年报后股价腰斩,订阅电商老大Stitch Fix能否突破瓶颈?| 爱分析调研

2020-09-29 00:53 

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算法+人工推荐愈发精准,但用户增长仍然乏力
指导 | 黄勇 撰写| 费凯琳
Stitch Fix 作为全球发展最为成功的订阅制电商,首创算法+人工复合推荐,在服装订阅领域迅速获得令人瞩目的成功。但在刚刚过去的2018财年第四季度,活跃用户仅仅增长0.45%,股价从9月的52.44美元历史高点,跌至当前的25美元以下。这究竟是订阅制电商难以摆脱的魔咒,还是通过优化运营可以突破的瓶颈?
订阅制电商的鼻祖可追溯至2010年9月在美国创立的美妆电商Birchbox,随后在服装、护理品、零食、生鲜、宠物用品等领域陆续出现数十家订阅电商,服务理念基本一致,即消费者缴纳会员费/服务费,定期获得商品配送。
订阅制电商虽然年轻,但订阅制早已不是新鲜事。无论是传统的报纸、牛奶订阅,还是互联网时代的应用、音乐、视频订阅服务,消费者在固定品类已经逐渐接受了订阅付费的方式。
从规模和渗透率上来看,订阅制电商发展速度并没有像虚拟服务那样快速,一些规模较大的初创公司如 Hubble、Dollar Shave Club 被头部快消品牌收购,净菜订阅电商 Blue Apron 在2017年上市后的第二天即破发,当前独立发展势头最为强劲的非订阅制服装电商 Stitch Fix 莫属。
Katrina Lake 于 2011年在加州创立了 Stitch Fix ,作为一名MBA在读的职业女性,她深知无充裕时间采购、但又对穿衣搭配有一定要求的中高收入女性需要哪类服务来满足服装消费需求,因此从一开始就确定了公司的业务模式:从品牌商处采购服装,依靠算法和人工推荐,为支付造型费的消费者提供固定件数的服饰,消费者可留下需要的商品,并退回其余物品。
01
算法+造型师推荐共同决策
数据驱动满足消费者需求
Stitch Fix 从2011年2月成立开始,即决定用算法和人工进行综合决策,为客户提供专业而优质的消费体验。在业务拓展方面,Stitch Fix 售卖的服装品类一是在女装内部,纵向拓展到多条特殊尺码女装线,二是横向拓展至男装、童装和配饰,逐渐形成较为完整的品类矩阵。
Stitch Fix 的用户初次注册时,需要提交个人数据,包括标准化数据如尺码、身材、预算等,非标准化数据如偏好、穿着场景等,以及个人社交网站链接。同时,选择按期配送或按需求随时下单,并确认第一次配送日期,预付$20造型服务费,或选择直接支付包年的造型服务费$49,享受一年内无限次免费配送。每次配送被称为一个Fix。
算法根据库存商品数据、客户提供数据、配送日期等综合分析,筛选部分商品,并为顾客匹配造型师,由造型师完成最终选品。童装会选择8-12件,其余品类固定选择5件,造型师在系统上提交选品、穿搭建议后,由系统确认最佳配送方案,并配货。
客户收到商品后,留下想要的商品,将不需要的商品退回,支付抵扣造型服务费后的剩余货款,并在网上提交此次 Fix 的消费反馈,主要针对商品体验。付款时有3种结算情况,商品全部购买可享受标价七五折;购买部分商品则需按标价全额付款;若未购买则无需额外付费,但造型服务费亦不予退还。
Stitch Fix 的重资产运营方式在最初并不受资本看好,但创始人坚信通过有效的算法和人工推荐,可以实现高周转,进而降低重资产带来的现金流风险。2012年,首席算法官 Eric Colson 的加入为 Stitch Fix 的运营补充了数据能力,成为公司发展的重大转折点。
Eric Colson 曾任Netflix 的算法兼工程负责人,来到 Stitch Fix 后,组建了一整套基于商品数据、消费者数据、体验反馈数据的算法体系,并应用于从商品推荐到采购与库存管理的公司管理全流程。到现在,Stitch Fix 也一直将自己定位为数据驱动的电商平台,可见数据对其运营的重要性。
02
数据和算法是立命之本
