Stitch Fix成立於2011年，2017年公開上市，年僅34歲、畢業於哈佛商學院的雷克成為當年度最年輕的首次上市公司女性創業家。根據公司財報，2018會記年度Stitch Fix營收為12億美元，利潤為4,500萬美元，累計用戶290萬。

目前Stitch Fix和超過1,000家服飾公司合作，其中也包括單品價格介於100～600美元的設計師品牌，因此造型師可選擇的服飾來源相當多。如果無法從既有的服飾來源中找到符合顧客需求的服飾，Stitch Fix會自行設計與生產。

最初該公司業務只集中在美國女性服飾。到2015年加入女性嬌俏服飾和孕婦服飾等產品，之後又在2017年2月引入加大碼。 2016年9月，Stitch Fix宣布推出男士服務，到2018年7月再推出童裝，可謂錦上添花。儘管該公司沒有提供各產品類別的數據，但行政總裁Mike Smith在最近業績電話會議上分享加入最新服飾系列的進展。 “我們仍然對童裝業務感到非常興奮，包括男女和不同年年齡廣大客戶的需求強勁，我們的產品獲得市場歡迎。”

儘管童裝業務規模仍然很小，但卻締造機會“吸引”一個家庭成員，然後“感染”整個家庭。 Lake表示這是“我們可以善用的巨大優勢”。

今年5月，該公司加快國際化步伐，進軍龐大而在增長的英國市場，業務首次沖出美國。據Euromonitor估計，2018年當地市場的服裝、鞋履和配飾開支為720億美元，其中21%透過電子商務進行。英國的服裝市場約是美國的五分之一，預計每年以6%速度增長。

儘管仍言之尚早，但管理層對投資庫存和基礎設施的策略充滿信心，深信可為英國客戶提供整個家庭所有成員的服飾，男裝、女裝和童裝一應俱全。

僅僅八年時間，在線零售商Stitch Fix的業務就蓬勃發展起來。每年有超過320萬的購物者使用其平台購買包括從牛仔褲到羊毛衫再到手鐲在內等多種商品。

一、個性化推薦是Stitch Fix業務核心競爭力

與傳統的在線零售商不同，在任何需要的情況下，客戶都可以通過訂閱Stitch Fix接收到大批服裝和配飾，或（在搭配上的）“解決方案”。客戶在註冊時要回答一連串關於他們喜歡的衣服類型和體型的問題——公司的算法和人工造型師會根據這些訊息來選擇推送哪些物品。顧客會保留他們喜歡的東西並買下來，然後把剩下的寄回。

Stitch Fix還不斷嘗試新方法，供客戶購買五個特定款式以外的服飾。 2018年3月，它宣布Extras計劃，讓客戶可選擇和添加襪子或內衣等商品到購物車內，還同時宣布Style Pass，客戶可選擇支付49美元會籍年費，而無需支付20美元的造型費。 Style Pass計劃獲得好評如潮，續會率超過70%。

最近，該公司提供兩項選擇供客戶直接購買產品。第一種是Shop New Colors，客戶可從已購買記錄中再次購買同款但不同顏色、圖案字款或尺寸的商品。第二種是Shop Your Looks，目前正處於測試模式，參與人數有限。該服務從其個性化算法中顯示30至40個預選商品列表，供客戶從中選購。這些計劃增加每個客戶的“錢包份額”(wallet share)，管理層為此感到興奮。

二、通過深入挖掘數據，在提供定制服務方面成為能與亞馬遜抗衡的電商公司

《Fast Company》高級編輯法利表示，這家電子商務零售商“基本上是一家數據分析公司，偽裝成服裝訂閱服務。”

現在，Stitch Fix首席執行官卡特里娜·萊克(Katrina Lake)正在努力為公司進入下一發展階段打下堅實基礎。她希望利用Stitch Fix的數據處理能力，更準確地預測消費者想要購買和保留什麼，並吸引更多用戶關注所謂的“解決方法”。

萊克在接受《財富》雜誌採訪時表示:“我們正在研究如何通過個性化定制為你的衣櫥節省更多的空間，以便於你在任何場合都可以穿著得體。”

