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证券研究报告 请务必阅读正文之后的免责条款 不同卡位，各自精彩不同卡位，各自精彩 拼多多、淘宝五维度对比分析2019.10.10 中信证券研究部中信证券研究部 核心观点核心观点 徐晓芳徐晓芳 首席商业零售 分析师 S1010515010003 本报告主要基于商业零售“四流合一”、电商“流量获取本报告主要基于商业零售“四流合一”、电商“流量获取-分发分发-变现”两大框架，从变现”两大框架，从前端（获客、场景、变现）、后端供应链、物流、经营数据、用户画像五大维度对淘前端（获客、场景、变现）、后端供应链、物流、经营数据、用户画像五大维度对淘宝、拼多多进行对比分析。核心结论：宝、拼多多进行对比分析。核心结论：1.淘宝生态更为丰富，变现淘宝生态更为丰富，变现方式方式更更多元多元（如直（如直播、播、IP 授权授权等）；等）；2.在在 C2B/C2M 方面，淘宝更接近智能制造；方面，淘宝更接近智能制造；3.阿里在中国商业阿里在中国商业流通、制造业提效等领域进行前沿探索，拼多多流通、制造业提效等领域进行前沿探索，拼多多强强在高效对接在高效对接较低购买力较低购买力客群客群和与之和与之相匹配的相匹配的充裕充裕产能，产能，双方双方均存在广阔的发展空间均存在广阔的发展空间。两大基本框架：“四流合一”与“流量获取两大基本框架：“四流合一”与“流量获取/分发分发/变现”。变现”。1.“四流合一”，效率进化：所有商业零售模式均离不开“客流、商品流、资金流、信息流”，商业零售模式的进化史便是一部“四流”效率提升的变迁史。2.互联网零售商业模式的内核：流量获取流量分发流量变现。不同电商商业模式的主要区别在流量的获取和分发，流量变现均以“广告+佣金”为主，向生态化“金融、数据等”变现演进。对比一：前端获客、场景与变现。对比一：前端获客、场景与变现。获客：淘宝成长于流量红利期，蜕变于生态/跨界引流；拼多多诞生于整体流量红利尾声，兴于低线/微信红利期。2003-2013 年，中国互联网用户从 0.8 亿增长至 6.2 亿人；2008-2015 年，移动用户由 1.2 亿增至 6.2 亿人；2011-2015 年，阿里用户由 1.0 亿增至 4.1 亿户；2016 年起阿里生态/跨界引流提速，2016Q1-2019Q2 阿里年度活跃用户由 4.2增长至 6.7 亿户。拼多多成立于 2015 年，受益于低线市场、微信生态这两大结构性流量红利和“社交拼团”模式红利。淘宝：淘宝：2015 年推出“内容开放计划”，此后陆续上线“淘直播”、“哇哦视频”、复活“聚划算”等；由“中心化”由“中心化”电商到电商到全域营销、全域营销、“中心化“中心化+X”蜕变，”蜕变，X 代表分布式内容（如直播）代表分布式内容（如直播）/社交社交/拼购、拼购、品牌私域等。品牌私域等。拼多多：以“极致低价+社交拼团”的模式在低线市场、微信生态裂变，低成本获客，以信息流推荐方式分发流量，以广告为主要变现方式。FY2019，阿里中国零售业务货币化率 4.3%；截至 2019Q2，拼多多货币化率3.1%（TTM）；二者不完全可比，但均存在较大提升空间。对比二：后端从规模化、去中间化到数对比二：后端从规模化、去中间化到数智智化、化、C2B。电商在商品流通后端环节的先进性：（1）去中间化：购物突破时间、空间限制，快速实现规模化销售，从而得以去中间化，减少流通环节；（2）规模经济：规模化带来的设计、研发、生产、仓储物流、营销等方面的成本摊薄；（3）C2B/C2M：全流程数字化，双向信息流通提速，整合离散产能、打造柔性/弹性产能，指引 C2B/C2M。对淘宝而言，我们认为电商后端供应链的去中间化、规模经济、C2B/C2M 三大先进性均易实现；而对于拼多多而言，去中间化、规模经济发挥充分，但因为主力客群购买力偏弱、商业模式内在需求（超大体量爆款、去品牌溢价、极致低价等）、上游供应链现状等原因，拼多多在 C2B/C2M、智能制造的深度上尚有待挖掘。对比三：物流阿里对比三：物流阿里掌握力增强掌握力增强，拼多多依托规模轻资产切入拼多多依托规模轻资产切入。阿里布局：菜鸟+入股/控股。2013 年 5 月，阿里巴巴牵头成立菜鸟网络，致力于：1）数字化运营提效；2）提升物流覆盖面积；3）提升终端配送时效。入股“三通”及百世，提升掌控力。