Как повысить эффективность и оптимизировать процессы создания новых моделей одежды

| статьи | печать

Мир и индустрия моды представляют собой, с одной стороны, творчество, с другой — бизнес. О том, как меняют ИТ-решения процессы создания коллекции одежды и каких результатов можно при этом достичь, рассказывает Александр Колпаков, руководитель отдела развития бизнес-приложений компании Melon Fashion Group («Мэлон Фэшн Груп»).

Российский ретейлер и производитель женской и мужской одежды, владеющий тремя брендами, выполняет полный цикл деятельности модного бизнеса, включая конструирование, моделирование, производство, закупки, а также распределение, продвижение одежды и аксессуаров, логистику и продажи. У компании три бренда, 538 магазинов, 3741 сотрудник, семь стран присутствия и 134 города. В настоящее время в компании идет проект по реновации сети. Закрываются малорентабельные магазины, а вместо них открываются большие по площади и интересные по концепции и дизайну.

В 2016 г. руководство компании также приняло решение ускорить и вместе с тем оптимизировать затраты на производство коллекций.

Оптимизация процесса производства

Процесс создания и производства одежды был организован следующим образом.

Конструкторы и дизайнеры одежды создают эскизы и модели, проектируют их на бумаге, определяя ткани, текстуры и принты.

Затем в собственном экспериментальном конструкторском центре, расположенном в штаб-квартире компании в Санкт-Петербурге, создаются первые опытные образцы. Эталонные модели отправляются для массового производства на фабрики, с которыми сотрудничает компания. В общей сложности это 175 поставщиков — производителей одежды, расположенных в семи странах, в том числе в РФ, Китае, Бангладеш, Индии и др., где сосредоточены производственные мощности.

Исходя из технических требований, моделей и тканей, производство формирует образцы одежды, качество которых оценивают непосредственно дизайнеры компании. Этот процесс итерационный и требует согласования модели, ткани, цвета, качества выполнения отдельных элементов, швов и др. Таких итераций может быть несколько. До запуска проекта пробные образцы пересылались с фабрики обратно дизайнерам по почте, что занимало несколько недель и могло откладывать запуск массового производства.

Этот процесс нужно было оптимизировать.

Были поставлены задачи:

  • сократить итерационный процесс подготовки коллекции до момента запуска в массовое производство;

  • оптимизировать логистические расходы по пересылке образцов, включая затраты на командировки и персонал, обеспечивающий логистику;

  • повысить качество изделий.

Для их решения было выбрано внедрение онлайн-примерочных.

Следует отметить, что специалисты компании постоянно следят за появлением новых технологий и анализируют предложения ИT-рынка. И если продукты представляют для компании экономическую и практическую пользу, она занимается их внедрением.

Например, в 2016 г. были автоматизированы многие бизнес-процессы. В частности, внедрены программы, упрощающие задачи по контролю, формированию отчетности, документообороту. Был запущен проект Happy Retail, облегчающий работу консультантов в рознице и позволяющий больше времени уделять покупателям.

Организация сервиса онлайн-примерочной помогла перестроить процесс создания коллекции, сократить время ее выхода в продажу, сэкономить средства

Рассматривали два варианта: найти и реализовать решение собственными силами или купить готовое решение.

Изначально в ходе оптимизации систем связи между подразделениями в России и Китае компания планировала внедрение онлайн-примерочных. Для этого нужно было создать собственную систему видеоконференцсвязи (ВКС) с соответствующей поддержкой и качеством сервиса. Собственными силами удалось организовать просмотр изделий в режиме точка — точка, когда дизайнеры всех трех брендов должны были собираться вместе в головном офисе (первый вариант).

В конечном итоге решили не создавать собственный видеосервер, а использовать готовое облачное решение, которое предложили специалисты ИТ-компании Orange Business Services (второй вариант). С помощью современных телекоммуникаций, ВКС и облачных сервисов объединили удаленные офисы в единое информационное пространство и использовали аудио- и видеосвязь между офисами.

Вначале установили устойчивую связь между головным офисом в Санкт-Петербурге и дочерним офисом в Шанхае на базе прямого канала.

Затем подготовили тендер на организацию ВКС среди поставщиков решений на российском рынке и выбрали из них оптимальный — оборудование и сервис, которые предложила вышеупомянутая ИТ-компания. По прямому каналу организовали прямую (точка — точка) возможность создавать ВКС.

В начале текущего года перевели данное подключение в сервис виртуальных комнат для организации примерки и их трансляции через мобильные устройства, стационарные рабочие места конструкторов и дизайнеров. Такая возможность позволила уйти от стационарности, которая была на первом этапе.

