AI化的C2M服装定制模式,如何实现商业闭环?

AI量体裁衣,关键在于流量管理。

图片来源@视觉中国

图片来源@视觉中国

文|巴耳渣渣(ID:baerzhazha),作者|巴耳查

很多C2M服装定制公司,都没有所谓的量体师、着装顾问等上门服务的销售人员。他们更多是通过人工智能AI技术,在线获取用户的身体数据,然后直接进行定制。

那么,这类公司的商业模式到底是怎样的呢?

确实,很多C2M服装定制公司,其实都是借助AI量体,采取电商直销的模式。以MatchU码尚为例,这家公司介绍,其自主研发Vega system—基于亚欧美4000万人体净尺寸的大数据,AI持续学习人体特征与尺码间的计算方法,实现了3分钟非接触式远程在线量体:用户在手机端输入身高、体重,并勾选4项身体特征,Vega即可计算出人体净尺寸。

码尚方面提供的数据是,这种测量方式准确度已达到98%。当然,数据是否可信,不是我们今天讨论的问题。今天的议题是:AI化的C2M服装定制模式,如何实现商业闭环?

随着5G、AR、AI等技术的发展,“无人化”已经成为企业节约成本和标准化生产的主流选择。C2M服装定制也一样,在众多企业为下游渠道繁重的销售提成和飞单苦恼时,已经有企业选择用AI完成量身定制。

对于此,行业就形成了两大阵营。赞成量体师上门服务的一派认为:未来,人才是商业的入口。

据猎云网报道称:

量体师就是用户的衣着顾问,他们之间的关系并不简单的是客户关系而是那种“我有需求,刚好你很专业”的平等的朋友或者顾问关系,而这种关系的建立带来品牌对用户强大的黏性。

上门量体后,用户与量体师建立了一对一的联系,所有的下单、跟单、退换、复购都由量体师与用户建立的信任而完成。在这个人人都是线上“熟人”的时代,见面服务产生的价值也是线上无可比拟的。

但不可否认的是,这样一来,企业的成本确实很高。在我接触的一些C2M服装定制企业中,他们的获客渠道,一般都是公司的微信公众号、官网,以及其他形式的广告投放。

做一个场景模拟:比如,你在微信朋友圈看到一则广告,点击进去一般会遇到两种情况:

第一种,量体师上门服务。你需要事先输入需求、然后等所在城市的量体师主动联系你,两人约好一个时间后,她则带好装备上门为你量体。

第二种,AI量体。你只需要输入自己的基础数据,即可坐等衣服寄来。

先看看两种情况的用户意愿度:

第一种情况,其实考验的是时间和社交意愿。用户在购买你的定制服装时,是否愿意等待中间这一段与量体师Face to face 的时间。另外,用户是否愿意与一位陌生的量体师交流。已经有研究表明,越来越多的年轻人,不愿在线下与非兴趣圈的陌生人交流。

当然,在初期一段时间,上门服务也被有些企业叫做“美女经济”。他们主打的其实是美女上门服务,这对于很多男性来说,可能具有一定的好感度。

第二种情况,其实考验的是AI的精准度。目前市面上对AI量体数据精准度的说法不一,但大多都上了90%。只是作为一个新用户,他是否相信你这个数据?信任,是影响消费决策的关键因素。

此外还有专业的推荐。面临选择的时候,新用户大多是没有主见的。什么颜色好?什么款式好?怎样的领口更主流?这些是AI答不上来的,但量体师可以通过每个人的体型、工作和日常爱好,凭借自己的经验去提供合理的建议。

到底选哪种模式?具体看用户的微粒需求。

其次,我们看看企业成本:

很明显,量体师的成本会更高。企业在朋友圈打广告,他必定会有一笔广告费用给到微信社交广告的账户。其次,拥有量体师销售团队的公司,还要将一定比例的销售收入以提成的方式给到量体师。这笔钱,是长期持续的输出,并且直接跟收入挂钩。

AI类公司呢?他们有一项AI研发费用。这笔费用在最开始可能会高于量体师成本,但只要技术成熟,这笔钱会慢慢摊薄到后面的销售中,收入增长越快,成本稀释就越加迅速。

这样来看,AI化的C2M服装定制,应该毛利率更高。

那么两种模式的市场表现如何?我通过网络资料找了几家代表,虽然在时间和品类上都不具备对比性,但至少能给大家一个宏观印象:

2017年12月资料:量体师模式的量品:复购率达到50%~60%,月订单量在1500件左右,主打399元、499元衬衫销售。

2018年3月资料: 量体师模式的衣邦人:西服套装在2000-16000元不等,成交订单量均价在4500元左右,7天无理由退货退款,一年内保证后期服务,目前衣邦人退货退款率在1.5%左右。此外,2017年9月美通社报道,总复购率超过50%。

2018年9月资料:AI模式的MatchU码尚:每个月的订单量为9万+,客单价是200元+(客单价会根据季节而变化),复购率是30%,售后率不到3%,退款率不到1%。

从数据来看,AI化的C2M服装定制复购率其实较低。总结原因,也就是上述几点了,量体师可能在服务上更专业,从而导致定制的产品更受用户满意。

只是,在人口红利消逝的当下,复购率直接影响ARPU(每用户平均收入),AI化的C2M服装定制公司如何让才能够在当下的流量环境下实现更高效呢?这里的高效,可以粗略地理解为用更低的成本,获取更多的流量,且换取更大的ARPU。

商业闭环在哪里?

