再看电商产业链,内生增长究竟几何

作者: 中信建投证券 2018-11-27 09:40:10
电商收入=活跃买家数×客单价×平均年下单次数×货币化率。

本文来自微信公众号“中信建投证券研究”,作者陈萌。

概要

刚刚结束的双十一再次刷新了天猫的成交记录,伴随着今年阿里的财报略低于市场预期,各种质疑纷至沓来,本篇报告希望从我们自己看电商产业的框架角度试着回答投资者的高频质疑点。

高频质疑一:双十一成交额水分较大?是不是存在合并口径差异和临时冲量的嫌疑?

通过对比历年天猫双十一成交额变化,我们认为整个过程还是比较平稳的,并没有出现临近结束时冲销量的状况。统计口径方面,根据年报披露2015-2017年天猫双十一的GMV统计的是国内零售(淘宝+天猫)以及国际零售(AliExpress)的交易额。产业链调研情况看,2018年天猫双十一的GMV统计的是国内零售(淘宝+天猫)以及AliExpress、Lazada的交易额,没有包含盒马、口碑、饿了么。

高频质疑二:关于电商GMV的统计口径——这是做空报告们的高频质疑点

GMV不是美国公认会计准则(GAAP)要求的经审计数字,所以各大电商可以有相当大的余地选择统计口径。我们通过梳理媒体披露的部分买家和卖家的交易额发现GMV统计口径确实在放宽,但是依旧排除了部分特定商品和特定金额的交易。GMV的含金量可以用平台货币化率,特别是佣金率来衡量。天猫的佣金率保持稳定,从2014财年的2.38%变为2018财年的2.18%。佣金率略有下降的原因是增加了3C、家电等佣金率较低的品类,使得佣金率较高的服装类产品的销售占比降低。剔除品类结构的变动,我们认为天猫的佣金率保持稳定,GMV含金量较高。

高频质疑三:MAU增速放缓大背景下,如何看目前电商产业链的成长空间?

电商收入=活跃买家数×客单价×平均年下单次数×货币化率。虽然随着活跃买家人数逐渐接近天花板,增速逐渐放缓,但是随着用户使用年份越久,其人均购买次数和人均GMV都会高于新用户。货币化率方面,和国外的亚马逊、eBay相比,国内的阿里、京东、拼多多的货币化率还很低。国内电商看,不同平台间肉眼可见的货币化率差异究竟是商业模式必然还是非稳态也是本文希望探讨的点。

风险担忧:《电子商务法》将于2019年1月1日执行,电商征税影响几何?B2C电商无实质影响,C2C电商中小卖家受影响较大。B2C电商如天猫、京东仅允许企业入驻,企业成立时需办理工商登记和税务登记。对于淘宝、拼多多等存在大量个人卖家的电商平台,因为依照2014年施行的《网络交易管理办法》,自然人开设网店并非强制进行工商登记,所以个人卖家在过去实质上享受了“电商免税红利”。电子商务法施行后,无须办理工商登记的个人卖家在产生合法收益后也需办理税务登记,如实申报纳税。

正文

1、我们的电商研究框架,剖析现在的内生增长

1.1 高频质疑一:双十一成交额水分较大?是不是存在合并口径差异和临时冲量的嫌疑?

这张流传比较广的图,在画图上有几个问题,使得视觉上产生了错误的判断

1、 横坐标每个的间隔时间不相等。前面两个空格,每个间隔30分钟,之后变成了1小时30分钟,再之后变为2小时30分钟,最后几格变成4小时,这样就扭曲了曲线的斜率。

2、 2015年和2016年的成交额变化,在最后几个小时的统计点数较少,平滑了变化。而2017年的曲线数据点增多,表观上看起来2017年在20:00之后相比2015和2016年的曲线交易额曲线快速变陡,让人产生平台在刷单冲销量的错误判断。

