今天介绍订购模式时尚电商的创业明星：Stitch Fix。
订购卖服装的模式，在中国还没有特别好的案例。相比之下Stitch Fix做的相当出色，成立7年，员工超5000人，还盈利了！
订购模式有哪些坑，他又是怎么克服的？是否可以复制到中国？请看瓜瓜的分析。
基本模式
Stitch Fix（简称SF）由Katrina Lake 创办于2011年，总部旧金山。其模式最大的特点是：私人造型师为顾客搭配衣服。购买步骤如下：
第1步：顾客填写风格偏好问卷
第2步：选择订购周期:从两周一次到每季度一次不等
第3步：造型师挑款，收取造型费20元
第4步：顾客按时收到盒子（Fix），里面有5件衣服，和搭配方法
第5步：试穿，确定购买或退回。造型费可冲抵服装费用。
我们可以看出，SF的是靠私人造型师挑款，这意味着对人工的依赖比较重。以下几点是这个模式的关键：
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保证挑选衣服的精准程度
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在海量商品和个性造型服务中，即规模和效率中，找到最佳平衡
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顾客能接受订购模式，或愿意改变以往习惯
对于这3点，SF的解决方案是兼职造型师+算法：
兼职造型师
SF对外的员工数据是超过5000人，我推测其中大部分应该是造型师。如何维护一个这么庞大的造型师队伍。答案只有一个：兼职。
SF的所有造型师都是兼职，通过后台界面，接受客户的造型任务，并给出自己的造型单品和建议。
造型师是在家工作的，这样就不用占用公司场地了。同时，对造型师的管理不是松散的。SF会定期举办培训，把造型师聚在一起。另外，在公司有营销活动时，也会请造型师参加。
算法为王
请问大家，在任何时尚品牌官网上，可曾看到过技术博客？
SF就有！TechBlog，内容很惊艳，强烈推荐时尚技术粉去围观！可以说，SF完全是靠算法运营的。所以CEOKatrina Lake 敢放话说：我们是时尚公司中的特例，是一家技术公司。
在技术博客的Algorithms Tour（算法之旅）频道中，数据科学家们尽可能用群众能看懂的语言、和动态图片，描述了算法如何参与全运营流程的计算和优化中。
瓜瓜第一次看到这种介绍算法的演示图，很好玩~ 给大家看几张配套的图（想看详细文字说明的，可以去官网哈）
这张图片在介绍，如何优化订单、造型师、仓库之间的配对。
这张图片在介绍如何选出顾客最喜欢的造型、款式。
据说运营的算法约有50多种。这么多算法，都用在哪？比如：
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当顾客提出一个订购邀请后，匹配哪个仓库最高效？最能满足这个顾客的需求？
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如何分析顾客的造型问卷结果，匹配给最合适的造型师？
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造型师使用的造型后台，界面如何呈现，效率最高？
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选好造型单品后，用什么路线从仓库取出最快？
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如何分析购买数据，发现最受欢迎的款式，优化库存，提高购买率？
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如何从社交媒体和订购回执上进行语义分析，发现流行趋势？
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如何从各触点收集的数据，进行顾客需求的预测，在需求发出前，备好库存？
以上只是Stitch Fix官网披露的部分内容，目的只有一个：提高运营效率，降低成本。（非常佩服他们对信息的开放态度，当然这也是一种很好的内容营销手段）
中国可否复制
下面就说到中国创业者最关心的问题了。订购模式在中国可行吗？
订购模式在中国已经有了，只是创业案例都不是特别出名，瓜瓜没有专门介绍过。我个人认为，关键点有2个：
1 中国顾客是否能接受订购模式？
2 是否能用算法，或其它方式提升运营效率
对于第一点：现在没有案例，证明女性消费者喜爱订购模式。包括天猫也没有这种服务。除了个别卖家以福袋的形式，一口价包含多件衣服，鞋子，不过那是一次性的。不是订购。
不过，如果细分顾客群，还是有机会的。一个机会在低端顾客，降低甚至取消订购收费，主打价格便宜的畅销款，满足小女生的尝鲜心理。另一个机会在高端客群，满足过于忙碌，但对形象有要求的精英群体。
对于第2点：我就更悲观一点，中国的电商除了几家霸主，都不具备这个实力，最主要是不具备这个耐心和精细运营的基因。国内的时尚电商大多还停留在卖畅销款，攒人气，拼价格，谁能坚持长时间不死就是胜利。技术的积累太单薄。
靠算法去打磨业务模式？任重道远。
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