想改變風格、靠穿搭修飾身形?她靠大數據打造完美到府試衣服務,這家公司比你更了解自己!

2019-10-18 12:11

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Katrina Lake靠專人搭配與數據分析,為客戶挑選造型配件(圖/創新拿鐵)

Katrina Lake靠專人搭配與數據分析,為客戶挑選造型配件(圖/創新拿鐵)

你是不是忙到沒時間到店裡買衣服?而上網買衣服又常碰到尺寸不對、風格不搭、退貨麻煩?有此困擾的女創業家 Katrina Lake 創辦了「個人採購」公司 Stitch Fix 。這家公司成功上市,他成為史上最年輕的女性上市公司創辦人。

創新點:大數據,結合人類品味,讓 Stitch Fix 為 300 萬名顧客提供個人化的服飾顧問服務。

本文 5 大重點:1. 有很多想法,那就自己來執行!2. 奠定創業基礎的實驗,讓 Katrina 有信心踏出第一步。3. 收集了客戶的喜好,將推薦的服飾直接寄到家裡。4. 募資困難,所以更要專注於提升獲利。5. 大數據結合造型師,提供客戶最貼心的「個人化」推薦。

1. 有很多想法,那就自己來執行!

Katrina 於 1982 年出生在美國,母親是日本人,父親是美國人,因此,他從小就在多元文化的環境中成長。例如,他母親只用日文和他對話,而他父親就只用英文。

另外,他家也會慶祝日本的節慶,而且,他從小就會像日本小孩一樣,帶便當到學校,有時是三明治,有時是飯糰。這樣特殊成長環境,也影響了 Katrina,讓他比起一般同齡的朋友們,更愛問問題,並為這些問題找尋答案。

高中畢業後,Katrina 進入了史丹佛大學經濟系,畢業後,發現自己對解決商業問題有很多想法,他加入了一家名為 Parthenon 的顧問公司。

(圖/創新拿鐵提供)
(圖/創新拿鐵)

由於 Katrina 腦海中有太多有趣的想法,所以,在為 Parthenon 工作了兩年後,他決定要加入一家創投公司,不是因為想要創業,而是希望能夠在創投公司內,找到一家也有著有趣想法的公司。

在創投公司工作時,Katrina 認識了很多的創業家,也聽了很多有趣的想法。他覺得自己跟這些人很像。於是,Katrina 發現他不需要加入一家有著「有趣想法」的公司,他應該自己創立一家!但是,由於性格謹慎,不愛冒險,而且 Katrina 也不能夠接受履歷中有任何的空窗期,因此他決定到哈佛商學院進修 MBA,同時找尋值得嘗試的創業想法。

2. 奠定創業基礎的實驗,讓 Katrina 有信心踏出第一步

當 Katrina 在思索創業想法的時候,他注意到了網飛 (Netflix) 的崛起。於是,他開始研究網飛與競爭對手百視達 (Blockbuster) 的關係。他發現當主宰網路銷售的網飛在某個地區取得 30% 的市佔率後,當地的百視達就會倒閉,因為剩下 70% 客戶所提供的獲利,將無法負擔租金、薪資等開銷。

因此,剩下的 70% 客戶就要選擇到更遠的百視達租影片,或是嘗試網飛的服務。而當更多人開始使用網飛的時候,就會有更多的百視達倒閉。最後,網飛取代了原本主宰實體店面銷售的百視達。而這個案例,讓 Katrina 重新思考其他零售業者可能面對的問題。

(圖/創新拿鐵提供)
(圖/創新拿鐵)

同時,Katrina 也發現新興的電子商務,雖然很方便,但是卻沒有辦法做到「個人化」。雖然這不會影響客戶購買日用品,但是,在購買需要展示個人品味的東西,例如衣服時,一般電商就無法提供滿意的服務。

於是,Katrina 就開始思考是否能夠將大數據運用在服飾銷售上,讓它變得更「個人化」。他覺得,服飾的搭配和品味,基本上都是一堆的數據,例如:腰圍、材質、顏色、圖案、耐用性等。只要收集足夠的數據,就應該知道某個人會喜歡什麼衣服。

為了驗證這個想法是可行的,Katrina 找了 20 位朋友,請他們填寫了一份有關服飾的詳細問卷,內容包括:尺寸、喜歡的顏色、品牌、風格等,然後他負責為他們採購。Katrina 很快的發現,如果讓朋友們指定他們要的服飾,這個商業模式將無法擴充。於是,他決定要先採購一批服飾,然後從裡面挑選合適的再推薦給他們。

Katrina 在採購時,會先紀錄這些服飾的退貨期,然後根據朋友們的喜歡,將不同的服飾交給他們。朋友在收到就可以試穿,如果他們喜歡 Katrina 推薦的服飾,就可以用原價購買,不喜歡的則退還給 Katrina。至於在退貨期限到之前還沒有辦法賣出服飾,Katrina 就會到原本購買的店辦理退貨。

雖然在這個過程中 Katrina 沒有賺到任何錢,但是,他知道能夠透過資料,去掌握每個人對服飾的喜歡。另外,他也發現每次提供給朋友的紙箱裡不能夠有太多東西。一開始他會放入 10 件服飾,但是,不會有人願意一次試穿那麼多東西。