通过对比历年天猫双十一成交额变化,我们认为整个过程还是比较平稳的,并没有出现临近结束时冲销量的状况。交易额前1小时的成交额速度明显加快,主要是网络质量变好了。1:00以后交易额曲线再度变陡,原因是预售订单开始支付尾款。2018年仅用时1小时47分26秒就突破1000亿,而2017年达到这个数字用了9小时04分,2016年用时18小时55分。15点49分39秒,2018天猫双11成交额突破1682亿,超过去年天猫双11全天总额。在经过了前几个小时的高峰后,历年天猫双十一全天的交易额都比较平稳,2017年也并未在在20:00之后曲线交易额曲线快速变陡。作为一年一度的互联网盛会,天猫双十一的成交额不断刷新的纪录。从2009年的5200万元到2017年的1682亿元,再到2018年的2135亿元,十年“双11”见证了互联网的蓬勃发展,见证了消费升级的大潮,也见证了云计算、大数据、移动支付、人工智能、智慧物流等高新技术的发展成熟。

统计口径方面,根据年报披露2015-2017年天猫双十一的GMV统计的是国内零售(淘宝+天猫)以及国际零售(AliExpress)的交易额。根据产业链调研,2018年天猫双十一的GMV统计的是国内零售(淘宝+天猫)以及AliExpress、Lazada的交易额,没有包含盒马、口碑、饿了么。

1.2 高频质疑二:关于GMV的统计口径——这是做空报告们的高频质疑点

GMV不是美国公认会计准则(GAAP)要求的经审计数字,所以各大电商可以有相当大的余地选择统计口径。阿里巴巴在2015-2017年的财报中对GMV的定义是集团国内零售业务的所有已确认的订单,这个定义包括了销售额、取消订单金额、拒收订单金额和退货订单金额。此外在2015年之前阿里对订单金额进行了限制,不包括清单价格超过50万元的车辆和财产交易以及清单价格超过10万元的其他产品或服务,以及买方在一天内累计购买超过100万元人民币的交易。但是从2015年年报开始,GMV不再对金额具体限制,改成了相对模糊的表述,“排除了超过特定数额的特定产品类别的交易,以及买家每日超过特定数额的特定产品类别的交易”。

京东对GMV的定义为京东集团线上自营业务和第三方平台所有产品和服务订单的全部订单金额,无论该商品是否完成销售,投递或者被退回。2017年3季度之前,京东B2C业务的GMV统计中排除了金额超过2000元的未支付订单。但是从2017年3季报开始,GMV的定义也改成了相对模糊的表述“不包括我们主要同行定义的一些特定金额和特定交易”。

双十一之后“淘宝退款系统崩溃”一度上了热搜,很多人据此分析说双十一的GMV水分大,存在大量退款现象。但是需要注意的是“双11”活动当天,消费者已付款未发货订单不支持申请退款,已付款已发货订单支持申请退款是连续多年的安排,并非今年“淘宝退款系统崩溃”或“支付宝系统崩溃”。因为活动期间流量巨大,订单产生数量过大,所以每年双十一活动当天都会暂时关闭退款功能,退款功能会在11月12日0点开放。

GMV统计口径确实在放宽,但是并未完全放开。根据淘宝公布的双十一周边消费榜,很多网友发现自己周边区域出现了单日消费金额数百万的土豪。相比2015年以前GMV统计口径中不包含“买方在一天内累计购买超过100万元人民币的交易”来说已经放宽。但是GMV统计口径中还是“排除了超过特定数额的特定产品类别的交易,以及买家每日超过特定数额的特定产品类别的交易”。比如2017年双十一江苏卖家黄平在淘宝上开的卖飞机的店接到了4093笔订单,成交金额969万亿。显然这家店的交易就没有计入GMV中。

