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1 本报告版权属于安信证券股份有限公司。 各项声明请参见报告尾页。 消费升级 趋势下看拼多多的崛起 拼多多凭 3.4 亿年度买家跻身电商第一阵营 ： 拼多多于 7 月 16 日更新招股书显示 截至今年二季度，拼多多的年度活跃用户达到 3.44 亿，同比增加 245%。 按买家规模计，拼多多已经跻身中国电商 B2C 的第一阵营。对比京东、阿里巴巴的发展历程，我们看到拼多多自上线后 APP不断迭代的同时，活跃买家通过社交网络快速累积。按截至 3 月底的年度 GMV 计，拼多多接近两千亿，与天猫和京东分别 2.1 万亿和 1.4万亿的 GMV 相比差距较大，但拼多多的 GMV 同比增长 7.5 倍，远快于行业龙头 35%-36%的同比增速。 “走量不走价”依靠社交网络迅速崛起 ： 拼多多的大规模拼单与“爆款”源于 其用户端的“群体效应”：“分享 +拼单”价格优惠模式，平台会列出单独购买和发起拼单两种价格的对比，以此 激励平台用户积极分享平台产品达到共同享受价格优惠的目的；而接受的新用户又会向更广泛的家庭和社交群体分享，自发产生更多低成本流量，实现买家数的指数增长。 支付成功之后， APP 会对用户今日拼单金额做出统计并提示继续拼单金额从而赢取返还奖金，以此来刺激进一步购物需求，同时系统还会根据后台大数据分析及用户浏览记录给出进一步精选推荐等。 同时我们也通过对比观察到， 拼多多平台上的非旗舰店商品的价格普遍低于淘宝和京东平台，取决于商品本身所在的价格区间；但品牌溢价比较大的商品价格则大多与淘宝、京东差异不大，甚至可能还要略高 。 拼多多与腾讯战略合作的长期协同效应 ： 根据招股书， 2018 年 2 月，拼多多与腾讯达成长达五年的战略合作框架协议，双方在支付解决方案、云服务和用户互动等多个领域合作， 同时探索并寻求潜在合作的机会。我们认为这对拼多多和腾讯双方取得协同效应，对于拼多多来说继续享受中国最大社交网络的流量加持，另一方面也会支持腾讯发展 2B 业务，在线支付及云计算，拼多多或成为腾讯 在电商领域间接布局的重要一环。 拼多多小程序在微信“钱包”享有流量入口，也成为腾讯电商生态中具有较高优先级的合作伙伴。 当对一个商品通过微信进行分享时，拼多多小程序的链接相对微店商品的分享要更加吸人眼目，在微信这个距离用户更近的场景下，将营销效率发挥到极致 。 从低线城市用户切入或已遇到天花板 ： 在目标用户方面， 拼多多将关注点投向数量广大的中小城市和乡村用户，多位于三四线及以下城市。这类人群的收入水平较低对价格更敏感。 与此同时，淘宝、京东等综合电商巨头以“消费升级”为口号不断向中高端市场拓展，从而给拼多多以机会，使其在电商流量红利逐渐触顶的今天，避开与巨头的正Tabl e_Title 2018 年 07 月 22 日 海外科技 Tabl e_BaseInfo 行业深度分析 证券研究报告 海外科技 投资 评级 领先大市 -A 维持 评级 胡又文 分析师 SAC 执业证书编号： S1450511050001 huywessence 021-35082010 相关报告 腾讯控股（ 700.HK）高基数下的短期业绩压力显现 2018-07-12 阿里巴巴 (BABA US)投入期利润承压，长期基本面向好 2018-07-06 互联网中概一季报回顾 2018-05-29 京东（ JD.US）深度报告 - 多维布局，厚积薄发 2018-05-25 阿里巴巴（ BABA.US） - 内生和外延双重驱动 2019 财年增长 2018-05-06 2 本报告版权属于安信证券股份有限公司。 各项声明请参见报告尾页。 面竞争，挖掘在一定程度上渗透率不高 的 低线 市场，并实现快速扩张。