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整屋家居平台满屋家居获数千万pre-A轮融资

2017-05-05 zq

导读:36氪获悉,整屋家居平台满屋家居已获数千万人民币pre-A轮融资,由新天域资本领投,娱乐工场跟投。此前公司曾获得来自立元创投的天使轮融资。《2017全屋软装定制消费趋势白皮书》显示,全国全屋软装定制的年消费能力达2000亿元-3000亿元。各地出现很多整体软装馆,软装一体化成为趋势。同时国内已经有14个省市出台住宅全装修交付政策,毛坯房将逐渐退出,后精装软装市场将迎来爆发。

36氪获悉,整屋家居平台 “满屋家居”已获数千万人民币pre-A轮融资,由新天域资本领投,娱乐工场跟投。此前公司曾获得来自立元创投的天使轮融资。

《2017全屋软装定制消费趋势白皮书》显示,全国全屋软装定制的年消费能力达2000亿元-3000亿元。各地出现很多整体软装馆,软装一体化成为趋势。同时国内已经有14个省市出台住宅“全装修”交付政策,毛坯房将逐渐退出,后精装软装市场将迎来爆发。

“满屋家居”是一家专注精装用户的强场景整屋家居平台。创始人兼CEO陈经超告诉36氪,目前消费者购买家具主要有两种方式:一种是线下实体店,如红星美凯龙、宜家等,这种方式的缺点在于,对非设计出身的小白客户来说,家具摆放到家里的效果很难想象,尺寸难匹配;第二种是线上买家具,不仅不能看效果,质量也不能保证。目前受欢迎的线上店提供的全屋定制类服务,其实是O2O模式,线上购买,线下量房。

“满屋家居”把销售模式概括为“线下强场景家居团购+线上新科技新零售”。购买家具是超低频次重体验的行为,因此强场景是关键。线上来说,与一般电商首页直接搜索SKU不同,“满屋家居”搜索的是用户的小区。比如你买了万科未来城A户型,直接搜索就可以看到对应房型360度的全屋软装方案。如果不满意,可以通过平台即将上线的智能设计功能,输入条件,如北欧风、10万,沙发要红色、布艺,算法自动匹配方案。

线下的强场景是指,公司会在开发商交房前几个月,到小区里针对每种户型设计一套样板房。房子向C端业主租赁或置换,租用该住户的新房并帮助设计软装。除了样板房外,线上还提供很多虚拟组合。这样的强场景下,用户对品牌的信任度更高。

对于开发商来说,地产后的增值家居服务可以提升业主的交付满意度。大型开发企业如万科、恒大等会自己主导,但对于中小开发商来说没有太大精力来做。目前满屋已经与十几家开发企业从集团层面签订战略合作协议。

总结“满屋家居”的经营逻辑,就是先分析用户的户型,掌握用户的户型数据,获取用户的喜好,从产品库里智能匹配产品。早期公司主要与开发商合作,拿到项目的户型图后先预设好方案。之后会逐渐放开,用户可以随意上传户型图。比较终的理想状态是,用户只要提供户型图和需求,“满屋家居”充当用户身边虚拟的软装设计师。

(图片来源于36氪原文,仅用于传递信息,版权归原作者所有)

除了提供家居家装方案外,所有方案里的产品都是“满屋家居”的自有品牌。陈经超介绍,“满屋”的产品方法论有三个关键词,一是整屋入口,即为用户提供从空房到满屋的一站式服务;二是大牌精选,“满屋”要做家居行业的“网易严选”,优选一线品牌的OEM代工厂,为用户量身定制高性价比的系列产品;三是口碑服务,不止是卖的行为,还要把家具安全送上门。

在物流和仓储上,“满屋家居”采取直营+第三方落地的策略。陈经超表示,做这个事没有技巧,就是靠非常严谨的管理能力和经验。“满屋家居”不做互联网全国卖货,而是会跟着供应链走,提供本地化服务。在每一个城市与第三方物流公司合作深扎,稳步扩张。

陈经超认表示,“满屋家居”服务的一定不是所有人群,而是主流。高效不能完全取代线下体验的乐趣和社交的需求。公司的目标用户画像是,80-120平方户型的城市新中产主流客群。这类人群收入没那么高,不像高端人群认准了品牌和设计师,有审美,但没那么多钱和时间。他们对自己的装修效果模模糊糊,有些感觉又不坚定,“满屋家居”就是帮助这类人群做决策,不断引导他们找到满意的家居方案。

以成品家具为例,“满屋家居”提供不同风格的产品系列,每个系列含几个产品套餐,从产品档次、价格、客户的硬装基础等维度进行划分。除成品家具套餐外,“满屋”还提供全屋定制套餐、家居饰品套餐、窗帘灯具套餐等,价格低于市场同等产品售价。

陈经超认为,目前市面上用户可以选择的整体家居方案其实不多,多在主风格上微调。以往人们去线下看家居方案,大概看5-6套就能作出决定。“满屋家居”提供的方案里每个单品都有可替代的选项,排列组合后可以有很大的变化,足以满足用户的个性化需求。

根据团队提供的信息,公司试运营阶段完成近4000万销售额,2017年已经和杭州40个精装修交付楼盘签订合作协议,从去年的销售转换率来看,今年销售额很有可能超过1个亿。

公司于2015年年底成立,base杭州。创始人陈经超毕业于浙大,创业前曾是老牌上市房企金地地产高管,核心团队主要来自于原地产管理层及浙大CGCAD实验室,在地产和技术领域有比较深厚的积淀。

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