GMV的含金量可以用平台货币化率,特别是佣金率来衡量。货币化率指的是平台型电商GMV转化为平台收入的比率,主要通过佣金和广告来实现。佣金是平台按交易流水向卖家收取固定比率的交易佣金,广告是卖家为在平台获取流量而向平台支付的推广费用。各电商平台根据不同品类商品设定特定的佣金率,而佣金是按最终交易额核算的,即退单、未确认订单等都不会收取佣金,所以电商平台在GMV品类结构稳定的情况下,佣金货币化率可以反映平台GMV的含金量。相比国外的电商,国内电商起步晚,且基本与亚马逊、eBay进入中国市场时间重叠,在发展初期为同跨国电商竞争,倾向于采用低佣金率引流来获取后发优势,比如阿里在创建淘宝之初执行三年免费策略,以与eBay争夺市场,后续除收取店铺月租等费用外,仍延续了零佣金制度,而后于2008年才创建淘宝商城(天猫前身)逐步收取佣金。天猫的佣金率(佣金/天猫GMV)保持稳定,从2014财年的2.38%变为2018财年的2.18%。佣金率略有下降的原因是增加了3C、家电等佣金率较低的品类,使得佣金率较高的服装类产品的销售占比降低。剔除品类结构的变动,我们认为天猫的佣金率保持稳定,GMV含金量较高。

1.3 高频质疑三:电商,甚至于整个移动流量是否是不可逆的增速放缓了?

中国移动互联网用户规模增长放缓,网络购物app的日均使用时长基本不变。截止2017年底,我国移动用户规模达7.53亿,较2016年底增加5734万人,同比增长8.35%,增速比上年降低了4个百分点。移动用户占全体网民的比重也由2016年的95.1%提升至2017年的97.5%,移动互联网的用户规模逐渐接近天花板。另一方面网络购物类app的日均使用时长基本不增长。根据极大数据的统计,网络购物app的日均使用时长从2017Q4的11.1分钟下降到2018Q3的8.6分钟,仅占用户日均4小时左右使用时长的4%左右。日均使用时长最长的是社交类app,其次是网络视频类app。由于短视频的兴起,2018Q2网络视频类APP的使用时长增加,因为移动网民的日均使用总时长在4小时左右,所以社交网络类APP的时长相对减少。

电商通过向三四线城市下沉以及拓展年龄更大的用户来继续扩张用户。淘宝四线及以下城市的用户占比从2017年6月的31.3%提升到了2018年3月的34.3%。根据阿里巴巴披露的数据,2018年4月到6月新增的2500万淘宝天猫年度活跃用户,有80%来自三四线城市和农村地区。京东四线及以下城市用户的占比从2017年6月的17.1%提升到2018年3月的26.6%。拼多多的四线及以下城市占比从2018年3月的38.4%提升到2018年8月的43.2%。年龄方面淘宝31-35岁用户以及36岁以上用户的占比分别从2017年6月的14.9%和6.6%上升到2018年8月的16.4%和9.3%。京东的用户年龄分布结构比较稳定。拼多多的31-35岁用户的占比从2018年3月的14.2%上升到2018年8月的23.7%。通过向三四线城市下沉,以及向年龄更大的用户拓展,电商得以获取更多的用户。

用户扩张战略起效,阿里巴巴国内零售业务年活跃买家数增速重回20%以上。根据阿里巴巴财报披露的数据,阿里巴巴国内零售业务年活跃买家数的同比增速从2017年3月的7%回升到2018年9月的23%,年活跃买家数达到6.01亿。移动端月活跃用户数同比增速也从2017年12月的18%回升到2018年9月的21%,移动端月活跃用户数达到6.66亿。这也与QuestMobile披露的购物APP的用户城市分布和年龄分布的数据相印证。虽然阿里巴巴国内零售业务年活跃买家数增速重回20%以上,但是相比2014年40%以上的增速还是低了很多。

腾讯导流作用逐渐消退,京东活跃买家增速持续放缓。2014年京东和腾讯战略合作,腾讯入股京东15%后,腾讯开始往京东导流。特别是2015年双十一,微信将一级入口开放给京东,通过点击微信上的“购物”就可以进入京东。腾讯的导流,对京东活跃买家的增长产生了巨大作用。2015年12月京东活跃买家数量环比9月上升了22%,而9月环比6月的增速为8%。但是腾讯的导流作用正在逐渐消退,京东的年活跃买家数同比增速从2016年3月的73%持续下降到2018年9月的15%。2018年9月的活跃买家数甚至环比下降了2.7%。GMV增速方面,2018年9月的GMV(12个月)同比增速下降到31.1%(相比2017年9月)。

