探访「多抓鱼」昆山工厂：二手服饰数字化的关键样本

作者：MD

出品：明亮公司

“什么品牌的二手服装卖得更好？”

在「多抓鱼」昆山的履约中心，创始人、CEO 魏颖（猫助）给出的答案是始祖鸟和Patagonia，上架不久就基本会售罄，而且像冲锋衣这样的功能性服饰正在逐渐替代西装等产品，成为流行的款式。这只是在多抓鱼洞察到流行趋势的一小部分，用户的好奇心，在履约中心都得到了更多回应。

目前多抓鱼的两个履约中心，分别位于江苏昆山和天津，此次参访的工厂位于昆山市中心东北的盛英产业园内，共两层（2层和3层），据多抓鱼的员工现场介绍，单层占地面积约3000平米。主要负责二手服饰的回收处理（具体流程见图）与部分位于江浙沪地区的二手图书初步处理（二手书的处理仍主要集中在天津履约中心完成）。

二手产品作为一个典型的“双边市场”，卖家和买家双方中任何一方的活跃程度都将决定这是一市场的规模和增速，以及公司的价值。

至少现在来看，二手服饰的业务正在迎来新的变化。据36KR报道称，SHEIN数月后将在欧洲推出其二手服装交易服务SHEIN Exchange，首先在法国和德国上线，2024年将在ZARA母公司Inditex的大本营西班牙上线。

ZARA近日也在法国上线了二手平台ZARAPre-Owned，将通过出售二手服装以扩大在法国的业务范围。

但国内的情况似乎并不好，猫助说，很多二手服饰平台已经消失。多抓鱼活了下来。「明亮公司」在现场了解到，多抓鱼在昆山交付中心的库存服装在开放日当时有12万件左右，这一数字也在不断变化之中。

不久前，多抓鱼在上海虹桥天地的二手服饰店已经开业，相比于安福路二手图书+二手服饰、以书为主的门店，这里主要聚焦于二手服装。

多抓鱼虹桥天地店（来源：微博用户@图拉鼎）

多抓鱼创始人魏颖（猫助）（来源：多抓鱼）

「明亮公司」在工厂观察发现，整个流程基本上可以分为两种类型的“节点”：一种是对服装的处理，提升二手服装的质量（比如清洁、熨烫），另一种是整个流程对服装的数字化和标准化。多抓鱼在履约和销售流程中都“嵌入”了大量数字化的入口，由算法深度介入产品定价和用户推荐，也提升了整个流程的效率。

“本质上我们靠技术创新来解决问题。”猫助说，“我们赚的智力劳动的钱，就更希望的是用技术创新让能源的利用率更高。”

最关心的问题：收到「仿品」怎么办

相比于辨别盗版图书，服饰鉴真的难度无疑更大，难点在于更多品牌和款式，以及更复杂的面料、更久的历史和更多仿品。据多抓鱼鉴真环节的负责人介绍，多抓鱼在刚开始做二手服饰回收业务时，是和权威的外部机构合作来对贵价产品鉴定的，单次支付的鉴定成本较高、且外部机构覆盖的品牌仅集中于少数几个奢侈品牌，从长期来看，建立自己鉴真能力是必然。而在自建能力的过程中，自然也交了一些“学费”，对一些“看走眼”却已经出售的产品，多抓鱼已经按照“终身可追溯”的远侧，赔付了几万元。

经过了2年多的时间，现在的情况似乎好了不少。目前多抓鱼已经覆盖了7000+品牌，据七酱的分享，目前被识别出的仿品已经达到20000多件。在数据层面，多抓鱼自由的品牌数据库已达5800多个品牌，110万条样本特征。此外，对于有意出售仿品的用户，多抓鱼在APP上会进行一些“预警”，比如如果用户当天询价超过一定次数，就会对该用户的出售进行限制。

具体到如何辨别仿品，多抓鱼鉴真团队的经验是看“最能体现品牌的部位”，通常来讲，LOGO、水洗标、尺码表的细微差异是最好辨别真伪的部位。其原因在于对于众多贵价服饰，品牌是最为核心的资产，因而这些资产通常掌握在品牌方手里，并不容易被一般的代工厂所仿冒。

而除了鉴真之外，多抓鱼在服饰的处理层面也走过一些弯路、洗坏了一些衣服。“当初考虑过与洗衣的供应商进行合作，但最终还是坚持了全流程自营。”在探访现场，多抓鱼清洗模块负责人徐承顺介绍道。

这也体现在了#08洗前分类和#09手工去污这两个环节，通过对服饰面料的分类，多抓鱼会把衣物分为空气洗、机洗、湿洗、干洗和手洗等五类。“目前流行的冲锋衣就无法通过干洗去污，原因是干洗所使用的洗涤剂会破坏冲锋衣的防水透气膜，影响功能性”。

