主打 “图片找同款”，时尚电商社区 “SEE” 完成数百万美金A轮融资

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 也利用了数据挖掘的深度学习方法，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。

生成海报

免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。