拼多多用户集中在低线城镇,平均收入水平较低。根据QuestMobile数据,2018年8月拼多多四线及以下城市用户占比为43.2%,远高于其他电商平台。拼多多用户48%月收入不足3000元,63%月收入不足5000元,用户收入水平偏低。中低收入人群消费消费能力偏低,消费时更关注商品价格,而低价是拼多多产品最显著的特征,对比拼多多与天猫、京东的产品价格,可见拼多多商品具有明显价格优势,部分商品折扣甚至超过50%,低价拼团契合了低线城市消费者消费偏好。因为触达了低线城市及农村的消费者,拼多多的活跃买家数从2017年3月的6770万上升到2018年9月的3.86亿,创造了用户增长奇迹。截至2018年9月,阿里、拼多多、京东的活跃买家数分别为6.01亿、3.85亿、3.05亿,拼多多成为仅次于阿里的电商平台。拼多多的GMV(TTM)从2017年3月的209亿元上升到2018年9月的3448亿元。

电商收入=活跃买家数×客单价×平均年下单次数×货币化率。所以电商收入的增长不仅来源于活跃人数的增长,还来自于买家的下单次数、客单价、货币化率等诸多因素。虽然随着活跃买家人数逐渐接近天花板,增速逐渐放缓,但是随着用户使用年份越久,其人均购买次数和人均GMV都会高于新用户。京东统计其同一批客户从2008年到2017年,单个用户的平均购买次数不断增加,从2008年的3.7次到2017年的30.2次。阿里巴巴2018财年年报中披露,使用5年的老用户全年下单132次,总额12000元,而使用1年的新用户全年下单27次,总额3000元。所以用户的购买力还有很大的成长空间。货币化率方面,和国外的亚马逊、eBay相比,国内的阿里、京东、拼多多的货币化率还很低。根据最新披露数据,亚马逊、eBay、阿里、京东、拼多多的货币化率分别为16%、10.82%、3.66%、5.5%、2.17%,所以在货币化率方面,国内电商还有较大成长空间。

1.4 从快递的角度看:快递价格下降刺激了买家更频繁地下单

消费业态不断推陈出新,统计数据无法及时全面反映真实消费水平。以国家统计局公布的社会消费品零售总额为例,它是指是指企业(单位)通过交易售给个人、社会集团非生产、非经营用的实物商品金额,以及提供餐饮服务所取得的收入金额。社会消费品零售总额仅包含实物商品和餐饮服务两部分,这显然与当前服务消费、虚拟消费快速增长的实际情况不相符,它忽视了旅游、电影、娱乐、健身、保养等很多消费种类,而不同的消费之间可能会有替代作用。比如儿童选择打游戏看电影了,可能就减少了玩具的购买,按现行统计口径,社会消费品零售总额反而减少了。2015年国家统计局开始公布网上商品和服务零售额,包括实物商品和非实物商品。社会消费品零售总额包括实物商品网上零售额,但不包括非实物商品网上零售额。因此我们将非实物商品网上零售额加上社会消费品零售总额作为广义社会消费品零售总额,可以发现2017年12月广义社会消费品零售总额的增速为12.22%,高于狭义社会消费品零售总额10.21%的增速,统计数据低估了真实的消费水平。另一方面网上商品和服务零售额中没有包含拼多多和微商的销售额。2018年前10月网上商品和服务零售额累计值为7.05万亿,同比增长25.50%。如果将拼多多的交易额算上,我们用拼多多披露的2017年6月和2018年6月的GMV(TTM)384亿元和2621亿元作为前10月的累计交易额,测算出来10月份网上商品和服务零售额的增速为29.28%,提高了3.78个百分点。如果再将微商的交易金额考虑进去,则增速将更高。

