【智能零售】在逛了100家店之后，我从Stitch Fix上买到了我最喜爱的衣服...

女人的衣橱永远缺一件衣服，不是衣服不够，而是永远找不到适合自己的那一件。

因此，

你该模仿最会穿搭的明星花旦？

听取淘宝店网红模特的推荐？

还是跟风Instagram的时尚博主？

美女学霸创办服饰电商Stitch Fix，

用算法告诉你哪件衣服最合适！

“我们的世界从不缺少衣服、包包和鞋子，但要找到最合适自己的，才是最大的挑战。”

 

Katrina Lake，这个笑容迷人，明眸善睐的美女是谁？

她是服装搭配、订阅销售网站Stitch Fix的创始人。

2017年11月，坐拥200万活跃用户、2016年营收7.9亿美元的Stitch Fix正式登录纳斯达克，融资规模1.2亿美元。开盘当日股价即从15美元涨至16.9美元，之后持续走高，目前股价达到23.54美元，市值高达22.5亿美元。 

 

你爱穿什么，我猜的对么？

 

Stitch Fix是家IT公司？

可它在线销售服饰，坐落于旧金山金融区的Stitch Fix，紧邻时尚品牌Banana Republic和梅西百货。

 

Stitch Fix是家时尚零售公司？

可它自主研发服饰推荐算法，后台更有75名大数据专家努力工作！

 

所以，Stitch Fix是...

它其实是一家以大数据驱动，用科技和创新引领行业发展的时尚零售公司！

与亚马逊、Nordstrom等线上零售的巨头不同，Stitch Fix致力于用算法+造型师的方式帮助客户挑选最适合他们的服饰。

用户登录后，不用忙碌地浏览铺天盖地而来的商品，他们只需输入自己喜好的风格、型号、价格等相关数据，即可获得来自大数据专家和造型师的购买建议。

Stitch Fix后台算法根据多源信息，如季节、客户个人情况、衣服等信息作出演算，进行初步推荐，再由造型师们人工根据自己经验审核，挑选出五件单品寄给用户。

 

如果这五件用户都不满意，则支付20美元造型费并将衣物退回。若用户对其中一件甚至五件付费，则只为选中的产品付费，剩余退回，造型将免费。

 

与普通电商网站一退了之不同，即便失败，Stitch Fix鼓励用户回答问题、写明退货原因、与造型师沟通，让机器抓住这些宝贵经验“学习”。每一次购买，无论成功与失败，Stitch Fix都将拥有更多用户偏好。

 

经过积累，Stitch Fix拥有50多项用户个人信息，如体重、内衣尺码等；同时网站也将合作品牌的信息进行存储，包括衣物100到150个信息点，细分为颜色、袖长、衣长等各类信息。

为了更好的利用数据，作出最适合消费者的服饰推荐，Stitch Fix挖来了Netflix数据科学部门副总裁Eric Colson担任首席算法官。

 

与用户人机交互次数越多，数据库越充实，算法的结果将越准确，5000多位造型师越了解用户需求。最终stitch fix将成为用户的“闺蜜”，推荐出符合用户喜好、穿着场合的当季衣物。

用户们喜欢这种推荐么？

 

Pamela Radgowski，34岁，公关主管，一年半时间里在 Stitch Fix消费了5万多美元。她说：“我不喜欢逛街和还价，看到喜欢的就会买。与在商店购物不同，Stitch Fix能带来收到神秘礼物的惊喜感。”

谁爱用Stitch Fix？它的出现将对时尚零售业产生多大的冲击？

 

根据统计，Stitch Fix的核心客户群为25-45岁的女性；

39%的用户将全年衣物消费的一半金额用在了Stitch Fix；

80%的用户在下单后90天内会来Stitch Fix再下第二单。

 

她们爱用Stitch Fix的原因大概跟Pamela Radgowski一样，没空或不喜欢逛街，看到喜欢的就会买，有一定的经济实力。

 

而Stitch Fix提供的衣物平均售价为65美元/件，正处于大多数女性冲动购物的心理价位区间，能让Pamela Radgowski们毫无负担的拿下。

 

消费体验专家、《More Is More》作者 Blake Morgan说：“多数零售体验都不讲求个性化，众多电商网站也沿用了他们的做法。Stitch Fix能提供大规模的一对一体验，让顾客有‘更便捷和优质’的生活。”

 

传统实体店与消费者互动有限，它们不知道消费者的穿衣尺码、购买偏好和需求。Gap 北美区前总裁 Marka Hansen 比喻道，“每进来 100位顾客，最后只有 25位买了东西，其余75位抱着买东西的念头来，却空手而归，而零售商却不知道原因。”

 

Stitch Fix改善了这点。

支付 20美元造型费的用户，一定具有买到合适单品的意愿，将更乐于填写个人数据，让Stitch Fix不断了解她们。

 

