中国第一纺织网3月28日消息：3月28日，由中国纺织工程学会服装服饰专业委员会、恒龙有为实业(杭州)有限公司主办，英国亨利普尔公司、香港新星有限公司、北京玫瑰坊时装定制有限责任公司、瑰丝•陈时装设计（上海）有限公司、恒龙数字化高级定制国际学院、上海市服饰学会协办的恒龙云定制—服装数字化高级定制论坛在京隆重召开。

　　恒龙公司电子商务经历李加宁先生以《全球企业利用大数据解决服装高退货率的探索与尝试》为题，就服装网购中退货问题进行阐述，以下为演讲全文：

　　李加宁：大家好！我叫李加宁，我是恒龙电子商务部门的经理，今天我想和大家分享的题目叫“全球企业利用大数据解决服装高退货率的探索与尝试”，为什么探讨这个问题，我想从个人经历与大家分享一下，我之前从美国哥伦比亚大学金融硕士专业毕业，毕业之后我在华尔街做中国电子商务企业，比如新浪、百度这些公司在股票行业的研究。为什么我会投奔鲁总，我和鲁总探讨恒龙云定制的时候找到了契合点。

　　我讲三个问题：

　　第一，全球网购规模逐年提高，高退货率问题日趋严重。

　　第二，国际上利用大数据解决退货率问题，采用了哪些最新技术。

　　第三，恒龙云定制平台提出优化解决方案。

　　2009年—2013年美国服装在整个网购规模中的占比，由1552亿美元增长到2298亿美元，服装占比一直维持在15%—16%，这个比例比较稳定，为什么会这样呢？我觉得可能美国电子商务发展要比中国早很多，所以它整个发展葛愚相对稳定一些。复合增长率来看，美国网购规模每年长10.3%以上，服装每年复合增长率是12%。

　　中国过去这几年有什么变化？非常得不一样。2008年，我们记忆犹新，是全球金融危机发生的时候，中国网购规模是1281亿人民币，到现在2013年是1.85万亿人民币，其中服装占比从15%到现在稳定在22%到25%之间，服装网络销售规模从192亿元涨到现在4000亿元，这是过去五年发生的变化。从复合增长率上看，中国网购规模每年增长了70.6%，连续增长了五年，服装在其中增长速度更快，是83.5%。对于我们国家来说是每年GDP增长7%—8%的国家，而我们在网络销售商的速度是70%—80%。这是什么概念呢？这就很容易可以解释给大家，为什么美国上市的中外股，这是我以前工作研究的股票它们能够增长的原因。比如即将上市的京东、即将上市的阿里，在美国上市的唯品会、当当这些电子商务网站，他们的股票价格为什么被市场如此得高估，认为它这么有价值。从这个图上可见一斑，因为相对美国我们是他的增长速度的5—6倍。

　　比较其他国家。德国、英国服装在网络消费中占比大概在41%，我们国家是20%多，美国是15%、16%。网络销售和店铺销售到底有什么区别？比如在网上买东西特别方便，在网上可以搜索平时见不到的东西，它可以送货等等，这些区别显而易见，但并不能够让网络销售和店铺销售本质表达出来。我从商家角度来看这个问题可能用一句话来解释有意义——“喜欢可以试一下”。我们走到商店的时候，走到新光百货，路过一个店时，有一个店员跟你说“先生，喜欢可以试一下”，我不知道2000年前什么样，我想差不多，我们买衣服的时候一定要试一下。在网上没有人问这个问题，为什么？我们没办法试，只能看到图片，只能靠想象我买这件衣服合不合适，脑子里就有了轮廓，然后做出是不是选择购买。

