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戴彬称自己是“土人”。
似乎为了证明这一点，40岁的他在接受采访时，穿着棕色皮衣、格子衬衣、牛仔裤—这身为了拍照找出来的行头，并没有特别的设计细节或版型，即使仅仅从色彩搭配上看，也远算不上有型。30岁之前，他当过记者，也曾在天涯社区做营销，跟时尚没有太大关联。
而他的创业产品“明星衣橱”却是一个推荐怎么穿衣的应用，而且成绩还不错：在App Store中国区的免费榜单上长期排在20名之内。跟这类手机应用中排名最靠前的美丽说相比，其日活跃用户数大约30万，将近美丽说的一半；其总用户数300万，约为美丽说的1/4。
回到2010年年底，戴彬和合伙人打算创业时，不认为“对时尚没有感觉”会是个问题。当时在天涯社区，戴彬从事数据挖掘，以便更精准地投放广告。而他的创业方向则是做时尚商品的数据挖掘，原因很简单：女性的服装、鞋、包占整个网购市场的比例非常大。此外，他们之前也在电商圈子里积累了足够的人脉关系。因此，他们最初的打算是：为时尚类电商做服务，通过数据挖掘提供关联推荐、进而提高客单价。
事情最初也正如他们预料的那样。他们建起了一个5人技术团队，找到了银泰网的CEO廖斌，廖斌对他们的服务很感兴趣。但在一次合作会谈之后，去旁听的财务顾问朋友却特别坚定地跟他们说：你们这条路不行。因为即便To B业务一时可行，但淘宝这类技术实力强劲的大公司未来一定会自己做，绕开服务商。虽然很不情愿，几个创始人也激烈争论过，但戴彬回过头来看，觉得从To B转做To C的建议，是最重要的转折点。
当时面向普通用户的时尚导购，最著名的是美丽说和蘑菇街。戴彬他们分析，美丽说和蘑菇街的内容实际上是热卖单品推荐。再走这条路并不明智，戴彬他们想到的做法是，做搭配推荐，而非单品，这样未来还能用上数据挖掘和关联推荐。具体来说，就是从明星街拍图上找出对应的单品。即便在思路上有差异，从形式上来说，明星衣橱却跟蘑菇街、美丽说极其相似：打开这个应用，就是一堆瀑布状排列的时尚图片。这时候，没有时尚感觉、不懂女性顾客，就成了大问题。
即使当时他们动不动就去北京的时尚聚集地之一的蓝色港湾蹲点，也跟女性用户请教，他们做出的前几版产品还是恶评不断—看过之后的朋友，常常会说，产品太男性化，你们能不能行啊？从To B转为To C的另一大问题还在于，推广方式完全不同，在做To B业务能使上的人脉这时完全用不上了。一道选择题摆在他们面前：做PC的网页版本，还是做手机客户端？
他们之前的努力一直都在网页版上，技术团队没有一个人会开发手机客户端。但如果做网页版，推广成本太高，而资金和人手都不多。在反复的争论之后，他们最终下定决心：只有做App，还有出头的希望。但实践起来，至少是从技术上，难度比预想的要小得多。当时，几个技术人员从头开始学iOS的开发，其中，一个“特别聪明”的年轻技术员，连学带做，一个星期就基本能像做网页端开发那样流利地写代码了。
当他们从一个小一点的民宅搬到一个大一点的民宅办公后，戴彬找来了朋友尹丽莎，让这个时髦姑娘来做明星图的搜集和挑选。尹丽莎的加入让戴彬他们发现，原来自己跟女性的审美品味有这么大的差别。在跟审美有关的讨论中，尹丽莎最常跟这帮男性说的一句话就是，“你们不懂”。但明星衣橱的内容以及产品本身的设计，的确变得更有“女性感觉”。但这只能算是让明星衣橱补足了短板，还很难说有什么优势。
时尚导购类App的图片和选择的产品漂不漂亮，是用户最先看到也是最重视的一点。这有点像时尚杂志，首先要以内容为重。而明星衣橱的图片来源，主要是网络，很难从源头上与其他对手拉开差距。
明星衣橱的策略，是找那种最好穿搭的组合，比如街拍图，而不是看起来很时髦，但却很难穿出街的东西。同时，在他们每天最终上传的100来张图片中，欧美、日韩等不同风格都要各有一些。另一个至关重要的事情，是在用户点开一张具体的明星图后，侧栏要有对应的可购单品，而且这些单品得“像”。毕竟，有多少人点击这些单品链接、乃至到店铺购买，直接决定着明星衣橱能拿到多少广告费和销售分成。
