中国服装电商行业报告2016

   2016-12-30 中国电子商务研究中心佚名4500
核心提示:  12月26日,电商门户、互联网+智库中国电子商务研究中心(100EC.CN)重磅发布了《2015-2016年度中国服装电商行业报告》,深度
  12月26日,电商门户、“互联网+”智库——中国电子商务研究中心(100EC.CN)重磅发布了《2015-2016年度中国服装电商行业报告》,深度探析服装电商的发展。
 
  1207亿,2016年天猫双十一全球狂欢节最终定格于此,最重要的服装板块更是业绩惊人,优衣库用了2分53秒突破亿元,再次创造纪录,不但成为服饰类最快破亿品牌,也是天猫双十一最快破亿品牌。传统线下品牌森马集团、太平鸟集团以6.5亿元和6.16亿元成为服装类目最大赢家,而电商品牌韩都衣舍、茵曼、衣品天成则退居二线。在业绩的对比之下,传统线下服装企业似乎瞬间重焕生机,备受追捧,而电商品牌则,有种风中凋零的感觉。
 
  这一年中服装电商行业究竟经历了什么,报告从服装电商特征、数据、模式、问题、对策、趋势等六方面全方位研究,让我们从中探究背后的秘密。
 

  2016年天猫双11晚会上,“半个娱乐圈”的明星都到了,超级女神林志玲更是将自己穿的风衣送给网友,而且是神奇地直接扔到手机里。这一环节采用了AR现实增强技术,智能移动终端给服装电子商务带来更大的想象空间,如阿里推出Buy+初级版、京东PCL实验室、必要上线AR购物体验技术等。

  NO.1服装电商特征
 
  网络零售市场品牌化趋势明显,网民的网络购物偏好愈加成熟,消费升级和社会转型在推动零售商业模式转型的同时也将为服装家纺带来诸多消费盲点和新的商业机会。中国电子商务研究中心网络零售部主任、高级分析师莫岱青认为2016年服装电商存在以下几大特征:
 
  特征一:B2B服装电子商务发展势头强
 
  B2B服装电子商务占据主要地位,发展从PC端向移动端转移。通过便捷化、碎片化、个性化、智能化等特点扩大应用。纺织服装中有多个B2B交易结合点,供应链金融在中起到作用。如报喜鸟推出企业级多款质押贷款理财产品。另外随着跨境电商的迅速发展,成为纺织服装B2B领域的一片“蓝海”。
 
  特征二:淘品牌营收增加利润率逐年下降
 
  在服装零售行业整体低迷的情况下,性价比成为消费者选择服装产品的重要标准。淘品牌的迅猛扩张似乎说明了这点。
 
  2008年的韩都衣舍成长速度很快,初创时年销售额300万元,团队40人,到2014年,这两个数字已分别增至15亿元、2600人。2014年和2015年,韩都衣舍营业收入分别为8.31亿元和12.60亿元。
 
  汇美集团2013年营收5.9亿元,2014年营收9.5亿元,2015年营收11.4亿元,近三年的营业收入出现一定程度的增长,但2014年以及2015年同比增长60.73%、20.35%,增速出现明显放缓。
 
  由此看出淘品牌迅猛扩张背后暗藏危机。
 
  特征三:服装电商发展进入成熟期
 
  2016年,服装电商发展进入相对成熟期。同时,服装存在非常明显的季末特征,每年的第一、四季度为销售旺季,第二、三季度为淡季;同时我们也能看到双11对服装的网上销售推动作用明显。
 
  特征四:移动端服装行业销售额增长
     
        进入2015年以来,移动端成交额已占到总体行业销售额一半以上。同时,基于智能手机的服装app移动终端应用的蓬勃兴起,它们被认为是移动互联网改造传统行业的开端。移动社交电商平台近年来异军突起,以口袋微店、微盟萌店及微卖等为代表。移动社交电商平台较受资本青睐,对互联网理解深刻,产品系统完备且互联网运营/营销经验丰富,分销渠道保证零库存的同时,有效集聚流量并促进转化购买,引领着行业的发展方向。
 
  特征五:服装行业“大而全”时代过去
 
       传统服装借电商谋变服装行业“大而全”的时代已经过去,对客群准定位做进一步的市场细分,生产高度个性化的产品让国内服装行业进入洗牌期。在此市场环境下,互联网以及大数据将取代传统封闭性的制造系统,让精准对接消费者需求成为可能。面对电商发展的大势,传统零售走下滑的形势下,传统服装企业必须谋变,将传统制造业的优势与互联网思维相结合,搭上服装业新发展的“快车”。
 
  特征六:传统服装借网红“出击”
 
  “网红”们对粉丝强大的号召力,也让不少中国服装企业希望借助与“网红”之间的合作,迎来品牌销售的“第二春”。通过借助“网红”推广品牌单品,的确对一些服装企业的销售额起到一定的带动作用。
 
  服装品牌如何能实现与“网红”之间稳定有序的合作,对品牌聚焦客户、实现精准推广、赢得持续关注度起到巨大帮助,未尝不是一个聪明的“救市”手段。
 
  特征七:大数据推动服装电商“有的放矢”
 
  大数据就对服装电商的发展有重要的意义,比如国内各个地区市场对服装产品的需求会有所差别,以往服装铺货的过程中拼的是经验,但是通过大数据,可以详细了解到各个地方市场的实际差异,从而有针对性地投放产品。
 
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