　　传统的销售方法，任何百货商店首先做的是试这件衣服，然后买这件衣服，而在互联网上我们不一样，我们是先买这件衣服，因为没办法试，回来之后再试，试完之后不合适怎么办呢？把它退掉。现在这是颠覆性行业的变化。这个变化能给商家、消费者带来什么呢？很简单，我们买东西，买了一个不合适的把它退回去，我作为消费者就是两个字麻烦，没有给我带来太多的意义，如果我一下子找到我喜欢的服装，根本不需要把这个东西找快递送回去，或者找邮局，对我有成本，对商家也有成本。成本有多高呢？我们做个非常简单的概念性计算，把一件100元的T恤退回去花多少钱呢？

　　首先回到仓库里，从仓库里把你喜欢的衣服拿来寄出去，你不想要了再寄回给我，我再放回去。假设只花2元，这是大部分做网络电商的人认为要化肥的成本，同时对消费者来说起码要花15元的快递费用，如果这个费用不是我来花，是商家来花的话，同样，总之这个钱是从我们之间流到了快递公司。这是一个成本。

　　在此之外还有服装国际的成本。比如到夏天了我想买个T恤，买回来之后我觉得不合适要把它退回来，路上需要多长时间？可能两个星期我把它退回去了，退回去之后公司想要把它再卖出去，按原来的价格可能过季了，打个折吧，100元按80元，这时候又损失了20元。

　　最后对消费者来说，我买一件T恤花了这么大的周折，我对这个品牌，这个网站怎么看？是不是给我找了很多麻烦，下一次我可能就不买了。这个带来的损失，我写了30元，可能觉得不只是30元，因为我有另外一个选择可能就不会再来这个网站。所以，总的来说这个成本比我想象得要大很多。

　　怎么解决这个问题？

　　国内外一些电子商务公司近年来退货成本在他们营收当中的比较。我以前是做投行的，对这个数字非常敏感，比如Zappos全世界最大的鞋业公司，现在被亚马逊所收购了，2013年这个网站花在退货上面的成本占他整个营收的30%，如果他不需要退货，这个钱就都能赚回来。最下面的ASOS是英国一个在线网商，类似我们的唯品会。他同样花在自己的退货成本上占他营收的30%，另外两个品牌，Modnique是欧洲做时尚品牌的网站，它的成本相对低一些，QVC也是一样，基本成本在20%—30%。这是非常大的开销。

　　看国内各个厂商在退货上面临多大的麻烦。2012年双十一品牌30天内的退货率。以前没有双十一这个节，也没有这个说法，一直到近两年淘宝说双十一，这和美国感恩节类似的日子，这一天我们可以打折，把剩下的东西卖出去在上，卖出去的情况怎么样呢？2011年杰克琼斯、七匹狼30天内有12—15%比例的产品卖出去后又退回来。退回来对厂家来说就是成本，后面我画了两个绿色的小柱子，罗莱家纺和富安娜家纺，他们的退货率只有4%，这说明什么呢？因为他们是家纺，被、枕头这些东西，和前面衣服退货率非常不一样，因为我们不需要试，除非我非常不满意，或者和我图片想象不一样所以才退出去，而衣服不一样，需要太多穿在身上感受的东西，影响我决定是否把它退回去，所以在服装方面非常需要个办法能解决网络退货率问题。

　　网络让消费者形成新的购物习惯。

　　中国有个艾瑞公司，是做网络消费行为分析的公司。我们采纳了它的数据，41%的人他们在消费的时候会买超过他想要的衣服件数。每5个人会有2个人买衣服的时候不买1件，而是2件、3件、4件，买回来之后试一下哪件合适，有一件合适，剩下三件不合适我把它退回去，每5个人里有2个人这么做。为什么？我们做了问卷调查，各种理由有很多。我们做了调查，尺寸不合适超过其他所谓的原因。美国有个做网购市场研究的公司，他做出来的数据和我们非常类似，美国人认为买了衣服要退，尺码不合身占43%，款式不好占15%，材质不好占25%，其他原因占17%。全世界的消费者没有什么区别，我们买了网上的东西之后不合适43%的人要把它退掉。

