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关注消费零售行业出现的新渠道，洞察变化趋势。

5月20日，36Kr &零售老板内参联合举办“服装零售进化理论”主题峰会，邀请服装行业代表性标杆企业的高管、CEO，就数字化、个性化定制、柔性供应链三大服装行业进化方向，分享他们的业务预测、打法策略、实践经验。

随着消费升级和柔性供应链的发展，服装的个性化定制已经成为一个显著的趋势。衣邦人是一家专注于打造服装定制供应链和服务链的企业，也是首家将互联网上门测量等前沿技术和工业4.0新模式引入私人服装定制行业的平台。本次峰会，我们还邀请到了衣邦人创始人& CEO秦方，以“BI下沉，AI升级，服装定制数字化趋势”为主题做了精彩演讲。

亿邦人创始人兼CEO秦方

在成衣盛行之前，定制是服装的主流。现在我们只是让它以一种高效、透明、个性化和更有质量的方式回归。通过商业智能实践、人工智能创新、更灵活的供应链组织，尝试定义一种新的时尚定制方式和审美。

以下为嘉宾演讲实录，经编辑整理：

很高兴分享《BI下沉，AI升级，服装定制数字化趋势》，主要来源于衣邦人过去五年半的服装定制实践和对行业的观察。

我在浙江大学学习，获得了计算机学士学位和管理学硕士学位。我在亿邦创立以来，一直在做个性化定制。最初的类别是定制礼品。邦仁成立五年半，我们是国内服装定制行业，尤其是男装定制行业最大的零售定制企业。邦人的主要创新是“互联网加上门测量+工业4.0”的C2M模式，为消费者提供单卷商务正装和商务休闲装。我们在全国有50个直营网点，可以在142个城市提供免费上门服务。目前，亿邦人已储备超过125万客户，超过250万用户通过亿邦人APP提升个人形象或享受定制化服务。

过去，公司的发展分为几个阶段:

2014年和2015年验证我们的商业模式；

2016年、2017年重点拓展上门服务网点。以杭州为起点，分别在上海和北京开设第二家和第三家网点。2017年，全国一二线城市基本建立直营网点，可在当地提供免费上门测量服务；

该业务在2018年和2019年增长显著。2018年10月单日最高成交500万。2019年再次刷新成绩，单日最高成交额达到600万。与此同时，我们还启动了供应链赋能计划，开始为制造商和面料制造商提供数字化、生产力和生产流程改进方面的帮助。

2020年，我们的预约客户数在2月份疫情爆发前超过120万，4月份超过125万，正式进入男士婚纱礼服市场。我们也成为业内唯一获得省级大数据R&D中心的企业，主要从事智能匹配大数据研发。

公司采用C2M模式，我们充当连接消费者和加工厂的连接器。新客户可在亿邦人APP、微信微信官方账号、小程序上预约。我们派专业的着装顾问免费测量顾客的身材数据，根据顾客的气质和职业特点推荐面料和款式。确认后的订单会直接送到智能工厂自动打印、裁剪、缝制。在此过程中，我们的系统将自动进行面料的智能调配和生产计划的智能规划。成品衣服通过快递送到客户手中。老客户可以直接下单。如果体型发生变化，专属顾问还可以重新称重，而VIP客户则享受上门服务。

值得一提的是，2月份还经历了疫情的考验，上门服务全面停止。但公司业绩尤其是回购业绩达到去年同期的2.3倍。得益于我们对老客户的身体数据和消费偏好的留存，以及对客户关系维护的一些私域流量经营思路和工具的应用，这使得老客户能够很好的互动，带来更好的复购率。

在品类拓展方面，经过五年半的发展，公司不仅具备定制西装的能力，还从商务正装延伸到商务休闲装，甚至商务时装。除了男装，我们也开始有了女装系列。

介绍完亿邦人，我就回到今天演讲的主题，BI下沉，AI升级。

毕沉是什么？BI的意思是商业智能。在我们这样的公司，可以想象每一个着装顾问都是一个移动商店，他们需要非常迅速地做出很多决定。没有BI作为基础，基层员工没有决策权，每件事都要向领导请示，效率会很慢。

所以我们做了很多BI沉的应用。比如着装顾问有iPAD智能顾问终端，可以方便他们在与客户沟通的过程中获得辅助决策支持，简化或减少审批。除了着装顾问，公司的广告人员也可以实时看到反馈数据。大部分投放数据可以每小时更新一次，方便及时调整创意和投放计划，使得整个决策非常快速。另外我们采用BP系统的方式，每个板块的BP都可以看到实时数据，和其他职能部门商量是否调整打法，比如调整推广计划，调整用户维护的频率等。

