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「」估值30亿！服装电商Stitch Fix玩转“盲盒营销”


这家服装电商早就用盲盒营销的手法 ， 玩转了KOC 。
「」估值30亿！服装电商Stitch Fix玩转“盲盒营销”
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导读
DTC——Direct-To-Consumer（译：直面消费者） ， 作为一种新兴的商业模式 ， 是指品牌的商品直接销售给消费者 ， 包括消费者的需求也可以直接传递给品牌方的全新商业模式 。
目前 ， 欧美等国家的DTC品牌成长速度惊人 ， 据互联网女皇《2018 Internet Trends》报告 ， 美国 DTC 新品牌在3-5 年内就迅速做到 1 亿年收入规模 。 国内对此也有不少预测声音 ， 认为在未来 5-10 年 ， 中国市场大概率会复制类似的发展路径 。
为此 ， 时趣将推出系列文章分析国外成功的DTC品牌 ， 分享他们的商业模式与营销方式 。
人类的生活已经越来越智能化、个性化 ， 比如电商网站通过用户购物车、浏览和搜索偏好为用户个性化推荐商品 ， 新闻资讯和社交媒体平台帮用户自动筛选感兴趣的内容 ， 以及点评网站推荐餐厅、导航系统优化路线等等 ， 机器学习算法正在悄然改变人类的生活 。
「」估值30亿！服装电商Stitch Fix玩转“盲盒营销”
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这种机器算法也出现在了服装行业 ， 正在改变人们的穿衣搭配 。 Stitch Fix是美国一家DTC品牌 ， 以机器学习算法和设计造型师结合的个性化服装电商平台 。 通过算法和设计造型师帮助消费者选择服饰 ， 以数据驱动服装服务 ， 简化用户决策 ， 提升用户购物体验 。
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2010年前后 ， DTC模式开始从现象成为常态 ， 美国互动广告局IAB把这一年作为 DTC元年 。 Stitch Fix成立于2011年美国旧金山 ， 正是国外DTC品牌兴起之年 。 初创时期 ， 品牌提出a new way shop ， 重新定义了购物体验 。 同时 ， 品牌将目标消费者锁定在女性群体 ， 用户只需要在官网注册账户 ， 并根据问卷提示 ， 提交消费者的尺寸和风格等相关偏好数据 。
品牌再通过AI算法进行数据学习 ， 并结合专业设计造型师的搭配建议 ， 专门为用户挑选5个服饰盒子 ， 从偏好和专业搭配角度 ， 给到用户意料之外的服饰推荐 。 用户可以从5个盒子中挑选中意的服饰 ， 为其付费 ， 不合适的可以退回 。 此时 ， 算法会根据用户的挑选结果再进行学习 ， 不断迭代优化算法模型 ， 来提升推荐准确性 。
目前 ， Stitch FixYour Look” ， 会员可以通过浏览官网搭配的服饰直接进行下单 ， 购买服装 。
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据不完全统计 ， 目前 ， Stitch Fix拥有320万客户 ， 在2018财年的收入为12亿美元 ， 利润为4500万美元 。 在2019年公司拓展新业务投入较多资金时 ， 收入仍保持增长达到16亿美元 ， 利润为3690万美元 ， 并且有投资机构为该公司的估值达到30亿美元 ， 这表明所有AI数据科学和个性化服务都正在获得回报 。
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产品聚焦于个性化服务
随着AI机器算法的精进 ， 未来 ， 越来越多的品牌只是为少部分消费族群服务 。 同时 ， 值得品牌注意的是 ， 未来不可避免的是个性化将成为品牌生死存亡的命脉 。
Stitch Fix创始人兼首席执行官卡特里娜·莱克(Katrina Lake)在一次采访谈到 ， 如果一个人没有收到他喜欢的东西 ， 他就会停止使用Stitch Fix 。 对于品牌而言 ， 没有任何选择 ， 只能专注于数据 ， 留住用户 。
这意味着Stitch Fix必须通过不断收集、积累用户反馈的反馈数据 ， 不断把算法模型调教好 ， 让它更符合用户兴趣偏好 ， 帮助用户感知他想要的东西 。 所以 ， 品牌一直重视在机器算法学习上的投入和挖掘 ， 该企业的董事会中技术人员占比35% ， Netflix数据科学与工程副总裁埃里克·科尔森（Eric Colson）于2012年加入 ， 并担任其首席算法官 。


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