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她把演算法變神算  撈出你要的商品

2018-09-18
作者: 史考特.哈特利

卡特莉娜創立的Stitch Fix公司,被《富比世》形容為「掌握了時尚界的魔球」; 經濟系畢業的她,又靠著什麼策略讓她在強敵環伺中突圍?(圖/取自Stitch Fix)

卡特莉娜.雷克(Katri-na Lake)與很多經濟系的同學一樣,畢業後就進入商業諮詢領域工作,曾在巴特儂集團(Parthenon)專攻零售公司策略。在零售領域如魚得水的後果說來諷刺,她竟然連購物的時間都沒有,所以就把治裝事宜全交給她時髦的妹妹來打理。

有一次卡特莉娜終於有了空檔,決定出遠門露營,但上網買帳棚卻成了一場讓人氣餒的經驗,那些眼花撩亂的品項把她打敗了。她搞不清楚自己到底需要什麼,也沒時間先做功課再採買。不過是買個帳棚而已,真不該這麼辛苦。

一次購物經驗觸動創業靈感

就在這時,她突然頓悟了一件事,原來零售服務產業中有一個缺口,消費者在採買時其實非常需要有效率又專業的協助。受過經濟學訓練的她很清楚,先找到這樣的缺口,再設計強大又划算的途徑來填補缺口,就能產生突破性創新。

她是這麼想的:假如她搞不定自己到底要買哪種帳棚,那麼一定也有很多人跟她一樣,被琳琅滿目的商品弄得暈頭轉向。她很篤定抓到了1個好點子的核心,不過她想攻讀哈佛的MBA學位,更進一步研究該如何根據這個點子開發商業模式。另外她也到時尚零售業的新創公司Polyvore擔任行銷工作,並在此學習領導技巧,這家公司的執行長也是谷歌亞太及拉丁美洲業務前任總裁。

她發現一些最成功的線上零售商都使用推薦演算法之後,便決定打造購物版的網飛(Netflix)。簡單來說,她希望打造一個時尚商務品牌,幫消費者扛起挑選品項的責任。卡特莉娜所憧憬的是一個透過強大的推薦演算法,從各家品牌、各種風格都有的大宗服飾產品中篩選,再初步挑出符合某顧客個人品味的商品。這些商品建議接著會轉給私人造形師員工,由他們負責評鑑並選出最後要寄給客戶的精選商品。

卡特莉娜的憧憬很大膽,大膽到20家左右的創投公司在她尋求金援時拒絕了,因為她的方案要成功,就必須有推薦演算法技術,可是她並沒有這方面的技術能力。然而,這個憧憬也十分誘人,其商業模式的潛力看起來非常強大,因此她總算說服了3位不可或缺的重要人士,加入她一圓夢想的行列。

有效整合人才與機器

Baseline Ventures投資公司的史蒂夫.安德森是IG首位投資人,他也對卡特莉娜的構想感到非常興奮。2011年,他投資75萬美元,有了這筆資金之後,卡特莉娜就能搞定商業和技術方面的重要人事布局。接著她又聯繫沃爾瑪營運長麥可.史密斯建立傳統零售架構。以商業物流的專業人士來說,沒有比史密斯更夠資格的合作對象了。史密斯對這家新創公司很感興趣,順理成章加入卡特莉娜的團隊。最後,她還延攬了網飛推薦演算法的幕後推手,也就是網飛的資料科學暨工程副理艾瑞克.柯爾森。

為了推算出能搔到客戶癢處的最佳推薦商品,Stitch Fix先請購物者以客戶身分註冊系統,並回答一系列約60題以上的提問,抓出他們對服飾與配件的喜好,和個人生理上的一些特徵,包括身高、體重、衣服尺寸和年齡等等。Stitch Fix充分利用應用程式介面,讓客戶能夠在Pinterest平台上選取他們喜歡的各種商品及穿搭,或者是通常能反映出個人審美觀的頁面,藉此對客戶的喜好有更深層的了解。結果這個功能選項大受歡迎,46%的Stitch Fix用戶都透過這個方法建立釘選畫面區塊,而Stitch Fix就是從這些區塊來了解客戶的喜好。

這些資料全數送入電腦系統之後,演算法會把客戶資料和Stitch Fix所輸入的所有庫存商品資料一起進行分析,找出貼近客戶喜好的服飾配件。每一份清單連同機器推算的客戶喜好機率,和購物者所填寫的品味風格相關資訊,都會傳給造形師過目。為了挑出最後的6樣商品,造形師會運用他們對時尚美感與文化因素的微妙認知來挑選,比方說購物者的所在地區最近流行何種造形。

Stitch Fix以這種作法整合人類與機器的長才,公司業績也年年快速成長。現在,被《財富》雜誌選入「40位40歲以下最具影響力的商場人士」名單的卡特莉娜,已經是1家有4000名員工的公司老闆,她只不過才募集5000萬美元的創投資金,就締造了2.5億美元的年營收。

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