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時尚產業大數據--編者按：Stitch Fix是一家時尚電子商務平台，Marisa Kendall在本文中介紹了該公司的運作模式，
並表明其正以大數據分析和算法改變著時尚行業的未來。
下來你在街道上看到某個穿戴整齊的行人，停下來想想：
他/她的「裝備」可能並不是無懈可擊的時尚感所為，它可能是計算機算出的成果。
Stitch Fix成立於2011年，是一家總部位於舊金山的公司，想使用數據分析軟件和機器學習來匹配
用戶不同的訂製服裝需求，為顧客挑選符合其個人風格，
尺寸和偏好的服飾和配飾著時尚行業進入大數據時代。
商業模式是：顧客按需訂購服裝或申請每月，每兩個月或每季度交貨，每個盒子有五件貨物。
如果顧客喜歡配送貨物，可以選擇以標籤價購買；如果不喜歡，則免費退貨。
如果顧客沒有購買任何貨物，則需支付20美元的設計費。
對於那些不太了解內部工作的客戶來說，這項服務旨在讓顧客體會到魔法般的感覺。
Stitch Fix的首席算法師Eric Colson說：
「顧客看到的是自己訂購的一款衣服，並且完成的速度非常快。」
各行各業的公司更多地依賴數據來推薦個性化服務，
例如 Netflix使用算法來查找顧客可能喜歡的電影或電視節目；
亞馬遜基於客戶購物車的內容進行更多地購買推薦。
將其業務擴展到男士時尚領域，繼續努力改革服裝領，使用相同技術提供訂製化服務並送貨上門。
首次嘗試五年服務的客戶回答了有關其衣服大小，風格和想要凸顯的身體部位等問題，
Stitch Fix採用這些數據並將其寫入算法中，之後會列出服務選項的列表。
然後，設計師研究這些選項，挑出五個並進行送貨。顧客有權選擇購買或免費退貨。
如果客戶並未購買商品，則需要支付每箱20美元的設計費。
客戶可以安排定期交貨或每次訂購一個箱子。在註冊服務時，
他們在一系列服裝價格中進行選擇，包括「價格更便宜，質量更好」。
Stitch Fix的軟件在顧客每次收到貨物時都會更多地了解客戶。
該公司會諮詢客戶對每件衣服的喜愛程度並使用自然語言處理來解碼其書面答案，
並將這些數據應用於下一批貨物的設計中。
Kelly Walker在聖何塞的Willow Glen高中擔任音樂教師，她每月會訂購一個Stitch Fix盒。
她說：「我發現箱子里送來的衣服越來越和我的個人風格相符」
Walker已經使用Stitch Fix大約一年半的時間，並說她期望每月收到一盒衣服。
她認為並沒有太多技術驅動服務，主要是她和Stitch Fix設計師定期交換個人心得。
在最近一個週五早上的採訪中，Walker碰巧穿著一件她喜歡的從Stitch Fix訂購的黑白上衣，
但公司並不能確保其每次都設計得當。
Walker說：「有一次，當時有一件毛衣我很喜歡，嗯，但並不屬於我的風格，它穿起來比較寬鬆。
Stitch Fix通過分析顧客的回傳學到了很多，尤其是很多人並不善於講述其首次體驗，Colson說。
他說：「顧客可能會說他們的衣服傾向於學院風，但事實證明，它們更多是經典或休閒的風格。
人們可能認為自己是M碼，但M碼也有一個很大的範圍。
在某些方面，Stitch Fix是一家偽裝成時尚公司的科技公司。該公司僱傭了75位數據科學家
（總共有5,000名員工）。根據2015年Stitch公司的一項調查數據顯示（該公司不隸屬Stitch Fix），
這個團隊比Apple、LinkedIn、Twitter、Google或Amazon任何一家公司的數據科學家團隊都大。
Stitch Fix使用50種不同的算法來進行日常業務運行。除了用於挑選衣服的公式，
它還有算法專門負責每個購物者分配給3,000個設計師中的一個。
其技術系統可以找出客戶的衣服來自Stitch Fix的哪個倉庫，
確定哪些樣式和每個樣式在Stitch Fix的儲存量，甚至涉及一些訂製樣件，
Stitch Fix可以使用期數據來發現時尚趨勢。開肩上衣（襯衫的肩部或袖子部分被削掉）
