"女人的衣橱，永远缺一件衣服。"——不是衣服不够，而是永远找不到适合自己的那一件。
如今，一片红海的服装行业，每年都有无数的服装品牌诞生。
随着90、00后成为消费主力军，随之而来的是他们的喜好以及习惯和需求都有了新的特点，他们更注重个性化的消费体验。
对于消费者而言，如何从这汪洋大海中选择最适合自己的那一件，成了一种令人头痛的烦恼。
2011年，在美国旧金山，有这么一家公司成立了，它就是Stitch Fix。
在面对所有人"买衣难"这样的共同烦恼时，Stitch Fix帮助消费者们解决的恰恰是购物最难的一个环节——选择。
Stitch Fix更高效地运用算法和数据，加上人类造型师的情感温度，靠售卖服装"盲盒"，赚取"搭配费"，《纽约时报》曾将其列为潜在的初创企业"独角兽"。
根据其2021年年报，成立10年的Stitch Fix交出了一份亮眼的成绩单——活跃客户近420万，销售额达21亿美元，覆盖所有服饰零售细分品类，能一站式满足全家购衣需求，业务横跨美欧大陆。
作为"懒时尚"的鼻祖，Stitch Fix是如何借助"数据"帮人们挑选衣服的？
Stitch Fix这种业务的核心是什么？它的发展历程又能给我们什么启示？
"选择困难症"患者的福音与传统零售公司不同的是，Stitch Fix是一家以「数据驱动」的服装新零售电商公司。
怎么个「数据驱动」法？
这一切，还要从Stitch Fix的创始人卡特里娜·莱克的故事说起。
莱克从斯坦福毕业后，曾在帕特侬集团（全球十大管理咨询公司之一）担任管理咨询顾问。在工作中，她发现彼时的商业市场"没有充分地利用数据，传统的实体零售商并不能充分地了解客户的需求"。
在她的理解里，数据可以用来创造更好的服饰穿搭体验。毕竟，合身和品味只是一堆属性：腰围、裤长、布料、颜色、重量、耐用性和样式，它们都是可以被量化的数据。只要你对此收集足够多的数据，就能知道人们想要怎么样的衣服。
于是，她决定去哈佛商学院进修，在此期间，莱克一边学习一边开始验证她的想法。
据了解，莱克将闺蜜们发展成自己的第一批客戶，记录她们对衣着的偏好，并按照自己对这些偏好的理解去采购女装，再驱车送货到闺蜜们家中。朋友们从她采购的衣服中挑选出喜欢的并进行付款，她再将未被选中的衣服退回。
即使整个过程耗时耗力，但莱克收获了一个重要的认知：女生们对这种业务形式很感兴趣，并且她借此机会收集到第一批数据，证实了这种商业模式的可行性。
（创始人卡特里娜·莱克）
曾有经济学家直言：如今服装行业的多样性大幅增加了，但是找到各种产品的渠道却并没有被拓宽。
2011年，Stitch Fix 在美国旧金山成立。
据了解，用户从Stitch Fix购物，既不需要进入商店挑选，也不需要花大量时间上网浏览网页，取而代之的是先填写一份详细的表格，其中包含个人的形体特征、喜欢的风格和购物预算。这个表格中的问题细致到消费者的身高、体重，甚至出去约会的次数，喜欢哪种风格的首饰和哪种风格的衣服。
接着，Stitch Fix的搭配师会根据消费者的问卷，以及其提供的社交信息，从超过200多家品牌的产品中为消费者挑选符合他们体型、风格偏好的衣服和搭配首饰。
每个月，Stitch Fix会给消费者寄出一个盒子，盒子里是Stitch Fix认为最适合该消费者的5件衣服。消费者收到盒子之后，可以自己在家里试穿，并根据自己的喜好留下全部或者部分的衣服，将不喜欢的衣服退给Stitch Fix。
2015年，Stitch Fix在第三轮融资中获得了3亿美元的估值。
2017年11月，Stitch Fix在纳斯达克成功上市，首日市值达14.45亿美元。34岁的卡特里娜·莱克，成为有史以来最年轻的上市公司女性创始人。
搭配推荐一直是Stitch Fix业务的核心。
不夸张的说，Stitch Fix收入几乎100%都来自于搭配推荐服务。
2014年到2021年，Stitch Fix的年销售额一路飙升，从0.73亿美元增长到21.01亿美元(约合人民币133亿元）。
"我们不会仅仅因为用户的购买记录就向其推销某个品牌，或是借助浏览行为就直接推测一位用户正打算买一条小黑裙子。与这些低转化率的行为相反，Stitch Fix将数据中的机器学习与造型搭配专家人性化的判断相结合，以此为用户作出独特的个............. 原文转载：http://fashion.shaoqun.com/a/1194641.html
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