Stitch Fix：人工智能在时尚零售业中的运用

Stitch Fix于2011年在旧金山成立，自此改变了时尚零售产业。由于人工智能和人类设计师之间的协作，这个线上风格订阅服务能够让用户不出门，不去商店，甚至不用在线浏览，就能将个性化推荐的商品在规定的时间寄送到客户的手中。客户能够将所有的商品保留下来，或者是将不喜欢或用不到的商品退回去。这一反馈会被录入到公司的数据库中，通过进行更好的算法分析，以此为消费者决定他们喜欢的风格，亦或是识别当前的时尚趋势。

在2017年，该公司获得了10亿美元的收入以及220万的活跃用户，但是像Amazon和Trunk Club等竞争者都在模仿这种零售模式，下面是Stitch Fix将人工智能和人类设计师结合的一些有趣的方式，以此推动其业务的发展。

服装和配饰个性化

Stitch Fix将个人设计师的专业性同人工智能的研究和效率相结合，通过对时尚趋势，体尺测量，客户反馈以及偏好的数据进行分析，为人类设计师提供可能的推荐商品风格。这一技术能够帮助公司为客户提供适合他们生活方式和预算的个性化风格推荐商品。

提升满意率，更低的退货率

Stitch Fix设计师（包括人类和机器）为客户提供喜欢的商品的能力越强大，那么公司的业务就越顺利。他们会对客户喜欢的商品进行投资，在仓库空间、回收成本以及捐赠未售出的商品都会相应减少。Stitch Fix的首席算法官Eric Colson说道：“我们的业务也会将相应的商品交付到用户手中。”

开发新风格

2012年，Stitch Fix只有一种机器学习算法，如今他们有上百种这种算法。该公司通过使用收集到的数据，来设计属于自己的风格——混合设计（Hybrid Designs）。他们将每一种风格都看做是各种属性的集合，如颜色，袖子长度以及领口。然后他们会查看对这些属性的反馈，通过对这些属性重新结合，进行轻微的改动，Stitch Fix能够创造出新的设计然后共享给人类设计师，确认最终的风格，然后投入生产。随后这一风格算法会将新的商品交付到客户手中，当客户做出反馈时，则会重复上述的步骤。

了解客户

Stitch Fix不仅会让客户填写风格档案来决定风格，尺寸以及价格偏好，而且还会记录同客户的每一次交互，并且也会考虑客户的“情况”，如刚入职，特殊事件或者生活的变化（如离婚）。当算法识别到了“情况”的变化时，它能够交付最符合的商品，并最终为系统提供相应的信息。

流水线操作

人工智能贯穿Stitch Fix的仓库和交付系统的各个方面。当请求发货时，算法会根据客户的位置和仓库的库存情况确定并将其分配给仓库，并根据客户的风格与其它因素进行匹配。一旦需要对商品进行发货时，算法会优化拣选路线，然后装箱，并查看可能的路线组合，以能够在同一时间挑选货物。

库存管理

Stitch Fix同传统的实体店一样，都要进行库存管理。当客户收到并且保留商品时，他们需要对库存进行重新安排，并为设计师提供大量库存以适应不同的需求。他们还需要搞清楚每一款风格应该购买的数量才能适应客户的需求，但是这些商品都会被销售出去。该公司使用算法来帮助优化库存以及解决复杂的库存管理问题。

虽然能够简单地概述Stitch Fix并不使用的算法，但是有一点可以确定，该公司展示了人工智能机器和人类之间的协作给公司的业务带来的巨大效益。虽然有人工智能的参与，但是人类在此过程中也是很重要的，当二者共同协作时，会带来更高的生产率和效率。

原文作者：Bernard Marr

编译：信息化观察网

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