挑戰VR試衣，女學霸用AI將女裝做成市值200億的上市公司！

原標題：挑戰VR試衣，女學霸用AI將女裝做成市值200億的上市公司！

作者 | 李大為

來源 | 互聯網品牌官（ID：szwanba）

前段時間，國內VR試衣的新聞刷爆朋友圈。

但是，與這個女學霸相比，這都不算什麼！

她用人工智慧玩爆女裝，並將之做成200億的上市公司！

它到底憑的是什麼?

01

個性化推薦，折服全美

首先科普一下，大家可能沒有聽說過 Stitch Fix 。沒聽過是正常的，因為人家出生於美國，賺外國人的錢， 為外國人做 個性化推薦 。

個性化推薦？那豈不是一萬個人就要做一萬個不同的推薦，至少要推薦一萬件衣服？電商做得了么你就做！

Stitch Fix的牛逼之處，它的核心競爭力就在這裡！ 它完美地攻克了為數以萬計的消費者，做個性化推薦的世界難題！

而且準確率極高，每個用戶平均會保留推薦的一件衣服或飾品，而70%的人會在3個月內成為回頭客。

舉個例子，甲想在Stitch Fix做一次個性化定製：

首先 ，甲需註冊成為Stitch Fix用戶，註冊時要填寫包括體重、身高、顏色、社交網站主頁鏈接等不少於50條相關信息。

其次 ，Stitch Fix會根據這些信息進行數據分析、演算法推薦，立即產出一系列潛在的搭配模式。

隨後 ，公司的3000多位造型師中的一位會為顧客設計他們的「私人穿搭」，從與Stitch Fix進行合作的200多個服飾品牌中進行挑選和匹配。

如果顧客覺得滿意，只需要支付一筆20美元的設計費，就可以收到一個盒子，裡面有五套專門為她們挑選的服飾，留下她們想要的衣服，不想要的免費退回去。

在美國，用過Stitch Fix的人無不豎起大拇指，因為它讓個性化變得簡單、變得高效、變得流行！

02

女學霸，立志要用科技為女性服務

Stitch Fix的創始人叫Lake，畢業於斯坦福大學，畢業後進入諮詢公司 Parthenon Group 擔任顧問，為餐廳和零售商提供諮詢。

期間，她見證了實體零售的興衰，也正因為如此，她決心改變零售業現狀，於是她重新回到學校哈佛商學院，攻讀商學。

在提交給哈佛商學院的申請論文中，Lake就有了創業靈感：將數據分析和推薦演算法運用在零售業上。

男性程序員用科技改變了撲克牌、棒球運動、電子產品，那為什麼就不能運用科技來為女性服務呢？

這讓Lake更加堅定了自己的目標：成為一家女裝零售公司的 CEO，同時以技術和創新引領行業發展。

在此後的一年裡，Lake和另外一位創始人Erin，馬不停蹄地在波士頓四處奔走，上門送衣服、聽建議、反覆測驗、修改。

功夫不負有心人，在畢業前一兩個月，Lake終於寄出了Stitch Fix對外發售的第一個盒子。

2011年，兩人畢業後，立即成立了Stitch Fix公司。

儘管前面屢遭投資者的嘲諷、打擊，Lake連續被20位投資者拒絕，但因為模式創新、實操性高，又不斷從各大公司挖來人才，

Stitch Fix步步為營，公司成立至今，從200個客戶到擁有270萬的活躍用戶，合作的品牌超過700個，2017年的銷售額高達9.77億美元！

03

用AI，將個性化定製規模化

說了這麼多，stitch Fix的商業模式其實很簡單： 我們寄給你，我們認為你會喜歡的衣服和配飾，你留下想要的，寄回其他的。

但是，難就難在stitch Fix如何判定，哪些衣服就是消費者所需、所愛的，這就不得不提到stitch Fix的核心競爭力： 數據科學。

stitch Fix有一支由80位數據科學家組成的團隊，其中包括天體物理學家和計算神經學家。

甚至還挖來了Netflix 的數據科學部門前副總裁 Eric Colson擔任公司首席演算法官。

當大部分服裝訂購網站還停留在，根據用戶提交的個人信息進行推薦的時候，

Stitch Fix就別出心裁結合了其自創的機器演算法推薦，它可以搜集用戶在網路上的各種痕迹，用來分析甚至預測用戶的喜好。