截至 2019Q2，阿里巴巴持股申通/圆通/中通分别为 14.7%/11.1%/7.3%；持有百世快递 26.5%股份，拥有 46%投票权。拼多多订单量占到“三通一达”的 20%以上，增量贡献超 50%，是与各快递公司合作的重要筹码；9 月发行 10 亿美金可转债，部分将投入电子面单等快递领域的研发。商业零售商业零售行业行业 评级评级 强于大市强于大市（维持维持）景气趋势 商业零售 2 2 7 7 2 1 1 4/4 3 3 4 8/2 0 1 9 1 0 1 0 1 4:4 9 拼多多、淘宝五维度对比分析拼多多、淘宝五维度对比分析2019.10.10 请务必阅读正文之后的免责条款部分 对比四：经营数据对比对比四：经营数据对比。截至 2019Q1，拼多多、淘宝 TTM GMV 分别为 5,570 亿/31,150亿元，同比+181%/16%，活跃用户人均 GMV 1,257/8,757 元，拼多多约为阿里 14%。2018 年拼多多/FY2018 阿里订单量分别为 111 亿/497 亿单，对应每单 GMV 分别为 42元/100 元，拼多多约为阿里 42%；2019Q1，拼多多 50 元以下订单占比 53%。对比五：用户画像对比对比五：用户画像对比。1）淘宝女性及年轻用户占比更高）淘宝女性及年轻用户占比更高，互动性更强，互动性更强。2019 年 8 月淘宝、拼多多女性用户占比分别为 57%/54%，25 岁及以下用户占比分别为 43%/39%。2）拼多多小程序用户占比更高。）拼多多小程序用户占比更高。2019 年 3 月拼多多、淘宝用户中微信/支付宝小程序用户占比分别为 27%/18%。3）淘宝用户更多来自高线市场（一线淘宝用户更多来自高线市场（一线/新一线新一线/二线）。二线）。2019年 8 月拼多多、淘宝高线市场用户占比分别为 48%/43%。4）用户重叠率高）用户重叠率高：2019 年8 月淘宝、拼多多月活跃重叠用户 1.5 亿户，分别占拼多多/淘宝当月 MAU 44%/24%。5）拼多多用户粘性更高）拼多多用户粘性更高。2019 年 8 月拼多多、淘宝 30 日新增用户活跃留存率分别为21%/12%，每日人均启动次数分别为 4.8 次/3.1 次，每日人均使用时长分别为 25 分钟/27 分钟。风险因素风险因素：去中心化电商形态迭出，对淘系形成严重分流；拼多多低线面临激励竞争，高线渗透拖累业绩。投资策略投资策略。拼多多拼多多机遇和挑战并存。机遇和挑战并存。机遇：在减税降费、精准扶贫、全民共享经济发展，以及产能充裕、大量出口企业转内销的背景下，拼多多高效对接较低购买力客群消费升级和与相适应的供给，空间广阔。挑战：自身孵化品牌的能力较弱，低线市场面临竞争，高线市场缺少供应链支撑。持续获客、高效流量分发、多角度提升供应链能力是破局关键；维持拼多多 2019-2021 年 non-Gaap 归属净利润预测为-34.9 亿/0.5 亿/13.3亿元及“增持”评级。阿里巴巴阿里巴巴：看好淘系生态/全域引流/数智化探索，向下通过聚划算、淘宝下沉等获取低线市场用户，向上以天猫承接消费升级，引领中国 C2B/C2M，满足年轻化、个性化、差异化需求；5G 时代，直播、小视频等创新将进一步拉近线上与实体购物的差距，各品类的线上渗透率、人均 GMV 支出等将进一步提升。重点公司盈利预测、估值及投资评级重点公司盈利预测、估值及投资评级 简称简称 收盘价（收盘价（美元美元/ADS）Non-GAAP 净利润净利润（百万元（百万元，人民币，人民币）PE 评级评级 2019E 2020E 2021E 2019E 2020E 2021E 拼多多 31.25-3,486 51 1,327 NA 4,936 186 增持 资料来源：Wind，中信证券研究部预测 注：本表对应币种人民币，股价为 2019 年 10 月 8 日收盘价，美元兑人民币汇率 6.8 2 2 7 7 2 1 1 4/4 3 3 4 8/2 0 1 9 1 0 1 0 1 4:4 9 拼多多、淘宝五维度对比分析拼多多、淘宝五维度对比分析2019.10.10 请务必阅读正文之后的免责条款部分 目录目录 两大基本框架：两大基本框架：“四流合一四流合一”与与“流量获取流量获取/分发分发/变现变现”.1 商业零售的“四流合一”：客流、商品流、资金流、信息流.1 电商：流量获取流量分发流量变现.2 对比一：前端对比一：前端 获客、场景与变现获客、场景与变现.3 淘宝成长于流量红利期，拼多多诞生于红利尾声，兴于低线/微信红利期.3 