AI와 스타일리스트가 함께 의상을 추천해주는 ‘취향저격’ 쇼핑 서비스, Stitch Fix

Overview

서비스(제품)명
1. Stitch Fix(California/USA)
서비스일
1. '11년 11월(샌프란시스코 매장 기준)
서비스 내용
1. AI와 스타일리스트가 함께 의상을 추천해주는 ‘취향저격’ 쇼핑 서비스
서비스 채널
1. 웹과 모바일 앱(iOS)에서 정보 입력 후 상품 배송
BM 카테고리
1. E-Commerce, Big Data
선정 사유
1. 아마존(Amazon) 전체 구매 중 35% 가량이 상품 추천을 통해 이루어지는 등, 갈수록 이커머스에서 레코멘데이션의 중요성이 부각되고 있음. 스티치픽스는 AI 기술과 전문 스타일리스트들의 감각을 결합해 고객별로 최적의 패션 상품을 추천해 주는 서비스임
투자관련
1. 총 투자금액: 4,675만 달러
2. 최근 투자 유치 현황: '14년 6월 3,000만 달러의 Series C 단계 투자를 유치함(Benchmark, Baseline Ventures, Lightspeed Venture Partners, Western Technology Investment)

Service/Product Video

수익모델 및 서비스 실적

수익모델
1. 직접 제품 판매 마진: 스타일리스트들이 5개의 추천 아이템을 고객의 집으로 배송 해 주고, 고객이 그 아이템 중 원하는 아이템을 구매하면 그 가격을 스티치 픽스에 지불함. (아이템들의 평균 가격은 약 55 달러 가량임) 5개 아이템을 모두 구매할 경우 5개의 아이템을 모두 구매할 경우 25% 할인을 제공함. 아무것도 구매하지 않을 경우에는 고객이 스타일링비용 20달러를 지불함
서비스 실적
1. 2015년 연매출 2억 5,000만 달러 달성 (2016년에는 매출이 50% 매출이 증가할 것으로 추정) - 직원 수 5,000명 (데이터 과학자 70명 이상, 스타일리스트 3,000명 이상) 이상
2. 일반 여성 의류만을 취급하던 것에서 출발해 현재는 임산부복, 아동복, 신발도 함께 판매하고 있음
3. 2016년 9월 남성들을 위한 스티치픽스 서비스인 스티치픽스 맨(Stitch Fix Men)을 정식 런칭함

창업자 배경

창업자의 이전 경력
1. 창업자인 카트리나 레이크는 컨설팅 업체인 파테논 그룹(Parthenon Group)에서 근무하며 미국 유명 브랙퍼스트 체인인 아이홉(IHOP)이나 백화점 체인 콜스(Kohl's) 등 레스토랑 기업들이나 리테일러들에 컨설팅을 제공한 경험이 있음 . 레이크는 파테논에서 컨설턴트로 일하며 이러한 오프라인 체인점들이 고객 데이터를 전혀 확보하지 못하거나, 이를 활용할 수 있는 방안에 대해 무지하다는 사실을 알게 되었다고 함. 그녀는 리테일 업계를 향상시키기 위한 인사이트를 얻고자 하버드 경영 대학원에 진학하였음
창업자의 창업 계기
1. 레이크는 대학원에 다니며 졸업 후 추진할 만한 사업 아이디어를 구상하던 중, 하나의 아이템을 구매하기 위해 너무 많은 노력을 들여야 하는 불유쾌한 쇼핑 경험으로부터 스티치픽스에 대한 아이디어를 떠올리게 되었다고 함. 그녀는 대학시절 친구의 부인이자 글로벌 의류업체 제이크루(J. Crew) 재직 경력이 있는 에릭 모리슨 플린(Erin Morrison Flynn)과 함께 보스턴 지역의 지인들의 의류 선호 관련 데이터를 모아서 추천 의상을 택배로 배송해 주는 서비스인 랙 해빗(Rack Habit)을 창업함. 고객에게 배송할 상품을 모두 소매점에서 직접 구매했기 때문에 랙 해빗은 별다른 수익을 내지 못했지만, 빠르게 사용자 수를 늘렸고, 2011년 75만 달러의 Seed 단계 투자를 유치한 뒤 이름을 스티치픽스로 바꿔서 새롭게 사이트를 런칭함

ROA Comment

소비자 입장에서의 이점: 고객은 탐색을 위한 노력 없이 손쉽게 원하는 아이템을 추천 받아 구매할 수 있다는 장점이 있음. 사이즈나 색상 등 기본적인 분류를 통한 필터링 알고리즘을 활용하던 스티치픽스는 2012년 넷플릭스(Netflix)의 데이터 과학 부회장 에릭 콜슨(Eric Colson)을 영입한 이후, 대규모 데이터 과학자 팀을 구축하고 알고리즘을 50여 종(선호 스타일 파악, 핀터레스트 이미지 인식, 패션 트렌드 검토, 최적의 스타일리스트 배정 등)으로 다양화 해 매우 세밀하고 개인화된 추천을 제공하고 있음. 또한 옷을 배송 받아 직접 착용해 본 뒤 구매 결정을 할 수 있기 때문에 직접 상품을 체험해 볼 수 없다는 이커머스의 약점을 상당부분 극복할 수 있다는 점 역시 장점임
경쟁업체 대비 차별점: 대표적인 경쟁업체로 키톤로(Keaton Row), 토그 앤 포터(Tog + Porter), 트렁크클럽(Trunk Club) 등이 있음. 이들 업체는 온라인으로 고객과 스타일리스트를 연결해 주는 형태로, 스타일리스트들이 간단한 상담 후 추천 아이템을 보내주면 그 중 고객이 선택하여 구매할 수 있음. 스티치픽스는 고객과 스타일리스트를 직접 연결하는 대신 그 사이에 AI를 도입함으로써 스타일리스트가 아이템을 고르는데 필요한 시간과 노력을 절감할 수 있음. 이를 통해 스티치픽스는 회당 스타일링 비용 20 달러, 아이템 당 평균 가격 55 달러라는 상대적으로 저렴한 비용으로 서비스를 제공함 (키톤로의 경우 최초 스타일링 비용 75 달러, 아이템 당 평균 가격은 150 달러이며, 토그 앤 포터는 250 달러 이상 구매 시에만 스타일링 비용 25 달러를 면제해 줌)
향후 계획: 스티치픽스는 2017년 중 IPO를 준비하고 있는 것으로 알려져 있음. 스티치픽스는 또한 지난해 9월 정식 런칭한 스티치픽스의 남성용 버전 스티치픽스 맨의 고객정보를 보다 효율적으로 수집하기 위해 핀터레스트 외에도 다양한 SNS 페이지들과의 연결을 모색할 계획임