知衣科技CEO鄭澤宇：重新定義服裝產業「柔性供應鏈」_風聞

“從產業的角度上來講，大家都是在為產業互聯網這一件事情而共同努力。”

作者|芭芭拉

出品|產業家

“北大學霸”“Google高級工程師”“國內第一本TensorFlow教程作者”… …這些都是知衣科技CEO鄭澤宇身上的標籤。

在一般人眼裏，格子襯衫陪伴碼農的一年四季，而鄭澤宇，一個傳統IT男卻與時尚行業有了一些奇妙的際遇。

在創業的過程中，一次偶然的機會鄭澤宇與服裝行業的如涵有了一些交集，在接觸的過程中鄭澤宇瞭解到服裝行業的特點就是大而分散，不像能源行業，服務好中石油、中石化整個能源行業的問題解決。

他看到了一個新的藍海。

“創業過程中，其實我們接觸到了包括金融、能源、醫療，教育等很多行業，但如果一直按照我們現在的做法來做這些行業，其實建立不起太大的技術壁壘，然後也沒有太大的競爭力，當我們發現了服裝行業這個藍海時，就決定了要在服裝行業裏面深耕。”鄭澤宇在接受產業家採訪時説道。

做服裝行業，最重要的一點就是引領潮流、標新立異，做服裝SaaS行業亦是如此。

通過設計獲取訂單，通過訂單撬動供應鏈的這樣的一個整體的解決方案和思路，受到了資本的高度認可，高瓴創投，萬物資本爭相入局，就在今年7月份，知衣科技順利完成了2億元的B輪融資。

“這部分資金主要三個方面，第一個方面是持續的研發投入，包括已經開頭的行業數據化趨勢，也包括設計軟件的投入，甚至到後面打板供應鏈整個技術軟件的投入。第二個方面會在供應鏈的解決方案上面，包括一些供應鏈的資源的儲備以及團隊建設。第三個就是在市場營銷方面的費用會去做更多的佈局。”鄭澤宇説道。

成立三年的知衣科技已經完成了從1.0時尚趨勢產品，到2.0管理工具，再到3.0供應鏈平台的更新迭代。

找準方向，全力投入。

**一、**定義「柔性供應鏈」

“快”“反”——這是做服裝行業，尤其是女裝，最經常提到的兩個字。與之對應的就是柔性供應鏈。

傳統服裝行業供應鏈線條冗餘，決策效率低下，在各個環節都有很大的資源浪費，而柔性供應鏈的出現讓這些問題都得到了很大的緩解。

在鄭澤宇的理解裏，決策柔性、生產柔性以及工廠柔性則是影響供應鏈柔性的三要素。

“如果純粹從整個的環境上面來講，企業的快速決策很重要，是第一個環節。比如説我供應鏈可以三天交貨，但是你企業決策要一週，三天交貨的意義就沒有多大了，但如果你企業決策很迅速，一天之內就能完成決策，我就能知道要下多少訂單，所以第一個環節其實是企業決策的柔性。”鄭澤宇説。

知衣科技解決的一個問題就在這裏，通過知衣系統軟件，可以讓商家更快的瞭解整個市場環境，幫助商家快速選款，從而能夠更快的去做這樣一個決策。而通過知衣一站式的服務方式，化繁為簡，讓商傢俱備快的可能性，這就是服裝供應鏈裏的第一個柔性。

決策敲定，生產就是選款的下一步。

作為柔性供應鏈第二個環節，生產柔性有兩部分組成，一部分是面輔料的現貨的到位度，另一部分就是掌握面料的流行趨勢。

“如果你沒有面輔料，你就談不上柔性，現在絕大部分的柔性快反都是以現貨面料作為其支撐，有了面料，才能夠去做柔性快板。但未來當我們有掌握面輔料流行趨勢或者説我們有引導趨勢的這麼一個能力的時候，我們可以提前去對面輔料，那面輔料可以解決柔性供應鏈的一個障礙，讓柔性不會因為面輔料而受限制。”鄭澤宇説。

對於柔性供應鏈的第三個環節柔性工廠，鄭澤宇給我們舉了西印的例子。

“像西印，他是每天下單，今天你能夠做100件，我就分100件的任務給你，明天你能夠做另外100件，我再把明天另外100件任務給你，那他就是每天交貨，這個柔性就已經到極致了這麼一個狀態。”鄭澤宇對產業家説。