特別受歡迎，Colson說。
總部位於門洛帕克的風險投資公司Mayfield的合夥人Rishi Garg表示，
高科技的能力可能並不只是時尚的未來，它將滲透到每個行業。當每個公司成為大數據公司時，
客戶開始待期這些能力。
Garg說：「這絕對是一個趨勢，而我們還會看到更多。」
Stitch Fix不是唯一提供個性化風格服務的公司。總部位於芝加哥的Trunk Club也提供類似服務。
總部位於紐約的Bombfell也是一個時尚服務提供商，
它向用戶的臉書、推特和領英頁面提供個人風格的推送。
所有這些公司也以更廣的配送範圍橫掃全國，尤其針對那些千禧年出生的一代人，
他們可以選擇從雜貨，眼鏡甚至到節育的一切配送到家。
提供這些服務的公司意識到一些不愉快的零售經驗，即它是乏味和重複的，Garg說。
他說：「它反映了渴望發展這些零售體驗是什麼樣的，並且這些體驗顯得更舒適。
雖然按需交付的便利性使得像這樣的公司越來越受歡迎，但它對傳統實體銷售店造成了影響。
近年來，像JC Penney，Macy's和Nordstrom這樣的傳統零售商，
在與Fix等公司日益激烈的競爭中艱難
「正在受到打擊」，NPD集團的首席行業分析師Marshal Cohen（他專門研究零售行業）說，
「這與時尚缺乏創新有關」。
一些零售商正在與其高科技解決方案公司進行抗爭，如Lucky Brand在一些地方安裝智能試衣間，
可以為顧客提供衣服並幫助其找到正確尺寸的商品。
Cohen說，當消費者為了送貨服務的便利而離開商店時，他們也在面臨著一種固有的犧牲。
購物者並不是訂製個人風格，而是依靠算法或個人購物者替代自己去做這件事。
做這件事的風險是算法總會有出錯的情況，它留給顧客一堆衣服，並讓他們支付較高的費用。
如果它關閉了，公司將失去一位客戶，也損失了運費回報和貨物銷售的庫存成本。
Colson說：「我們必須對自己的選擇充滿信心，因為如果我們錯了，那後果將不堪設想。
翻譯自：蟲洞翻譯 譯者：Sylvi_a
文章出處/36kr
圖片出處/Stitch Fix官網
並表明其正以大數據分析和算法改變著時尚行業的未來。
下來你在街道上看到某個穿戴整齊的行人，停下來想想：
他/她的「裝備」可能並不是無懈可擊的時尚感所為，它可能是計算機算出的成果。
Stitch Fix成立於2011年，是一家總部位於舊金山的公司，想使用數據分析軟件和機器學習來匹配
用戶不同的訂製服裝需求，為顧客挑選符合其個人風格，
尺寸和偏好的服飾和配飾著時尚行業進入大數據時代。
商業模式是：顧客按需訂購服裝或申請每月，每兩個月或每季度交貨，每個盒子有五件貨物。
如果顧客喜歡配送貨物，可以選擇以標籤價購買；如果不喜歡，則免費退貨。
如果顧客沒有購買任何貨物，則需支付20美元的設計費。
對於那些不太了解內部工作的客戶來說，這項服務旨在讓顧客體會到魔法般的感覺。
Stitch Fix的首席算法師Eric Colson說：
「顧客看到的是自己訂購的一款衣服，並且完成的速度非常快。」
各行各業的公司更多地依賴數據來推薦個性化服務，
例如 Netflix使用算法來查找顧客可能喜歡的電影或電視節目；
亞馬遜基於客戶購物車的內容進行更多地購買推薦。
將其業務擴展到男士時尚領域，繼續努力改革服裝領，使用相同技術提供訂製化服務並送貨上門。
首次嘗試五年服務的客戶回答了有關其衣服大小，風格和想要凸顯的身體部位等問題，
Stitch Fix採用這些數據並將其寫入算法中，之後會列出服務選項的列表。
然後，設計師研究這些選項，挑出五個並進行送貨。顧客有權選擇購買或免費退貨。
如果客戶並未購買商品，則需要支付每箱20美元的設計費。
客戶可以安排定期交貨或每次訂購一個箱子。在註冊服務時，
他們在一系列服裝價格中進行選擇，包括「價格更便宜，質量更好」。
Stitch Fix的軟件在顧客每次收到貨物時都會更多地了解客戶。
該公司會諮詢客戶對每件衣服的喜愛程度並使用自然語言處理來解碼其書面答案，