Stitch Fix會通過分析數據，為每位客戶生成個性化的個人資料，並以“最新風格地圖”的形式將其可視化，就像上面針對《財富》(Fortune)資深作家邁克爾•萊夫-拉姆(Michal Lev-Ram)所構建的風格分析“地圖”一樣。每幅“地圖”都包括數百件由專業造型師所推薦的衣服，向每位用戶呈現出一幅極其精緻、細微的畫面，而不是被歸類到過於籠統的類別中。此外，還可以放大查看以萊夫-拉姆的在線風格特寫為基準而精心挑選的個人物品。

該公司推出的一項重要測試是“購買一整套裝扮”(Shop Your look)，設置這一功能旨在向客戶推薦附加產品，以補充Stitch Fix寄出給他們的穿搭方案。例如，客戶收到一件夾克衫後，可能會收到一封電子郵件，建議他們買一副太陽鏡與之搭配。

該公司希望通過這一功能推動用戶在寄出的大批物件之中實現衝動購物，並提高客戶訪問公司網站的頻率。雷克意識到了Stitch Fix當前的風險，作為網絡零售商單靠一長串讓人筋疲力盡的“推薦商品”轟炸購物者是無法在該行業生存下去的。

這意味著，電子零售商最多只能在網上展示30到40件推薦商品，選擇性很大，但不會像亞馬遜或eBay呈現出搜索結果那樣，讓消費者看到無窮無盡的滾動條目。到目前為止，使用該功能購買商品的人中有60%的人不止購買一件的。

就其業務而言，Stitch Fix得來的結果喜憂參半。在截至8月3日的12個月裡，該公司收入同比飆升29%，至15.8億美元。在此期間，該公司的利潤為3690萬美元。但由於Stitch Fix在開發新服務上投入了大量資金，該公司的利潤較上年下降了18%。

對華爾街來說，Stitch Fix在尋求新收入來源方面似乎有點蝸行牛步（以至於錯失商機）。截至10月中旬，該公司股價較2019年最高點下跌了30%，造成股價下滑的原因包括在吸引新客戶及維持老客戶上投入的成本持續增加，以及競爭對手照搬其個性化的電子商務模式。

目前傳統零售行業正發生劇變，Stitch Fix的最新提案也隨之更具挑戰性。雖然Stitch Fix的創新運營模式，改變了時尚零售業的規則。不過近幾個月，Stitch Fix的股價出現大幅波動。 2019會計年度第一季的營收為3.66億美元，低於華爾街預期。如何穩住投資市場的信心，將是Stitch Fix今年的重要挑戰。 Stitch Fix必須向滿懷憂慮的投資者表明，它可以繼續吸引新客戶，並向現有客戶銷售出更多產品，與此同時，還要應對服裝業對庫存積壓的服裝大肆打折的問題。

正如KeyBanc資本市場分析師Ed Yruma所指出的，Stitch Fix還面臨著與亞馬遜相關的“長期問題”。這家自稱萬有(Everything)的商店的整體服裝業務正在迅速增長，今年7月，它推出了自己的個人購物服務，將目標直接對準了Stitch Fix公司。

似乎這還不夠，Stitch Fix還有一個勁敵——諾德斯特龍旗下的Trunk Club（男士個性化電商），該網站旨在提供稍高端的定制購物服務。與此同時，Instagram和拼趣都提供對在線零售商更加有利的服務，這為本已復雜的零售環境增添了新的變數。

這意味著Stitch Fix必須不斷提高其技術的準確性。一支由大約3000名時尚造型師組成的員工隊伍使用算法生成的內容來幫助決定客戶解決方案所包含的內容。

推出Style Shuffle是該公司改善數據處理能力的舉措之一。去年該公司新增了一項功能，即每次在向客戶展示潛在購買產品後讓他們對每一款產品進行投票。大約30億用戶通過該渠道提交了等級評價，這些收集到的訊息有助於造型師們向提供客戶更準確的穿搭建議。

