導讀：
DTC——Direct-To-Consumer（譯：直面消費者），作為一種新興的商業(yè)模式，是指品牌的商品直接銷售給消費者，包括消費者的需求也可以直接傳遞給品牌方的全新商業(yè)模式。
目前，歐美等國家的DTC品牌成長速度驚人，據(jù)互聯(lián)網(wǎng)女皇《2018 Internet Trends》報告，美國 DTC 新品牌在3-5 年內(nèi)就迅速做到 1 億年收入規(guī)模。國內(nèi)對此也有不少預測聲音，認為在未來 5-10 年，中國市場大概率會復制類似的發(fā)展路徑。
為此，時趣將推出系列文章分析國外成功的DTC品牌，分享他們的商業(yè)模式與營銷方式。
人類的生活已經(jīng)越來越智能化、個性化，比如電商網(wǎng)站通過用戶購物車、瀏覽和搜索偏好為用戶個性化推薦商品，新聞資訊和社交媒體平臺幫用戶自動篩選感興趣的內(nèi)容，以及點評網(wǎng)站推薦餐廳、導航系統(tǒng)優(yōu)化路線等等，機器學習算法正在悄然改變?nèi)祟惖纳睢?span lang="EN-US">
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這種機器算法也出現(xiàn)在了服裝行業(yè)，正在改變?nèi)藗兊拇┮麓钆洹?span lang="EN-US">Stitch Fix是美國一家DTC品牌，以機器學習算法和設計造型師結合的個性化服裝電商平臺。通過算法和設計造型師幫助消費者選擇服飾，以數(shù)據(jù)驅動服裝服務，簡化用戶決策，提升用戶購物體驗。
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2010年前后，DTC模式開始從現(xiàn)象成為常態(tài)，美國互動廣告局IAB把這一年作為 DTC元年。Stitch Fix成立于2011年美國舊金山，正是國外DTC品牌興起之年。初創(chuàng)時期，品牌提出a new way shop，重新定義了購物體驗。同時，品牌將目標消費者鎖定在女性群體，用戶只需要在官網(wǎng)注冊賬戶，并根據(jù)問卷提示，提交消費者的尺寸和風格等相關偏好數(shù)據(jù)。
品牌再通過AI算法進行數(shù)據(jù)學習，并結合專業(yè)設計造型師的搭配建議，專門為用戶挑選5個服飾盒子，從偏好和專業(yè)搭配角度，給到用戶意料之外的服飾推薦。用戶可以從5個盒子中挑選中意的服飾，為其付費，不合適的可以退回。此時，算法會根據(jù)用戶的挑選結果再進行學習，不斷迭代優(yōu)化算法模型，來提升推薦準確性。
目前，Stitch Fix 已經(jīng)將服務類別拓展到男裝、童裝，并且為品牌的購買會員提供直接購買服務“Shop Your Look”，會員可以通過瀏覽官網(wǎng)搭配的服飾直接進行下單，購買服裝。
據(jù)不完全統(tǒng)計，目前，Stitch Fix擁有320萬客戶，在2018財年的收入為12億美元，利潤為4500萬美元。在2019年公司拓展新業(yè)務投入較多資金時，收入仍保持增長達到16億美元，利潤為3690萬美元，并且有投資機構為該公司的估值達到30億美元，這表明所有AI數(shù)據(jù)科學和個性化服務都正在獲得回報。
產(chǎn)品聚焦于個性化服務
隨著AI機器算法的精進，未來，越來越多的品牌只是為少部分消費族群服務。同時，值得品牌注意的是，未來不可避免的是個性化將成為品牌生死存亡的命脈。
Stitch Fix創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官卡特里娜·萊克(Katrina Lake)在一次采訪談到，如果一個人沒有收到他喜歡的東西，他就會停止使用Stitch Fix。對于品牌而言，沒有任何選擇，只能專注于數(shù)據(jù)，留住用戶。
