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「」估值30亿！服装电商Stitch Fix玩转“盲盒营销”( 二 )


从人员占比和人才招聘不难看出 ， 算法驱动着Stitch Fix的一举一动 。 可见 ， 数据算法是其核心产品服务 ， 是塑造品牌价值的核心 。
「」估值30亿！服装电商Stitch Fix玩转“盲盒营销”
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那么 ， Stitch Fix是如何利用算法打造个性化服务优势的？
（1）用户注册后沉淀基础数据
用户在网站成功注册账户后 ， 需要填写Stitch Fix预先设定的问卷调查 ， 填写完毕后会为每个用户创建一个人数据档案 ， 用来记录该用户所有数据更新、变动 ， 比如每次用户收到fix盒子后的反馈信息 。
（2）不断积累数据 ， 优化算法模型
数据科学的重点在于数据量的积累 ， 越多的数据可以勾勒出更全面的事实概貌 ， 寻找到真实 ， 同时也降低误差 ， 提升算法推荐的准确性 ， 减少用户流失率 。
为了积累更多用户风格偏好的数据 ， Stitch Fix开发了一款基于IOS环境下的程序APP Style Shuffle ， 用户打开软件后会收到服饰搭配评分邀请 ， 用户可以每天为一套服装搭配图片进行评分 。 据了解该品牌290万客户中有超过75％的用户使用了它 ， 为公司提供了超过10亿的评分数据 。
这款程序它不仅可以用来训练算法模型 ， 了解用户的个人风格倾向 ， 提高推荐准确性；同时还能吸引用户回到Stitch Fix ， 提升其个性化的产品能力 ， 影响用户打开率和回购率 。
（3）以用户数据反馈 ， 迭代个性化服务
与此同时 ， Stitch Fix不断提升其个性化服务的能力 。 比如 ， 当用户退还为其搭配的衬衫后 ， 设计造型师团队会根据用户反馈和数据结果 ， 意识到用户希望衬衫可以掩盖腹部 ， 胸部和袖口可以更宽松 。 在调整这些尺寸后 ， 该团队自行设计自己的服装 ， 以填补市场空缺 ， 创造出可预见的高利润率和购买率的商品 。
另外 ， 品牌也会征求客户反馈意见并精确衡量销售服装各个维度 ， 根据用户需求反馈 ， 预测用户对品牌潮流的关注和喜好度 ， 来扩大服装品牌类别 。 从而实现其大规模提供个性化样式的能力 ， 将目标消费群体从富有人群扩展到中等水平的人群 。
「」估值30亿！服装电商Stitch Fix玩转“盲盒营销”
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品牌基于不断的数据积累、优化 ， 再通过人脑+专业设计造型师 ， 逐渐完善Stitch Fix的推荐准确性 。 这和奈飞的算法推荐有点类似 ， 奈飞算法的优势在于对用户爱好理解得更深 ， 结合用户喜好和内容种类 ， 为内容和用户打标签 ， 再根据不同用户喜欢的内容来进行匹配、引导 ， 并且很大可能是为用户带来意料之外的惊喜 ， 该品牌也是如此 。
但不同的是 ， 奈飞的商业模式是依靠小众、晦涩电影 ， 电视节目的长尾效应来推动需求 ， 这些电影和节目的成本很低 ， 它一般不推荐大片 ， 因为会员订阅费可能有限 ， 但奈飞的推荐是很成功的 ， 点播量均有提升 。 Stitch Fix是重视用户偏好 ， 所有推荐的出发点在于伴随客户成长生命周期 ， 服务客户 ， 挖掘客户终身价值 ， 实现客户”长尾效应“ 。
「」估值30亿！服装电商Stitch Fix玩转“盲盒营销”
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在StitchFix的数字化、个性化产品服务能力下 ， 该品牌在营销上也延用了这种风格 ， 专注、极简和个性化 。
（1）专注社交营销 ， 多渠道链接
DTC品牌都有一个明显的特点就是品牌官网网站的营销角色占比很重 ， Stitch Fix主要以官网为基础 ， 提供产品服务和咨询 ， 展示品牌动态和服装搭配风格 ， 以此作为品牌的主要流量入口 ， 洞察和跟踪用户变化数据 。
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另外 ， DTC是指直接面向消费者 ， 意味着品牌需要多渠道连接消费者 ， Stitch Fix 运营了Facebook、Insgram、YouTube等社交媒体 ， 同时创始人Lake在Facebook上非常活跃 ， 也起到了社交营销的作用 ， 但最终都是链接到官网 ， 就像开放了无数条河流小溪 ， 最终都会流向大海一样 。


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