在對自己的想法有信心後,Katrina 開始尋找創業需要的資金。

3. 收集了客戶的喜好,將推薦的服飾直接寄到家裡

2011 年 2 月,Katrina 為 Stitch Fix 募集到 50 萬美金,4 月他從家裡寄出了第一批紙箱(它們被稱為 Fix),5 月他從哈佛商學院畢業,6 月他搬到舊金山,設立了 Stitch Fix 的辦公室。

在 Stitch Fix 草創期間,Katrina 把大部份募集到的資金都拿來購買服飾。因為資金不足,加上 Katrina 對女性服飾比較熟悉,所以一開始,Stitch Fix 只服務女生。在最初 7 個月,Stitch Fix 甚至沒有一個像樣的網站。在那個時候,來到 Stitch Fix 網站的客戶都只看到「即將開幕,你願意嘗試嗎?」。

點選「願意」的客戶會看到一個需要他填寫聯絡資訊以及服飾喜好的表單。Katrina 就會根據填寫的資訊為客戶搭配服飾。當他找到 5 件合適的服飾後,就會先透過 PayPal 向客戶收取 20 美金的「造型費」。他認為,只要有人願意先付這筆費用,那他應該就是真正有心購買的人。而這個收費模式,也一直被沿用到今天。

(圖/創新拿鐵提供)
(圖/創新拿鐵)

當 Katrina 收到客戶的付款後,他就會寄出含有 5 件服飾,以及一張紙本問卷的「Fix」。客戶收到後可以試穿並選擇他想要留下的,然後將不要的,連同填寫好的問卷一起退還。Katrina 收到退貨後,就可以根據客戶所留下的服飾,扣除預收的 20 美金,然後再透過 PayPal 向客戶索取剩餘的費用。

另外,Katrina 也會請工讀生將客戶填寫的問卷更新到系統中,好讓他更清楚客戶選擇某件服飾,或是沒有選擇某件服飾的原因。而這就是 Stitch Fix 最初的大數據。

由於 Katrina 沒有太多的錢做宣傳,所以,在這段期間,Stitch Fix 都是透過口耳相傳來增加客戶。 在 2011 年的夏天,他的客戶從 29 人、到 35、到 110、到 235 逐月上升。

4. 募資困難,所以更要專注於提升獲利

三年後,Stitch Fix 開始轉虧為盈。到了 2016 年,它的銷售量達到了 7.3 億美金。Katrina 需要更多的資金。因此,他再次尋找願意投資的人。

但是,找到願意投資的人真的非常困難。首先,Stitch Fix 的商業模式需要先向服飾廠商購買很多服飾。而這會找出存貨的壓力。

另外,Stitch Fix 需要僱用「造型師」為客戶量身打造「個人化」的推薦。這是因為 Katrina 相信,有一些判斷還是需要由人來處理。而投資人正好也不喜歡需要太多員工的新創。

而更大的問題在於 94% 的投資者都是男生,而這些男生都對女生服飾沒有太大的興趣。

雖然如此,Katrina 在 2017 年 5 月成功的募得了 4,200 萬美金。

募集資金的困難,讓 Katrina 決定要更專注在增加公司的獲利能力與資本效率。Stitch Fix 之後也成功的靠著營運所賺到的錢,開展了新的業務,包括男生服飾以及大碼女性服飾。

(圖/創新拿鐵提供)
(圖/創新拿鐵)

5. 大數據結合造型師,提供客戶最貼心的「個人化」推薦

Stitch Fix 能夠在開業 3 年內就開始獲利,最主要是因為 Katrina 對大數據的信任。

數據可以根據客戶過往購買的紀錄、最近流行款式、天氣資訊來建立推薦清單。但是,真正能夠確保這些推薦能夠做到「個人化」的,就是一群的造型師了。

Stitch Fix 的客戶可以針對特定的場合提出需求,而這些需求,就不是演算法能夠處理的了。例如,當客戶提出需要一件適合到戶外野餐、或是參加好朋友婚禮的衣服時,造型師就能夠搭配數據(例如:討厭條紋、穿藍色不好看)去找到讓客戶滿意的服飾。

另外,當客戶告知想要改變穿搭風格,或是懷孕了,造型師也能夠靈活的調整服飾搭配,讓客戶隨時都感覺貼心。

而在大數據與造型師的緊密合作下,客戶在打開 Stitch Fix 寄出的紙盒時,總是能夠找到喜歡的服飾。

2017 年 11,Stitch Fix 在美國 Nasdaq 上市,Katrina 不但成為了該年度第一位帶領公司上市的女執行長,也是史上最年輕並成功將公司上市的女執行長。在 2019 年,Katrina 更憑著 3.8億美金的身價,榮列《富比世》2019全美自力更生女富豪排行榜的 55 位。

而 Stitch Fix 在他的帶領下,成為了一家擁有約300萬客戶,年收入超過 10 億美金的公司。

(圖/創新拿鐵提供)
(圖/創新拿鐵)

隨著 AI 的發展,我們常會擔心工作有一天會被取代。但是,Katrina 的經驗告訴我們,很多特殊狀況都需要依靠人腦去判斷那些數據才是有用的。因此,在職場上只要我們能夠避免做規律、重複性高的事(因為 AI 非常擅長),並懂得善用我們的優勢,像是溝通、同理心、好奇、創意,就可以持續保持人類的優勢了!

文/戴羽

本文經授權轉載自創新拿鐵(原標題:史上最年輕的女性上市公司創辦人,教我們如何在 AI 時代保持人類的優勢)

責任編輯/李頤欣

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