事業内容
沿革・会社概要
Stitch Fix, Inc.（スティッチ・フィックス）は、米国カリフォルニア州サンフランシスコ州に拠点を置くアパレル企業。2011年、ハーバードビジネススクール（MBA）在学中のKatrina Lake（カトリーナ・レイク）氏らによって創業された。ケンブリッジのアパートからStitch Fixの最初の注文を出荷して以来、Stitch Fixはウィメンズを対象に独自アルゴリズムを活用したパーソナルスタイリングで選ばれた衣類をユーザーに届けている。2016年にはメンズを開始し、2017年にはウィメンズのラインナップをプラスサイズまで拡大した。2017年11月、NASDAQへ株式上場を果たす。
事業内容
Stitch Fix（スティッチ・フィックス）は、オンラインファッションサービス企業。データサイエンスと人間の判断の組み合わせを通じて、クライアントに1対1のパーソナライズを提供することで、ショッピング体験を再発明している。この組み合わせにより、いずれかの要素が個別に提供できるよりも優れたクライアントエクスペリエンスとより強力なビジネスモデルが実現するという。
Stitch Fixは、婦人服を中心に設立された。最初の数年間でクライアントと商品について深い理解を得ることができ、クライアントの意見を聞き、フィードバックに応え、パーソナライズのエクスペリエンスを提供する機能を構築することができたという。最近では、これらの機能をプチ、マタニティ、メンズ、プラス、キッズのアパレルだけでなく、靴やアクセサリーにも拡張した。Stitch Fixのスタイリストはデータサイエンスを活用し、独自の判断を下して、幅広い商品から消費者にアパレル、靴、アクセサリーを厳選する。
Stitch Fixは、クライアントが何度も愛するものを見つけ、長期的で信頼できる関係を構築できるように支援できれば成功だ。
クライアントは、詳細なスタイル、サイズ、フィット感、価格設定などの個人情報や、特定の機会に服を着る頻度や、誇張したり隠したりしたい体の部分などの固有の情報を共有する。クライアントは、これらの個人的な詳細をStitch Fixに共有し、継続的なフィードバックを提供するよう動機付けられる。そうすることで、よりパーソナライズされた成功した体験がもたらされるのだ。
このフィードバックは、他のクライアントへのサービスを向上させるのにも役立ち、いわゆるネットワーク効果も生み出す。 2020年8月1日時点で、アクティブクライアント数は3,522,000人にのぼる。
ユーザー体験は、データサイエンスによって支えられ、豊富なデータセットと独自のアルゴリズムで構成されている。これらのアルゴリズムは、クライアントエクスペリエンスを強化し、ビジネスモデルの効率を高めることでビジネスを活性化する。クライアントデータの大部分は、他のソースから推測、スクレイピング、または取得されるのではなく、クライアントによって直接かつ明示的に提供される。
股下、ポケットの形状、シルエット、フィット感など、豊富な商品データも収集する。この大きく成長するデータセットは、購入行動の予測、需要の予測、在庫の最適化、新しいアパレルの設計を可能にするアルゴリズムなど、ビジネス全体で使用する独自のアルゴリズムの基盤を提供する。データサイエンス機能によって競争上の大きな優位性が得られるというのがStitch Fixの戦略だ。データセットが増えるにつれて、アルゴリズムはより強力になる。
Stitch Fixのスタイリストは、幅広い品揃えの商品からのレコメンドを提供するカスタム構築されたWebベースのスタイリングアプリケーションを介してデータサイエンスを活用する。その後、スタイリストは各フィックスの最良のアイテムを選択するために判断を適用する。スタイリストは、個人的な付加価値を提供し、選択した各アイテムにスタイリングのアドバイスとコンテキストを提供し、クライアントとの長期的な関係を構築するのに役立つ。
Stitch Fixは確立されたブランドと新興ブランドの複数の価格帯とスタイル、および『Exclusive Brands』と呼ばれる独自のプライベートラベルで商品を提供している。2019年には英国でもサービスを開始した。
ビジネスモデル
2011年の創業以来、Stitch Fixのスタイリストが厳選した衣服、靴、アクセサリーの個人化された発送を通じて、何百万人もの男性、女性、子供が好きなものを見つけて購入するのを支援してきた。これらの各出荷を「Fix（フィックス）」と呼ぶ。
