多抓鱼猫助：科技赋能循环业——如何智能地捡“破烂”
在2021岁末，腾讯科学探索奖的四位获奖科学家和青腾的四位创业家，带来了一场“开天眼”的科技畅想之旅——青腾TechTalk。
“好奇·真诚·共创”，这既是青腾的价值观也是TechTalk的出发点。TechTalk着眼于未来，与科创家们共同畅想前沿的科学研究和实践应用，涵盖了物理学、生命科学、医学、农业和智能制造等领域。
本期TechTalk的演讲者猫助（魏颖），是多抓鱼的创始人&CEO，她从一件二手衣服的回收再售卖之旅，讲述了科技如何赋能循环业——
1． 你知道吗，其实大部分的“循环工厂”只是废品站？
2． 如何让“旧物”世界更加美好？
3． 对待旧商品的态度，是社会风貌的一个反光镜？
演讲者：猫助（魏颖）
清华-青腾未来科技学堂（三期）同学
多抓鱼创始人&CEO
01.从旧书到二手服饰
我们要从循环业中捡到宝
大家好！我是猫助。
一开始，青腾邀请我做一个科技赋能循环业的演讲，我把《科技赋能循环产业：如何智能地回收与销售二手服装》这个标题拿给同事看，同事问能不能通俗地解释一下，我说通过编程捡破烂儿，同事说这个标题比较好。
为什么一定要说捡破烂呢？
多抓鱼是一家做二手循环的公司，换句话说我们是能从垃圾中捡出宝的一家公司。如果有多抓鱼的用户，大概知道我们是从二手书开始做起来的。现在在二手书的市场上，多抓鱼整个占有率还不错。
不过今天我讲的是我们从今年（2021年）开始做的一个全新的业务，二手服饰回收。
上图是我们在上海开的第一家二手服装店。这些服装看起来都很漂亮，非常新，但其实全部都是从用户手中回收来的二手服装，经过消毒，翻新再上架。
02. 二手服装循环利用
逆向处理流程的三大痛点
很少人知道，服装行业是全球仅次于石油工业的第二大污染行业，尤其是它的碳排放量非常高。
当前我们国家整体服装循环利用比例只有1%，而日本大概是10-15%，为什么差距会这么大？
一个是因为现在国内的消费理念和市场氛围，还没有从物质炫耀型消费过渡到社会环保型消费。其次这不是一个很大的市场，国内供应链都处在非常早期和很原始的状态。
具体来说，二手衣饰供应链的处理流程有三个痛点。
第一，很难从源头上直接回收用户手中的服装。
现在国内的旧衣服回收渠道主要是小区楼下的物业垃圾箱。例如杭州的物业会在楼下留有两个“熊猫”，那么熊猫里的衣服到底是属于谁？
它既不属于任何环保机构，也不属于任何慈善公益组织，物业有这个处置权。经常会有一些回收商，为了谁有权利从“熊猫”里面拿衣服而大打出手。如果是这样去拿衣服，这件衣服在源头上已经被二次污染了。
第二，这种二次污染的服装处理基本上都是在一个工厂里面，有一些阿姨进行简单的分类，没有任何数据化的标准。
阿姨大概按照面料全棉的分一下，然后羽绒、牛仔的分一下。
第三，如果只是这样分一下，其实已经不能满足国内消费者的需求了。这些衣服被销到哪儿了呢？那就是非洲，大家可以看到这是非洲的二手市集。
这些衣服大部分是从中国经过简单打包，然后以工业废料的形式出口到非洲。
大家看这些图片，虽然看起来有一点好笑，但其实也有一点悲凉。这本来是一个非常有利于环境的行业，是件好事，结果以一种灰色形态存在在这个市场上。
现在国内二手服饰整体产值非常低，大概一吨的衣服只能卖2000到3000元人民币，折合一件衣服就一块到两块钱，整个行业处于苦苦挣扎的现状。
当时我们开始做二手书之前，也想过做服装，但通过一些了解觉得这个行业真是太难了。
03. 不能让用户付出
比下楼丢垃圾更高的成本
这些年多抓鱼累积了一些数据化定价和逆向供应链流程的处理能力之后，我们终于决定从去年开始做这个事儿。
我们的解决方案会有什么不一样呢？
二手服装的模式看起来非常简单，从用户手中有偿地回收闲置服装，经过我们的清洁，翻新，再次重新上架销售。
想在国内上架销售，形成一个国内的内循环就必须要解决刚才说的这三个痛点。
第一点，要直接从源头上在用户手里回收衣服；
第二点，要有效地进行衣饰分类和价值识别；
第三点，把它包装得非常适合国内市场。
第一个解题思路是，我们绝对不能让用户付出比下楼丢垃圾更高的成本。
怎么能做到这件事？首先我们要知道全行业的服装是以什么价格被卖出的，不然我们根本没有办法给服装定价。我们抓取了大概几千个服装品牌半年的销售数据，发现虽然服装的定价非常分散，但最终围绕着三个核心要素在做定价，就是品牌，类目和面料。
例如ZARA的羊毛大衣，虽然它有各种各样的款式，价格可能略有不同，但它的价格始终都是围绕着一个区间。我们把全网某一件新衣服的历史交易中位数作为一个服装的原价，它代表着这个服装在一手市场上是被如何交易的。
用户在手机上实际操作流程就变成下边这样。
例如你要卖ZARA的一个风衣，就点ZARA风衣，然后提交订单，OK，你就在家里等着顺丰上门来拿这些东西就可以了，甚至还可以当场给你钱。
