服装设计师的效率神器
2023-03-30
知衣科技
NANA是一个去年刚大学毕业的职场新人，目前在杭州一家女装品牌做设计师助理，主要工作是协助服装设计师开发新款样衣。
但实际上，NANA的日常工作繁忙且琐碎，像是一只勤劳的蚂蚁，不停地搬运各种与品牌风格调性相关的流行趋势，不论是市场调查、竞品动态、秀场时装周还是面料供应商，每一个有益于新款开发的信息，都是她工作的子集，与跟进开发进度、跟踪后续销售状况等汇聚在一起，再现出服装设计师行业最普通不过的一个工作场景。
在过去，NANA很大一部分时间精力会被一堆不统一、不规范的工作流程所占据，时常怀疑自己的工作只是无意义打杂，比如：
1.在一个数十人的设计师工作群里整理图片，有的是压缩包，有的是花瓣网、飞书等线上工具，有的是几个G的网盘链接，图片还不一定都是高清的；
2.图片收集后，还要根据色彩、廓形、面料等各个维度做标签的归类整理，以便于后续找款；
3.整理过款意见时，总是要翻几十页的聊天记录，效率极低不说，还有可能过期被清理。线下会议也很难一一对应具体的意见；
4.盘点款式的价格、销量、SKU等销售数据作为参考时，团队找不到一个很好的方式做标准呈现，甚至找不到原来的电商链接；
好在从2022年开始，NANA的设计部门接入了服饰设计协作平台「美念」。自那以后她感觉到自己“低价值”的信息收集、整理工作效率有了显著提升，与上级汇报时、与工作流程中的各个环节对接时都更有底气了，NANA也能给自己预留出更多时间来参与设计上的工作。
而NANA不是孤例，她只是千千万万服装设计师们的一个缩影，渺小，却也典型。是通过对服装行业数据智能SaaS产品——美念的使用，才让她挣脱出日复一日的琐碎，将有限的工作精力投入到设计能力的进阶中。
在服装行业这样一个流行趋势与时俱进，工作方式却原始又落后的行业里，「美念」对设计师、对服装企业的助力，才刚要显现出来。
服装行业的找款工作，通俗来说就是去淘宝天猫、抖音、小红书、唯品会、批发市场、订货会等各个线上线下市场，以及时装周秀场上去“挖宝”，挖掘一些可能会流行的款式，作为新款开发的参考备选。
其间麻烦的点在于，没有一个服装品牌的设计师部门只有一人，有人喜欢截图在手机电脑，有人喜欢用花瓣采集，有人直接存购物链接…这些五花八门的找款路径最终无非就是以压缩包或链接的呈现形式甩在工作群中，直接导致了团队之间信息同步成本、后续整理的时间成本暴增，收集的图片大小、清晰度也无法保证。
坊间流传的“设计师有70%的时间都在梳理需求、积累素材，只有30%的时间是用软件来做设计”并不只是戏言。
这还只是找款方式的差异，时间一久，大多数设计师还会忘了当初为何要保存那个款式素材的原因，毕竟刹那的灵感转瞬即逝。因此，如何在后期需要的时候便捷快速地找到目标款式素材极为重要，必须要让设计师前期70%的找款工作发挥出应该有的价值，不再“躺尸”于文件夹或聊天记录中。
近些年，有的公司通过知衣科技旗下的服饰设计协作平台——「美念」，率先一步实现了“找款”的数据化、智能化。
接入「美念」插件之后，使用者在浏览器浏览任一款式素材时，不论是知衣系列产品还是淘宝天猫商品页、百度图片等网站，都能右键直接采集，并且直接原像素收录进灵感集中，免下载、免截图。
采集之时即可对款式进行标题、价格与灵感点的相关备注，防止遗忘。同时还会记录来源与时间，如果是知衣系产品内的操作还可以随时跳转原文链接，在后续浏览素材时查看更多款式信息。
所有采集到的高清素材最后都支持批量上传到云端，移动端/网页端实时同步，登录即可查看，不占用本地内存，随时随地想看就看。
另一方面，围绕服装设计这个垂直细分的专业化需求领域，「美念」依托图像识别技术，能自动智能识别采集图片中的款式品类、颜色、廓形与工艺，并将之打标与分类。
值得注意的是，为了应对后期设计工作可能会面临的二次整理/复用，同一个素材款式一般会被归属在多个类目下，拥有多重标签属性，当然也支持自定义。
基于此，「美念」在找款中最重要的功能也浮出水面，即素材的智能化打标、筛选与分类。
在强大的图像识别与自动打标技术加持之下，使用者找回过往款式素材的效率成倍提升，所采集款式的风格、廓形、颜色、面料、工艺、来源等一系列数据都在「美念」被自动分类。
比如可以对一件连衣裙自动/自定义打上“低客单价”、“碎花”、“H型”、“2023春季新款”、“紫色”、“蝴蝶结”、“雪纺”等多重标签，后期如果想要搜寻“2023春季新款”，就能在该标签下的款式合辑中找到。