淘宝模式：从“中心化”到全域营销、“中心化+X”.7 拼多多模式：“去中心化”，社交引流，极致低价.10 流量变现方式：广告为主，佣金为辅.10 对比二：后端商品流对比二：后端商品流从规模化、去中间化到数智化、从规模化、去中间化到数智化、C2B.16 对比三：物流对比三：物流阿里掌控力增强，拼多多轻资产切入阿里掌控力增强，拼多多轻资产切入.18 对比四：经营数据对比四：经营数据拼多多呈现更快增速拼多多呈现更快增速.20 对比五：用户画像对比五：用户画像淘系更年轻、拼多多更低线淘系更年轻、拼多多更低线.26 总结：平台生态总结：平台生态“点、点、线、面线、面”与与“生态体生态体”.38 风险因素风险因素.39 投资策略投资策略.39 2 2 7 7 2 1 1 4/4 3 3 4 8/2 0 1 9 1 0 1 0 1 4:4 9 拼多多、淘宝五维度对比分析拼多多、淘宝五维度对比分析2019.10.10 请务必阅读正文之后的免责条款部分 插图目录插图目录 图 1：商业零售“四流合一”逻辑框架.1 图 2：电商“流量获取转化”逻辑框架.2 图 3：“传统电商”VS“社交电商”.2 图 4：中国互联网用户数及 YOY 及渗透率（单位：亿人）.3 图 5：中国移动互联网用户数及 YOY 及渗透率（单位：亿人）.3 图 6：中国网购用户数及 YOY 及渗透率（单位：亿人）.4 图 7：阿里巴巴历史年活跃用户数（TTM）及季环比增速（单位：亿户）.4 图 8：农村居民人均可支配收入及 YOY（万元/人）.5 图 9：农村电商网络零售额及 YOY 及规模占比（单位：万亿元）.5 图 10：2019 年 6 月移动购物行业各线城市新增新增活跃用户数及 YOY（单位：万户）.5 图 11：2019 年 6 月移动购物行业新增新增活跃用户城际分布.5 图 12：微信+WeChat 月活跃用户数及 YOY（单位：亿户）.6 图 13：2014Q1-2019Q2 阿里巴巴、拼多多单位新增活跃用户对应当期营销费用（单位：元/人）.6 图 14：阿里巴巴/拼多多/京东历史年活跃用户数（TTM）及季环比增速（单位：亿户）7 图 15：“淘宝 1.0”模式.7 图 16：城镇居民人居可支配收入及 YOY（单位：万元/人）.8 图 17：“淘宝 1.0+品牌化”模式.8 图 18：2014Q1-2019Q2 阿里巴巴单位新增活跃用户对应当期营销费用（单位：元/人）9 图 19：手机淘宝内容社区产品矩阵.9 图 20：阿里巴巴大生态流量入口.9 图 21：拼多多信息流推荐方式.10 图 22：阿里巴巴营业收入拆分.11 图 23：拼多多营业收入拆分.11 图 24：阿里巴巴货币化率.11 图 25：拼多多货币化率.11 图 26：拼多多商家 CPC 广告（搜索+展示广告）.12 图 27：2015 年-2021E 中国广告市场各类广告占比.12 图 28：阿里巴巴/拼多多历史客单价（单位：元/单）.13 图 29：2018 年 1 月-2019 年 8 月淘宝/拼多多用户性别分布.13 图 30：2018 年 1 月-2019 年 8 月淘宝/拼多多 25 岁及以下/26 岁及以上用户占比.14 图 31：2018 年 1 月-2019 年 8 月淘宝/拼多多用户城际分布.14 图 32：2019 年 6 月 1 日李佳奇&薇娅直播间带货情况.14 图 33：手机淘宝推荐流量 vs 搜索流量.15 图 34：阿里妈妈“超级推荐”（信息流广告）.15 图 35：电商渠道后端供应链.16 图 36：拼多多/淘宝 SKU 及销量二维分布图.16 图 37：阿里巴巴菜鸟网络发展历程.19 图 38：2018 年一线快递公司业务量及拼多多订单量及 YOY（单位：亿件）.20 图 39：快递平均单价及拼多多客单价及运费占比（单位：元/件）.20 图 42：淘宝/拼多多历史 GMV（TTM）及季环比增速（单位：十亿元）.21 图 43：淘宝/拼多多历史年度活跃用户人均 GMV（单位：元/人）.22 图 44：淘宝/拼多多历史活跃用户人均 GMV（TTM）及 YOY 及季环比增速（单位：十亿2 2 7 7 2 1 1 4/4 3 3 4 8/2 0 1 9 1 0 1 0 1 4:4 9 拼多多、淘宝五维度对比分析拼多多、淘宝五维度对比分析2019.10.10 请务必阅读正文之后的免责条款部分 元）.22 图 45：2017Q3-2018Q3 