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2011春节套挑战VR试衣,女学霸用AI将女装做成市值200亿的上市公司!-互联网品牌官

2018年09月26日 | 分类:全部文章 | 作者:admin| 浏览:56
挑战VR试衣,女学霸用AI将女装做成市值200亿的上市公司!-互联网品牌官

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作者 |李大为
来源|互联网品牌官(ID:szwanba)
前段时间,国内VR试衣的新闻刷爆朋友圈史德拉海牛。
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的牛逼之处雅僧佛公子,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条相关信息安均璨。吴一迪

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调教多夫 。

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许乃涵,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 CEOmp7a1 ,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侯雨桐 ,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,而是让他们合作孙友田。”
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,2011春节套你就要支付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小遥17岁,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,我满足你搜尸魔,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,消费者想要什么黄治奇,都能第一时间满足他们泰星mai。
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!
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