팬데믹 수혜주 스티치 픽스 성공 요인, 패션과 데이타 과학 접목

Updated on 2021-01-01 by

팬데믹으로 대부분의 패션 기업들이 고전을 면치 못하는 가운데 패션과 데이타 과학을 접목해 온라인 패션 스타일링 플랫폼을 구축했던 점이 스티치 픽스 성공 요인으로 작용하면서 스티치 픽스는 반대로 팬데믹 피해에서 빠르게 회복하면서 팬데믹 수혜주로소 큰 관심을 받고 있습니다.

여기서는 경제학을 전공한 여성이 패션과 빅데이카, 머신러닝과 같은 첨단 데이타 기술을 접목하면서 고객들의 니즈에 맞는 제품을 큐레이션하는 서비스로 두각을 나타내는 스티치 픽스 사례를 살펴보도록 하겠습니다.

최근 2년간 스티치 픽스 주가 추이를 살펴보니 2019년 초 20달러 수준에서 최근에는 58~70달러가지 올랐네요.

스티치 픽스 데이타 알고리즘 설명 페이지 이미지, Stitch Fix algorithms, Image from Stitch Fix

스티치 픽스 역사

스티치 픽스(Stitch Fix)를 창업한 카트리나 레이크(Katrina Lake)는 패션 애호가였습니다. 대학 졸업 후 그녀는 기술을 통해 의류 매장을 혁신하는 회사에 입사하고 싶어 했습니다. 그렇지만 그녀의 목적에 맞는 회사를 찾지 못했고 대신 벤처 캐피탈 회사에 입사했습니다.

스티치 픽스 창업자 카트리나 레이크, Katrina Lake, CEO of Stitch Fix, Image from Stitch Fix
스티치 픽스 창업자 카트리나 레이크, Katrina Lake, CEO of Stitch Fix, Image from Stitch Fix

그곳에서 그녀는 비즈니스 세계에 대해 많은 것을 배웠습니다. 그 과정에서 그녀가 원하는 특정 유형의 회사는 존재하지 않으며 이런 회사를 보려면 직접 회사를 만들어 운영할 수 밖에 없다는 결론을 얻엇습니다.

카트리나 레이크가 대학 졸업 시 목표중의 하나가 자신만의 스타트업 기업을 시작한다는 것이었기 때문에 그러한 스타트업의 기업가 정신을 배우기 위해서 하버드 비지니스 스쿨에 진학하기로 합니다.

대학원에서 그녀는 고객들이 의류 구매를 쉽게 해줄 수 있는 방법에 관심을 가지게 되었습니다. 카트리나 레이크는 여동생의 몸과 스타일 정보를 활용해 적합한 의류를 찾아 구매하는 실험을 했고, 나름 효과가 있다고 판단하고 이러한 방법을 모두에게 적용할 수 있지 않을까라는 아이디어를 구체화 했습니다.

대학원 2년차에 그녀는 그 아이디어를 테스트하기 시작했습니다. 신용카드로 $6,000에 해당하는 의류를 구매한 다음 이 옷들을 지인의 집으로 가져왔습니다. 그녀의 지인들에게 옷을 입혀 보고 핏, 질감, 색상 및 스타일 등을 설문 조사를 통해 피드백 데이타를 제공했습니다.

몇 달 동안 그녀는 소비자 스타일링에 도움이 될 서비스를 위한 비즈니스 사례를 제공하기에 충분한 데이터를 수집했습니다.

그런 다음 그녀는 벤처 투자가들을 만나 자금 확보를 시도했습니다. 그 결과 그녀는 스티브 앤더슨 (Steve Anderson)으로부터 75만 달러를 투자 유치했습니다. 스티브 앤더슨은 인스타그램 초기 투자자 중의 한명이었습니다.

이 투자 자금을 활용해 카트리나 레이크(Katrina Lake)는 2011년에 스티치 픽스(Stitch Fix)라는 스타트업을 시작했습니다.

그녀는 웹사이트를 구축하고 도매 시장에서 의류를 구매해 상품 아이템을 확보했습니다. 그리고 전시회에 참석하면서 의류 브랜드들과 관계를 구축했습니다.