根据极光 2017 年 11 月数据，拼多多用户中，来自三四线及以下城市的用户占比达 64.73%，而一线城市的用户占比仅为 7.56%。与之相比，京东用户中，一二线城市用户的占比近 50%，明显高于拼多多 。 总体渗透率方面，拼多多在全网的渗透率环比增速开始下滑，尤其是在三四线城市较为明显 。 拼多多在三四线城市的渗透率从 2017 年 2 月的 2%增长至 2018 年 2 月的 24.4%，但环比增速在 2017 年 8 月达到 42%后便开始下滑， 2018 年 2 月拼多多在三四线城市的渗透率出现环比 负增长 ，我们认为这其中或许有春节的季节性影响 ；从 6 月数据来看，拼多多App 的全网渗透率已经恢复环比增长。 拼多多若要在未来持续快速扩张其用户规模，或需在用户获取方面有更大的投入。 降低商户入驻门槛、打造“拼品牌” ： 拼多多免费且快速的入驻政策极大地降低了商家的入驻难度， 进而提高了商家的入驻意愿和入驻效率，拼多多给与商家“ 0 入驻费、 0 佣金、 0 扣点、极速装修”的加盟优惠，是商家零门槛进入亿万级别付费用户流量大平台的首选。 在低价拼团模式引爆巨大购物需求后，拼多多开始寻求更多产能充足却缺少品牌的“拼工厂”，打造“拼品牌”。 拥有产生“爆款”的能力，带来量级的购买力并实现超强的变现 。 流量红利后的人工智能生态增强护城河 ： 我们认为，拼多多凭借微信的社交链和独特的运营模式收获了渠道和人口红利，但是这些很难形成真正的护城河，如何增强平台的品质感、提升客单价和增强用户粘性是拼多多下一步需要 去考虑的 ，零售电商的核心竞争力终究要 回归服务水平和供应链能力 。 拼多多的分布式 AI 是拼多多发挥其社交职能优势的技术土壤 ,在数据收集和分析环节加入了用户的分享、交流等社交行为数据，从心理层面完善用户画像，再利用 AI 和大数据分析提炼出多样化的购物目标而非模式化的标签，从而使其商品推荐能更完美的满足用户的购物需求。 风险提示 ： 1） 用户 高增速恐难以为继 ； 2） 平台产品质量控制问题或对公司产生负面影响 ； 3）营销费用拖累利润； 4）平台商品种类拓展遇到困难； 5) 供应链优化不及预期； 6） 第三方物流质量控制风险 。 行业深度分析 /海外科技 3 本报告版权属于安信证券股份有限公司。 各项声明请参见报告尾页。 内容目录 1. 拼多多凭 3.4 亿年度买家跻身电商第一阵营 . 6 1.1. 市场份额对比与发展历史 . 6 1.2. 年度活跃买家规模对比 . 7 1.3. GMV 对比 . 8 2. 拼多多运营模式与其他电商有何不同？ . 9 2.1. “走量不走价”下社交电商的野蛮生长 . 9 2.2. “爆款”背后的策略 . 12 2.3. 拼多多与其他电商产 品定价有何不同？ . 12 2.4. “社交 +农业”实现精准扶贫 . 13 2.5. 拼多多的用户画像 . 15 2.6. 为什么商户选择拼多多？ . 17 2.7. 流量红利后的人工智能生态建设 . 19 3. 拼多多的竞争壁垒和核心竞争优势 . 20 3.1. 领军社交电商 ，拼多多得借东风 . 20 3.2. 错位竞争战略，场景购物促消费 . 22 3.3. 战略跟 进市场，管理层决策果决 . 22 3.4. 分布 AI 见效， 奇”兵或助力技术层 . 22 3.5. 三“ 0”优惠引驻，商家无压降成本 . 23 4. 风险提示 . 24 4.1. 用户高增速恐难以为继 . 24 4.2. 平台产品质量控制问题或对公司产生负面影响 . 24 4.3. 营销费用拖累利润率 . 24 4.4. 平台商品种类拓展遇到困难 . 24 4.5. 供应链优化不及预期 . 24 4.6. 第三方物流质量控制风险 . 24 5. 拼多多财务分析及与主要电商对比 . 25 5.1. 拼多多商业模式自营起步，转型平台，大力发展广告服务 . 25 5.2. 亏损率收窄，盈利能力加强 . 