Теперь шанхайские производители отправляют образцы готовой одежды в шанхайский офис для проведения онлайн-примерок по расписанию, согласованному с тремя брендами. Руководит примеркой конструктор.

Сервис онлайн-примерочных помог качественно перестроить процесс создания коллекций. Установленные в офисах компании терминалы со специальными камерами высокого разрешения позволяют оценивать одежду не только в целом, но и видеть отдельные, даже мелкие, детали.

В настоящее время сервис используется не только для организации онлайн-примерок, но и как сервис обычной конференцсвязи для удаленных сотрудников, для их связи между собой через корпоративный сервис.

Ввод в действие сервиса был организован как масштабный проект, в котором приняли участие специалисты нескольких департаментов.

Инициаторами и лидерами проекта со стороны компании была команда ИT-специалистов. Они отвечали за организацию процесса и коммуникации с главным офисом, дочерним предприятием в Шанхае и партнерами. В проекте участвовали также дизайнеры и конструкторы, разрабатывающие и непосредственно отвечающие за коллекции. Для них и внедрялись онлайн-примерочные.

А поскольку сама по себе система интуитивно понятна, обучение было минимальным. Для специалистов провели семинар, на котором продемонстрировали основные возможности и преимущества системы, а также разобрали ключевой пользовательский функционал.

Самая большая сложность в проекте заключалась в организации канала связи в Китае, без которого проект было бы невозможно реализовать, что связано с местным законодательством. Так, практически каждый шаг требовал согласования с государственными органами Китая, что несколько увеличило продолжительность проекта. Тем не менее наши партнеры сумели найти выход и предложить оптимальное решение для всех сторон.

Результаты и перспективы

В ходе использования онлайн-примерочных на практике удалось:

  • повысить эффективность создания коллекции и сократить время ее подготовки от замысла до выхода в продажу на 10—15%;

  • улучшить качество производимых изделий, входящих в торговую сеть. Фабрики чувствуют контроль, быстро получают обратную связь о возникающих недочетах в изделиях и быстро исправляют их, переформатируют линию производства.

В перспективе планируется:

  • объединить в единое цифровое пространство все дочерние компании и все офисы, включая представительства;

  • найти представителей, которые выезжают на фабрики и в режиме онлайн будут контролировать процесс производства. Сейчас это делается в режиме офлайн (фото, заметки);

  • масштабировать данное решение (увеличить объем) не только для стационарных сотрудников, но и в целом для компании как обычную конференцсвязь;

  • продолжить внедрение продуктов, способных оптимизировать операционные процессы и экономить средства.


Возвраты в электронной коммерции: причины и решения

В последние годы одежда стала самой быстрорастущей категорией электронной коммерции и второй по величине после бытовой электроники. Однако, согласно исследованиям зарубежных экспертов фэшн-индустрии, от 20 до 40% всей одежды, приобретенной в интернете, возвращается. Возвраты, вызванные плохим подбором одежды, являются серьезной проблемой для интернет-магазинов. В чем причины возвратов и есть ли решения для их снижения?

В течение последнего десятилетия, несмотря на рост объемов продаж в электронной коммерции, уровень доходности онлайновых продуктов вызывает у специалистов тревогу. Согласно статистике, покупатели возвращают 30% всех продуктов, заказанных онлайн, по сравнению с 8,89% возврата в физических магазинах.

Более того, поток товаров, возвращающихся к электронным розничным торговцам, обычно увеличивается на 15% в праздничные сезоны (по данным американской компании, специализирующейся на экспресс-доставке и логистике United Parcel Service Inc.). В американских интернет-магазинах от 20 до 40% приобретенной одежды покупатели возвращают обратно. Такие данные, как средний показатель возвратов в электронной коммерции, называет и Sucharita Mulpuru, вице-президент и аналитик исследовательской и консалтинговой компании Forrester Research, и добавляет, что после возврата некоторые из таких предметов одежды не подлежат перепродаже. При этом электронным фэшн-ретейлерам возвраты обходятся в миллионы не только с точки зрения упущенной выгоды, но и из-за связанных с ними расходов по доставке и обработке, что сокращает их прибыль.

В чем причины возвратов?

Около 65% всех возвратов являются результатом ошибок, допущенных розничными торговцами. Основные причины, по которым покупатели возвращают товары, приведены в исследовании TrueShip:

  • 20% получили поврежденные товары;

  • 22% получили другие продукты по сравнению с теми, которые заказали;

  • 23% получили несоответствующий товар;

  • 35% покупателей возвращают продукты по другим причинам.