（資料來源：STITCH FIX在2019年第四季的致股東函件）

統計結果令人驚喜，2019年組別第一次購物推薦較基准率高17%，亦較前一年第三次購物推薦推薦高。儘管管理層沒有直接歸功於Style Shuffle功能，但顯然這是業績改善的原因之一。該功能於2018年推出，透過客戶流動應用程式對展示的服飾進行簡單評價簡單，藉此收集用戶的喜好。 Smith表示：“我們從Style Shuffle已收集超過30億項評價，超過80%活躍客戶更給予詳細意見。” 毫無疑問，收集的數據越多，越能給予更好的配對。

與此同時，Stitch Fix也在努力擴大服裝選擇，目前該公司的服裝主要是小品牌。包括New Balance和Madewell在內的大牌服裝製造商也逐漸加入進來。推動這類合作的部分原因是，Stitch Fix可以與他們分享有關客戶偏好的數據。這類訊息還有助於Stitch Fix更準確地預測其自身服裝品牌的需求，這也是該公司業務中越來越重要的一部分。

在雷克看來，她別無選擇，只能專注於數據。她說:“如果有人沒有收到他們喜歡的東西，他們就會不再使用我們公司的產品。”“我們的存亡取決於我們為他人打造個性化體驗的能力。這是我們的命脈。”

Stitch Fix首席執行官以邁克爾•萊夫-拉姆為例展示了讓算法和人工造型師來選擇你的衣櫃是什麼樣子。

“你想要一條破洞牛仔褲嗎?”美國時尚電商公司Stitch Fix的首席執行官卡特里娜•萊克(Katrina Lake)問道。

我從來沒有擁有過一條故意戳出破洞的褲子，所以我不知道該如何回答。幸運的是，由雷克所運行在其旗下MacBook上的軟件已經代表我做出了一個有根據的猜測：我有74%的機率會喜歡這件特別的衣服。我告訴她想要，然後這位CEO點擊圖片，將其添加到我的“解決方案”(Stitch fix發送給客戶的5樣個性化物件)中。我們接著看外衣。

“哦，這一件適合舊金山的天氣，”她指著一件黑色夾克說。顯然，它應該放在我的壁櫥裡——根據Stitch Fix的軟件，我有62%的機會把它保存起來。

這不僅僅是為顧客挑選衣服的算法；這也是藝術。該公司的造型師在為客戶設計解決方案方面擁有發言權。今天，雷克讓我看到這一過程的幕後操作，並利用我在Stitch Fix填寫的真實風格特寫切實地為我設計一套解決方案。

它是這樣運作的：在開始製定解決方案之前，Stitch fix會通過技術將客戶與設計師配對，考慮位置和時尚偏好等變量(我們跳過了這一步，因為在這個演示中，雷克被指定為我的設計師)。然後，被選定的設計師進入客戶的賬戶，查看系統算法認為符合客戶品味的預選衣服分類。

許多數據會被輸入到這個計算機化的管理系統中，其中包括了客戶的個人資料(例如，我告訴Stitch Fix不要發給我帶“小動物”圖案的物件)和購買歷史(我可能會說我想要大膽的顏色，但在上衣方面保留黑色傾向)。設計師仍然對最終的選擇有發言權，並且可以推翻系統的建議。

萊克說:“這有助於設計師經過深思熟慮以做出正確的選擇。”如果顧客明確要求，設計師可以給顧客寄出低分物件，她對這一技術做出解釋。

當我讓雷克給我找幾雙靴子時，我看到了這一幕。然而，當她點擊進入這個類別時，排名最高的靴子只有4%的可能性會出現在我的衣櫥裡。萊克說:“我們給你寄了11雙鞋，而你只留下了兩雙。”(我們決定不/穿靴子。)

幾天后，我收到了一份來自CEO的通知。 “之前只是為了好玩，以下是我們對你會喜歡什麼的預測!”雷克寫道，並對每一件物品的統計概率進行了標註。最終，雷克的眼光加上其公司的算法所做出的的選擇是正確的：我保留的三件衣服碰巧最有可能被我保留下來——沒錯，我現在為擁有破洞牛仔布而自傲。

（本文由林智勇編輯）