酷特智能300840）1月17日发布投资者关系活动记录表，公司于2022年1月13日接受3家机构单位调研，机构类型为证券公司。

　　答：公司在中短期内打造服装产业网络站点平台，公司的自有工厂，是为产业网络站点平台而服务。我们现有工厂与传统工厂有如下区别：

　　一是我们大家可以实现单件产品个性化定制，而且交期比较短，最难的男装交期是7个工作日，运动系列更短；二是可以在一定程度上完成柔性快反，如卫衣、T恤和运动裤，能够在一定程度上帮助品牌商降低库存、提高利润；第三是品质非常高，不同于柔性快反的小作坊，公司实现全流程数据驱动，以高定的品质和工艺进行生产；第四是成本低，公司个性化定制的成本是无限接近现有大批量生产的成本。

　　答：公司不会对已有品类进行方案输出，对公司不会进入的领域会视情况选择性输出。

　　答：早期，公司采购原辅材料需要先采购后使用，易引起库存，占用流动资金，目前有很多面辅料采购是采用寄售模式，供应商将原辅材料供应到公司仓库，公司随用随取，按照季度或月度结算，避免库存积压和占用流动资金。

　　答：公司在个性化定制西装方面具备规模，有良好的议价能力，采购成本低。公司的单件裁剪面料耗用会比传统大批量生产高，因此，公司采取了自动排版、自动裁剪，在最大化节省面料的同时人力成本也大大降低。

　　答：西装是梭织面料，卫衣、T恤、运动裤是针织面料，生产线确实需要另外建设。公司需要自建工厂，重新搭建数据库，采购新设备，进行工人培训，但相比于个性化定制较为简单。

　　答：量体数据的偏差主要有两个方面的问题，一个是采集数据错误，另外一个是心理认知的偏差。传统定制过程中会有试衣，试衣过程也是纠正的过程，但是公司是数据驱动的大流水方式的个性化定制，试衣会大大影响生产效率。因此，公司发明了自己的量体方式，将数据采集工具化，新手经过3个工作日培训就能精准测量。公司的返修原因基本都是消费的人心理认知的偏差，对于着装风格把握不准，因此量体也要良好的沟通。

　　答：传统定制中老裁缝是通过试衣来做修改，公司的大规模流水线生产个性化西装如果试衣会大幅度的降低效率。造成返修的因素主要有两种，一种是数据采集偏差，另一种是心理认知的偏差。公司发明的“三点一线”量体法，将经验部分工具化，能够有很大成效避免数据采集偏差。公司主要的返修原因是心理认知偏差，这需要量体师与消费者充分沟通。

　　答：企业具有庞大的版型、款式、工艺和原辅材料数据库，能够涵盖所有风格、款式的正装，数据库还在不间断地积累，能够顺应变化趋势。服装目前趋势是休闲化、功能化，公司的产品也在顺应潮流，今年新增了卫衣、运动裤、T恤，也是在顺应这一趋势。

　　答：公司发展早期面辅料需要先采购备货，随公司规模扩大，与很多供应商达成寄售合作，供应商将面辅料存在公司仓库，公司随用随取，月度或季度结算。

　　答：大部分客户协议签订后会支付一部分预付款，公司先扣款再下单，个别大客户会设置结算账期。

　　答：公司的品牌运营能力在持续提升，合作的加盟商基本是具备营销经验的，公司做店面装修设计、宣传策划等方面支持。2022年公司将在客户体验方面加大投入，打造客户专属衣橱，建立客户忠诚度，提升客户复购率。

　　答：传统小单快反主要是一些小加工厂，成本比较高，质量很难保证。而公司是以大规模个性化定制的方式降维打击，克服打版、制造、面辅料管理等一系列问题，实现起来较为简单。

　　答：公司是以大流水的方式生产个性化、柔性化产品，建立了四大数据库，实现自动制版、自动裁剪、自动排程等，最大限度上替代人力。

　　答：传统的品牌商存在三个弊端，第一，需要提前一年研发产品再投入生产，占用大量资金；第二，无法预判产品是不是符合当季流行趋势，款式、颜色、尺码判断不准就会造成库存积压；第三，畅销品无法迅速补单。公司的柔性化生产模式能解决以上问题，品牌商可以当季研发，少量铺货，随时补单，最大限度上减少资产金额的投入，降低库存压力。

　　根据公司战略，短期内会拓展新的服装品类。在所有服装品类里，西装是难度最大的，版型、尺寸、工艺技术要求是最高的，公司已完成工业化的成本和效率制造个性化西装，拓展其他品类是相对简单的。公司拓展每一个品类都会搭建该品类的版型、款式、工艺和原辅材料数据库，以个性化定制和柔性快反的方式投入生产。

　　答：在现有工厂、人员、设备的前提下，公司半年就能够实现改造，进行数据库搭建、员工素质培训等。

　　答：公司柔性化产品定位为中高端，如卫衣售价200元以上的品牌。公司的加工费比传统成衣要贵一点，但能保证交期和质量，还可以为品牌商节省库存成本，多出来的加工费远低于库存成本;

　　青岛酷特智能股份有限公司的主营业务从事个性化定制服装的生产与销售，包括了男士、女士正装全系列各品类，并向国内相关传统制造公司可以提供数字化定制工厂的整体改造方案及技术咨询服务。基本的产品为西服套装、衬衫、马甲、大衣。

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