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专栏丨追求可持续性的初创企业需要把握的三个重要环节

K. Zimmermann WWD 国际时尚特讯 2022-04-24


时尚行业作为全球污染最严重的产业之一,约占全球碳排放量的 10%,工业污水排放占全球的 20%,因此时尚行业也因其环境实践(的缺乏)而受到越来越多的审查。因此,可持续发展成为去年时尚界最热门的概念也就不足为奇。仅 Instagram 上 500 万个带有可持续性(Sustainability)标签的帖子就证明了这一点,而在 Google 上,可持续时尚的搜索量也在过去四年内增长了 61%。


如今,专注于可持续性时尚的 DTC 品牌已经从此获利,从 2016 年至 2018 年,这些品牌的总销售量已大涨 450 个百分点。


Google Trends 显示,关于”可持续性“的搜索热度在这三年间不断上涨

图片来源:Google Trends


但是,这些发展并没有太过引人注意。直到去年,类似 Inditex 和 Nike 这样的行业巨头发布了他们可持续发展的议程后,可持续性或许才终于进入了主流时尚圈。


让我们忽视那些头条新闻,各品牌过于繁杂的宣传似乎并没有为真实世界带来什么影响。自从 Nike 被发现其 90% 的碳足迹并不来源于旗下或是自运营的企业后,Nike 大张旗鼓承诺在其生产线使用 100% 绿色能源的号召也便显得不那么有力了。


时尚供应链从其种植棉花使用的土壤到最后一公里交付时使用的包装构建起的复杂性引出了一个残酷的现实:可持续性不能只是一时兴起。



换言之,可持续性必须成为公司业务的核心。这也是很多时尚初创企业表现出色的地方,他们战略性地从消费者角度思考。从头建立可持续性的结构远比重新颠覆现有的系统更容易。同时,这些初创企业所掌握的个性化、预测和生产技术不仅有可能在未来影响整个时尚业——更有可能同时创造出一个更为可持续的未来。



线上购物在过去几年为时尚企业提供了大量消费者的信息。这也为他们改变产品设计和优化发展周期提供了很多机会,让企业更注重个性化。


线上个人造型初创企业 Stitch Fix 已经采用了一种能够通过了解消费者最喜欢的颜色、图案和布料来设计服装的 AI 算法。这些 AI 设计师在未来能够更为细致。该公司于 3 月 9 日发布的 2020 财年第二季度财报显示:本季度净公司收入 4.518 亿美元,比上年同期的 3.703 亿美元增长 22%;活跃用户数量同比增长 17%,达到 350 万;每个活跃用户净收入同比增长 8.3%,达到 501 美元。另一个案例是初创企业 True Fit,该公司如今已募集了 1.02 亿美元的风险投资,并使用 AI 为鞋子和衣服的尺码提供个人的精准推荐。


True Fit 通过 AI 提供的尺码推荐可以降低用户的网购的退换货率

图片来源:网络


目前,线上订单的退货率已达到 40%,对环境带来极大的危害。如果时尚企业能够让其产品真正符合消费者的口味、偏好和尺码,便能够大幅降低退货率。



另一个关键的层面是,许多初创品牌与传统时尚品牌不同,他们能够智能预测客户需求。很多诸如 Everlane 这样的 DTC 品牌可以适当减少商品产量,因其能够及时获得客户反馈并准确预测需求。高级男装品牌 Gustin 做得更进一步,他们只有在探测到大量的用户需求时才开始进行最后一步的生产。


Everlane 等 DTC 品牌通过预测和消费者数据支持可以灵活的调整产量,避免库存堆积

图片来源:网络


目前,大多数品牌为了防止过度生产仅在最初生产计划产量的 40%,主要是为了避免供应短缺而引起客户的沮丧。去年,有新闻报道称 Burberry 烧掉了价值 3800 万美元的死库存,H&M 也积压了价值 43 亿美元的未售出库存。需求预测有助于避免死库存的出现,并建立一个更为可持续的时尚产业循环。



个性化和需求预测的发展反之会对生产产生巨大影响。正如咨询公司麦肯锡在最新发布的报告中指出,如今,产品已经逐渐从公司“推向”市场转变为消费者将其“拉入”市场。


因此,敏捷、快速的生产对于企业应对这一转变至关重要。例如柏林的时尚初创企业 Lesala 自主生产其 90% 的服装,周转周期仅为 10 天。拥有数码喷印和 3-D 纺织等新兴科技和自动化生产线的初创企业能够有效率地做到这一点。


这种所谓的“肥水不留外人田”的生产模式也能够改变如今的物流行业,极大的减少运输距离,继而减少了整个时尚产业的碳足迹。根据近日的一项研究表示,这一趋势能够减少 47% 的碳排放。



或许这些改变对于当下的企业很痛苦,但同时也为他们在这一瞬息万变的产业中立足提供了契机。因此,这些初创公司需要证明一点,可持续性不仅是做慈善,同时它还是一门好生意。WWD



撰文 Katrin Zimmermann

编译 Alex Wei



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