但行业不是没有亮色，维持业绩20%以上增长者有之，当季售罄率连续达到90%以上者有之，高端品牌低端品牌两手都过硬者也有之，神话的诞生真的只有运气吗？其实，这些品牌只是想清楚了十个问题而已。看看这些问题，你觉得容易吗？

       难题一 渠道拓展：深耕还是开荒？

       这其实是两个问题：渠道能沉多深？线下开店还是不是未来增长的驱动力？行内做法不一，收效似乎也不能一概而论。

       难题二 品牌延伸：专精还是多广？

       多则可以抢占资源，但新品牌差异定位很难真正落实，规模发展似乎总有瓶颈；精则可以专心耕耘，但当主品牌增长乏力之时，开立新品牌又似乎是迅速扭转局面最方便的选择。

       选择走多品牌发展道路的成功者相对更多见一些。某国内大众服装品牌集团旗下总共不过四五个品牌，覆盖男装、女装、童装，难得的是每一个的发展都有规模，且有增速，消费者对其全部品牌的认知度和美誉度也都名列前茅。

       而子品牌更多的另一个国内大众服装品牌集团旗下共有十余个品牌，且仍在扩张。尽管很多人为其“无节操扩张品牌”捏一把汗，该品牌五六年间业绩增长10倍的成绩不失为一种回答。

       难题三 广告造势：高调还是内敛？

       服装行业不同于其他消费品，门店不仅是一块广告，还是块强制性广告。换句话说，不打也得打，打也得打，而且还必须打好，否则就是个负面宣传。那么问题就来了，既然门店本身就是广告，那还要花钱在传统意义的广告上吗？

       难题四 产品模式：款与量孰多孰少？

       产品模式简单而言，无非是平衡款数（宽度）和订单量（深度）的关系。在品牌发展的上升和下降期间，企业会更重视新款式和新类别的开发；而在平稳发展期，这个问题则容易被忽视。企业应建立相关的机制，即时调节二者在品牌发展中的动态平衡。

       难题五 产品主导：企划还是设计？

       商品企划和设计似乎天生是一对冤家，在国内企业尤其如此。事实上，在一定程度上，设计开发和商品企划的轻重，会根据服装品牌的设计性和商品性特征而有所不同。

       难题六 销售模式分歧：订货还是配货？

       销售模式的实质是谁该最终为理解产品和市场负责。各种方式在不同阶段产生不同作用，也引发不同问题。配货制门槛低、易管理，却因为对市场的反应周期过长产生积货或者缺货而广为诟病；订货制的模式更加灵活，经销商可以根据情况调整，但缺乏资金和经验的经销商必将承担更多风险。订货模式的选择，是服装行业的老大难问题。

       难题七 供应链：成本、速度还是质量？

       有三五十台缝纫机就能成为工厂，还能拍胸脯保证说：“我熟你们家的产品，肯定帮你10天赶工赶出来！”面对这样的小供应商，到底应不应该发展，适不适合培养？小厂配合但我看不上，大厂我看得上但不配合，这是很多服装企业纠结已久的问题。如果想清楚成本、速度和质量该怎么平衡，对于供应商也就不难选择了。

       难题八 资产模式：自建还是外包？

       又是一个典型的取舍命题，但其衍生话题并不那么简单。如果选择重资产模式，就一定意味着自建工厂吗？投资也许是更加流行的一条路。如果选择轻资产模式，供应商的集中程度如何把握？

       难题九 电商O2O：做还是不做？怎么做？

       这大概是最具争议的话题。2010年至今，几乎所有服装企业都不断在问，是否应该大力发展电商？怎么发展？前一个问题的难点在于线上线下的平衡如何实现。后一个问题则无非涉及到线上线下销售渠道的统一。一般而言，中高端品牌对于电商模式的选择是比较容易的，即电商多为清库存渠道，而大众品牌的选择就没那么显而易见了。

       难题十 服装企业如何在大数据时代实现变革？

　　这是一个行业内尚无成功案例的新命题。大数据逐渐成为人们新的兴奋点，时尚产业的达人们也开始好奇，大数据时代之于服装公司到底意味着什么？未来将会有怎样意想不到的变革？

       大数据浪潮强调的一个重要观点是数据分析。同大多数消费品行业一样，服装行业存在着大量数据和信息，但这些数据和信息背后的动因往往是感性的。即使是那些理性的数据，对于服装这个时尚又感性的行业，又到底有多大帮助，大多企业仍没有答案。

       我们认为，想清楚三个问题，才算把握了大数据的基本：第一，需要什么数据？不要盲目收集，造成信息冗余，应接不暇的情况。第二，如何获得数据？这并不因为越来越多服装公司采用ERP平台收集所需数据而理所当然地变得容易。很多企业在拿到精确到每天每时的人流数据后会问，这些数据究竟该如何使用？更有不少企业过度追求数据分析模板。其实，所有的数据分析都为课题服务，而课题应由企业不同时期的不同要求灵活得来。一套死板的数据分析模板只能反映出思考的丧失。

       经济环境和服装行业的趋势日新月异，以上十个难题可能只是近期服装业的关键命题，随着新情况的到来，新问题势必不断产生。如同没有万能的数据处理模板一样，这些问题没有标准答案，但对于企业来说，他们必须有答案。所谓甲之蜜糖，乙之砒霜，只是，你知道怎么分辨蜜糖和砒霜了吗？