08.25 挑戰VR試衣,女學霸用AI將女裝做成上市公司!

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!

她用人工智能玩爆女裝,並將之做成200億的上市公司!

挑战VR试衣,女学霸用AI将女装做成上市公司!

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?電商做得了麼你就做!

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。

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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。

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

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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擔任公司首席算法官。

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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算法推薦,它可以蒐集用戶在網絡上的各種痕跡,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。

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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裡沒有一個是完全一模一樣的。

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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週轉率、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瞭解得一清二楚。

Lake說: “優秀的人類專家配合高質量算法,將遠勝於最厲害的專家或最厲害的算法獨自工作。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。

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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。

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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。”

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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!

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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。

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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!

本文來自商業地產V評論,創業家系授權發佈,略經編輯修改,版權歸作者所有,內容僅代表作者獨立觀點。[ 關注創業家公眾號(ID:chuangyejia),讀懂中國最賺錢的7000種生意 ]


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