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Stitch Fix:利用大数据卖衣服

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Stitch Fix公司的CEO卡特里娜·莱克表示,该公司目前正在为增长打基础。Stitch Fix正对算法进行改进,处理的数据量也大大超过以往。

只用了8年时间,在线零售商Stitch Fix就将业务做得风生水起。每年有超过320万名消费者通过它的服务购买牛仔裤、羊毛衫和手链等服装和饰品。

与传统网购平台不同的是,Stitch Fix的订阅用户会通过快递收到成箱的服装和饰品,收件的频率多高都可以。在注册的时候,用户需要回答一长串的问题,比如他们喜欢的着装风格和体型等等。然后Stitch Fix的计算机算法和造型师们会根据这些信息,选择给用户寄送哪些商品。用户可以留下他们喜欢的,付完钱后再将剩下的商品寄回去。

现在,Stitch Fix的CEO卡特里娜·莱克正在为公司下一阶段的发展奠定基础。她想利用Stitch Fix强大的数据分析能力,更准确地预测消费者想要购买和保留哪些商品,以创造更多的业务。

莱克对《财富》杂志表示:“我们正在研究如何通过个性化推荐,为你的衣橱贡献更多合适的衣服,让你可以在各种不同的场合穿着。”

StitchFix会对每名用户的数据进行分析,然后生成一份个人档案,然后它会利用可视化手段,制作一份“潜在造型地图”。每张“地图”都包含了几百件官方推荐的衣服,所以它对每个用户的推荐都是极其细致的,而不是笼统地分成几个大类。

在华尔街看来,Stitch Fix创造新的收入来源的速度还不够快。截至10月中旬,该公司的股价已经较2019年的最高点下跌了30%。这一方面是由于吸引和保留用户需要更高的成本,另一方面也是由于有竞争对手复制了它高度个性化的电商模式。

零售业目前正在发生的剧变,也给带来了很多挑战。

最近,Stitch Fix公司推出了一项叫做“Shop Your Looks”(意为“选购你的造型”)的新功能。这也是该公司做的一项重要的试验。它会在已经寄送给用户的推荐商品的基础上,再向用户推荐一些用来搭配的单品。比如用户在收到一件夹克衫后,可能会马上又收到一封电子邮件,建议他们再买一副太阳镜,专门来搭配这件夹克。

该公司希望Shop Your Looks能够扮演一个“穿搭小能手”的角色,继续勾起用户的购买欲,并且提高他们访问Stitch Fix的频率。不过莱克也表示,她也意识到这个功能是有风险的,大家很可能会觉得Stitch Fix只不过是另一个用“推荐商品”向消费者狂轰乱炸的普通网购平台罢了。

在这种模式下,消费者最多只能够在线看到30到40件推荐商品——虽然选择也不少了,但是绝对不会像亚马逊或eBay那样显示出无穷无尽的搜索结果。到目前为止,在使用过该功能购买商品的人中,有60%购买了不止一件。

从业务成绩上看,Stitch Fix可以说是喜忧参半。在截至今年8月3日的12个月间,它的营收入较上年同期飙升29%,达到15.8亿美元,实现利润3690万美元。不过它的利润却较上年同期下降了18%,这与Stitch Fix在打造新服务上投入重资不无关系。

Stitch Fix必须向那些紧张的投资者证明,它有能力继续吸引新用户,同时向现有用户卖出更多的商品。与此同时,它还要面临同业者们对库存服装疯狂地打折销售带来的压力。

KeyBanc Capital Markets公司的分析师艾德·伊鲁玛指出,来自亚马逊的压力,也是Stitch Fix面临的一个“长期隐患”。亚马逊自称是个“能买一切”的网购平台,它的服装业务整体上增长很快,今年6月,亚马逊还推出了自家的个性化购物服务,使Stitch Fix直接成了它瞄准的靶子。

除此之外,Stitch Fix还有一个劲敌——诺德斯特龙(Nordstrom)的Trunk Club,这也是一个偏高端的定制购物服务。与此同时,Instagram和Pinterest等社交媒体服务也对各大电商平台越来越友好了,这些都让本已十分复杂的在线零售业增添了新的变数。

这意味着Stitch Fix必须不断提高其技术的准确度。Stitch Fix拥有一支约3000名真人造型师组成的团队,他们会根据计算机算法的分析结果,决定应该往寄给用户的包裹里放入哪些衣服。