　　最后经过通过，发现43%的消费者会把货退回去带给我的烦恼和困扰归咎于这个品牌，这对于一个服装生产商和网购商是非常苦恼的，因为你做得不合适把它退回来，做得不好把它退回来，会有将近一半的人，这将会造成非常大的影响。亚马逊公司首席执行官贝佐斯2013年曾表示，如果退货率下降1%，净利润将会增加7.7%。在美国网上购物有30天的退货时间，所以在美国退货比我们还要更容易，消费者也习惯于买了之后退东西，这也给网络公司带来了非常大的成本负担。

　　2014年1月26日国家工商行政管理总局出台了一个《网络交易管理办法》，里面强调了每个消费者网络购物后七天内可以无条件退货，从3月15日两个星期之前开始执行，到现在我们还没有数过自从这个条例颁布之后有多少人开始大量地买东西退东西。但起码有一点，我可以告诉大家的是，根据我的了解，很多网站在颁布了这个条例之后，不仅允许七天退货，这样我对其他竞争对手就没有什么优势了，我可以告诉你14天退货，30天退货，大家都比着怎么让退货变成客户更大的好处，自己承受着默默的付出和成本上的负担。为此国际上采取了大数据的手段。

　　国际上利用大数据解决退货率的技术手段。

　　案例1：美国零售网站Running Warehouse。

　　RW它是卖鞋的，它怎么掌握消费者脚的尺寸呢？当你登陆RW网站，这是非常普通的阿迪达斯的鞋，买不同牌子的鞋大小会不一样，有的人会稍微肥一点，有的是瘦一点，号码也不完全一致。怎么办呢？这个网站帮你解决了这个问题，说你现在在穿的鞋是什么牌子。我输入现在穿的是阿迪，他会问你这双鞋哪个型号，我可以选择知道或不知道。它的第二个问题是我现在穿什么尺码？

　　根据我的这个回答，这个网站会告诉我，如果我穿阿迪达斯41号鞋的话，我想要买一个耐克的鞋可能要穿42号，这件事情可能不是我们作为消费者可以知道的，因为我们没有办法去掌握众多的国际品牌鞋的尺码，但这个网站收集了很多不同品牌鞋的尺码做在这个数据里。当你接入这个网站的时候他就会告诉你穿这个鞋对应另外一个品牌多大的尺寸。

　　还有一个小功能，当你穿41号鞋的阿迪的鞋不舒服，觉得有点大可以往左边挪一挪，觉得挤就往左边挪一挪，如果穿阿迪41号鞋有点窄他会告诉你穿耐克多大的鞋。它给我们的启发是，它是用已经有的产品尺寸放在他的数据库里给用户推荐你应该穿什么样的鞋，它起到一个非常显著的效果，降低了退货率接近25%，也使RW的利润提高了25%。这是个非常大的提高。此前67%的退货都是因为尺寸相关问题，现在差不多5个人有1个人愿意依赖这个功能解决买鞋的问题。所以，这个公司CEO说“任何能够提升用户购物体验的功能都是好东西”，这也对应了我前面讲的内容，怎么维护网站和品牌的忠实度，就是提供给客户每时每刻和别人不一样的购物体验。

　　这个网站也有它的问题，因为和我们做服装来说，鞋帽产品尺寸相对很简单，参数也非常少，无非就是长宽高，它和服装不一样，我们身上有这么多的尺寸要去量，这个间的功能可能不太合适。

　　案例2：Fits.me网站。

　　它是2011年成立的，在欧洲，他的方法是让客户自己输入关键的尺寸，当你登录到这个网站之后，他会问你的身高是多少，体重是多少，你的颈围、腰围、胸围，自己量好之后输入到这个网站里，它会生成个虚拟的人像，这是所有和它合作的所有品牌，包括HUGO BOSS、QVC等，当你输入之后形象就出现了，从加小到加大，可以每件点它，把这件衣服套在这个模型上，大概知道这件衣服是什么样的感受。如果你觉得有点紧，看起来有点小它就挑个再大的。通过这样的方法来解决这个问题。它给我们的启发是，顾客开始提供自己不同位置的尺寸来制作虚拟的电子三维模型，这个品牌已经有11个成衣厂商和他合作，接入到他网站上，将网站转化率2%提高到3.3%，提高62%。这个例子说明，比如你在淘宝看到一个东西，看了但不去买转化率就是0%，看了去买就是100%，100个人看到这个网站有2个人买了这个东西就是2%，现在他能让100个人里有3.3个人去购买这个产品，多亏了这个3D模型。

