挑战VR试衣，女学霸用AI将女装做成市值200亿的上市公司！

前段时间，国内VR试衣的新闻刷爆朋友圈。

但是，与这个女学霸相比，这都不算什么！

她用人工智能玩爆女装，并将之做成200亿的上市公司！

它到底凭的是什么?

01

个性化推荐，折服全美

首先科普一下，大家可能没有听说过Stitch Fix。没听过是正常的，因为人家出生于美国，赚外国人的钱， 为外国人做个性化推荐。

个性化推荐？那岂不是一万个人就要做一万个不同的推荐，至少要推荐一万件衣服？电商做得了么你就做！

 

Stitch Fix的牛逼之处，它的核心竞争力就在这里！它完美地攻克了为数以万计的消费者，做个性化推荐的世界难题！

 

而且准确率极高，每个用户平均会保留推荐的一件衣服或饰品，而70%的人会在3个月内成为回头客。

举个例子，甲想在Stitch Fix做一次个性化定制：

 

首先，甲需注册成为Stitch Fix用户，注册时要填写包括体重、身高、颜色、社交网站主页链接等不少于50条相关信息。

其次，Stitch Fix会根据这些信息进行数据分析、算法推荐，立即产出一系列潜在的搭配模式。

随后，公司的3000多位造型师中的一位会为顾客设计他们的“私人穿搭”，从与Stitch Fix进行合作的200多个服饰品牌中进行挑选和匹配。

如果顾客觉得满意，只需要支付一笔20美元的设计费，就可以收到一个盒子，里面有五套专门为她们挑选的服饰，留下她们想要的衣服，不想要的免费退回去。

在美国，用过Stitch Fix的人无不竖起大拇指，因为它让个性化变得简单、变得高效、变得流行！

02

女学霸，立志要用科技为女性服务

 

Stitch Fix的创始人叫Lake，毕业于斯坦福大学，毕业后进入咨询公司 Parthenon Group 担任顾问，为餐厅和零售商提供咨询。

期间，她见证了实体零售的兴衰，也正因为如此，她决心改变零售业现状，于是她重新回到学校哈佛商学院，攻读商学。

 

在提交给哈佛商学院的申请论文中，Lake就有了创业灵感：将数据分析和推荐算法运用在零售业上。

 

男性程序员用科技改变了扑克牌、棒球运动、电子产品，那为什么就不能运用科技来为女性服务呢？

 

这让Lake更加坚定了自己的目标：成为一家女装零售公司的 CEO，同时以技术和创新引领行业发展。

在此后的一年里，Lake和另外一位创始人Erin，马不停蹄地在波士顿四处奔走，上门送衣服、听建议、反复测验、修改。

 

功夫不负有心人，在毕业前一两个月，Lake终于寄出了Stitch Fix对外发售的第一个盒子。

 

2011年，两人毕业后，立即成立了Stitch Fix公司。

尽管前面屡遭投资者的嘲讽、打击，Lake连续被20位投资者拒绝，但因为模式创新、实操性高，又不断从各大公司挖来人才，

 

Stitch Fix步步为营，公司成立至今，从200个客户到拥有270万的活跃用户，合作的品牌超过700个，2017年的销售额高达9.77亿美元！

03

用AI，将个性化定制规模化

说了这么多，stitch Fix的商业模式其实很简单：我们寄给你，我们认为你会喜欢的衣服和配饰，你留下想要的，寄回其他的。

但是，难就难在stitch Fix如何判定，哪些衣服就是消费者所需、所爱的，这就不得不提到stitch Fix的核心竞争力：数据科学。

 

stitch Fix有一支由80位数据科学家组成的团队，其中包括天体物理学家和计算神经学家。

 

甚至还挖来了Netflix 的数据科学部门前副总裁 Eric Colson担任公司首席算法官。

当大部分服装订购网站还停留在，根据用户提交的个人信息进行推荐的时候，

 

Stitch Fix就别出心裁结合了其自创的机器算法推荐，它可以搜集用户在网络上的各种痕迹，用来分析甚至预测用户的喜好。

 