要实现决策权下沉，就要降低数据可视性，让终端员工代替管理层看到必要的数据做出决策和判断。同时，让可部署的资源下沉，让员工可以调用更多的公司资源。这对公司提高运营效率至关重要。

如何理解AI推广？创造更好的工具，解放人们的大脑。例如，伦敦出租车司机需要用大脑熟记伦敦的25万条街道，但这导致了城市扩张后出租车服务过于昂贵，司机准入门槛几何级上升的问题。现在有了人工智能技术，第一次去伦敦的人可以像老司机一样熟悉伦敦。

节省下来的脑力可以更好的服务客户。衣邦人应用人工智能最大的亮点是对着装顾问的赋能。因为很多业内人士质疑，亿邦人用的着装顾问都是90后的年轻女孩，不可能有老裁缝的经验。为什么能和这么年轻的姑娘一起做衣服，得到越来越多客户的欣赏和认可？主要原因是我们使用了人工智能技术。

比如在测量过程中，他们输入IPAD的测量数据会被人工智能自动审核，相当于随身带着一个老裁缝，告诉他们这个数据是否正常，哪两个数据有矛盾，以便实时核对。甚至在顾问挑选面料的时候，人工智能也会辅助她，告诉她什么样的颜色面料，什么样的花纹面料会更适合客户。智能辅助结合我们专业的顾问培训体系，让我们的顾问拥有不亚于老裁缝的专业水平，也让顾问更专注于销售，比如观察客户的穿着感受、习惯、使用场景，以及如何更有亲和力地与客户沟通。

BI的下沉，AI的提升，听起来很美，但实际上对企业的数字化能力建设有非常高的要求。提升数字能力，我们认为主要包括以下四个方面:数字商的培养、大数据和AI的应用能力、数字基础设施、能力输出和赋能。

第一点是培养全体员工的数商。除了高智商、情商、逆境商，数商也成为了员工的职场素质之一。我们确实更喜欢拥有高数商的员工。比如总部招聘的计算机专业、电子商务专业、自动化专业的员工比例会更高，因为他们在学校接受了更好的数字化教育。

其次，公司是否鼓励大数据和AI作为终端应用也很重要。AI和大数据在商业应用中的明显目标是增加功能或提高效率，从而让消费者受益或提高供应商的效率。

比如最近建成的R&D智能搭配大数据中心，需要通过大数据匹配推荐客户的形象数据、服装面料、款式等。有了这些数据，我们的销售顾问更容易成为匹配专家。后面的应用还是基于公司整体的业务信息化，基层单位的数字化和数据中间站的建设一定要做好。这里分享一下我们公司的IT架构。在终端，我们有亿邦人的APP，微信小程序，PC端官网。这些客户可以看到零件。上门的时候可以看到着装顾问有一个专业的企业APP运行在iPad智能顾问终端上。供应商也知道，和亿邦人合作的时候，要登录亿邦人人的供应商开放平台。

在IT图的中间，是我们内部的业务中间办公室和数据中间办公室。业务平台就是很多业务操作和运营都在里面，背后的基础是让所有的业务流程信息化、数字化、在线化，否则大数据就缺乏数据源。数据台已经开始支持我们公司的实时业务数据看板、投放效果评估系统、智能推广和报告系统。当然，我们大部分都实现了实时业务数据看板，逐渐淘汰了需要手工导出分析的报表。咨询师可以实时看到自己的移动店铺运营、客户复购、回访、上门服务等情况。学生可以看到投放效果评估系统和智能推荐引擎。公司的网络主管和区域总监也可以看到更完整的业务数据。

除了自己的数字化建设，还要有输出的能力，甚至把这些能力交给合作伙伴的意识。目前在这个方向应用比较深入，主要是供应链领域。我们做了自己的云切平台，让对接厂避免了做一套基础版和推送规则的投入。因为很多没有经验的工厂，比如成衣生产转型的工厂，很难做到这一点，因为需要大量的测试来确定版本的适用性。统一做，工厂在这方面可以节省时间和成本。

对于工厂来说，云切割平台不仅可以帮助工厂节省时间，还可以保证不同工厂之间产品和工艺水平的一致性，使生产加工过程更加可控。

对于消费者来说，可以享受到更高效的定制服务，更高的定制效率，更透明的定制流程。同时，云切割解决了CAD制版和切割的问题，可以让客户获得更多的定制细节。

我们应用供应链赋能有两个场景。一种情况是从未定制过的工厂。比如原来是服装厂。对接应用我们的云切割平台，大概用了一个月的时间，完成了定制生产线的部署。对于已经有一些单件定制经验的工厂，云切平台可以帮助他们更快、更高效、成本更低、质量更可控地完成。我们有供应链赋能计划的视频，你可以看看。

(播放视频)

这就是我要分享的。希望对大家有帮助。