스티치 픽스(Stitch Fix)의 비즈니스는 고객들이 선호하는 스타일링, 체형 및 예산 등을 온라인 설문 조사를 작성하면서부터 작동하기 시작합니다. 그런 다음 스티치 픽스 스타일리스트들은 이 정보를 활용하여 회사의 패션과 액세서리에서 5개 의류를 큐레이팅해서 고객에게 보내 줍니다.

고객들은 20달러의 스타일링 비용을 지불하고 받은 5개 큐레이팅 된 의류 중에서 마음에 드는 의류를 구입하고 나머지는 반품합니다.

그녀의 처음 고객은 친구, 친구의 친구 및 가족이었습니다. 스티치 픽스 비즈니스는 2년 동안 주로 입소문, 특히 소셜 미디어를 통해 성장했습니다.

스티치 픽스 미션

스티치 픽스는 그들의 미션을 고객들이 최고의 모습을 보고 느끼고 최고의 모습이 되도록 장려하는 것입니다.

고객들의 핏, 스타일 및 가격 선호도에 맞도록 개인화된 제품을 큐레이션할 수 있을 때 고객들이 만족하고 비즈니스도 성공할 수 있다고 주장합니다.

Our mission is to inspire our clients to look, feel and be their best selves.

Our clients are happiest, and in turn our business succeeds, when we successfully personalize Fixes that meet their fit, style and price preferences.

Since our founding in 2011, we have focused on developing a personal styling service that utilizes data science to transcend the traditional brick-and-mortar and eCommerce retail experience. In 2011, we launched our Women’s business.

Our stylists hand select items from a broad selection of merchandise. Stylists pair their own judgment with our analysis of client and merchandise data to provide a personalized shipment of apparel, shoes and accessories suited to each client’s needs. 

We are successful when we are able to help clients find what they love again and again, creating long-term, trusted relationships. Our clients share personal information with us because they recognize that doing so will result in more personalized and successful experiences. Our data-driven understanding of our clients and merchandise, paired with the personal touch of our stylists, allows us to meet clients’ needs and adapt as their tastes and preferences evolve. 

스티치 픽스 가치 제안(Value Proposition)

스티치 픽스는 개인화된 커스터마이제이션, 편리성, 가격 합리성, 브랜드의 중요한 4가지 핵신 가치를 제공하는 것을 목표로합니다.

결국 스티치 픽스는 가장 개인화되고 편리한 의류 쇼핑 브랜드로 포지셔닝하고 있습니다. 아래 포시지셔닝 맵은 시장조사 회사인 GOODWATER Capital에서 정리한 이커머스 리테일러들의 시장 내 포지셔닝 맵입니다.

이커머스 리테일러 시장 내 포지셔닝 맵, 스티치 픽스 포지셔닝 맵,, Retail ecommerce Market positioning Map, by GOODWATER Capital
이커머스 리테일러 시장 내 포지셔닝 맵, 스티치 픽스 포지셔닝 맵,, Retail ecommerce Market positioning Map, by GOODWATER Capital

개인화된 커스터마이제이션

스티치 픽스는 개인별 특성이나 선호에 맞추어 개인화된 커스터마이징을 가능하게 합니다.

고객들은 온라인 설문지를 통해서 그들이 사이즈, 선호하는 스타일, 가격 선호도 등을 정보를 제공해야 서비스를 이용할 수 있습니다.

아래는 스티치 픽스 온라인 설문지 중 처음에 질문하는 쇼핑 등등관련 질문들입니다.

스티치 픽스 온라인 설문조사 시작부 질문들,, Image from Stitch fix
스티치 픽스 온라인 설문조사 시작부 질문들,, Image from Stitch fix
스티치 픽스 온라인 설문지 내용, PicMonkey-Collage

스티치 픽스 스타일리스트들은 고객들이 작성한 정보와 기확보한 다른 세부 데이타들을 분석합니다. 여기에는 고객들의 소셜 미디어 프로파일(예를 들어 Pinterest 페이지나 인스타그램 등등)과 반품 경험이 있는 고객이라면 이전 수정 사항에 대한 피드백 정보등을 참고하게 됩니다.

스티치 픽스 데이타 소스 고객 제공 데이타와 머천다이즈 데이타 그리고 피드백 데이타,, Image from Stitch fix
스티치 픽스 데이타 소스 고객 제공 데이타와 머천다이즈 데이타 그리고 피드백 데이타,, Image from Stitch fix

이러한 정보 분석을 기반으로 스타치 픽스 스타일리스트들은 고객에게 가장 맞는다고 판단되는 의류 5벌을 선정합니다.