电商的发展离不开快递业的发展,电商和快递是需求和供给的关系,两者有很强的关联性。随着电商兴起快递单量迅速增加,快递业务单量从2010年的23.39亿件迅速增加到2017年的400.60亿件,复合增速达50%。快递业务收入从2010年的574.60亿元增长到2017年的4957.10亿元,复合增速达36%。快递业务量增速高于快递业务收入增速是因为快递单价在下降。

但是对比统计局公布的网上实物商品销售额增速与邮政局公布的快递业务单量增速,发现两者存在较大差异。2015年和2016年实物网上零售额的增速分别为31.6%和26.6%,远低于快递业务量增速。2015年和2016年快递业务量增速分别为48.1%和51.3%。如果对比淘宝天猫合计GMV增速和快递单量增速,则吻合度较高。阿里2013、2014、2015财年GMV增速为62%、56%和46%,对应2012、2013、2014年快递单量增速为54.8%、61.6%和52.0%。考虑到邮政局的快递单量中统计了京东的订单,所以我们又采用了三通一达这4家国内最大的快递公司的合计订单量来和阿里GMV增速对比。2014-2017年4家快递公司合计单量增速分别为52%、41%、45%和29%,对应阿里2015-2018财年的GMV增速分别为46%、27%、22%和28%。两者的增速在2015和2016年出现了较大的差别。

三通一达合计单量增速与阿里巴巴GMV增速的差别的原因主要有三个:

首先,随着微商、拼多多的兴起、京东开放第三方平台,快递中阿里巴巴系的占比开始减少。中通快递中阿里巴巴生态的订单占比从2014年的80%降低到2016年的76%。

第二,异地快递单价下降,寄件成本降低,使得拆单更普遍。异地快递件均价从2011年1月的18.43元下降到2018年9月的8.22元。因为快递价格下降,包邮等优惠更普遍刺激了买家更频繁地下单,所以阿里巴巴国内零售业务的活跃买家人均年订单量从2013财年的42个上升到2018财年的90个,客单价从149.09元下降到97.02元。人均GMV从2013财年的6262元上升到2018财年的8732元。客单价在2014-2017财年之间均明显降低,使得三通一达和顺丰的单量增速在2015和2016年高于阿里国内零售GMV增速。随着2017财年和2018财年阿里国内零售客单价的稳定,未来快递单量与GMV增速的吻合度将更高。

第三,快递行业集中度提升。我国快递行业从业企业众多,所以行业集中度一度呈下降趋势。但是在2017年2月达到低点后,集中度开始回升。CR8从2017年2月的76.60%上升到2018年9月的81.4%。

第四,非实物商品网上零售额占比提升,会使得GMV增长大于快递单量增长。

1.3.2 活跃买家数:人数接近天花板,但是人均购买量在增加

随着用户使用年份越久,他们在线上的购买量越大。以京东为例,其统计的同一批客户从2008年到2017年,单个用户的平均购买次数不断增加,从2008年的3.7次到2017年的30.2次。阿里巴巴2018财年年报中披露,使用5年的老用户全年下单132次,总额12000元,而使用1年的新用户全年下单27次,总额3000元。所以用户的购买力还有很大的成长空间。电商平台一方面需要注重用户忠诚度提升,将新用户培养成老用户。另一方面需要提供更多商品和服务,满足消费者更多的需求。

实物商品网上零售额占社会消费品零售额比重仅有17.5%,还有较大空间。实物商品网上零售额占社会消费品零售额的比重从2015年1-2月的8.3%上升到2018年9月的17.5%,占比不断提升,而且我们认为未来还有较大提升空间。以汽车类商品为例,2018年1-9月限额以上单位商品零售构成中,汽车类商品的占比高达29%,而汽车类产品目前电商渗透率并不高。2017年天猫公布一级类目销售额来看,服饰内衣、家用电器、个护化妆和母婴用品几个品类贡献了销售额前四,占比贡献超过30%,其中服装品类(包括女装、男装、童装、内衣家居服等)交易额达到2737亿元,同比增长39.6%。另一方面非实物商品网上零售额的占比从2015年1-2月份的16%上升到2018年9月的24%,非实物商品将成为电商的下一个增长极。