比如它會關注用戶在圖片社交網站Pinterest上都分享了些什麼。

Stitch Fix要用機器演算法分析用戶的5億多個數據點 ，讓腰圍、褲長、材質、顏色、重量、圖案等等，都變成可以量化的數據。

但購物也存在一定的人為因素，比如：減重、懷孕、第一次上班等，當顧客出現這些特殊需求時，數據一下子難以估量。

所以，Stitch Fix又使出了必殺技： 造型師。

Stitch Fix有3000多名造型師，當數據演算法推薦後，造型師則會再次瀏覽這些信息，最終選擇5件產品放入顧客的盒子。

靠著 「數據科學+造型師」 的獨創模式，Stitch Fix的推薦率極高。Stitch Fix從創立至今，寄出的人幾十萬個盒子里沒有一個是完全一模一樣的。

通過數據分析和對消費者的理解，在滿足消費者個性化需求的同時，Stitch Fix 還實現了更高的存貨周轉率、投資回報率和更低的退貨率。

另外，Stitch Fix也通過分析屬性數據，對服飾進行量化研究。

根據不同服裝類型，Stitch Fix會對每件衣服追蹤30到100項屬性數據。

比如：男式襯衫胸圍和肩寬的最佳比例，襯衫領口到最上面一顆紐扣的最佳距離都可了解得一清二楚。

Lake說： 「優秀的人類專家配合高質量演算法，將遠勝於最厲害的專家或最厲害的演算法獨自工作。我們不會讓人類和數據相互競爭，而是讓他們合作。」

04

深挖訂閱模式，提高用戶體驗

Stitch Fix 的第二大核心競爭力也很牛逼——訂閱模式。

Stitch Fix的用戶可以根據自己的需求，選擇按月份、季節等方式訂購。

要是遇到不喜歡的，只需寫下退回的原因，無需支付退貨運費。

如果一件衣服都不留，你就要支付20美元的時尚顧問費了。

但只要你為任何一件貨品買單，這20美元就可以用來抵扣貨款。

如果一口氣5件全收，還可以獲得額外的25%折扣。

Stitch Fix的目標消費者定位，就是那些喜歡打扮自己，但沒時間、懶或者不喜歡外出購物的，或者希望有專業的挑款師，為自己解決搭配等一系列的著裝問題的女性。

通過這種訂閱模式，Stitch Fix可以與用戶形成很強的關聯性。

顧客一旦繳了造型費，只要款式喜歡，就一定會從Stitch Fix買下服飾，而不會轉而通過其他途徑去購買。

而且這種訂閱模式，因為每次盒子的差異性、特殊性，能持續為顧客帶來期待感與驚喜感，獲得更好的購物體驗。

一個老粉說：「我每次收到Stitch Fix的訂閱盒子，就像是收到聖誕禮物一樣，能帶給我很大的驚喜。」

05

體驗式消費是成功的關鍵

這種個性化定製規模化，在我們中國也有很成功的案例。

酷特， 中國服裝智能生產的驕傲，在流水線上生產私人定製西服，發明了5分鐘測量人體19個點的量體法，每天能生產4000多套不一樣的衣服！

一個是個性化推薦、一個是個性化製作，但這背後的原理都是一致的， 用大數據來驅動，讓個性化變得科技化、規模化、高效化。

為什麼如今這種個性化服務，會越來越受歡迎， 關鍵是企業向體驗式消費進階。

消費者理念的變遷，已由最開始的功能式消費，發展到後來的品牌式消費，到如今的體驗式消費。

今天買東西不再是簡單的能幹什麼，而是我用它能做什麼，能讓我參與到什麼樣新的體驗進程中去。

你不想去選衣服，好，我給你搭配、推薦，推薦好的給你郵寄過去，你喜歡可以留下，不喜歡的就可以退回。

你想要私人定製的西服，我滿足你，直接在網上填好數據、需求，過幾日就可以收到很合身、符合自己個性的西服。

這種購物體驗越來越便捷、高效、個性化、有趣化，消費者想要什麼，都能第一時間滿足他們。

而Stitch Fix的成功讓我們看到： 全新的大數據零售方式正在到來，這是一個浪潮，沒有人能夠抗拒！順者生，逆者敗，識時務方能為俊傑！

本文來自互聯網品牌官，創業家系授權發布，略經編輯修改，版權歸作者所有，內容僅代表作者獨立觀點。[ 下載創業家APP，讀懂中國最賺錢的7000種生意 ]

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