이러한 과정이 이루어지면 고객은 큐레이팅 된 제품을 받을 수 있는 날짜를 지정할 수 있고, 만약 이러한 스티치 픽스 서비스를 이용하기로 결정했다면 제품 발송 주기를 선택할 수도 있습니다.

편리성

스티치 픽스는 고객들이 그들의 서비스를 사용하게 쉽게 만들면서 편리함을 추구합니다.

스티치 픽스 상품 배달 상자 및 동봉된 카드 메세지, Image from Stitch Fix
스티치 픽스 상품 배달 상자 및 동봉된 카드 메세지, Image from Stitch Fix

고객들은 원하는 일정에 맞추어 스티치 픽스 서비스를 정기적으로 받아 볼 수 있고, 큐레이션된 제품 중에서 마음에 드는 것만 구입하고 나머지는 언제든지 반품할 수 있습니다.

또한 스티치 픽스는 큐레이팅된 제품을 송부 시 의류만 달랑 보내는 것이 아니라 이 제품을 활용한 다양한 스타일링 팁 정보르 같이 보내, 고객들의 만족도를 높이고 반품율을 줄이는 효과를 얻고 있습니다.

이러한 결과 스티치 픽스 재구매율은 꾸준히 개선되어 왔습니다. 2016년 83% → 2017년 86% → 2018년 88%를 기록했습니다.

가격 제안

스티치 픽스는 가격 가치 이상의 서비스를 제공하는 가격 가치를 제공합니다.

스티치 픽스 스타일리스트 서비스는 20달러에 불과합니다. 스타일리스트 비용은 고객들이 배송된 제품을 구매하는 구매하지 않든 무조건 부과되는 비용입니다.

고객이 받은 큐레이팅 된 상품 5개를 모두 구매키로 결정한다면 전체 구매가의 25%를 할인함으로서 가격 경쟁력을 높이고 반품율을 낮추는 시도를 계속하고 있습니다.

그리고 앞에서도 지적했지만 고객이 받은 제품을 원하지 않는다면, 배송 상자안에 포함된 선불 봉투를 통해서 무료로 반품할 수 있습니다.

이들이 제공하는 옷들의 평균 가격은 품목당 55달러로 너무 비싸지도 너무 저렴하지도 않습니다.

믿을 수 있는 브랜드 가치 제공

스티치 픽는 그동안 성공적인 고객 평가를 기반으로 강력한 브랜드 가치를 구축해 왔습니다.

이는 서비스를 출시한 이후 엄청나게 많은 큐레이션 상품들 배송을 통해서 입증되고 있고, 믿을 수 있는 1,000개 이상의 탑 브랜드들이 스티치 픽스 서비스에 참여하고 있습니다.

스티치 픽스가 제공하는 서비스에는 여성 의류 브랜드로 Kut From The Kloth, Civils for Humanity, Joie, Gorjana 등이 포함되어 있습니다. 남성 의류 브랜드에 Ben Sherman, Original Penguin, Scotch & Soda, 7 For All Mankind, Mavi, and Converse 등이 포함되어 있습니다.

스티치 픽스 서비스에 참여하는 브랜드들, Image from Stitch Fix

벤 셔먼, 오리지널 펭귄, 스카치 앤 소다, 7 포 올 인류를 위한 마비, 컨버스 등이 포함된다. 마지막으로 스티치 픽스는 많은 상을 받았습니다. 이 중 하나는 Tech in Motion이 샌프란시스코에서 “최고의 기술 업무 문화”(2015년)를 보유한 대기업 중 하나로 평가한 것입니다.

스티치 픽스 비즈니스 모델

스티치 픽스가 기업 공개 시 제출한 스티치 픽스 기업공개 안내서에서는 스티치 픽스 비즈니스 모델은 아래와 같이 4가지로 정리하고 있습니다.