电商巨头切入汽车市场,天猫双11预售汽车整车卖出近8万台。正如上文提到2018年1-9月限额以上单位商品零售构成中,汽车类商品的占比高达29%,而汽车类产品目前电商渗透率并不高。2018年3月天猫调整组织架构,布局家装、汽车行业。上汽大众、别克、本田、奥迪、宝马、奔驰、路虎纷纷在天猫开设旗舰店。消费者可以直接在天猫汽车线上下单,支付预付款,车辆运输到指定提车门店后,消费者到店提车,在店内支付尾款即可。京东通过无界零售切入汽车后市场,向上直接打通零部件采购环节,自2012年至今,京东已与超过5000个品牌合作,向下与大量的汽修店合作。2014年上线的“车管家”系统目前已经积累形成包含28000以上车型的车型库,车型保养周期库,保养用量库等数据库,可以完成近10万个零配件的相关匹配。消费者只需输入自己的车型信息,即可自动匹配相关产品,并根据行驶时间和里程自动匹配需要保养的项目,大大降低了消费者自行维修保养汽车的难度。

1.3.3 货币化率:对标美国,国内电商货币化率还较低

我们梳理了亚马逊、阿里、京东、eBay、拼多多五家在美股上市的主流电商在平台型运营模式下货币化率数据,以公司最新披露数据为例,亚马逊根据J.P.Morgan测算2017年第三方GMV货币化率达到16%;eBay根据财报披露为10.82%;阿里2018财年货币化率为3.66%;京东2016年第三方货币化率为7.84%,但采用阿里GMV口径则货币化率为约5.5%;拼多多截止2018年二季度末12个月内货币化率为2.17%。可以看出两家美国电商货币化率明显高于国内三家电商。但需要指出的是,根据“货币化率=平台收入/GMV”,由于GMV并非美国会计准则下要求审计的数据,而各家采用GMV统计口径也并非完全一致,导致各家货币化率数据并非完全可比。

佣金率的差异是中美两国电商货币化率差异的主要原因。在一些电商主要交易品类上,亚马逊、eBay收取佣金率明显高于国内电商。这一差异或是由历史原因造成,由于美国电商起步比国内早十年,已经形成较强本土化壁垒,得以维持较高佣金率;而国内电商起步晚,且基本与亚马逊、eBay进入中国市场时间重叠,在发展初期为同跨国电商竞争,倾向于采用低佣金率引流来获取后发优势,比如阿里在创建淘宝之初执行三年免费策略,以与eBay争夺市场,后续除收取店铺月租等费用外,仍延续了零佣金制度,而后于2008年才创建淘宝商城(天猫前身)逐步收取佣金。

1.3.4 风险担忧:《电子商务法》将于2019年1月1日执行,电商征税影响几何?

电子商务法将于2019年1月1日开始实行,电子商务进入全面纳税时代。8月31日全国人大常务委员会审议通过《中华人民共和国电子商务法》,要求包括自然人在内电子商务经营者应当办理市场主体登记,但个人销售自产农副产品、家庭手工业产品,个人利用自己技能从事依法无须取得许可的便民劳务活动和零星小额交易活动,以及依照法律、行政法规不需要进行登记的除外;电子商务经营者应当依法履行纳税义务,并依法享受税收优惠,不需要办理市场主体登记的电子商务经营者在首次纳税义务发生后,应当依照税收征收管理法律、行政法规的规定申请办理税务登记,并如实申报纳税。

B2C电商无实质影响,C2C电商中小卖家受影响较大。B2C电商如天猫、京东仅允许企业入驻,而企业成立时均需办理工商登记和税务登记,因此电子商务法关于市场主体登记要求的改动以及纳税义务的规定对B2C电商无实质影响。对于淘宝、拼多多等存在大量个人卖家的电商平台,由于依照2014年施行的《网络交易管理办法》,自然人开设网店并非强制进行工商登记,因此个人卖家在过去实质上享受了“电商免税红利”;而电子商务法施行后,除销售个别品类及零星小额交易卖家外的所有个人卖家均须办理工商登记和税务登记,无须办理工商登记的个人卖家在产生合法收益后也需办理税务登记,如实申报纳税,因此受电子商务法影响的主要为电商平台个人卖家。

