当前各行业发展水平的差距化极度显著，部门行业如科技、新能源等利润持续攀升，而餐饮、零售、地产等则受消费降级、成本压力影响陷入困境，凸显经济结构转型阵痛
。以服装行业为例，2024年中国服装行业出现凶残的“金字塔效应”：

凭据中国服装协会和国度统计局的数据，2024年中国服装行业规模以上企业（年主交易务收入2000万元及以上）的利润总额为623.81亿元
。该利润覆盖了规模以上企业13820家，占行业主体
。

其中64家上市公司实现了315.1亿的净利润，前十名企业占了上市公司利润的96%，安踏以155.96亿的净利润，占了将近一半
。而另一壁，大量中幼企业在价值战中挣扎求生，男装品类甚至出现销量下滑10%、客单价降落9%的“双杀”局面
。

更扎心的是平台经济与实体产业的失衡：阿里2024财年归母净利润1574.79亿元，相当于整个服装行业净利润的2.5倍
。这种扭曲的分配机造倒逼企业沉新思虑：线上流量成本吞噬利润，平台坐拥数据盈利，传统模式该何去何从？

电商时期，企业数据主权的缺失

在中国的几大平台中，阿里的利润并不是最高的，但是服装衣饰在阿里的占比相对其他平台更高
。马云创建阿里时，使命是“让全国没有难做的生意”，余音还在绕梁，服装行业这个应该不难做的生意已经面对巨大问题：需要不及、廉价竞争、两极分化
。

大奖国际18dj18近几年启发了好多除衣饰以表的其他行业，好比食品、3C、快消、家具家装、陶瓷卫浴、五金建材等，应该说在目前的经济情况下，各人都不好做，至少没有以前好做了
。但是相对而言，服装企业更难一些
。衣食住行，按理说服装是一个大行业，为什么会如此难题？难路服装行业很传统很落后吗？以大奖国际18dj18观察和比力，从数字化水平来说，相迸宗其他传统行业，服装行业是碾压式确当先
。若是说行业的规模、沉要性和先进性都很高，倒佧个行业赚不到钱，一个为行业提供服务的平台公司，赚到的利润却是整个行业的2.5倍，是什么原因？何以至此？

我们以为答案是数据主权
。

一个顾客在天猫店买了衣服，商家知路这个顾客是谁-从哪里来-到哪里去吗？她/他看了哪些商品，怎么做的决定？商品的什么特质吸引了他/她？商家得到了一笔生意，可能也赚到了钱，但这个过程是黑盒，而平台却有这些过程数据
。也就是说，平台罕见据的主权，而商家没有
。从数据主权的角度再来分析一下商家和平台的关系：看上去平台是为商家服务的，平台上有这么多的服务供商家选择，并且是收费的
。但由于最终的数据在平台手里，堆集的价值就在平台手里
。两者的关系其实是商家为平台服务，不仅如此，商家还边提供服务边付费
。

没罕见据主权的价值将会日益沉沉，商家付费为平台提供了数据，平台凭据数据封装了各类商家所必要的服务，为了更多的流量，更好的复购，商家将赚到的钱再次采办了平台服务
。这种数据和服务的关合形成了一个漩涡，最终险些吸走了商家所有的利润
。

有些企业线上平台的占比不高，重要收入来自于线下
。从数据的角度看一下线下生意，还是这几个问题：顾客是谁-从哪里来-到哪里去了，什么商品吸引了他/她？为什么最终他/她没买？

商家还是没有这些数据，有的仅仅是买卖数据
。当然，买卖数据很沉要很关键，但买卖是最终的了局，它已经发生了，商家对这笔买卖不能扭转什么！相比线上，线下总体还是缺数据，出格是大量的缺过程数据
。过程数据蕴含企业运营的所有过程，只有把更多的业务运营过程进行数字化，能力对业务进行统计、总结和改进，能力更好地提升效能甚至提升利润
。

