AI介入后，原本200多天的上新周期，森馬15天就能走完

在傳統服飾行業，從設計、打樣，到排產、上市，一條完整鏈路往往需要200多天。而森馬把這一流程壓縮到了15天。

時間縮短的背后，是整個鏈路被重新組織：通用面料、通用版型提前沉淀，AI出圖3天完成確認，3D打樣1天即能推進生產；春秋款當季測試下一季，冬夏款提前一年測。原本按照內部節奏推進的流程，被改寫成能夠迅速吸收市場反饋的短循環。

這正是森馬將供應鏈與AI結合后的關鍵變化——重新定義了價值鏈的時間邏輯，而時間邏輯的改變，本質上是回應消費者對“快”、新鮮感和情緒價值的需求。

也因此，森馬在實踐中形成一個判斷：數字化絕不是一種工具，它已經成為業務本身。AI只有進入鏈路內部，業務才能按消費者的變化重新展開。

在這一內部共識下，森馬數字中心高級總監路麗娜反復強調：所有與消費者相關的場景，都值得好好研究。因為當時間邏輯被重構后，觸點不再是鏈路末端，而是決定體驗的關鍵節點。

比如 AI 智能體“森寶”，承接了缺貨找貨、輿情訂單、薅羊毛排查等直接面對消費者的業務邏輯，客服排查異常，從60秒縮到 了5秒； AI自動回倉、移倉，一個月可處理兩萬多件商品。這不是簡單的數字，而真正意味著一萬多名消費者得到了更及時的響應，滿意度更高，退貨率也將隨之下降。

以上內容來自路麗娜在見實2025年度私域大會上的分享，本文即是她分享內容的完整梳理（保留第一人稱），希望能給正在推進AI落地的服飾品牌一些實操啟發。

對了，這個話題并未結束，我們將在即將到來的上，繼續深度展開這一話題。先讓我們感知森馬的思路和做法，enjoy:

大家上午好，我是森馬的路麗娜。剛才船長在前面分享的時候，提到 AI 整體的使用過程是從認知共生到進化的過程，所以我今天主要的分享主題也圍繞這個過程展開。

森馬是一家多品牌、多品類的服飾企業，當前服飾行業面臨的兩大主要挑戰是“快”與“穩”。消費者的訴求越來越個性化，對新鮮感的要求越來越高，同時還在不斷強化自身的情緒價值訴求；而企業實際運營過程中需要保持穩定，我們從設計、生產到零售的整個環節，傳統情況下需要200多天的時間。

如何更好地觸達消費者、應對市場變化，讓品牌和產品與消費者訴求的情緒價值更好地結合起來？這種沖突和矛盾在當下這個時代變得越來越強烈。

在這個時代趨勢下，我們還面臨著三重挑戰：快速迭代的壓力、曾經存在的數據孤島困境，以及如何更快地提升人效，讓員工把更多時間投入到高價值工作中。

我們的整體理解是：數字化絕不是一種工具，它已經成為業務本身。所以我們在企業內部強調，沒有 IT，只有業務，所有的數字化舉措最終都會回歸到整體的業務價值創造過程中。

我們的數字化歷程，前兩個階段相對傳統。

2011 年，我們正式成立獨立的電商子公司，初期線上業務僅作為渠道補充，如今已發展為線上線下雙軌并行的格局，線上渠道成為戰略性渠道，私域也是我們現在重點發力的方向，小程序業務同樣在大力推進。

2015 年至 2023 年，是我們的全渠道融合階段，在這個階段，我們通過搭建統一的業務中臺、數據中臺，打破了數據孤島，為全渠道融合奠定了堅實的基礎。

2023 年開始，是我們的高速發展期，也就是全鏈路數字化階段，這個階段我們更強調協同與共生。我們會聯動上下游的供應商體系和客戶體系，實現更好的融合，同時借助 AI 時代的力量，推動企業從數字化階段快速邁入全鏈路數字化階段。

這就是我們整體的 AI 探索之路。之所以分享這些，是因為只有先認知，才能實現進化。

2023 年 6 月，我們正式啟動AI 1.0 階段，一開始就以高價值場景為驅動。做私域離不開內容，做內容離不開文生圖、文生視頻，所以我們從海報模拍、靈感設計這些場景切入。

2024 年，我們將其定義為AI 應用元年，這個時候大量 AI 應用場景開始凸顯，涵蓋商品、營銷、企業服務、辦公效率等多個領域。

2024 年至 2025 年，我們會完善配套的文化機制，這一年是由效率和效能驅動的一年。

總結我們的發展歷程，是從單場景提效逐步走向智能生態。目前我們正在探索的是如何強化價值鏈，用 AI 對其進行全面重塑，以及如何結合 AI 和數字員工重組組織架構。

森馬深耕服飾行業，我們根據近幾年的實踐，提煉出了“三縱三橫”的框架，服飾行業的同仁可以參考:

“三縱”是價值鏈上最核心的商品、零售、供應鏈；

“三橫”是我們的技術底座，包括統一的業務中臺、數據中臺和 AI 中臺。

這里有一個巴拉巴拉上半年“高峰 T”的真實案例能很好的體現這一點。我們在通用面料、通用版型的基礎上，將傳統從企劃到零售上市 200 多天的周期，一次性縮短到15天。

