メガスタートアップリサーチ：FAIRE

“小規模小売店舗向けのマーケットプレイス” FAIRE

今回は、実店舗を持つ小規模なセレクトショップ向けのBtoBマーケットプレイスFAIRE（旧称Indigo Fair）をご紹介します。

地元に根ざした小さなセレクトショップは、間接的にAmazonの脅威にさらされ苦しんでいます。FAIREは、そんな店舗が競争力を持つために、時間と労力を抑えながら、売れる商品を見つけ、購入しやすくするための商品仕入れのマーケットプレイスです。

創業者のMax Rhodes（元SquareのPM）は、過去、北米においてBlunt Umbrellaという傘を卸売販売していたのですが、そこでセレクトショップとのやりとりが非常に非効率的であることに課題を感じ、FAIREを創業しました。

ビジョン・目的

小規模なセレクトショップがユニークな商品を仕入れやすくし、ECや大規模店舗に対する競争力を持たせる

ターゲット

地元に根ざした実店舗を持つ小規模セレクトショップ

対象課題・ニーズ

・商品を探して仕入れるために、展示会や見本市に行く費用と時間がかかりすぎる
・費用と時間をかけて見つけた商品が売れないリスクがある

ソリューション・プロダクト概要

仕入れたい商品の検索・購入を支援するマーケットプレイスを提供。小さなセレクトショップが、自身の店に最適な商品と出会えるよう、幅広い卸売業者（ブランド・メーカー等）や商品を掲載し、これらを検索・レコメンドしてくれる。

セレクトショップは、FAIREから仕入れたい商品を検索・注文すると、7日以内に商品が店舗に配送される。この時、各卸売業者単位の初回注文時のみ無料返品ができるため（返品は注文から60日以内）、一定期間店舗に並べて売れなかったら返品、という形で仕入れリスクを軽減することができる。

なお、セレクトショップ が初めてFAIREを使う際、まずWebサイトやFacebookページ、Instagramアカウントなどを登録する。これにより、店舗の雰囲気や空気感、商品ラインナップをAIが解析し、卸売業者が販売している商品をマッチング・レコメンドする。その後、セレクトショップが仕入れた商品や返品した商品のデータを蓄積することで、商品レコメンドの精度を向上させていく。結果として、これまでバイヤーの勘やセンスに頼っていた商品仕入れを、AIで一定程度再現可能な仕組みにしている。

ビジネスモデル

メインはセレクトショップ向けのEC機能だが、ビジネスモデルとしてはマーケットプレイスのため、卸売業者（ブランド・メーカー）が商品を登録・販売する機能も持っている。卸売業者は、セレクトショップの初回注文時に25%、再注文時に15%の販売手数料をFAIREに支払う。手数料もなく、返品も可能という点で、圧倒的にセレクトショップ優位な構造となっている。

競合サービス

CrunchbaseやOwlerによると、the little marketやLimeRoad、Koovsといった、BtoCモデルの雑貨やファッションECがFAIREの競合サービスと見なされているが、BtoBマーケットプレイスであるFAIREとは、直接的な競合とは言えない。

ブランドやメーカーが自社単体で卸売用のECを扱う例は多いが、FAIREの競合としては、Amazon Businessや老舗のwholesalecentralといった、幅広く商品を扱うBtoBマーケットプレイスが該当するだろう。しかし、後者においても、「リアル店舗であること」を前提においたマーケットプレイスという点でFAIREはユニークなポジションを築いている。

考察

リアルでは大規模商業施設が、オンラインでは様々なECが乱立する中で、FAIREは「The Decentralization of Retail」を謳い、あくまでリアルな小売業者、しかも小規模な店舗にフォーカスしています。

ECをはじめとしたデジタルサービスの発展に伴い、欲しいと思ったモノがどこでも手に入るようになると、「リアルな場所に行ってモノを買う意味や価値」は次第に低減していくでしょう。

そんな流れの中でFAIREは、ふとした街歩きでの素敵な店舗や商品との出会いを演出することで、リアルな場所の体験価値向上を図りつつ、「街歩き体験があるからこそ欲しくなる商品」に価値を見出そうとしているのではないでしょうか。

*Crunchbaseを元に作成（2019年9月時点)