這意味著Stitch Fix必須通過不斷收集、積累用戶反饋的反饋數(shù)據(jù)，不斷把算法模型調教好，讓它更符合用戶興趣偏好，幫助用戶感知他想要的東西。所以，品牌一直重視在機器算法學習上的投入和挖掘，該企業(yè)的董事會中技術人員占比35%，Netflix數(shù)據(jù)科學與工程副總裁埃里克·科爾森（Eric Colson）于2012年加入，并擔任其首席算法官。
從人員占比和人才招聘不難看出，算法驅動著Stitch Fix的一舉一動。可見，數(shù)據(jù)算法是其核心產(chǎn)品服務，是塑造品牌價值的核心。
那么，Stitch Fix是如何利用算法打造個性化服務優(yōu)勢的？
1.用戶注冊后沉淀基礎數(shù)據(jù)
用戶在網(wǎng)站成功注冊賬戶后，需要填寫Stitch Fix預先設定的問卷調查，填寫完畢后會為每個用戶創(chuàng)建一個人數(shù)據(jù)檔案，用來記錄該用戶所有數(shù)據(jù)更新、變動，比如每次用戶收到fix盒子后的反饋信息。
2.不斷積累數(shù)據(jù)，優(yōu)化算法模型
數(shù)據(jù)科學的重點在于數(shù)據(jù)量的積累，越多的數(shù)據(jù)可以勾勒出更全面的事實概貌，尋找到真實，同時也降低誤差，提升算法推薦的準確性，減少用戶流失率。
為了積累更多用戶風格偏好的數(shù)據(jù)，Stitch Fix開發(fā)了一款基于IOS環(huán)境下的程序APP Style Shuffle，用戶打開軟件后會收到服飾搭配評分邀請，用戶可以每天為一套服裝搭配圖片進行評分。據(jù)了解該品牌290萬客戶中有超過75％的用戶使用了它，為公司提供了超過10億的評分數(shù)據(jù)。
這款程序它不僅可以用來訓練算法模型，了解用戶的個人風格傾向，提高推薦準確性；同時還能吸引用戶回到Stitch Fix，提升其個性化的產(chǎn)品能力，影響用戶打開率和回購率。
3.以用戶數(shù)據(jù)反饋，迭代個性化服務
與此同時，Stitch Fix不斷提升其個性化服務的能力。比如，當用戶退還為其搭配的襯衫后，設計造型師團隊會根據(jù)用戶反饋和數(shù)據(jù)結果，意識到用戶希望襯衫可以掩蓋腹部，胸部和袖口可以更寬松。在調整這些尺寸后，該團隊自行設計自己的服裝，以填補市場空缺，創(chuàng)造出可預見的高利潤率和購買率的商品。
另外，品牌也會征求客戶反饋意見并精確衡量銷售服裝各個維度，根據(jù)用戶需求反饋，預測用戶對品牌潮流的關注和喜好度，來擴大服裝品牌類別。從而實現(xiàn)其大規(guī)模提供個性化樣式的能力，將目標消費群體從富有人群擴展到中等水平的人群。
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品牌基于不斷的數(shù)據(jù)積累、優(yōu)化，再通過人腦+專業(yè)設計造型師，逐漸完善Stitch Fix的推薦準確性。這和奈飛的算法推薦有點類似，奈飛算法的優(yōu)勢在于對用戶愛好理解得更深，結合用戶喜好和內(nèi)容種類，為內(nèi)容和用戶打標簽，再根據(jù)不同用戶喜歡的內(nèi)容來進行匹配、引導，并且很大可能是為用戶帶來意料之外的驚喜，該品牌也是如此。
但不同的是，奈飛的商業(yè)模式是依靠小眾、晦澀電影，電視節(jié)目的長尾效應來推動需求，這些電影和節(jié)目的成本很低，它一般不推薦大片，因為會員訂閱費可能有限，但奈飛的推薦是很成功的，點播量均有提升。Stitch Fix是重視用戶偏好，所有推薦的出發(fā)點在于伴隨客戶成長生命周期，服務客戶，挖掘客戶終身價值，實現(xiàn)客戶”長尾效應“。
在Stitch Fix的數(shù)字化、個性化產(chǎn)品服務能力下，該品牌在營銷上也延用了這種風格，專注、極簡和個性化。
01.
