基金项目：湖南省2022年大学生创新训练项目“数字经济时代下服装零售新模式探索”（编号：S202213809007）。

引言

2023年《政府工作报告》明确提出“深入推进数字经济创新发展”，对做大做强做优数字经济进行了全面部署。我们正处在一个由数字技术主导的新时代——数字经济时代。这一时代特征在于数据信息的广泛利用和网络技术的深度融合，它们正在根本性地改变着人们的生产生活方式以及消费模式。特别是在服装零售行业，传统的商业模式已受到前所未有的挑战。消费者的购买行为越来越多地转向线上平台，追求快速、便捷和个性化的购物体验。因此，本文旨在探索数字经济背景下服装零售行业的新模式，分析其对传统服装零售业态的影响，并预测未来发展趋势，以期为服装零售业界提供策略指导和参考。

一、 新零售相关理论研究

（一）新零售定义

新零售模式发展历史较短，且“新零售”一词最先由马云提出。而现在的新零售模式与国外最早的全渠道零售有异曲同工之处。Rigby（2011）率先提到了全渠道零售，即新兴数字化和更好体验的零售方式^[1] 。新零售即以消费者体验为核心，通过数据驱动实现的泛零售业务模式是一种将传统的零售概念与现代技术相结合的商业模式。其本质就在于个性化服务、无缝购物体验和高效的运营效率。与传统零售行业相比。区别在于是否运用了一系列的数字技术，将线上线下的竞争关系转化为了合作关系^[2] 。或者是利用大数据等技术对消费者的消费期望进行分析判断，以此达到消费者和各零售商的利益最大化^[3]。丁俊发（2017）认为新零售是一种顺应时代潮流，且符合国情的商业模式的创新^[4]。

（二）新零售目标

新零售的目标就在于消费者能够用最低的成本尽可能地满足自身的需求，零售商则是在前者的前提下，使得效益最大化。杜睿云（2018）指出，新零售转型战略的主要目标是为顾客提供一种全新的消费体验，让消费者在任何消费模式下也能得到一视同仁的权益。而且这样的战略达成需要依赖于企业线上经营模式和技术应用的创新^[5]。田红彬（2021）通过实证证明企业从“触网”转向“新零售”阶段，新零售可以通过周转效率和交易费用的变动作用于零售绩效^[6]，而在其发展阶段，程芷依（2015）对“新零售”的发展特征进行了总结，利用各类数字技术的互补更好的完善顾客的消费体验 ^[7]。

（三）新零售背景下的服装零售

《数字经济发展规划》提出以数据为关键要素，以数字技术与实体经济深度融合为主线，实现传统产业转型升级，培育新产业新业态新模式。人工智能、大数据等数字技术已经与人们的生活息息相关，因此服装零售新模式是数字经济时代必然会产生衍生品，是电商大数据环境之下的一种新型商业模式，杨竹（2023）认为严峻的环境冲击下，零售创新转型是最直观的商业模式转型^[8]。段懿轩（2023）认为服装业和零售业息息相关，新零售的发展能为服装企业带来更多的商机^[9]。最先有国外学者对相关数字技术与服装零售的结合具体应用进行了研究，Thallmaier（2014）研究发现可以采取互联网的方式进行规模化服装的定制，通过网络平台使用相应的软件，使消费者与到服装的设计流程，加强体验感^[10]。EidMohamed,Basem(2016))研究提出新零售是一种创新的经营方式，通过各类数字技术的完善与配合，进行大规模范围的服装定制，而这需要在进行系统的开发和配置的过程中,选择恰当的方案,实现对定制的数字平台进行投资^[11]。MuhammadAnshari(2019)研究表明随着大数据时代的到来，消费者对服装更专注于的个性化服务。大数据需要利用CRM系统进行储存与分析，加强对客户的管理。^[12]直到现在，虚拟试衣是在服装零售中应用最广的数字技术。陈建宏（2020）认为虚拟试衣对服装零售呈现积极意义。

二、 服装零售新模式探索的转型问题

（一） 新零售与传统零售理念未实现全员认可

首先是销售模式上传统零售依赖于实体店铺，顾客到店选购，重视面对面的顾客服务和实体试穿体验。新零售则是结合线上线下销售，通过电子商务平台、社交媒体和移动应用等多渠道进行销售，强调无缝购物体验。众多龙头服装零售品牌也在强调这一点，以“森马”为例，作为升幅最高的服装零售品牌，线上收入占比42.21%，同比增长3.71个百分点。第二在客户体验上传统零售注重于店内布局、陈列和销售人员的服务质量。新零售则是利用大数据和人工智能技术提供个性化推荐，增强顾客的购物便利性和个性化体验。其次在库存管理中传统零售通常保持较大量的库存，以应对顾客需求和季节性变化。新零售：采用更加灵活的库存管理系统，如按需生产和快速补货，减少库存积压。最后在数据分析上传统零售依赖经验和直觉进行市场预测和决策。新零售则是运用大数据分析消费者行为，优化产品和营销策略。