27 5.3. 获客效率高，市场营销投入仍然激进 . 28 6. 股权结构 . 31 6.1. 最新招股书显示估值约 200 亿美金 . 31 6.2. 拼 多多股权结构 . 32 6.3. 员工人数对比 . 34 图表目录 图 1： 2017 年网络零售 B2C 市场交易份额 . 6 图 2：阿里巴巴、京东、拼多多发展历程对比 . 7 图 3：中国移动网民规模及其占网民比例 . 7 图 4：中国网络购物用户规模及占网民比例 . 7 图 5：年度活跃买家数 量比较 . 8 图 6：活跃买家人均年度 GMV 比较，截至 1Q18 . 8 图 7：天猫、京东和拼多多 GMV 对比 . 8 图 8：拼多多 APP 中通过社交平台邀请好友拼单 . 9 行业深度分析 /海外科技 4 本报告版权属于安信证券股份有限公司。 各项声明请参见报告尾页。 图 9：拼多多 APP 拼单成功后的个性推荐及奖励提醒 . 9 图 10：拼多多社交购物模式 . 10 图 11：拼多多 C2M 产业链 . 10 图 12：可心柔代工厂 . 11 图 13：江西理文造纸园区 . 11 图 14：拼多多爆款形成策略 . 12 图 15：拼多多的“社交 +农业”运营模式（以 1 斤大蒜为例） . 13 图 16：拼多多的“电商 +农产品”优势 . 14 图 17： 拼多多年度活跃买家数及月均 MAU . 15 图 18： 拼多多年 度活跃买家年支出及其环比增速 . 15 图 19：拼多多 - 用户月收入构成（元） . 15 图 20：拼多多 - 用户年龄构成 . 15 图 21：拼多多用户城市等 级分布 . 16 图 22：京东用户城市等级分布 . 16 图 23： 2017.02-2018.02 拼多多全网渗透率及环比增速 . 17 图 24： 2017-2018 拼多多三线及以下渗透率及环比增速 . 17 图 25：商家入驻拼多多影响因素 . 17 图 26：拼多多为商家打造的赋能生态链 . 18 图 27：拼多多的 AI 效果 . 20 图 28：微信小程序链接与微店分享链接对比 . 20 图 29：腾讯与拼多多的合作模式 . 21 图 30：拼多多核心竞争优势 . 23 图 31：拼多多 2016-2017 年收入结构变化 . 25 图 32： 拼多多 2016-2018Q1 季度收入结构 . 25 图 33：阿里巴巴 中国零售市场收入及增速 . 26 图 34：阿里巴巴 -中国零售市场收入结构 . 26 图 35：京东 -收入及增速 . 26 图 36：京东 -收入结构 . 26 图 37： 2016-2018Q1 拼多多毛利润及毛利率 . 27 图 38： 2016-2018Q1 拼多多、阿里巴巴、京东毛利率 . 27 图 39：拼多多经营利润（亏损）及经营利润（亏损）率 . 28 图 40：拼多多净利润（亏损）及净利润（亏损）率 . 28 图 41： 2018 年 Q1 三家电商获客效率比较（非通用会计准则销售费用 /新增活跃买家数） . 29 图 42：拼多多 我是大侦探独家冠名广告 . 29 图 43：拼多多 非诚勿扰独家冠名广告 . 29 图 44：拼多 多经营费用 . 30 图 45：拼多多经营费用率 . 30 图 46：京东经营费用率 . 30 图 47：阿里巴巴经营费用率 . 30 图 48：拼多多现金流 . 31 图 49：拼多多现金及现金等价物 . 31 图 50：拼多多 - 股权结构（截至 2018 年 7 月 16 日） . 32 图 51：拼多多 - 股权结构（ IPO 之后，假设无超额配售） . 32 图 52：拼多多 投票权结构（ IPO 之后，假设无超额配售） . 33 行业深度分析 /海外科技 5 本报告版权属于安信证券股份有限公司。 各项声明请参见报告尾页。 表 1：拼多多运营优势 . 