專注社交營銷，多渠道鏈接
DTC品牌都有一個明顯的特點就是品牌官網(wǎng)網(wǎng)站的營銷角色占比很重，Stitch Fix主要以官網(wǎng)為基礎，提供產(chǎn)品服務和咨詢，展示品牌動態(tài)和服裝搭配風格，以此作為品牌的主要流量入口，洞察和跟蹤用戶變化數(shù)據(jù)。
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另外，DTC是指直接面向消費者，意味著品牌需要多渠道連接消費者，Stitch Fix 運營了Facebook、Insgram、YouTube等社交媒體，同時創(chuàng)始人Lake在Facebook上非常活躍，也起到了社交營銷的作用，但最終都是鏈接到官網(wǎng)，就像開放了無數(shù)條河流小溪，最終都會流向大海一樣。
以Facebook為例，如果用戶身邊朋友有發(fā)布有關內(nèi)容，基于Facebook算法，很大程度上你會收到相關推薦；另外，如果用戶主動搜索進入Stitch Fix會看到以下這個好評推薦，吸引用戶繼續(xù)瀏覽相關信息。
在YouTube上會分享不同場合下，如何搭配服飾的短視頻，展示品牌的專業(yè)造型能力和品牌審美，以視頻圖像形式，更具場景感觸動消費者關注和體驗。
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02.
重口碑營銷，發(fā)揮KOC價值
相對于在數(shù)據(jù)算法領域的重視和投入，該品牌在營銷上投入會更加謹慎，更加重視營銷信息的有效性，傾向于口碑營銷，通過客戶購買評論而觸動其他消費者，讓潛在客戶被口碑打動，盡量避免狂轟亂炸式的營銷信息對用戶的打擾。而這一點和Yotpo的一份研究較為契合，調查研究顯示，約98%的受訪者表示，客戶評論是購買DTC品牌過程中最重要的一個因素。
以Facebook和YouTube為例，品牌會從個性化推薦、用戶Aha時刻和個性化服務三個方面，向用戶展示產(chǎn)品的優(yōu)勢，觸動用戶自來水似的推薦，發(fā)揮KOC營銷價值，來引導其他用戶的關注和下單。
在YouTube上可以看到關于Stitch Fix的話題，均是用戶主動分享“開箱體驗“，獲得不少網(wǎng)友的點擊量和互動。通過用戶以開箱體驗，高級盲盒的玩法，也提升了圍觀消費者的好奇指數(shù)，提升訂購量。
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03.
個性化營銷，展示品牌關懷
另外，依靠Stitch Fix的數(shù)據(jù)算法優(yōu)勢，個性化營銷也更具優(yōu)勢，品牌會了解到用戶最近的生活狀態(tài)，給予用戶適當?shù)钠放脐P懷，創(chuàng)造了超消費者預期的購物體驗。
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Stitch Fix之所以被消費者追捧的原因在于其機器學習算法，可以為用戶提供個性化服務。但品牌也正在面對傳統(tǒng)服裝行業(yè)和現(xiàn)代電子商務的雙重夾擊，比如服裝業(yè)瘋狂打折、零售商平臺狂轟亂炸式推薦。
當然，該品牌也有自身需要關注和解決的三大問題：如何拓展客戶群體、維持用戶粘性以及提升數(shù)據(jù)推薦準確性。或許，品牌下一步將是利用AI數(shù)據(jù)算法指導商業(yè)競爭決策，加快數(shù)字化決策進程。
文章參考：《Stitch Fix Is Diving Deep Into Data for a More Tailored Experience It Hopes Can Stand Up to Amazon | Fortune》；《Stitch Fix App Becomes 'Stickily Addictive》；《My personal shopper》.