這背后多個環節都借助了 AI 的力量：AI 出圖確認僅需 3 天，3D 打樣 1 天即可完成，實現了快速上市、提前上市。現在我們的春秋款會在當季提前測試下一季度的款式，冬夏款則提前一年測款，以便及時獲取市場上消費者的反饋。

這個案例的核心是：從產業鏈出發，梳理通用面料、通用版型，減少 T恤廢料，同時通過技術手段重塑鏈路上的各個環節、提升效率，最終將原本 8-9 個月的周期縮短至 15 天。這讓大家看到，通過供應鏈與 AI 的結合，我們重構了業務價值鏈的時間邏輯，而這一邏輯的本質還是回歸消費者，順應他們對“快”的訴求和市場變化。

除此外，第二個案例我想強調的是，要關注AI時代下所有與消費者相關的鏈接環節，尤其是數字中心的負責人，更需要關注。在零售領域，我們提倡“人、貨、場要真能干活”，核心一是以用戶為中心，二是以業務場景為切入。可能大家覺得這些場景都比較小，但所有與消費者相關的場景都值得好好研究。

比如我們搭建了訂單全鏈路監控平臺，實時跟蹤訂單狀態，包括待接入、待分配、待審核等，同時重點關注輿情類、薅羊毛類、超時未處理等特殊訂單。目前我們的電商線上平臺有 40 多個，在放大庫存進行銷售的模式下，缺貨問題變得非常重要。如果能快速解決缺貨找貨的問題，無論是ToC還是ToB場景，都能提升消費者滿意度，加快物流反應時效。

接下來要和大家說的是我們定義的 AI 智能體“森寶”。就像剛才提到的缺貨找貨過程，我們現在已經把所有相關業務邏輯全部植入工作臺，由森寶自動處理。帶來的效果非常顯著：

客服排查異常場景的時間，原來需要 60 秒，現在僅需 5 秒；

通過 AI 自動回倉、移倉，一個月就能處理兩萬多件商品。

這兩萬多件商品意味著什么？

意味著超過一萬名消費者的需求得到了更好的滿足，他們的滿意度提升了，對品牌的忠誠度也會更高，同時還能帶來退貨率的下降。

實際上，除了上述這兩個場景的案例之外，通過前期的 AI GPS 挑戰賽等活動，我們已經跑通了很多核心應用場景，沉淀了不少好用的工具箱和典型案例庫。這些能力不是孤立存在的，而是會被持續整合、沉淀到我們的統一平臺里，最終讓所有業務部門都能“拿來即用”，讓 AI 的價值可以被規模化復制。

為了讓大家更直觀理解這種能力沉淀的方式，我分享一個平臺中的典型應用場景：終端門店的自動補貨流程。整個流程包括獲取任務、掃描環境、深入思考、制定計劃、采取行動、調用 MCP 或 SP 系統、完成數據獲取和分析、生成報告或補貨建議，并在確認后自動完成執行。這其中還包含盤貨環節。

很多未來可能成為“黑馬”的 AI 應用，并不是在實驗室里產生的，而是在這樣扎實的業務鏈路中自然長出來的。

也正因為服裝行業鏈條長、環節多，即便今天的主題是私域，但像版型、產品設計、企劃研發這些上游環節如果不被智能化，就無法真正實現全鏈路的高效協同。因此，私域的效率提升必須與上游鏈路的數字化能力同步推進，服裝行業的全鏈路智能化才真正成立。

基于這樣的認知，我們打造了“設計大腦”，把企業內部所有的版型庫、材料庫、色彩庫整合在一起，實現“一張圖貫穿全鏈路”。它不僅能沉淀優質資源，也能激發更多靈感，讓大家理解AI不是落在某一個崗位，而是貫穿商品、營銷、供應鏈的日常工作。

為了讓這些靈感、經驗和可復用的實踐不斷涌現，我們搭建了 BBS 論壇，讓大家在這里交流碰撞，而優秀的案例也會結合人力資源的激勵政策給予獎勵。

技術體系的建設如果沒有組織機制的配合，就難以走向全員參與；因此能力沉淀之后，一定要與文化、激勵、制度相匹配。這也是我們提出“大森 3.0”的原因。我們希望 AI 能成為真正懂業務、會執行、可進化的員工，未來真實員工與數字員工（虛擬員工）并存，將成為一種常態。

同樣地，在組織層面，2025年我們的核心突破就在于文化、激勵、制度的同步推進。年初的時候，董事長發布了一封內部公開信《智變革 智未來》，其中強調 AI 不是選擇題，而是生存題。AI 用得好，會讓每個人的能力翻倍，它不是取代人，而是讓我們每個人變得更好。所以我們推出百日打卡、AI 經典挑戰賽等活動，最終實現“AI 破題，一戰成名”，進一步激發組織活力，讓企業整體能力越來越強。

一句話總結：我們的目標很明確，就是一起擁抱 AI，讓時間更有效率，讓價值無處不在。

PS：

1.定在1月、杭州。計劃用至少兩天時間深度聚焦“私域*全域*AI”帶來的營收增長、運營升級與技能變化，尤其是那些正在發生的新鏈路、新案例、新技能。歡迎下方掃碼或點擊閱讀原文報名。

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