营销人需要为增长负责，而没有比数学更能解释增长及其背后机制的科学了。营销人需要学习如何计算关键的业务指标，以优化成本和提高利润率。正如贝恩资本在2016年4月的一份报告《数学、魔法与顾客》中所说的，今天的营销人员与其说是Madman，不如说是Mathman，他们面临着压力，要汇报每一次营销活动的ROI，包括但不限于：

统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。对于营销人员来说，需要统计数据作为决策提供依据。很多算法其实就是统计学知识的应用。

算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令，代表用系统的方法描述解决问题的策略机制。在现代商业世界中，算法无处不在。Netflix使用算法根据用户的观看习惯和偏好来建议内容和制作节目；Epagogix算法会分析电影剧本，预测它们的票房收入，并就如何让它们更具市场价值和利润提出建议，包括改变情节、设置、角色和演员；UPS使用基于算法的系统ORION （On-Road Integrated Optimization and Navigation，即公路综合优化与导航系统），将投递路线缩短了数百万英里……

在营销领域，算法已经从各个方面进入了我们的视野，它们影响着如广告购买等日常任务，也影响着重大的战略决策。AI时代，算法变得更加智能和强大，大规模的变革即将来临。麦肯锡全球研究所（McKinsey Global Institute）研究称，复杂的算法最终可能取代全球1.4亿全职知识工作者。

具体来说，预测顾客行为可以用到决策树、线性回归、逻辑回归和朴素贝叶斯等方法；客户的分组、聚类和分类则有k-means聚类、kNN （k-Nearest neighbor）、Logistic回归和决策树；预测客户流失率使用贝叶斯推理和Pareto/NBD模型，逻辑回归和Q-learning；预测客户生命周期价值，我们用伽玛-伽玛模型和隐马尔可夫模型。

Stitch Fix是一家按月订购的时尚电商，大量利用数据科学来提供大规模的个性化搭配服务。Stitch Fix向用户每次寄送5件认为用户会喜欢的服装和配饰，用户保留下他们喜欢的物品并购买，然后将剩下物品寄回即可。每次寄送的服饰是根据数据和算法做出的，这些数据来源于数百万用户注册时填写的信息，以及每次收货后提供的反馈。

Stitch Fix聘用了100多位数据科学家，建立了一套强大的算法，可以确定客户端出现的每件商品的大小、轮廓和风格等一切信息。该公司甚至设立了「首席算法官」一职，聘用了从Netflix离职的Eric Colson领导Stitch Fix的数据科学团队，建立了被视为当今时尚行业最复杂的数据科学组织。他的团队在过去5年里开发出了Stitch Fix算法。

当客户注册时，Stitch Fix采用算法会对他们在调查中输入的信息进行分类，使用自然语言处理来分析「我上班穿得很随意」和「我不喜欢秀胳膊」等词条，之后根据测量数据、月度评估，决定了哪些衣服可以提供给客户；Stitch Fix并根据设计师的专业知识和客户的需求和偏好，将设计师分配给客户。

该公司使用算法来确定如何让造型师配合客户，并帮助买家预测未来几个月的款式，这样他们就能更好地管理库存。Stitch Fix使用一组复杂的算法发掘出真正适合客户的风格，而不是参照客户给自己打上的风格标签，然后将这些风格相同的服饰集中展现出来。Stitch Fix还使用算法来了解每位客户实际的尺寸，有助于提供最适合个人身体特征的衣服。

Eric Colson在接受《福布斯》杂志采访时介绍，Stitch Fix使用数据来打造新品，将最流行的设计元素结合在一起，通过算法生成服装，从而创造出一款新产品。2017年6月，Stitch Fix推出了第一个独家品牌Hybrid Design。该公司使用了一套模型和算法，灵感来自于遗传模型，从而设计出图案、颜色和样式的新组合。例如，一件专为缝补圆点花纹和高领设计的衬衫是由两件「母衬衫」制成的。