拼多多 GMV 细分品类占比.22 图 46：2015Q2-2018Q4 淘系 GMV 细分品类占比.23 图 47：2019Q1 拼多多 GMV 价格区间分布（价格区间单位：元）.23 图 48：阿里巴巴、拼多多总订单量及 YOY（单位：亿单）.24 图 49：阿里巴巴、拼多多年活跃用户人均订单量及 YOY（单位：单/人）.24 图 50：阿里巴巴、拼多多历史客单价（单位：元/单）.25 图 51：2018 年 10 月-2019 年 3 月拼多多品牌馆商铺数及月环比增速（单位：家）.25 图 52：2018 年 10 月-2019 年 3 月拼多多品牌馆品牌数及月环比增速（单位：个）.25 图 53：2018 年 10 月-2019 年 3 月拼多多品牌馆每商铺品牌数（单位：个/家）.26 图 54：2018 年 10 月-2019 年 3 月拼多多品牌馆品牌数 GMV 占比.26 图 55：2017Q3-2018Q3 拼多多典型品类客单价（单位：元/单）.26 图 56：阿里巴巴/拼多多年历史年活跃用户数（TTM）及季环比增速（单位：亿户）.27 图 57：2018 年 6 月-2019 年 6 月移动购物行业月活跃用户规模及月环比增速（单位：亿户）.27 图 58：2016 年 1 月-2019 年 8 月阿里巴巴/拼多多月活跃用户数及月环比增速（单位：亿户）.28 图 59：2018 年 1 月-2019 年 8 月淘宝/拼多多用户性别分布.28 图 60：2018 年 1 月-2019 年 8 月淘宝用户年龄段分布.29 图 61：2018 年 1 月-2019 年 8 月拼多多用户年龄段分布.29 图 62：2018 年 1 月-2019 年 8 月淘宝/拼多多 25 岁及以下/26 岁及以上用户占比.29 图 63：2019 年 3 月手机淘宝/手机天猫/拼多多用户来源.30 图 64：2019 年 6 月移动购物行业各线城市活跃用户数及 YOY（单位：亿人）.30 图 65：2019 年 6 月移动购物行业活跃用户城际分布.30 图 66：2018 年 1 月-2019 年 8 月淘宝月活跃用户城际分布.31 图 67：2018 年 1 月-2019 年 6 月拼多多月活跃用户城际分布.31 图 68：2019 年 618 活动期间移动购物行业/手机淘宝/拼多多用户城际分布.32 图 69：2019 年 6 月移动购物行业各线城市新增新增活跃用户数及 YOY（单位：万人）.32 图 70：2019 年 6 月移动购物行业新增新增活跃用户城际分布.32 图 71：2017 年 1 月-2019 年 9 月淘宝新增新增用户城际分布.33 图 72：2017 年 1 月-2019 年 9 月拼多多新增新增用户城际分布.33 图 73：2019 年 618 阿里巴巴/拼多多新玩法.34 图 74：2019 年 618 活动期间移动购物行业/手机淘宝/拼多多下沉新增用户年龄分布.34 图 75：2018 年 7 月-2019 年 8 月淘宝与拼多多重叠月活跃用户数（万户）及重叠率.35 图 76：2018 年 7 月-2019 年 8 月淘宝与拼多多重叠月活跃用户数占淘宝/拼多多月活跃用户数比率.35 图 77：2018/19 年 6 月 18 日淘宝/拼多多用户重合度.36 图 78：手机淘宝、拼多多 30 日新增用户活跃留存率.36 图 79：手机淘宝/拼多多每日人均启动次数（单位：次/人/天）.37 图 80：移动互联网用户每日人均使用时长（单位：分钟/人/天）及 YOY.37 图 81：2019 年 6 月移动互联网用户每日人均使用时长增量细分行业分布.37 图 82：拼多多/手机淘宝每日人均使用时长（单位：分钟/人/天）.38 图 40：阿里巴巴大生态.39 2 2 7 7 2 1 1 4/4 3 3 4 8/2 0 1 9 1 0 1 0 1 4:4 9 拼多多、淘宝五维度对比分析拼多多、淘宝五维度对比分析2019.10.10 请务必阅读正文之后的免责条款部分 表格目录表格目录 表 1：淘宝、天猫、拼多多平台基础收费模式.11 表 2：淘宝、天猫、拼多多平台盈利模式.11 表 3：淘宝/拼多多典型同款 SKU 比价.17 表 4：主流电商平台物流模式对比.18 表 5：阿里巴巴入股快递公司大事记.19 2 2 7 7 2 1 1 4/4 3 3 4 8/2 0 1 9 1 0 1 0 1 4:4 9 拼多多、淘宝五维度对比分析拼多多、淘宝五维度对比分析2019.10.10 请务必阅读正文之后的免责条款部分 1 两大基本框架两大基本框架：“四流合一四流合一”与与“流量获取流量获取/分发分发/变现变现”本文聚焦于淘宝、拼多多的全方位对比分析，该对比分析将基于两大基本框架：一、一、商业零售的“四流合一”：客流商业零售的“四流合一”：客流、商品流商品流、资金流资金流、信息流信息流。