拼多多：核心电商企业的分析框架与拼多多“三分天下”的商业逻辑.pdf

拼多多 （ PDD.O） 证券研究报告 公司研究 互联网传媒 1 / 32 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Main 核心 电商 企业 的 分析框架 与拼多多 “三分天下” 的商业逻辑 买入 （ 首次 ） 盈利预测 与 估值 2019A 2020E 2021E 2022E 营业收入（百万元） 30142 52410 82142 113884 同比（ %） 129.7% 73.9% 56.7% 38.6% 归母 净利润（百万元） -6968 -4491 5232 16948 同比（ %） -31.3% 35.5% 216.5% 223.9% 每股收益（元 /股 ） -1.5 -0.9 1.1 3.5 P/E（倍） -150.8 -246.8 211.8 65.4 投 资要点 电商 平台 面临的最核心问题是用户的留存和复购问题，如何解决这两个问题决定了不同平台的经营差距。 用户在电商平台上的购买频次、客单价及用户数量大小是 用户留存和复购情况 的量化体现 ，这三个变量组成了平台赖以生存的 GMV，进而决定了平台的变现规模。 所以不同平台的经营差距其实就是这三个变量之间的差距 。 我们通过对比垂直型平台与综合型平台的经营差异来解释这三个变量背后的经济意义。 消费者一旦形成网购习惯就会流向品类最丰富的平台 这是电商平台马太效应的底层解释。 对于单个品类而言，购买频次和客单价基本是固定属性，因此品类丰富度决定了用户在平台上的购买频次和客单价，进而影响了用户在平台上的年度支出，用户年度支出额越大的平台就 容易产生更大的用户获取 ROI，从而 能够支付更多的补贴（降价、红包）留存用户， 并有充足的资金继续扩充品类 ，实现电商平台的马太效应。 同质化的商业模式无法脱离淘系的引力范围，成功的平台都是找到了差异化的点从而发展壮大。 京东的成功是因为电商不仅是信息的展示，还需要履约，京东在履约环节做出了差异化的体验；又因为 3C产品的高客单价在用户的留存上 具备了 一定的优势。唯品会可以逐步壮大是因为主打品牌特卖，选 品 成为核心竞争力，因此在商品上做到了差异化。 而拼多多成功是因为，一方面 找到了差异化的商品供应链 ，这部分供应链正好是淘系曾经抛弃的；另一方面 ， 用不同于淘系的商业逻辑开拓了低线城市的用户红利 。 单 SKU下的高销售额是非常强大的竞争优势，具有提升 用户留存 和复购 的自然动力 。 拼多多是升级版的好市多，好市多通过会员费让自己面对更加相似的用户需求，精简 SKU数量，实现了单 SKU下的高销量，这一结果会自然促使产品 降低 加价率 、提高品质 ，并使公司 深入供应链 ，因此实现了强复购和 高 留存。 拼多多 与此类似， 找到了同质化的用户需求，在匹配上相应的供给后， 也产生了 单 SKU 下的高销量 ， 拼多多甚至借助线上化的优势对这一模式进行了传承和超越。 盈利预测与投资评级： 我们预计 2020-2022 年公司收入分别为524.1/821.4/1138.8 亿元，分别同比增长 73.9%/56.7%/38.6%。归母净利润分别为 -44.9/52.3/169.5 元，分别同比增长 35.5%/216.5%/223.9%。公司具有独特的竞争优势和生意壁垒，在供应链上具有更强的掌控力，客单价的提升具备自然驱动力，我们根据 P/GMV 的估值方法给予公司2021年 目标价 185美元 /ADR，首次覆盖给予“买入”评级。 风险提示： 竞争加剧 、 宏观经济下滑 、美股 市场 大幅波动 风险 、美国 政府监管 政策风险 Table_PicQuote 股价走势 Table_Base 市场数据 收盘价 (美 元 ) 139.02 一年最低 /最高价 31.77/157.49 市净率 (倍 ) 40.88 流通股市值 (百万美 元 ) 121,488.19 基础数据 每股净资产 (元 ) 5.53 资产负债率 (%) 71.43 总股本 (百万股 ) 4905.31 流通股 (百万股 ) 3495.56 Table_Report 相关研究 Table_Author 2020年 12月 23日 证券分析师 张良卫 执业证号： S0600516070001 021-60199793 zhanglwdwzq 研究助理 张飞鹏 021-60199793 zhangfpdwzq -100%0%100%200%300%400%2019-12 2020-03 2020-05 2020-08 2020-10拼多多 纳斯达克2 / 32 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 公司深度研究 F 内容目录 1. 