SHEINは予測ではなく100個単位のバッチでファッションをテストした

従来のアパレル製造は、衣料品が店頭に並ぶ何か月も前に、何が売れるかという予測に基づいて大量生産を確定する。バイヤーやデザイナーは、そのシーズンの顧客がどの色、どのカット、どのスタイルを求めるかを大規模に推測し、業界全体が、その推測がしばしば外れることを避けられないコストとして、大量の売れ残り在庫の評価損処理を受け入れている。予測の精緻化が進めば誤差率はいくらか下がるが、根本的な問題、つまり実際の顧客がまだ何も買っていない段階で予測に資本を投じるという問題は消えない。

SHEINの「小単快返」(小ロット・迅速な返品/補充)モデルは、新作デザインの一つひとつを予測ではなく生きた市場テストとして扱う。サプライヤーは100〜200個という最小発注数を受け入れる契約を結び、デザインはその極小規模で生産され、撮影され、すぐにオンラインで販売される。その小さな実バッチから得られるデジタル販売データ(予測でもフォーカスグループでもなく、実際の購入)が、数日以内に、より大きな規模で再発注するか取りやめるかを決める。

SHEINはファッションを100個単位のバッチでテストし、予測に賭けるのではなく、実際にヒットしたものだけを再発注した。

小ロット化により、実市場でのテストが推測と同じくらい安価になった。

実際の購入データは、あらゆる予測よりも優れたシグナルだった。

同じ金額でより多くのテストを行えるため、より多くの本物のヒットが見つかった。

迅速な再発注サイクルにより、在庫の評価損処理が低く抑えられた。

需要が予測不可能なときは、一つの予測に賭けるのではなく、多くの実テストを実行できるほど安価になるまでテストを小さくせよ。

SHEINは2022年に推定230億ドル、2023年には約325億ドルの売上規模まで拡大し、ピーク時には毎日2,000〜10,000点の新商品を掲載していた。これは予測主導の生産を行う従来の小売業者には匹敵しないスタイルテストの量であり、その一方で、モデルの効率性を背景に、企業評価額は2019年の約50億ドルから2022年には最高1,000億ドルまで上昇した。