Plum红布林应历峰集团邀请讲述中国二手时尚交易市场
4月2日,国内知名二手交易平台Plum红布林应历峰集团(Richemont)邀请出席历峰集团市场 营销 交流会。在”探究中国二手时尚交易市场”的主题环节与从集团总部来到中国的战略部、品牌部、公关部、数据部等12位高层一起畅聊中国二手时尚交易的现状及未来。
此次交流会围绕中国二手时尚交易市场规模、活跃在二手时尚交易领域的消费者画像、Plum红布林的未来发展策略三方面展开对中国二手时尚交易市场的讨论。据了解,Plum红布林作为中国二手时尚交易行业的代表,自2017年2月成立以来,累计服务了数百万买卖家,月比月增速达到20%-30%,90天内的闲置售出率达到80%以上,是目前行业内发展速度最快、规模最大的企业。
在”探究中国二手时尚交易市场”主题环节中,Plum红布林创始人CEO徐薇讲述了中国二手时尚交易市场的现状。据徐薇讲述,目前中国奢侈品年消费额约7000亿人民币,占全球奢侈品年消费额的1/3,同时近年中国服装年消费额也达到近2万亿人民币。保守估计10%可再次进入市场循环,则中国二手时尚年交易规模至少约为数千亿人民币,而实际目前中国二手时尚品渗透率只有不到2%,这一比率在欧美市场却已超过20%。可见二手时尚交易在今天的中国有着巨大的潜力亟待挖掘。
Plum红布林为什么选择在如今这个时间点出发,徐薇也讲述了这背后社会和消费群体发生的变化。90、00后渐渐成为了主力消费群,这部分人群普遍受过高等教育,审美水平较高,具有很强的包容性,所以他们对时尚的选择喜好也更加多样化。 互联网 的飞速发展伴随着这个群体的成长使得他们习惯并活跃于网上购物,同时社会对环保的呼吁也使得他们在日常生活中高度重视循环 经济 等理念。这一系列的变化推动了中国二手时尚消费的起步和快速发展。
详细展开,Plum红布林也分享了一组有行业代表性的平台消费数据。平台消费群体中,90后占比近70%,买卖家的地域分布以北京、上海、广东、浙江、四川等地区的一二线城市为主,占60%左右,同时也广泛覆盖了各个三四线城市。
其中很多用户既寄卖闲置也购买二手,这个买卖家重合率目前达到40%左右,说明用户对二手循环生活方式的整体接受度都很高。关于平台品牌消费情况,目前女装占比最大,约50%,其次为女士包袋约20%、女士配饰约10%、女士鞋靴约10%、男士时尚品约10%。平台最受消费者欢迎的奢侈品牌为LOUIS VUITTON、CHANEL、Burberry、Gucci、Hermès、Prada、Christian Dior等,轻奢为Coach、Michael Kors、MCM、Tory Burch、Furla、Longchamp等,设计师品牌为Max Mara、Alexander Wang、3.1 Phillip Lim、Acne Studios、Stella McCartney、Vivienne Westwood等。Plum红布林还展示了一件通过平台流通了5次的商品的生命地图,代表了高质量闲置品可以通过二手交易不断进入市场发挥着剩余价值实现物尽其用。
对于未来发展策略,Plum红布林表示会在五个方面持续发力:
·线上线下实现一体化。去年Plum红布林在北京时尚地标三里屯开设了首家品牌旗舰店提供购买体验服务,未来Plum红布林会将线下与线上的服务做到完全同步,实现全场景打通。
·深挖 社交 媒体 的影响力。Plum红布林创立至今已合作超过600位KOL,利用网红效应在社交媒体上获得了大量精准用户,未来Plum红布林会持续与KOL通过更多样且深入的方式合作,通过社交媒体的辐射持续为平台注入高质量用户。
·积极维护正品交易市场环境。平台大数据显示,线上审核和线下审核将分别筛选剔除20%-30%的商品,最终在鉴定方面剔除商品比率为0.01%。未来平台将持续从商品处理流程的各个环节严格把关,层层漏斗确保二手时尚交易环境的安全,在行业中持续发挥表率作用。
·持续优化智能定价系统。Plum红布林是行业第一家也是唯一一家从创立之初就坚持平台定价的公司,这在二手市场是具有革新意义的,平台掌握价格主动权才能真正良性推动二手时尚品的加速流通。平台通过智能定价系统,根据商品属性、使用情况、同类商品的售卖情况等因素实时调整商品销售价格,既确保商品能够尽快售出,又保证卖家获得合理收入。这一系统会在未来不断升级做到更加精细化,通过夯实数据自循环能力,充分发挥商品在买卖家之间形成的流通闭环的效应,让售出速度更快一步。
·不断完善个性化推荐系统。平台抓取用户的搜索和浏览喜好,通过后台算法推荐给用户符合他们喜好的个性化商品,目前通过个性化推荐,商品的购买转化率相比不推荐提高了30%。由于Plum红布林二手时尚交易平台的商品来自个人卖家,属于非标品,库存很浅具有一个SKU只有一件的特点。如何使海量商品与用户有效匹配提高购买转化率是Plum红布林未来会持续投入资源和时间深耕的事。让推荐系统通过全方位的精准数据做到更智能更懂用户。