优化体验以提升复购率
Stitch Fix 作为自营电商,完全通过每次配送的选品来促成交易,收入全部来自消费者的购买支出。我们将从单客经济模型和规模模型两个角度分析 Stitch Fix 的整体运营状况。
单客户利润 = LTV??毛利率?获客成本
单客经济模型中,收入主要受几个因素的影响:单次购买金额、下单频率和客户生命周期。
而成本层面,一方面是商品销售成本,包括商品采购成本、物流配送成本、逆向物流费用、包装费等,会直接体现在毛利率水平中;另一方面是来自营销的费用,即获客成本。
无论是收入还是成本层面,Stitch Fix 都极其依赖于算法优化,需要基于积累的历史数据,预测消费者在不同时间段的喜好,尽量切中消费者的需求来提升单次消费;同时,消费者也要感受到 Stitch Fix 能切实满足其需要,才会持续订阅。
Stitch Fix 数据方面的最大优势在于,重新拆解并细化了适用于服装电商的数据维度,并且能够从消费者一方收集到维度丰富、数量充足的数据。
Stitch Fix 将消费者的主观、客观决策依据进行量化收集。数据来源主要分为三类,一是细致的商品基础数据,包括尺码、款式、面料、颜色、轮廓、接缝、口袋形状、尺寸测量数据等,每件衣服的数据点达30-100个;二是客户在注册时填写的个人信息,包括风格、尺码、价格偏好、穿衣场合等共85个数据点;三是客户反馈,包括个人信息的变化、商品与个人需求的匹配情况等。
借由丰富的数据,Stitch Fix 不断优化算法,从而使单客购买频率和数量不断得到提升。
2017财年,Stitch Fix 的客户金额重复购买率从上一财年的83%增至86%,客户每单平均购买件数的增长幅度,也从2014财年的9%,逐渐增至2017财年的12%。
综合来看,人均年消费也在逐渐增加,从2014财年的$280.6增长至2017财年的$445.4,2018财年小幅增长至447.3美元。
在成本控制层面,数据与算法也扮演了重要角色。Stitch Fix 的商品毛利率已基本稳定在43%以上,长期目标为45%,商品进价可压缩的成本有限,故主要体现在运输环节的精细成本控制,以及商品周转的优化当中。
由于 Stitch Fix 需要预先完成采购,以供算法及造型师根据库存为消费者进行挑款,并根据最优成本设置仓配,算法实际需要覆盖从采购到终端配送的整体流程。
采购环节,算法会综合考虑季节、采购历史、实时销售情况等,推荐采购款式、数量及具体采购时点,以提高库存周转率,降低现金流压力。
2017财年,Stitch Fix 的库存周转率达到9.7,平均周转天数37天,对比电商巨头亚马逊和服装行业周转率表现最好的Zara,二者在2017财年的库存周转天数分别为44天和85天,推荐模式的确极大减轻了库存周转压力。
03
做透服装品类,精细化运营刺激消费者多次下单
除了算法,Stitch Fix 也通过选品的扩展和订阅费的优化来进一步提升收入。
选品品牌层面,Stitch Fix 最早与独立品牌和大众品牌合作,随着客户及数据的积累,逐渐吸引了头部品牌和高端品牌的目光,2017年8月,Stitch Fix 新增100个高端品牌,单价在100-600美元。整体来看,第三方品牌为 Stitch Fix 提供公开销售款式和特供款。目前平均商品单价55美元,价格范围在25-600美元之间。
除了第三方品牌,Stitch Fix 同时还设计了自有品牌(Exclusive Brands) ,包括8个女装品牌、10个男装品牌和1个童装品牌,为Stitch Fix 贡献了20%的收入,且毛利率更高,但从战略层面上考虑,第三方品牌仍将长期作为 Stitch Fix的主要商品来源。目前平台上销售的第三方品牌和自有品牌数量共计超过700家,能够为客户进行更为多样化的推荐。
品类层面,Stitch Fix 最初从客户池最大的女装开始切入,在女装领域通过增加不同型号、增加鞋履、内衣和配饰,面向女性客户进行纵向扩充;同时横向扩展至男装、童装等品类。
