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今天我们来讲讲美妆行业的订阅模式！
这种收入模型改变了传统商业的很多做法，也催生了很多诸如Amazon Prime, Netflix, Salesforce 等品牌的商业奇迹。
订阅模式无处不在，一切皆可订阅。随着品类的不断丰富和品牌的不断加入，行业日新月异，竞争愈来愈激烈。2019 年订阅类的有超过 3500 家品牌，增长超过 40%；且将近 47% 的品牌都是 2017 年后出现的。美妆盒子在订阅的茫茫商海中，作为一种“轻奢”定位，很好地引起消费者共鸣。
和很多行业一样，美妆盒子在疫情已开始也收到不小的打击。但是随着开始习惯居家隔离，避开公共场所，订阅盒子成为获取新美妆产品的重要渠道。
订阅美妆盒子大概分为两类：品牌精选 和 惊喜盲盒。两者的商业和盈利模式也非常不同。
前者一般都是知名的品牌推出的，盒子里面的产品组合都是“公开”的，主要提供品牌的套装或中样，定价偏高（200-400 人民币不等）。常见的如欧莱雅小美盒，6-8件旗下不同品牌的互补产品，产品名称和价格公开。卖的是超值，不是悬念。
图/网络
后者则是“非公开”的惊喜盲盒。此类相较而言定价偏低，主要通过订阅模式形成长期稳定化的收入流。盲盒一是强调产品性价比，适合资金有限又勇于尝试新品的年轻人。他们还没有建立鲜明的品牌忠诚，美妆盲盒大大降低了他们尝鲜的门槛。
其次，盲盒强调未知的新鲜感和刺激感，订阅者每个月都会像拆礼物一样期待打开盒子。这也是为什么泡泡玛特的盲盒用“上瘾”来形容丝毫不过分的原因。
但最重要的一点是，盲盒一般是由美妆专家、明星、网红精心挑选的，也就是说产品质量是有背书的，消费者因为信任而愿意花钱。
不要小看这种信任。美妆盒子在美国最早兴起的几家品牌，几乎都是通过建立黏性极高的用户社群成长起来的。
本文为大家盘点了 Allure, Ipsy 和 Birchbox 三家美妆订阅盒子的发家史。
图/网络
Allure 算是美妆杂志界的OG。Allure Beauty Box 诞生于 2012 年，定价在 15 美刀/月，或 150 美刀/年。初衷是通过美妆盒子小样，加深品牌与杂志读者的关系和忠诚度。
Allure Beauty Box 之所以成功，是因为其与 Allure 杂志的品牌调性紧密结合。盒子订阅者每月会受到 6 件产品，都完全由杂志的美妆博主、编辑精心挑选。他们自己也经常做拆箱视频，通过互联网与品牌追随者加强联系。
盒子里从来没有赞助的产品，而且配合当期的杂志主题，比如“获奖美妆精选”。每季度 Allure 都会推出一个明星或网红的独家合作款，只向订阅者提供。
“我们发现：每三个月就给我们的订购者来点意想不到的小惊喜，效果最佳。” -- Allure 的营销 VP
品质保证和定期提供小惊喜是 Allure 保温用户忠诚度的制胜法宝。GQ 等杂志也相继推出“美妆盒子”的模式。Allure 一直能保持其的区隔度的原因在于对超核心用户的极致服务 (super-serving the core)。
Allure 的盒子一般包括一两个全尺寸的产品，样品也都容量可观，全来自领先的零售或独立品牌。
Allure的盒子一般包括一两个全尺寸的产品，样品也都容量可观，全来自领先的零售或独立品牌。
与 Allure 依托杂志读者基础不同，Ipsy 是典型的以网红、意见领袖为中心建立在线社群的 DTC (Direct-to-Consumer) 品牌。
Ipsy 的美妆订阅盒子叫 Glam Bag，相较 Allure Beauty Box 更像一个所有当季最火美妆小样尝鲜。每月有超过 200多万付费用户收到 Glam Bag，每用户带来的净盈利在 10 美元。根据这些数字大致估算， Ipsy 的 ARR (annual recurring revenue, 年度经常性收入) 看起来已经超过了3亿美元。
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Ipsy 主要运作的平台是 Youtube，也包括各种美妆blog。所有的内容渠道网络的订阅者总数超过 4600万。但 Ipsy 的商业模式不仅仅是订阅，它更是一项“内容”服务，为数十亿美元的美妆行业提供了一个独特且难以复制的解决方案—— 真实且高产量的评论式内容。
一切开始于 Michelle Phan 在2007年上传的第一个化妆视频。该视频在 Youtube 一周内就有超过 4 万的收看次数，到现在累计观看量将近 1.26 千万。