AI革命，这次能突破平台魔咒吗？

平台和商家的关系已经大体定型，我们也并没有法子去扭转什么
。好在时期变迁得越来越快，这几年迎来了一个更大的风口：AI
。

的确AI更具备设想力，“ALL IN AI”，“在AI时期，所有行业都值得沉新做一遍”，我们在市场上听到了这些熟悉的声音
。多年前电商互联网崛起时，我们也听到过这些标语：“ALL IN 电商”，“在互联网时期，所有的行业都值得沉新做一遍”
？瓷先ブ站炙坪踝⒍ǔ裂——巨头依然是阿里、字节、腾讯等
。一样的配方，一样的剧情，这次能等待一个不一样的了局吗？

大奖国际18dj18这几年在AI上的实际带来了但愿：利用AI辅助采集过程数据，让运营变得像点表卖一样单一
。以我们最近推出的五大利用为例：

1. AI智能工牌：实战案例铸造销售真经

传统的销冠经验分享，时时停顿在“练货”模拟层面，不足真实案例支持
。AI智能工牌采集真实、成功的销售现场对话，融合人群特点、商品个性和导购思路等多元信息，辅以AI深度分析，商家便能高效提炼出可验证、可推广的金牌话术，赋能导购团队，提高卖货效能
。

2. 促销千店千策：握别“全场5折”的蛮荒时期

2024年8月，某活动品牌在阿里平台GMV暴跌23%，却在抖音增长71%，本原在于未区吩旖台用户价值敏感度
。各个门店的地点区域、渠路、平台分歧，导致差距化的经营阐发
；贏I综合分析各家门店的汗青阐发与周边贸易数据，得出千店千面的营销战术，而不再是总部统一下发尺度化活动规划
。

3. 智能订单路由：库存“动”起来才有性命

智能履约中的订单发货仓库动态优选战术，通过实时数据分析与算法决策，在订单天生瞬间自动匹配最优发货仓库，实现成本、时效与资源的最优平衡，做到“用更少的库存，做更多的生意”
。该战术依赖三大技术？椋

• 规定引擎：界说优先级逻辑；
• 实时数据池：把握库存、负荷、物流报价；
• 蹊径优化器：实现多指标决策算法
  。

现实利用中，某服装企业通过动态路由将华南订单从爆仓的昭通仓分流至丽江仓，物流时效维持48幼时内，同时每年节俭约150万元的运力成本
。

4. 智能配补调：让AI成为“首席预测官”

传统配补调沉度依赖商品人员的工作经验
。智能配补调系统通过深度进建汗青销售、气象、竞品活动等信息，基于可用库存，得出最优的库存分配规划，实现提高货物效能与降低物流成本的动态平衡
。某女装品牌利用后，不只压缩了80%的配补调工作时长，还提高了动销率、齐码率、爆款满足率等一系列业务指标阐发
。

5. 智能衣橱：从“卖货”到“平生服务”

品牌在顾客实现服装采办后，基于采办纪录，结合实时动态数据如季节变动、本地气象、即将到来的节日/活动等，按预设频率如逐日或每周，推送个性化的衣饰搭配建议
。不仅能够引发顾客对已购衣饰的沉复穿戴意愿，有效耽搁产品性命周期，还能通过推荐与已购单品风格互补的新品或配饰，创造天然的二次采办场景，提高复购率
。此表，与顾客维持法规性、有价值的品牌互动，提供穿搭灵感与生涯方式建议，这也显著地加强了品牌粘性与会员忠诚度
。

瞻望：AI让线下零售"触底反弹"

回首从前十几年的电商时期，从运营效能和模式上看，电商是远远优于线下的
。其中有好多原因，但是很沉要的一点是电商占有比线下丰硕得多的过程数据，这是线下的短板
。但是在未来的十年，AI可能援手线下零售获取和堆集足够多的数据，这些数据甚至能和电商媲美，结合线下更强的服务特点，我们能够进展，AI时期是线下零售触底反弹的时期！

本文收录在由大奖国际18dj18科技董事长孙一晖担任总编、大奖国际18dj18钻研院出品的【大奖国际18dj18新视界】
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