从各构成要素看，所有商业零售模式均离不开“客流、商品流、资金流、信息流”，商业闭环的形成就是“四流合一”的过程。二、二、互联网商业模式的“流量获取互联网商业模式的“流量获取、分发、分发与与变现变现”。”。互联网商业模式普遍体现为“流量的获取、分发与变现”，流量即用户，表现为用户数、时长等；电商作为互联网商业模式的一个领域，其内核相同。商业零售的“四流合一”：客流、商品流、资金流、信息流商业零售的“四流合一”：客流、商品流、资金流、信息流 商品在流通中涉及四流：客流、商品流、资金流、信息流，所有商业零售模式的诞生与演进都是在促成和加速“四流合一”的过程，商业零售模式的进化史便是一部“四流”效率提升的变迁史。传统零售囿于线下网点、区域割据，四流运转效率明显低于电商。传统零售囿于线下网点、区域割据，四流运转效率明显低于电商。从传统百货、超市、电器连锁看：（1）客流：零售网点固定，消费者均需到店。（2）商品流：中国市场广阔纵深，品牌方普遍以省为单位设立经销商，部分设二三级分销；商品从出厂到消费者手中往往经过多次仓储调运。（3）信息流：各环节信息获取不充分、数字化难度高；从零售端向上游品牌端的反馈不充分且滞后。（4）资金流：资金在各环节滞留、消耗，资金使用效率低。电商四流效率显著优于传统零售电商四流效率显著优于传统零售：（1）客流）客流：电商由 PC 端网站，发展至移动端 APP、小程序、分享链接等下单，线上入口离消费者更近；（2）商品流：网络购物突破时间、空间限制，可在 1-3 年内实现巨大销售体量；短尾爆款与海量长尾 SKU 共存；（3）信息流：全流程数字化记录，上游品牌商与物流方、零售终端、消费者间的信息双向流动更高效、反馈更准确；（4）资金流：流通链条的缩短、数字化加速资金的流转；支付宝与微信支付的使用推动货币无纸化、数字化、信用体系的建设及各类生态演化。图 1：商业零售“四流合一”逻辑框架 资料来源：中信证券研究部绘制 2 2 7 7 2 1 1 4/4 3 3 4 8/2 0 1 9 1 0 1 0 1 4:4 9 拼多多、淘宝五维度对比分析拼多多、淘宝五维度对比分析2019.10.10 请务必阅读正文之后的免责条款部分 2 电商电商：流量获取流量分发流量变现流量获取流量分发流量变现 互联网零售商业模式的内核：流量获取流量分发流量变现。不同电商商业模式不同电商商业模式的的主要区别在流量的获取和分发，流量变现主要区别在流量的获取和分发，流量变现均以均以“广告“广告+佣金”佣金”为主为主，向生态化，向生态化“金融、数据金融、数据等等”变现演进变现演进。当前，流量获取与流量分发的新趋势：（1）流量获取：）流量获取：获取成本上升；从中心式到分布式/跨界引流；更多社交型流量。（2）流量分发：）流量分发：颗粒度更细；更多借助大数据、智能化；精准度更高。以淘宝为例：其刚成立时主要靠红包补贴、广告营销获取流量，通过“搜索+展示”分发流量。而现在淘宝可以从阿里大生态、跨界获取流量，并加入“千人千面”、“淘宝直播”等精准推荐的流量分发方式。图 2：电商“流量获取转化”逻辑框架 资料来源：中信证券研究部 根据流量获取方式不同，电商分为“传统中心化电商”和“社交电商”根据流量获取方式不同，电商分为“传统中心化电商”和“社交电商”。传统中心化电商主要通过打折、“造节”、秒杀、新人红包等营销活动，结合大范围广告宣传等方式吸引用户注册，实现获客，如天猫“双 11 购物节”，京东“618 年中购物节”。典型代表是：淘宝、天猫、京东。社交电商基于社交平台，通过人与人直接沟通获客，用拼团、砍价、UGC/PGC 内容导购、KOL 社交等方式鼓励用户间转发商品链接，从而病毒式获取流量，有很强互动性、趣味性和一定的成瘾性，获客成本低、用户粘性强。按照引流方式不同，社交电商分为四大类：拼购型（如：拼多多）、内容/导购型（如：小红书）、KOL 社交型（如：贝店、云集、爱库存）、商城服务型（如：有赞）。