零点有数&贯信研究成果，获中国新消费品牌大会“品牌发展智力支持奖”
10月28日，第十届中国新消费品牌大会在深圳举行。大会发布的《2021年中国连锁品牌研究首发报告》中，精选了零点有数&贯信的最新研究成果《解读新消费时代：2021年消费品行业洞察报告》（文末可获取完整版）。
大会以“新消费时代的品牌新生”为主题，邀请元气森林、SKG、百丽集团、萃华珠宝、华夏基石、和鲜集团等多个新消费领军品牌代表从品牌发展的战略、文化、营销、供应链以及消费生态构建等角度探讨市场、消费者和产业的变化，分享各自对品牌未来发展新路径、消费生态构建等方面的思考。
附图：大会现场
中国品牌企业得以快速升级发展，国内外优秀的品牌服务机构功不可没，零点有数&贯信荣获本届大会特设的“品牌发展智力支持奖”（2021），以感谢品牌服务机构多年来为品牌发展做出的巨大贡献。
附图：奖牌及颁奖现场
零点有数&贯信《解读新消费时代：2021年消费品行业洞察报告》指出，随着新消费革命时代来临，传统消费品牌遭受到来自新消费品牌即DTC品牌的冲击和挑战。由年轻中产阶级为消费中坚所构成的新消费市场购买主力群体“新人种”崛起，品牌方需深刻认识到，只有抓住年轻消费群体的心，才能抓住市场机遇。新人种所具有的未知型消费、快消费周期、泛美学样式三大消费美学特征，正在重塑着当下的消费品行业。
DTC品牌为满足新人种消费美学需求所带来的“新物种”变革，主要具备聚焦单品突破、短周期持续迭代、交互共创、推动新材料技术的消费级应用、新形态渠道与私域流量、供应链敏捷与最低限度库存、高质中价组合、全链条数据智能八大特征。
在新消费前台关注新人种需求的同时，新消费后台也需要前沿算法技术的支撑，共同打造消费品行业“新物种”，在新消费革命之中站稳脚跟。可以说，算法是驱动消费品行业变革和升级的核心。
以零点有数子公司上海贯信使用机器尺码分析助力智慧服装为例：服装行业的断码和库存一直是服装企业在商品销售运营中需要解决的问题，尤其是自有品牌的服装企业。一方面，门店里出现断码缺货，另一方面，仓库中积压着大量库存，且铺货不精准、调拨不及时等都会带来门店和仓库中的断码和库存问题。
随着品牌运营日益标准化和精准化，打造一个依靠大数据来做精准推荐的平台十分必要。贯信助力服装零售尺码比例分析，提供智慧订货解决方案，以服装企业在订货会时推荐的尺码比例为核心，依靠数据与算法解决区域尺码的断码和库存问题。
具体来说，传统的尺码比例往往依赖于买手经验，如店长日常的缺码反馈、同期的尺码售卖比例、标准的一手码比例等，存在一年同期数据无法发现趋势线变化、基于品类的统计过于粗糙、商品属性维护不一致、不同深度带来的尺码比例和尺码宽度不同等问题。
随着互联网、移动互联网、机器学习算法的普及，越来越多的行业开始使用算法辅助商品运营，品牌公司可以利用较为成熟的算法，加上品牌常年累积的数据财富，对数据进行分析和建模，将数据的价值最大化，商品数据中台应运而生。
商品数据中台贯穿整个商品生命周期的各个节点，为每个重要节点提供数据分析以及运营辅助。数据中台中的“尺码比例分析”可根据历史数据，在订货会和铺货阶段推荐合适的尺码比例，以减少销售过程中的断码和库存。
相较于人工尺码比例，机器尺码有四大特点。一是可进行多年数据的趋势识别以及稳定性识别；二是能够根据历史数据提取影响尺码比例的属性；三是维护品牌商品属性字典，以去除品类描述差异化带来的数据损失；四是可提取不同订量范围的尺码比例和尺码宽度，并根据商品售卖周期识别出铺货尺码比例和订货尺码比例。
贯信深入了解品牌需求，积累行业经验，在订货会等场景中以数据算法助力尺码比例分析。举例来说，一是通过数据接口自动数据抽取，可定时抽取ERP系统中的零售、库存和进货数据，并进行数据处理；二是提供数据校验和训练中心，以得到训练模型供订货会使用；三是订货会系统实时调用，订货会系统与数据中台实时API调用获取数据，并根据下量深度不同提供不同尺码比例。
贯信的智慧服装订货解决方案已应用于特步、FILA等数家服饰品牌，为品牌带来了巨大收益。举例来说，某品牌六个大区的总销售吊牌金额约为2.87亿元人民币，由于订货会的尺码比例与真实值的差异导致断码库存，造成了约2600万元人民币的损失，使用贯信智慧尺码分析后，可减少约50万元人民币的金额损失。