总览服装业趋势，近四五年来，尽管城镇市场容量不断扩张，业绩表现和其他行业相比不差，但从业者还是清楚地看到服装业在走下坡路。为什么？2010年以前，品牌公司最着急的是两头寻源。只要找到店铺和工厂，现金滚滚来。

而今，能做到现货滚滚来就不错了，一不留神还变成库存死死扛。在库存压力、电商冲击、品牌定位和设计矛盾等种种发展策略难题的层层困境中，从业企业突然发现十几年甚至几十年来积累的经验都不管用了。人人都在被库存捆绑，纠结怎么做电商，犹豫是否继续开发加盟商，新品牌的定位和投资、商品企划和设计孰轻孰重，放眼望去都是问题。

但行业不是没有亮色，维持业绩20%以上增长者有之，当季售罄率连续达到90%以上者有之，高端品牌低端品牌两手都过硬者也有之，神话的诞生真的只有运气吗？其实，这些品牌只是想清楚了十个问题而已。看看这些问题，你觉得容易吗？

难题一 渠道拓展：深耕还是开荒？

这其实是两个问题：渠道能沉多深？线下开店还是不是未来增长的驱动力？行内做法不一，收效似乎也不能一概而论。

muji进入中国十二年到现在拥有近200家店，始终坚守一二线城市，从未下沉至三线城市，但年店效和年平效让大多数国内品牌望尘莫及。

坚持暂不下沉看上去似乎是奢侈品的路线，但其实muji单价上千的SKU并不多。这种坚持源于对低层级市场消费者时尚品味不同的担心，以及对扩张所带来的管理问题的忧虑。在几乎所有人都在强调低级市场机遇的时候，这样的做法引人深思。

当然，也有反其道而行之，在全国各级市场内广泛铺店的成功案例。某进入中国十几年的国外大众服装品牌已经在三四线城市铺店，并宣布广开实体店依旧是发展策略中的重点。该品牌的店效和平效表现并不属于上一个案例中的品牌。这种广泛铺店的策略来自于对中国经济的信心、对服装行业的信心，以及对自身品牌的信心，是否适用于所有品牌，则有待商榷。

难题二 品牌延伸：专精还是多广？

多则可以抢占资源，但新品牌差异定位很难真正落实，规模发展似乎总有瓶颈；精则可以专心耕耘，但当主品牌增长乏力之时，开立新品牌又似乎是迅速扭转局面最方便的选择。

“要做就要把第一个品牌做好，做精了，再开第二个品牌。”某坚持单一品牌发展的国内大众女装对此笃信不疑。他们认为，只要把品牌做好，渠道和供应商自然会主动跟上。目前，该品牌销售额已近20亿，依然保持两位数增长，也可以算是一个不大不小的神话。

选择走多品牌发展道路的成功者相对更多见一些。森马集团旗下总共不过四五个品牌，覆盖男装、女装、童装，难得的是每一个的发展都有规模，且有增速。

而子品牌更多的拉夏贝尔集团堪称多品牌模式的代表，集团旗下共有十余个品牌，且仍在扩张。尽管很多人为其“无节操扩张品牌”捏一把汗，该品牌五六年间业绩增长10倍的成绩不失为一种回答。

难题三 广告造势：高调还是内敛？

服装行业不同于其他消费品，门店不仅是一块广告，还是块强制性广告。换句话说，不打也得打，打也得打，而且还必须打好，否则就是个负面宣传。那么问题就来了，既然门店本身就是广告，那还要花钱在传统意义的广告上吗？

女装行业对此的普遍认知是不打广告，至于这笔省下来的钱，用来开新店、做橱窗、搞装修，或者干脆用来做促销，办法不一而足。当然，也有反其道而行之的案例。某国内大众女装品牌在业绩增长受挫时尝试做广告，从线上到线下，营销费用成倍增长，而效果也比预想好。2013年秋季以来销售增长迅猛，这在行业里颇为鲜见。

