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5轮融2亿 高瓴高榕顺为逆寒押注:AI定制衣服

2019-01-08 15:37栏目:创业
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大学期间,钱宝祥曾利用寒暑假在母亲管理的服装厂里打工,服装行业库存积压严重这个痛点让他印象深刻。因为服装行业多数实行期货制,现实中会有各种不可预见的状况发生,很容易增加库存成本,而工厂和消费者却要为此买单。

2016年,从上海交大毕业后,钱宝祥成立了“MatchU码尚,致力于用AI技术提供服装定制化解决方案,让用户通过小程序、App、公号等线上平台在线完成定制。订单将通过MatchU码尚自主研发的MTM系统直达工厂,7个工作日内配送到用户手里,解决了服装产品的库存积压问题。

铅笔道曾在《首发丨融300万 他搜4000万数据教AI测三围 线上定制衬衫月入3.6万》一文中对“MatchU码尚创始人钱宝祥进行过专访。团队已获得5轮融资,累计两亿元。上一轮是B轮融资,数额过亿元,由高瓴资本领投,高榕资本、顺为资本跟投。

过去一年,“MatchU码尚实现2亿销售额。目前,平台月订单10+,月销售额3千万元,毛利率50%,售后率为3.4%

注:钱宝祥承诺文中数据无误,为内容真实性负责。铅笔道作客观真实记录,已备份速记录音。

初心:用AI轻定制零库存

“最早加入服装行业,通过制造端我就发现服装行业存在很多问题,最辛苦的就是产业工人,他们薪水很低,按‘厘’这种很小的计件单位来算,而服装产品到消费者手中却很贵,原因就是库存积压增加了成本。”钱宝祥想到的解决办法是用定制化男士衬衫为切入点实现C2M。

定制化生产并非新鲜事物。在2015年底时,钱宝祥就尝试着往服装定制方向探索。当时,他研究了市场上不少量体裁衣的方案,也尝试着开发有关智能测量的项目,但很快他发现,市面上多数的O2O商业模式存在着消费者准入门槛高和企业难以扩张网络效益的短板。

2016年AI概念盛行,于是他想到了用AI技术的方式,来提供定制化解决方案。在发展早期,“MatchU码尚”基于 4000万份人体净尺寸数据建立了一套算法,将人体特征信息转换成为29项人体尺寸数据,并经过两年时间发展,凭借百万付费用户的真实数据与反馈,算法模型被不断优化,现平台已达到99%的准确率。

除了官网和公号渠道,现“MatchU码尚”已上线小程序、App。用户在手机端下单后,手机端将采集到的用户身体数据嫁接MatchU码尚自主研发的MTM系统,转换成为成衣尺码信息嫁接工厂订单系统。系统有效打通用户和工厂之间的信息渠道,工人拿着精准的尺码数据开始生产。

小程序展示页面。

这一切流程均在线上完成,无需经过中间经销商。因此,“MatchU码尚”也就没有资金前置、库存滞销的压力。用户所承担的费用是衬衫的面料、定制工费、运输和平台一定比例的利润。同时,库存问题也相应地得到解决。

过去一年的时间,“MatchU码尚”的订单量从2018年初的月销数千件,现已增长至10万件。而这个过程中,钱宝祥自认,成绩上升,曲折不少,“也曾膨胀过”。

月销10万件:“也曾膨胀过”

2018年4月,团队曾对平台SKU做过一次调整。调整前的一个月,“MatchU码尚”刚拿完顺为资本的投资。钱宝祥同几个合伙人跟随投资人走访了小米公司,深刻体会到小米是怎么打磨产品的。

回看“MatchU码尚”这两年的发展,他意识到,自己的产品并没有达到小米那样的高度,品类却五花八门。有些品类订单量较不稳定,工厂却不得不花同等精力来生产定制。

这让他明白,应当先运营好已有的明星品类,比如衬衫类,再横向延伸。用他自己的话来说,“走路都走不好,再跑是要摔跤的。”

随着订单量的不断增长,钱宝祥也感受到了压力和挑战。无论是平台系统,还是后端供应链,都需同步提升。订单生产的过程中,每个工厂也需严格把控。例如,工厂出货后,团队要进行质检,确保100%合格后才能发给用户。