我们从源头上解决的服装回收的最大痛点，就是用户很懒，所以一定要让用户操作足够简洁。
而且我们是单件单件地从用户手中回收这些服装，能够很好地对服装进行系统化整理，和一件一件进行价值识别。
我们所有清洁完放在库区的服装跟非洲市场的完全不一样，每一件衣服都有它的唯一码，整个出库其实跟新服装的流程基本上做到完全一致了。
04. 时尚生意需要有效地
筛选流行与过时
如何有效识别二手服装的价值呢？
时尚生意需要有效地筛选流行和过时。
例如，虽然这两件衣服以前都是500块钱，但是有一个品牌过时了，它在二手市场没有销路，另外一件可能正在被炒，那怎么有效地识别它们现在的价值？
二手市场跟一手市场有一个时间差。我们通过数据来进行甄别归档，每一件衣服都做了70个字段的记录，无论是它的历史线下交易、线下扫码数、线上浏览等用户数据，还是它自身的一些特征和规格值都可以溯源。
我们通过统计分析和机器学习，在一件衣服到达我们这儿的时候去计算它的销售概率，再用它的销售概率去倒推它应该有的收购价格。如果销售概率特别高，就以很高的价格收，如果销售概率很低，那就可以不收，或者是以很低的价格去收购。
其实它还有一个衍生功能，可以用来“炒股票”。例如我在我们的后台数据上发现了一些非常小众，但是售卖非常快的品牌，这些品牌可能没什么人听说过，但它是当下中国年轻人很喜欢的品牌。这些品牌虽然市场份额很小，但是它的售出效率非常高，基本上是上架就被秒抢。
大众品牌的二手趋势基本上是功能性服装。例如现在最热门的就是lululemon，当时我们发现，大众品牌服装的用户需求，在时尚分区呈现下降趋势的时候，功能性服装的需求上涨得非常快。
05. 用科技低成本
让二手服装焕发魅力
最后我们需要低成本地让二手服装焕发魅力。衣饰在线下展示很容易，只要挂在那儿就行了，品质好的话自然消费者就会买单，那在线上怎么办呢？
现在淘宝的服装基本是以爆款为主，拍一件服装的照片，它可以发几千件甚至上万件，分摊下来的拍照成本是极低的。
可是二手商品一款就一件，如果每一件都去拍照，然后人工抠图，成本就会非常高。这样生意基本上是没法做了。
我们去做了一件什么事情？
我们的设计师，软件工程师和硬件工程师在厂里做了一个自动化拍照设备。它是一个集拍照，抠图，修图，调色一体化的装置，工人只需要把服装摆上去，上方的摄像头会自动拍摄多组照片并且通过网格线完成所有的测量，然后通过反光镜知道抠图边缘，再通过不同的色温调节，最终选出一张商品图。
听起来流程很长，但实际上一张成品图是秒出的，工人不需要做任何上传的操作，这件衣服所有的数据已经被记录了，就连细节图也已经完成，拍摄全程只需要工人去摆服装就可以直接生成页面了。
那我们拍出来的图片质量是什么样子的？
这些是完全没有经过人工修图，机器自动出图，可以看到基本上就跟日本的时装杂志差不多一个水平。
经过这一系列操作，我们的整个产值比原来的产业有多少提升呢？如果按吨位计算，我们大概一吨可以卖25万到50万元，也就是原来的10000%～20000%的提升。我们说自己是科技化捡破烂儿公司主要就是在做这个。
去年，我突然接到通知说商务部部长要来我们店逛一逛，我就过来做陪同讲解。原来部长自己家就在上海，他说之前就来逛过，觉得这个模式非常新颖，在国内没有见过，应该大力发展，还说“好的模式都是从很小做起来的。“
06. 我们的价值观是
尊重个体与生态友好
很多人会问，从二手书到二手服饰，为什么多抓鱼一直集中在一些小领域做了很多麻烦的工作呢？
我觉得这跟公司的价值观有关，其实多抓鱼的价值观就两句话，一个是生态友好，一个是尊重个体。
生态友好很容易理解，我们追求的不单是为自己创造利润，同时还能利好于社会和生态环境，而不是自己拿了利润，但是把成本转嫁给外部环境。
尊重个体怎么解释呢？我们整个团队一直想实现一种朴素的幸福生活观，在这个生活观里实现一种个体认知和个体解放。首先就是要从消费主义陷阱里面把自我解放出来，不去做一些为了身份标识的符号，而非你自己所需的消费。
我们觉得二手生意可能是团队最好的一个介入点，我们也一直是遵照着这样的方式去做生意，所以多抓鱼的用户之间会有一种本能性非常强的连结感。
去年我们做了一个二手市集，虽然选的地址很偏远，但是现场人满为患，摩肩接踵。当时突然有几个人出来开始做快闪歌唱，在这儿唱红尘做伴，活得潇潇洒洒，结果引发了一场大合唱，这完全是用户自发的。所有人在那一瞬间被感动到，因为一个理念聚在一个场景里相互连接，这在疫情之后是很难得一见的。
当时我就觉得虽然做多抓鱼的这个过程不怎么挣钱，但它的确收获了解决难题和创造意义的双重快乐吧。
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