Stitch Fix 用數據科學顛覆你的購衣習慣（上）
美國成衣零售業進入寒冬，置裝費佔家戶收入的比例只剩 40 年前的一半。最壞的時刻，卻有一家訂閱盒服務伺機而起，創下亮眼佳績！它，是怎麼辦到的？
作者：王茜穎
喜歡穿新衣，但覺得買衣服是件討厭的苦差事？你並不孤單。
想像你要買一件外套。去實體店面，光要找車位就煩死了，還得花時間一家家店找衣服、試穿、排隊結帳，中間可能還得應付櫃員的關心、推銷、甚至緊迫盯人。
網購也沒輕鬆到哪裡去。首先，開十幾個網頁，花上數個小時爬梳五花八門，比實體店面還多的選擇。好不容易看上眼，再花時間讀（不見得可靠的）評價和四處比價。下單後，要付運費、等待寄達，試穿後不合適還得聯繫退貨。
無怪乎，許多人視買衣服為畏途。
美國成衣零售業進入寒冬。去年，美國大型百貨零售商 J.C.Penney、Macy’s 相繼宣布關閉超過百家商店。知名服飾品牌 Urban Outfitters、American Eagle、 Lululemon 等股價跌到近年谷底，Ralph Lauren 撤守紐約第五大道的旗艦店。今年二月，彭博(Bloomberg)新聞報導以「成衣之死」為標題，談美國人對買衣服失去興趣，置裝費佔家戶收入比例只剩 40 年前的一半。
最壞的時刻，卻有一家訂閱盒服務伺機而起，挑戰擁擠的電商成衣市場（包括切入成衣市場的電商龍頭亞馬遜），創下亮眼佳績！
成立於 2011 年的 Stitch Fix，賣的是個人專屬造型服務，會員每個月會收到由個人造型師為其精挑細選的 5 件服裝配飾，喜歡的留下，不喜歡的退回。
「我們正在改變人們如何找到喜愛事物的方式。我們的客戶想要符合個人喜好的完美服飾，但不想要負擔搜尋和必須隨時跟上流行的成本。」就是 Stitch Fix 找到的著力點。
自 2017 年 11 月 IPO，Stitch Fix 的股價翻了快一倍半。根據最新財報，它的會員已經超過 270 萬人，較去年同期成長三成。去年淨收入 9.77 億美元（約 300 億台幣），今年第三季已達 9. 08 億美元（約 279 億台幣）。合作的品牌超過 700 個，擁有 5,000 名員工，全美有 5 座倉庫。它不斷開疆拓土，從最初僅提供女性服飾，到 2015 年納入孕婦裝和小尺碼，隔年再切入男性服飾和加大尺碼，今年 7 月再次擴大到兒童成衣市場。宣布當日，股價大漲 6%。
用深度個人化，實現會員經濟
在眾家電商爭相以最低價或最快速的服務來與傳統店家競爭時，Stitch Fix 究竟如何讓顧客心甘情願地先掏出 20 美元的個人造型費，再付原價購買選出的衣飾？
方便固然是原因之一，但若選出的衣飾不得到會員的青睞，徒增退貨困擾，何來方便之有？Stitch Fix 厲害的地方是深度個人化，「Stitch fix 比其他人更聚焦在個人化。那是任何訂閱盒要存活的必要條件。」弗雷斯特研究公司(Forrester Research)分析師莉莉‧維倫（Lily Varon）接受《洛杉磯時報》訪問時說。正因對會員瞭若指掌，選出的商品才能正中紅心，才能為會員創造價值。
「會員經濟」一詞的發明人、曾任 Netflix、eBay 和雅虎等公司顧問的巴克斯特（Robbie Kellman Baxter）解釋，企業想要獲得穩定的金流和更高的忠誠度，必須和會員間建立一種持續、長期的正式關係。而唯有真正瞭解會員的個人化需求，為其創造價值，才有可能把一椿交易，變成一場「永遠的交易」(forever transaction)。
根據 Accenture 的調查，75％ 的消費者傾向跟提供某種程度個人化的商家購買，像是會記得顧客的名字，能依據過去的消費來推薦商品，或是知道他們的消費記錄。另一份南加大的調查指出，85％ 的千禧一代傾向購買個人化的商品和服務。
Stitch Fix 憑什麼比競爭者更懂會員，更能抓住會員的心？
用數據科學，幫會員找到完美衣著
它的秘密武器是數據科學。要做個人化，需要來自消費端和庫存端的數據。傳統的零售商有大量的庫存數據，像是商品的質料、產地、顏色、尺寸等，但購買決策的關鍵終究取決於消費者個人的數據，而這些資料是傳統零售商難以取得的。
做為一家提供個人造型建議，進而銷售成衣的公司，Stitch Fix 更像是一家科技公司。旗下聘用超過 80 名數據科學家，絕大多數擁有數學、腦神經科學、統計、天體物理學的博士學位，領軍的 Eric Colson 曾是會員經濟佼佼者 Netflix 的前數據科學與工程部門副總。
創辦人卡特里娜·雷克（Katrina Lake）的來頭也不小，史丹佛大學經濟學學士、哈佛商學院 MBA，曾在顧問管理公司和創投打滾過，她認為，「合身和品味只是一堆屬性：腰圍、內縫、材質、顏色、重量、耐穿度、圖案。都是數據。若你收集的數據量夠大，你就能清楚瞭解人們想要什麼樣的衣服。」
簡單說，Stitch Fix 做的就是把消費者和庫存數據化，找出最速配的組合。
在多數企業裡，數據科學報告是提給首席技術長（CTO），視為工程團隊的一部分，有時會提給財務部門。雷克曾自豪表示，在 Stitch Fix「數據科學報告直接向我匯報。」「我們設有首席公式長（chief algorithms officer） Eric Colson，參與公司決策。」「沒有數據科學，就沒有 Stitch Fix。事情就是那麼簡單。」
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跨入會員經濟，往往正是驅動組織再次創新的開始，像成立 45 年的美國膳食營養補充品廠商 MegaFood，就是絕佳的參考範例，請看：
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