寡欲了起来。

 

最近在群里分享点吃的用的,偶尔还有人捧场。如果是首饰衣服,先商业互吹一番“好看”,紧接着就是“去年买的衣服都穿过了吗”“工作都没了还买什么包”“别看了拼夕夕差一刀帮我砍一下”等的灵魂拷问……


 

搁半年之前,这么勤俭持家的场面都是不可能出现的。哪怕刚刚裸辞,女人们也敢刷信用卡买下新款裙子,美其名曰“换种姿态迎接新生活”。

 

2020年疫情后的的普通人,开始老老实实面对惨淡的生活,将消费欲望降到最低。穿衣AI——让大家找到了一种不花钱就可以得到的快乐。

 

AI搭配师:逮不着耗子,当不了好猫

 

用AI给消费者搭配服饰鞋帽、口红妆容等等,从2017年AI浪潮兴起开始,就被安排进了技术大厂的开发周期表。

 

某猫上线了FashionAI,通过电商平台上的潮人搭配方案,基于属性、颜色、风格、细节等维度,可以为一款单品匹配到最适合的穿搭方式。官方说辞是,1秒钟能为消费者提供与其相符的100套穿搭建议。

 

某狗也奋勇争先,成立时尚科技研究院用户只要将衣服放到Mirror+智能搭配产品前,系统就会通过推荐算法找到合适的服装搭配。

 

一些女性群体为主的电商平台,也都相继成立过“搭配研究所”、搭配体验平台等等,利用平台的大数据优势训练时尚分析模型。

 

一时之间,感觉整个电商服装行业都AI了起来。


 

时尚产业根基更为成熟的欧美,自然更不会放过这个掘金的机会。

 

电商巨头亚马逊,就在CVPR 2020会议上推出了好几款AI穿衣模型。比如Outfit-VITON,就可以将多件衣服搭配在一起,让消费者看到上身效果。

 

如果用户看上了款式却没有相中颜色,也可以直接查询“相同款式的粉色连衣裙”,系统就会帮助其找出相应的商品。


 

谷歌与德国电商Zalando合作,基于TensorFlow打造一款时装设计产品Project Muze,用户告诉AI自己的性别、心情、兴趣爱好和喜欢的艺术类型等信息,再在模特身上随便涂鸦几笔,Project Muse 就可以马上设计一款时装造型。

 

如果对方是一位热爱古典音乐、心情有点儿迷茫,并在模特身上画了三角形的女士,它就设计出了一条斗篷式的绿色连衣裙,外面还会覆盖一层有忧郁气质的棕色薄纱。


 

学术界的时尚嗅觉也出人意料,不少高校研究人员用论文证明,自己并不是“nerds”(书呆子)。

 

2019年,UT 奥斯汀、康奈尔大学、乔治亚理工和 Facebook AI 研究中心联合发布了一款名为Fashon ++ 的模型,基于深度生成网络,让AI学习到时尚和不时尚两种图像,深度网络就会生成出最适合的着装方式。“一键改衣”,让单品的时尚度瞬间up!

 

比如,模型会建议去掉袖子、将下摆塞进去等操作,让整个look看起来更有型。用来帮助人们进行服装设计与搭配指导,自然也不在话下。


 

疫情期间大量服装企业的业绩都出现了大幅度萎缩。奢侈品牌也没能逃过,路易威登LV的母公司LVMH集团第一季度营收减少15%,拥有古驰Gucci、圣罗兰YSL等品牌的开云集团营收减少15.4%,也纷纷放下身段试水电商、直播等新方式。


 

对于想要争夺增量的品牌来说,让生产、设计、销售都能紧密贴合狭窄化的市场诉求,与此同时,不额外增加企业的成本,就成为必须面对的难题。

 

因此AI的出场,也就变得至关重要。

 

此前的一波“AI搭配”潮流,主流品牌的旗舰门店都进行过“数字化改造”,比如安装了AI试衣镜、智慧摄像头等。

 

在这一基础上,进一步完成算法升级,为门店打造精准的营销策略,比如进店顾客的用户画像,哪些衣服试穿率高,哪些单品购买率高等等,这些原本资深销售员才能够“意会”的机密交给AI来完成,帮助缓慢恢复的线下门店负重前行。

 

接下来,就需要寻找新的利润增长点。

 

拥有用户时长优势、更接地气的社交媒体平台,就成为各大市场品牌的争夺阵地。

 

但事实证明,大火的短视频+直播带货,并不一定意味着高曝光和带货。

核心原因是,时尚图片、视频等富媒体的呈现形式,想要将内容转化为命中率和流量,需要精准的用户推送和匹配。这就对平台方的内容智能分析、智能识别时尚元素、精准匹配受众,进而提升命中率,关联到电商同款或相似 SKU,提出了较高的要求。



当然,上述这些AI附加值,不仅需要服装企业本身就对数字化经营有一定的了解和铺垫,搭建起了AI所能发挥的技术土壤,才能够快速转型,借助技术工具实现去库存、提效率、增销量的目的;还需要对各个渠道的AI能力、商业逻辑有必要的了解,才能避免经营层面的“AI通货膨胀”。

 

正如某服装品牌总裁在公开信中所说,“疫情不可避免地重创了服装行业,但疫情也是一个放大镜,检验我们过往的沉淀是否扎实。”不抗拒新技术,也不唯技术论,明辨AI的能力也注定在这个特殊的全球经济节点上,成为各行各业的必备技能点。

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