StitchFix按月订购推荐服装购物平台是一款较为流行的按月订购购物网站,与之不同的是,该平台将计算机算法结合起来,向用户推荐一些用户没有订购过的风格服饰饰品,给用户带来惊喜和全新的化妆体验。
按月定购服装一定要涉及到个性化推荐机制,不然用户打开盒子发现有一大堆“不合适”的东西,再把这些东西全部退回,这不是白忙嘛!
就个人推荐机制而言,大部分服装订购网站采取用户提交形象、风格数据+编辑人工推荐的模式,而StitchFix则不同,它还将机器算法与推荐结合起来。另外,与StitchFix不同的是,它的编辑非常大胆,有时候甚至会推荐一些完全不符合用户风格的服装和配件。吓坏了用户怎么办?但是奇怪的是,它的推荐成功率很高。
编者根据用户提交的外形、风格数据判断用户可能适合的服装,将几件打包发送给用户,用户喜欢的买下,不喜欢的送回去。在国外按月定货服装已经是老生常谈了,StitchFix也是如此,但是我不想再多说什么。在此,我想首先谈一下StitchFix联合机器推荐。
Netflix数据科学与工程部的前副总裁EricColson是StitchFix机器算法推荐小组的领导者。它的机器推荐主要是对网络上各种痕迹分析用户偏好的搜索,例如,它会关注用户在Pinterest上共享的内容。
然而,不管机器分析用户的偏好,不管用户在提交的数据中表达了他们喜欢的风格,最终决定发送给用户的盒子里都会有哪些编辑内容。而且有时StitchFix的编辑比较也是特立独行。与其说是一味迎合用户的“喜好”,不如说是不时地向用户发送一些他们认为用户可能适合的服装风格,并会在每一件寄出的服装上都会附上推荐理由和搭配建议,供用户试用。
根据结果判断,用户似乎对StitchFix的编辑非常满意。StitchFix服装的平均单位售价约为70美元,没有全价折扣,但是它的月库存效率高达90%。通常情况下,StitchFix发送给用户的盒子中包含5个单品,可以是服装或配饰。截至今年3月底,该公司已向用户发送了10000个盒子,用户在其中至少有80%的盒子购买了一种或多种商品。这一数字80%在按月定购行业中是相当高的。在我看来,这主要是由于StitchFix的有效推荐机制。
通过StitchFix的个性化推荐机制,我发现它并不依赖于数据。当今网络时代,随着个性化机制的逐步成熟,用户在网络中的任何足迹都将成为机器推荐技术的基础。我并不否认,这对用户来说是有益的,因为随着互联网越来越了解你,你的网络体验也会越来越个性化,这将是一种省心贴心的事情。但是从另一个角度来说,我非常担心这样会逐渐缩小我们的视野,因为许多你从未接触过的东西并不意味着它对你毫无意义。
说到底,现在的因特网上的许多个性化机制都是根据用户的历史来理解用户的需求的,而StitchFix的个性化机制中就加入了预测因素。怎样预测?依我看,任何来自用户的历史数据都有助于机器了解用户是怎样一个人。一旦你真正了解了这个人,你的推荐将不会完全重复历史,而是“预测”出许多以前甚至从未出现过的可能性。这种个性化程度更高。如果乔布斯还活着,我想他会同意我的看法,因为苹果本身就是一家公司,它不会被用户牵着鼻子走。
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