스티치픽스는 어떻게 첫 1000개의 주문을 따냈을까?
최대한 가볍게 그리고 빠르게 가설검증하기
초기 1000명의 고객을 어떻게 모았을까 시리즈 2 - 스티치 픽스
우중’s Lesson & Learn을 정리해보면
초기 고객 관찰과 인터뷰를 통해 가설 도출 및 웹사이트도 없이 이메일 만으로 스스로의 가설이 working 한다는 것을 입증함.
초기에 인플루언서 브랜디드 콘텐츠를 통해 바이럴을 일으켰고 빠르게 성장했던 것이 주요했음.
다만 이는 2010년대 초반 인스타그램이 막 폭발적으로 성장하던 시기였고 플랫폼의 성장과 그들의 고객이 일치했음. 2021년 현재 이미 이러한 마케팅은 너무나도 보편화되었고 광고단가 또한 급증해 현재는 이러한 엄청난 효과는 기대하기 어려울 것으로 보임. 그럼에도 불구하고 초기 웹사이트 조차 없이 그들의 가설을 확인했다는 것에서 매우 매우 매우 놀라움. 더불어 가끔 너무 많은 정성을 들여 서비스를 '그랜드' 오픈하고 가설이 틀렸다는 것을 알아차리는 케이스를 종종 확인하곤 하는데 이런 점에서 스티치 픽스 사례는 충분히 시사점 있음.
스티치 픽스를 벤치마킹한 개인화된 여성&남성 옷 스타일리스트 서비스 이미 많이 보았는데, 아직 한국에서는 크게 성공한 곳은 발견하지 못했음.
조심스럽게 추측해보면 한국이라는 맥락에서는 개인화된 개성보다는 어느 정도 homogeneous 한 유행을 따르는 문화적 배경이 작용하지 않았을까? 더불어 지그재그, 브랜디, 에이블리, 스타일쉐어 등이 이미 비슷한 기능을 하고 있을 수도.
스티치 픽스 개요
2010년 설립, 인공지능(AI)이 소비자 취향을 분석해 좋아할 만한 옷을 보내주는 데이터 기반의 맞춤 의류 제공 스타트업.
2019년 기준 회원 수는 320만, 매출 $1.5B 나스닥 상장 → 코로나 이후 더 급등
창업 초기 스티치 픽스는 고객에게 간단한 설문 조사를 하고 거기 맞춰 사람이 옷을 골라주는 개인 스타일리스트 방식으로 시작. → 넷플릭스에서 추천 알고리즘을 담당하던 엔지니어 에릭 콜슨 합류 후 성장 가속화
기계와 인간이 협업하여 5100명의 파트타임 스타일리스트 재택근무하며, 알고리즘이 1차 필터링 → 인간 스타일리스트가 최종 판단하는 형태로 운영되고 있음.
초기 가설 검증 - Validating the idea
She used her credit card, which had a limit of $6,000.
14-30일 반품 창구가 있는 부티크 상점에서 옷을 공급받고 팔리지 않은 것은 환불하는 형태로 약 20명의 친구들과 함께 이 테스트를 실행.
이를 통해 설문조사를 통해 고객들의 취향을 알 수 있었고, 따로 물리적인 개인 스타일리스트를 필요로 하지는 않으며, 꽤나 낯선 브랜드에 대해서도 거부감 없는(선호)를 확인함.
여전히 웹사이트 없이 100개 이상의 주문을 따냄- 100+ Orders in, still no website
초기에는 웹사이트 없이 이메일만으로 주문을 따내며 Baseline Ventures에서 $500K 시드 투자 유치. 당시 타임라인은 다음과 같았는데 4월 29개 → 5월 35개 → 6월 인턴 채용 및 블로그 개설 후 110개 주문 → 7월 235개 주문.
(우중) wow
드디어 랜딩 페이지 만듦 - Finally a landing page
오픈 7개월 만에 수천 건의 주문 확보라며 랜딩페이지를 개설함.
주요 기능은 stitch Fix가 사용자에게 서비스를 제공할 준비가 될 때까지 설문조사를 작성하고 대기자 목록에 참여할 수 있도록 하는 것임.
이때 초기에는 2주에서 첫 번째 제품을 받는데 까지 3달까지 걸리기도 했음. → (우중) 이러한 최악의 고객 경험에도 불구하고 고객들이 이탈하지 않은 이유는 무엇인지 궁금함.
초기 전략은 다음과 같았는데 50K -100K 팔로워를 가진 인스타그램 인플루언서들을 통해 스티치 픽스의 경험을 홍보하도록 했고, 이러한 인스타그램과 핀터레스트를 통해 바이럴이 주요했음.
회사를 시작한 지 16개월 만에 스티치 픽스는 10만 개의 주문을 기록했고 공급이 따라가지 못해 더 이상 마케팅을 집행하지 조차 못함.