目前国内最大的税种为增值税和所得税,首先从增值税来看,依据2018年实施《国家税务总局关于小微企业免征增值税有关问题的公告》,2018~2020年免除月销售额不超过3万的小规模纳税人增值税,同时年销售额在500万元以下的按照小规模纳税人缴纳3%增值税。然后从所得税来看,分为个体工商户和企业两种征收方式,个体工商户依照年应纳税所得额从小于1.5万元部分至大于10万元部分分别适用5%、10%、20%、30%、35%五档所得税率,而小微企业年度应纳税所得额不超过100万元的目前按照10%实际所得税率征收。对于年销售额在36~500万元区间中小卖家,增值税的征收将致其毛利率下滑3个百分点,而所得税的征收将导致其个人收益下降5~35%。

C2C电商平台GMV、收入将受影响,长期利好C2C电商行业发展。电子商务法的实施将导致个人卖家丧失过往“电商免税”带来成本端优势,同时造成收益下滑,短期一方面或导致部分个人卖家退出,另一方面或推高平台部分商品价格,减少平台价格优势,造成一定比例消费者流失到B2C平台或线下零售实体店。但从长远来看,平台征税将显著提升卖家刷单成本,有助于减少刷单欺诈行为,增强平台信用评价体系可信度;同时卖家强制进行工商登记和税务登记,将提升卖家售假法律风险,有助于遏制假货。

2、前瞻研究,电商的未来还能有哪些期待

人工智能提升工作效率,降低人力成本。为了提高工作效率,降低人力成本阿里研发了智能客服店小蜜、机房巡逻员天巡、人脸识别机器人佐罗等。店小蜜可以一年365天*24小时不间断工作,在2017年“双11”预售开始时,店小蜜每天的单日对话量都超过1000万,是首个日对话量达到千万级的服务机器人。机房巡逻员“天巡”可以全天24小时巡查数据中心,排查异常,接替了运维人员以往30%的重复性工作。目前天巡已经在张北数据中心实现无人作业。天巡的“智力”来源于阿里巴巴天机,天机监管着数据中心近百万台服务器,对每个服务器的数百个数据点进行实时检测采集,能对亿万级的数据点进行秒级检测和故障定位,并根据使用情况绘制服务器生命周期曲线,实现对服务器故障的提前预判能力。天机统管国内规模最大的IDC(数据中心)集群,实现了阿里巴巴国内IDC连续745天无影响业务故障的记录。

机器人设计师“鲁班”每秒生产8000张商品Banner,解决了大批量设计问题。双11是对设计师的大考,海量的设计需求,做海报、改文字、换商品、调设计、换 banner,而且需要保证所有人都统一规范。如果遇到紧急设计需求,还要快速出稿。2015年“双11”后阿里成立“鲁班”项目自动生产海报,实现广告位上的千人千面。2016年“双11”,鲁班首次登场,最终制作了1.7亿张广告banner,点击率提升100%。

大数据和人工智能技术帮助商家提升客户运营的效率。以访客运营为例,通过AI分群引擎,可以对访客进行细分,实现精准营销。比如某个美妆店铺的访客分群个性化店铺首页上,针对水乳类和面膜类偏好人群出现了不同的个性化首页。当客户进入店铺的一瞬间,AI分群引擎就会对客户所属人群进行实时预测,得到最佳的页面商品推荐。AI分群引擎会将诸多因素考虑在内。比如针对不同行业,同一个特征会有不同的权重,例如地域属性,对美妆来说,因为北方干燥,南方潮湿,那不同地域的用户对保湿产品就有不同偏好。但对零食来说,地域属性的影响就小。此外分群引擎还会分析用户的不同时期的消费偏好,推荐合适的商品。最后还要结合店铺的实际情况,以美妆为例,从用户在平台层面上的行为来看,大部分用户可能会偏好美白、保湿功效的产品,而具体到某个品牌,其主营的产品品类和平台总体的品类成交分布很可能有较大偏差,比如一些品牌可能是主打彩妆,另外的一些品牌则主打紧致类的产品。