久而久之，「美念」还会基于过往的采集偏好来智能推荐多平台相似款、同款，作为设计师的另一个找款渠道，或是灵感源头。
甚至于团队成员的日常找款工作考核，都能在「美念」得到一个再直观不过的数据化呈现：采集成员、采集时间、审核进度，统计成员选款贡献，选款通过率等，便于工作管理。
到了审款环节，最先让人关注的点是：流程的规范性，以及审款效率。
在过去，大部分服装设计师团队都采用线上微信工作群/飞书文档+线下开会的方式过款，期间如果设计主管想了解更多信息，要么是在工作群中聊天说明，要么在会议中口述表达。
信息的有效对应与留存暂且不说，整个审款流程与十年前并无二致，看不出数字信息技术日新月异十几年到底对服装行业产生了哪些具体的影响。
但凡设计主管多问一句：“竞店的这个款式在抖音渠道的30天销量如何？价格多少？哪些颜色卖的最好？”还要等找款人再去溯源这张款式素材的链接，再统计一下各个电商平台的销售数据。
另外，很多设计师在选款时都有自己的想法，比如看中了某个设计点，或认为版型不错，或是竞店力推新款值得重点关注。但不管什么原因，往往无法完整且准确地将想法与款式素材一起传达给设计主管，以至于设计主管在审款时，也不能get到设计师的用心良苦。
那么在数字信息时代，服装设计师应该如何正确地实现审款的规范化、效率化，以及精准传达选款意图和相关信息？
我们的回答是「美念」。
在审款流程的规范化方面，设计师在「美念」的选款合集均可以自由设置分享协作范围与创建选款/审款任务，自定义审核层级和指定审款人，实时了解任务进度和完成情况。
只需在采集时将之收录进已设置权限的灵感集中，即可让拥有审核权限的成员启动审款流程，从此不再受时间、空间限制，随时随地在网页端和手机端在线选款、审款。
如上文所提到的，找款采集时就记录在册的销售数据、跳转链接、灵感闪光，还有智能生成的系列标签，都可以提交审款时的补充信息。
基于从采集素材开始的选款流程在线化、数据化，在「美念」介入之下的审款可以最大限度保留款式信息，传达选款意图，以此提高审款人的判断准确度和效率。
此外，审稿人则可以直接在该素材上进行框选批注和评论，记录他所认为的选款灵感，如果审核不通过也可以添加驳回原因，让选款人、审款人、设计团队其他成员三方都能得到充分的、及时的交流，同时选款人的采集时间与审稿人的审核时间等行为数据也会记录在款式详情中，共同沉淀备份。
待到新款研发上市后做销售数据复盘，针对设计上的亮点或不足，协作沟通中某个环节的效率，或是判断的对错，在「美念」都能找到一一对应的根源。
举个例子，当公司复盘38节促销中的某件风衣为什么能卖爆时，设计部门便可在「美念」中搜索2023春季风衣等关键词，由此一步步追溯出彼时的开发流程，以及选款人、审款人等每一个人的设计思路，作为范例留存复用。
哪怕是总结不足，也能在「美念」可视的规范化流程中，找到新一季的调整优化落脚点，实现从具体的执行侧落实措施，带着目标性地将服装设计的流程与效率做到臻于完美。
回到文章开头NANA的使用案例中，我们在客户调研回访中了解到，因为「美念」而受益的其实是整个设计部门，在选款效率提升了50%、爆款率提升了10%、一周选款工作变一天等变化之外，团队管理方面也大有裨益。
首先就是新人的培训周期，如NANA一般的设计师助理能在标准化的工作流程中缩短成长时间至50%，而又因为「美念」的可视化工作记录、设计资产留存，还帮助他们减少了人员变动带来的无形损失。
灵活高效的线上设计协作，提高了信息透明度与效率的同时，还避免了决策层主观判断的风险，在联动知衣系其他产品的基础上，用数据补足了决策依据。
正如该公司反馈的「美念」使用体验：
“团队用美念对接协作很方便，它的采集功能很不错，我们把它作为云盘存储款式，同时审核设计稿。
以前在企业微信过款，但很不方便经常出错，后面也探索过一些其他方式，但始终没有一个满意的。
美念刚开始不太熟悉，后面培训完大家用起来就比较喜欢了。我们把它当作一个云盘，大家可以直接对接到这些资源，不用发来发去，免得有时候有些东西有找不到了。
现在设计师每个星期的款都会上传上来，然后进行审核，以此作为对设计部门的管理手段之一。”
我们也相信，以「美念」为代表的服装行业数据智能SaaS产品，有望在未来帮助到越来越多的服装公司，像涓涓细流汇成河那样，用数据的力量驱动整个服装设计行业成长，找到效率的更高上限、乃至业务增长的新可能。