11 表 2： 拼多多、淘宝及京东 APP 中典型商品非旗舰店价格对比 . 12 表 3： 拼多多、淘宝及京东 APP 中典型商品旗舰店价格对比 . 13 表 4：综合电商人群洞察对比 . 16 表 5：拼多多各类目店铺保证金标准 . 18 表 6：主流 AI 与分布式 AI 对比 . 19 表 7：综合电商变现模式 . 25 表 8：京东服务及其他收入预测 . 27 表 9：三家电商广告变现模式对比 . 27 表 10：拼多多 IPO 前历轮融资 . 31 表 11：拼多多董事及高管成员 . 33 表 12：拼多多 - 员工构成 . 34 表 13：员工构成对比 . 34 行业深度分析 /海外科技 6 本报告版权属于安信证券股份有限公司。 各项声明请参见报告尾页。 1. 拼多多凭 3.4 亿年度买家跻身电商第一阵营 1.1. 市场份额对比与发展历史 从 2015年 9月拼多多上线至今，仅 3年时间就以拼团模式快速成长为电商 B2C的市场新秀，在主流电商天猫、京东、唯品会和苏宁易购已经占据九成市场份额的时候依然高歌猛进，根据电子商务研究中心 2017 年线上 B2C 市场交易份额统计，天猫、京东、唯品会、苏宁易购、拼多多按市场份额排名先后分别占据 52.7%、 32.5%、 3.3%、 3.2%和 2.5%。 拼多多的招股书显示，拼多多截至 2018 年一季度近一年 GMV 为 1987 亿元，年度活跃买家数量达到 2.96 亿，几乎与京东持平；按买家规模计，拼多多已经跻身中国电商 B2C 的第一阵营。截至 2018 年二季度，拼多多的年度活跃用户达到 3.44 亿，同比增加 245%。 图 1： 2017 年网络零售 B2C 市场交易份额 资料来源： 电子商务研究中心， 安信证券研究中心 根据搜狐科技，区别于创始人黄峥所定义的天猫和京东“物以类聚”的搜索电商，拼多多上线后将“人以群分”进行深度挖掘，把 娱乐与分享的理念融入 到 电商运营：用户发起邀请，在与朋友、家人、邻居等拼单成功后，能以更低的价格买到优质商品；同时拼多多也通过拼单了解消费者， 用 机器算法进行精准推荐和匹配。 一旦拥有了大量用户订单， 拼多多可以直接与供货厂商合作，省掉中间环节 来实现低价售卖 。 对比京东、阿里巴巴的发展历程，我们看到拼多多自上线后，根据 App Annie 的数据，其 iOS APP 截至 2018 年 7 月 20 日，已经更新了 126 个版本；在其移动 APP 不断迭代的同时，活跃买家通过社交网络快速累积，截至 2018 年 6 月 30 日，年度活跃买家数量达到 3.4 亿，接近阿里巴巴中国零售市场 2015 年 4 季度的水平，超过京东 2018 年一季度活跃用户账户数量 3.02 亿。 天猫52.7%京东32. 5%唯品会 3.3 %苏宁易购 3.2%拼多多 2.5%国美在线 1.7%亚马逊中国0.8%当当 0.5%其他 2.9%行业深度分析 /海外科技 7 本报告版权属于安信证券股份有限公司。 各项声明请参见报告尾页。 图 2： 阿里巴巴、京东、拼多多发展历程对比 资料来源：公司财报，安信证券研究中心 注：此处 2017 年对应阿里巴巴 2018 财年，从 2017Q2 至 2018Q1。 1.2. 年度活跃买家规模对比 根据 CNNIC 报告，截至 2017 年 12 月，中国网民规模达到 7.7 亿，互联网普及率为 55.8%，其中手机网民规模达到 7.53 亿，网民中使用手机的人群占比由 2016 年的 95.1%提升至97.5%。关于网络购物用户规模，报告显示截至 2017 年 12 月达到 5.33 亿，同比增长 14.3%，占总网民数量的 70%，手机网络购物用户规模达到 5.06 亿，网络零售全年交易额达到 71751亿元，同比增长 32.2%。 图 3： 中国移动网民规模及其占网民比例 图 4：