作为1996年进入中国市场的丹麦快时尚品牌，ONLY曾凭借线上下的抢先布局成为一代年轻人的衣橱标配。然而，随着Z世代消费群体的崛起，快时尚服装更新换代的速度加快，消费者面临的品牌选择更多。
以ONLY为代表的20余年老牌快时尚女装，不可避免地面临着品牌老化、市占下降的问题。
图源：ONLY官博
在此背景下，ONLY决定主动求变，积极拥抱快时尚品牌新打法，在21年与知衣科技深度合作，通过数据驱动的选品策略重塑品牌竞争力。本文将解析ONLY如何利用大数据赋能，重构全新的选品方法论。
趋势定位
数据驱动的市场风向捕捉
老牌服装品牌在选品上都有着不小的“惯性”——过去极其依赖设计师经验与线上下门店反馈来选品，但这样的模式周期长、稳定性差，在快节奏的电商时代已逐渐失灵。
在各大新晋网红快时尚品牌每月上新100+的节奏下，不甘于后的品牌们要做的第一步就是跟上甚至超过他们的上新节奏，彰显一个“老牌劲旅”在商品研发能力上的优势。
但面对需求多变的年轻一代消费者，要怎样才能“快、准、狠”地开辟新品呢？
知衣通过全球时尚数据的聚合和洞察，为ONLY提供了一条迅速赶超对手的“快车道”。
首先借助“行业洞察”的“品类洞察”功能，知衣为ONLY提供了近几年目标周期内（比如历年Q3季度）的女装新品分布数据。通过参考往年同期的上新品类分布，帮助商品企划部门在新品品类分配上做一个初步的规划。
知衣-女装品类洞察-品类上新数分布
此外还可以通过电商和抖音为代表的社媒平台的流行词、搜索关键词的分析，动态掌握电商平台消费者的实时诉求。例如，2024年第三季度，知衣捕捉到“多巴胺穿搭”热度衰减、“静奢风”关键词搜索量高涨，ONLY可将之作为2025春夏季新品色调设计的关键参考，调整2025春夏季主题，准确把握市场最新趋势。
抖衣-女装品类热词分析
除了数据的洞察之外，知衣也提供了专业的市场趋势解读报告，依托服装大数据给出更加专业、直观的趋势分析和前瞻预测。
ONLY的爆品方法论，就是首先源于对消费者市场的宏观洞察和数据研讨。
细节设计
从数据到产品的闭环优化
对类目大盘的宏观掌握只是爆款的起点。想要把握年轻消费者“挑剔的心”，还要从每一个服装设计的细节出发，找出消费者们真正的偏好和需求。
但对于ONLY来说，若要更精准地满足动态的消费需求，就势必需要开发更多SKU，既考验供应链能力，也考验选品开款的准确性和爆款率，否则可能带来库存积压的风险。
不过面对这样的问题，ONLY同样可以借助服装大数据，开辟出一个精准调研开品的新模式。
例如在夏季女士上装的面料选择上，借助知衣的评论分析模块，我们对同类目榜单前列的TOP100商品进行聚合分析，发现“透气性”“抗皱性”成为1-2星差评中的高频关键词。
针对热门商品的负面反馈，品牌可以快速获取了改款灵感和思路，调整聚酯纤维的占比，并引入凉感天丝棉混纺面料，从而收获消费者认可。
知衣-消费者说-女装T恤负面声量维度统计
同理，通过“属性洞察”功能，品牌可以圈定目标的细分品类。比如女装T恤，选择热销榜商品范围，针对袖长、领型、版型、图案、面料等属性进行分别调研，了解市场上热销的同类商品中，哪些设计要素或工艺更受市场欢迎、符合大众审美。
知衣-属性洞察-女装T恤热销商品TOP500袖型分析
例如2024年冬季，知衣大数据发现泡泡袖在女士春秋上装中的热销元素占比持续走低，而“蝙蝠袖”“插肩袖”比重上升。品牌可以从中及时调整设计，推出多款蝙蝠袖商品。知衣科技观察到，ONLY仅天猫官旗单店就产出多款1000+销量的蝙蝠袖单品。
知衣-ONLY蝙蝠袖上装新品
以服饰大数据作为开款依据，以消费者评价作为改款思路，这样从消费者需求出发的上新逻辑，帮助ONLY更快更准地抓住年轻消费者的心。
社媒洞察
老品牌精准捕捉“新”客群
曾经主阵地在货架电商的ONLY，近年来追随着年轻消费者购物阵地的转移，也积极布局了抖音为代表的内容电商平台。利用知衣旗下的抖衣产品，品牌可以快速构建内容电商平台的“热度-转化”模型。
抖音平台除了本身的电商板块外，内容板块为品牌选品开款提供了相当重要的方向参考。通过抖衣作品库的筛选功能，品牌可以根据达人特征、作品特征、商品设计风格要素、粉丝特征等筛选项，组合筛选出经营品类下相关的高热高赞视频，了解近期该品类下达人的穿搭风格和网友反馈，捕捉社媒的流行趋势。
抖衣-女装作品库-品牌热推作品
如在2024年秋季，ONLY捕捉到“老钱风”话题阅读量和热销商品数快速增长，迅速联合博主推出“平价老钱风”穿搭教程，视频播放量超2000万次，带动相关商品销售额环比增长65%。
此外，通过“智能搜图”功能，还可以对短视频中露出的服装穿搭和带货商品进行全网相似款搜索，分析该商品设计的流行元素。
抖衣-智能搜图
在数字化浪潮下，ONLY并未盲目追逐流量，而是以“知衣”大数据为导航仪，在品牌理念坚守和新品创新间找到平衡点。
这种“快中有慢”的策略，或将成为服装行业应对不确定性的新范式。如今随着AI生成式设计等技术的成熟，服装品牌的的选品方法论仍在继续迭代，但核心逻辑始终如一：以数据为尺，丈量消费者每一寸需求。
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