你怎么看“用数据驱动服装设计”？
相信很多人的第一反应是质疑：“服装设计是创意工作，审美是主观的，怎么能用数据来衡量？”也有担心：“数据指导出来的设计效果，是不是会让市面上的设计都看起来大同小异，导致服装同质化？”
这些顾虑并非毫无道理，很大程度上反映了人们对新事物的好奇与疑惑。
但在很多人看不见的地方，数据正在成为服装行业的刚需。看数据，自然也变成了服装设计师应该具备的基本技能之一。
而早在10年前，就有服装企业意识到数据的妙处，并因此抢先品尝到“数据驱动服装设计”的最丰厚红利，把多家门店开遍全球88国，一跃为世界级服装品牌代表。
它就是
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ZARA
说起ZARA，这个把创始人送上世界第二富豪宝座的快时尚品牌，最为人称道的就是最短3天、每周两次、每年1.2万款的上新速度，一度曾震惊整个服装行业，引得同行纷纷开始研究“奇迹模式”如何诞生。
查阅资料，发现年那时就有报道分析，ZARA非常注重收集消费者反馈，哪怕是“这个衣领图案很漂亮”、“我不喜欢口袋的拉链”等最细微不过的反馈，都会数字化上传给总部设计人员，再由总部作出决策后立刻传送到生产线，以此改变产品样式。
从一线门店到总部的设计、决策部门，这种自下而上的的信息传递，ZARA每天至少要做两次，甚至闭店之后还要将每天货品上下架情况、客人购买与退货率等做统计，再结合交易系统做出当日成交分析报告，分析当日产品热销排名，然后数据直达ZARA仓储系统。
当这些海量的消费者反馈以数字化的方式汇聚为一个资料库，我们可以说，专属于ZARA内部的用户洞察分析系统初具雏形。
此后的ZARA便能基于每一件成功销售的服装售价、部门、时段、客户等数据分析出消费者喜好，以此来指导新款的设计与决策，包括总结季节、区域、人群等流行趋势，消费者偏好的色彩、款式、面料等，帮助设计师优化出最符合消费需求的产品，降低了存货率的同时又能及时把握广大Z世代的消费变化。
近几年，同样用数据驱动设计而大获成功的服装品牌还有很多，比如Gymshark，一家估值14.5亿美元的英国运动品牌，其飞速增长的秘密就在于投入了大量精力和资源来跟踪消费者不断变化的品味。
他们会购买数据，将Ins浏览量和健身应用使用信息相结合分析后发现目标消费者喜欢黑色运动裤、带有品牌大logo的黑色背心，喜欢在周四和周五做硬拉，周一喜欢锻炼胸肌…基于此，GymShark便能通过数据来预测需求，可以在正确的时间向目标用户宣传硬拉配件，例如肩带和起重鞋，反过来又使其以更快的速度再投资生产。于是增长飞轮便飞快地转动起来了。
还有nikoand…，在年进入中国后，有30%的产品开发都在中国完成，主要是根据店内销售反馈和第三方数据平台来分析市场上消费者对各个风格、品类的价格接受度，以此明确最适合自己商品的定价区间，从而调整价格策略，及其背后的相关运营手段。
nikoand...相关负责人小泽隆行认为：“只有能够牢牢锁定消费者诉求，才能让‘nikoand…’时刻洞见消费潮流，把握消费脉搏，并且不停地更新消费者诉求，永远站在市场前沿。”
上述案例无不在说明，数据能更精确地洞察消费者需求，对服装品牌的数字化转型与商业成功至关重要。
时间进入年，由大数据与算法掀起的改革浪潮波及了各个产业链上下游，在服装行业则具体表现为品牌对消费者洞察与时尚趋势的研究达到了全新高度。
电商、私域、直播…购物方式的多元化，以及抖音、小红书等社交平台崛起后，去中心化的消费模式与流量，让愈来愈多的服装品牌迫切需要数据分析工具聚合线上购物数据、社交数据、搜索数据、趋势数据等来进行精确的需求洞察与挖掘。
毕竟当前形势下，就算是电商平台、品牌自研的数据分析系统，都受限于单一的销售数据来源，无法全面覆盖市场上淘系、抖音、得物、小红书与海外站点等各个渠道的销售情况，形成有效洞察。
而杂志、时尚类网站所盘点的趋势，很多又缺乏落地性，更多在于表现大牌设计的先锋性与创造性。曾有一名工作十多年的服装设计师向我们透露，他向上汇报新款设计时，老板最经常说的话都是“工艺太复杂了，我们不做”、“成本太高了，我们不做”、“成本超过50我们不做”…
