Stitch Fix有一支由80位数据科学家以及3400名造型师组成的团队，从合作的200多个服饰品牌中进行挑选和匹配，为顾客设计“私人穿搭”。在Stitch Fix上，100%的购买行为都是通过推荐完成的，甚至所有的退货行为都被当做有价值的数据，让Stitch Fix的造型师们以此获得顾客的负面反馈，从而更好地调整造型风格或者商品描述。
作为硅谷极少数的女性CEO之一, Katrina Lake创建Stitch Fix之初，定位的受众就是那些和她一样忙于工作的女性。在不到六年的时间里，这家位于旧金山的创业公司利用大数据和造型师的建议，为客户搭配不同品牌的服装、鞋子和配饰。
Stitch Fix创始人Katrina Lake
Stitch Fix近期发布的财报显示，在上一个财年里，其销售额达到了7.3亿美元, 公司从2014年起开始盈利。虽然Stitch Fix高层说他们并没有明确的上市计划，但《纽约时报》在报道中称，这家公司已经准备好在今年申请IPO。如果Stitch Fix上市的话，它将成为近年来最大的零售新股之一。
“怪异”模式带来7亿美元年销售额
对于一个几乎没有时间购物的女性来说，Stitch Fix可以为她找到面试时穿的小西装，或者是第一次约会穿的衬衫。顾客们只需要支付一笔20美元的设计费，就可以按需订购或者申请定期收到一个盒子，里面有五套专门为她们挑选的服饰。顾客在家里试衣服，留下她们想要的衣服，不想要的免费退回去。一旦购买行为产生，之前交的20美元就可以作为现金券使用，而一旦顾客把5套服装全部买下，就可以享受7.5折优惠。
“你可以浏览eBay或者亚马逊，在那里，你几乎可以找到世界上每一件产品，但是试图找到最适合你的那一件则非常有挑战性。”33岁的Lake表示，这就是Stitch Fix成功的关键——个性化定制。
《纽约时报》指出，Stitch Fix并不是第一家尝试这种商业模式的公司。类似的创业公司，从服装类的竞争对手Trunk Club到美妆专家Birchbox，都找到了这个“量身定制”市场。它们同样会定期邮寄给消费者一包产品，并为顾客不想要的产品提供免费退货服务。但是，很多这样的创业公司都遇到了无法降低成本的问题，同时也很难留住顾客。美国高端百货公司Nordstrom曾在2014年用3.5亿美元买下了Trunk Club，然而仅仅过了两年，Nordstrom就对Trunk Club进行了资产减计，数额高达2亿美元。
美国著名百货公司西尔斯百货（Sears）加拿大分公司前CEO，现美国哥伦比亚大学商学院教授Mark Cohen说：“这种商业模式的企业大部分都在挣扎着发展，想要长期盈利，对它们来说，是相当艰难的事情。会有这样的忠实用户，希望每个月都收到这些产品吗？会有人有兴趣买这么多服装和配饰吗？”
至少到目前为止，Stitch Fix似乎是个例外，它在其他同类公司苦苦挣扎的领域获得了成功。那么，Stitch Fix是如何实现的？
3400位造型师，80位大数据科学家挑衣服
创始人Katrina Lake认为，Stitch Fix实质上给消费者送去了她们最想要的东西：让购物变得更简单。
注册成为Stitch Fix用户的时候，会被要求填写一个具体到服装尺码、风格偏好、服装需求和价格接受度的表格。客户需要提供包括体重、内衣尺码，社交网站主页链接等一共50条相关信息。Stitch Fix会根据这些信息，产出一系列潜在的搭配模式，随后，公司的3400位造型师中的一位（这些造型师大部分都是兼职）会为顾客设计他们的“私人穿搭”，从与Stitch Fix进行合作的200多个服饰品牌中进行挑选和匹配。
Lake认为，这样的商业模式让客户完全依赖于Stitch Fix。她指出，亚马逊上35%的购买行为都受到网站上“推荐”的驱动，而职场社交平台LinkedIn上50%的人才匹配也是通过大数据“推荐”完成的，因此可见推荐机制在交易中的重要性。而在Stitch Fix上，100%的购买行为都是通过推荐完成的，甚至所有的退货行为都被当做有价值的数据，让Stitch Fix的造型师们以此获得顾客的负面反馈，从而更好地调整造型风格或者商品描述。
Stitch Fix有一支由80位数据科学家组成的团队，其中包括天体物理学家和计算神经学家，有49位博士，它相信计算机和造型师的结合会比顾客自己更能挑选出合适的衣服。Stitch Fix的算法利用顾客的身材数据，同时参考其着装风格、职业以及邮政编码（用于预测天气），来测算顾客会有多少可能性买下收到的产品。造型师则会再次浏览这些信息，最终选择5件产品放入顾客的盒子。“实体零售时代”，一位女性需要通过试穿20条牛仔裤来找到她喜欢的那条，这样的日子已经过去了。Stitch Fix相信，如果他们能一直准确预测，顾客们就会留下来。