　　它也有它的缺陷，这个产品只能提供较少的参数，胸围、腰围等等，他不知道你身体大部分其他地方的维度和尺寸。所以有可能会导致报上去的参数一样，但出来的人体模型和我们还是不像。

　　有什么办法解决这个问题呢？又出来一个公司。

　　案例3：UPCloud。

　　这家公司让你拿出一个可参照的东西，比如拿一个CD站在电脑前，让摄像机给自己照张像，因为这个CD是个很好的参照物，在电脑系统里他知道CD这么大，人大概身高是多少，胸围、腰围等等，他通过这张照片的分析最后得出来右边一大排很多的参数。通过这个办法也是可以迅速获得每个人身材的一个接口。这个网站退货率降低了35%，但是不是解决了所有问题呢？不是的，我们知道网站摄像头清晰度不够高，失真的情况经常发生，所以很难达到做衣服，尤其成衣定制高要求，高水准的服装定制精确度。这个网站是做不到的。

　　其他公司也有做了相关的尝试，举几个小例子，美国Ebay收购了一个3D虚拟试衣公司PhiSix，他类似你测试自己的尺寸，形成3D肌肉模型，你把衣服套在模型上，它会提供背景，穿着这个衣服在高尔夫球上是什么效果，穿着衣服出席酒会会是什么背景，让你感受一下这件衣服在酒会里是否合适。

　　美国梅西百货与数据分析公司True Fit公司进行合作，做了相关的尝试，梅西是美国最大的连锁百货公司，他所做的是过去几十年有很多客户访问他的公司做很多东西，买了之后他会把信息记录在电脑里形成数据库，现在这个数据库一旦把它接入互联网里，全美国所有的梅西百货都输入到数据库，达到云端数据储存的效果。后来这个客户到纽约买了一个衣服，他的信息就会出现在全美数据库里，这时候我到洛杉矶还想买一件衣服，在店是里刷我的信用卡时公司就知道我又来了，这时候数据该出现在洛杉矶梅西百货终端上，他会给我建议以前穿的是什么衣服，现在穿什么尺码比较合适。

　　CXW公司做了一个“最佳猜测”系统，它让消费者输入你的性别，输入体重、年龄这些参数，他根据这些东西猜测你大概是什么样的身材，从三种可能的里面寻找其中一个和自己最像的，这种方法非常简单，容易实现，不会给消费者带来太多的时间和工程量上的负担。但我试了一下，效果不是特别好，出来的好像和我的身材不是很像。

　　还有美国时尚品牌Rue La la在测试一个东西，他记录你在该网站买的衣服所有的尺寸，当你再点小号的时候他会问你，你确定买小号吗？前两次都是买中号的，所以考虑一下自己的生存并不自己完全想象的一样。

　　去年国内已经开始了，清总去年推出了你虚拟试衣间服务，他用手机拍摄自己的照片，能够把衣服套在自己的照片上，出现在屏幕里，这个功能更多还是实现你穿上是什么效果，它对你的尺寸没有精确测量，他也不知道这个衣服穿上到底和你合不合身。

　　总结几个原则：BRIIO原则。

　　我们做云定制、量体裁衣对运营商来说意味着什么？首先是提高在线转化率，你登陆网站的时候愿意购买这个东西，而不是只看不买，很多人看产品的部分会有顾虑，我到底穿上它合适不合适，很难讲。有了这种高级云定制功能会感觉不错，我的3D模型出现在这个网站里，我套上去觉得合适，自然就降低了退货的成本。而且客户不需要打电话给客服讨价还价上，自然提高了客户对品牌忠诚度。