图 3：“传统电商”VS“社交电商”资料来源：中信证券研究部 2 2 7 7 2 1 1 4/4 3 3 4 8/2 0 1 9 1 0 1 0 1 4:4 9 拼多多、淘宝五维度对比分析拼多多、淘宝五维度对比分析2019.10.10 请务必阅读正文之后的免责条款部分 3 对比对比一一：前端：前端 获客、场景与变现获客、场景与变现 淘宝淘宝成长于成长于流量红利期，拼多多流量红利期，拼多多诞生于红利尾声，诞生于红利尾声，兴于低线兴于低线/微信红利期微信红利期 一种商业模式由萌芽到发展壮大往往伴随着时代红利，即“趋势”。淘宝成长于流量红利期，先后经历了 PC 端和移动端红利；而拼多多诞生于流量红利尾声、获客成本高企的阶段，但其崛起依然享受了结构性的红利，即充分利用了低线市场及微信生态的红利。淘宝充分受益于淘宝充分受益于 PC 端和移动端流量红利，快速获客。端和移动端流量红利，快速获客。2003 年淘宝成立，2001-2008 年正处互联网 PC 端红利期，互联网用户数从 0.3 亿上升到 3.0 亿人，7 年 CAGR 达 37%。2008年中国通讯市场 3G 开始投入使用，2008-2013 年处互联网移动端红利期，移动用户从 1.2 亿上升到5亿人，5年CAGR 达34%，移动互联网用户渗透率从39%提升到81%，增加42pcts。由于PC 端和移动端的双重红利，2006-2013 年网购人数从0.3 亿上升到3.0 亿人，7 年CAGR达 37%。虽然没有阿里早期用户统计数据，但从流量红利后期的数据看，2011Q1-2013Q4 年阿里年活跃用户数依然能保持 10%左右的环比增速。图 4：中国互联网用户数及 YOY 及渗透率（单位：亿人）资料来源：CNNIC，中信证券研究部；注：渗透率=互联网用户数/总人口数 图 5：中国移动互联网用户数及 YOY 及渗透率（单位：亿人）资料来源：CNNIC，中信证券研究部；注：渗透率=移动互联网用户数/互联网用户数 2 2 7 7 2 1 1 4/4 3 3 4 8/2 0 1 9 1 0 1 0 1 4:4 9 拼多多、淘宝五维度对比分析拼多多、淘宝五维度对比分析2019.10.10 请务必阅读正文之后的免责条款部分 4 图 6：中国网购用户数及 YOY 及渗透率（单位：亿人）资料来源：CNNIC，中信证券研究部；注：渗透率=网购用户数/互联网用户数 图 7：阿里巴巴历史年活跃用户数（TTM）及季环比增速（单位：亿户）资料来源：公司公告，中信证券研究部 拼多多诞生于流量红利接近尾声、获客成本高企的时期，但受益于结构性的低线触网拼多多诞生于流量红利接近尾声、获客成本高企的时期，但受益于结构性的低线触网红利、微信生态红利。红利、微信生态红利。2014 年，中国智能手机购买主要为换新需求，意味着移动端用户增量见顶；此后网购的增长主要靠移动端网购渗透率的提升和 ARPU 值的提高。2015 年拼多多成立，受益于两大结构性流量增量和“社交拼团”模式红利：（1）低线市场：）低线市场：低线城市人口购买力提升，网购市场增速高：据国家统计局数据，2015-2018 年，农村居民人均可支配收入增速保持在 8%-9%，2018 年农村居民人均可支配收入达 1.46 万元/人，为城镇居民的 37%。ECRC 数据显示，2018 年农村电商零售额达 1.7 万亿元，同比增长 35%，占整体网购零售额 18%。据 Questmobile 数据，2019 年6 月移动购物行业新增新增活跃用户 54%来自低线市场，而且增速普遍高于一二线市场。（2）微信生态：微信生态：2014-2018 年，微信+WeChat 月活跃用户数从 5 亿户上升到 11 亿户，4 年 CAGR 达 22%。2019Q2 微信+WeChat 月活跃用户数达 11.3 亿户，在所有社交类 APP 中位列第一。2 2 7 7 2 1 1 4/4 3 3 4 8/2 0 1 9 1 0 1 0 1 4:4 9 拼多多、淘宝五维度对比分析拼多多、淘宝五维度对比分析2019.10.10 请务必阅读正文之后的免责条款部分 5 图 8：农村居民人均可支配收入及 YOY（万元/人）资料来源：国家统计局，中信证券研究部 图 9：农村电商网络零售额及 YOY 及规模占比（单位：万亿元）资料来源：电子商务研究中心，中信证券研究部 图 10：2019 年 6 月移动购物行业各线城市新增新增活跃用户数及 YOY（单位：万户）图 11：2019 年 6 月移动购物行业新增新增活跃用户城际分布 资料来源：Questmobile，中信证券研究部 资料来源：Questmobile，中信证券研究部 2 2 7 7 2 1 1 4/4 3 3 4 8/2 0 1 9 1 0 1 0 1 4:4 9 拼多多、淘宝五维度对比分析拼多多、淘宝五维度对比分析2019.10.10 请务必阅读正文之后的免责条款部分 6 图 12：微信+WeChat 月活跃用户数及 YOY（单位：亿户）资料来源：公司公告，中信证券研究部（3）“社交拼团社交拼团”低成本”低成本获客获客，用户增速远超传统电商，用户增速远超传统电商。