SHEIN希音 - C2M的尽头是D2M

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作者:严诚 珠海天威企业管理CIO

2022-02-11 18:04:20

来源:企业网D1Net

原创

SHEIN极有可能在未来1-2年超越ZARA和H&M的营收。笔者认为SHEIN也已经超出了C2M本身的定义,同样用另一个新词来形容:D2M,Data to Manufacture从数据到制造,或者数据驱动制造。

陆奇说过一句话:任何一个行业都值得用数字化的方式重做一次。

SheIn的成功印证了这句话。

SheIn是谁?

SheIn是一家成立与2008年的跨境电商公司,于2014年创立自主品牌SHEIN(中文名希音)。其APP在各大应用商店的购物类APP中,下载量在56个国家居于榜首,在北美仅次于亚马逊。与字节跳动,SpaceX等同在一份“全球最具价值创业公司”名单中。

从2014年开始,连续8年YOY营收增速超过100%,2021年预计全年营收超过1000亿人民币。作为对比,同期快时尚领域的龙头ZARA和H&M的营收分别为316亿和202亿美元。按照增长趋势,SHEIN极有可能在未来1-2年超越ZARA和H&M的营收。除了营收之外,SHEIN的其他运营指标更是吊打其他竞争对手。这些就是SHEIN故事的极简版本。

SHEIN的竞争力是什么?

除开产品本身的特点,价格低,质量好,款式多之外。

其竞争力用一个词概括就是:

究竟有多快?看看这几组数字。

  • 上新快:平均每日上新7000件,注意单位是日。而之前的天花板是ZARA,平均日上新约68件。SHEIN将这个天花板提升了两个数量级。
  • 库存周转快:年库存周转次数SHEIN是4.6次,ZARA是4.2次,而传统服装企业是1.8次。
  • 从设计到上架快:SHEIN从产品设计到打板上架需要14天,ZARA需要21天,传统服装企业需要6-9个月。

如下这幅图更能说明SHEIN的快,其快到甚至已经超出了“快时尚”原本的定义,于是有了一个专门的新品类来描述SHEIN:实时时尚。目前该品类仅此一家。

SHEIN是如何做到的?

简单一句话总结:极致的C2M模式(客户到制造或订制到制造)。笔者认为SHEIN也已经超出了C2M本身的定义,同样用另一个新词来形容:D2M,Data to Manufacture从数据到制造,或者数据驱动制造。

众所周知,产品制造从供应链模式来划分一般有两种:

  • 一种是MP标品生产模式:其代表是苹果公司,其特点是大规模生产同一产品型号,尽可能的标准化,将SKU数量最小化,将生产规模最大化,通过严格执行SOP和WI,高度自动化,JIT,均衡的生产节拍等方式来最小化产品生产成本。
  • 另一种被称之为柔性制造,或者叫做C2M(从客户到制造)。其特点是产品定制化,非标,High Mixed Low Volume, 即小批量,多品种。该模式不追求产品的批量性,而是最大程度的提供个性的产品,订制化的产品。ZARA和是这种模式,DELL的按配置生产也是这种模式。

标品生产模式靠的是严格的管理,严苛的标准,生产节拍的均衡,通常通过一整套的精益管理理论配合相应的的MES和ERP系统来实现。

而C2M柔性制造,意味着更多变化。经典的规模生产的管理方式很排斥柔性,因为柔性很难标准化,一个产品只生产100件,可能生产一次也就终止了,你会为这100件商品用秒表去掐算他的节拍时间么?当然不会。太小的批量也会对生产排程带来极大的挑战,每天生产一款产品和每天生产100款产品的排产方式和难度是完全不一样的。传统的信息系统天生排斥柔性,所有的MIS系统几乎都是基于规模经济开发的,他希望你的模式不要变,因为柔性的系统意味着更大的成本。

通常C2M模式制造的产品会有更高的价格,更长的交期,甚至更高的库存。“性价比”,“交付周期”,“库存周转”这三者称之为制造业的“不可能三角”。意思是这三者不可能都做到,必须得有所取舍,例如某个产品性价比高,那么则无法快速交付。

然而,SHEIN的出现却将“不可能三角”变成了“可能三角”。同时兼具高性价比,快速交付,高库存周转三个特点。

具体怎么做?

