【寻找中国创新榜样】专访京东集团副总裁辛利军:卖得好家电的京东如何卖好服装?

佚名 121 2022-10-19

p47-京东集团副总裁、京东服饰家居事业部总裁辛利军《中国经济周刊》视觉中心首席摄影记者 肖翊 摄

京东集团副总裁、京东服饰家居事业部总裁辛利军《中国经济周刊》视觉中心首席摄影记者 肖翊 摄

《中国经济周刊》 记者 孙冰 | 北京报道

(本文刊发于《中国经济周刊》2016年第43期)

3C家电是京东集团(JD.O)一直以来的优势所在,而服装则是弱项,毕竟那是竞争对手的起家之地。而在今年6·18期间,京东集团CEO刘强东表示将大力发展服装类目,目标是在5年内使其成长为京东第一大品类。“卖得好家电的京东能否卖好服装?”这显然是一个关系到京东未来的问号。

“京东服装已经是服装电商行业的第二名,也是京东集团‘拉新量’(吸引新用户)最高的品类。”京东集团副总裁、京东服饰家居事业部总裁辛利军在接受《中国经济周刊》记者独家专访时表示。京东财报数据显示,目前,服装鞋帽已是京东商城大品类里面增长最快的业务,也是推动整个商城总交易额(GMV)增长的第一大贡献。

在辛利军看来,随着中国中产人群的崛起,他们的消费习惯和观念正在改变,中高端消费者网购服装不再将价格放在首位,而更关注的是品质和风格,服装电商的格局也定会随之发生改变,这将是京东的巨大机会。

【寻找中国创新榜样】专访京东集团副总裁辛利军:卖得好家电的京东如何卖好服装?

5年内服装将成京东第一大品类

作为电商发展最早、渗透率最高的品类之一,服装一直都是“淘宝+天猫”的天下,一度曾占据了线上服装销售超过九成的市场份额,甚至催生了众多“淘品牌”服装。而专注于网销“品牌尾货”的唯品会,也由于成功解决了三四线城市用户购买品牌服装的痛点,市值一度曾逼近200亿美金。

“不是京东卖不好服装,而是之前我们没有为卖服装做好准备,仅此而已。”确实有一些人对京东能否卖好服装持怀疑态度,对此,辛利军如是回应。

“京东上有接近两亿的人群,他们都不买服装?这不可能。用户的需求永远存在,不用去猜用户的选择,只要你提供好的性价比、好的服务,节省用户的生活成本和时间成本,减少购物挑选的复杂性,慢慢就会有口碑了,用户就会选择你。”辛利军说。

辛利军表示,“淘宝2003年开始做,而京东的服装部门2009年才成立,2010年京东开始做开放平台,2011年底服装开放平台才真正实现全品类上线。因为开放平台和京东自营是两种模式,需要的底层构架就不一样。所以我们花了很多时间对所有系统进行改造。”

辛利军表示,京东服装这几年一直保持着同比100%以上增长,超过行业平均增速两倍以上,就是因为把握住了中国中产阶层崛起和消费升级的趋势。

易观智库发布的《中国网上零售市场季度监测报告2016年第二季度》的数据显示,2016年第二季度,中国B2C市场服装交易规模达2089亿元人民币,同比增长44.7%。中国服装电商B2C市场规模首次超过了C2C,在6年时间里,B2C市场规模在整体服装电商占比从18.8%跃升到52.5%。

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2016年第二季度,网上零售的品类中最大的是3C电器类,交易额超过1000亿元;服装类交易额接近900亿,排名第二。京东在3C类市场份额稳居第一,服装类则是天猫占据70%以上的份额,京东超过唯品会,分别列第二、第三位。

刘强东在多个场合都谈到,去年,京东“带电”类产品的交易额超过一半;但今年,京东“非电”类产品的平台交易额将会远远大于“带电”类产品。其中,服装被寄予厚望,要在5年内成为京东的第一大品类。

“京东服装虽然和天猫有一定的差距,但差距正在越来越小,比如女装已经从过去的无限大缩小到5倍。而我们已经快接近唯品会的两倍。京东人群太大了,只要你把服务做好,就没有问题,翻几番都有可能。”辛利军说。目前,京东服装城入驻商家已超过5万家。

逐渐对第三方开放物流

服装实体零售仍是寒冬。数据显示,2016年上半年,15家上市服装企业的关店数量超过了2000家。“服装行业是个很苦的行业,看似利润率很高,但实际上痛点非常多。”辛利军说,“服装行业本身的行业规律决定了库存周转长和售罄率低是行业两个非常难以逾越的门槛。但互联网肯定是可以做一些事情的。”

据记者了解,服装行业的库存周转周期在3~6个月;整个行业售罄率不超过40%。新款虽然利润很高,但过季后为了清库存只能是赔钱卖。行业整体只有百分之二三十的毛利率,而且客单价也不高。

“虽然不能说我们马上就要颠覆这个行业,但利用京东的物流体系、人工智能技术,通过互联网、电商和物流的结合去优化传统流程,是能够解决服装行业原来的一些痛点的。”辛利军说中国服饰杂志,服装行业的智能化水平很低,很多品牌连ERP都没有,信息严重不对称。而很多时候售罄率低是由库存周转不良带来的。比如,天津一家店的客人喜欢一件衣服,但本店没有合适的号码,那相当一部分人会选择放弃去购买其他商品。

