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Stitch Fix利用「推薦系統」成為客戶的服裝穿搭顧問

Stitch Fix 是一間位於美國的個人服飾零售商,其主打的是依照客人的需求喜好來推薦適合的服飾,並透過郵寄讓顧客直接在家挑選。如果對寄來的服飾有興趣,消費者可以直接購買,不滿意的服飾可以選擇免費退貨。如果整箱的商品都願意購買,Stitch Fix 會給予75折的優惠。


像Stitch Fix 這樣的電商使用推薦系統並不是件特別的事。近幾年來,各大電商平台或甚至網路服務都競相強化自家的推薦系統。原因很簡單,在資訊量爆炸的現代,消費者一天願意花在單一平台或網站的時間越來越少。如果企業沒有辦法第一時間抓住消費者的目光,或是讓顧客願意花幾秒考慮你的產品,商家就會一次次的錯失成交機會。雖然也是主打推薦系統,但Stitch Fix 不同的是他們將推薦本身專業化,讓消費者必須為「獲得商品推薦」這件事付費,類似於一種顧問服務。每一次的寄送,消費者必須先付20元美金做為服裝造型設計的費用。


Stitch Fix 把服飾商品的推薦模型打造成為個人的服裝顧問。 在寄送衣服之前,顧客需要鉅細靡遺的提供自己的個人資訊,包含性別、穿衣風格、場合等。對一般的業者來說,其實要消費者主動提供這些資料並不容易。但當推薦本身成為了服務之一,而消費者也明確知道個人資訊能換來的好處時,根據Stitch Fix的首席資料科學家 Eric Colson的說法,顧客將更願意提供。


要客人為每一次的服裝建議付費,公司就必須確保推薦客人購買的商品能讓顧客滿意。對此,Stitch Fix 給每件服飾商品非常詳盡的標籤,包含基本的衣服尺寸、顏色到細節的裝飾風格等。而顧客的資訊也必須不斷的記錄更新,無論是身材、場合還是風格偏好。就簡單的衣服尺寸來說,Stitch Fix 會透過AI 模型直接匹配現有衣服的版型跟顧客的身形,來找出適合的商品,而不僅是用S、M、L等公版尺寸。這些細節都是為了確保每次寄送的轉換率跟滿意度。


為了確保推薦品質,Stitch Fix 除了由AI 模型自動選擇商品以外,最後還會請專門的真人設計師來檢視模型推薦的商品是不是都符合顧客的需求。而你猜,他們是怎麼決定哪一位設計師來幫客人把關呢?答案正是由另外一個AI 推薦系統來安排適合的設計師。


從傳統實體店面到現今的電商平台,推薦一直都是提升顧客購買意願或達到Cross-sell 的重要方法。但如果企業只是將推薦系統視為推銷商品的手段,而忽視推薦的品質,對於消費者來說,會感覺所謂「適合自己的商品」,也只不過是要客人多花一點錢,而不是真心想幫自己做決定。延思認為,無論今天企業要如何建立推薦系統,都必須想到最終目的是要讓顧客有良好的消費體驗。而像Stitch Fix 這樣將推薦視為專業的做法,才能真正發揮推薦的效果。

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