这家服装电商早就用盲盒营销的手法，玩转了KOC。

DTC——Direct-To-Consumer（译：直面消费者），作为一种新兴的商业模式，是指品牌的商品直接销售给消费者，包括消费者的需求也可以直接传递给品牌方的全新商业模式。

目前，欧美等国家的DTC品牌成长速度惊人，据互联网女皇《2018 Internet Trends》报告，美国 DTC 新品牌在3-5 年内就迅速做到 1 亿年收入规模。国内对此也有不少预测声音，认为在未来 5-10 年，中国市场大概率会复制类似的发展路径。

为此，时趣将推出系列文章分析国外成功的DTC品牌，分享他们的商业模式与营销方式。

人类的生活已经越来越智能化、个性化，比如电商网站通过用户购物车、浏览和搜索偏好为用户个性化推荐商品，新闻资讯和社交媒体平台帮用户自动筛选感兴趣的内容，以及点评网站推荐餐厅、导航系统优化路线等等，机器学习算法正在悄然改变人类的生活。

这种机器算法也出现在了服装行业，正在改变人们的穿衣搭配。Stitch Fix是美国一家DTC品牌，以机器学习算法和设计造型师结合的个性化服装电商平台。通过算法和设计造型师帮助消费者选择服饰，以数据驱动服装服务，简化用户决策，提升用户购物体验。

2010年前后，DTC模式开始从现象成为常态，美国互动广告局IAB把这一年作为 DTC元年。Stitch Fix成立于2011年美国旧金山，正是国外DTC品牌兴起之年。初创时期，品牌提出a new way shop，重新定义了购物体验。同时，品牌将目标消费者锁定在女性群体，用户只需要在官网注册账户，并根据问卷提示，提交消费者的尺寸和风格等相关偏好数据。

品牌再通过AI算法进行数据学习，并结合专业设计造型师的搭配建议，专门为用户挑选5个服饰盒子，从偏好和专业搭配角度，给到用户意料之外的服饰推荐。用户可以从5个盒子中挑选中意的服饰，为其付费，不合适的可以退回。此时，算法会根据用户的挑选结果再进行学习，不断迭代优化算法模型，来提升推荐准确性。

目前，Stitch Fix 已经将服务类别拓展到男装、童装，并且为品牌的购买会员提供直接购买服务“Shop Your Look”，会员可以通过浏览官网搭配的服饰直接进行下单，购买服装。

据不完全统计，目前，Stitch Fix拥有320万客户，在2018财年的收入为12亿美元，利润为4500万美元。在2019年公司拓展新业务投入较多资金时，收入仍保持增长达到16亿美元，利润为3690万美元，并且有投资机构为该公司的估值达到30亿美元，这表明所有AI数据科学和个性化服务都正在获得回报。

随着AI机器算法的精进，未来，越来越多的品牌只是为少部分消费族群服务。同时，值得品牌注意的是，未来不可避免的是个性化将成为品牌生死存亡的命脉。

Stitch Fix创始人兼首席执行官卡特里娜·莱克(Katrina Lake)在一次采访谈到，如果一个人没有收到他喜欢的东西，他就会停止使用Stitch Fix。对于品牌而言，没有任何选择，只能专注于数据，留住用户。

这意味着Stitch Fix必须通过不断收集、积累用户反馈的反馈数据，不断把算法模型调教好，让它更符合用户兴趣偏好，帮助用户感知他想要的东西。所以，品牌一直重视在机器算法学习上的投入和挖掘，该企业的董事会中技术人员占比35%，Netflix数据科学与工程副总裁埃里克·科尔森（Eric Colson）于2012年加入，并担任其首席算法官。

从人员占比和人才招聘不难看出，算法驱动着Stitch Fix的一举一动。可见，数据算法是其核心产品服务，是塑造品牌价值的核心。

那么，Stitch Fix是如何利用算法打造个性化服务优势的？

（1）用户注册后沉淀基础数据

用户在网站成功注册账户后，需要填写Stitch Fix预先设定的问卷调查，填写完毕后会为每个用户创建一个人数据档案，用来记录该用户所有数据更新、变动，比如每次用户收到fix盒子后的反馈信息。

（2）不断积累数据，优化算法模型

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