​Zo verandert deze startup de fashionretail

Stitch Fix is net vier jaar onderweg, maar boekt volgens analisten dit jaar een omzet van meer dan tweehonderd miljoen dollar. De online fashionspeler voorziet ruim honderdduizend vrouwen maandelijks van een complete outfit en maakt daarvoor gebruik van de heilige gralen in retail: big data en een persoonlijk aanbod. Niet slecht voor een concept dat is bedacht door een student.

Het aanbod van kleding en schoenen is overweldigend. Zowel in fysieke winkelcentra als webshops valt het daardoor niet mee om de juiste producten te vinden, vindt Katrina Lake. En als je dan iets hebt gevonden, moet je het later misschien weer terugbrengen, omdat het toch niet helemaal goed past. Dat kan vandaag de dag toch niet meer? De studente aan Harvard Business School bedacht daarom Stitch Fix.

Klanten krijgen daarbij elke maand een pakket met vijf kledingstukken en accessoires, uitgekozen door een stylist. De box is voorzien van een persoonlijk briefje van de stylist die uitlegt hoe de producten het beste gedragen worden. De klant schaft vervolgens alleen de kleding aan die in de smaak valt en stuurt de rest gratis terug. Koopt de klant alles? Dan krijgt ze 25 procent korting.


Stitch Fix vormt de ideale oplossing voor vrouwen die niet zelf shoppen door tijdgebrek, vertelt coo Julie Bornstein aan Forbes. “De meeste winkels zijn ontwikkeld voor consumenten die van winkelen houden, maar er zijn veel mensen die liever iets anders doen met hun tijd. Er zit veel inefficiëntie in het aankoopproces.” Tegelijkertijd zit er toegevoegde waarde van ‘het idee dat iemand jou kent en een prettige service biedt, die na verloop van tijd steeds beter wordt’.

De etailer wil daarom dat de shopping experience voor zijn klanten steeds soepeler verloopt. Hier komt de combinatie van big data met de expertise van een persoonlijke styliste om de hoek kijken. Klanten die gebruikmaken van Stitch Fix, vullen eerst een uitgebreid profiel in. Kledingmaten, kleding- en levensstijl, lichaamsvorm en budget - alles komt aan bod. Verder kan de shopper een Pinterestbord vormgeven met inspirerende content en kleding die bij haar smaak past. Wanneer ze op het digitale prikbord een mooi item tegenkomt, kan ze dat laten weten aan haar styliste. Stitch Fix monitort al deze data, waarna er een selectie wordt gemaakt uit het assortiment. De stylist gaat met die selectie aan de slag en stelt een box samen voor de klant.

Op zich is deze aanpak niet veel anders dan wat spelers als Outfittery, The Cloakroom en House of Einstein doen. Opvallend is echter dat Lake haar concept al in 2011 bedacht en de technologische mogelijkheden tot in het oneindige lijkt te willen benutten. De intensieve kruisbestuiving tussen big data en een persoonlijk aanbod is de basis van het succes van Stitch Fix. “We hebben geleerd dat machines misschien wel razendsnel miljoenen datapunten aan informatie kunnen verwerken, maar nog steeds het lef missen van een expert”, zei chief algorithms officer Eric Colson daar eerder over tegen de blog gnip.com. Bovendien heeft een computer geen inlevingsvermogen. “Ze merken de onuitgesproken verlangens van een klant niet op.” En die competentie beheerst een kledingstyliste dan weer bij uitstek.

De duizend stylisten van Stitch Fix hebben natuurlijk een prijskaartje en ze werken trager dan een computer. Samen versterken ze elkaar echter, aldus Colson. “De machines maken een overzichtelijke, relevante en gekwalificeerde selectie van het enorme aanbod, waardoor de meer bedachtzame en veeleisende stylist haar expertise-oordeel kan toepassen.”

Lake gebruikte voor dit tech-gedreven model haar kennis van retail, regressie en econometrie, concludeerde correspondent Anke Meijer eerder dit jaar in EtailTrends. Ze onderscheidt vier uitgangspunten die ten grondslag liggen aan de aanpak van Stitch Fix:

1. Verminder de complexiteit door middel van relevante curatie
Dit is het principe dat de algoritme betere matches maakt naarmate het vaker wordt gebruikt en meer informatie krijgt toegediend.

2. Combineer algoritmes met menselijke kennis
Juist de combinatie van mens en machine maakt de ultieme personalisatie mogelijk. Algoritmes berekenen, de stylist maakt de uiteindelijke keuze door persoonlijke ervaring en expertise.

3. Prijsimpliciete voorkeuren
Stitch Fix wil weten waarom klanten item uit de box terug sturen. Lake ziet het als hun verantwoordelijkheid om deze informatie te gebruiken voor een volgende ‘fix’.

4. Bouw een holistisch ecosysteem
Om klanten van dienst te kunnen zijn, heeft Stitch Fix haar model aangepast aan de behoeften van de stylisten, zoals flexibiliteit en werkafspraken. Tevreden werknemers, tevreden klanten.

Om nog even bij de werknemers te blijven: Stitch Fix vult zijn werknemersbestand vooral met mensen die ‘iets’ hebben met data en technologie. Inkopers bij traditionele winkelketens baseren zich van oudsher op hun intuïtie, ervaring en trends die ze op straat signaleren. De inkopers van Stitch Fix kennen daarentegen op basis van data de smaak van hun klanten. “Hiervoor zijn werknemers nodig die het leuk vinden om met behulp van data beslissingen te nemen”, weet Bernstein. “Ze moeten daarvoor een nieuwe manier van denken ontwikkelen.”

Dat is cruciaal, aangezien de inkopers voor Stitch Fix uit ontzettend veel producten, stijlen en prijzen moeten kiezen om de honderdduizend klanten elke maand een verrassend aanbod te kunnen voorschotelen. Zonder dat er problemen komen met de voorraad, natuurlijk. Zonder gebruik te maken van big data en voorspellende analyses is dat praktisch gezien onmogelijk. Eigenlijk verandert het inkopen van fashion hiermee van een kunst naar in een wetenschappelijk proces.

Ook in de top van het bedrijf zitten ‘tech-savvy’ mensen en dat is volgens Bernstein ook hard nodig. Zelf werkte ze bijvoorbeeld eerder als chief digital officer bij beautyretailer Sephora. En Colson was bij Netflix verantwoordelijk was voor de tv- en filmaanbevelingen op basis van eerder bekeken content. Bestuurders vanuit de traditionele retail hebben niet per se de mindset die nodig is voor winkels van de toekomst, stelt Bernstein. Ze moeten veel beter de kruisbestuiving tussen het fysieke en digitale winkellandschap begrijpen en weten hoe ze data verzamelen en verzilveren. “De ceo’s van vandaag bepalen of hun winkelbedrijf in staat is een toekomstslag te maken en door te ontwikkelen.”