打脸淘宝！这家店送衣上门，还倒贴运费，却年赚50亿！

后来，素有硅谷智者之称的标杆资本(Benchmark Capital)高级合伙人、Uber投资人之一的比尔·格尔利(Bill Gurley)发现美女助手把所有可支配收入都花在了打车和一个不知名的个人造型服务上，受好奇心驱使，与科特丽娜见了一面。

看完卡特里娜一见面就拿出来的前三年资金流和损益表，格尔利做了自己投资生涯中最快的投资决定，并在之后的8个月坚持游说已不缺钱的卡特里娜，先后两次领投共3700万美元。

用大数据搞定一切

虽然是一家电商公司，但数据技术在Stitch Fix业务的各个环节中都占有重要地位。

在Stitch Fix的6000多名员工中，除了造型师，还有80位数据专家，包括49位博士，其中竟然还有天体物理学家和计算神经学家。

Stitch Fix在几个主要市场一共自建了5个集散中心，通过甲骨文云做企业资源规划，利用甲骨文集成云服务和Java云服务整合商业应用系统。

收集客户数据

为了让用户获得更好的购物体验，除了穿衣风格的偏好以及购买需求、接受的价位，Stitch Fix会让用户填写个人的详细数据，比如体重，身高，文胸尺码以及自己的Pinterest链接，比如用户的职业，甚至邮编(用来预测用户所在地点的天气情况)，从每位用户处收集的数据要超过50项。

精细化产品数据

对于合作品牌的每一件衣物，从衣长、袖长到颜色，Stitch Fix会列出多达100到150项数据。

为了确保给用户挑选出最合身的衣物，Stitch Fix强化了对产品进行测量的过程，以男性梭织衬衫为例，Stitch Fix对产品采取30个点位的测量标准。

尽管不是为每位用户量身定制，但是对于产品的深度了解能够确保为用户挑选出最适合的一件。况且市场上有远超需求的衣服摆在那，并不是所有人都需要量身定制。

过程看似繁琐，但卡特里娜表示这些都是绝对必要的，因为用户选择相信Stitch Fix，依赖Stitch Fix的推荐。

大数据辅助造型师配衣服

以这些数据为依据，Sttitch Fix的数据系统会从大量的库存衣物中将选择范围最小化，选择范围的最小化也就意味着，设计师在为用户精选最终5件衣物的范围缩小了，工作量减少了，更意味着最后寄到用户手中的衣物被买下的可能性越大。

通过数据算法，也能最大限度地缩减仓库工作人员从数量庞大的库存中为单个用户挑拣5件衣物的时间和步骤。

就连退货及负面反馈都被Stitch Fix建成了高价值的数据集合，借此优化运营和数据系统，提升选择精准度，进而提升复购率。

质疑中生长

有很多人对Stitch Fix的模式是持怀疑态度的。2015年有机构面向4667名购物者做了一次调查，只有3%的人使用这类服务，59%的人表示根本不感兴趣。

也有人认为，个性化始终无法大规模产出，因为在Stitch Fix上消费过的人，最初可能会兴奋于这种模式，但时间一长，还会在这消费吗?

关于客户留存度，Stitch Fix拒绝透露，但声称绝对高于行业平均水平，且称成立至今已经发出数以百万计的服装盒，39%的用户每年会把服装预算的一半以上花在Stitch Fix上，80%的客户会在90天内二次购买。

其产品组合也在丰富，2016年，Stitch Fix新增加了男士服装业务及大码女士服装业务，如今与Stitch Fix合作的品牌超过450个。同时，Stitch Fix也在建立自己的品牌。

卡特里娜指出，亚马逊上35%的交易源于推荐，LinkedIn上50%的人际联系源于推荐。

她认为，未来的零售业，将会以消费者为中心，在推荐的基础上发生交易。

而技术，将是未来所有企业都不可或缺的一部分。

马云给了一新零售的定义，Stitch Fix算不算是新零售的先驱和践行者?

（编辑：常州站长网）

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