並將這些數據應用於下一批貨物的設計中。
Kelly Walker在聖何塞的Willow Glen高中擔任音樂教師，她每月會訂購一個Stitch Fix盒。
她說：「我發現箱子里送來的衣服越來越和我的個人風格相符」
Walker已經使用Stitch Fix大約一年半的時間，並說她期望每月收到一盒衣服。
她認為並沒有太多技術驅動服務，主要是她和Stitch Fix設計師定期交換個人心得。
在最近一個週五早上的採訪中，Walker碰巧穿著一件她喜歡的從Stitch Fix訂購的黑白上衣，
但公司並不能確保其每次都設計得當。
Walker說：「有一次，當時有一件毛衣我很喜歡，嗯，但並不屬於我的風格，它穿起來比較寬鬆。
Stitch Fix通過分析顧客的回傳學到了很多，尤其是很多人並不善於講述其首次體驗，Colson說。
他說：「顧客可能會說他們的衣服傾向於學院風，但事實證明，它們更多是經典或休閒的風格。
人們可能認為自己是M碼，但M碼也有一個很大的範圍。
在某些方面，Stitch Fix是一家偽裝成時尚公司的科技公司。該公司僱傭了75位數據科學家
（總共有5,000名員工）。根據2015年Stitch公司的一項調查數據顯示（該公司不隸屬Stitch Fix），
這個團隊比Apple、LinkedIn、Twitter、Google或Amazon任何一家公司的數據科學家團隊都大。
Stitch Fix使用50種不同的算法來進行日常業務運行。除了用於挑選衣服的公式，
它還有算法專門負責每個購物者分配給3,000個設計師中的一個。
其技術系統可以找出客戶的衣服來自Stitch Fix的哪個倉庫，
確定哪些樣式和每個樣式在Stitch Fix的儲存量，甚至涉及一些訂製樣件，
Stitch Fix可以使用期數據來發現時尚趨勢。開肩上衣（襯衫的肩部或袖子部分被削掉）
特別受歡迎，Colson說。
總部位於門洛帕克的風險投資公司Mayfield的合夥人Rishi Garg表示，
高科技的能力可能並不只是時尚的未來，它將滲透到每個行業。當每個公司成為大數據公司時，
客戶開始待期這些能力。
Garg說：「這絕對是一個趨勢，而我們還會看到更多。」
Stitch Fix不是唯一提供個性化風格服務的公司。總部位於芝加哥的Trunk Club也提供類似服務。
總部位於紐約的Bombfell也是一個時尚服務提供商，
它向用戶的臉書、推特和領英頁面提供個人風格的推送。
所有這些公司也以更廣的配送範圍橫掃全國，尤其針對那些千禧年出生的一代人，
他們可以選擇從雜貨，眼鏡甚至到節育的一切配送到家。
提供這些服務的公司意識到一些不愉快的零售經驗，即它是乏味和重複的，Garg說。
他說：「它反映了渴望發展這些零售體驗是什麼樣的，並且這些體驗顯得更舒適。
雖然按需交付的便利性使得像這樣的公司越來越受歡迎，但它對傳統實體銷售店造成了影響。
近年來，像JC Penney，Macy's和Nordstrom這樣的傳統零售商，
在與Fix等公司日益激烈的競爭中艱難
「正在受到打擊」，NPD集團的首席行業分析師Marshal Cohen（他專門研究零售行業）說，
「這與時尚缺乏創新有關」。
一些零售商正在與其高科技解決方案公司進行抗爭，如Lucky Brand在一些地方安裝智能試衣間，
可以為顧客提供衣服並幫助其找到正確尺寸的商品。
Cohen說，當消費者為了送貨服務的便利而離開商店時，他們也在面臨著一種固有的犧牲。
購物者並不是訂製個人風格，而是依靠算法或個人購物者替代自己去做這件事。
做這件事的風險是算法總會有出錯的情況，它留給顧客一堆衣服，並讓他們支付較高的費用。
如果它關閉了，公司將失去一位客戶，也損失了運費回報和貨物銷售的庫存成本。
Colson說：「我們必須對自己的選擇充滿信心，因為如果我們錯了，那後果將不堪設想。
翻譯自：蟲洞翻譯 譯者：Sylvi_a
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