まとめ：ファッションとビッグデータ
というわけで、「店舗を持たないリテール」というのが色々と試されている今日この頃、その一環として、ファッションという好みや形の向き不向きのレンジが著しく大きい製品の詰め合わせ通販を2社試してみたわけだが、とりあえずの感想としては、まだデータだけで個人の好みに完全にパーソナライズするのは難しそう。
よもやデータで個人のニーズが完全に解析できても、個別の趣味・価格帯・体型に合わせようとすると、ものすごくたくさんのブランドを買い付けないといけなくなるのではないか。（もちろん、ソーシング側の物流も最適化し、ビッグデータ解析技術も向上した近未来ではまた違うことになるとは思うのだが。）
なお、StitchFixとM.M.LAFLEUR、私はいずれもFacebook広告で知った。
ここ数年、Facebookには情報全開、さらに良さそうな広告は片っ端からクリックして、彼らの広告最適化の限界を見せてもらうべく挑戦し続けているのだが、これが結構すごい。Facebookに書いた文章の単語を拾う程度の段階は（多分）5年前に終了、今では携帯アプリで会話も聞いている（←Facebookは「いつもじゃない」と反論しているが）。さらに私の書いたこと、クリックしたこと、Facebook外でのオンライン行動、行った（物理的な）場所などのもろもろから派生したと思われる、見たことも聞いたこともない製品やサービスが登場することもここ1年ほど多くなった。最近は「あ、これ欲しい」と思う変わったものがかなりツラツラと流れてくることも多い。
一方、今回試したうちM.M.LAFLEURの方は、ターゲットを特定層に絞った自社製品販売なわけだが、その（それなりに）ニッチなターゲット層を洗い出す技術はFacebookにはすでにあると思われる。なので、現状の技術レベルでは「特定のニッチ層に強く求められる製品を作り、そのニッチ層をきっちりデータで洗い出し、無店舗で販売する」というのは割合強力なビジネスモデルなのではないでしょうか。
そして結局のところ最強はFacebookなのでしょうか。