 立志改善时尚零售业

使科技更好服务女性

创始人Katrina Lake从斯坦福大学毕业后就从事零售咨询服务，见证实体零售从盛转衰，决定去哈佛读商学院。在申请书中，她写道：“由于很少女性创业者具备技术背景，因此针对女性的服务从科技中受益较少。我的目标是成为一家零售公司的 CEO，同时以技术和创新引领行业发展。”

 

源于用科技改善时尚零售业，更好的服务女性的初心，2011年哈佛毕业后，她创立Stitch Fix，获取了Steve Anderson的75万美元的天使投资，致力于通过算法和人工匹配，将各品牌衣物搭配好提供给用户。

 

Katrina Lake的创业之路绝非一帆风顺，在公司发展扩张、寻找B轮融资时，Lake遇到20多家风投公司的拒绝。

“在男性占94%的的风投世界，针对女性需求的服务常处于不利地位。”她说。 Stitch Fix在2012年曾有两个月发不出工资。幸好又获得Anderson 200万美元资，才熬过去。

 

真金不怕火炼！

2013年初，Stitch Fix凭借10万份销售量获得《纽约时报》风投榜排名第一的Benchmark基金的青睐，拿到1200万美元B轮投资。接着在2014年顺利获得Benchmark跟进投资的C轮2500万美元资金。

Stitch Fix凭什么说服那么多男性风投大佬并一路走到IPO？因为业绩！

Stitch Fix的活跃用户规模从2014年的26.1万，增长至IPO之前的220万。

2015年即获得2090万美元净利润，2016年销售额增长34%达到9.77亿美元。

抛去2017年一二季度，Stitch Fix已保持了连续6个季度实现盈利的好成绩。

面对来自快时尚、普通零售百货的竞争，Stitch Fix的首席算法官Colson说“我们的衣服不是独家发售，价格不是最好的，物流不是最快的，但我们的优势在于我们更了解消费者，知道什么才是最适合他们的。”

 

零售商最大的烦恼——库存问题，Stitch Fix完全不用担心！它依靠大数据分析，根据客户需求，灵活管理库存，避免库存积压风险。

 

现金流充足，难怪Stitch Fix在三轮融资之后，就再没给过其他风险投资人战略投资的机会，它直接IPO上市，从广大股民处融资。

 

IPO，扩张的开始

 

Katrina Lake认为，面对消费升级，传统零售商和普通电商的反应普遍比较迟缓，而Stitch Fix这类技术型时尚公司，可以适应消费者定制化的新需求、继而重塑商业模式，可谓“越定制、越成功”。

 

经过数年的经营和广告投放，年龄在21岁-65岁之间，家庭收入高于5万美元的美国女性中，“经提示后认识“Stitch Fix”这个品牌的人达到41%，未来发展基础良好。

 

但并非所有定制型电商都能取得成功。

2014年，Nordstrom以3.57亿美元收购的男装定制电商Trunk Club，到2016年已经减值了1.97亿美元。

主打复古女装的线上时尚零售商ModCloth被沃尔玛以8000万美元收购，相对此前7800万美元的融资规模，显然贬值不少。

 

为了避免走上这些电商的老路，Stitch Fix决定上市，融资以进一步扩大品牌知名度、增加客户、扩大产品线。

 

对于扩张，Stitch Fix显然已经有成功经验。2016年，Stitch Fix引入的男装业务，依靠六年女装经营经验，只用了六个月就达到女装三年的发展水平。

 

2017年，Stitch Fix宣布将针对身材娇小的人、身材偏胖的人、孕妇等特殊人群开发自有品牌商品，提高利润率，相信也能继续成功复制以往套路。

 

当然，Stitch Fix的前路也非大道坦途，2017年为提升知名度而增加大广告投入，导致成本增加目前亏损59.4万美元。正如Renaissance Capital的首席分析师Kathleen Smith所言：“这家公司已经得到了最容易获得的客户，现在它们不得不花更多的钱去获取新客户。”

 

Katrina Lake，能否像其他哈佛前辈比尔盖茨、扎克伯格那样，克服困难，抓住新零售的风口，趁着IPO的东风，造一个以技术为基础的零售帝国？让我们拭目以待。

-END-

     作者：春春 | 编辑：Brownie

  责任编辑：Zi | 排版：Michelle 

图片均来源于网络

 

人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。

AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。

领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：

1. 重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？

2. 重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：

1. 精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

2. 智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。

3. 高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

4. 不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。

5. 边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：

1. 创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；

2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；

3. 人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。

给决策制定者和商业领袖的建议：

1. 超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；

2. 迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新

   评估未来的知识和技能类型；

3. 制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开

   发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；

4. 重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临

   较高失业风险的人群；

5. 开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。

如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！

新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。

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产业智能官  AI-CPS

用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。

长按上方二维码关注微信公众号： AI-CPS，更多信息回复：

新技术：“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”；新产业：“智能制造”、“智能农业”、“智能金融”、“智能零售”、“智能城市”、“智能驾驶”；新模式：“财富空间”、“数据科学家”、“赛博物理”、“供应链金融”。

官方网站：AI-CPS.NET

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