从业者清楚地看到服装业在走下坡路，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。
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。
某国外大众服装品牌进入中国不足十年，始终坚守一二线城市，从未下沉至三线城市。到现在拥有近 200家店，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，但其实该品牌单价上千的SKU都很少。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。某国内大众服装品牌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，消费者对其全部品牌的认知度和美誉度也都名列前茅。
而子品牌更多的另一个国内大众服装品牌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。某坚持在央视投放广告十几年的国内中高端男装品牌认为，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，某国外大众服装品牌则走“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 销售模式分歧：订货还是配货?
销售模式的实质是谁该最终为理解产品和市场负责。各种方式在不同阶段产生不同作用，也引发不同问题。配货制门槛低、易管理，却因为对市场的反应周期过长产生积货或者缺货而广为诟病;订货制的模式更加灵活，经销商可以根据情况调整，但缺乏资金和经验的经销商必将承担更多风险。订货模式的选择，是服装行业的老大难问题。
订货会模式无需企业承担渠道的库存，在现金流充分的情况下是看上去最轻松的赚钱模式。但服装的时效性非常强，历年的时尚流行不尽相同甚至转瞬即逝。而订货时点往往距离上市周期较长，一旦市场趋势发生新的变化，经销商难以在销售季满足消费者的需求;大量的当年库存又限制了来年的订货，进一步阻碍了品牌的发展。
作为国内最常见的销售模式，订货会可谓是双刃剑，它既是服装行业高利润和充足现金的根本原因，但也是限制行业长盛不衰的阻碍。
某国内大众男装品牌虽然以加盟模式为主导，但采用“总部统一配货”的模式。每年产品开季之初，该品牌根据收集门店销售数据进行分析预测，并进行统一调配货品。因此，该品牌能实现对整盘货的统筹管理和分配，单店的陈列能够展示品牌的统一形象，并且有利于对市场趋势的快速响应。
但相关库存风险由该品牌的总部承担，因此对品牌在商品分析、市场趋势掌控等方面提出了更高的要求。曾有品牌商因在商品企划、季中调转配、终端零售等方面能力不足，导致总部和门店间信息不对称，想以这种模式开展品牌打造之路，却不得不以连续几年的高库存为代价。
某国外大众服装品牌则实施单店订货，其实质是把理解产品的主责放给了店长，即由门店店长根据消费者需求和市场变化直接向总部进行订货。主要依据是正式该品牌销售总监所说的“门店店长才能更好地识别和匹配客户的需求变动，有利于推进供应链向市场趋动、快速反应升级。”该模式对门店店长的综合能力提出了很高的要求，在这个一线人员平均年流失率在50%以上的行业，如何招募、培养、留住一线人员也是一门学问。
难题七 供应链：成本、速度还是质量?
有三五十台缝纫机就能成为工厂，还能拍胸脯保证说：“我熟你们家的产品，肯定帮你10天赶工赶出来!”面对这样的小供应商，到底应不应该发展，适不适合培养?小厂配合但我看不上，大厂我看得上但不配合，这是很多服装企业纠结已久的问题。如果想清楚成本、速度和质量该怎么平衡，对于供应商也就不难选择了。
国外某大众服装品牌突出“快”。行业中从设计开发到产品上市一般需要半年左右的时间，而该品牌甚至可以实现两到三周完成从设计到上新的全部流程。为了实现这样的“快”，该品牌在供应链各环节均重视速度，相应的在质量和成本方面则做出了很大牺牲。
成本牺牲主要体现在空运，质量牺牲则主要体现在质检。但该品牌依然誉满全球，消费者也能理解这样的平价买不来质量和款式的双高。虽然质量方面经常受人诟病，但不追求质量而追求款式本来就是该品牌的定位。
另一国外大众服装品牌则兼顾成本和质量，选择牺牲速度。成本方面，通过“款少量多”的品类策略，以及简单的款式设计要求，通过规模效应在与供应商议价过程中获得优势;另一方面，强调对供应商工艺、流程、设备的改进，降低供应商在生产过程中的浪费。
质量方面，首先与外部面料供应商合作研发，不断升级面料的质量和功能，从源头对产品质量进行把控，并且逐步打造具备核心竞争力和品牌辨识度的核心面料;其次在设计开发阶段，向供应商提供详尽具体的参数化资料;然后在生产过程中，聘请各领域专业人才对供应商工艺和品质进行现场指导和管理;最后在质检环节，自有检品公司对产品进行严格的质检，产品质量不合格率控制在0.3%的水平。
如此操作下，该品牌对于当季新开发产品的生产一点都不快，下单以后要90天才能交货。
难题八 资产模式：自建还是外包?
又是一个典型的取舍命题，但其衍生话题并不那么简单。如果选择重资产模式，就一定意味着自建工厂吗?投资也许是更加流行的一条路。如果选择轻资产模式，供应商的集中程度如何把握?
国内某高端女装品牌自有工厂负责约70%的的生产任务，主要生产对于品质要求较高且具有品牌特性的产品。拥有自有工厂，一方面便于提升生产计划执行过程中的协同性，对于突发变动的订单可以进行快速调整;另一方面，该品牌商以部分自有工厂为试点，打造专门的柔性生产线，负责快速响应季中的追单需求。但是，与此同时自有工厂的运转将带来大量的期初投资和期中运营保养费用，对公司的资产流动性带来压力。
国外某大众服装品牌拥有高度集中和整合的供应商梯队。全球收入70%的订单由100家左右供应商贡献。该品牌商也形成了一套符合自身产品需求的供应商管理体系，而供应商则通过与该品牌商合作而壮大起来。
看上去很美的策略带来一些隐蔽风险：如何确保供应商不会店大欺客?如何确保核心供应商不外流?要维持这种模式的长期稳定，买卖关系早已突破了简单的供求关系，发展成真正的伙伴关系，共荣共辱。在目前商界“适者生存，唯利是图”的大环境下，要打造这样的关系谈何容易。
与此不同的是，国内某大众服装品牌款式多样，并且对快速反应要求较高，因此供应商分散，并且接近一半的供应商规模较小，给予该品牌在订单分配中更多的选择性和主导地位。小供应商在计划灵活性方面的优势还能够支持快速追单的落实。总结而言，集中供应商是为了成本低，质量稳定，而分散供应商更能带来速度上的优势，并且避免鸡蛋放在少数几个篮子里的风险。
难题九 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[微博]，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。
难题十 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，以上十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?
