有人说，服装行业是个风险极大的行业：如果一季的趋势猜错了，就会留下大量的库存；如果两季的趋势猜错了，企业可能就会面临倒闭；如果一年都猜错了，这个企业可能就不存在了。

其实，做出这样论断的人并未危言耸听，而是由于在传统经销商模式下，众多服饰企业都不可避免地存在着供货周期长、SKU众多与库存层层积压等矛盾。而这一矛盾在电商和直播带货快速发展的今天，又显得极为突出，甚至每个服装SKU都成为一次商业尝试和试错的过程，决定着企业发展与成败。

因此，如何更准确地洞察消费需求、把握当下时尚流行趋势、预测服装爆款，已成为每个服装行业玩家打造爆款产品的新命题，而其成功的核心在于背后供应链体系的柔性化应对，以及能否实现体验、效率与成本的全局最优。

直达消费者成为服饰行业战略增长点，供应链的核心目标发生变化

相关数据显示，中国已是世界最大的服装消费国和生产国，市场较为分散，但随市场竞争的白热化，市场集中度也在不断提升。2020年，服饰行业规模超2万亿，整体趋于平稳增长。虽受疫情影响有所萎缩，但随着直播带货、社交电商等新兴业态的兴起，服饰行业又在酝酿新一轮的快速增长，预计2025年整体规模将超过3万亿。

与其他零售消费行业不同，服饰不仅是销售和流通，还包含着人的情绪和情感表达、价值主张。尤其是近年来随着消费者对个性设计、上新频次、丰富SKU的诉求日益凸显，尤其是在互联网基础设施形成之后，渠道去中心化趋势显著，DTC（direct-to-consumer，直达消费者）模式已经是服饰行业不可阻挡的趋势。

DTC模式也对服饰供应链的反应速度和高效协同提出了更高要求。“服装每个SKU都是一次商品尝试和试错的过程，商品的迭代就需要不断洞察客户需求，创新、升级产品，通过产品的升级、流程的重塑、决策的优化、人员的匹配，再得出新的业务结果。”京东集团副总裁、京东物流首席战略官傅兵认为，商品的迭代速度决定成败，而其成功的核心在于全渠道供应链的柔性化快速应对。

以国际知名鞋履品牌斯凯奇与京东物流的合作为例，双方合作开始于2019年，京东物流为斯凯奇优化其电商业务仓储网络规划和区域内商品流通，通过分析消费者需求和销售数据，重新规划仓储布局，将原有的按照商品类别进行独立分库的方案予以优化，形成中心仓加全渠道融合区域性仓库的一体化方案。与此同时，斯凯奇通过使用京东物流的商品及库存分布工具，综合产品属性和需求属性来优化仓库之间的商品配置，高效率地支援其线上业务对货品和物流服务的需求。规划升级后，斯凯奇电商物流的加权平均履约成本减少了11%，其在中国的加权平均交付时间减少了约5小时。

数据与技术双向驱动服饰供应链改造，实现全局效率最优

“技术驱动的本质是加速商业模式迭代，减少商业试错成本。”傅兵进一步指出，在供应链优化改造过程中，数据与技术的双向驱动作用至关重要。通过少量多批次的生产方式，服饰品牌商可以通过试销快速搜集消费者意见，指导设计生产，并根据数据分析预估首批订单量，再根据实际销售决定是快速补单、折扣或是下架。如此一来，前端销售数据和中后台生产精准匹配，企业决策也从直觉驱动到算法驱动、数据驱动，极大程度上缓释了库存过多的风险。

与此同时，小批量多批次、快反需求增加，迫使出入库效率大幅提高，SKU种类和数量越发丰富也提高了货物分类和拣选难度。近年来，服饰鞋帽品牌商都在大力引入库内自动化设备进行升级改造，提高成本精益控制水平，仅就A股上市鞋服企业而言，2020年在仓储环节的自动化升级改造投入相较于2016年年均增幅超过100%。

以京东物流在自动化、数字化以及智能化方面的布局为例。京东物流不仅建成了亚洲规模最大的亚洲一号智能仓群和众多不同层级的无人仓群，具备了10-15倍的大促弹性产能；还通过集成供应链端到端关键业务节点信息，结合数据分析和智能算法优化，实现供应链全链路可视、供应链计划与执行环节差异预警，使各环节决策有据可依，彰显数据价值。

当前，中国具有完备的工业制造业体系，也是全球唯一拥有全部工业门类的国家。服饰行业是其中与人类情感结合最紧密的行业，新一代的服饰公司需要在内容与数据两个中台的核心驱动下，不断面对消费者，发现消费需求，再通过供应链的自动化、智能化与数字化改造，快速响应消费需求。而京东物流作为国内领先的技术驱动供应链解决方案及物流服务商，在行业变革趋势之下，也将携手更多合作伙伴，通过基础设施的不断完善、创新技术的持续投入，深度服务更多的服饰行业客户，用数字化的技术和供应链能力，帮助客户实现供应链效率全局最优，为行业创造更多的价值。