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而京东可以把自己的电商和物流能力开放给合作伙伴。比如京东跟绫致时装(旗下拥有VERO MODA、ONLY、JACK & JONES等十几个品牌)合作,打通了其在线下的2000多个店铺,这些店铺又与京东的配送站相关联,这样2000家店铺的库存就可以连为一体,加快周转速度和提高售罄率。

用户上午在京东下单,订单自动会推送给店里面,店面打好包自动推送给京东配送站,配送站下午就能给他送到,最快两个小时就能送到。消费者如果有退货,也可以不退回总仓,而是系统会自动分析退回到该商品库存较低的店铺。

辛利军透露,京东会逐渐对第三方开放自己的物流能力,最终的目的是希望所有京东的第三方全部用京东自己的快递。上午下单,下午就能送到货;下午下单,第二天就能送到,这在服装行业是一个颠覆式的体验。

发力服装定制弯道超车?

在刚刚结束的伦敦时装周上,京东发布了“京•制”战略,即在“服装定制”和“个性定制”两个维度上满足消费者对个性化设计和体验式消费的双重需求。通过京东服饰定制频道,消费者不仅可以在包括服装风格、面料、款式、尺寸、装饰等维度上进行个性选择,还可以享受到京东提供的基于O2O和LBS模式的到店量体或上门量体服务。

目前,定制频道已上线男装、女装、珠宝、眼镜等品类,后续还将不断扩充鞋靴、箱包等等。而未来,京东服装还会把定制业务推广至所有与时尚生活相关的领域。

辛利军则认为,定制模式将毫无疑问成为线上服装领域的下一个风口。“随着人们生活品位的提高,服装定制将不再是小众人群的选择,尤其是在互联网技术的带动下,线上服装定制化已经日趋成熟,无论是结合O2O的服务,还是结合VR/AR的技术,个性化定制已经越来越走向低成本、标准化和规范化,这将衍生出一个千亿级别甚至万亿级别的大市场。”他说。

定制看似小众品类,但是对于京东服装来说却是战略级业务。谈到定制频道的意义,作为“军迷”的辛利军用“军用发动机”做了类比。“把很多高精尖的技术当作战略重点来投入是很重要的,比如我国花几百亿去研究航空发动机,尽管战斗机的产量很少,但这个技术能带动整个产业链的升级,它的价值会辐射到汽车、材料等很多行业。”他说。

辛利军透露,京东已经在测试量体雷达,快递员上门通过设备“扫描”一下你,就可以直接生成一个你的3D模型,商家就可以贴合这些尺寸为你定制服装。另外,目前京东的设计师频道已经有两三百个独立设计师,这些设计师以后可以不依附于任何品牌,只要做好设计,其他事情都可以由京东完成。

“我们做定制市场、孵化设计师,可以带动一个全新品类的发展。也就是说,消费者除了选择品牌服装,也可以定制服装和购买独立设计师设计的服装。京东希望做未来,而不只是当下的交易额。”辛利军说。

对话辛利军:

“京东的服装用户是净流入的”

《中国经济周刊》:京东服装起步稍微晚了一点,那就意味着需要通过一些创新的方式与竞争对手进行错位竞争,或者通过更好的路径才能弯道超车。京东的打法有何不同?

辛利军:京东的用户群和阿里的用户群是有明显区别的,京东的用户群大部分是白领、中产和收入相对较高的人群,我们的人群大部分集中在25到40岁之间,他们大多自信有想法;而阿里的人群集中度大部分是25岁以下的年轻人中国服饰杂志,他们喜欢总在淘宝上逛一逛,买一些相对便宜的东西。

所以,我不认为京东的服装和阿里有直接的竞争,我们只需要把自己用户服务好。这也是我们为什么做定制,因为定制人群比较符合京东。京东的用户很多是职业女性和职业男性,当一个人的成就到了一个阶段的时候,他自身是一个品牌,不再需要服装本身的品牌来体现自己的价值,但他们希望服装可以体现自己的品味和独特性,这是中国经济转型过程里,中产阶层未来很重要的特征。

《中国经济周刊》:有人认为京东的模式太重,会有瓶颈,京东卖服装似乎也是蛮重的模式,而互联网比较流行轻模式,您怎么看?

辛利军:有人认为京东是家重资产的公司,发展空间会受限。实际上这完全忽略了未来的科技进步和京东的创新能力。京东正在通过不断创新,比如人工智能和深度学习,在逐渐用更轻的方式来做重的事情。举例来说,作为中国最大的零售商,理论上来讲,我们应该得有中国最大的客服团队,但实际上,京东上面的客服问题有一半是机器人在回答,所以,京东的业务在快速增长,但是客服人员数量并没有太多变化。再比如我们正在测试无人配送站,实际上,在偏远农村,我们已经在用无人机做配送了。

《中国经济周刊》:京东服装的买家和家电买家是高度重合的吗?

辛利军:有50%以上的重合。京东的服装发展起来,其实以前真的是完全依靠京东原来的用户。京东用户的黏性非常高,因为他们非常认可京东的服务。用户确实会在不同的电商平台流动,但京东的服装用户是净流入的。而且京东服装是京东“拉新”最高的品类,很多用户是通过京东服装认识京东的。

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2016年第43期《中国经济周刊》封面

2016年第43期《中国经济周刊》封面

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