“这关乎体验和关联性，‘他们猜中了我要什么，我就保留他们寄给我的产品’。”在线视频平台Netflix数据科学部门前副总裁Eric Colson表示。现在，他在Stitch Fix拥有一个非常数据化的头衔：首席算法官。他说：“所有Stitch Fix出售的衣服不是独家发售，价格也不是最有吸引力的，物流更不是最快的，我们的优势在于我们为顾客做了更好的选择和搭配。”
在Colson看来，大数据在帮助顾客选择合适衣服这件事情上起到了关键作用。比如，对于一个想要挑选一条裤子的女性来说，大数据可以帮助她把海量的选择缩减到仅仅只有少数几条。“顾客会说，非常惊喜！如果是我自己的话，绝对不会想到去进行这样的选择和搭配！”同时，大数据还把传统挑选服饰所需要的繁杂步骤简化为短短几步。
Stitch Fix董事局成员，风险投资公司Benchmark的Bill Gurley指出，有人把这种模式称为时尚行业的“摇钱树”，而在他看来，Stitch Fix目前对相关大数据的研发程度，是无可匹敌的。
Stitch Fix 团队
从融资失败到投资人“求投资”
在创业初期，Stitch Fix曾经遭到过包括红杉资本在内的20多家风投机构的拒绝。在Lake看来，虽然当时她有着分析师的头脑和想要在公司发展大数据的意愿，但是缺乏技术背景和写代码的能力，让她的公司遭到了风投机构的质疑。而从另一个角度看来，美国风投94%的从业人员为男性，Lake认为，他们很难理解一个专为女性提供服务的公司潜力有多大。整整8周，Stitch Fix没有获得一张支票。关键时刻，还是最早的天使投资人，来自风投机构Baseline Venture 的Steve Anderson 用一笔200万美元的资金救了急。正是这200万美元，让Lake得以雇佣像Colson这样的大数据专家，来发展其大数据业务。
因为在创业初期遭遇了融资困难，Lake下定决心，要在一开始就做一家盈利的公司。为了盈利，初期Stitch Fix不可避免需要接一些广告，但是最终其依赖的还是品质和口碑。Stitch Fix方面不愿透露其退货率，但是到2013初，它开始为客户寄出第10万件衣服。这样惊人的数字引起了风险投资公司Benchmark相关负责人Bill Gurley的注意。
很早之前，Gurley就注意到，自己的助理Amie Fineberg把自己拿到手的工资都花在了两件事情上——Uber，和一家不知名的“私人风格穿搭公司”。出于好奇，Gurley打听了Stitch Fix，并且和Lake见了一面。那次见面，Lake为他展示了一张未来三年的盈利清单，这让Gurley极为震撼。“这从来没有在我的投资生涯中发生过！”Gurley说，“投资Stitch Fix可以说是我有史以来最快的决定。”这位曾经投资过Uber的投资人此后花了8个月时间去游说Lake接受他的投资，而当时，Lake其实并不缺钱，也没有融资的计划。
被质疑的盈利模式，在中国是否可行？
Stitch Fix方面表示，其典型客户，是25-45岁，对单价55美元以上服饰价格不敏感的女性。而Lake指出，其潜在市场规模可达400亿美元。
不过，《福布斯》对Stitch Fix是否可以持续盈利提出了质疑。根据2015年调研公司Forrester对4667名美国消费者的调查显示，只有3%的人愿意去订购这样的服务，而59%的人表示对此根本不感兴趣，认为收到的产品无非就是打折货和促销产品。此外，相比吸引新客户，留住老客户难度更大。Stitch Fix方面表示，目前80%的客户会在90天内进行第二次购买，但《福布斯》估计，要保持盈利，Stitch Fix的客户必须在每次收到的5件服饰中，至少买下2件。
《纽约时报》也提出了相同的质疑，认为“私人定制”并不是一件可以大规模普及的事情，所以留住老客户显得格外关键，问题是人们是否会进行如此高频，大量的服饰购买？
美国弗吉尼亚州的验光师Lauren Rivellino曾是Stitch Fix的狂热爱好者，但是一年之后，她停用了这项服务。“我实在挑不出他们任何不好的地方，我只是不再购买那么多衣服了。”
目前，Stitch Fix的模式有了中国学徒，2016年获得了百万人民币天使轮融资的创业公司垂衣便是其中之一。在创始人陈曦看来，在电商强势的中国，这样的模式想要成功，恰恰要避开女性市场这个“红海”，因此，垂衣的定位，是那些有购买力，却没有时间去购物的男性。“男女的购物逻辑不同，女性享受过程，而男性更重视结果，‘垂衣’想做的就是为他们找到一个有效率的购买方式。”陈曦表示。不过，垂衣也同样受到了质疑，包括如何摊平物流成本，如何更精准定位受众等。此外，也有用户抱怨“垂衣”造型师的在线交流问的都是基本问题，并没有深入沟通等。看来，“男版”Stitch Fix在中国能否成功，还有待观察。
