创始人钱宝祥毕业于上海交大。
“大学期间，钱宝祥曾利用寒暑假在母亲管理的服装厂里打工，服装行业库存积压严重这个痛点让他印象深刻。“因为服装行业多数实行期货制，现实中会有各种不可预见的状况发生，很容易增加库存成本，而工厂和消费者却要为此买单。”
2016年，从上海交大毕业后，钱宝祥成立了“MatchU码尚”，致力于用AI技术提供服装定制化解决方案，让用户通过小程序、App、公号等线上平台在线完成定制。订单将通过MatchU码尚自主研发的MTM系统直达工厂，7个工作日内配送到用户手里，解决了服装产品的库存积压问题。
铅笔道曾在《首发丨融300万 他搜4000万数据教AI测三围 线上定制衬衫月入3.6万》一文中对“MatchU码尚”创始人钱宝祥进行过专访。团队已获得5轮融资，累计两亿元。上一轮是B轮融资，数额过亿元，由高瓴资本领投，高榕资本、顺为资本跟投。
过去一年，“MatchU码尚”实现2亿销售额。目前，平台月订单10万+，月销售额3千万元，毛利率50%，售后率为3.4%。
注：钱宝祥承诺文中数据无误，为内容真实性负责。铅笔道作客观真实记录，已备份速记录音。
初心：用AI轻定制“零库存”
“最早加入服装行业，通过制造端我就发现服装行业存在很多问题，最辛苦的就是产业工人，他们薪水很低，按‘厘’这种很小的计件单位来算，而服装产品到消费者手中却很贵，原因就是库存积压增加了成本。”钱宝祥想到的解决办法是用定制化男士衬衫为切入点实现C2M。
定制化生产并非新鲜事物。在2015年底时，钱宝祥就尝试着往服装定制方向探索。当时，他研究了市场上不少量体裁衣的方案，也尝试着开发有关智能测量的项目，但很快他发现，市面上多数的O2O商业模式存在着消费者准入门槛高和企业难以扩张网络效益的短板。
2016年AI概念盛行，于是他想到了用AI技术的方式，来提供定制化解决方案。在发展早期，“MatchU码尚”基于 4000万份人体净尺寸数据建立了一套算法，将人体特征信息转换成为29项人体尺寸数据，并经过两年时间发展，凭借百万付费用户的真实数据与反馈，算法模型被不断优化，现平台已达到99％的准确率。
除了官网和公号渠道，现“MatchU码尚”已上线小程序、App。用户在手机端下单后，手机端将采集到的用户身体数据嫁接MatchU码尚自主研发的MTM系统，转换成为成衣尺码信息嫁接工厂订单系统。系统有效打通用户和工厂之间的信息渠道，工人拿着精准的尺码数据开始生产。
小程序展示页面。
这一切流程均在线上完成，无需经过中间经销商。因此，“MatchU码尚”也就没有资金前置、库存滞销的压力。用户所承担的费用是衬衫的面料、定制工费、运输和平台一定比例的利润。同时，库存问题也相应地得到解决。
过去一年的时间，“MatchU码尚”的订单量从2018年初的月销数千件，现已增长至10万件。而这个过程中，钱宝祥自认，成绩上升，曲折不少，“也曾膨胀过”。
月销10万件：“也曾膨胀过”
2018年4月，团队曾对平台SKU做过一次调整。调整前的一个月，“MatchU码尚”刚拿完顺为资本的投资。钱宝祥同几个合伙人跟随投资人走访了小米公司，深刻体会到小米是怎么打磨产品的。
回看“MatchU码尚”这两年的发展，他意识到，自己的产品并没有达到小米那样的高度，品类却五花八门。有些品类订单量较不稳定，工厂却不得不花同等精力来生产定制。
这让他明白，应当先运营好已有的明星品类，比如衬衫类，再横向延伸。用他自己的话来说，“走路都走不好，再跑是要摔跤的。”
随着订单量的不断增长，钱宝祥也感受到了压力和挑战。无论是平台系统，还是后端供应链，都需同步提升。订单生产的过程中，每个工厂也需严格把控。例如，工厂出货后，团队要进行质检，确保100%合格后才能发给用户。