男装则又是另一番考虑。劲霸男装、海澜之家、七匹狼等国内中高端男装品牌时常出现在央视。男性消费者需要广告，因为男性的品牌忠诚度比女性高，对于服装本身的挑剔程度则较低，在部分地区，对于面子的追求依然是购买高价值服装的主要驱动因素，所以打广告所起到的效果会比女装好一些。

难题四 产品模式：款与量孰多孰少？

产品模式简单而言，无非是平衡款数(宽度)和订单量(深度)的关系。在品牌发展的上升和下降期间，企业会更重视新款式和新类别的开发；而在平稳发展期，这个问题则容易被忽视。企业应建立相关的机制，即时调节二者在品牌发展中的动态平衡。

某国内高端女装品牌可谓“款少量少”的成功代表。该品牌门店大、产品款式稀疏，着力营造“每件都精挑细选”的档次感。实际上，该品牌倍率高、溢价高，并且注重提升消费者的购物体验。款少量少，其实讲的是无限服务的故事。

相较而言，款多量少或许是更适合吸引追求时尚的消费者的办法。某国外大众服装品牌紧跟各大时装周以及街拍达人的潮流趋势，款式繁多。消费者有时会抱怨经常该品牌断货断码，殊不知这就是饥饿营销的策略。但这种模式关键在于设计团队、规模效应和物流成熟度的支撑，没有这些支撑，最终将学出一堆高成本的库存来。

容易造成库存风险的还有款多量多的产品模式。有国内大众女装品牌受益于对三、四线市场的深度渗透，采取款多量多的模式，加快市场反应速度，贴近国际快时尚品牌的翻新速度，定价亲民，倍率也不高，成绩却也不错。然而，一旦业务需求降低，库存风险就会随之而来。

与时下流行的“快时尚”相反，优衣库则走“慢基本”的路子，采取款少量多的模式。一年的总体SKU数量不过800，其中很大比例为基本款，即那些消费群广大、消费者回购次数多的款式。该品牌提前近两年便已经做好产品规划，前期的市场研究、消费者调研、商品企划更是行业内细致和领先的。

每3-4年企业研发团队会开发出一系列主打概念的新产品，或在功能性或在面料上有所突破。这类明星产品能畅销5年以上，根本不需要品牌去跟着流行趋势团团转。在产品模式之外，该品牌的内部管理能力非常强，企业文化也十分独特，导致该模式至今无人可复制成功。

难题五 产品主导：企划还是设计？

商品企划和设计似乎天生是一对冤家，在国内企业尤其如此。事实上，在一定程度上，设计开发和商品企划的轻重，会根据服装品牌的设计性和商品性特征而有所不同。

某国内中高端女装品牌集团由品牌主设计师创建和拥有的，销售额达十亿级别以上。外部投资人带来资金和新的经营理念，促使商品企划的重要性日益凸显。现在，出款节奏、款式数量增减、款式挑选的最终决策以及下单等关键节点仍由设计师主导，但新成立的商品企划团队依然为直营和经销商团队带来了福音，基于理性分析的商品企划框架给这两个团队前所未有的高效率和明确方向。

另一国内中高端女装品牌集团则基本没有成型的商品企划团队，是典型的设计主导型。货品从陈列到结构到定价完全由设计师出身的老板凭借对于自身品牌和产品驾轻就熟的把握来决定，在没有商品企划的前提下，店效节节增长。在整个行业都越来越重视商品企划的今天，也属另类。

某国内大众服装品牌女装部的商品企划团队则属于国内同类企业中较为领先的代表。该企业认为商品企划和设计开发团队应当共同确保服装的设计同时符合时尚趋势和品牌定位。

在协作过程中，商品企划是理性的市场需求输入，设计开发是感性的产品开发输出。两者相辅相成。该企业在前端由商品主导，结合设计团队，高效而精准地诠释流行，演绎品牌，最终在短短几年时间成为业内领先标杆。