明星衣橱没有做图像识别，他们的办法是靠细化产品描述。具体说，是先为明星图上的衣物分别按品类、材质、色彩、款式、细节等打标签，再拿标签，跟淘宝上的商品描述标签做匹配。这不仅意味着要靠标签来准确地描述一件衣物，难点还在于，怎么确定各类标签的优先级、用户看重什么不看重什么。技术人员根据编辑的意见，花了3个多月的时间，来建立标准的标签描述，并修正标签筛选的优先级别。现在，标签库里有3500个一级标签和1万个二级标签。在明星衣橱的编辑后台里，当编辑觉得机器抓取的单品不合适或不够时，可以提交更有效的关键词，并删掉不合适的内容。与美丽说提供产品单品图相比，明星衣橱提供已经搭配好的街拍图，1个单品通常会有5到10个可选的购买链接。
这一切都还算有效。当他们在去年8月推出1.6版本时，看过产品的几家风投都有了投资意向。虽然2012年是风险投资急剧降温、手机App很难融钱的一年，他们还是拿到了平安创投一笔600万人民币的投资。从2012年10月底上线2.0版本后，他们从11月一天成交50多单、一个月有5000块分成收入，现在每天能成交五六千单。加上淘宝从今年开始为他们支付的每个月15万的流量费用，今年3月明星衣橱的收入达到了40万。
不过，在这种类似美丽说的导购模式中，很难说明星衣橱能做到市场份额的绝对领先，更可能的是，它就是众多风格的导购App中一个。戴彬觉得，自己公司未来的竞争力，还在时尚搜索中：靠明星衣橱积累的穿搭配对数据，未来，当用户搜索一个单品时，自己能同时提供搭配单品的推荐。
他们的另一个打算，是发起服装定制。当用户对某件衣服“喜欢”的数量够多时，他们就去找供应商下单定做—这听起来不错，但也从图片版权问题进入到服装山寨领域。并且，他们目前还没有跟供应商打交道的经验，戴彬在介绍明星衣橱时，通常会强调，这不是“导购”App，而是个“定购”平台，但如果是个定购平台，数据似乎又变得可有可无了。
似乎为了证明这一点，40岁的他在接受采访时，穿着棕色皮衣、格子衬衣、牛仔裤—这身为了拍照找出来的行头，并没有特别的设计细节或版型，即使仅仅从色彩搭配上看，也远算不上有型。30岁之前，他当过记者，也曾在天涯社区做营销，跟时尚没有太大关联。
而他的创业产品“明星衣橱”却是一个推荐怎么穿衣的应用，而且成绩还不错：在App Store中国区的免费榜单上长期排在20名之内。跟这类手机应用中排名最靠前的美丽说相比，其日活跃用户数大约30万，将近美丽说的一半；其总用户数300万，约为美丽说的1/4。
回到2010年年底，戴彬和合伙人打算创业时，不认为“对时尚没有感觉”会是个问题。当时在天涯社区，戴彬从事数据挖掘，以便更精准地投放广告。而他的创业方向则是做时尚商品的数据挖掘，原因很简单：女性的服装、鞋、包占整个网购市场的比例非常大。此外，他们之前也在电商圈子里积累了足够的人脉关系。因此，他们最初的打算是：为时尚类电商做服务，通过数据挖掘提供关联推荐、进而提高客单价。
事情最初也正如他们预料的那样。他们建起了一个5人技术团队，找到了银泰网的CEO廖斌，廖斌对他们的服务很感兴趣。但在一次合作会谈之后，去旁听的财务顾问朋友却特别坚定地跟他们说：你们这条路不行。因为即便To B业务一时可行，但淘宝这类技术实力强劲的大公司未来一定会自己做，绕开服务商。虽然很不情愿，几个创始人也激烈争论过，但戴彬回过头来看，觉得从To B转做To C的建议，是最重要的转折点。
当时面向普通用户的时尚导购，最著名的是美丽说和蘑菇街。戴彬他们分析，美丽说和蘑菇街的内容实际上是热卖单品推荐。再走这条路并不明智，戴彬他们想到的做法是，做搭配推荐，而非单品，这样未来还能用上数据挖掘和关联推荐。具体来说，就是从明星街拍图上找出对应的单品。即便在思路上有差异，从形式上来说，明星衣橱却跟蘑菇街、美丽说极其相似：打开这个应用，就是一堆瀑布状排列的时尚图片。这时候，没有时尚感觉、不懂女性顾客，就成了大问题。