스티치 픽스 기업공개 안내서에서 설명하는 스티치 픽스 비즈니스 모델, Image from Stitch Fix
스티치 픽스 기업공개 안내서에서 설명하는 스티치 픽스 비즈니스 모델, Image from Stitch Fix
  1. Data that Matters: 고객의 패션 기호도에 대한 심층적 데이터 확보
  2. Data Science Woven into the Fabric of Stitch Fix: 고객 데이터와 스티치 픽스 알고리즘 모델의 만남
  3. Human Judgment Applied to Data Science: 빅데이타에 의한 인공지능(AI)자체 판단이 아니라 이 데이타에 기반해 스티치 픽스 전문 스타일리스트가 최종 판단
  4. Client Loyalty: 고객 취향 맞는 최고 최선의 FIX 서비스를 통해 고객 만족도 극대화 실현

스티치 픽스 성과

스티치 픽스는 2011년 창업해 빠른 속도로 성장했으며, 특히 회계년도 2015년 및 2016년에는 전년 비 368%와 113% 성장하는 기염을 토하기도 했습니다.

이후 2019년까지는 30%에 가까운 성장을 거듭하다 회계년도 2020년(2019년 8월 ~ 2020년 7월)에는 코로나 팬데믹의 강한 악영향을 받은 덕분에 전년 비 8.5% 성장에 그쳤습니다.

스티치 픽스 연도별 매출 및 성장룰 추이( 회계년도 2014년 ~ 2020년), Graph by Happist
스티치 픽스 연도별 매출 및 성장룰 추이( 회계년도 2014년 ~ 2020년), Graph by Happist

분기별 스티치 픽스 매출 추이

(회계년도가 아닌 유사한 캘린더 이어로 환산해 표기한) 분기별 스티치 픽스 매출을 살펴보면 최근들어 성장률이 다소 둔화되고 있다는 것을 알 수 있습니다. 2020년 코로나 팬데믹으로 인한 매출 역성장이전에도 20% 초반으로 성장률이 둔화되고는 있었습니다.

다행스럽게 2분기 및 3분기엔 전년 비 성장률이 조금씩 살아나고 있어 다른 패션 기업들보다는 얼씬 더 양호한 상황을 보여주고 있기는 합니다. 아무래도 온라인 쇼핑 중심 회사이기 때문에 코로나 팬데믹 피해을 빨리 극복할 수 있지 않을까 싶습니다.

스티치 픽스 분기별 매출 및 전년 비 성장률 추이, 캘린더 이어로 환산,  Graph by happist
스티치 픽스 분기별 매출 및 전년 비 성장률 추이, 캘린더 이어로 환산, Graph by happist

분기별 영업이익률 추이

스티치 픽는 스타트업임에도 불구하고 스타트업의 상징처럼 보여지는 막대한 영업 손실을 보이지 않고 적절한 수준의 영업이익을 확보해 왔습니다. 아무래도 스타트업이기 때문에 영업이익 수준은 다소 변동성이 크기는 하지만 다른 스타트업과는 달리 이익을 내는 비즈니스 모델을 운영하고 있다는 점에서 긍정적입니다.

물론 코로나 팬데믹이 확산되면서 막대한 영업 손실을 보고는 있지만 이는 빠르게 개선되는 추이를 보이고 있기 때문에 생존에는 문제는 없을 것으로 보입니다.

스티치 픽스 분기별 영업이익 및 영업이익률 추이, 캘린더 이어로 환산,  Graph by happist
스티치 픽스 분기별 영업이익 및 영업이익률 추이, 캘린더 이어로 환산, Graph by happist

스티치 픽스 성공 요인인 데이타 중심 경영

기존 기업들은 데이타를 기존 성공 요인들을 보완하는 하나의 도구로서 취급하고 활용합니다. 기존 패션 업체들도 데이타를 의류 제조의 하나의 도구로서 사용합니다. 디자이너들이 신상품을 디자인할 때 소비자들의 트렌드나 경쟁 제품을 파악하는데 이러한 데이타를 활용하고 있을 뿐입니다.

그러나 스티치 픽스 비즈니스 모델은 의류 디자인에 있는 것이 아니라 기존 시장에 나온 의류 상품들을 분석하고 소비자들의 요구 사항을 반영해 소비자들이 원하는 최적의 의류 상품을 제안하는 것이기 때문에 데이타 분석과 소비자 매칭이 매우 중요하고 핵신적인 경쟁력 요소가 될 수 밖에 없습니다.

그래서 스티치 픽스는 이러한 데이타를 효과적으로 확보할 수 있는 방안을 고민해 왔는데요.

