2016年8月26-27日，由.com主办的【WOT2016移动互联网技术峰会】在北京JW万豪酒店隆重举行。自2012年以来，WOT品牌大会秉承专注技术，服务技术人员的理念，已成功举办了11届。不仅积累了大量的专家资源，更得到了IT从业者和技术爱好者的认可和好评。技术共享和网络扩展的重要平台。本次【WOT2016移动互联网技术峰会】分为10大技术主题，分别是应用架构、平台技术、创新技术、VR技术、前端技术、性能优化、直播技术、运维与安全、数据分析、APP技术专场。.com作为本次大会的承办方，将通过快报、现场采访、后期视频等多种形式，将这场科技盛宴全方位呈现给广大用户。以下是StitchFix数据科学总监王建强先生在大会主会场以《Stitch Fix—数据科学+造型师颠覆传统服装零售业购物方式》为主题的演讲实录。在今天的报告中，我想谈谈新的购物方式。我在StitchFix的数据科学部门工作。StitchFix是一家基于推荐的公司。我想谈谈StitchFix商业模式和推荐中使用的数据科学。另外就是讲讲数据科学的一些应用。我毕业于中国科学技术大学商学院。毕业后，我去了美国。我在硅谷研究院做了两年技术预测。当时是研究产品价值需求的波动。我在做广告预测和广告排序。然后去了StitchFix，现在在StitchFix数据组，带一个团队开发。现在该服务仅限于美国，因此没有大规模营销。StitchFix是一家在线个性化公司。我们收集用户信息，了解用户的购物偏好，然后通过后台的数据科学和评论者的推荐，给用户想要买的东西。通过后台的数据科学，发到家里，在家面试就可以穿，买什么衣服，买什么衣服就退。不想要的衣服可以退货。StitchFix面对的是工作忙没时间的客户。也有一些人只是想发掘新款式的衣服，而有些衣服他们自己是不会买的。不过送回家后，衣服穿上后很合身。另外，如果你对时尚比较感兴趣，StitchFix已经有超过5年的历史了。我们在硅谷、旧金山，现在有专业的造型师和业余造型师，他们都有丰富的工作经验，为用户量身定做衣服。StitchFix的产品线以服装为主。包括衣服，还有一些配饰，围巾，项链，未来几个月我们会加入男装。首先我们来说说衣食住行四大要素，这是我们每天都要考虑的一些问题。在美国，无论是住房还是交通，都有领先的品牌。没有一家公司主宰食品，服装也不例外。你喜欢什么样的衣服？我们与造型师合作，帮助您选择一些衣服，然后将这些衣服送到您的家中。想要的衣服需要够买，不要的衣服可以退。因此，StitchFix有两大创新，***，基于推荐的电子商务。如果我们在京东淘宝上买东西，我们会自己去逛逛。但是在StitchFix，你填写一个用户资料和你需要的衣服，之后所有的衣服选择，所有的选择过程都由我们来完成。这是StitchFix的创新，另一项创新，通过数据科学，通过算法和造型师的结合。后面我们会介绍如何实现人机交互。服务，包括订阅服务和及时解决服务，我们都有。订阅，每个月，我都及时收到衣服和要求。我刚开始注册我的个人信息。一段时间后，当我需要的时候，我会向我们发送请求。StitchFix，基于关系，希望用户与造型师建立依赖关系，我们可以更新对用户的理解。这增加了用户粘性。也可以分为延迟，我们的服务延迟。用户发出需求后，造型师内部推荐，仓库管理，订单发货。因此，用户向***发送请求需要7到10天的时间。如果用户没有购买任何衣服，则需要支付20元。如果买的衣服不止一件，20元可以在衣服里面使用。如果您购买全部5件衣服，您将获得25%的折扣。对于用户，我们没有提前告诉他里面装的是什么衣服，所以当用户拿到包裹的时候，有惊喜。如果我们做得好，将会为用户省去买东西的过程。如果我们发送不合适的衣服，我们将支付往返运费，这可能会导致用户流失。送错衣服是不能接受的，这是在浪费一个送对人的机会。当我们为用户选择衣服时，我们将数据科学和算法与造型师相结合。每时每刻，我们的库存中都有数万件衣服。考虑到用户的指标，用户不喜欢一些颜色的衣服和露肩的衣服。每个用户有5000到7000件衣服，存货量很大。单纯依靠造型师来选择是一件非常费时费力的工作，面临着众多的选择。算法的第一步是选择一些匹配度比较高的衣服，可以简单理解为算法筛选100到500件，由造型师进行精细筛选。所以，先看算法推荐，这是一个计算和衣服搭配的过程。对每个用户，计算一个匹配度，匹配度是通过大量的数据学习得到的。首先，让我们看看，我们有什么数据？我们的数据包括用户数据、产品数据、静态用户数据和用户行为数据。静态用户数据，主要是上面提到的类别，描述一件衣服需要很多东西。我们现在用的比较多的主要是三类，第一是颜色，第二是图案，第三是材质。还有一些其他的特点，这件衣服有口袋吗？这个口袋在哪里？所有这些特征都会影响用户购买，或者购买什么衣服。因此，我们的系统是一个人机交互系统。在这个系统中，推荐算法与造型师结合进行推荐。因此，该算法具有较强的计算能力。让我们来看看我们的主要工作内容。***，就是用户团队，用户团队就是生产一些营销数据，我们可以看看营销渠道，这个用户的质量怎么样？做一些营销分析，我们还预测需求并计划下一步的库存。我们中有相当一部分人在退缩，相当一部分人在退缩。我们的库存也是随机的。所以清点组做了一些模拟，模拟当前的存量，也会根据实际的存量来看接入质量。我们在团队里也做了一件很有意思的事情，就是数据驱动的创造力。根据收集到的数据，了解产品的特点，成功率比较高。什么颜色的成功率高，什么图案的成功率高？我们做一些匹配，通过数据驱动创造力。然后，将我们得到的新创意交付到工厂进行批量生产。以上就是【WOT2016移动互联网技术峰会】.com一线记者为您带来的精彩报道。一大波精彩内容报道来袭，敬请期待！