В модном ретейле на первом месте в списке причин возврата — неподходящий размер и неудачная посадка (покрой) одежды. При этом возврат из-за плохой подгонки — главная причина головной боли розничных продавцов модной одежды.

Если вопросы с возвратом по ряду товаров можно решить с помощью правильной политики возвратов, отмечают эксперты, то в индустрии моды для поиска решения привлекают цифровые технологии.

В поисках инструмента по цифровой подгонке одежды

Группа бизнесменов модного бизнеса поставила перед собой задачу найти решение, которое бы лучшим образом позволяло потребителям:

  • подбирать одежду своего размера;

  • находить одежду по фигуре.

При этом само решение должно быть простым и удобным при его использовании покупателями. На эти цели венчурные фирмы и стратегические инвесторы выделяют миллионы долларов.

Специалисты фэшн-индустрии подходят к решению этого вопроса по-разному.

Некоторые компании (Metail, TrueFit и Virtusize) используют компьютерное обучение и алгоритмы для анализа соответствующих данных и рекомендуют размер, который потребитель должен выбрать.

Другие, например RakutenFits.me, разрабатывают цифровые комнаты для подгонки одежды. В них используются виртуальные манекены, чтобы имитировать размеры покупателя и показывать, как могут выглядеть различные предметы одежды при их носке.

Третьи полагаются на покупателей, чтобы они вводили данные собственных измерений и сопоставляли их с конкретными предметами одежды.

Еще несколько лет назад предлагаемые на рынке ИТ-решения активно использовали только 3% интернет-магазинов одежды. Низкий процент был связан с тем, что эффективность предлагаемых решений во многом зависела от предоставляемых пользователем данных для выработки рекомендаций по выбору размера. А низкий коэффициент использования решений не позволял провести А/Б-тестирование, чтобы сравнить результаты двух групп: использующих и не использующих данную технологию.

Для такого решения, считают эксперты фэшн-индустрии, важно найти правильное сочетание:

  • точной технологии;

  • экономичной реализации для розничных продавцов и убедить их, что инструмент работает.

В развивающихся странах, таких как Бразилия и Юго-Восточная Азии, где возврат одежды составляет лишь 3%, использование такого инструмента во многом связано с его ценностью как устройства взаимодействия с потребителями, как социальный инструмент. В Европе же нужно было создать эквивалентный инструмент, основанный на рентабельности инвестиций.

Эффективное решение появляется в результате взаимодействия отличной команды и ведущей мировой технологии

Сегодняшняя реальность — это быстрая мода, когда тысячи новых продуктов запускаются каждую неделю. Собрать необходимое количество данных и достаточно быстро, чтобы выработать точные рекомендации по подгонке, казалось экспертам трудновыполнимой задачей. Наконец, чтобы получить точные 3D-рендеринги, понадобится также большой объем данных, что дорого обойдется розничным торговцам. Например, процесс фотографирования одежды и изготовления нарядов реалистичным способом на виртуальных манекенах стоил розничным партнерам несколько лет назад девять фунтов стерлингов (около 15 долларов) за один предмет одежды, и компании работали, чтобы сократить эту сумму до трех фунтов стерлингов.

Идеальное решение эксперты представляли таким: нужно ввести свои измерения один раз и в поисковике Google найти соответствующие предметы одежды, которые доступны на складе в данный момент времени.

На практике оказалось, что хорошее решение появляется в результате взаимодействия отличной команды и ведущей мировой технологии. Вместе они обеспечивают максимальную визуализацию тела и рекомендации по размеру.

Некоторые бренды и магазины, использующие технологии цифровой подгонки, уже получили положительные результаты. Так, директор по анализу клиентов британского Дома Фрейзера отметила, что около 2,5 млн клиентов подписались на профиль True Fit на сайте, где рекомендации размеров были даны 20 млн раз. При этом клиенты, которые взаимодействуют с этим профилем, возвращают намного меньше товаров, чем те, которые этого не делают. В результате чистый доход компании вырос на 6—8%. Предоставленные данные оказались действительно эффективными, они помогают компании выявлять пробелы и знать, где расширить ассортимент.

Вместе с тем, по мнению главного аналитика Forester Mulpuru, технические решения, такие как цифровые манекены, и рекомендации, полученные на основе данных, могут быть эффективными на последних циклах. Существенно помочь покупателям лучше подходить к решению о покупках, уменьшая возвраты в электронной розничной торговле, могут и простые альтернативы, как, например, рейтинги и анализ клиентов и даже точные диаграммы размеров.

День
Неделя
Месяц