拼多多的流量入口包括：微信公众号、微信小程序、拼多多独立 APP 等，拼团链接可通过微信、QQ 等分享给好友，新用户无需单独注册。每个转发者都相当于一个推销员，实现低成本自发传播。截至2019Q2，拼多多的获客成本在 100150 元，阿里巴巴、京东获客成本在 300 元左右。图 13：2014Q1-2019Q2 阿里巴巴、拼多多单位新增活跃用户对应当期营销费用（单位：元/人）资料来源：相关公司公告，中信证券研究部；注：单位新增活跃用户对应的当期营销费用=当期营销费用/当期新增年度用户数，该值并不等于获客成本，但可作为获客成本的一个参考；阿里巴巴 2016Q3/Q4 新增用户数异常小，单位新增活跃用户对应当期营销费用异常，不在图中展示。从年活跃用户数上看，2019Q2拼多多/阿里/京东年活跃用户数分别为4.8亿/6.7亿/3.2亿户，拼多多用户数分别为京东的 1.5 倍，阿里的 72%。从增速上看，2018Q1-2019Q2拼多多年活跃用户数季环比增速（20%6%），远高于阿里（2%6%）和京东（-3%+4%）；其中 2018Q3 京东首次出现负增长，同比下滑 3%。2 2 7 7 2 1 1 4/4 3 3 4 8/2 0 1 9 1 0 1 0 1 4:4 9 拼多多、淘宝五维度对比分析拼多多、淘宝五维度对比分析2019.10.10 请务必阅读正文之后的免责条款部分 7 图 14：阿里巴巴/拼多多/京东历史年活跃用户数（TTM）及季环比增速（单位：亿户）资料来源：相关公司公告，中信证券研究部 淘宝淘宝模式模式：从“中心化”到：从“中心化”到全域营销、全域营销、“中心化“中心化+X”成长于流量红利时代，淘宝是典型“平台式、中心化电商”。随着外部环境变化、电商新模式的出现，淘宝也在不断调整“流量获取”、“流量分发”、“流量变现”的具体方式，向“中心化+X”模式转变，“X”代表“分布式内容/社交/拼购，品牌私域等”。淘宝淘宝 1.0（2003-2008 年年）：在流量红利充足的时代，在流量红利充足的时代，以以“中心化电商中心化电商”模式享受流量模式享受流量红利红利。在流量红利时代，淘宝主要通过“红包补贴”及广告宣传方式获取用户。用户通过搜索框和页面展示位触及海量商品，平台实现流量分发。然后用户通过商品图文及阿里旺旺实时聊天深入了解产品，达成购买。2005 年淘宝 GMV 突破 80 亿元，超过 eBay 中国业务。2008 年淘宝 GMV 达 1,000 亿元，3 年 CAGR 132%。图 15：“淘宝 1.0”模式 资料来源：中信证券研究部绘制 淘宝淘宝 1.0+品牌化品牌化（2009-2012 年）：年）：中心化电商模式跑通后中心化电商模式跑通后，平台在“淘宝平台在“淘宝 1.0 模式模式”上叠加上叠加商品品牌化、商品品牌化、高端化高端化，上线天猫上线天猫，享受消费升级红利享受消费升级红利。2008 年淘宝 GMV 达 1,000亿后，证明中心化电商模式从流量获取到流量分发已完全跑通。随后，淘宝推出“直通车”，开始提升货币化率。2009-2012 年，城镇居民人均可支配收入从 1.72 万元/人增长到 2.46万元/人，增长 43%。借助城镇居民消费升级红利，2010 年淘宝推出淘宝商城，2012 年改名天猫商城，淘品牌崛起，假货锐减，客单价上升。2 2 7 7 2 1 1 4/4 3 3 4 8/2 0 1 9 1 0 1 0 1 4:4 9 拼多多、淘宝五维度对比分析拼多多、淘宝五维度对比分析2019.10.10 请务必阅读正文之后的免责条款部分 8 图 16：城镇居民人居可支配收入及 YOY（单位：万元/人）资料来源：国家统计局，中信证券研究部 图 17：“淘宝 1.0+品牌化”模式 资料来源：中信证券研究部绘制 淘宝淘宝 2.0（2013 年年至今至今）：流量红利）：流量红利消退消退，信息流分发信息流分发模式深度挖掘单用户价值，模式深度挖掘单用户价值，阿阿里大生态赋能淘宝平台流量，里大生态赋能淘宝平台流量，下沉市场创造新用户。