在品控环节,钱宝祥将其分为三个阶段:事前、事中和事后。事前又称“高标准要求”,团队要花很长时间同厂方沟通品牌所要求的生产流程、品质,以及如何执行验收等细则,确定后才能合作生产。

事中控制则主要体现在生产过程中,衣服尺寸、质量是否符合品牌的要求,如果发现有问题就会被退回重做。确认无误后,工人才能继续走剩余流程,实施用户个性化需求所需要的Logo定制、有无口袋等工序。除此之外,事中控制也包含成品制作完成的质检环节。

事后则是收集用户的反馈,将问题收集归类整理,做工厂端的逆向回溯。目前,“MatchU码尚”已同10多个中大型工厂建立合作关系。在每个工厂内,团队都设有专门的品控人员把关,并通过一套管理系统提交数据反馈,确保产品质量一旦出现问题后,能够及时找到问题源头。

“规模越大,难度越大。”钱宝祥举例,从前,“MatchU码尚”日均有几百单,这样的量级下,消耗面料大概是几百米,市场上能够买到现货;现在,平台日均从几百单上升至几千单,市场上没有现货。

“供应商可不会一次备这么多货等你去买,这个时候怎么办?你就得亲自向更上一层的源头去要货。”这样一来,就需团队付出更多的精力。

除供应链的压力以外,“MatchU码尚”规模化的挑战还源于用户。

钱宝祥解释,当用户越来越多的时候,需求也会变得更多。A用户要衬衫,B用户要裤子,不同的品类又有不同的要求。“这会变得非常复杂,要求整个生产和供应链反应非常快。相应供给的数量必须紧跟用户需求,才能及时把定制好的衣物送到用户手中,所以这就需要团队有强大的运营能力。”

钱宝祥表示,产品最重要的是为用户创造价值。这个过程中,就需要同用户交流、反复沟通,然后打磨完成一款满足他们需求的产品,用户就会自然过来买。

5轮融资:累计超两亿元

迄今为止,“MatchU码尚”完成5轮融资,投资方为高瓴资本、高榕资本、顺为资本、青松基金、伯藜创投等累计数额超两亿元。从最初接触到打款完成,“MatchU码尚”每一轮的融资时间没有超过两个月。

对于企业而言,每个阶段都有自己的长处和短板。对于“MatchU码尚”而言,钱宝祥表示有两个短板。

其一是团队相对比较年轻。核心团队几乎都是从交大走出来的毕业生,在专业度上还有经验上可能会有所欠缺,希望团队能够引进一些资深人士。

其二是现阶段定制市场几乎没有做到过这么大的规模,对供应链的把握是一种挑战。“年轻团队跟传统行业打交道,你能不能跟他们很好的合作?”这是初期投资人的质疑。到了B轮的投资人,这一点已不再担心。过去两年内,通过对供应链的投入,团队已经同后端供应商建立了很好的合作关系。

下一步,无论是在技术积累还是后端制造方面,钱宝祥希望团队能够继续保持专注。

推广方面,除了信息流这种线上推广方式,“MatchU码尚”也会尝试布局线下渠道,现团队已研发“码尚AI定制舱”,旨在抢占线下流量入口,目前已在部分商场试点。

码尚AI定制舱展示图。

用户进入这款智能量体柜后即可进行全身扫描,通过 144 个红外传感器扫描人体外围轮廓,10 秒完成 3 万数据点的采集,精确度可达±0.5cm 。扫描过后,用户手机端中会获得包含审稿、体重、肩型等7项身材数据,可选择喜欢的面料、颜色、款式、定制项及绣字服务等信息,以完成精细化定制。

对于“MatchU码尚”来说,下一个阶段的目标是通过数据驱动的方式精细化运营用户。比如,一个坐办公室的中年职场白领和一个20出头玩音乐的小伙子,他们对服装的需求完全不同,而获取需求可能要从年龄、职业、手机型号等多个维度信息中去挖掘。

这亦是对钱宝祥的另一个考验,从用户行为中去理解每个人的需求。“这是我们今后很长一段时间要去做的事情。”虽是创业新兵,但经过三年的摸爬滚打,他有了更为清晰的目标感。