效率是商业的本质。只要一家公司实现高效的运转,就算是当期现金周转的高效,也能够实现持续增长。从这方面来说,我们可以认定他打造了一个完善的商业闭环。

从本质上来,AI化的C2M服装定制,和传统电商差不多:都是在线上获取流量,然后通过流量变现。“流量即渠道”的逻辑,一直说得通。

这就回到了传统电商的玩法,通过ROI(投资回报率)的思维逻辑,向互联网的托拉斯集团买流量。可惜的是,2014年之后,电商平台日流量超过2亿便再无真正的用户增长。其中,有心人总结,商家GMV达到1000万元时,向平台支付的流量费用不低于150万;而GMB突破1亿元后,流量费用可达4000万元。

传统电商的人口红利见顶了,尽管现在大谈下沉市场,但C2M服装定制在这块市场还没有坚实的用户基础。所以,这批企业在阿里系、京东系等地方,获取流量只会越来贵。

当然,也会有人谈到以微信为代表的去中心化渠道。根据数据分析公司Quest Mobile统计,目前中国11亿手机用户3成时间花在微信和QQ上,大约是在电商里所花时间的10倍。

所有人都往微信跑。一年时间里,京东在微信收获了大约1000亿元的市场;淘宝客收割了近4000亿元。在这个体系里,AI化的C2M服装定制公司该怎么玩呢?

微信朋友圈广告时最常见的。在这两年里,我们经常能够看到衣邦人、MatchU码尚的朋友圈广告。成为其用户之后,我还常接到一些公司客服的电话,大概就是又给我送来优惠券,提醒我在一段时间内使用。

当然,这种优惠券一般是满减,或者做一件衣服抵扣多少的形式,并非穷屌丝们所期望的免费送一件。瑞幸咖啡通过微信社交,玩转了分享一位新用户自己得一杯的免费活动,但服装定制玩了类似的套路,发现玩不转。

消费低频、价格较高,裂变做增长的策略往往行不通。

在去中心化的渠道里,这段时间常有人在谈私域流量,也就是两三年前我们聊过的顾客资产私有化。这其实是在转变传统ROI的思维,用LTV(客户终生价值)的思考方式去引流。

常见的套路就是,将自己的粉丝资产用群聊的形式圈拢在一起,将这些人的需求微粒化,尽量满足他们的需求,促使其实现复购。而一些会玩的品牌,甚至可以将其创始人IP化、品牌人格化,真的形成粉丝效应,向小米、三只松鼠、江小白等公司一样。

这几个品牌,不仅有粉丝,还能实现老粉丝带新粉丝,形成裂变。

显然,能玩出这样的公司,基本没有什么套路可以复制。服装定制领域,量品定制创始人虞黎达这两年在通过巡回演讲的形式,宣传自己的创业理念和量品产品,一定意义上算是IP化的一种玩法。只是,从现在的销售情况开看,我们还没有看到那种突然爆发的粉丝效应。

大多的LTV增值方式,就是见几个群聊,学国外那些增长黑客公司。美国有一个电商公司叫Karmaloop,其破产卖身后的新CMO用10个月将她重获新生,其中就有类似的方法。

最开始他转化低价值用户。当时他把多复购、消费高、少退货的用户视为高LTV层用户,购买一次、便宜、退货低的视为低LTV层用户。发现后者,30天之内不会产生复购。

于是他做了两个方案:在30天内,给用户推销原价高利润产品;在30天后,用大额优惠低利润产品刺激用户。假如30天后推送10%优惠券、45天后就推送20%优惠券,超过60天就推送30优惠券。如果这个用户还不复购,则不再触发后续优惠。

具体的方法,可以参考下图:

以前在美国,这种方式是通过E-mail营销。现在,将这个套路搬到微信体系里面来,估计参与度会高得多。

所以说,AI化的C2M服装定制公司,由于没有量体师作为触手与终端消费者沟通,那么通过流量管理唤醒高层次LTV用户,将成为商业闭环打造的一个主要动作。

目前这个行业里是否有类似的流量管理出现呢?不能否认没有,但整个行业都还是游走在S曲线的最初上扬阶段,用户基数其实并不高。很多新创公司分层下来,可能发现并没有多少流量。

更何况,这需要数据分析能力之外,也需要客服同步去影响。没有美女量体师的上门服务,远程客服妹妹甜美的声音同样少不了。

所有的生意,落到本质都还是需要人,尽管是主打AI的生意。

黄晓军Marvin

14篇资讯

粉丝

本文系作者 黄晓军Marvin 授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
本内容来源于钛媒体钛度号,文章内容仅供参考、交流、学习,不构成投资建议。
想和千万钛媒体用户分享你的新奇观点和发现,点击这里投稿 。创业或融资寻求报道,点击这里

敬原创,有钛度,得赞赏

赞赏支持
发表评论
0 / 300

根据《网络安全法》实名制要求,请绑定手机号后发表评论

登录后输入评论内容
144
127

扫描下载App