導讀：

DTC——Direct-To-Consumer（譯：直麵消費者），作為一種新興的商業模式
，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模式。

目前
，歐美等國家的DTC品牌成長速度驚人，據互聯網女皇《2018 Internet Trends》報告，美國 DTC 新品牌在3-5 年內就迅速做到 1 億年收入規模。國內對此也有不少預測聲音

，認為在未來 5-10 年，中國市場大概率會複製類似的發展路徑。

為此，時趣將推出係列文章分析國外成功的DTC品牌，分享他們的商業模式與營銷方式。

人類的生活已經越來越智能化、個性化
，比如電商網站通過用戶購物車、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台幫用戶自動篩選感興趣的內容
，以及點評網站推薦餐廳

、導航係統優化路線等等，機器學習算法正在悄然改變人類的生活。

這種機器算法也出現在了服裝行業
，正在改變人們的穿衣搭配。Stitch Fix是美國一家DTC品pin牌pai，以yi機ji器qi學xue習xi算suan法fa和he設she計ji造zao型xing師shi結jie合he的de個ge性xing化hua服fu裝zhuang電dian商shang平ping台tai。通tong過guo算suan法fa和he設she計ji造zao型xing師shi幫bang助zhu消xiao費fei者zhe選xuan擇ze服fu飾shi
，以yi數shu據ju驅qu動dong服fu裝zhuang服fu務wu，簡jian化hua用yong戶hu決jue策ce，提ti升sheng用yong戶hu購gou物wu體ti驗yan。

2010年前後，DTC模式開始從現象成為常態，美國互動廣告局IAB把這一年作為 DTC元年。Stitch Fix成立於2011年美國舊金山，正是國外DTC品牌興起之年。初創時期，品牌提出a new way shop，zhongxindingyilegouwutiyan。tongshi，pinpaijiangmubiaoxiaofeizhesuodingzainvxingqunti，yonghuzhixuyaozaiguanwangzhucezhanghu，binggenjuwenjuantishi，tijiaoxiaofeizhedechicunhefenggedengxiangguanpianhaoshuju。

品牌再通過AI算法進行數據學習，並結合專業設計造型師的搭配建議，專門為用戶挑選5個服飾盒子，從偏好和專業搭配角度，給到用戶意料之外的服飾推薦。用戶可以從5個(ge)盒(he)子(zi)中(zhong)挑(tiao)選(xuan)中(zhong)意(yi)的(de)服(fu)飾(shi)，為(wei)其(qi)付(fu)費(fei)，不(bu)合(he)適(shi)的(de)可(ke)以(yi)退(tui)回(hui)。此(ci)時(shi)，算(suan)法(fa)會(hui)根(gen)據(ju)用(yong)戶(hu)的(de)挑(tiao)選(xuan)結(jie)果(guo)再(zai)進(jin)行(xing)學(xue)習(xi)，不(bu)斷(duan)迭(die)代(dai)優(you)化(hua)算(suan)法(fa)模(mo)型(xing)
，來(lai)提(ti)升(sheng)推(tui)薦(jian)準(zhun)確(que)性(xing)。

目前
，Stitch Fix 已經將服務類別拓展到男裝、童裝
，並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搭配的服飾直接進行下單，購買服裝。

據不完全統計，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
，並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數據科學和個性化服務都正在獲得回報。

產品聚焦於個性化服務

隨著AI機(ji)器(qi)算(suan)法(fa)的(de)精(jing)進(jin)，未(wei)來(lai)，越(yue)來(lai)越(yue)多(duo)的(de)品(pin)牌(pai)隻(zhi)是(shi)為(wei)少(shao)部(bu)分(fen)消(xiao)費(fei)族(zu)群(qun)服(fu)務(wu)。同(tong)時(shi)，值(zhi)得(de)品(pin)牌(pai)注(zhu)意(yi)的(de)是(shi)，未(wei)來(lai)不(bu)可(ke)避(bi)免(mian)的(de)是(shi)個(ge)性(xing)化(hua)將(jiang)成(cheng)為(wei)品(pin)牌(pai)生(sheng)死(si)存(cun)亡(wang)的(de)命(ming)脈(mai)。

Stitch Fix創始人兼首席執行官卡特裏娜·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。對於品牌而言，沒有任何選擇，隻能專注於數據，留住用戶。