在品控环节，钱宝祥将其分为三个阶段：事前、事中和事后。事前又称“高标准要求”，团队要花很长时间同厂方沟通品牌所要求的生产流程、品质，以及如何执行验收等细则，确定后才能合作生产。
事中控制则主要体现在生产过程中，衣服尺寸、质量是否符合品牌的要求，如果发现有问题就会被退回重做。确认无误后，工人才能继续走剩余流程，实施用户个性化需求所需要的Logo定制、有无口袋等工序。除此之外，事中控制也包含成品制作完成的质检环节。
事后则是收集用户的反馈，将问题收集归类整理，做工厂端的逆向回溯。目前，“MatchU码尚”已同10多个中大型工厂建立合作关系。在每个工厂内，团队都设有专门的品控人员把关，并通过一套管理系统提交数据反馈，确保产品质量一旦出现问题后，能够及时找到问题源头。
“规模越大，难度越大。”钱宝祥举例，从前，“MatchU码尚”日均有几百单，这样的量级下，消耗面料大概是几百米，市场上能够买到现货；现在，平台日均从几百单上升至几千单，市场上没有现货。
“供应商可不会一次备这么多货等你去买，这个时候怎么办？你就得亲自向更上一层的源头去要货。”这样一来，就需团队付出更多的精力。
除供应链的压力以外，“MatchU码尚”规模化的挑战还源于用户。
钱宝祥解释，当用户越来越多的时候，需求也会变得更多。A用户要衬衫，B用户要裤子，不同的品类又有不同的要求。“这会变得非常复杂，要求整个生产和供应链反应非常快。相应供给的数量必须紧跟用户需求，才能及时把定制好的衣物送到用户手中，所以这就需要团队有强大的运营能力。”
钱宝祥表示，产品最重要的是为用户创造价值。这个过程中，就需要同用户交流、反复沟通，然后打磨完成一款满足他们需求的产品，用户就会自然过来买。
5轮融资：累计超两亿元
迄今为止，“MatchU码尚”完成5轮融资，投资方为高瓴资本、高榕资本、顺为资本、青松基金、伯藜创投等累计数额超两亿元。从最初接触到打款完成，“MatchU码尚”每一轮的融资时间没有超过两个月。
对于企业而言，每个阶段都有自己的长处和短板。对于“MatchU码尚”而言，钱宝祥表示有两个短板。
其一是团队相对比较年轻。核心团队几乎都是从交大走出来的毕业生，在专业度上还有经验上可能会有所欠缺，希望团队能够引进一些资深人士。
其二是现阶段定制市场几乎没有做到过这么大的规模，对供应链的把握是一种挑战。“年轻团队跟传统行业打交道，你能不能跟他们很好的合作？”这是初期投资人的质疑。到了B轮的投资人，这一点已不再担心。过去两年内，通过对供应链的投入，团队已经同后端供应商建立了很好的合作关系。
下一步，无论是在技术积累还是后端制造方面,钱宝祥希望团队能够继续保持专注。
推广方面，除了信息流这种线上推广方式，“MatchU码尚”也会尝试布局线下渠道，现团队已研发“码尚AI定制舱”，旨在抢占线下流量入口，目前已在部分商场试点。
码尚AI定制舱展示图。
用户进入这款智能量体柜后即可进行全身扫描，通过 144 个红外传感器扫描人体外围轮廓，10 秒完成 3 万数据点的采集，精确度可达±0.5cm 。扫描过后，用户手机端中会获得包含审稿、体重、肩型等7项身材数据，可选择喜欢的面料、颜色、款式、定制项及绣字服务等信息，以完成精细化定制。
对于“MatchU码尚”来说，下一个阶段的目标是通过数据驱动的方式精细化运营用户。比如，一个坐办公室的中年职场白领和一个20出头玩音乐的小伙子，他们对服装的需求完全不同，而获取需求可能要从年龄、职业、手机型号等多个维度信息中去挖掘。
这亦是对钱宝祥的另一个考验，从用户行为中去理解每个人的需求。“这是我们今后很长一段时间要去做的事情。”虽是创业新兵，但经过三年的摸爬滚打，他有了更为清晰的目标感。
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