　　恒龙云平台给我们提供的解决方案是什么？

　　全世界有那么多的公司来做，怎么来解决退货问题？可以说没有公司解决，有个非常好的消息，我们现在是站在困难和问题重重但是又没有解决的十字路口上，如果我们现在能解决这个问题，它对我们来说就是机遇，恒龙怎么解决，我们如果能把这个云平台完全植入到现在在线的淘宝、京东以及任何一个品牌的王网站上，通过测量每个人身体的维度进入恒龙云定制平台终端，所有数据都保存在这里，每次当你去网上购物的时候都不需要考虑这些东西，直接把我3D模型出现在电脑模型上，把这件衣服在这个模型上，问题就解决了。所以，我想解铃还需系铃人，我们在大数据时代、O2O时代，互联网电商几乎颠覆了整个中国的时代，我们应该利用互联网的基本思维，让事物回归到本身价值的能力，让我们网上购物的时候买的是这件衣服，而不是这件衣服，和我想象这件衣服穿上这个图片上的效果。可能这些都不存在。如果能把恒龙云定制平台市场化，相信能回到用户最基本的能力上。

　　效率优先、合作至上、共享带动多赢。今天我们做这个演讲，就是和各位朋友、老师、客户分享我们在这方面的进展，也希望今后能够有更多的合作。

　　我们做了什么？小范围内闭合环内定制类服装产品前端数据收集，我们已经为很多高端客户收集了他们的精准数据，这个时间非常短，30秒时间，不到1分钟就可以得到你身体各个部位尺寸信息进入云终端平台。接下来就可以制作实体云终端模型，不需要客户参与，我们在后台可以直接做这件事儿。后来当你在做这个事儿的时候，恒龙会根据你的模型，储存在我们云端数据库的模型里判断你现在大概穿什么样的款式和衣服，这就大大缩短了以往定制服装的周期，增强了用户的体验。

　　我们不仅要做高端客户，也要让更多的客户享受到恒龙的福利，我们和中国标准化研究院也开展了广泛的合作，也得到了授权，能在更大范围里使用3D机器设备收集人体相关的设计，所以，也希望今天有更多的客户来和我们深入地探讨怎么能够把我们3D技术这么一个非常前沿的高科技的东西推广到全国范围里，给更多的消费者带来实惠。

　　下一步我们会展望互联网的未来，用互联网这种级别信息量数据收集进来，形成500万人、1000万人、5000万人这种规模的数据库，最大尺度高效收集数据。今后我们可以想象，一旦把这个东西接入到互联网，接入到淘宝、京东或某一品牌网络销售当中，能够给用户带来什么样的惊喜，当你点一件衣服的时候，它直接帮你链接到恒龙云定制平台，你的数据也从这个地方来到这个网站，把这个衣服点一下它就套在你身上，让你知道我穿上是什么效果。

　　更远的未来。

　　我作为互联网从业者，和大家畅想一下。这是Google Glass上面可以现实我们所处的位置信息，当你站在北京地铁里非常无聊，无所事事的时候，突然今天早晨你最喜欢的品牌把新上架的服装发到Google眼镜上，这个服装不错，我穿着到底合不合适呢？我用可携带的手表测试了一下我今天的体重和过去这祭天我身材有没有变化，30秒之后就把我的数据上传到恒龙云平台，之后恒龙云平台快速地把我的数据发回到这个网站，我的数据就出现在网站上，我合不合适呢？还有两分钟火车就要进展了，好像今年比较流行肥大的款式，再点一下，载货车呼啸进站的时候你做出了满意的选择，买到了自己满意的衣服，这就是恒龙云定制将会给我们带来的一个可以看得见的未来。

　　恒龙云定制，感谢您的光临，谢谢！