AI介入后，原本200多天的上新周期，森马15天就能走完|全渠道|多品牌|森马|消费者需求

在传统服饰行业，从设计、打样，到排产、上市，一条完整链路往往需要200多天。而森马把这一流程压缩到了15天。

时间缩短的背后，是整个链路被重新组织：通用面料、通用版型提前沉淀，AI出图3天完成确认，3D打样1天即能推进生产；春秋款当季测试下一季，冬夏款提前一年测。原本按照内部节奏推进的流程，被改写成能够迅速吸收市场反馈的短循环。

这正是森马将供应链与AI结合后的关键变化——重新定义了价值链的时间逻辑，而时间逻辑的改变，本质上是回应消费者对“快”、新鲜感和情绪价值的需求。

也因此，森马在实践中形成一个判断：数字化绝不是一种工具，它已经成为业务本身。AI只有进入链路内部，业务才能按消费者的变化重新展开。

在这一内部共识下，森马数字中心高级总监路丽娜反复强调：所有与消费者相关的场景，都值得好好研究。因为当时间逻辑被重构后，触点不再是链路末端，而是决定体验的关键节点。

比如 AI 智能体“森宝”，承接了缺货找货、舆情订单、薅羊毛排查等直接面对消费者的业务逻辑，客服排查异常，从60秒缩到了5秒； AI自动回仓、移仓，一个月可处理两万多件商品。这不是简单的数字，而真正意味着一万多名消费者得到了更及时的响应，满意度更高，退货率也将随之下降。

以上内容来自路丽娜在见实2025年度私域大会上的分享，本文即是她分享内容的完整梳理（保留第一人称），希望能给正在推进AI落地的服饰品牌一些实操启发。

对了，这个话题并未结束，我们将在即将到来的上，继续深度展开这一话题。先让我们感知森马的思路和做法，enjoy:

大家上午好，我是森马的路丽娜。刚才船长在前面分享的时候，提到 AI 整体的使用过程是从认知共生到进化的过程，所以我今天主要的分享主题也围绕这个过程展开。

森马是一家多品牌、多品类的服饰企业，当前服饰行业面临的两大主要挑战是“快”与“稳”。消费者的诉求越来越个性化，对新鲜感的要求越来越高，同时还在不断强化自身的情绪价值诉求；而企业实际运营过程中需要保持稳定，我们从设计、生产到零售的整个环节，传统情况下需要200多天的时间。

如何更好地触达消费者、应对市场变化，让品牌和产品与消费者诉求的情绪价值更好地结合起来？这种冲突和矛盾在当下这个时代变得越来越强烈。

在这个时代趋势下，我们还面临着三重挑战：快速迭代的压力、曾经存在的数据孤岛困境，以及如何更快地提升人效，让员工把更多时间投入到高价值工作中。

我们的整体理解是：数字化绝不是一种工具，它已经成为业务本身。所以我们在企业内部强调，没有 IT，只有业务，所有的数字化举措最终都会回归到整体的业务价值创造过程中。

我们的数字化历程，前两个阶段相对传统。

2011 年，我们正式成立独立的电商子公司，初期线上业务仅作为渠道补充，如今已发展为线上线下双轨并行的格局，线上渠道成为战略性渠道，私域也是我们现在重点发力的方向，小程序业务同样在大力推进。

2015 年至 2023 年，是我们的全渠道融合阶段，在这个阶段，我们通过搭建统一的业务中台、数据中台，打破了数据孤岛，为全渠道融合奠定了坚实的基础。

2023 年开始，是我们的高速发展期，也就是全链路数字化阶段，这个阶段我们更强调协同与共生。我们会联动上下游的供应商体系和客户体系，实现更好的融合，同时借助 AI 时代的力量，推动企业从数字化阶段快速迈入全链路数字化阶段。

这就是我们整体的 AI 探索之路。之所以分享这些，是因为只有先认知，才能实现进化。

2023 年 6 月，我们正式启动AI 1.0 阶段，一开始就以高价值场景为驱动。做私域离不开内容，做内容离不开文生图、文生视频，所以我们从海报模拍、灵感设计这些场景切入。

2024 年，我们将其定义为AI 应用元年，这个时候大量 AI 应用场景开始凸显，涵盖商品、营销、企业服务、办公效率等多个领域。

2024 年至 2025 年，我们会完善配套的文化机制，这一年是由效率和效能驱动的一年。

总结我们的发展历程，是从单场景提效逐步走向智能生态。目前我们正在探索的是如何强化价值链，用 AI 对其进行全面重塑，以及如何结合 AI 和数字员工重组组织架构。

森马深耕服饰行业，我们根据近几年的实践，提炼出了“三纵三横”的框架，服饰行业的同仁可以参考:

