长期以来，品牌通过跟踪实体店过道数据来评估市场份额已是行业惯例，但线上品类增长与销售追踪却面临数据“黑盒”困境。新加坡初创公司Cube致力于聚合碎片化数字信息，为电商零售空间提供可视化洞察。
Cube团队 / 图片来源：Cube
近日，Cube宣布完成由香港Betatron领投、M Venture Partners参投的370万美元A轮融资。本轮资金将用于拓展东北亚及拉丁美洲市场，进一步照亮全球数字零售货架。
基于外部数据的验证模型
Cube成立于2022年，专注于为东南亚品牌提供细粒度电商市场数据。继2023年Wavemaker Partners领投的种子轮及后续160万美元可转换票据融资后，公司持续完善其数据服务闭环。
鉴于主流电商平台通常不直接出售销售数据，Cube采用“由外而内”的估算模式。公司聚合公开信息、调查反馈、收据及支付等多源数据，经清洗与提炼后生成可执行洞察，并通过自助服务仪表板向企业客户交付月度消费周期报告。
Cube联合创始人Simon Torring / 图片来源：Cube
针对数据可靠性这一早期挑战，Cube建立了交叉验证机制。例如，佳洁士（Crest）等品牌可将自身内部销售记录与Cube数据进行比对；若基准数据准确，则竞品估算数据亦具备高可信度。凭借该模式，Cube自2022年推出以来保持零客户流失率。截至2025年，公司拥有22家企业客户，计划未来12个月内增至35家。Torring透露，公司年收入已达数百万美元级别，并保持每年翻倍的增长态势，预计2026年将延续此增速。
AI驱动的精细化标签体系
除基础销量估算外，Cube客户对数据颗粒度的需求日益提升。品牌不仅需要知晓出货量，更需掌握产品功效（如美白、草本）、捆绑销售策略及促销转化归因等深层信息，以替代传统决策中的猜测环节。
图片来源：Shopee
为满足这一需求，Cube的标签系统历经三次迭代：从初期人工标注数万条列表，过渡到基于关键词权重的规则系统，现已升级为AI驱动模型。该系统依托前两阶段积累的数据资产，能够精准识别泰语、越南语和菲律宾语等东南亚小语种语境下的产品属性。Torring指出，这种针对特定语言环境的AI标签能力，构成了Cube区别于同行的核心竞争壁垒。
业务版图扩张与新市场布局
伴随A轮融资落地，Cube启动了产品线与地理区域的双重扩张战略。
在品类方面，公司在巩固美妆个护优势的基础上，正积极切入母婴及包装食品饮料垂直领域。同时，Cube于2025年底推出“数字货架”（Digital Shelf）服务，利用核心数据资产帮助品牌追踪跨平台搜索可见性及竞品价格变动。该项目研发投入达数十万美元，旨在为客户提供更具前瞻性的市场监控工具。
在地域方面，尽管东南亚仍是大本营，但Cube正通过在香港设立分公司，辐射北亚对冲基金及企业客户群。此外，公司还服务于巴西等拉美新兴市场。Torring分析认为，相较于欧美成熟市场，北亚和拉美因语言壁垒被视为高投入、低回报区域，竞争对手较少。然而，Cube凭借已在东南亚小语种训练中成熟的AI模型，能够有效跨越语言障碍。深入理解并攻克这些市场，将成为公司未来难以复制的竞争护城河。