估值30亿！服装电商Stitch Fix玩转“盲盒营销”

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。

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。

在Stitch Fix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。

在YouTube上会分享不同场合下，如何搭配服饰的短视频，展示品牌的专业造型能力和品牌审美，以视频图像形式，更具场景感触动消费者关注和体验。

在YouTube上可以看到关于Stitch Fix的话题，均是用户主动分享“开箱体验“，获得不少网友的点击量和互动。通过用户以开箱体验，高级盲盒的玩法，也提升了围观消费者的好奇指数，提升订购量。

Stitch Fix之所以被消费者追捧的原因在于其机器学习算法，可以为用户提供个性化服务。但品牌也正在面对传统服装行业和现代电子商务的双重夹击，比如服装业疯狂打折、零售商平台狂轰乱炸式推荐。

当然，该品牌也有自身需要关注和解决的三大问题：如何拓展客户群体、维持用户粘性以及提升数据推荐准确性。或许，品牌下一步将是利用AI数据算法指导商业竞争决策，加快数字化决策进程。

文章参考：

《Stitch Fix Is Diving Deep Into Data for a More Tailored Experience It Hopes Can Stand Up to Amazon | Fortune》；

《Stitch Fix App Becomes ‘Stickily Addictive》；

《My personal shopper》.

本文作者 @时趣

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