2011 년 샌프란시스코에 본사를 둔 Stitch Fix는 패션 소매 부문을 혼란에 빠뜨 렸습니다. 고객의 피드백과 인공 지능 (AI) 및 개인 스타일리스트와 관련된 협력을 통해 인터넷 스타일링 구독 서비스는 고객에게 직접 개인화 된 추천을 제공하기 때문에 고객이 나가 옷을 검색하거나 온라인 서핑을해야하는 요구를 없앱니다. 표준 일정에 문.
소비자는 계속해서 각각의 상품을 보관하거나 좋아하지 않거나 원하지 않는 것을 반품 할 수 있습니다. 이 피드백은 조직의 데이터 저장소에 입력을 받아 모든 개인이 선호하는 스타일을 찾고 경향을 식별하는 데있어 훨씬 더 나은 계산을 생성합니다.
2017 년이 회사는 10 억 달러의 수입과 220 만 명의 활성 고객을 보유했지만 Amazon 및 Trunk Club과 같은 경쟁 업체는 자체 소매 방식을 모방하기 위해 줄을 서고 있습니다. 다음은 Stitch Fix가 개별 스타일리스트와 함께 인공 지능을 사용하여 비즈니스를 추진하는 매우 매력적인 방법입니다.
새로운 패션 만들기
2012 년에 Stitch Fix에는 기계 학습 알고리즘이 하나만 있었으므로 오늘날에는 무수히 많은 알고리즘이 있습니다. 수집 한 정보를 활용하여 비즈니스는 Hybrid Designs라는 스타일을 디자인하고 있습니다. 그들은 색상, 팔 길이 및 목선과 같은 다양한 기능에 대한 모든 스타일을 믿습니다. 그런 다음 이러한 모든 특성에 대해 사용할 수있는 주석을 살펴 봅니다. 기능을 재결합하고 부분적으로 변경함으로써 Stitch Fix는 새로운 레이아웃을 만들어 자체 디자이너와 논의하여 인벤토리에있는 마지막 스타일을 조사 할 수 있습니다. 이후 스타일링 알고리즘은 곧 새로운 상품을 소비자의 손에 찾게 될 것이며 소비자의 의견을 논의하면 개발주기가 지속됩니다.
운영 간소화
인공 지능은 Stitch Fix의 창고 및 배송 방법의 모든 요소를 통해 작동합니다. 디스패치를 요청하면 알고리즘이 창고의 재고 및 게임과 함께 클라이언트의 위치에 따라 다른 요소와 함께 클라이언트의 스타일에 맞게이를 결정하여 창고에 할당합니다. 발송할 항목이 선택되면 알고리즘은 선택 경로를 높여 상자를 채운 다음 정확히 동일한 순간에 가져 오기를 선택할 수있는 잠재적 인 조합을 확인합니다.
액세서리 및 의류 개인화
Stitch Fix는 개인 스타일리스트의 경험과 인공 지능의 모든 통찰력 및 효능을 결합하여 성격 경향, 신체 치수, 고객 의견 및 취향에 대한 데이터를 검토하여 잠재적 인 권장 사항의 선별 된 변형을 사용하여 개별 스타일리스트에게 장비를 제공합니다. 이를 통해 기업은 고객의 생활 방식과 예산에 맞는 맞춤형 설계 권장 사항을 고객에게 제공 할 수 있습니다.
낮은 반품 률 및 만족도 향상
Stitch Fix 스타일리스트 (기계와 인간)가 고객에게 즐길 수있는 제품을 더 많이 공급할수록 회사는 더 잘 운영됩니다. 고객이 고마워 할만한 제품을 구매할수록 창고 공간에 낭비되는 일이 줄어들고, 비용을 절감하고, 판매되지 않은 물건을 기부합니다. Stitch Fix의 주요 알고리즘 혁신 인 Eric Colson은 "우리 회사는 고객에게 중요한 항목을 제공하고 있습니다."라고 말했습니다.
재고 관리
Stitch Fix는 기존의 오프라인 상점과 마찬가지로 재고 관리에 관심이 있습니다. 고객이 제품을 수령하고 유지 관리함에 따라 스타일리스트에게 수요를 충족 할 수있는 충분한 재고를 제공하기 위해 재고를 보충해야합니다. 그들은 필요를 충족시키기 위해 구매할 모든 스타일의 수를 결정해야하지만 판매 할 수없는 엑스트라는 없습니다. 비즈니스는 알고리즘을 사용하여 이러한 문제와 기타 복잡한 재고 관리 문제를 극대화합니다.
고객 이해
Stitch Fix는 단순히 크기, 스타일 및 장식 선호도를 결정하기 위해 고객에게 패션 프로필을 작성하도록 요청하는 것이 아니라 고객과의 각 접점을 문서화하고 특정 기간에 모든 고객의 "조건"을 믿습니다 (새 프로젝트를 시작할 때 이혼과 같은 삶의 전환을 통해 이동). 계산은 "상태"의 변화를 식별하므로 가장 중요한 항목을 제공하고 마지막으로 시스템 수준의 효과를 알리는 정보를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Stitch Fix에서 알고리즘을 사용하지 않는 방식을 요약하는 것이 더 간단 할 수 있었을 때, 한 가지는 확실합니다. AI 기계와 사람들이 가장 잘하는 일을하는 사람들과 관련된 협력이 얼마나 훌륭한 조직인지 밝혀낸 것입니다. AI가 관련되어 있음에도 불구하고 사람은 절차에서 매우 중요하지만, 함께 작동하면 결과적으로 효율성과 생산성이 극대화됩니다.