StitchFix，如何应用数据为每个用户提供个性化服务？

StitchFix：6月12日凌晨，互联网女王MaryMeeker利用大数据和人工智能重新定义电子商务和时尚的奥秘如期发布了《2019年互联网趋势报告》。在报告的第35页，她公开赞扬了服装订阅电子商务Stitchfix。让我们来看看这家电子商务公司依靠“订阅箱”向会员发送服装，如何应用数据为每个用户提供个性化服务，然后站在这个市场的前沿。StitchFix是一家拥有300万活跃用户的*个人造型服务提供商（OnlinePersonalStylingService）用户回购率86%，市值近30亿美元。其用户的购买过程也非常简单：客户填写调查表，包括他们的体型、偏好风格、价格范围和其他个人信息；收到一批根据上述数据选择的衣服进行试穿；客户留下他们最喜欢的衣服并付款，并免费退还未选择的衣服；随着时间的推移，新一批衣服变得越来越个性化。就公司本身而言，这一过程更为复杂，因为它涉及到人和机器两端的数据处理和挖掘，以确定每个订阅盒中的商品最适合客户自己的需求。个性化已成为StitchFix的核心竞争力，其CEO、“我们不会将数据科学融入我们的文化，因为它本身就是我们的文化，”创始人Katrinalake说。StitchFix如何使用数据，如果没有技术，StitchFix是不可能存在的。个人造型服务通常从收集客户信息开始。用户注册后填写的问卷本身为企业提供了最原始的真实信息。每次用户购买(留下商品)并退货时，StitchFix都能通过数据更好地了解个人用户的偏好和风格。StitchFix系统不仅根据外观数据向用户推荐，而且由于数据团队创建的数十种算法，机器学习本身可以挖掘用户“更真实”的需求。系统通过个人数据-这些数据来自用户和系统的第一手交互、反馈和第三方交互（例如，在Pinterest平台上的拇指）-匹配用户和不同的服装，形成“匹配分数”（MatchScore）”。这种匹配得分将充分考虑各种可用信息，但除了这些数据外，服装本身的描述和介绍也非常详细，因此系统可以根据各种因素进行评分，包括风格、颜色、图案、尺寸和合身性。在系统中，这些信息不被视为单独的事实，而是被视为整体的一部分。最后，每个消费者都会产生独特而具体的想法，并预测他们可能正在搜索什么样的商品。StitchFix首席算法官Ericcolson曾提到：“我们正在结合旧元素创造一些新东西。例如，我们从第一件衣服上剪下一个轮廓，从第二件衣服上剪下一个袖子，然后从第三件衣服上剪下一个衣领，从第四件衣服上剪下一个图案。最后，重新组合它们，创造出从未存在过的东西。所有这些都不是随机的。新时尚产品的设计完全基于数据。Katrinalake创始人说：“许多40多岁的女性用户都想要帽袖上衣，但我们的库存中没有这种款式。一年后，我们有29种完全由计算机设计的服装，它们满足了客户的一些独特和具体的需求。“StitchFix开发了一种可以预测个人用户对没有物品满意度的算法，这意味着StitchFix可以分析商品，预测用户是否可能喜欢它，而无需生产。StitchFix自动化和数据的其他应用团队也将在许多地方使用数据和机器学习，例如：确定哪个造型师适合哪个用户？类似地，这个过程也可以用来确认最佳订单交付地点：最后，StitchFix的数据团队将通过算法确保库存，并预测未来的需求。当然，算法中“人性”的一面，尽管StitchFix非常依赖数据，但其数据科学家一直致力于创新和改进现有算法。创始人说：“我们开发了几十种算法，不是谁要求团队这样做，而是因为我们允许数据团队创建新的解决方案，并测试它们是否有潜力。StitchFix的造型师团队也是如此。虽然算法负责最初的产品推荐(基于上面提到的“匹配分数”)，但是每个订阅箱里的产品都是由造型师真正挑选出来的。在商品选择环节，造型师一方面会使用数据，也会参考他们对用户个人的理解。这样，造型师就可以根据系统建议进行微调，为用户提供更好的产品组合。一位造型师说：“我们可以根据用户的身材和生活方式做出创造性的决定，选择服装。同时，造型师还可以收集计算机无法处理和收集的信息，特别是用户突然提到的定性评论或建议。

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