Stitch Fix 的品类扩展围绕的逻辑是,以女性为突破点,提升在中高收入家庭中的品牌渗透率,再将目标客户延伸至男人和儿童。因此在向男装和童装扩展业务时,早期积累的中青年女性客户即可带来部分自然增长。
随着品类的扩充,Stitch Fix 在单次配送上的件数限制也因品类进行了调整。2018年2月,女装推出Extras服务,可在订阅同时自由选购数件贴身内衣一同配送。
而2018年7月推出的童装业务,则将单次配送件数增至8-12件,进一步助力单次订阅销售额的提升。
Stitch Fix 上市以来,股价持续在20-30美元之间波动,直至6月份公布2018财年Q3经营数据,以及7月推出单次配送8-12件的童装业务以来,股价持续突破了30和40美元大关,体现了市场对该业务的乐观。
童装业务的优势有几点,一是获客可以依靠已经积累的女性用户顺利推进,二是提升配送件数,三是儿童自身的身体特质,对不同型号的服装需求旺盛,消费频率高于其他人群。
2014和2015财年新客户的人均年消费金额,随着注册时间的增加越来越低,第二年的平均消费额仅为第一年的一半左右,这说明2016和2017财年的人均消费金额的增长,主要由新增客户贡献,而老客户的下单频率降低。
这个现象不难理解,消费者在 Stitch Fix 最初几次下单时,倾向于超需求订购,因此后续的下单间隔会延长,数月后才会再次消费下单,这也是平台与客户维系的较为健康的关系模式。
不过考虑到业务增长需要,Stitch Fix 还是通过造型费的调整以提升客户的下单频率。Stitch Fix 推出 Style Pass 造型费包年服务,$49美元年费可享受当年无限次订单配送,同样可用以抵扣消费金额。该措施推出后,66万名过去4个月内未下单的用户被重新激活下单。
04
增长依赖用户驱动
中高收入家庭渗透率有待提高
从整体增长来看,Stitch Fix 的毛利率已从2014财年的35.2%提升至当前43%以上的水平,但由于新品类的销售规模尚小,议价能力不足,使毛利率较原有品类略低,整体毛利率被拉低。
随着男装、配饰、童装等品类的交易规模提高,人均消费额增加,毛利率还将继续略微上升。根据管理层预测,长期稳定在45-46%左右。
2015和2016财年,女性大类业务的细分品类拓展,活跃用户增幅较大,Stitch Fix 的营收增速保持较高水平。从提高整体收入规模的角度来看,营收增速与活跃客户增速保持了较高的一致性,因此重点在于提高活跃客户数量。
Stitch Fix 核心客群为25-45岁、家庭年收入在5万美元以上的女性、男性和孩童。为了保证利润率,未来还会继续保持该目标客群定位。
从市场空间来看,Stitch Fix 的客户数量还有不少的成长可能性。根据 William Blair 的分析,在全美1.8亿线上消费的成年人中,7900万人会考虑接受推荐式购物服务,其中近240万(FY2018 Q3增至268.8万)是Stitch Fix 的活跃客户。
根据以上数据,当前 Stitch Fix的渗透率约为3.4%,亚马逊的用户在美国所有人口的渗透率为25%,可作为Stitch Fix 渗透率的理论天花板。但由于只涉及服饰类产品,实际客户渗透率天花板将会更低。2018财年Q4,Stitch Fix 的活跃用户环比增长仅0.4%,预期将很快进入瓶颈期,长期用户量级在500万左右。
05
获客依赖广告投放
支出占比将提升至9-11%
公司进入成立的第八个年头,自然流量带来的增长越来越少,故当前的获客主要通过各渠道的广告投放、推荐计划、口碑传播等方式,广告投放渠道包括电视、线上、广播等。
2016-2018财年,广告支出占净收入比从3%上升至8%,并将在未来持续扩大广告投入。调查显示,Stitch Fix 在家庭年收入5万美元以上的21-65岁女性人群中,品牌渗透率从2016年12月的28%增至2017年5月的41%。
自2016财年起,Stitch Fix扩大广告支出,对应获客成本从31美元/人增至2018财年的186.3美元/人。早期 Stitch Fix 瞄准中高收入女性客户,通过口口相传即获得了不错的用户增长,但随着目标客户越来越分散,触达难度提高。
