本文筆者將與大家一同來看看Stitch Fix這家靠著“訂閱箱”給會員寄送服裝的電商，到底是如何應(yīng)用數(shù)據(jù)為每個用戶提供個性化服務(wù)，進(jìn)而在這個市場中屹立潮頭的。

Stitch Fix：用大數(shù)據(jù)、AI重新定義電商、時尚的奧秘

6月12日凌晨，互聯(lián)網(wǎng)女皇Mary Meeker如期發(fā)布《2019年互聯(lián)網(wǎng)趨勢報告》，在報告的第35頁，她公開點贊了服裝訂閱電商Stitch Fix。我們不妨來看看這家靠著“訂閱箱”給會員寄送服裝的電商，到底如何應(yīng)用數(shù)據(jù)為每個用戶提供個性化服務(wù)，進(jìn)而在這個市場中屹立潮頭的。

Stitch Fix是個啥

坐擁300萬活躍用戶，Stitch Fix是個“線上個人造型服務(wù)商（Online Personal Styling Service）”，用戶復(fù)購率86%，市值近30億美元。

其用戶的購買流程也非常簡單：

1. 客戶填寫一份調(diào)查表，內(nèi)容包括他們的體型、偏好款式、價格范圍和其他個人信息等；
2. 基于上述數(shù)據(jù)收到一批親手挑選的衣服，進(jìn)行試穿；
3. 客戶將自己喜歡的衣服留下，付款，同時將沒有選中的衣服免費退回；
4. 隨著時間的推移，新一批的服裝變得越來越個性化。

從公司本身來說，這個過程就比較復(fù)雜了，因為它涉及到人和機(jī)器兩端共同對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和挖掘，以確定每次的訂閱盒子中的商品都是最適合客戶本身需求的。

個性化已經(jīng)成為Stitch Fix的核心競爭力，其CEO、創(chuàng)始人Katrina Lake曾表示：“我們并不是將數(shù)據(jù)科學(xué)融入我們的文化，因為它本身就是我們的文化”。

Stitch Fix如何使用數(shù)據(jù)

如果沒有技術(shù)，Stitch Fix根本不可能存在。

個人造型服務(wù)通常都是從收集客戶信息開始，用戶注冊后填寫的調(diào)查問卷本身就為企業(yè)提供了最原始的真實信息。而隨著用戶每一次購買（留下商品）和退貨，Stitch Fix就可以通過數(shù)據(jù)更好地了解個體用戶的偏好和風(fēng)格。

Stitch Fix的系統(tǒng)并不僅僅根據(jù)表象數(shù)據(jù)為用戶進(jìn)行推薦，與此相反，得益于其數(shù)據(jù)團(tuán)隊創(chuàng)建的幾十種算法，機(jī)器學(xué)習(xí)本身就可以挖掘出用戶“更真實的”需求。

系統(tǒng)通過個體數(shù)據(jù)——這些數(shù)據(jù)來自于用戶和系統(tǒng)的第一手交互、反饋，以及第三方交互（例如：在Pinterest平臺上的點贊）——來將用戶和不同的服裝進(jìn)行匹配，形成一個“匹配得分（Match Score）”。

這種匹配得分會充分考慮各類可用信息，但是除了這些數(shù)據(jù)以外，服裝本身的描述、介紹也十分精細(xì)，這樣系統(tǒng)就可以根據(jù)各類因素——包括風(fēng)格、顏色、圖案，以及它們和尺寸、合體性等進(jìn)行評分。

系統(tǒng)中，這些信息并不被視為單獨的事實，而是被視為整體的一部分。最終，就會生成每個消費者獨有的、具體的想法，以及對他們可能正在搜索什么樣的商品進(jìn)行預(yù)測。

Stitch Fix的首席算法官Eric Colson曾提到：“我們正在結(jié)合老元素，以創(chuàng)造一些新東西。比如，我們從第一件衣服上剪下一個輪廓，從第二件衣服上剪下一個袖子，再從第三件衣服上剪下一個領(lǐng)子，從第四件衣服上剪下一個圖案。最后將它們重新組合，創(chuàng)造出從未存在過的東西。”

這一切都不是隨機(jī)的。

設(shè)計一款新時尚產(chǎn)品完全基于數(shù)據(jù)。創(chuàng)始人Katrina Lake說：“很多40多歲的女性用戶都想要有帽袖的上衣，但是我們的庫存中沒有這個款式。一年后，我們就有了29種完全由電腦設(shè)計的服裝，它們滿足了客戶們一些獨特、具體的訴求?！?/p>

Stitch Fix開發(fā)了一種算法，可以預(yù)測個體用戶對一件不存在物品的滿意程度，這意味著Stitch Fix并不需要生產(chǎn)，就可以對商品進(jìn)行分析，預(yù)測它是否可能得到用戶的喜歡。

自動化與數(shù)據(jù)的其他應(yīng)用

Stitch Fix的團(tuán)隊還會在很多地方使用數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)，例如：確定到底哪個造型師適合哪個用戶？

類似地，這個過程還可以用來確認(rèn)最佳的訂單發(fā)貨地點：

最后，Stitch Fix的數(shù)據(jù)團(tuán)隊還會通過算法來保證庫存量，并對未來的需求量進(jìn)行預(yù)測。

算法中“人性”的一面

當(dāng)然，盡管Stitch Fix十分倚仗數(shù)據(jù)，但是其數(shù)據(jù)科學(xué)家們一直致力于創(chuàng)新、改進(jìn)既有算法。

創(chuàng)始人說：“我們開發(fā)了幾十種算法，這些并不是誰要求團(tuán)隊做的，而是因為我們允許數(shù)據(jù)團(tuán)隊創(chuàng)建新的解決方案，并測試這些算法是否有潛力?！?/p>

同樣，Stitch Fix的造型師團(tuán)隊也如此。

盡管算法負(fù)責(zé)最初的產(chǎn)品推薦（基于上文提到的“匹配得分”），但是每一個訂閱箱中的商品都是一位造型師實實在在挑選出來的。在商品選擇環(huán)節(jié)，造型師一方面會使用數(shù)據(jù)，同時也會參考他們對用戶個體的了解。這樣，造型師就可以根據(jù)系統(tǒng)建議進(jìn)行微調(diào)，進(jìn)而為用戶提供更好的產(chǎn)品組合。

一位造型師表示：“我們可以做出創(chuàng)造力十足的決定，基于用戶的身材和生活方式而選擇服裝。”

同時，造型師還可以收集電腦無法處理、收集的信息，特別是那些用戶突然談及的、定性的評論或者建議。

作者：王子威，平臺創(chuàng)始人王子威，獨立零售分析師《零售威觀察》以全球視角，關(guān)注于零售、流通及相關(guān)行業(yè)的發(fā)展和變化，為國內(nèi)“新零售”發(fā)展提供一手的全球創(chuàng)新案例分享、企業(yè)戰(zhàn)略分析和前瞻性觀點。