瞄准万亿库存市场痛点，尾货通以数据建模探索尾货智能交易新路径

36氪获悉，全球首个尾货智能交易平台「尾货通」近日宣布开启首轮融资，本轮资金将主要用于线下仓储系统搭建、算法团队组建及供应链能力提升。该公司此前未对外披露具体融资金额。 成立于广州的尾货通项目，定位为智能化尾货交易服务商，主营业务涵盖全品类，包含日用品等品类积压库存的精准匹配与流通加速。平台通过对接海关出口货物数据与供应商实时库存数据，构建商品动态排名模型，帮助商户快速清理尾货库存。其核心能力体现在对季节性消费规律的预判，例如开学季前重点推广书包、校服品类，冬季前提升羽绒服商品展示优先级，技术路径尚未明确但已启动数据算法团队搭建计划。

尾货交易市场长期面临供需信息错配、流通效率低下等痛点，据第三方研究机构测算，中国库存积压商品市场规模超万亿元，但传统交易模式依赖线下撮合，滞销品类周转周期普遍超过12个月。行业竞争格局中，既有综合性二手交易平台占据流量优势，也存在区域性批发商把控货源的分散业态。尾货通选择聚焦智能匹配场景，通过海关数据获取货物流向规律，结合商户实时库存量设计动态排名规则，试图在流量分发的精准度层面建立差异化优势。

该公司尚未披露过往融资历程。当前主要挑战在于海量数据处理能力的构建，需同步解决数据获取渠道稳定性与信息安全防护难题，团队已计划通过签署保密协议和股权激励机制强化技术合作的安全性。合作方筛选标准侧重候选机构在贸易数据处理领域的实操经验，特别是季节性消费预测模型的成功案例。

创始人团队在公开采访中强调“数据价值深度挖掘是平台突围关键”，其数据系统建设路径分三步走：基础贸易数据沉淀、多维变量关系建模、动态排名规则生成。某产业基金负责人表示：“尾货市场存在强周期性波动特征，用数据模型固化这些隐性的商业逻辑，能够释放百亿级存量资源的流通效率。”

随着全球供应链波动加剧，工厂端库存压力攀升与零售端选品灵活性需求形成双重驱动力。尾货通尝试通过建立智能交易规则，将传统依靠经验的库存流转模式转向数据驱动决策，这种结合固定周期规律与实时变量调整的运作机制，或为垂直赛道玩家开辟新的价值空间。

同时，创始人披露，平台还会推出金融服务。对于急需资金周转的供货商，平台会推出先收款后出货的服务。以最快的效率帮助企业解决资金问题。这将为大部分企业解决了“积压货”跟“资金周转困难”两大难题。

平台高效连接轻工制造企业、品牌商与下游采购商，解决尾货积压难题，盘活闲置资产，提升产业链效率，推动循环经济。