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7点科技|让卖家不要“薇娅”也能选爆款，年流水超300亿，瞄准服装市场


7点科技|让卖家不要“薇娅”也能选爆款，年流水超300亿，瞄准服装市场
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产销数据不互通是导致服装行业高库存的“第一杀手”——仅依赖人的经验 ， 卖家难选出爆款、备货高出预测 ， 库存积压成常态 ， 而上游工厂不知道动销数据 ， 排产也难合理 ， 进一步加重库存压力 。
“即使全部工厂停产 ， 服装行业积压的库存也够所有中国人穿三年” ， 服装行业的一句笑谈也道出了库存问题是真难 。 即使头部品牌也在所难逃 ， 今年5月 ， 为渡难关的都市丽人清库存变现 ， 公告中称将清理2017年的存货 ， 以“称斤论量”的方式卖给东南亚 ， 折算后大概单件0.5折 。
衫数科技创始人&CEO向清华给制造业企业做管理咨询、供应链管理近20年 ， 除了为华为、宝洁等世界500强企业提供管理咨询外 ， 期间也为以纯、森马、李宁等服装品牌做过咨询 。 在服装行业这几年 ， 他见证过不少企业起初为了市场规模追求“高歌猛进” ， 最后被库存压倒破产的惨况 。
“目前万亿的服装供应链市场 ， 行业平均库存率超过30%” ， 在向清华看来 ， 核心症结还是在于产销数据孤岛太多 ， 企业没有全局的数据分析能力 。
7点科技|让卖家不要“薇娅”也能选爆款，年流水超300亿，瞄准服装市场
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正是看中这个痛点 ， 2015年向清华决定打造一家以数据驱动的服装供应链协同平台 ， 他从SaaSERP切入为品牌电商、线下零售店、档口商家等销售终端 ， 以及上游批发商或工厂等供应商 ， 提供在线选款、在线交易、共享库存、物流以及供应链金融等解决方案 。 随着产销双边数据的积累 ， 衫数科技目前定位于大数据公司 ， 能根据行业趋势以及上游的供应能力进行分析预测 ， 帮助企业做销售或排产决策 ， 提高交易效率 。 衫数科技已与3000多家批发商、鞋服工厂以及数百家中小卖家达成合作 。
融资方面 ， 衫数科技已获得祥峰投资、嘉实投资的超1亿元人民币A轮投资 ， 以及英诺天使、东方弘道近5000万人民币Pre-A轮投资 。
综合大数据让销售预测准确率翻1倍
向清华早在十几年前就关注到服装库存问题 ， 当时他负责香港某企业整个服装供应链的技术支撑 。 2008年他试图通过互联网技术来解决库存周转问题 ， 但和美特斯邦威、李宁几家风头正盛的品牌沟通后发现 ， 当时企业只想先扩大市场规模 ， 在供应链上并没有太多顾虑 。
2012年向清华加入金蝶担任高管 ， 此时ZARA、HM、优衣库快时尚品牌也陆续进军中国市场 ， 众多国内传统品牌如临大敌一路溃败 ， 整体业绩大幅下滑 。 向清华回忆道 ， 国内企业几乎找不到优势 ， 服装的潮流趋势把控不准 ， 销售价格还高 ， 库存压力极大 。
【7点科技|让卖家不要“薇娅”也能选爆款，年流水超300亿，瞄准服装市场】很多品牌在生死一线不得不寻求转型 ， 向清华觉得互联网技术发挥的时间节点也已到 ， 很快从金蝶辞职加入服装供应链初创企业 ， 试图和公司一起打磨出以数据驱动来指导销售生产的方案 。 但遗憾的是 ， 不是“一把手” ， 向清华的想法很难执行下去 ， 换了几家公司都不尽人意 。
2015年向清华便决定创业自己干 ， 在他看来 ， 万亿的服装零售市场极度分散 ， 其中市场规模占比最大、痛点最痛的当属去品牌化的中小销售终端 ， 比如淘宝上的电商卖家 ， 它们没有设计能力和稳定合作的工厂 ， 库存要么供应不足要么积压 。
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目前向清华团队瞄准的主要是年度GMV2000万以上的淘宝腰部品牌电商 ， 以及年度GMV在70万-100万的线下零售门店 ， “未来还会服务更多的小型商家” 。 向清华测算过 ， 通常情况下 ， 这类终端对销售量预测准确率在45%左右 ， 比如进了10000件 ， 真正只能卖出去4000-5000件 ， 卖不掉的大几千件也很难退给上游 。


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