简单一句话总结:SHEIN打造了一套独特的数字驱动制造的运营体系

我们不妨从SHEIN公开的组织架构图中找找答案,如下图是SHEIN的供应链运营组织架构图,其由三块组成,IT研发中心负责系统实现,供应链中心负责供应链执行,以及数字智能中心。

其核心驱动部门是数字智能中心,该部门是整个供应链的火车头,其职能非常简单:通过分析内外部数据,利用算法捕捉时尚趋势,用户行为和趋势,通过数据和算法驱动产品研发,以及订单下达,原材料采购以及产能分配。

这个系统,笔者称之为D2M飞轮,也叫数据驱动制造飞轮。

如下图所示,具体的运作流程是以下四步:

1. 数据智能中心通过抓取外部数据,以及内部用户行为数据,获得流行趋势和用户偏好;

2. 通过数据智能中心的指令,研发中心开始打板设计;

3. 打板设计好通过数据智能中心自动派单给4000家工厂,工厂开始加工;

4. 工厂加工好的新产品通过APP销售(实质是新品测试),同时数据智能中心分析用户行为,对于上架的新品根据用户行为数据自动向供应链下达加单指令或者下架指令;

通过这个数据驱动制造飞轮,SHEIN能通过小单快反的方式准确捕捉爆品,同时淘汰滞销品。据公开资料,SHEIN的所有单品的爆品率为50%,可见该系统的强大。

总结:

SheIn的创始人是做SEO起家的,也就是帮企业通过优化代码来优化搜索引擎排名。可以认为是程序员出身。SheIn并没有一家服装工厂,靠的是珠三角的上千家中小服装代工厂,简单点说服装小作坊。想想看,这种每次100件的订单,服装大厂也不接啊。

SheIn构建了一个包含300多个信息系统在内的数字生态系统,笔者称之为D2M数据驱动飞轮。在这个系统里面,SheIn不单是共享自己的数据,而是输出了自己的系统,从需求预测,产品开发,下单,派单到生产过程的管理实现了在系统自动闭环。从供应商引入,接单,评估,淘汰整个生命周期的自动管理,都靠这个数字运营系统来解决。这就是SheIn能做到行业天花板的原因,同时这些数字系统也是他的护城河。

写在篇后:阻碍我们的最大障碍是思维定式。

笔者第一次开电动车,下车之后左看右看,没找到地方来把车熄火,急忙打电话给客服,言语之间满是焦急:小姐姐,这车怎么熄火呢?小姐姐不慌不忙的回答:亲,电动车不需要熄火,关门离开就好。笔者恍然大悟,对啊,关门离开就是熄火,为啥非得要多此一举按个按钮?但是我们却早已习惯了点火熄火这样的操作。

这就是思维定式的悲哀,我们今天在谈数字化,谈转型,也在做转型,但常常是陷入这种定式而不自知。可以叫做:身体(表面)转了,思想却还是那个思想。

  • 多少企业上了OA或者BPM,但只是把纸张放到了系统里面,原本该审批的节点一个都没少,说好的让规则来决策呢?每个业务节点人去审批究竟审的是啥?
  • 多少企业上了一堆系统,最后连对账都还是得靠人?究竟对的是啥呢?把A系统的数据和B系统对?把系统数据和手工对?你见过淘宝给谁家店铺卖家对过账么?

回到篇头的那句话,每个行业都值得用数字化的方式重做一次。同时每个行业也必然会有人用数字化的方式重做一次。SHEIN的案例值得所有企业学习。

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