三大关键指标的经济意义及核心电商企业的竞争优势 . 5 1.1. 用户购买频次：辨别平台用户粘性及品类丰富度的核心指标 . 5 1.2. 客单价是一种资源禀赋，品类扩充和用户开拓会影响客单价 . 7 1.3. 用户数：平台对用户的留存能力与用户年支出额正相关 . 8 1.3.1. 需求的细分缩小了用户群体 . 8 1.3.2. 用户年度支出额与用户留存的正反馈 . 9 1.4. 电商平台核心竞争优势小结 . 10 2. 拼多多的崛起到底有何不同 .11 2.1. 拼多多找到了差异化的商品供应链 . 11 2.2. 用不同于淘系的商业逻辑开拓了低线城市的用户红利 . 12 3. 拼多多与淘系的核心差别：用户需求分层及背后的客单价提升 . 14 3.1. 拼多多与淘系的商业模式日益趋同？ . 14 3.1.1. 用户群体已无明显差异 . 15 3.1.2. 流量来源也在趋同 . 15 3.2. 拼多多平台 “低价 ”生态的形成机制 . 16 3.3. 单 SKU的高销 量带动平台从 “低价 ”生态向 “低加价率 ”生态转变 . 17 4. 好市多竞争优势的深度拆解及拼多多的传承与超越 . 18 4.1. 好市多超高经营效率的量化体现 . 18 4.2. 为什么好市多具备超高的运营效率 . 19 4.2.1. 超高平效是超高效率的直接原因 . 19 4.2.2. 单 SKU的 高销售额是非常强大的竞争优势 超高平效的底层原因 . 19 4.2.3. 好市多相对于竞争对手的优势是逐步扩大的 . 20 4.2.4. 好市多的关键运营指标领先互联网零售商 . 21 4.3. 拼多多：好市多竞争优势的传承与超越 . 22 5. 拼多多各项关键 指标的增长空间 . 23 5.1. 用户数的天花板可参照淘系 . 23 5.2. 用户购买频次将有进一步提升 . 23 5.3. 客单价的提升并非一定要通过提升商品溢价实现 . 25 5.4. 货 币化率持续向淘系逼近 . 25 6. 盈利预测与估值 . 27 6.1. 盈利预测 . 27 6.1.1. 收入预测 . 27 6.1.2. 基本假设 . 28 6.1.3. 盈利预测 . 29 6.2. 公司估值 . 29 6.3. 投资评级 . 30 7. 风险提示 . 30 3 / 32 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 公司深度研究 F 图表目录 图 1：电商平台市场格局演变 . 5 图 2：不同电商平台用户购买频次（次） . 6 图 3：用户购买频次低的负循环 . 6 图 4：不同电商平台的高单价对比（元） . 7 图 5：仓储面积（百万平方米） . 8 图 6：履约费用率对比 . 8 图 7：垂直型平台年度活跃买家数（百万） . 8 图 8：综合型平台年度活跃买家数（百万） . 8 图 9：垂直型电商单用户年均支出额（元） . 9 图 10：综合型电商单用户年均支出额（元） . 9 图 11：阿里对百度的屏蔽 . 10 图 12：阿里对微信的屏蔽 . 10 图 13： 2017年各电商平台用户购买频次（次） . 12 图 14：搜索用户与整体网民学历情况对比 . 12 图 15：我国部分省市学历占比情况（ 2017） . 12 图 16：不同电商平台 用户 2017-2018年分布情况 . 13 图 17：阿里、京东年度活跃买家数（百万） . 14 图 18：三大电商平台年度活跃买家数与中国网民数量对比（百万） . 15 图 19：拼多多上的流量分发机制 . 16 图 20：三大平台商户年均营业额（万元） . 16 图 21：拼多多由低价生态到低加价率生态转变 . 17 图 22：好市多平效（ CPI设定 1972年为 1） . 18 图 23：好市多净利率 . 18 图 24：好市多用更低的毛利率水平实现更高的净利率 . 18 图 25：京东好市多效率对比 . 18 图 26：零售商平效、每平方米费用对比（美元） . 19 图 27：不同零售商单 SKU销售额（万美元， 2019） . 20 图 28：好市多的毛利率远低于其他零售商（ 2019） . 20 图 29：好市多和山姆会员店相对优势变化与单 SKU销售额之间的关系 . 21 图 30：线上零售商库存周转速度更快（天， 2019） . 