有价值的BP下集

2018-01-10

    

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    解决方案

    根据服装行业现状,部分行业龙头企业,已经开启了定制工业化之路。

    传统服装行业产业链的痛点多,而大数据算法和智能制造技术的成熟使得部分企业解决了量体、制版、生产、渠道等环节的短板,打造出符合定制要求的柔性供应链,基本实现了定制服装的低成本、快速地规模化生产。例如男装企业报喜鸟、出口型企业青岛红领、“互联网+”创新企业埃沃等各自摸索形成了自身的先发技术优势,可以缩短生产周期,提供高性价比定制产品。


    由于当前消费者特体增加以及个性化需求,因此突破量体是实现私人服装定制的关键环节,而定制服装与成衣的关键区别在于手工量体。传统私人服装定制的量体基本由人工完成,且依赖于量体师的经验;我们知道优秀的量体师非常有限,而且人工成本高,新型定制服装企业利用技术手段获取量体数据还不精准。目前的大数据智能制造,本质还是标准套码,只是提供海量数据,在量体环节,技术型为主导的大公司除外,初创型公司需在运营模式进行创新。


    我们先分析一下传统量体是什么样的方式:经过调研,传统私人服装定制店,量体方式主要是:顾客到店量体,顾客到店之后,量体师先招待喝茶,在这过程中获取顾客的消费场景,同时在量体过程中,进一步的挖掘顾客的需求,以提高顾客服装定制的满意度与销售量。也就是说传统私人服装定制是非常专业的,他们需要懂款式、面料、工艺等各个环节;服装定制是非标准化、专业化等特点,要想实现大规模定制,解决方案是首先是服装品类做减法,减少对量体环节的强依赖关系。例如:衬衫、休闲裤等尖刀类目进行切入,实现简易定制,以达到大众化、规模化的定制商业目标。


    根据场景用户痛点,输出解决方案;使用图片+文字,并表达解决方案的思路或流程,创造价值就突显出来。


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    市场规模

    论证整体的市场规模有多大,你是如何推算出的,这个市场未来将如何发展?论证的过程中最忌讳的就是长篇累犊,简洁地说明你推算的依据和基础数据来源即可。如果是对口的投资人,相比创业者他们对市场的情况了解更多,因此不需要过多的阐述。在这里我只是简单的根据第三方数据,说明市场规模,只突出数据。但在实际沟通中,可以引用其它自己独特的见解最好。


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    竞品分析

    通过竞品分析,了解并熟悉各竞争对手的优劣,有利于优化自己的商业思路,并证明有可能成为当前现象级产品。首先,我们调研并筛选服装定制行业有代表性成功企业,核心在于分析各自企业切入服装定制的优势。我这里概况性从定位、商业模式、核心产品、销售渠道、核心优势、融资等进行分析。


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    通过以上竞品分析可知,当前服装定制比较成功企业的都是服装品牌(C2B2M)或供应链(B2B)模式进行切入,后续再构建完整的服装生态圈。其中服装品牌的运营策略都是以男装品类切入,因为此品类可标准化,易操作,可放量复制,在自行造血的基础上,再扩展服装品类。而典型的辛巴达是连接商户和工厂的服务型B2B企业,柔性供应链模式实现小批量、多批次生产,解决中小商户最痛的点,先为细分群体创造价值,以最快速的方式获取海量的商户,并提升平台品牌价值,扩大在服装行业的影响力,后续再构建完整的服装生态体系。总之。不管什么样的模式(C2B2M、B2B、C2M等),都是根据自身的优势,并结合自己定位的客户群体,寻找其最痛的点,发现其需求当前市场未满足的产品或服务,做为初创企业最佳的市场机会,然后聚焦人才、资源等各个方面进行单击突破。


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    商业模式

    商业模式为企业与企业之间、企业的部门之间、乃至与顾客之间、与渠道之间都存在各种各样的交易关系和连结方式。其主要关注企业在市场中与用户、供应商、其他合作伙伴的关系,尤其是彼此间的物流、信息流和资金流。商业模式首先要选准行业和商机,选择创业项目要选择好细分行业,并准确把握行业生命周期发展阶段的痛点。在竞品分析中的服装品牌,都是以男装切入,并且都是衬衫、休闲裤等标准化的产品和服务。

    其次,商业模式要实现价值创造,只要满足当前市场不足成果,才能真正创造客户价值。目前大众服装定制,最重要的痛点是合身。

    再次,不同的商业模式对于资源投入的要求是不同的,实现的路径也不同。因此,不要形而上学商业模式复杂化,最后你会发现每个商业模式都很好,每个都有价值,但每个路径都走不通,最后就形成不了核心竞争力,以失败为告终。


    因此个人认为:在当前大众服装定制市场未成熟之前,首先是自营服装品牌,寻找细分领域,例如男装的衬衫、休闲裤等品类;前期主要靠销售,在验证可行性的情况下,再进行渠道运营(城市合伙人)进行放量复制,为了更好地满足不同阶段的资源匹配度,扩展平台品牌的知名度,并运作商学院(根据实际情况,也可以众包合作),前期以简单的方式,输出量体培训,扩展团队与众包团队的服务能力,提升服装品牌的销售水平。


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