虽然Stitch Fix陆续新增多条业务线,但活跃用户在2017财年增幅回落至31.1%。2018财年,活跃用户增幅为25%,继续走低。至FY2018 Q4,活跃用户为270万,较Q3时的268.8万活跃用户增幅微弱,陷入停滞,也直接导致年报发布后股价腰斩。
这从侧面体现了原来积累的女性客户和新增业务线的目标群体,在家庭的重合度上不及预期。StitchFix 只有继续增加广告投放,提升品牌影响力,同时通过优化服务、创造更多消费场景,牺牲一部分现金流,提高客户的下单意愿。才能在未来几年内保持用户数量的增速。
长期来看,Stitch Fix 将提高广告支出占比至营业收入的9-11%,以支撑活跃用户数量的扩大。
06
对标亚马逊与唯品会
2019年估值21-26亿美元
估值方面,选取了综合电商Amazon和服装电商唯品会进行综合对比。
从销售收入和活跃用户增速来看,Stitch Fix 与唯品会在2017年的运营情况较为类似,同期唯品会净利率维持在2.7%左右,略低于 Stitch Fix,且净利润呈现负增长,市值走低,对应P/E倍数为17-20X。
体量更大、业务更丰富、增速更高的电商巨头Amazon动态净利率在3%左右,近几年净利润增速虽有波动,但一直维持在30%以上,最新P/E倍数为142X。
综合考虑,给予 Stitch Fix 40-50X的P/E倍数,2019财年(2018年7月末-2019年7月末)预期估值21-26亿美元。

07
订阅制电商天花板明显
数据驱动提升运营效率
订阅电商的盈利能力取决于商品品类、客群规模及用户留存率。从消费频率来看,订阅电商适用的商品品类以消耗品为主,如生鲜、服饰、快消品等,由于整体消费规模有限,物流运输成本难以依靠规模化大幅降低,故利润率主要由商品自身毛利率决定。
垂直行业的订阅电商容易陷入增长停滞。无论是经营服饰的 Stitch Fix,还是净菜订阅电商 Blue Apron,在新客获取上均需大量依靠广告投放,而且潜在客户群相比于传统电商,约只有5-10%的规模,能实现规模快速增长的时间有限。
用户留存率是订阅电商另一个重要的衡量指标,需要综合考虑下单频率和单均价。对订阅电商,尤其是垂直领域的订阅电商来说,下单频率有明显天花板,生鲜类最高,服饰类相对较低。单均价也会因品类呈现不同价格区间,整体与下单频率呈反比。
回看Stitch Fix 的经营优势,数据及算法是其核心壁垒。但随着大型电商的物流体系愈发完善,即时性消费能够满足大多数需求,且价格更低,对订阅式电商的竞争压力增大。
对于 Stitch Fix 这类数据科学驱动的订阅电商来说,能够为用户提供更加傻瓜式的服务是其最重要的竞争力之一,通过简单的选购体验和时间节省来降低消费者的购物成本。
因而决定服务质量的关键因素,是其解决方案与客户实际需求的匹配度,匹配度由数据和算法共同决定。服务质量越高,用户的客单价和消费频率越高。
更具想象力的,还要数Stitch Fix 的独家数据。 Stitch Fix 的数据维度极为精细,从消费行为到消费偏好,能满足按需定产。不仅对供应商品牌来说具备极高的价值,也足以支撑 Stitch Fix 继续扩大自有品牌的规模。
Stitch Fix 可以借力数百万用户的精细数据,依靠自有品牌推出消费频率更高、受众范围更广、价格略低的基础款,依靠规模化生产提升毛利率,以低于市场价+合身的双重优势吸引消费者。
毛利率更高、对设计感要求较高、款式变化快的中高价单品,则可以继续和品牌保持合作,开放脱敏数据以协助品牌优化产品设计与生产,换取更低的进价,并加深与品牌的合作。
对于仍处于蓝海的特殊型号服装,如大码、小码女装, Stitch Fix 可将毛利率更高的自有品牌作为主打,以算法+人工推荐的优势占据先机。

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