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用大數據賣衣服

EMBA雜誌392期 / EMBA雜誌編輯部
2019.04.05

 

網路上可供購買的服飾多如繁星,然而,只有很一小部分是適合自己的風格、尺寸和預算。舊金山「飾提取」網路服飾公司(Stitch Fix),決定為消費者拿掉網購服飾的頭痛。
 

顧客不需支付會費,先在該公司網站上詳填一份個人服飾偏好表。然後,在想買衣服時,他可以要求公司於指定日期宅配一盒服飾到家裡來。盒子裡是依照顧客好惡,結合電腦(數據資料演算)和人腦(與公司合作的造型師),為顧客量身挑選的五件衣服。
 

顧客試穿衣服,最後上網付錢購買喜歡的,其餘的放回已經預付郵資的美國郵局袋子,丟入任何郵筒即可,五件全都不買也沒關係。無論是收貨、退貨,還是換貨,整個購物過程都免運費。
 

顧客每次要求宅配時,要付二十美元的造型師費。如果最後有買衣服,二十美元可全數抵扣;如果盒中的五件都買,價格會再打七五折。買衣服結束之後,「飾提取」會請顧客給予回饋,喜歡跟不喜歡哪一件衣服,以及好惡的原因。
 

公司將這些回饋放入顧客檔案,一次比一次更精準抓住顧客胃口與身形,提高推薦成功率。除了跟超過一千個服飾品牌合作,公司也販售自有品牌衣服。
 

「飾提取」成功拿掉網購服飾的頭痛之處,目前擁有二百九十萬名使用者,年營收十二億美元,今年將擴展至英國市場。
 

根據快速企業雜誌(Fast Company)報導,該公司淋漓盡致地使用大數據賣衣服。除了顧客紀錄與購買回饋不斷豐富公司的資料庫,公司還想出其他方法蒐集更多資料。
 

兩年前,「飾提取」的手機應用程式推出一個新功能,顧客每天都能瀏覽一組衣服的照片,並且為每件衣服打分數。顧客評分高的衣服,公司會掃描那件衣服的形狀與風格,放入顧客的檔案。
 

因為這個功能幾乎像玩小遊戲,非常容易上癮,有超過四分之三的顧客在使用,提供給公司超過十億筆的評分資料。一方面,公司因此更能了解顧客的個人喜好;另一方面,它吸引顧客每天回來看公司的商品,也衝高買氣。
 

而且,這個功能捕捉到或許連顧客自己都沒意識到的小細節。例如,從顧客為照片的評分,公司統計分析後發現,這位顧客喜歡襯衫,尤其是領子尖端附有釦子的襯衫,而且他喜歡有花樣、有造型的,勝過牛仔布、休閒風格的。
 

就算請顧客描述,他們可能也無法清楚說出這些細微的差別,但是在手機應用程式按幾下之後,「飾提取」卻蒐集到了這個資料。
 

「顧客為我們做的這些事,我們幾乎應該要付錢給他們。」公司演算長(Chief Algorithms Officer)柯森(Eric Colson)這麼說道。這些資料之珍貴,不言可喻。

 

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