服裝界Netflix 善用大數據創個人時裝

對於繁忙的現代人來說，每日放工只想回到家中休息，假日又想安坐家中，想貫衣服的時候就自然會到網上購買，但又要面對衣服尺碼不合適、款式不喜歡、退貨麻煩的問題。有「服裝界的 Netflix 」之譽的 Stitch Fix，把大數據分析加上顧客喜好，為顧客提供「個人化」的服裝建議，而公司最後更成功上市。

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服飾銷售變得個人化

Stitch Fix 創辦人 Katrina Lake 最初受到網飛（Netflix）啟發，發現實體店要面對網店的競爭，加上電子商務的興起，但無法做到「個人化」的問題，因此 Katrina 開始思考能夠將大數據運用在服飾銷售上，讓它變得更「個人化」。她認為，只要收集足夠的數據，如：腰圍、材質、顏色、圖案等，就應該知道顧客會喜歡甚麼衣服。

▲ Stitch Fix 創辦人Katrina Lake。

大數據了解客戶衣著風格

Stitch Fix 以紙箱方式，寄出 5 件衣服給顧客，在寄出前顧客先要在網上付 20 美元的「造型費」，Stitch Fix 會根據顧客早前填寫的問卷選出 5 件合適的衣服，這就是公司最初收集數據的方法。憑著 Katrina Lake 對大數據的信任，可以根據客戶過往的購買記錄、最近流行的款式、天氣資訊來建立推薦清單，但真正能夠確保推薦能夠做到「個人化」，就要依靠造型師的「功力」。

Stitch Fix 客戶可針對特定的場合提出要求，而這些需求並不是單靠演算法能夠處理。例如，客戶提出需要一件適合到戶外野餐或是參加婚禮的服飾時，造型師就能夠搭配數據（如討厭條紋、不喜歡藍色等）去找到讓客戶滿意的服飾。此外，當客戶通知想改變穿著風格時，造型師也能夠調整服飾搭配，在大數據與造型師的合作下，客戶在打開 Stitch Fix 的紙盒時，可以找到合心意的服飾。

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單靠 AI 技術便成功？

Stitch Fix 開業至今有約 300 萬名客戶，每年收入超過 10 億美元的公司。隨著人工智能（AI）應用技術發展，不少人擔心自己的工作會被 AI 取代，但從 Stitch Fix 的例子看到，一些情況都需要用人腦判斷那些數據才有用。

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