柔性到極致，不是取決於供應鏈能不能夠做出來，而是取決於為什麼要來做這個事情，這個就是訂單來驅動的一個狀態。

知衣構建的是一個完整閉環。即通過設計獲取大量的訂單，當訂單量達到一定程度的時候，則進一步的提升快反的能力。

**二、**做“夥伴”和攻關克難

“其實我們希望到最後我們能夠成為品牌的最佳合作伙伴。我們在剛剛創立的時候，我們希望我們成為品牌的最佳數據合作伙伴，後面變成最佳技術合作夥伴。到現在我們把數據也好，技術也好，全部都去掉，變成品牌的最佳合作伙伴。”鄭澤宇説。

知衣希望的是從設計，系統、技術、數據、設計、供應鏈幫品牌進行全方位的賦能，讓品牌能夠專注於它的品牌定位、調性，流量的把握和消費者的洞察這些核心東西。

“我們幫他去解決掉後端的設計，供應鏈管理，甚至包括系統的問題，讓他能夠更加專注在前端流量的獲取，包括品牌的形象打造上，這樣子的話就是社會化的分工越來越明細的時候，就能夠成為品牌的最佳合作伙伴，這相當於也是我們最後的一個願景。”

正是知衣科技的行業賦能，讓服裝品牌也發生了一些改變。

以太平洋為例，比如説太平鳥要做羽絨服，要做幾件這件事，第一要參考行業，第二要參考競品。

“原來他們設計師在做這件事情的時候，設計師們會憑藉自己的主觀判斷來預測市場規模，最後的結果就是大家意見不一致，你也沒有辦法説服我，也沒有辦法説服你。”鄭澤宇告訴我們。

知衣讓如此尷尬的場景不復存在。

“使用我們產品之後就變成選擇對標的品牌或博主，分析他們的數據與我們的進行對比，再或者討論對標的品牌，不對標你就去掉，對標你就加進來，把一個純粹的這個感性的東西變成了一個感性和理性相結合的一個事情。”鄭澤宇説。

這個時候討論就有的放矢，而不是一個純粹的爭論過程。其實很重要就是，知衣改變的是他們決策的基礎，雖然看上去是一個很簡單的事情，但這個對品牌的改變是巨大的。

同樣的變化在網紅品牌如涵上也有體現。

如涵原來開款的時候，原本設計師不瞭解去年什麼東西賣的好，競爭對手去年什麼東西賣的好，但知衣科技解決了這些問題。

從分析自身的爆款到分析競爭對手的爆款，再到分析自身的優劣勢從而揚長避短，知衣科技為品牌做的還不止於此。

無論是從豐富度上還是吸引度上網紅如涵都達到了一個非常不錯的狀態，她最開始從只關注十幾個品牌，到現在關注幾千個，都是通過知衣科技去完成的。

賦能品牌的背後，是知衣科技一路的披荊斬棘。

在此之中，技術方面和產品方面的困難就是知衣進階道路上的兩座大山。

“技術方面的困難就是最開始的時候我們每天收集的圖片量太大了，至少要收集1萬個款式，你不可能把這1萬個款式全部都給設計師去看，這個時候你就只能是選取其中的一部分，你要做圖片的結構化的這樣一個處理。”

“再比如説我收集100個博主，100個博主跟時尚相關的圖片其實非常稀疏的，100萬個博主那就更加不一樣，大部分都是跟服裝無關的，但這個其實就是要通過圖像技術去過濾掉很多與時尚無關的東西，然後同時我們要去做圖像識別以及圖像分類。”鄭澤宇説。

值得一提的是，目前知衣科技的圖像識別的準確度已經從最開始的百分之七八十到現在百分之九十五以上，比專業設計師的分類能力可能要更強。

圖像技術難題之外，擺在知衣面前的另外一個技術問題，就是標籤體系的定義。

“就比如説服裝行業的通勤風，至今沒有一個完備的定義。我們與行業內的公司加上高校一起來合作，去定義這個標籤體系，我們現在是要去引領這樣的一個時尚標誌，但這個其實也花了我們很長的一個時間，所以我覺得也是技術方面的一些難點。”鄭澤宇又説道。

技術的挑戰遠比我們看到的多，3D、4D的一些技術，以及一些智能版型生成的技術，甚至到未來的數據化趨勢和智能化的服裝生成，其實都是一系列的技術挑戰。

除了技術方面的挑戰之外，還有產品方面的挑戰。

“最開始是我的產品功能不足夠強大，服務不了客户，後面是產品功能太強大了，他找不到方向了，所以説其實都會有各種各樣的問題，產品的用户交互方面的一些調整，包括對信息需求的理解。”