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Michelle 也因此在 Youtube 上逐渐收获大量粉丝。从那时起，Ipsy 就确定其成长闭环的核心驱动力是内容。Ipsy 认为：美妆行业将逐渐去中心化，唯有成为消费者心中的“美妆宝典”般的存在，成长才是可持续的。
确定了以内容为核心的战略，内容原创者，也就是美妆博主、网红，无疑就是 Ipsy 的核心资产。Ipsy 目前的内容团队大概有 1 万多名美妆博主。他们同 Ipsy 的签约造型师一同打造的优质内容每个月都会创造超过 3 亿社交媒体印象（social media impressions）. 这些渠道为 Ipsy 增加了品牌曝光，带来有机增长（organic growth）。美妆产品在 Ipsy 的 Youtube 视频中出现也成为最好的广告。
为了坐实“美妆内容第一”的位置，Ipsy 甚至打造了自己的美妆工作室，Open Studio。工作室除了配备最好的灯光、音响和科技辅助，更是一个“网红孵化器”。这个视频主们能拖过 Open Studio 获得最好的人脉、资源以及导师的帮助。
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Ipsy 的宏伟计划向我们证明：美妆行业正在发生巨变。美妆的话语权不在掌握在大商场的柜姐或者电视上巨资拍摄的广告。大家越来越愿意接受更多元化、更贴近他们生活的声音；消费者愿意相信好内容背后，一定是值得信赖的品牌。
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Birchbox 和前面提到的两家盒子最大的区别就在于其样品品类的丰富性。Birchbox 不仅提供美妆样品，也会覆盖头发、肌肤护理等。所有产品都是小样，目的是鼓励顾客到 Birchbox 网站上购买整装。
因此，Birchbox 的策略也和前面两者不一样。2000年诞生的 Birchbox 可以说是美妆盒子的开山鼻祖。当年还在商学院读书，自称 “非美妆达人”的 Katia Beauchamp，发现了美妆市场在互联网领域还属于一片蓝海。她商学院的同学兼好友，Hayley Barner，恰巧也是一名美妆编辑。Hayley 经常会帮 Katia 安利一些新品。Katia当时就想：“要是每个人都有一个做美妆编辑的朋友就好了！”
这一瞬间的想法就是 Birchbox 的雏形，也是其主旨：帮助人们发现好物。因此，Birchbox 的战略也不同于其他订阅盒子。
图/Birchbox
2017 年左右，Birchbox 推出了“基础盒” 和稍贵一点的“升级版盒子”。“升级版”每个月贵 4 刀，但是用户能够在基础款之上定制化。比如 Beauty Fix-it Boxes 会根据用户的肌肤问题，定制化盒子的内容。顾客也可以用盒子兑换积分 (swap for points)。积分可用于在 Birchbox 商城购物，领取优惠券，加速升级到 ACE 等级（Birchbox 的 VIP 奖励活动）。
这一切都是为了鼓励其最有价值的顾客在网站上的消费。换言之，盒子是向网站导流的渠道。
订阅盒子行业每天都有新的品牌在诞生，美妆只是当中一隅。可以说，“订阅”服务、产品不再只是一种商业或收入模型，而真正成为消费者的一种“生活方式”。根据麦肯锡的研究，拥有订阅服务的受访者当中， 44% 有 3 项及以上的订阅服务。
Thinking inside the subscription box: New research on e-commerce consumers. Mckinsey Research
不仅仅是美妆订阅，每天都有新兴的品牌想要承包消费者生活的各个领域。据不完全统计，截止 2018 年 2 月，全球有超过 7000 家订阅盒子公司，其中有降级 70% 在美国。
图片截自Boxometry，一个类似于“订阅盒子合集/目录”的网站。列举了各类订阅盒子的简介、价格以及用户评价等等。导航栏里可以看到订阅盒子涵盖了美妆、儿童、食品、饮品、健身、宠物、二次元、游戏等等，每一个品类下面还有各个细项。
品牌想要在众多竞争者中突出，必须要找到自己的 niche (利基或缝隙市场)。对于 Allure 来说是社群，Ipsy 是内容，Birchbox 是选择种类。What's your niche?
