逐梦海外大舞台，时尚服饰行业素来是出海商家竞相入局的赛道。无论是发达国家还是新兴市场，对于时尚服饰的旺盛需求催生了丰富多元的细分赛道，为中国服饰品牌施展拳脚提供了广阔的市场空间。
然而另一方面，这片机遇勃发的服饰赛道沿途亦是风浪湍急。尤其是服饰这样速生速死、唯快不破的领域，决定了品牌必须快速响应市场趋势，及时满足消费者的个性需求。但在实际出海过程中，不少品牌普遍面临着存在信息壁垒、缺乏高效市场调研手段等挑战。
对于服饰品牌而言，该如何精准洞察市场前沿趋势，从而打造个性化产品并从红海中脱颖而出？从快时尚巨头SHEIN以及运动品牌Baleaf的出海故事，或许可以窥见一二。
众所周知，服装市场存在趋势变化快、流行周期短、消费需求个性化且多样化等痛点。这就要求品牌从前期调研到中期运营销售再至后期服务售后的过程中，需要充分做好市场趋势调研、竞争对手监测以及消费者分析。
而同为服饰领域的佼佼者，SHEIN和Baleaf均自成一派强有力的市场情报洞察体系。
SHEIN出海神话缔造的背后，成功密码之一在于小单快反的柔性供应链模式以及高性价比优势。但具体而言，SHEIN究竟是如何做到在短时间内快速上新，快竞争对手一步及时发现趋势并响应需求？
实际上这离不开SHEIN深耕多年的数字化运营体系。SHEIN十分重视对用户画像进行细分定位，获取丰富的数据洞察，基于此预测消费偏好，并反馈于产品的研发设计上。
在自建竞品监管体系的支持下，SHEIN得以快速捕捉竞品销售信息，在及时跟进抢占市场的同时，借助竞品数据制定产品的定价策略，辅助产品款式、风格等方面的设计。
据报道，SHEIN曾经预测了蕾丝元素这一流行趋势，先行一步抓住消费者需求，成功推出多款大热单品。
Baleaf则是来自厦门的运动服饰品牌。其从小众运动切入，由单一品类向全品类延伸，如今已铺设起以骑行、瑜伽、跑步、健身、箱包五大类目为核心的产品矩阵，成长为年销10亿+的头部品牌。
对于深耕垂直赛道的品牌而言，打入海外市场的立足之本在于明确目标受众并找准产品定位，走差异化的发展路径。这一道理看似简单，但背后离不开广泛的市场洞察以及数据调研，与竞品形成差异竞争壁垒。
在不同站点的产品上架之前，Baleaf都会对目标市场的消费趋势及用户画像进行深入调研，包括款式、颜色、面料以及尺码等方面的差异性，并根据当地的文化习俗及消费习惯进行升级调整。
通过对市场情报的深入洞察，Baleaf成功实现了千人千面的产品策略。如针对美国消费者打造舒适性与舒适度与功能性兼具的产品；针对欧洲消费者则偏重产品的品质与时尚感；再比如基于运动过程中大量出汗的痛点选取亲肤快干面料。
从Baleaf以及SHEIN的故事可以看到，出海品牌要想抢占先机，实现差异化运营，必须深入洞察市场情报，搭建起一个数字化运营体系。在AI赋能下，提升工作效率及决策能力。
在当下内卷日益加剧的时代环境下，品牌需要知己知彼精细化运营管理，做一个扎根本土、沉淀强大产品力的长红品牌，这是一种思维方式的转变。
但对于许多跨境企业及品牌而言，普遍面临着调研手段效率低下的挑战，以至于产生信息壁垒而错失销售良机。
在此情况下，借助必要的市场分析工具成为了破局关键。Centric Market Intelligence作为一个零售选品对标和市场情报洞察工具，正是为了解决品牌上述痛点，帮助品牌实现数字化运营而应运而生。
Centric 专注为品牌及企业提供从产品概念到上市售卖的数字化管理平台，用于管理规划、设计、开发、采购、生产、定价、销售和配补货的业务环节。
目前，全球880+消费品企业，17,500+品牌在采用Centric Software的解决方案。而Centric Market Intelligence受到了包括美迈科技、ASOS等知名时尚鞋服品牌的青睐。这些品牌基于坚实的数据之上作出明智的产品开发和定价决策，而这之中便包括美国环保服装品牌Everlane以及加拿大运动服装品牌L。
Everlane是一家美国环保服装品牌，长期以来，由于调研手段效率低下，Everlane一直面临着手动收集网络信息耗时费力、难以及时跟上快速变化的市场环境等方面的挑战。
在使用Centric Market Intelligence之前，Everlane相当一段时间都依靠手动方式来收集网络信息，监控竞争对手网站，而这样的低效的“笨方法”也耗费了大量的时间。而在Centric Market Intelligence的支持下，Everlane将竞品数据收集工作交付于它，从而解放员工到分析数据点和利用数据制定决策等细化工作上。
对于服饰品牌而言，提前做好销售规划及需求预测尤为关键。此前在开发反季节产品的时候，Everlane面临的一大问题便是难以找到上一季的历史数据来提供参考。
而Centric Market Intelligence 能够轻松查找任意数量产品品类的历史价格和促销数据，在其帮助下，Everlane可以快速获取所需信息，如发现“高领毛衣的销量在 11 月份出现激增”等重要的历史数据，从而帮助决策。
坚定可持续，打造永不过时的经典，是Everlane贯彻的发展理念。但与此同时，Everlane也需要始终确保符合消费者需求，这是一个难以平衡的难题。而在从Centric Market Intelligence的赋能下，Everlane成在强大的数据支撑下实现了高效的品牌决策，得以成功兼顾了环保理念和市场需求平衡。
在业务规模扩张的过程中，L就曾遇到不少挑战： 其一，人工收集竞争数据耗费时间；其二电子表格中跟踪的人工收集数据可能会过时；其三，数据收集需要多个步。