然而，内衣的生产工序极为复杂。林和另一位创办人、曾就职名利场(VanityFair)杂志17年、资深内衣销售丹·多尔金(DanDolgin)经过一番调查，发现“内衣不比T恤。”接着她又补充道，“掌握越多数据，做出的决定越明智。”不幸的是，林手头上没有一点数据。
2012年，林和多尔金创办了TrueCo.内衣购物网站，使用算法改善内衣购买体验。顾客光临网站，首先进行合身测试，确定肩带滑移程度、胸型等各种因素。(你是扁平胸型还是半球胸型?)网站会根据答案为你建议内衣款式和尺码。截至目前为止，购物者通常选择卡尔文·克莱恩(CalvinKlein)和那托利(Natori)等流行品牌。不久后，快递员会把装满你所选内衣的盒子送到家门口，供你试穿，然后再决定购买或退货。这种购物体验和瓦尔比派克(WarbyParker)眼镜公司颇为相似。
今天开始，TrueCo.将推出自家的数据导向设计内衣品牌“伊人(光彩)倩影”(SheWalksinBeauty(+Light))。掌握20万名参与在线测试的女性提供的信息、以及她们在家中试穿和购买之后的个人反馈，林相信她所设计的内衣合身“几率相当高”。她说，“这个系列品牌忠于我们的理念：天下没有人人合穿的内衣。”
某些评论家认为，单凭冰冷生硬的科技根本无法解决许多由来已久的问题，比如杯位过小挤压出4个乳房或胸型扁塌。开源时尚网站(OpenSourceFashion)的博主辛迪亚·瓦洛皮利(SindhyaValloppillil)说，“我的胸部不需要算法。算法无法为你提供更合身的内衣，就像在线回答问题无法帮你找到最合适的枕头一样。有些产品必须经过触摸和试穿才能知道合不合适。”
林不(完全)赞成瓦洛皮利的观点。“大数据不是万能的。”她承认，“但我们的设计过程不只是机器吐出某种规格的内衣。”事实上，除了传统的内衣制造，她的数据驱动设计手法还有更广泛的应用。品牌内衣根据某个模特的胸型来设计内衣，比如他们会按照某位模特的胸型制作完美的34C内衣。一般来说，这意味着某种类型的女性会被特定的内衣品牌吸引，而且市面上的内衣也只适用一部分体型。
通过利用成千上万名女性提供的信息，TrueCo.划分出6，000种不同的体型。公司的品牌团队也尝试设计更多种类的内衣，满足不同胸型的需求。
“有些略微不同的胸型可以归为一类，匹配一种内衣。”林解释道，“我们使用了测试所得的数据，找出不同体型的人可能喜欢怎样的设计特点。”
她把这一过程描述为“网飞(Netflix)式”。这一类比并不出奇，毕竟TrueCo.首席技术官曾是网飞视频公司的员工，而公司的顾问之一正是网飞的首席统计师。举个例子，TrueCo.研究“过于丰满”这个类别的问题，就如同网飞看待动作电影一般。当某位女性自称胸型“过于丰满”，TrueCo.就可以参考同类顾客此前的购物经验和选择，为她推荐最佳内衣。此外，网飞利用观众数据投资原创节目，从数据统计角度来讲应当收视良好。TrueCo.也效仿之，根据消费者数据创造内衣品牌，从数据统计角度针对相关内衣难题给出解决方法。
假如要用网飞视频分类法，为“明星制造”(MadeofStars)内衣贴个具体胸型的类别标签，那可能是“担心赘肉显露的丰满胸型女士内衣”。这种款式只生产D或以上罩杯，所用材料能够减少腋下脂肪。TrueCo.有爱地称之为“鸡胳膊”，这是丰满型女性群中常见的问题。该系列包括10款特定胸型的内衣，价格从22-88美元不等。
这种设计私密服饰的手法确实有些功利，还带了点八卦意味。但在内衣初企世界里，TrueCo.的攻击性还只是小儿科。业内另外两家公司Brayola与MeCommerce邀请用户提交几乎全裸的照片，作为合身测试的一部分。与其像Brayola一样亮出一张内衣太紧的大胸女照片，TrueCo.努力做得细致入微。它的合身测试使用绘图，而非照片。装在盒子里的内衣都用包装纸小心包好。而最棒的是，你可以远离试衣间冷冷的荧光灯，在家舒服自在地试穿。
所谓内衣大数据或许是有点小题大做了。但说到内衣，使用者都希望其形状能够遵循功能而定，但又不能显得过于功能化。林认为，找到那个最佳位置也是一门科学。“内衣是很有意思的物品，人体的美是基于如此客观的事物而定。”鉴于数据集包含了审美与实用偏好，TrueCo.认为他们很有可能制作出客观上完美的内衣模型。
统计之路是否销得通，时间和数据会告诉我们。TrueCo.系列品牌将要与现有的50多个知名品牌竞争，“伊人(光彩)倩影”的设计必须吸引浏览者的眼光。(光靠名字估计是不够的)当然了，如果您试过了不喜欢，还是可以无条件退货的。