数据赋能实现精细化管理。电商的供应链也需要由库存来支撑,库存管理的效率直接影响了供应链的质量和效率。以京东的库存管理为例,他们建立了清晰完善的库存管理的数据罗盘,可视化的监测库存情况。另外开发了智能补货系统对海量SKU进行自动化补货,解放劳动力。库存优化的前提是对销售进行合理预测,使得所备的库存既不会过多而导致积压,也不会过少导致短缺。京东利用大数据技术,结合多种参数,比如需求形态、产品生命周期、采销经验等,对销售进行预测,进而指导库存管理,优化库存布局。

与供应商协同生产、采购,从源头优化供应链。京东的协同型计划、预测及补货可以实现跟供应商在销售计划、订单预测、物流补货等方面数据的充分共享,建立协同型供应链。在协同项目推出前,京东发现业务多关注采购环节,较少关注供应商商品的生产环节,导致需要补货时发现供应商库存不足。协同型计划、预测及补货项目基于EDI电子数据交换技术实现数据有效及时的共享,EDI(电子数据单据)是合作伙伴间按照商定的协议,将商业文件标准化、格式化,通过系统自动进行传输。协同项目业务流程分为三步,以京东和美的的协同项目为例,第一步协同销售计划,京东提前一个月提报备货计划,美的接收并反馈供货计划,双方即以供货计划作为下个月采购及供货依据。然后美的根据供货计划制定每周排产计划,并共享给京东。第二步协同订单预测,美的排产完成商品入库后,同步库存数据给京东。京东应用自动补货系统,以仓到仓支援关系及供应商库存等为限制因素,计算出各仓补货建议,并将补货建议共享美的,美的根据发货要求进行调整并反馈给京东。第三步协同订单补货,美的评审后的补货建议自动形成京东采购单,美的接收系统自动发起仓库入库预约,收到预约号后进行发货,并反馈京东发货单,京东仓库收到货物后回传美的收货确认。协同项目让供应商共享了京东大数据分析能力和京东的智慧采购能力,降低了缺货风险、提高了存货周转率、EDI提高了数据共享效率。

新零售,融合线上线下。新零售以数据驱动人、货、场的重构,对传统零售实体及其上游供应链进行整合和改造,以减少商品流通环节,提高物流、管理、营销效率,降低地租成本和人力成本等。以便利店、商超为代表的传统零售实体配合对消费者购物需求和习惯的深度挖掘,构建场景化的体验式消费。阿里巴巴从2014年就开始向线下渗透,先后投资了银泰、苏宁、三江等,逐步完成了涵盖物流、支付、门店、数据的全方位的新零售布局。新零售也为阿里巴巴生态注入新鲜活力,除银泰百货、盒马鲜生、饿了么属于阿里巴巴自营,收入直接计入新零售板块外,其他新零售业务为阿里巴巴在云基础设施、广告营销费用、系统和技术服务费、物流数据支撑等方面带来增长。目前阿里新零售已经形成了以服装百货、电器、食品生鲜、餐饮为代表的“四路大军”。

电商出海,扩大全球份额。阿里巴巴从2010年开始海外投资,并在2014年加快了步伐。2014年的投资数量增长率达到120%,而投资金额增长率则接近400%。截止2018年10月,阿里巴巴的海外投资项目达到94个,金额达到182亿美元。投资行业方面跨度较大,涉及电子商务、金融、企业服务等诸多领域,其中电子商务占比最高,项目达到21个。阿里的海外投资主要涉及北美洲、亚洲、欧洲和非洲四个大洲,投资范围覆盖全球,其中亚洲和北美占比较高,项目有37项和32项。

3、核心标的的最新估值建议

3.1 阿里巴巴

3.2 美团点评

3.3 拼多多

我们预计拼多多2018年GMV 、货币化率、营收分别达到4388亿元、2.80%、122.85亿元。

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