這意味著Stitch Fix必須通過不斷收集
、jileiyonghufankuidefankuishuju，buduanbasuanfamoxingtiaojiaohao，rangtagengfuheyonghuxingqupianhao，bangzhuyonghuganzhitaxiangyaodedongxi。suoyi，pinpaiyizhizhongshizaijiqisuanfaxuexishangdetouruhewajue，gaiqiyededongshihuizhongjishurenyuanzhanbi35%，Netflix數據科學與工程副總裁埃裏克·科爾森（Eric Colson）於2012年加入
，並擔任其首席算法官。

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，數據算法是其核心產品服務
，是塑造品牌價值的核心。

那麼
，Stitch Fix是如何利用算法打造個性化服務優勢的？

1.用戶注冊後沉澱基礎數據

用戶在網站成功注冊賬戶後，需要填寫Stitch Fix預先設定的問卷調查，填寫完畢後會為每個用戶創建一個人數據檔案
，用來記錄該用戶所有數據更新、變動，比如每次用戶收到fix盒子後的反饋信息。

2.不斷積累數據，優化算法模型

數(shu)據(ju)科(ke)學(xue)的(de)重(zhong)點(dian)在(zai)於(yu)數(shu)據(ju)量(liang)的(de)積(ji)累(lei)，越(yue)多(duo)的(de)數(shu)據(ju)可(ke)以(yi)勾(gou)勒(le)出(chu)更(geng)全(quan)麵(mian)的(de)事(shi)實(shi)概(gai)貌(mao)



，尋(xun)找(zhao)到(dao)真(zhen)實(shi)，同(tong)時(shi)也(ye)降(jiang)低(di)誤(wu)差(cha)
，提(ti)升(sheng)算(suan)法(fa)推(tui)薦(jian)的(de)準(zhun)確(que)性(xing)
，減(jian)少(shao)用(yong)戶(hu)流(liu)失(shi)率(lv)。

為了積累更多用戶風格偏好的數據
，Stitch Fix開發了一款基於IOS環境下的程序APP Style Shuffle
，用戶打開軟件後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10億的評分數據。

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，提升其個性化的產品能力，影響用戶打開率和回購率。

3.以用戶數據反饋
，迭代個性化服務

與此同時，Stitch Fix不bu斷duan提ti升sheng其qi個ge性xing化hua服fu務wu的de能neng力li。比bi如ru
，當dang用yong戶hu退tui還hai為wei其qi搭da配pei的de襯chen衫shan後hou

，設she計ji造zao型xing師shi團tuan隊dui會hui根gen據ju用yong戶hu反fan饋kui和he數shu據ju結jie果guo，意yi識shi到dao用yong戶hu希xi望wang襯chen衫shan可ke以yi掩yan蓋gai腹fu部bu
，胸xiong部bu和he袖xiu口kou可ke以yi更geng寬kuan鬆song。在zai調tiao整zheng這zhe些xie尺chi寸cun後hou
，該gai團tuan隊dui自zi行xing設she計ji自zi己ji的de服fu裝zhuang，以yi填tian補bu市shi場chang空kong缺que
，創chuang造zao出chu可ke預yu見jian的de高gao利li潤run率lv和he購gou買mai率lv的de商shang品pin。

另(ling)外(wai)，品(pin)牌(pai)也(ye)會(hui)征(zheng)求(qiu)客(ke)戶(hu)反(fan)饋(kui)意(yi)見(jian)並(bing)精(jing)確(que)衡(heng)量(liang)銷(xiao)售(shou)服(fu)裝(zhuang)各(ge)個(ge)維(wei)度(du)
，根(gen)據(ju)用(yong)戶(hu)需(xu)求(qiu)反(fan)饋(kui)，預(yu)測(ce)用(yong)戶(hu)對(dui)品(pin)牌(pai)潮(chao)流(liu)的(de)關(guan)注(zhu)和(he)喜(xi)好(hao)度(du)，來(lai)擴(kuo)大(da)服(fu)裝(zhuang)品(pin)牌(pai)類(lei)別(bie)。從(cong)而(er)實(shi)現(xian)其(qi)大(da)規(gui)模(mo)提(ti)供(gong)個(ge)性(xing)化(hua)樣(yang)式(shi)的(de)能(neng)力(li)
，將(jiang)目(mu)標(biao)消(xiao)費(fei)群(qun)體(ti)從(cong)富(fu)有(you)人(ren)群(qun)擴(kuo)展(zhan)到(dao)中(zhong)等(deng)水(shui)平(ping)的(de)人(ren)群(qun)。