为了优化公司的数据分析能力,Stitch Fix去年还推出了一项名为Style Shuffle的新服务,它每次会向用户展示一款有可能上架的新品,然后让用户进行投票。通过该工具收集的信息,有助于Stitch Fix更准确地对用户进行推荐。到目前为止,该功能已经反馈了大约30亿次用户的评价信息。

与此同时,Stitch Fix也在努力扩大对服装的选择。目前,该平台的服装主要来自一些小品牌。而现在,一些大牌服装也已经逐渐登陆了Stitch Fix,比如New Balance和Madewell等等。这些大品牌之所以如此看中Stitch Fix,在一定程度上也是为了分享数据,好知道用户喜欢什么。同时这些信息也有助于Stitch Fix更准确地预测市场对其自营服装品牌的需求。而自营品牌已经日益成为该公司业务中至关重要的一部分。

在莱克看来,关注数据是她的唯一选择。

她表示:“如果一个人没有收到他们喜欢的东西,他们就会不再使用Stitch Fix。能否为人们提供个性化的服务,这对我们来说是一个事关生死存亡的问题,这是我们的生命线。”

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我的私人购物顾问

衣柜“闹饥荒”,但是不知道该买什么?Stitch Fix的CEO告诉我们,可以让计算机算法和真人造型师来帮你决定。作者:乐文澜

“你想要一条破洞牛仔裤吗?”Stitch Fix公司的CEO卡特里娜·莱克问道。她的鼠标光标此刻正停在一张褪色的蓝色牛仔裤的图片上。

我从来没买过破洞的牛仔裤,所以我不知道该怎么回答她。好在莱克的MacBook电脑上有一个软件,它已经代表我做出了一个有根据的猜测——我有74%的可能性会喜欢这条裤子。于是我告诉她:“好的”。这位CEO用鼠标点了一下图片,把这条裤子添加到了我的购物箱里(也就是Stitch Fix定期寄送给用户的个性化包裹)。然后我们又接着看起了外套。

“哇,这一件很适合旧金山的天气。”她指着一件黑色的夹克说。很显然,我应该买一件挂在衣柜里——根据Stitch Fix的软件,我有62%的几率会买它。

Stitch Fix为用户挑选衣服不仅靠算法,也靠艺术。该公司的造型师们在为用户挑衣服时也是有发言权的。今天,莱克就让我看到了这个过程的幕后环节,并且用我的Stitch Fix个人档案,为我现场搭配了一个“箱子”。

Stitch Fix的CEO卡特里娜·莱克正在为公司下一阶段的发展奠定基础。图片来源:COURTESY OF STITCH FIX

它的工作原理是这样的:在每次推荐之前,Stitch fix都会将一名用户与一名造型师进行配对,在这个过程中,它会考虑到地理位置和时尚偏好等变量(我们可以跳过这部分了,因为在这次演示中,莱克亲自担任了我的造型师)。然后,选中的造型师会进入用户的个人账户,对系统算法认为符合客户品味的预选衣物进行评估。

在这个过程中,系统会对大量数据进行分析,包括用户的个人档案(比如我已经告诉Stitch Fix,不要给我发送带有动物图案的衣服)、购买历史(我可能口头上说自己喜欢大胆一点的颜色,但实际上买得最多的还是黑色的)等等。设计师对最终的选择仍然有发言权,并且可以推翻系统的建议。

莱克表示:“这些有助于设计师在深思熟虑后做出正确的选择。”她还表示,如果顾客明确要求,造型师也可以给用户发送一件低评分的商品。

我也亲自看到了这种情况的发生。我让莱克给我找几双靴子。她点击进入了这个类别,但系统显示,即便是评分最高的靴子,被我喜欢的几率也只有4%。莱克说道:“我们已经给你寄了11双鞋了,但你只留下了两双。”(于是我们决定跳过靴子的部分。)

几天后,一个“箱子”被快递员送到了我家门口,里面还有这位CEO的一封信。“这只是为了好玩——这里都是我们根据预测,认为你会喜欢的东西。”事实证明,莱克的眼光和她的公司的算法确实厉害——我留下的三件衣服,恰好是系统认为我最有可能留下的那三件。另外,没错,我现在超喜欢破洞牛仔裤的。(财富中文网)

本文另一版本登载于《财富》杂志2019年11月刊,标题为《Stitch Fix利用算法向你推荐穿搭》。

译者:朴成奎

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