这是服装设计师现在所面临的一个典型困境：太多的好设计固然有机会成为爆款，但若没有付出对应的工艺与成本，最终成品很难达到理想效果，而成本上涨带来的售价变化也不一定会被消费者所接受。
因此，对大量的服装设计师/品牌而言，他们真正需要的是艺术创新与商业落地之间的完美融合，是秀场趋势、市场销售、热点营销等多方面的综合性结论。
基于此，知衣科技近年来先后研发的知衣、知款、抖衣、海外探款、知小红等一系列服装行业数据智能SaaS产品，恰好能以“AI助力服装行业”的方式帮助服装设计师/品牌，用覆盖淘系、抖音、小红书、得物、海外站点等多平台的数据与秀场资讯不断平衡艺术与商业，调整出最符合品牌调性的设计与产品策略。
首先从看起。
在知衣科技目前已构建的业内规模最大的结构化服装数据库里，沉淀着大量的高质量服装数据资产，已积累服装图片素材超过10亿个，结构化设计元素达到千亿级。
所以服装设计师/品牌如果想了解整个市场宏观大盘里的品类、颜色、面料趋势，或是聚焦于竞店的某款热销、定价，甚至是上新周期，都可以通过知衣科技旗下的「知衣」、「抖衣」等产品中得到确定性的结论。
比如自去年大热的户外类目中，「知衣」显示近30天内中销量增幅最大的是防晒衣品类，其上新数量也同样超出其他品类，速干T恤、户外休闲衣等亦有不错的环比上涨，紧随其后。
服装设计师/品牌若是有开发户外类服装的计划，完全可以基于该统计结果做企划，避免错过机会点，至少对目标品类的市场概况做到心里有数。
其次是。
在大数据和图像识别技术、人工智能推荐引擎等最新算法的赋能下，服装设计师/品牌还可以通过「知款」与国际时尚趋势接轨，第一时间获取到前线秀场与大牌发布会的最新资讯与高清大片，可作为元素解构和储备。
此外，知衣科技提供的“趋势报告”服务，由来自各大趋势机构、知名服装品牌，以及时尚买手等设计能力超群的行业专家制作，每月定期上架30余篇。
报告主要分为商业报告与流行趋势两大方向，其中商业报告会从市场电商角度对各大销售节点或平台做复盘，如《23Q1女装电商数据复盘》、《春夏淘系男装行业趋势白皮书》等，流行趋势类的报告倾向于对各个季度秀场、大牌的总结，如《23/24秋冬巴黎时装周色彩分析报告》、《24春夏童装外套趋势》等。
最后是。
我们都知道小红书和抖音的带货效果拔群，是推广营销的重要阵地。服装设计师/品牌学会利用数据锁定不同渠道的目标消费者兴趣爱好与重合度较高的意见领袖也很重要。
举个例子，在「知小红」或「抖衣」点击任一服装品类，即可洞察到该品类的所有相关数据，全面了解到该品类在小红书/抖音上的热度表现，包括代表性爆款内容和关联品牌/达人，进一步把握不同渠道上的服装趋势热点。
另有、与等垂直数据展示，精准洞察到每一品类下的增长点，以此把握服装设计方向，以及筛选潜力合作对象。
总之，在这样的数据化浪潮下，如果服装设计师和品牌仍停留在过去，不看重数据和数字化工具在设计工作中的运用与效能，过于依赖主观判定和粗略的市场决策，无异于新时代的闭门造车。
正如人类的作画方式，从远古的凿刻石头，到锻造青铜、涂抹陶器漆器、布帛刺绣，再到纸张描绘…人类对工具的使用一直都在进化，而今是数字化的时代。
当然不能全盘否定朴素的工作方式，如宫崎骏般坚守匠心也会有很多意外之喜，但与之伴生的还有变化缓慢的设计风格，以及口碑销量双重下滑后的库存风险，会不知不觉地让品牌处于被动局面，在竞争中处于劣势，甚至是陷入生存危机。
对于大多数服装设计师/品牌而言，天才的灵感闪光总是可遇不可求，也经不起不计时间精力与成本的高投入。毕竟生存才是排在第一位的要紧事，不论是销量与绩效挂钩的服装设计师，还是面对市场竞争的服装品牌。
因此，那些处于竞争之中的服装设计师/品牌，真正需要的是行之有效的设计方法，比如数字化和数据思维的转变，以及对知衣产品的使用。
如示意图中所展示的招聘要求，以知衣产品为代表的数字化工具正在成为服装行业的基础设施，不仅在行业内备受认可，更成为了服装设计师应该具备的标准能力之一。
根据知衣科技对客户的定期回访结果，通过使用知衣产品，绝大多数客户每年研发新款的爆款率被提升了15%-20%，可见在“数据驱动服装设计”的赋能之下，服装设计师/品牌确实可以大幅提高新品的市场接受度。
而这，亦是知衣科技“AI助力服装行业”的初心与源动力。
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