多抓鱼鉴真模块负责人七酱列出了回收假货率TOP 10的品牌（来源：多抓鱼）

算法的价值：体验、售出率和最终盈利

二手服饰和图书生意是一个c2b2c“双边市场”，买家和卖家双方的基数决定了市场的规模。

“收购方面，最核心的决定因素实际上是考虑这件衣服能否卖掉，如果我们结合算法判断售出率是零，那可能给用户很少的钱。”猫助在分享中说到，“因此，看平均的售出率其实没太大意义。”

在多抓鱼的APP上，出售一件二手服饰需要填写品牌、男女装及品类（上装、下装）和确认一些瑕疵（磨损、污渍等等）几个简单的步骤，就可以获得一个估价范围。

现场用户有问“为什么不让用户自己上传照片，以获得更精准的报价？”

对此，多抓鱼表示，一是从产品角度来看，这样会降低用户提交的体验，主要还是要让卖家更简单地出售；二是用户拍摄的照片标准化程度较低，不利于系统整体上来判断，所以即便提交了图片，也无法给出更好的报价。

而二手图书回收和售卖也给让多抓鱼在服饰上，少走了一些弯路。

相比于服饰，图书的标准化程度更高。比如，图书ISBN号是统一的，数据标准化程度高，甚至可以和部分平台在数据上合作（比如调用豆瓣、Goodreads的图书库的数据）以获取图书的具体信息（比如作者、出版年份等），大大提升了让二手图书回收和再出售的数字化效率。

而在多抓鱼APP上，用户选购图书的行为数据也帮助多抓鱼更好地把服饰推荐给用户，提升了用户体验。多抓鱼在将二手图书用户购买行为和服饰推荐打通后，算法团队发现服饰的推荐效率也变得更高了。“比如一些喜欢购买原版书的用户会更倾向于某些品牌。”

在探访过程中，「明亮公司」发现，所有流程中捕捉到的数据最终会通过多抓鱼的算法来给出一件二手服饰的出售价格。而以更合理的价格出售，是能够让多抓鱼在商业上保持竞争力的关键。甚至可以说，算法方向是，使二手服装的买家的购买价格和给到卖家的回收价格更合理。

再从成本的角度来看，根据多抓鱼团队现场的分享，售出价格通常要覆盖这样几部分：一是线下工厂的运营成本，具体负责从服装回收入库、处理（#05鉴真、#07修复、#010 #11清洗等环节）、标准化（#14主图拍照、#06测量等环节），再到出库；二是需要考虑一些“风险拨备”，比如鉴真纰漏、二手服装的库存成本等等。每一件多抓鱼回收的产品，进入到最终待售阶段之前，服装的回收、处理和数字化成本都已经实际上形成了支出，但这件衣服并不能保证售出。

总结来看，多抓鱼仍然是一个围绕技术来构建的公司，通过算法+数据+线下工厂的全自营致力于解决出售的效率问题（推荐、用户体验）和定价问题（价格范围、售出预期）。

数字化：全流程自建提升了效率

据了解，多抓鱼昆山工厂每天处理的服装可以2000件衣服，不过服装和图书不同，有淡旺季之分。「明亮公司」了解，目前整个工厂的运营约有近百位员工，而考虑到淡季和旺季，员工的数量基本上也会根据规模调整，实行基本工资和计件工资结合的方式。

在现场，从进入工厂的#01拆包绑码环节开始，每一件服装的数据已经开始被录入了系统，而员工每处理一件服装，相应的数据同时也显示在工厂的“看板”屏幕上，「明亮公司」发现，这一过程基本上是实时的，每天、每个小时已经完成处理了多少件衣服，都能够非常直观地在看板上查看到。

据多抓鱼昆山工厂的厂长陈秋霖（大迟）介绍，实际上多抓鱼自研了一些程序和小型设备来帮助每一个环节的采集更为方便。其中就包括服装刚刚进入工厂时的#01 拆包绑码、#3挂拍已经确认回收后洗好熨好的#14主图拍摄环节，整个拍摄流程完全自动化，包括调光、抠图、裁图等都是通过系统自动完成，员工只需要将衣服挂好或给人模套好、按键拍摄照片后，就会自动传入系统。

另外，「明亮公司」在现场也看到一些行业比较通用的工具，比如蓝牙连接的皮尺在#6测量环节，员工测量每一件服装之后，数据会通过蓝牙皮尺自动传到系统内，生成一件衣服的数据。

从整体上来看，全流程自营的工厂能够更大幅度支持多抓鱼对回收产品的理解，但同时这种运营也较传统的互联网企业“更重”，无论是从资本开支还是运营费用来看，多抓鱼更像是提供了一个图书和服饰二手回收出售的“数字化解决方案”。

如果以全自营的方式，用户体验无疑更好，而且，随着用户和GMV规模的增长，工厂、设备的规模效应也能够显现，每一件服饰回收处理的边际成本将不断降低。

不过，挑战也一直存在，考虑到目前多抓鱼仍有超过10万件已回收服饰仍在库存之内，不断积累的数据如何进一步提升售出率、给更好地给出定价，以降低库存，仍需要时间。好在从全球市场的预期来看，时间还站在二手服饰回收这边。