Max Rhodes verbrachte Jahre bei Square und sah kleine Geschäftsinhaber mit Großhandelsbestellungen kämpfen. Der Prozess war altmodisch: Messen besuchen, Mindestbestellungen bei unbekannten Marken aufgeben und hoffen, dass Produkte verkauft werden. Wenn nicht? Pech gehabt – keine Rückgaben.

Rhodes, zusammen mit Co-Gründern Marcelo Cortes, Daniele Perito und Jeff Kolovson (alle ehemalige Square-Kollegen), sahen eine Gelegenheit, den Großhandel auf die gleiche Weise zu modernisieren, wie Square Zahlungen modernisiert hatte.

Das Großhandels-Problem

• **Messe** sind teuer ($5K-$20K pro Reise) und finden nur ein paar Mal im Jahr statt
• **Mindestbestellungen** binden Kapital in ungetestete Produkte
• **Keine Rückgaben** bedeuten, dass Einzelhandelshändler 100% des Risikos bei neuen Marken tragen
• **Entdeckung** ist begrenzt auf wen Sie persönlich treffen

• In Einzelhandelgeschäfte zu kommen erfordert teure Messestandplätze oder kalte Outreach
• Einzelhandelshändler sind risikoscheu bei unbekannten Marken
• Zahlungsabwicklung von Hunderten von kleinen Einzelhandelshändlern ist ein Alptraum

Das Faire-Modell: Risikoelimination

Diese zwei Richtlinien eliminierten den primären Grund, warum Einzelhandelshändler neue Marken vermieden: Risiko. Faire übernahm das Risiko unter Verwendung von Data Science, um vorherzusagen, welche Produkte in welchen Geschäften verkauft würden, was tatsächliche Rückgabequoten minimiert.

Der Daten-Vorteil

• Vorhersagten, welche Produkte in einem bestimmten Geschäft basierend auf Lage, Demografie und Kaufhistorie verkauft würden
• Angemessene Kreditlimits für jeden Einzelhandelshändler festlegten
• Marken identifizierten, die wahrscheinlich hohe Rückgabequoten haben (und die Bedingungen entsprechend anpassten)

Dieser Daten-Vorteil bedeutete, dass Faire großzügige Bedingungen anbieten konnte, während gesunde Wirtschaft beibehalten wurde.

Wachstums-Maschine

Faires frühes Wachstum kam von direktem Outreach. Das Team besuchte Messen, nicht als Aussteller, sondern als Besucher, und registrierte sowohl Marken als auch Einzelhandelshändler persönlich. Sie bauten auch ein "Marken-Empfehlungs"-Programm: Wenn eine Marke Faire beitrat, luden sie ihre bestehenden Einzelhandelskunden ein, über die Plattform nachzubestellen.

Bis 2018 trieb Mundpropaganda das Wachstum an. Einzelhandelshändler erzählten anderen Einzelhandelshändlern von der magischen Plattform, auf der Sie neue Marken risikofrei ausprobieren konnten.

Skalierung auf $12.4B

• 2017: Start, frühe Dynamik mit Handwerk-Marken
• 2018: $100M+ GMV, erweitert über Handwerk hinaus
• 2019: Series D bei $1B+ Bewertung
• 2020: Pandemie beschleunigte Verschiebung zur Online-Großhandelsbestellung
• 2021: $400M Series G bei $12.4B Bewertung
• 2023: Erweitert auf Europa (UK, Niederlande, Frankreich, Deutschland)
• 2024: 700K+ Einzelhandelshändler, 100K+ Marken über 20+ Länder

• Bewertung: $12.4B (2021)
• Insgesamt gesammelt: $1.3B+
• Einzelhandelshändler: 700K+ über 20+ Länder
• Marken: 100K+
• GMV: Milliarden jährlich
• Durchschnittliche Bestellung: $400-$600
• Rückgabequote: Unter 5% (datengesteuerte Kuratierung hält sie niedrig)
• Zahlungsbedingungen: Net-60 für qualifizierende Einzelhandelshändler