（二） 数字化人才及技术的供给无法满足需求

在当前的服装零售行业中，数字化人才和技术的供应不足是一个显著的问题，有 59.5% 的企业认为受疫情影响，组织和人才结构的调整与改变，对于企业未来应对外部环境变化有非常重大和深远的意义，更有 65.2% 的企业意识到了数字经济时代下人力数字化转型的必要性和价值，以虚拟试衣技术为例。随着AR（增强现实）和AI（人工智能）等技术的发展，虚拟试衣技术不断进步，对专业人才的需求也随之增加。同时，虚拟试衣不仅需要计算机科学和人工智能的知识，还需要对时尚和设计有深入理解的人才，这种跨学科的技能组合不易找到。从人才的角度来看，不论是从数字技术水平还是人才水平，都和预期目标相差甚远。服装企业依赖的招聘渠道96%都依靠第三方招聘平台，难以找到合适的中高端人才。若是要加速探索服装零售的新模式，那么就要认识到数字化人才及数字技术等资源都是重要因素。

（三） 各零售商沟通效果不佳加剧恶性竞争

如果零售商之间的沟通不畅，可能会导致市场上的信息不对称，即某些零售商拥有更多的市场信息而其他零售商则处于信息劣势。这种不平等可能导致拥有信息的零售商采取更激进的策略，如价格战或过度营销，从而引发恶性竞争。沟通不畅还可能导致误解和猜疑，零售商可能会错误解读对方的策略和意图，从而采取对抗性的行动，进一步加剧竞争。效果不佳甚至会阻碍零售商之间的合作，如共同推广时尚趋势、共享市场数据等，这种缺乏协作可能导致资源的浪费和效率低下。

恶性竞争则通常会导致价格战，这会压缩整个行业的利润空间，使得零售商的盈利能力下降。由于利润减少，零售商可能会减少在新产品开发和技术创新上的投资，这会限制整个行业的创新能力和长期发展。从而可能导致市场秩序混乱，小的零售商可能无法生存，而大的零售商也可能因为长期的激烈竞争而受损。

恶性竞争还可能导致消费者面临不稳定的价格波动，尤其是在价格战期间可能会出现异常低的价格，而在竞争缓和时价格又迅速回升。为了降低成本和维持竞争力，一些零售商可能会牺牲产品的质量，这对消费者来说也将是一个负面的结果。

（四） 市场监管缺失导致数字化进程缓慢

新零售背景下，零售市场经营模式变化快，相关法律无法制定完善，仍然以虚拟试衣为例，此类数字技术涉及到多个领域和法规政策，如计算机图形学、人工智能、隐私保护等。目前，国家对于虚拟试衣技术的法规政策尚不完善，各零售商在开展业务时如不严格遵守相关法律法规，避免侵犯用户隐私和知识产权等问题。很可能导致出现“劣币驱逐良币”的情况，最后导致零售市场秩序失衡。

三、 服装零售新模式探索的转型建议

（一） 升级管理理念，优化服装零售商决策与运营

在新零售背景之下，服装零售商需要不断更新自己的经营理念，顺应数字经济的潮流，树立新型互联网思维，无论何种方式，都不应急于一步到位，可以逐步引入新零售的元素，给消费者以及员工都有一个适应的过程，通过对员工的培训和支持，让其更快适应服装新零售的环境，以此带动与消费者的有效沟通，为其解释新零售带来的好处，收集反馈并做出相应调整，如投资先进的技术和设备，以提高运营效率和顾客满意度。另外，未来存在很多不确定的因素。服装零售在探寻新模式的过程中，需要建立完善相关的风险预警几只，提前做好风险应对工作。

总之，新零售理念在服装行业中的实施是一个复杂的过程，需要考虑到技术、人员和文化等多方面因素，通过持续的沟通和培训，以及对新技术的投资，才能逐渐实现全员认可和成功转型。

（二） 重视人才培养，为新零售探索提供能源

在新零售背景之下，服装零售想要长久保持新鲜活力并且稳定地运营，就需要更多地专业人才的加入。服装零售商可以和各个名校，研究院合作，对相关数字技术开设专业课程或认证项目，针对性地培养具备相应技能的人才。同时，在内部也能够引进专业人员对现有员工进行再次培训和相关技能提升，使得他们能够适应新技术的需求。这也是目前67%的企业选择稳定人才的方式。若是技术瓶颈，也能使用外包服务，利用第三方服务提供商的专业知识和技术，暂时缓解内部资源的不足。其次服装零售商在后续的招聘方面，可以采取更为灵活的策略，如远程工作，实习机会和学徒制度，吸引更广泛的人才群体。

