注：錢寶祥承諾文中數據無誤，為內容真實性負責。鉛筆道作客觀真實記錄，已備份速記錄音。

“最早加入服裝行業，通過制造端我就發現服裝行業存在很多問題，最辛苦的就是產業工人，他們薪水很低，按‘厘’這種很小的計件單位來算，而服裝產品到消費者手中卻很貴，原因就是庫存積壓增加了成本。”錢寶祥想到的解決辦法是用定制化男士襯衫為切入點實現C2M。

定制化生產并非新鮮事物。在2015年底時，錢寶祥就嘗試著往服裝定制方向探索。當時，他研究了市場上不少量體裁衣的方案，也嘗試著開發有關智能測量的項目，但很快他發現，市面上多數的O2O商業模式存在著消費者準入門檻高和企業難以擴張網絡效益的短板。

2016年AI概念盛行，于是他想到了用AI技術的方式，來提供定制化解決方案。在發展早期，“MatchU碼尚”基于 4000萬份人體凈尺寸數據建立了一套算法，將人體特征信息轉換成為29項人體尺寸數據，并經過兩年時間發展，憑借百萬付費用戶的真實數據與反饋，算法模型被不斷優化，現平臺已達到99％的準確率。

除了官網和公號渠道，現“MatchU碼尚”已上線小程序、App。用戶在手機端下單后，手機端將采集到的用戶身體數據嫁接MatchU碼尚自主研發的MTM系統，轉換成為成衣尺碼信息嫁接工廠訂單系統。系統有效打通用戶和工廠之間的信息渠道，工人拿著精準的尺碼數據開始生產。

小程序展示頁面。

這一切流程均在線上完成，無需經過中間經銷商。因此，“MatchU碼尚”也就沒有資金前置、庫存滯銷的壓力。用戶所承擔的費用是襯衫的面料、定制工費、運輸和平臺一定比例的利潤。同時，庫存問題也相應地得到解決。

過去一年的時間，“MatchU碼尚”的訂單量從2018年初的月銷數千件，現已增長至10萬件。而這個過程中，錢寶祥自認，成績上升，曲折不少，“也曾膨脹過”。

2018年4月，團隊曾對平臺SKU做過一次調整。調整前的一個月，“MatchU碼尚”剛拿完順為資本的投資。錢寶祥同幾個合伙人跟隨投資人走訪了小米公司，深刻體會到小米是怎么打磨產品的。

回看“MatchU碼尚”這兩年的發展，他意識到，自己的產品并沒有達到小米那樣的高度，品類卻五花八門。有些品類訂單量較不穩定，工廠卻不得不花同等精力來生產定制。

這讓他明白，應當先運營好已有的明星品類，比如襯衫類，再橫向延伸。用他自己的話來說，“走路都走不好，再跑是要摔跤的。”

隨著訂單量的不斷增長，錢寶祥也感受到了壓力和挑戰。無論是平臺系統，還是后端供應鏈，都需同步提升。訂單生產的過程中，每個工廠也需嚴格把控。例如，工廠出貨后，團隊要進行質檢，確保100%合格后才能發給用戶。

在品控環節，錢寶祥將其分為三個階段：事前、事中和事后。事前又稱“高標準要求”，團隊要花很長時間同廠方溝通品牌所要求的生產流程、品質，以及如何執行驗收等細則，確定后才能合作生產。

事中控制則主要體現在生產過程中，衣服尺寸、質量是否符合品牌的要求，如果發現有問題就會被退回重做。確認無誤后，工人才能繼續走剩余流程，實施用戶個性化需求所需要的Logo定制、有無口袋等工序。除此之外，事中控制也包含成品制作完成的質檢環節。

事后則是收集用戶的反饋，將問題收集歸類整理，做工廠端的逆向回溯。目前，“MatchU碼尚”已同10多個中大型工廠建立合作關系。在每個工廠內，團隊都設有專門的品控人員把關，并通過一套管理系統提交數據反饋，確保產品質量一旦出現問題后，能夠及時找到問題源頭。

“規模越大，難度越大。”錢寶祥舉例，從前，“MatchU碼尚”日均有幾百單，這樣的量級下，消耗面料大概是幾百米，市場上能夠買到現貨；現在，平臺日均從幾百單上升至幾千單，市場上沒有現貨。

“供應商可不會一次備這么多貨等你去買，這個時候怎么辦？你就得親自向更上一層的源頭去要貨。”這樣一來，就需團隊付出更多的精力。

除供應鏈的壓力以外，“MatchU碼尚”規模化的挑戰還源于用戶。

錢寶祥解釋，當用戶越來越多的時候，需求也會變得更多。A用戶要襯衫，B用戶要褲子，不同的品類又有不同的要求。“這會變得非常復雜，要求整個生產和供應鏈反應非常快。相應供給的數量必須緊跟用戶需求，才能及時把定制好的衣物送到用戶手中，所以這就需要團隊有強大的運營能力。”

錢寶祥表示，產品最重要的是為用戶創造價值。這個過程中，就需要同用戶交流、反復溝通，然后打磨完成一款滿足他們需求的產品，用戶就會自然過來買。

迄今為止，“MatchU碼尚”完成5輪融資，投資方為高瓴資本、高榕資本、順為資本、青松基金、伯藜創投等累計數額超兩億元。從最初接觸到打款完成，“MatchU碼尚”每一輪的融資時間沒有超過兩個月。

對于企業而言，每個階段都有自己的長處和短板。對于“MatchU碼尚”而言，錢寶祥表示有兩個短板。

其一是團隊相對比較年輕。核心團隊幾乎都是從交大走出來的畢業生，在專業度上還有經驗上可能會有所欠缺，希望團隊能夠引進一些資深人士。

其二是現階段定制市場幾乎沒有做到過這么大的規模，對供應鏈的把握是一種挑戰。“年輕團隊跟傳統行業打交道，你能不能跟他們很好的合作？”這是初期投資人的質疑。到了B輪的投資人，這一點已不再擔心。過去兩年內，通過對供應鏈的投入，團隊已經同后端供應商建立了很好的合作關系。

下一步，無論是在技術積累還是后端制造方面,錢寶祥希望團隊能夠繼續保持專注。

推廣方面，除了信息流這種線上推廣方式，“MatchU碼尚”也會嘗試布局線下渠道，現團隊已研發“碼尚AI定制艙”，旨在搶占線下流量入口，目前已在部分商場試點。

碼尚AI定制艙展示圖。

用戶進入這款智能量體柜后即可進行全身掃描，通過 144 個紅外傳感器掃描人體外圍輪廓，10 秒完成 3 萬數據點的采集，精確度可達±0.5cm 。掃描過后，用戶手機端中會獲得包含審稿、體重、肩型等7項身材數據，可選擇喜歡的面料、顏色、款式、定制項及繡字服務等信息，以完成精細化定制。

對于“MatchU碼尚”來說，下一個階段的目標是通過數據驅動的方式精細化運營用戶。比如，一個坐辦公室的中年職場白領和一個20出頭玩音樂的小伙子，他們對服裝的需求完全不同，而獲取需求可能要從年齡、職業、手機型號等多個維度信息中去挖掘。

這亦是對錢寶祥的另一個考驗，從用戶行為中去理解每個人的需求。“這是我們今后很長一段時間要去做的事情。”雖是創業新兵，但經過三年的摸爬滾打，他有了更為清晰的目標感。