准备好迎接您所在行业的革命了吗？这就是你的做法

已发表: 2018-09-20

你如何动摇整个行业？创造性思维、同理心，最重要的是，旨在提供服务的不同心态。

“即服务”的发展原因很简单：方便。以汽车行业为例：我们购买的汽车越来越少，而是使用 Lyft 或 Uber。它不再是关于产品本身，而是关于满足潜在需求。

您可以将这种思维方式应用于传统业务，例如服装零售行业。

制造商生产他们通过零售渠道销售给客户的产品。顾客购买服装，并在其使用寿命期间经常清洗它们，直到顾客对物品感到厌烦或磨损。充其量它会获得第二次生命，也许是通过慈善机构或在古董店或旧货店。通常，这件衣服最终会被扔进垃圾场。

我们对这个模型非常熟悉，以至于我们几乎不会质疑它。这合理吗？我不相信。有一些更智能、更可持续的方式，尤其是专注于服务。

那么，如何尝试改变时尚这样的特定领域呢？继续阅读。

时尚是一个价值 2.5 万亿美元的产业，产生了全球 10% 的碳排放、20% 的全球废水和巨大的生物多样性丧失。消费者要求改变，迫使时尚的可持续性成为一种要求，而不是一种趋势。

摆姿势：确定需求

你如何看待服装即服务？有效的第一步是确定需求。我们为什么要买、穿、洗、换衣服？当我们知道需求时，我们可以用不同的方式来满足这些需求。

产生以下几点：

零售服装行业是否能最佳地满足这些需求？不必要。

让我们来看这个过程的第一阶段：买衣服。对一些人来说是一场有趣的活动，对另一些人来说是一场噩梦。

网上商店已经在一定程度上简化了这一点，尽管顾客仍然需要寻找适合他们风格、尺码、天气预报和日程的合适衣服。

电子商务商店还引入了一个传统零售商并不总是意识到的物流问题：处理退货。尺码经常不同，而且总是存在这样的问题：衣服在我们身上是否会像在屏幕上一样好看。结果：客户订购了多种尺寸和颜色，并在试衣后退回了大多数商品。这涉及重大的环境影响和高昂的成本。

营销指标往往忽略了电子商务产品的高退货率，这对零售商来说成本极高。随着全球电子商务的持续增长，预计退货金额将使零售商每年损失超过一万亿美元。

目前，您可以见证精心的创新，包括像 The Cloakroom、House of Einstein 或 Outfittery 这样的初创公司。使用客户创建的偏好配置文件，他们交付包含预先选择的服装的成箱服装，并注意“搜索过程”。这些品牌特别针对男性，因为他们往往不喜欢搜索过程。

你可以谨慎地将这种方法称为革命性的。但是只要有一点想象力，您就可以进一步实现这种面向服务的方法。想象一下一项服务，它通过用服务替换各个阶段来改变购买、穿着、洗涤和丢弃衣服的整个周期。

让我们从周期的第一步开始：选择衣服。上述初创企业在某种程度上提供了一个随机包。这可以通过根据用户的议程微调衣服来更智能地完成。通过应用程序，客户可以指示他们是否有即将到来的特殊活动，然后根据他们的需要收到一包衣服。

每两周买一套新衣服听起来很贵，但如果使用共享系统，就像 SnappCar 一样。每次交付时，都会收集上一个周期的衣物，然后集中清洗。未损坏的衣服会回到交付周期。变色或破旧的衣服被回收或送往社会项目。

像这样的模型包括可以使其成功的关键特征：

关注可持续性：在所描述的模型中，“传统”在线销售的回报数量正在急剧下降。单件衣物无需邮寄退回，因为它们会在下一次交付时退回。该模型还可以防止浪费。很少穿的衣服最终会被其他人使用，而不是在垃圾填埋场。此外，洗衣机的使用也减少了。集中洗涤衣物在水、能源和洗涤剂的使用方面更有效。
“按使用付费”而不是投资：客户可以在设定的时间范围内租用昂贵的衣服。这减少了昂贵的购买，并使服装费用更可预测，这对家庭账户总是有好处的。
关注个人偏好和情况：在最初的问卷调查之后，您可以通过要求他们在每个周期后对所有项目进行评分来更好地了解客户。您可以通过类似 Netflix 的算法进一步细化个人口味。这些类型的分析还提供了微调尺寸的空间。最后，通过提供分层订阅表格，您可以连接预算和偏好。
机器学习和人工智能的最佳使用：智能算法可以接管个人定制工作。机器学习和人工智能在优化服装选择方面发挥着重要作用。您还可以考虑下个月的天气预报。

这种商业模式可行吗？也许。

也许消费者对他们“自己”的衣服很看重，或者不喜欢使用以前穿过的衣服的想法。这可能是一个太多后勤麻烦的情况。

通过从服务和客户体验而非产品的角度进行思考，您可以解开市场革命的束缚。在我看来，这就是创新的关键所在。那些敢于的人可能只是坐在金矿上。