总之，虽然数字化人才和技术的供应不足对服装零售行业构成了挑战，但通过教育、合作和创新的人才管理策略，服装零售商可以逐步解决这一问题，推动数字技术的发展和应用。

（三） 实现大数据共享，促使新零售高质量发展

大数据是数字化的基础，对服装零售产生了比较显著的影响，具体来说，通过分析消费者的喜好和趋势，设计师可以更好地了解市场需求，从而创造出更符合消费者口味的产品。大数据分析还可以从社交媒体上的时尚话题和用户反馈中获取灵感和创意，推动产品创新。大数据分析有助于优化供应链管理，通过监控生产过程、物流环节和库存状态，服装零售商能够及时发现并解决潜在问题，提高整个供应链的效率和灵活性大数据分析能够帮助零售商提供个性化的购物体验，如个性化推荐、定制服务等，增强顾客忠诚度。通过分析用户的社交媒体活动和网络浏览行为，零售商可以确定哪些产品最受关注，及时调整产品线和库存以适应市场变化。基于大数据和新技术，数字化持续赋能零售业全渠道，线上线下渠道将进一步融合，提升顾客购物体验。同时，具有创新能力的服装企业依靠智能化大数据为开发设计和零售提供更为精确的帮助，巩固品牌的持续竞争力。

总的来说，随着技术的不断进步和消费者行为的改变，大数据将继续深化其在服装零售行业中的应用，为各个服装零售商之间创造更多的商业价值和竞争优势。

（四） 加强市场监督，落实法治保障细则

服装业仍存在损害消费者利益，破坏行业发展的情况，给服装零售商之间带来不必要的运营压力。对于此类情况，需要推动与之相关的法律法规的更行、完善，加强市场监督，鼓励各个行业的相关机构建立健全行业数字化标准认定机制。同时上述的数字技术，难免会涉及用户数据和交易信息的处理和存储，可能存在数据泄露、篡改等安全风险。这些风险可能导致项目的信誉受损，甚至面临法律诉讼。对于此类情况，应该采取严格的数据安全措施，确保用户数据的安全。采用加密技术对数据进行保护，定期进行安全审计，以及制定应对数据泄露等安全事件的预案。

四、 结语

随着数字经济的蓬勃发展，服装零售行业正站在一个新的历史节点上。数字技术的融合不仅为服装零售带来了创新的新零售模式，而且推动了个性化服务和线上线下融合的全新购物体验的兴起。研究发现数字技术在服装零售业中的应用并揭示了其在提升管理理念、促进人才培育、共享大数据以及增强品牌竞争力方面的积极作用。同时，我们也认识到，在拥抱数字化带来的便利与优势的同时，数据安全、隐私保护和数字鸿沟等挑战同样需要我们给予足够的重视和解决。

未来的服装零售行业将更加依赖于数字技术的创新和整合，以实现可持续发展和市场竞争力的提升。为了应对这些挑战，业界需要加强合作，制定严格的数据管理和隐私保护政策，同时，缩小数字鸿沟，确保所有消费者都能享受到数字经济红利。通过持续探索和实践，服装零售行业有望在数字化转型的征途中，实现更高层次的顾客价值和企业增长，开创全新的发展局面。

参考文献：

[1] Rigby D K. The Future of Shopping[J]. Harvard Business Review,2011,89(12):65-76.

[2] 李磊.新零售业态下中小型网店运营策略[J].武汉商学院学报,2024,(01).

[3] 李琳娜. 电商冲击下零售业实体店的转型发展路径分析[J]. 商业经济研究，2016，(18): 108- 109

[4] 丁俊发.以零售业为突破口的中国流通变革——关于“新零售”的几点看法[J].中国流通经济,2017(9):3-7.

[5] 杜睿云,蒋侃.新零售的特征、影响因素与实施维度[J].商业经济研究,2018(04):5-7.

[6] 程芷依. 我国传统零售业向 020 模式转型升级研究[D]. 哈尔滨商业大学，2015.

[7] 田红彬,杨秀云,田启涛.数字经济时代零售业态演化与企业绩效实证研究[J].经济经纬,2021,38(02):91-101.

[8] 杨竹.新零售背景下红星美凯龙商业模式转型路径及效果研究[D].广西财经学院,2024.

[9] 段懿轩.新零售模式下服装上市公司企业价值评估研究[D].重庆理工大学,2024.

[1] ThallmaierSR.Customercodesign:Astudyofthemasscustomizationindustry[D].Leipzig，Germany:LeipzigGraduateSchoolofManagement,2014:9-11.

[2] EidMohamed, Basem.Acomputer——basedparticipatorymodelforcustomizationintheUAEhousingmarket[J]. JournalofEnterpriseInformationManagement,2016,30(1):17-29.

[3] MuhammadAnshari.CustomerRelationshipManagementandBigDataEnabled: Personalization&CustomizationofServices[J].2019,15(2):94-101.

[4] 陈建宏.线下虚拟试衣对时尚零售线上销量的影响研究[D].东华大学,2020.