為算法提供數(shù)據(jù)
時間：2022-04-21 00:03:01 | 來源：行業(yè)動態(tài)
時間：2022-04-21 00:03:01 來源：行業(yè)動態(tài)
運行良好的算法的核心是一組專有數(shù)據(jù)。在Stitch Fix中，第一個數(shù)據(jù)集來自客戶自己，他們在加入服務時填寫了一份深入的資料。
問題的范圍很廣，從基本的（身高和體重）問題到品味和喜好方面的問題（你喜歡把襯衫塞進褲子還是不塞進褲子？），還包含了個人特質(zhì)（你是冒險者么？）以及生活方式（你是一位新媽媽嗎？）方面的問題。
第二組數(shù)據(jù)是關于商品的。它包含了測量數(shù)據(jù)（男士襯衫大約有30個測量點）、款式（波西米亞風格還是新潮的風格）以及材料方面的數(shù)據(jù)（它是否容易起皺？它是否需要干洗？）每款衣服都會多次進行標記，并經(jīng)過源自客戶偏好不同的算法進行匹配打分，然后進行排名。
擁有了來自兩方面的數(shù)據(jù)，一系列機器學習算法就可以將客戶和最適合的商品進行匹配。這些算法會弄清楚每個特征對每個特定的個人有多重要，如何用一個特征交換另外一個特征（例如，新媽媽可能就不想購買由需要干洗的織物制成的休閑服裝）。
隨著時間的推移，算法從實際的客戶無論是個體還是總體身上學習如何看待衣服。這可能要歸功于從客戶那里收集到的反饋數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)被傳回給算法，這樣它們就可以看到它們的決策在現(xiàn)實生活中的表現(xiàn)如何并且使用這些信息來不斷地提升它們的決策公式（機器學習）。
Colson表示：反饋數(shù)據(jù)是我們最有價值的數(shù)據(jù)集，是我們的秘方，對我們而言是獨一無二的。傳統(tǒng)的零售商可能永遠都不知道為什么顧客會什么都不買就走出商店了，因此也就無法知道如何在下一次的時候讓顧客更高興。Stitch Fix會向客戶詢問很多有關他們與衣服互動的問題，試圖去理解購買或者不買的原因。
Colson表示：我們同我們的客戶之間的良好關系只有在他們能夠從我們這里獲得價值的時候才會有效。這里沒有出售這回事只有相關性。
當然，究竟要問哪些問題才能夠弄清楚購買衣服的過程中最關鍵的因素？這一點并不總是很顯而易見。然而Stitch Fix使用了文本框來捕捉這些重要的信息，客戶可以在這些文本框中寫下他們的評價。之后，對這些評價進行自然語言處理，然后指向新的特征集群，這成了算法的一部分。例如，一位客戶在評價中寫道：我很高興，因為我可以穿著這件衣服去公園，參加戶外婚禮。這表明了擁有一件可以在正式場合穿著的休閑服裝的重要性
Colson表示Stitch Fix絕大部分對業(yè)務效果有著非凡意義的算法功能都是由數(shù)據(jù)科學家團隊構思出來的。
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