クライアントは、自動発送のスケジュールを設定するか、Webサイトまたはモバイルアプリでスタイルプロファイルに記入した後、必要に応じてFixを注文できる。Fixごとに、購入したアイテムに適用されるスタイリング料金をクライアントに請求する。もしくは、米国では年間スタイルパスを購入可能。購入するアイテムにクレジットされる49ドルの料金で年間無制限のスタイルを提供する。
Fixを受け取った後、クライアントは保管したいアイテムを購入し、他のアイテムがあればそれを追加料金なしで返送する。追加機能を使用すると、靴下、ブラジャー、下着、その他の親密なアイテムを選択して、スタイリストが修正のために選択したアイテムに追加することもできる。
Stitch Fixはさらに、クライアントがFix以外のアイテムを柔軟に購入できるように、「Direct-Buy（ダイレクトバイ）」の提供を開始した。第一弾は2019年6月に開始され、米国のクライアントが以前に購入したアイテムを新しい色、プリント、サイズで購入できるようになった。2020年2月には、クライアントがすでにStitch Fixから購入したアイテムに基づいてアルゴリズムで生成されたアイテムのパーソナライズされたセットを直接購入できるようにすることで、この提供を拡大。2020年6月には、メンズとウィメンズのクライアントがそれぞれのスタイルプロファイルに基づいてパーソナライズされたルックを買い物できるようにする機能を導入した。Direct-Buyの場合、スタイリング料はかからない。
データ・サイエンス
Stitch Fixのデータサイエンス機能は、成長を続ける詳細なクライアントデータと商品データ、および独自のアルゴリズムで構成される。クライアントのスタイル設定、購入行動の予測、需要の予測、在庫の最適化、新しいアパレルのデザインなど、ビジネス全体でデータサイエンスを使用しているという。
彼らのデータセットが強力なのは、次の理由による。
・クライアントデータの大部分は、他のソースから推測、スクレイピング、取得されるのではなく、クライアントによって直接かつ明示的に提供される
・クライアントは、最初のサインアップ時と、サービスの使用中に長期にわたり、関連する個人データを提供するよう動機付けられる
・商品データは、購入行動を予測してよりパーソナライズされた修正を提供できるようにするディメンションを追跡する
平均すると、各クライアントは、詳細なスタイル、サイズ、フィット感、価格設定などのスタイルプロファイルや、特定の状況での服装の頻度などのユニークな入力を含む90を超える有意義なデータポイントを直接提供する。
クライアントが自分の体のどの部分を誇示または隠蔽するのを好むか、など時間の経過とともに、受け取った修正に関するフィードバックを通じて、クライアントは自分たちの好みに関する追加情報と、保管および返品する商品の両方に関する詳細データを共有する。
これまで、出荷の85％以上がクライアントからの直接的なフィードバックにつながっている。クライアントが提供するデータは特定のクライアントのパーソナライズ機能だけでなく、他のクライアントへのサービス向上にも役立つため、このフィードバックループは重要なネットワーク効果をもたらす。
さらに、参加者がさまざまなStitch Fix商品を評価するインタラクティブなモバイルおよびWebベースの機能である『スタイルシャッフル』は、クライアントの好みやスタイルの好みの理解を深めるための追加データを提供する。
Stitch Fix独自の商品データセットは、他の小売業者と区別されるという。アルゴリズムがクライアントにより適切な推奨を行うのに役立つように、多数の情報属性を使用して各SKUをエンコードする。各SKUについて保存する情報には、次のものが含まれる。
・ブランド、サイズ、色、パターン、シルエット、素材などの基本データ
・長さ、幅、袖口の直径、襟から最初のボタンまでの距離などのアイテムの測定値
・プレッピーな衣服を好むクライアントにとって作品がどれほど適切であるか、または正式なイベントに適切であるかどうかなどの微妙な記述子
・アイテムが5フィート10インチ（約178センチ）のクライアントにどのように適合するか、その作品が若い母親にどれほど人気があるかなどのクライアントのフィードバック
Stitch Fixのアルゴリズムは、データセットを使用して、商品を各クライアントに一致させる。クライアントと商品のすべての組み合わせについて、クライアントが他のクライアントの好みと購入履歴、および商品の属性と過去のパフォーマンスに基づいて、そのアイテムを保持する確率を計算する。