“三纵”是价值链上最核心的商品、零售、供应链；

“三横”是我们的技术底座，包括统一的业务中台、数据中台和 AI 中台。

这里有一个巴拉巴拉上半年“高峰 T”的真实案例能很好的体现这一点。我们在通用面料、通用版型的基础上，将传统从企划到零售上市 200 多天的周期，一次性缩短到15天。

这背后多个环节都借助了 AI 的力量：AI 出图确认仅需 3 天，3D 打样 1 天即可完成，实现了快速上市、提前上市。现在我们的春秋款会在当季提前测试下一季度的款式，冬夏款则提前一年测款，以便及时获取市场上消费者的反馈。

这个案例的核心是：从产业链出发，梳理通用面料、通用版型，减少 T恤废料，同时通过技术手段重塑链路上的各个环节、提升效率，最终将原本 8-9 个月的周期缩短至 15 天。这让大家看到，通过供应链与 AI 的结合，我们重构了业务价值链的时间逻辑，而这一逻辑的本质还是回归消费者，顺应他们对“快”的诉求和市场变化。

除此外，第二个案例我想强调的是，要关注AI时代下所有与消费者相关的链接环节，尤其是数字中心的负责人，更需要关注。在零售领域，我们提倡“人、货、场要真能干活”，核心一是以用户为中心，二是以业务场景为切入。可能大家觉得这些场景都比较小，但所有与消费者相关的场景都值得好好研究。

比如我们搭建了订单全链路监控平台，实时跟踪订单状态，包括待接入、待分配、待审核等，同时重点关注舆情类、薅羊毛类、超时未处理等特殊订单。目前我们的电商线上平台有 40 多个，在放大库存进行销售的模式下，缺货问题变得非常重要。如果能快速解决缺货找货的问题，无论是ToC还是ToB场景，都能提升消费者满意度，加快物流反应时效。

接下来要和大家说的是我们定义的 AI 智能体“森宝”。就像刚才提到的缺货找货过程，我们现在已经把所有相关业务逻辑全部植入工作台，由森宝自动处理。带来的效果非常显著：

客服排查异常场景的时间，原来需要 60 秒，现在仅需 5 秒；

通过 AI 自动回仓、移仓，一个月就能处理两万多件商品。

这两万多件商品意味着什么？

意味着超过一万名消费者的需求得到了更好的满足，他们的满意度提升了，对品牌的忠诚度也会更高，同时还能带来退货率的下降。

实际上，除了上述这两个场景的案例之外，通过前期的 AI GPS 挑战赛等活动，我们已经跑通了很多核心应用场景，沉淀了不少好用的工具箱和典型案例库。这些能力不是孤立存在的，而是会被持续整合、沉淀到我们的统一平台里，最终让所有业务部门都能“拿来即用”，让 AI 的价值可以被规模化复制。

为了让大家更直观理解这种能力沉淀的方式，我分享一个平台中的典型应用场景：终端门店的自动补货流程。整个流程包括获取任务、扫描环境、深入思考、制定计划、采取行动、调用 MCP 或 SP 系统、完成数据获取和分析、生成报告或补货建议，并在确认后自动完成执行。这其中还包含盘货环节。

很多未来可能成为“黑马”的 AI 应用，并不是在实验室里产生的，而是在这样扎实的业务链路中自然长出来的。

也正因为服装行业链条长、环节多，即便今天的主题是私域，但像版型、产品设计、企划研发这些上游环节如果不被智能化，就无法真正实现全链路的高效协同。因此，私域的效率提升必须与上游链路的数字化能力同步推进，服装行业的全链路智能化才真正成立。

基于这样的认知，我们打造了“设计大脑”，把企业内部所有的版型库、材料库、色彩库整合在一起，实现“一张图贯穿全链路”。它不仅能沉淀优质资源，也能激发更多灵感，让大家理解AI不是落在某一个岗位，而是贯穿商品、营销、供应链的日常工作。

为了让这些灵感、经验和可复用的实践不断涌现，我们搭建了 BBS 论坛，让大家在这里交流碰撞，而优秀的案例也会结合人力资源的激励政策给予奖励。

技术体系的建设如果没有组织机制的配合，就难以走向全员参与；因此能力沉淀之后，一定要与文化、激励、制度相匹配。这也是我们提出“大森 3.0”的原因。我们希望 AI 能成为真正懂业务、会执行、可进化的员工，未来真实员工与数字员工（虚拟员工）并存，将成为一种常态。

同样地，在组织层面，2025年我们的核心突破就在于文化、激励、制度的同步推进。年初的时候，董事长发布了一封内部公开信《智变革智未来》，其中强调 AI 不是选择题，而是生存题。AI 用得好，会让每个人的能力翻倍，它不是取代人，而是让我们每个人变得更好。所以我们推出百日打卡、AI 经典挑战赛等活动，最终实现“AI 破题，一战成名”，进一步激发组织活力，让企业整体能力越来越强。