【Pink投资决策参考】求同，时尚电商社区“SEE”帮你找到全球同款

2016-03-18 18:03 用户定位

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经多位@变革家会员 的要求，为了便于大家对36氪股权投资平台上众筹的项目“Pink”进行投资决策，变革家摘选了@人人酱对”SEE“的相关报道。仅供各位会员和众筹投资者们投资决策时作为参考。

时尚电商社区 “See” 今日向 36 氪首家透露，已在 8月份完成了数百万美金的 A 轮融资，资方包括 IDG、晨兴资本和 BAI（贝塔斯曼亚洲投资基金）。公司在今年二月份获得了极客邦创投的天使轮融资，产品六月初正式上线。

美妆和服饰向来是女性消费中的两块大头，前者由于商品的标准化程度和需求集中化程度较高，是不少创业者选择切入的首选。因此，无论是聚美优品、小红书、还是美啦美妆或抹茶美妆等众多 “粉红类” 应用，基本将从一线到四、五线城市的美妆消费市场覆盖得颇为全面了。但反观时尚领域，虽然市场规模约为 5000 亿元，但除了 “蘑菇街”、“美丽说” 这两个定位中低端的大玩家外，一二线城市的时尚消费一直缺少个标杆型的电商产品崭露头角。

See 想要瞄准的就是这块空缺市场，它是个主打 “图片商品化” 的时尚电商社区、聚焦于服饰品类。用户在 See 上把想要的东西通过图片的形式发布后，平台上的活跃用户、时尚买手会开始在全球范围内找到同款商品，以评论加商品购买链接的形式展现；同时，其他用户看到如果喜欢，也可以按 “同求” 按钮，便于商家聚合需求，精确消费者画像。

在创始人万旭成（Tree）看来，See 很像是时尚电商界的 UBER，通过众包的模式，先由用户来发布 “找同款” 需求，发动平台上的活跃用户、海外买手、品牌方等来响应需求。当然，这些众包方也可以通过奖励机制（类销售提成），获得相应的服务费收入。

为了加快匹配的效率，除了众包模式外，See 也利用了图像识别与深度学习系统，通过对于图片中主体内容的识别、截取、比对，结合对于商家及用户的个性特点标签判断，以实现用户发布内容与目标商品库的快速比对。

如果说第一版的 See 搭建的是图片和商品信息之间的桥梁，那么刚上线的 2.0 版本，团队则希望通过 “美力圈” 来强化人和商品的关系。在美力圈中，用户可以根据自己的喜好关注各种不同的时尚专题，比如某个热门影视作品、明星、品牌、风格等，从圈友们发布的 “找同款” 需求中寻找穿衣的灵感。“我们并不想做成一个单纯工具型的社区，而是想鼓励用户和相应的内容、场景和话题形成关系。不仅自己发现时尚，也能关注和看到别人的时尚。”

目前，See 合作的海外品牌包括 ASOS、Topshop、Shopstyle、EMODA、GRL、Keds 等数十个，用户能在上面直接找到多个海外平台的商品，2.0 版本实现了一键购买功能，即 “所见即所得”。万旭成表示，不同于传统电商的 B2C 或 C2C 模式，See 采用的类 C2B 的模式，由于图片的成本远比库存来的低，因此，当需求搜集的成本通过移动互联网的方式变得极其低廉时，将需求反向匹配给供给的商业模式就能够跑通和成立。同时，C2B 更有想象空间的地方在于，商家或品牌商可以知道用户的将来时，了解他们未来想要什么。

其实，基于 “找同款 “的应用并不少见，此前的 “明星衣橱”、“穿衣助手” 都曾有过试水，此外还有 “淘淘搜” 和 “帮我找” 等产品也在做类似的事情。不过 “淘淘搜” 的市场定位与淘宝相近，而 See 的区别点是主打海外商品，同时叠加了社区互助功能，定位人群是一二线城市对生活品质和时尚品位有较高追求的年轻人。个人而言，比较关心的是 See 是否能在 2.0 版本上线后证明自己低成本获取高质量流量的能力，将 “找同款” 这件事变得更有社交传播性。

See 核心团队来自腾讯、京东、阿里等公司，目前团队接近 30 人。创始人万旭成于 2011 至 2013年分别在腾讯 CDC、IEG、MIG 从事用户体验工作，参与腾讯电脑管家、应用宝、腾讯游戏、全民 WiFi（硬件）的产品设计与用户研究。（文/人人酱来自36氪）

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