全球经济下行,多国通货膨胀率居高不下。加上产品成本上涨,消费者行为已经开始变化。相关专家预测,大多数消费者在 2023 年将格外谨慎地对待消费,并倾向于选择更便宜和更耐用的产品。
对时尚零售业来说,应确保自身能够整合企业综合规划战略和产品生命周期管理(PLM)解决方案,以生产出实用性更高、更耐用的产品。经过长期的行业洞察,Infor 预测时尚零售企业将在 2023 年迎来如下发展趋势:
更关注设计符合可持续发展要求的产品
在麦肯锡最近的一项调查中,67% 的受访消费者认为“产品是否使用可持续材料”是影响其购买行为的一个重要因素。Infor 预测,时尚零售品牌将在 2023 年更多地采购并使用可持续材料,并在其现有基础上,进一步提升供应链延伸部分的透明度。此外,企业将对 2023 年推出的新系列材料、工艺和生产技术进行更好的评估和设计,以降低对环境可持续的影响。
随着全球供应链的持续中断,许多时尚零售品牌正在重新思考供应链的构建。许多企业正在平衡全球和本地市场的供应,以降低供应链中断的影响。这一举措也可以减少环境、社会和治理风险(ESG)。
时尚品牌将考虑提供多种售后服务以延长产品生命周期
遗憾的是,很多时尚零售产品仅仅因为有污渍或破损就会被丢弃。因此,时尚品牌将在 2023 年开始考虑延长产品生命周期的销售方法,并围绕现有产品提供售后服务,如修补、租赁、转售和回收旧衣等服务。这样一来,通过与租赁、转售等平台的合作,不仅有助于出售时尚品牌的剩余库存,也有助于延长产品的使用寿命,而不是生产更多的产品并将他们推向市场。
提供与时俱进的实用设计方案
疫情极大地改变了人们的穿着习惯,如由线下转为远程线上办公的白领和社区、医务工作者,他们都改变了原有的着装习惯。居家办公的员工会选择更随意、更舒适的着装,还有一些员工为了避免将外部细菌带至家中选择了更容易清洗和消毒的鞋子。时尚品牌可以在 2023 年通过生产更适应环境并且易于维护的产品来解决这些现实的问题,促进可持续性发展。
关注元宇宙的时尚理念
疫情的发展态势已经改变了人们的着装习惯。长时间居家办公的人们衣柜里的休闲服装多于正装,甚至有人认为正装有朝一日只会存在于元宇宙中。从早期为游戏设计皮肤到近几年的虚拟时装秀,耐克(Nike)、巴黎世家(Balenciaga)、古奇(Gucci)和拉尔夫 劳伦(Ralph Lauren)等时尚品牌早已进驻元宇宙空间。
几十年来,人们一直试图用时尚产品来装扮自己的数字形象,数字和社交渠道的更迭也推动了过去二十年全球时尚领域的发展。在一个虚拟的数字世界(又称元宇宙)中,时尚概念可以是完全一样的,即“这就是我,我的生活方式与这些品牌和它们的价值观相一致”。这一观念带来的优势在于,人们可以在展示个性、标签的同时,减少对实物商品的依赖。
用科技、自动化赋能小型时尚品牌
时尚品牌的价值通常不会仅仅依赖于产品本身。近年来,时尚品牌将更多的注意力转移到丰富的品牌体验上,让顾客享受品牌服务的同时,也可以在社交媒体上进行分享,以带动更多的消费者与品牌进行互动。然而并不是所有的时尚品牌都有足够的能力来探索这些创意方案。
小规模的时尚品牌可能并不具备专业团队或资深专家进行整体把控。通常情况下,每个员工都可能身兼多职,因此对他们来说,创造出“突破陈规”的客户体验可能超越了他们的能力范围。未来几年,小型时尚品牌可能倾向于采用更多技术将一些流程自动化,并招募人才来创造卓越的客户体验。这样一来,品牌将能够更加专注于提供更优质的客户体验,提高在社交平台上的关注度,并在竞争中脱颖而出。

( 作者: Infor大中国区及韩国商业咨询高级总监鹿崇 )
关于作者
鹿崇先生现任Infor大中国区及韩国商业咨询高级总监。他在企业应用软件领域有超过15年的实战经验。鹿崇先生自2003年1月加入Infor至今。加入Infor之前,他曾在KPWOOD公司任系统工程师、SSA上海公司任职商业顾问,还曾在迅达电梯担任过项目负责人。鹿崇先生毕业于清华大学管理信息系统专业。
好文章,需要你的鼓励
美国连锁超市巨头Albertsons正在基于Databricks构建商品智能平台,整合产品、定价、促销与陈列等决策功能,目标是在2026年底前全面向门店运营商落地。该平台以Databricks Lakehouse存储零售数据,通过Unity Catalog与AI Gateway实现数据治理,并借助AI智能体Genie支持自然语言查询,帮助商家洞察销售趋势,提升决策效率。此举是Albertsons今年四项AI核心战略投资之一。
阿里Qwen团队通过引入强化学习和在线策略蒸馏,将Qwen-Image-2.0升级为Qwen-Image-2.0-RL,让图像生成模型真正学会人类审美,文生图Elo评分提升78分,图像编辑提升93分。
微软正将Windows 11打造成真正的AI操作系统。在Build大会上,微软展示了AI模型与智能代理如何深度融合进Windows 11,让用户通过自然语言完成系统操作。借助Windows ML框架,超过5亿台PC已可在本地离线运行AI任务,无需联网、无token费用、数据不离设备。Office、Photos、Teams等应用已支持本地AI能力,Adobe、WhatsApp、Canva等第三方也在积极跟进,企业级AI PC采购需求有望加速。
港科大与快手联合提出NormGuard,针对流匹配模型强化学习训练中速度范数膨胀问题,通过训练时单向惩罚约束,在保留奖励的同时改善图像真实感。