难题六 电商O2O：做还是不做？怎么做？

这大概是最具争议的话题。2010年至今，几乎所有服装企业都不断在问，是否应该大力发展电商？怎么发展？前一个问题的难点在于线上线下的平衡如何实现。后一个问题则无非涉及到线上线下销售渠道的统一。一般而言，中高端品牌对于电商模式的选择是比较容易的，即电商多为清库存渠道，而大众品牌的选择就没那么显而易见了。

国内某大众男装品牌是行业中较早触电的，成立了完整的电商事业部，从商品组货到销售渠道都有独立团队。公司对待电商也像对待客户，实行订货制，确保了电商的战略地位。与此同时，通过放开线上经销权和开发线上专供款，部分解决了线上线下渠道冲突的问题。借此，其电商性质从10年前的纯下水道发展到今天的战略重心，经营方式从代运营转为自主运营，业绩也从零做到了今天的超过5亿，算是行业中电商答卷的分数较高的。

而国内某大众女装品牌则谨慎许多，近期才入驻天猫，并且有意控制规模。为了电商定位问题，该品牌开展了一次消费者调研。结果显示，消费者依然认为服装需要试穿，即使是大众平价女装也如此，认为“网上的图片都很好看，但拿到手里完全不是这么回事”，该观点得到调研中大多数消费者的认可。

可见刻意把业务重心往线上转并不符合消费者的行为趋势。既然不愿意线上新款打折，更不愿意在价格上与线下冲突，那么谨慎发展电商，等待行业里的进一步转变，是一种保守但能确保稳步发展的方法。

难题七 服装企业如何在大数据时代实现变革？

这是一个行业内尚无成功案例的新命题。大数据逐渐成为人们新的兴奋点，时尚产业的达人们也开始好奇，大数据时代之于服装公司到底意味着什么？未来将会有怎样意想不到的变革？

大数据浪潮强调的一个重要观点是数据分析。同大多数消费品行业一样，服装行业存在着大量数据和信息，但这些数据和信息背后的动因往往是感性的。即使是那些理性的数据，对于服装这个时尚又感性的行业，又到底有多大帮助，大多企业仍没有答案。

我们认为，想清楚三个问题，才算把握了大数据的基本：第一，需要什么数据？不要盲目收集，造成信息冗余，应接不暇的情况。第二，如何获得数据？这并不因为越来越多服装公司采用ERP平台收集所需数据而理所当然地变得容易。

数据分析师往往会发现，很多数据的准确性欠佳。明显的例子就是很多企业会存在产品主数据不规范、数据出入口径不一致或是数据上传系统延迟等问题。这些问题小到仅仅影响数据分析的精度和及时性，大到可能影响事实判断甚至重大的战略决策。因此服装企业规整基本数据变得非比寻常地迫切，正所谓“磨刀不误砍柴工”。

然而，规整数据并不是一蹴而就的，服装企业的相关部门可以不断在实践过程中，反馈和改进数据口径，在不断规整、建立规范和纠正的过程中，逐步积累便于企业内部分析判断的可靠数据库。第三，如何处理数据？很多企业并不缺数据，只是不知道该如何使用这些数据。

很多企业在拿到精确到每天每时的人流数据后会问，这些数据究竟该如何使用？更有不少企业过度追求数据分析模板。其实，所有的数据分析都为课题服务，而课题应由企业不同时期的不同要求灵活得来。一套死板的数据分析模板只能反映出思考的丧失。

经济环境和服装行业的趋势日新月异，以上六个难题可能只是近期服装业的关键命题，随着新情况的到来，新问题势必不断产生。如同没有万能的数据处理模板一样，这些问题没有标准答案，但对于企业来说，他们必须有答案。所谓甲之蜜糖，乙之砒霜，只是，你知道怎么分辨蜜糖和砒霜了吗？

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