而在品牌的增长环节中，数字营销和数据分析是决定商业和用户增长的核心环节。随着近两年大量时尚电商行业在数字营销和商业数据分析领域的大量投入，需求岗位的增长更是为求职的相关从业者，提供了大量机会！相关岗位更是热招和高薪待遇，求职者数量逐步递增。
数据科学家，数据分析师，商业智能分析师，数据工程师等岗位的要求中，都有一项基本技能，是必须要掌握的，那就是人尽皆知的Python技能！
以Amazon 为典型代表的电商零售公司，常常需要通过利用Python等数据工具，来围绕“人、货、场”这三个核心，来分析大数据。
例如，通过分析新用户的获取和老用户的留存、复购数据，从整体了解电商用户结构，以及用户生命周期价值，来洞察对“人”的了解；通过分析销售额、价格分析、销量排名最高和最低的商品数据、以及相关关联因素的归因，是对“货”产品结构的把控，为产品运营寻找最佳建议；而对于阶段性市场份额、利润率、增长率、促销活动等数据的分析和对比，能够了解到整体运营的情况和未来市场的前景，帮助决策层制定下一步的运营策略。
因此，像Amazon、Wayfair、阿里、京东这样的电商公司，在招聘数据分析岗位时，都会要求申请人擅长Python、R、SQL这样的语言工具。
以前看重线下体验销售的品牌，也越来越多地看重线上电商渠道，因此，相应的数据分析岗位也越来越多，像小米在国内专门招聘的电商数据分析师，起薪最低在18K。
“猜你喜欢”、“购买过此商品的用户还购买过……”对于离不开社交平台、新闻阅读、娱乐平台的现代互联网用户来说，个性化推荐已经不是什么新鲜事儿。这些“懂你” 行为的背后，都得益于推荐系统。
推荐系统，根据用户的档案或者历史行为记录，学习出用户的兴趣爱好，预测出用户对给定物品的评分或偏好。据报道，推荐系统给给Netflix带来了高达75%的消费，并且Youtube主页上60%的浏览来自推荐服务。
而像Facebook、Instagram、Pinterest 、 微信、小红书、今日头条，这样拥有巨大流量的平台而言，通过品牌的广告投放来实现商业化。而数据科学家和数据分析师的职责，则是和开发团队一起，研究算法确保广告能够精准地展示给目标用户。
许多互联网科技公司，都将推荐算法作为自己的核心技术，因此对于数据岗的人才需求非常大，提供的薪资待遇和在公司的话语权，也是可以和程序开发岗位职能相比拟。打开求职网站，Opening Positions 非常多，而Python几乎会出现在每一个数据岗的Job Description 上。
不断兴起的O2O业务，例如像Uber、Lyft、滴滴出行这样的打车业务，或是想DoorDash、Grubhub、Instacart 这样的外卖派送业务，都是基于派单的产品形态进行司机/商家和客户之间的交易撮合，而数据科学家和数据分析团队，就是在研究和解决派单算法，以及对于订单高峰、订单热区等情况的预判和调度。
作为基础的数据挖掘工具语言，Python的掌握是不言而喻的。
Python在非数据分析岗的场景应用，可谓是丰富多彩，尤其是增长, 产品, 用户等各类运营岗位，极大地提高了工作效率和沟通成本：
用Python找论文资料，手动3天，现在只需要1小时
手动整理报表8小时，用Python只需要5分钟
3个市场人员调研收集的客户资料，Python爬虫一键全抓取
用Python将数据可视化，领导层决策拍板更快了
可以说，因为Python的简单易学，方便和快捷，让这个数据分析工具成功“出圈”，应用到各种商业场景和工作职能中，现在人人都在学Python！
虽然Python的学习门槛不高，相对于其他语言和工具更加容易上手，网上也有很多Python的书籍可以学习，但是任何技能，如果不实践运用，那还不能称为真正的掌握。
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