22 图 31：不同零售商单 SKU销售额（万美元） . 22 图 32：拼多多用户购买频次仅次于淘系（次） . 24 图 33：京东 2008年用户组的购买频次变化（次） . 24 图 34：月人均使用时长对比（分钟） . 24 图 35：淘系与拼多多客单价对比（ 元） . 25 图 36：销售费用率与商品毛利率呈正比（横轴为毛利率，纵轴为销售费用率， 2019） . 25 图 37：加价率示意图 . 26 图 38：部分家电公司国内外毛利率对比（近 3年平均） . 26 图 39：拼多多、阿里巴巴货币化率 . 27 表 1：唯品会关键运营数据（单位：元、次） . 11 4 / 32 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 公司深度研究 F 表 2： 阿里年度活跃买家数季度变化（百万） . 13 表 3：京东 年度活跃买家数季度变化 （百万） . 14 表 4：三大平台用户独占率 与重叠率（ 2020.06） . 15 表 5：不同公司关键运营指标对比（ 2019） . 21 表 6：全球顶级零售商关键运营指标对比 . 23 表 7：公司 GMV 预测（亿元） . 28 表 8：货币化率预测 . 28 表 9：基本假设表 . 28 表 10：阿里巴巴 P/GMV 历史变化 . 29 表 11：贴现率取值依据 . 30 5 / 32 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 公司深度研究 F 从 2016 年 开始 ， 在投资者认为大局已定的电商行业，拼多多为何可以在 阿里、京东 寡头 垄断的格局下强势崛起 ，并逐步 三分天下 ？本文 从 这个问题出发， 从领先电商企业的竞争优势开始，一步步分析拼多多崛起的本质不同；以及市场格局演化到今天，拼多多已经站稳脚跟，但在天猫、京东对品牌商品消费心智的独占下，拼多多又如何破局。 图 1： 电商平台市场格局演变 注：市场份额数据为电商平台 GMV/线上商品和服务零售额作为近似测算 ；京东 GMV采用最新口径 数据来源： 公司财报，国家统计局， 东吴证券研究所 1. 三大关键指标的经济意义及核心电商企业的竞争优势 电商平台的变现来自 用户购买 商品 产生 的 GMV， GMV的大小就决定了一个平台变现规模 的 大小。 GMV=单用户年支出额 用户数 =用户购买频次 客单价 （复购） 用户数 （留存） 因此 一个平台 GMV的大小 就 取决于 右端 的 三个变量 （前两项体现用户的复购，第三项体现用户的留存） ， 所以我们要分析的 内容， 就是这三个变量的大小是如何决定的 ，研究不同平台 上述变量产生差距背后的经济原因， 将使 我们 理解 什么才是 电商 企业 核心的竞争优势 和护城河 。 1.1. 用户购买频次 ：辨别平台用户粘性及品类丰富度的核心指标 单一商品的 购买频次 是固定属性， 例如一个消费者一年 可以消耗六管 100g的 牙膏，但 使用 750ml 洗发水一般不会超过两大瓶， 买一台电脑可以三年一换（三年买一次），但 空调一台可以用十年 （ 十年买一次 ） 因此消费者对单一品类的购买频次多少完全取决于商品的属性，平台想要增加消费者的 购买频次 就需要扩展更多的商品品类 ，平台0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%2015 2016 2017 2018 2019其他 拼多多 京东 阿里巴巴6 / 32 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 公司深度研究 F 多运营一个品类，就多拥有了这个品类的 购买 频次 。 因此品类丰富度是决定用户在平台购买频次的关键。 只有当品类数量多到一个量级，才会出现 1+1+.1N 的情况， 消费者会形成“逛”的感觉，从而在购买某一商品的时候带动其他商品的销售。 由于淘系平台的品类最为丰富，所以 这种 品类叠加 的化学反应在 淘系最为明显，用户在淘系平台购买频次远远高于其他电商平台；京东购买频次最初相对于其他垂直型平台并没有明显优势，但随着品类的逐步扩充，用户的购买频次也在持续提高。 而与之形成鲜明对比的 垂直型电商平台一方面品类受限 （聚美主营美妆，当当主营图书，蘑菇街主营服装饰品） ，另一方面 用户 更趋于目的性消费，导致消费者的 购买频次远远低于综合型电商平台（ 4次上下）， 这导致用户的使用习惯较难培养， 用户忠诚度不高，留存用户也更加困难 。 