첫번째로 2011년 창업 후 2012년 받은 추가 투자자금으로 회사를 데이타 과학 확보가 용이한 샌프란시스코로 회사를 옮깁니다.

두번째로 데이타 과학자들을 리딩할 리더를 뽑는데 주력하는데요. 당시 소비자 추천 알고리즘으로 성가를 올리고 있는 곳은 넷플릭스였는데 카트리나 레이크는 넷플릭스 데이타과학 및 엔지니어링 부서장이었던 에릭 콜슨(Eric Colson)과 접촉해 그를 영입하기에 이릅니다.

세번째로 데이타 분석 조직을 CEO 직속으로 운영하면서 데이타 분석 부서의 결과들이 빠르게 기업 내부 경영 활동으로 전파되도록 만들었습니다.

스티치 픽스에서 데이타 과학을 책임지고 있는 에릭 콜슨은 ‘인공지능이나 빅데이터 기업으로서 스티치 픽스 조직의 장점은 CAO(Chief Algorithm Officer)가 CEO에 직접 보고하고, C-레벨 회의에 참여할 수 있는 것’이라고 밝히기도 했을 정도로 데이타 부서는 강력한 파워를 가지고 회사 경영에 이바지하고 있습니다.

  • 고객별 90가지 이상의 고객 데이타 파악
  • 145명의 데이타 엔지니어가 근무
  • 빅데이타에 근거한 인공지능(AI) 알고리즘이 계산한 자료를 기반으로 5,600여명의 스타일리스트가 최종적으로 고객에게 개인화된 큐레이션 상품을 선정
  • 380만명의 할성 고객
스티치 픽스 소프트웨어가 고객 정보를 기반으로 고객 의상을 매칭하는 모습을 보여주는 비쥬얼 이미지, Image from Stitch Fix
스티치 픽스 소프트웨어가 고객 정보를 기반으로 고객 의상을 매칭하는 모습을 보여주는 비쥬얼 이미지, Image from Stitch Fix

알고리즘 매칭 성공율 63%

스티치 픽스는 지난 2020년 12월 IR 설명회에서 스티치 픽스 알고리즘으로 추천한 상품을 고객이 구입할 확률이 63%에 이른다고 밝혔습니다.

스티치 픽스 데이타 알고리즘으로 63% 매치 스코어 기록, 알고리즘 추천으로 고객이 추천 상품을 구매할 확률, Image from Stitch Fix
스티치 픽스 데이타 알고리즘으로 63% 매치 스코어 기록, 알고리즘 추천으로 고객이 추천 상품을 구매할 확률, Image from Stitch Fix

스티치 픽스 IR 보고서(2020년 12월)

스티치 픽스 기업 공개 제안서

참고

팬데믹 수혜주 스티치 픽스 성공 요인, 패션과 데이타 과학 접목

리바이스 CEO가 밝힌 리바이스 전략, 낡은 브랜드를 쿨하게 만들기

포스트 코로나, 코로나 이후 패션 산업 전망 – 미니멀리즘 & 슬로우 패션

최근 구찌 성장 둔화는 맥시말리스트 패션의 퇴조에서 기인한다!

패션브랜드 타미 힐피거(TOMMY HILFIGER)가 진부화된 브랜드를 구하는 세가지 방법

리바이스의 팬데믹 대응 전략, NextGen 매장으로 매장 경험 혁신

실적 관련

코로나 팬데믹 기간 나이키 실적, 예상 외 매출 감소 및 적자 전환

2분기 갭(GAP) 실적으로 본 의류업체 코로나 대응 전략

코로나 악몽에서 헤맨 3분기 리바이스 실적, 매출 -27% 역성장 지

21년 새롭게 뉴스레터를 시작합니다

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오랬동안 FMCG 마케팅과 전자제품 상품기획 경험을 기반으로 다양한 분야의 마케팅 및 경영 사례 분석에 관심을 가지고 있습니다. 아울러 IT 등 트렌드 분석과 빠르게 변화하는 뉴스에서 얻을 수 있는 인사이트를 분석해 나누고 있습니다.. 개인적으로 사진에 관심에 많아 소소한 일상의 따뜻함을 담고 있습니다. 혹 연락이 필요하시면 ihappist@gmail.com으로 연락해 주세요

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