Eric Colson
Ex chief algorithms officer di Stitch Fix
Eric Colson è un leader della data science noto soprattutto come chief algorithms officer di Stitch Fix, dove ha costruito il team di algoritmi alla base del servizio di styling personalizzato dell'azienda. In precedenza vicepresidente data science and engineering di Netflix, è ampiamente citato per i suoi scritti su come organizzare la data science affinché crei nuove capacità di business.
| Ruolo | Ex chief algorithms officer, Stitch Fix |
|---|---|
| Ruolo precedente | VP data science and engineering, Netflix |
| Noto per | Styling con persone e algoritmi |
| Pubblicazioni | Harvard Business Review, 2018 e 2019 |
Chi è Eric Colson?
Eric Colson è un manager della data science il cui lavoro in Stitch Fix ha reso l'azienda uno degli esempi più citati di machine learning nel retail di moda. Come chief algorithms officer ha guidato il team responsabile dei modelli che raccomandano i capi, abbinano i clienti agli stylist e ottimizzano le operazioni.
Carriera
Prima di entrare in Stitch Fix, Colson è stato vicepresidente data science and engineering di Netflix, azienda nota per l'uso di algoritmi di raccomandazione. In Stitch Fix ha ricoperto il ruolo di chief algorithms officer e ha costruito una grande organizzazione dedicata agli algoritmi, attiva su styling, merchandising, inventario e logistica.
Colson è diventato noto anche al di fuori della moda grazie ad articoli su Harvard Business Review. Nel 2018 ha sostenuto una data science guidata dalla curiosità e nel 2019 ha spiegato perché i team di data science dovrebbero privilegiare generalisti full stack rispetto a specialisti funzionali dal profilo ristretto.
Influenza sul business della moda
Stitch Fix, con il team di algoritmi guidato da Colson, ha mostrato come un retailer di moda possa usare i dati in tutta l'azienda e non solo nel marketing. L'azienda ha pubblicato un Algorithms Tour interattivo, che indica Colson tra i suoi autori, per spiegare il funzionamento dei propri sistemi:
- Il collaborative filtering prevede le preferenze di stile a partire dal feedback di clienti simili.
- I modelli a effetti misti seguono l'evoluzione nel tempo delle preferenze individuali e collettive.
- Le reti neurali confrontano l'inventario con le immagini condivise dai clienti.
- L'elaborazione del linguaggio naturale valuta gli articoli rispetto alle richieste dei clienti.
- I metodi di ottimizzazione assegnano i magazzini, abbinano gli stylist e pianificano i percorsi.
Elemento decisivo, il modello manteneva le persone nel processo: gli algoritmi classificano le opzioni, mentre gli stylist effettuano la selezione finale e aggiungono note personali. Questa collaborazione tra persone e macchine è diventata un punto di riferimento per le aziende di moda che valutano l'IA nello styling e nel merchandising.
Eric Colson e la tecnologia
La tesi centrale di Colson è che la data science sia più preziosa quando abilita capacità che un'azienda non ha ancora immaginato. Su Harvard Business Review ha scritto che la data science può abilitare capacità del tutto nuove e innovative in grado di differenziare completamente un'azienda, e che le svolte nascono spesso dall'esplorazione autonoma dei data scientist più che da piani calati dall'alto. Ha inoltre sostenuto che i passaggi di consegne tra specialisti rallentano l'apprendimento e che la responsabilità end to end aiuta i team a iterare più velocemente.
Perché è importante
Eric Colson ha contribuito a dimostrare che gli algoritmi possono stare al centro del modello di business di un'azienda di moda. Le sue idee sull'organizzazione della data science restano attuali per qualsiasi marchio o retailer che stia sviluppando oggi capacità di IA.
Domande frequenti
Chi è Eric Colson?
Eric Colson è un manager della data science che è stato chief algorithms officer di Stitch Fix e in precedenza vicepresidente data science and engineering di Netflix. È noto per aver costruito il team di algoritmi di Stitch Fix e per i suoi scritti sull'organizzazione della data science.
Che cosa ha detto Eric Colson sulla data science?
Su Harvard Business Review ha sostenuto che la data science può abilitare capacità del tutto nuove e innovative in grado di differenziare completamente un'azienda. Raccomanda di lasciare ai data scientist spazio per esplorare e di privilegiare generalisti full stack rispetto a specialisti dal profilo ristretto.