按月订购和个性化推荐购物网，国外购物网站，按月订购推荐式服装购物平台，购物，此外，Stitch Fix 的另一个不一样的地方在于它的编辑胆子很大，有时竟然敢推荐一些完全不是用户风格的服装或配饰。吓到用户怎么办?但奇怪的是，它的推荐成功率非常的高。
这套模式在国外做服装的按月订购网站已是老生常谈了，Stitch Fix 也是如此，但我不想过多赘述了。这里我想先说说 Stitch Fix 结合机器推荐的事。
其机器推荐主要是搜罗用户在网络上的各种痕迹分析用户喜好，比如它会关注用户在 Pinterest 上都分享了什么。
而有时候 Stitch Fix 的编辑比较会特立独行。他们不会一味的迎合用户的喜好，反而时不时的会给用户寄一些他们认为用户可能适合的服装风格，并且会在每寄去的一件服装上都会都会附上推荐理由和搭配建议，让用户试试看。
Stitch Fix 服装的平均单价在 70 美元左右，不打折全价销售，但其每月的库存有效性却高达 90%。Stitch Fix 寄给用户的盒子里一般有 5 件单品，可能是服装也可能是饰品。到今年 3 月底，它已经向用户寄出了 10000 个盒子，而用户至少从 80% 的盒子中购买了一件或一件以上的商品。80% 这个数字在按月订购行业算是非常高的了。我想这很大程度上归功于 Stitch Fix 高效的推荐机制。
如今的互联网时代，随着个性化机制的逐渐成熟，用户在互联网上留下的任何脚印都将成为其机器推荐技术的依据。当然，我不否认这在很大程度上对用户是有好处的，因为当互联网越来越了解你的时候，你的互联网体验也会越来越个性化，会是一件省心贴心事。但另一方面，我十分担忧这会逐渐把我们的视野变得越来越狭窄，因为很多你从未触碰的东西并不代表它对你没有意义。
如何预测?在我看来，用户的任何历史数据都是帮助机器去了解用户是一个什么样的人。而当你真正了解这个人之后，你的推荐就不会是在完全复制历史，而能预测出很多以前甚至从未出现过的可能性。这是一种更高级的个性化。我想乔布斯如果在世也会同意我这个观点，要知道苹果本身就是一家不会被用户牵着鼻子走的公司。按月订购和个性化推荐购物网。