下沉市场创造新用户。2014 年移动互联网用户增速跌至 11%，首次跌破 15%，网购用户增速跌至 20%，移动流量红利逐步减弱。淘宝迅速做出调整，流量分发上：流量分发上：（1）2013 年提出千人千面，在以“搜索”为主的流量分发方式中加入“精准推荐”的信息流新模式，深度挖掘用户需求。（2）2015 年底，淘宝推出“内容开放计划”，上线“淘直播”，引入网络红人，打造“内容社区生态”，将传统“货对人”的流量分发方式变成了“人对人”的新方式。2018 年淘宝直播带货超千亿，同比增速达 400%。流量获取上：流量获取上：（1）2013 年后阿里打通线上线下，通过阿里大生态系统多方面为核心电商平台导流，而电商平台流量也反哺阿里生态，形成“1+12”的良性协同效应。（2）2018年全面重启聚划算，下沉低线市场。2 2 7 7 2 1 1 4/4 3 3 4 8/2 0 1 9 1 0 1 0 1 4:4 9 拼多多、淘宝五维度对比分析拼多多、淘宝五维度对比分析2019.10.10 请务必阅读正文之后的免责条款部分 9 图 18：2014Q1-2019Q2 阿里巴巴单位新增活跃用户对应当期营销费用（单位：元/人）资料来源：公司公告，中信证券研究部；注：单位新增活跃用户对应当期营销费用=当期营销费用/当期新增年度用户数，该值并不等于获客成本，但可作为获客成本的一个参考；阿里巴巴 2016Q3/Q4 新增用户数异常小，单位新增活跃用户对应当期营销费用异常，不在图中展示。图 19：手机淘宝内容社区产品矩阵 资料来源：手机淘宝 app 图 20：阿里巴巴大生态流量入口 资料来源：中信证券研究部绘制 2 2 7 7 2 1 1 4/4 3 3 4 8/2 0 1 9 1 0 1 0 1 4:4 9 拼多多、淘宝五维度对比分析拼多多、淘宝五维度对比分析2019.10.10 请务必阅读正文之后的免责条款部分 10 拼多多拼多多模式模式：“去中心化”，社交引流，极致低价“去中心化”，社交引流，极致低价 拼多多成长于流量红利接近尾声、获客成本高企的背景之下。拼多多以“极致低价+社交拼团”的模式抓住了低线移动用户触网、微信生态两大结构性网购增量快速、低成本获客，以信息流推荐方式分发流量，以广告、佣金等变现流量。流量流量分发分发：从从“物以类聚”到“人以群分”。“物以类聚”到“人以群分”。社交拼团的模式让有相似需求的用户聚集，平台通过机器算法可主动学习用户潜在需求，从而进行更精准地推荐，提升商品流和信息流效率，将传统搜索电商“人找货”模式变为“货找人”。图 21：拼多多信息流推荐方式 资料来源：中信证券研究部绘制 流量变现方式：广告为主，佣金为辅流量变现方式：广告为主，佣金为辅 淘宝与拼多多平台营收以广告为主，广告货币化率持续上升，淘宝与拼多多平台营收以广告为主，广告货币化率持续上升，整体货币化率处上行通整体货币化率处上行通道。道。2019FY 阿里中国零售营收 59%来自广告收入（Customer management），25%来自天猫佣金（Commission）。FY2019 阿里中国零售业务整体货币化率 4.3%（FY2018：3.7%），其中广告货币化率/天猫佣金货币化率分别为 2.5%/2.4%（FY2018：2.4%/2.2%），处稳步上升通道。拼多多营收主要靠在线营销服务驱动，2019Q2 拼多多营收 89%来自在线营销（Online marketing services），11%来自佣金（Commission fees），主要为代收的第三方支付通道费用。2019Q2 拼多多整体货币化率 3.1%（2018A：2.8%），其中广告货币化率/佣金货币化率分别为 2.8%/0.4%，广告货币化率稳步上升，佣金货币化率持续低位运行。2 2 7 7 2 1 1 4/4 3 3 4 8/2 0 1 9 1 0 1 0 1 4:4 9 拼多多、淘宝五维度对比分析拼多多、淘宝五维度对比分析2019.10.10 请务必阅读正文之后的免责条款部分 11 图 22：阿里巴巴营业收入拆分 图 23：拼多多营业收入拆分 资料来源：公司公告，中信证券研究部 资料来源：公司公告，中信证券研究部 图 24：阿里巴巴货币化率 图 25：拼多多货币化率 资料来源：公司公告，中信证券