品牌基於不斷的數據積累、優化，再通過人腦+專業設計造型師，逐漸完善Stitch Fix的(de)推(tui)薦(jian)準(zhun)確(que)性(xing)。這(zhe)和(he)奈(nai)飛(fei)的(de)算(suan)法(fa)推(tui)薦(jian)有(you)點(dian)類(lei)似(si)，奈(nai)飛(fei)算(suan)法(fa)的(de)優(you)勢(shi)在(zai)於(yu)對(dui)用(yong)戶(hu)愛(ai)好(hao)理(li)解(jie)得(de)更(geng)深(shen)
，結(jie)合(he)用(yong)戶(hu)喜(xi)好(hao)和(he)內(nei)容(rong)種(zhong)類(lei)，為(wei)內(nei)容(rong)和(he)用(yong)戶(hu)打(da)標(biao)簽(qian)，再(zai)根(gen)據(ju)不(bu)同(tong)用(yong)戶(hu)喜(xi)歡(huan)的(de)內(nei)容(rong)來(lai)進(jin)行(xing)匹(pi)配(pei)、引導，並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
，奈飛的商業模式是依靠小眾
、huisedianying
，dianshijiemudechangweixiaoyinglaituidongxuqiu，zhexiedianyinghejiemudechengbenhendi

，tayibanbutuijiandapian
，yinweihuiyuandingyuefeikenengyouxian，dannaifeidetuijianshihenchenggongde，dianboliangjunyoutisheng。Stitch Fix是重視用戶偏好
，所有推薦的出發點在於伴隨客戶成長生命周期，服務客戶
，挖掘客戶終身價值
，實現客戶”長尾效應“。

在Stitch Fix的數字化、個性化產品服務能力下，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網站的營銷角色占比很重
，Stitch Fix主要以官網為基礎，提供產品服務和谘詢，展示品牌動態和服裝搭配風格，以此作為品牌的主要流量入口
，洞察和跟蹤用戶變化數據。

另外，DTC是指直接麵向消費者
，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
，就像開放了無數條河流小溪
，最終都會流向大海一樣。

以Facebook為例
，如果用戶身邊朋友有發布有關內容
，基於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，吸引用戶繼續瀏覽相關信息。

在YouTubeshanghuifenxiangbutongchanghexia


，ruhedapeifushideduanshipin
，zhanshipinpaidezhuanyezaoxingnenglihepinpaishenmei，yishipintuxiangxingshi，gengjuchangjingganchudongxiaofeizheguanzhuhetiyan。

02.

重口碑營銷


，發揮KOC價值

xiangduiyuzaishujusuanfalingyudezhongshihetouru，gaipinpaizaiyingxiaoshangtouruhuigengjiajinshen，gengjiazhongshiyingxiaoxinxideyouxiaoxing，qingxiangyukoubeiyingxiao，tongguokehugoumaipinglunerchudongqitaxiaofeizhe
，rangqianzaikehubeikoubeidadong
，jinliangbimiankuanghongluanzhashideyingxiaoxinxiduiyonghudedarao。erzheyidianheYotpo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麵，向用戶展示產品的優勢，觸動用戶自來水似的推薦
，發揮KOC營銷價值，來引導其他用戶的關注和下單。

在YouTube上可以看到關於Stitch Fix的話題，均是用戶主動分享“開箱體驗“，獲得不少網友的點擊量和互動。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，提升訂購量。

03.

個性化營銷，展示品牌關懷

另外，依靠Stitch Fixdeshujusuanfayoushi，gexinghuayingxiaoyegengjuyoushi，pinpaihuilejiedaoyonghuzuijindeshenghuozhuangtai，geiyuyonghushidangdepinpaiguanhuai，chuangzaolechaoxiaofeizheyuqidegouwutiyan。

Stitch Fix之(zhi)所(suo)以(yi)被(bei)消(xiao)費(fei)者(zhe)追(zhui)捧(peng)的(de)原(yuan)因(yin)在(zai)於(yu)其(qi)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)算(suan)法(fa)，可(ke)以(yi)為(wei)用(yong)戶(hu)提(ti)供(gong)個(ge)性(xing)化(hua)服(fu)務(wu)。但(dan)品(pin)牌(pai)也(ye)正(zheng)在(zai)麵(mian)對(dui)傳(chuan)統(tong)服(fu)裝(zhuang)行(xing)業(ye)和(he)現(xian)代(dai)電(dian)子(zi)商(shang)務(wu)的(de)雙(shuang)重(zhong)夾(jia)擊(ji)，比(bi)如(ru)服(fu)裝(zhuang)業(ye)瘋(feng)狂(kuang)打(da)折(zhe)、零售商平台狂轟亂炸式推薦。

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據推薦準確性。或許，品牌下一步將是利用AI數據算法指導商業競爭決策
，加快數字化決策進程。

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》.