京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据智能化助力淘品牌韩都衣舍2016年盈利预计翻番
都衣舍的野心早已不再是做一个淘品牌了,而它转型“品牌商+服务商”的战略似乎也初见成效。
日前,韩都衣舍发布了未经审计的2016年业绩预告,预计全年归属挂牌公司股东净利润在6000万到7500万之间,比上年同期的3385万元增长一倍左右。这也是韩都衣舍挂牌新三板之后首次披露业绩。
在流量红利衰减,电商整体增速放缓的背景下,这家成立于2006年的淘品牌却保持了强劲增长。财务数据显示,韩都2014年营收达8.3亿元,净利润亏损3756万元。到2015年,营收为12.6亿元,净利转亏为盈,为3321万元。以2016年预计盈利额计算,连续两年的净利润增速达到180%和100%。
在网购风向标天猫“双十一”中,韩都衣舍也表现不赖。2016年,韩都衣舍旗舰店双十一销售额为3.62亿元,在女装类目中排名第五。而据按照交易指数排名,它仅次于优衣库和ONLY,排名第三,成为前十位中唯一上榜的淘品牌。
《2015-2016年度中国服装电商行业报告》显示,服装电商发展已进入成熟期,国内外的传统服装厂牌纷纷上线,对原生的淘品牌形成冲击。最近三年,淘品牌虽然营收增加,但利润率逐年下降。
韩都衣舍的业绩亮点从何而来?他们在业绩预告中给出的关键词是:结构优化、商业智能作用显现、资源整合力提升。在正式年报出炉之前,36氪采访了韩都衣舍副总经理胡近东,了解这些抽象字眼背后的具体内涵。
通过检验的“二级生态”
尽管天猫、京东们已经成为百货市场般深入日常的所在,但对一个试图开店的小品牌而言,运营依然是难以攻克的难题。且不论初期订单量微小无法获得和供应链的议价权,就连发货的包装盒都贵了几分。
这也是资深淘品牌韩都衣舍看到的机会——基于电商们的“一级生态”,利用自身在数据系统和运营能力上的积累,为“小而美”的品牌们提供解决方案,形成以韩都衣舍为轴心的“二级生态”。
如今的韩都衣舍身兼两角。品牌商韩都衣舍拥有18个自有品牌和4个合资品牌,这依然是母公司韩都衣舍赖以起家的核心业务,贡献了营收的大头。多品牌战略也意味着不可能均衡用力,而是抓大放小,及时汰换,比如2016年韩都就停掉旗下一家包袋品牌,更专注于服装条线。
而服务商韩都衣舍也在2016全面发力——成立全资子公司韩都动力,并将韩都衣舍的系统能力和运营能力导入其中,作为服务其他品牌的实体。据了解,韩都收取的佣金在品牌营业额的5%到10%之间。“代运营并不限于卖货,还包括提升综合的品牌力。”胡近东说。
目前,韩都动力的运营品牌超过60个,从初创品牌、传统大牌,到国际品牌、网红品牌不一而足。财报显示,2015年韩都衣舍初涉代运营业务时,其贡献额不足总收入的1%。而2016年,代运营业务有显著增长,但仍处于“战略投入期”。
“代运营的显著效果就是利润在增速比销售收入增长更快。” 韩都衣舍创始人兼CEO赵迎光在解释2016年净利润的突出表现时说。
“小组制”场外版和数据智能
转型服务商对于韩都来说似乎顺理成章,这与其“小组制”的生产组织方式密切相关。一个三人小组就可以担负起一个单品的全程运营,独立核算,责权利统一,后端的摄影、生产、储运、技术、客服、财务部门则为每一个小组提供支持和服务。
将这种逻辑扩大,就有了韩都内部的多品牌和多品类,再进一步扩大,就可以为外部的新品牌继续提供服务。“新品牌的创业团队就可以专注在设计和产品研发上,把控好一个品牌竞争力的核心。”胡近东说。
以十分关键的供应链能力为例,定位于“快时尚”,奉行“多款少量、快速翻单”的韩都衣舍多年来培育出了一套完善的柔性供应链体系——小而灵活的生产线,最低20件起订,在销售旺季(例如双十一)还可以快速追单。据悉,韩都拥有60多家这样的核心供应商,100多家外围供应商。
接下来是如何利用大数据和智能系统匹配和优化产能,实现供应链的协同。依照惯例,韩都衣舍在一季产品上新后根据销售情况做出“爆、旺、平、滞”的排名,平均用时7到12天,之后对爆款和旺款进行追单。智能系统则在持续缩短这个周期,保证有限的产品季内,尽可能减少机会损失。
基于大数据的智能系统也是韩都衣舍近年来最花功夫的地方——每年在IT开发上的投入达到4000万。它除了支持供应链体系,还在仓储、物流、摄影环节的效率提升上功不可没。
“韩都衣舍把自己定位成互联网公司,数据和系统能力是我们的优势。”胡近东说。
“新零售”语境下,这似乎值得深思。在一次公开的行业大会上,赵迎光总结了线上品牌突破天花板的三种路径:全力押注主品牌、向线下实体店延伸、做生态运营商。毫无疑问,同在淘宝上生长起来的品牌们选择了不同的道路——茵曼、裂帛等进军线下,韩都衣舍则坚定地走上第三条道路,并进一步强化互联网属性和数据优势。
至少从目前来看,韩都衣舍交出了更令人满意的答卷。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27