即使当时他们动不动就去北京的时尚聚集地之一的蓝色港湾蹲点，也跟女性用户请教，他们做出的前几版产品还是恶评不断—看过之后的朋友，常常会说，产品太男性化，你们能不能行啊？从To B转为To C的另一大问题还在于，推广方式完全不同，在做To B业务能使上的人脉这时完全用不上了。一道选择题摆在他们面前：做PC的网页版本，还是做手机客户端？
他们之前的努力一直都在网页版上，技术团队没有一个人会开发手机客户端。但如果做网页版，推广成本太高，而资金和人手都不多。在反复的争论之后，他们最终下定决心：只有做App，还有出头的希望。但实践起来，至少是从技术上，难度比预想的要小得多。当时，几个技术人员从头开始学iOS的开发，其中，一个“特别聪明”的年轻技术员，连学带做，一个星期就基本能像做网页端开发那样流利地写代码了。
当他们从一个小一点的民宅搬到一个大一点的民宅办公后，戴彬找来了朋友尹丽莎，让这个时髦姑娘来做明星图的搜集和挑选。尹丽莎的加入让戴彬他们发现，原来自己跟女性的审美品味有这么大的差别。在跟审美有关的讨论中，尹丽莎最常跟这帮男性说的一句话就是，“你们不懂”。但明星衣橱的内容以及产品本身的设计，的确变得更有“女性感觉”。但这只能算是让明星衣橱补足了短板，还很难说有什么优势。
时尚导购类App的图片和选择的产品漂不漂亮，是用户最先看到也是最重视的一点。这有点像时尚杂志，首先要以内容为重。而明星衣橱的图片来源，主要是网络，很难从源头上与其他对手拉开差距。
明星衣橱的策略，是找那种最好穿搭的组合，比如街拍图，而不是看起来很时髦，但却很难穿出街的东西。同时，在他们每天最终上传的100来张图片中，欧美、日韩等不同风格都要各有一些。另一个至关重要的事情，是在用户点开一张具体的明星图后，侧栏要有对应的可购单品，而且这些单品得“像”。毕竟，有多少人点击这些单品链接、乃至到店铺购买，直接决定着明星衣橱能拿到多少广告费和销售分成。
明星衣橱没有做图像识别，他们的办法是靠细化产品描述。具体说，是先为明星图上的衣物分别按品类、材质、色彩、款式、细节等打标签，再拿标签，跟淘宝上的商品描述标签做匹配。这不仅意味着要靠标签来准确地描述一件衣物，难点还在于，怎么确定各类标签的优先级、用户看重什么不看重什么。技术人员根据编辑的意见，花了3个多月的时间，来建立标准的标签描述，并修正标签筛选的优先级别。现在，标签库里有3500个一级标签和1万个二级标签。在明星衣橱的编辑后台里，当编辑觉得机器抓取的单品不合适或不够时，可以提交更有效的关键词，并删掉不合适的内容。与美丽说提供产品单品图相比，明星衣橱提供已经搭配好的街拍图，1个单品通常会有5到10个可选的购买链接。
这一切都还算有效。当他们在去年8月推出1.6版本时，看过产品的几家风投都有了投资意向。虽然2012年是风险投资急剧降温、手机App很难融钱的一年，他们还是拿到了平安创投一笔600万人民币的投资。从2012年10月底上线2.0版本后，他们从11月一天成交50多单、一个月有5000块分成收入，现在每天能成交五六千单。加上淘宝从今年开始为他们支付的每个月15万的流量费用，今年3月明星衣橱的收入达到了40万。
不过，在这种类似美丽说的导购模式中，很难说明星衣橱能做到市场份额的绝对领先，更可能的是，它就是众多风格的导购App中一个。戴彬觉得，自己公司未来的竞争力，还在时尚搜索中：靠明星衣橱积累的穿搭配对数据，未来，当用户搜索一个单品时，自己能同时提供搭配单品的推荐。
他们的另一个打算，是发起服装定制。当用户对某件衣服“喜欢”的数量够多时，他们就去找供应商下单定做—这听起来不错，但也从图片版权问题进入到服装山寨领域。并且，他们目前还没有跟供应商打交道的经验，戴彬在介绍明星衣橱时，通常会强调，这不是“导购”App，而是个“定购”平台，但如果是个定购平台，数据似乎又变得可有可无了。