比如它会关注用户在图片社交网站Pinterest上都分享了些什么。

 

Stitch Fix要用机器算法分析用户的5亿多个数据点，让腰围、裤长、材质、颜色、重量、图案等等，都变成可以量化的数据。

但购物也存在一定的人为因素，比如：减重、怀孕、第一次上班等，当顾客出现这些特殊需求时，数据一下子难以估量。

 

所以，Stitch Fix又使出了必杀技：造型师。

 

Stitch Fix有3000多名造型师，当数据算法推荐后，造型师则会再次浏览这些信息，最终选择5件产品放入顾客的盒子。

 

靠着“数据科学+造型师”的独创模式，Stitch Fix的推荐率极高。Stitch Fix从创立至今，寄出的人几十万个盒子里没有一个是完全一模一样的。

通过数据分析和对消费者的理解，在满足消费者个性化需求的同时，Stitch Fix还实现了更高的存货周转率、投资回报率和更低的退货率。

 

另外，Stitch Fix也通过分析属性数据，对服饰进行量化研究。

 

根据不同服装类型，Stitch Fix会对每件衣服追踪30到100项属性数据。

 

比如：男式衬衫胸围和肩宽的最佳比例，衬衫领口到最上面一颗纽扣的最佳距离都可了解得一清二楚。

 

Lake说：“优秀的人类专家配合高质量算法，将远胜于最厉害的专家或最厉害的算法独自工作。我们不会让人类和数据相互竞争，而是让他们合作。”

04

深挖订阅模式，提高用户体验

 

Stitch Fix的第二大核心竞争力也很牛逼——订阅模式。

Stitch Fix的用户可以根据自己的需求，选择按月份、季节等方式订购。

 

要是遇到不喜欢的，只需写下退回的原因，无需支付退货运费。

 

如果一件衣服都不留，你就要支付20美元的时尚顾问费了。

 

但只要你为任何一件货品买单，这20美元就可以用来抵扣货款。

 

如果一口气5件全收，还可以获得额外的25%折扣。

 

Stitch Fix的目标消费者定位，就是那些喜欢打扮自己，但没时间、懒或者不喜欢外出购物的，或者希望有专业的挑款师，为自己解决搭配等一系列的着装问题的女性。

通过这种订阅模式，Stitch Fix可以与用户形成很强的关联性。

 

顾客一旦缴了造型费，只要款式喜欢，就一定会从Stitch Fix买下服饰，而不会转而通过其他途径去购买。

 

而且这种订阅模式，因为每次盒子的差异性、特殊性，能持续为顾客带来期待感与惊喜感，获得更好的购物体验。

 

一个老粉说：“我每次收到Stitch Fix的订阅盒子，就像是收到圣诞礼物一样，能带给我很大的惊喜。”

05

体验式消费是成功的关键

 

这种个性化定制规模化，在我们中国也有很成功的案例。

 

酷特，中国服装智能生产的骄傲，在流水线上生产私人定制西服，发明了5分钟测量人体19个点的量体法，每天能生产4000多套不一样的衣服！

一个是个性化推荐、一个是个性化制作，但这背后的原理都是一致的，用大数据来驱动，让个性化变得科技化、规模化、高效化。

 

为什么如今这种个性化服务，会越来越受欢迎，关键是企业向体验式消费进阶。

 

消费者理念的变迁，已由最开始的功能式消费，发展到后来的品牌式消费，到如今的体验式消费。

 

今天买东西不再是简单的能干什么，而是我用它能做什么，能让我参与到什么样新的体验进程中去。

 

你不想去选衣服，好，我给你搭配、推荐，推荐好的给你邮寄过去，你喜欢可以留下，不喜欢的就可以退回。

你想要私人定制的西服，我满足你，直接在网上填好数据、需求，过几日就可以收到很合身、符合自己个性的西服。

 

这种购物体验越来越便捷、高效、个性化、有趣化，消费者想要什么，都能第一时间满足他们。

 

而Stitch Fix的成功让我们看到：全新的大数据零售方式正在到来，这是一个浪潮，没有人能够抗拒！顺者生，逆者败，识时务方能为俊杰！