图 2： 不同电商平台 用户 购买频次 （次） 注：阿里 2018/2019数据根据投资者开放日公告推算 ，其余为根据公司披露的订单数计算；蘑菇街数据为 估算 所得 ； 京东 2017-2019年数据为快递单量反推所得 数据来源： 公司公告， 东吴证券研究所 平台品类的丰富度决定了 用户购买频次的 多少 ， 而用户购买频次是复购情况的直接量化体现， 也 是判断用户 粘性和 留存情况的最有意义指标。 一个平台用户购买频次越高，就会形成越好的使用习惯，进而形成 越 强的用户粘性，用户可以留存的下来，那用户规模的增长就是较为容易的事情。 反之，平台经营品类 少 ，便不会形成较高的用户购买频次，用户使用习惯 难以形成 ，轻易就会转换到其他平台，难以形成留存， 这样平台就需要持续获客， 平台 还未收回获客成本便已流失用户， 就会 导致 平台 盈利能力 较差 ， 进而没有资金扩充品类， 造成负 向 循环。 图 3：用户购买频次低的负循环 4250587285 90 90 900102030405060708090100024681012142011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019聚美优品 当当 蘑菇街 京东 阿里巴巴（右轴）7 / 32 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 公司深度研究 F 数据来源：东吴证券研究所 整理 1.2. 客单价 是一种资源禀赋，品类扩充和用户 开拓 会 影响 客单价 客单价是由平台上商品的品类和用户的购买力综合决定的。 从品类上看， 3C 产品可以卖到几千元 ， 平价的衣服可以卖几百元 ， 但一包零食只能卖几块钱 从消费者购买力看，高净值用户购买力强， 同一品类中也 多买高端产品，其客单价就比低消费力人群强。 图 4： 不同电商平台的高单价对比（元） 注：阿里数据 同上图； 蘑菇街数据为调研所得 ； 京东 2017年后改变了 GMV核算口径，我们对之前数据进行了追溯调整， 2017-2019年 数据为快递单量反推所得 数据来源： 公司公告， 东吴证券研究所 上 图的几个平台中， 2019年， 京东客单价最高（ 469元）， 唯品会其次（ 262元 ，见表 1），其他平台的客单价也在 120元以上，反观淘系仅约 101元。京东客单价最高是因为主营 3C 产品，而且之前一直聚焦在一二线城市高消费力人群，但是可以看到，随着品类的扩充和用户的下沉，客单价在逐步下降。唯品会主营品牌服装特卖，而蘑菇街上平价 服装 较多，导致两家公司客单价差异较大 。 而淘系反而是其中客单价最低的平台，因为淘系的品类最为广泛且用户群体最为多元 ，尤其淘宝主营低客单价白牌商品，拉低了客单价，且随着最近几年淘系在低线城市的下沉，客单价还有相应走低。因此， 淘系01002003004005006007002011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019聚美优品 当当 蘑菇街 京东 阿里巴巴8 / 32 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 公司深度研究 F 较低的客单价反而是品类综合 丰富的结果，品类的 丰富 带来用户购买频次和用户数的增长完全可以弥补客单价较低给盈利带来的影响，同时也让平台具备更强的竞争力。 客单价对于平台的意义可以从京东的发展中得到启示。 从上面用户购买频次图 和下面将要讨论的用户数中 我们可以看到，早期京东相对于其他垂直型电商来说并没有明显的优势，那为何京东后续可以崛起走上品类扩张之路，而其他垂直型电商平台却没有很好的表现？京东独特的履约优势当然是重要的原因，但另一项优势来自 3C 家电产品的高客单价。即使商品的毛利率低一些，高客单价也能产生更多的毛利额，相同的用户购买频次下平台 就会拥有更强的盈利能力， 能够负担得起更大的用户留存成本， 即使业务在快速扩张也能负担得起自建物流下的资本开支，同时扩品类也需要庞大的先期投入，需要经营性现金流入的强支撑， 因此 3C家电产品起家 的京东具备 天然 的 竞争优势。 从下图中可以看到，当当的物流体系基本没有建成，唯品会也在 2019 年末将快递配送外包给顺丰， 作为早期都有大额融资的垂直电商公司， 只有京东打造了成熟的配送体系 ，且走上了品类扩张之路。 图 5： 仓储面积（百万平方米） 图 6： 履约费用率对比 数据来源： 公司公告， 东吴证券研究所 数