“最開始還是那個問題，就是你不理解設計師，不知道他想要什麼，無法解決他們的痛點，後面我們的產品經理有這樣的能力能夠跟設計師打交道之後，他才可以把設計師的語言轉化為產品的語言，然後再去做產品的設計，所以我覺得説其實困難和挑戰還是蠻多的。”鄭澤宇對產業家説。

在解決了許多挑戰之後，知衣也斬獲了不錯的成績。

數據顯示，目前知衣憑藉在數據的準確度以及算法能力上的積累，市場佔有率超過95%。

**三、**服裝SaaS的「見證者」

作為服裝SaaS行業的早期玩家，知衣科技見證了服裝SaaS行業的變遷過程。

“目前整體上來講的話服裝SaaS行業還是比較早期的階段，第一批基本上都沒有受到資本的關注，很多都是在做定製化的項目，我們應該算是真正意義上第一批做服裝SaaS的企業。”鄭澤宇説。

在傳統行業裏面，從業的技術人員是比較少的，但現在情況發生了改變，無論是從ERP還是CRM還是從設計的軟件出發，湧出了一批帶有科技基因的企業，對於整個行業來講是一件好事。

“大家分分合合，可以競爭協同，一起能夠把整個服裝行業的效率提升上去，因為服裝行業每個環節浪費都極高，如果説我們能夠合力通過技術把這個行業上各個環節的效率進行提升，把各個環節的數據打通，最後形成一個整體的數據閉環，我覺得這個對於行業整體來講是一件非常了不起的一件事情。”鄭澤宇對產業家説到。

在服裝SaaS行業的先發優勢已經讓知衣科技建立起來了一定的競爭壁壘，對行業的理解就是其中的關鍵。

服裝行業的高門檻，行業經驗的獲取難度就是與其他行業最大的區別。與金融、醫療、教育、能源等行業不同，外界至少能夠非常明確知道這些行業在幹什麼，入行的門檻相對沒有那麼高。

“技術到底怎麼樣去賦能服裝設計？”這是早期鄭澤宇被問到的最多的問題，為什麼會被問到這個問題，服裝行業的早期情況給了我們答案。

“之前在14、15年的時候，我給服裝行業提供數據接口API，能夠提供服裝識別的能力，但服裝行業説，不好意思我沒有IP，我不知道什麼叫做API，這就造成了一定的障礙。”鄭澤宇説。

從技術的角度來講，知衣的競品在技術能力上面跟知衣還是有可比性的，但在對行業的理解上面來講，知衣有足夠的優勢，從而達到知衣目前的狀態。

對行業的理解僅僅只是知衣早期的競爭壁壘，產品的壁壘、數據的壁壘，算法的壁壘，客户的壁壘等都是知衣新利器。

鄭澤宇還拿今日頭條舉例子，“我是今日頭條比較深度的使用者，他給我推薦的東西就很精準，但我要換一個手機，在不登錄的情況下我根本沒法看，我都不知道他在給我推薦什麼，我可能看兩眼我就不再看了。”

知衣科技想要做的恰是服裝SaaS行業的今日頭條，對行業的理解以及對用户的洞悉就是他最本質最核心的競爭壁壘。

根據數據測算，現在平均一個設計師每天在知衣軟件上大概要花將近40分鐘的時間，而且這個時長每年基本上都在提升。

雖然知衣目前已經有95%以上的市場佔有率，但在大而分散的服裝行業，沒有競爭是絕不可能的事，無論是在產業互聯網還是在消費互聯網，都不會出現贏家通吃的狀態。

“但其實我覺得嚴格意義上來講，跟我們做完全一樣事情的企業是沒有的，如果你問客户誰是知衣的競爭對手，他們基本上想不太出來。”

“因為我們最終是希望通過訂單整合改造供應鏈的，有一部分甚至包括像犀牛，他們也希望去做智能化製造去整合供應鏈，從資本層面上，我們確實有幾家所謂的競爭對手。”鄭澤宇説。

但鄭澤宇更多的是將他們定義為知衣的上下游合作伙伴，而不是嚴格意義上的競爭對手。

“從產業的角度上來講，大家都是在為產業互聯網這一件事情而共同努力。”