教育培训 > 拼多多首次上榜 《财富》中国500强,但2019亏损额超69亿。你是否

拼多多首次上榜 《财富》中国500强,但2019亏损额超69亿。你是否

2020-07-28 23:23阅读(61)

拼多多首次上榜 《财富》中国500强,但2019亏损额超69亿。你是否看好拼多多的未来?:前因后果不在叙述,进入正题,那么拼多多的未来在哪里?不放大胆猜测。拼多

1

前因后果不在叙述,进入正题,那么拼多多的未来在哪里?不放大胆猜测。

拼多多的营收和利润增长能否支撑,市值能否长期持续增长,取决于拼多多的战略逻辑是否能跑通,结合拼多多团队的历史发言,我们做出三个假设。

假设1:新时代的新阿里

2016年3月,重心还在拼好货上的黄峥就曾说:“我们这个团队可能跟阿里团队差了20年,我们也许有机会在新的流量分布形式、新的用户交互形式和新的国际化情况下,能够做出一个不一样的阿里。”

让我们以此为起点逐层剖析。

首先,虽然拼多多与阿里帝国尚无可比性,但拼多多已经在买家数及订单量等需求侧数据上追平淘宝。截止2020年Q1,拼多多年度活跃买家继续增长40%达到6.28亿,而阿里年活跃买家数为7.26亿,比年底增长11%,年度活跃买家数相近且差距还在进一步缩小。根据电商分析师李成东的数据,拼多多日订单量约7500-8000万单,与淘宝日订单量接近或持平。

而在供给侧,淘宝坐拥600多万卖家,拼多多则有还在高速增长的510万卖家,差距也在缩小。卖家是平台真正的“客户”,用户规模、订单量、客户规模均也十分接近。

但用户价值偏低是拼多多难以改变的事实。阿里巴巴人均GMV为9267元,京东为5760元,而拼多多仅为1720元。拼多多由于锁定下沉市场、价值主张是便宜拼购,因此拼多多GMV规模差距缩小较为艰难。这也直接导致拼多多创收程度低,单个用户年度创收(营收/用户数),拼多多仅为阿里的九分之一左右。

企业价值归根结底是经济利润(扣除资本成本后的总利润)决定的,用户能否转化为营收、营收能否转化利润,是拼多多市值的根本。

按照克里斯坦森提出的颠覆式创新的逻辑,低端市场的创新会逐步往上侵蚀,将原有的市场格局重组,这在阿里身上发生过。阿里上市后迅速剥离出不同的品牌天猫,并清理淘宝假货,拼多多是否可以借鉴阿里的做法?

从行业格局来看,阿里的战略逻辑之所以成立,根本原因在于其创业时互联网生态空白区间多,因而阿里才能基于淘宝向上布局天猫、支付宝、菜鸟物流,进而衍生出金融、云计算等利润业务。虽然拼多多追平淘宝的逻辑正在成为现实,但更长远来看,在获取利润的道路上也面临着来自前浪阿里、腾讯、京东的竞争。

从供应链来看,目前拼多多平台的核心价值还是便宜,大品牌厂商入驻会产生渠道冲突,除非拼多多自己补贴,而补贴又能持续多久呢?

从用户行为来看,电商消费者行为有三种:1.非计划的体验型购买,也就是逛,这一点的成功要素在于产品的丰饶性,拼多多并无优势;2.计划的确定性购买,也就是淘,这取决于搜索后的需求匹配,阿里的千人千面同样强大;3.冲动型消费,顾客因为便宜而购买不需要的产品,那么又回到了顾客价值低的陷阱。

假设2:国内电商界的 Facebook

在最近的一次路演中,拼多多管理层将自身类比为国内电商界的Facebook,通过社交网络数据和精准的推荐系统为消费者提供差异化、不同于行业的购物体验。

这个故事包含两个要素,一是社交网络,即用户可以在拼多多App上分享自己买到的商品、发起、并且互相交流,目前拼多多已经开始导入用户通讯录,打造“拼小圈”功能,成为一个熟人购物圈;二是精准的推荐系统,拼多多希望通过社交网络增强需求预测能力,实现预测性质的精准推荐。

这个故事拼多多寄望于通过分布式AI来实现。早在2016年12月,黄峥就提出了分布式AI的概念,之后又亲自领导AI研发。

拼多多分布式AI是与阿里的集中式AI作为对比提出的。拼多多的构想是,为每一位用户建立一个AI,了解和发现每个消费者分散的兴趣爱好、常买的东西——这一点集中式AI也能做到,也就是阿里的“千人千面”;但拼多多还希望实现不同用户间的AI互相沟通,实现用户需求的预测和聚类,从理论上来讲,这是阿里集中式AI的软肋。黄峥曾说,阿里给用户推荐的都是买过的东西,这就是集中式AI所导致。

理论上来讲,如果分布式AI成功,拼多多的确有几分胜算,分布式AI基于用户数据的积累,随着用户使用次数越来越多、用户社交关系网的使用频次用来越多,对需求的预测也就越准确、用户体验也就越极致。但不得不说,这未必可以构成拼多多的“护城河”和壁垒,因为亚马逊电商的消费者需求匹配技术远好于京东,却在去年7月份退出中国市场,体验好未必一定构成壁垒。

假设3:C2M界的新兴平台

除掉前面两种假设之外,拼多多也可尝试与非品牌厂商合作,成为C2M的中心节点。所谓C2M的核心,远不是“客户端-企业制造端”,而是数据、数据、数据。拼多多所积累的用户数据,可以从需求侧倒逼供给侧,进行精准化定制,使得上游制造业可以降低预测成本、供需不匹配的风险,以及营销成本。

市场经济用价格信号来解决供求信息的不对称,而有数据赋能的市场经济,解决不对称的核心是数据和智能,这是曾鸣所描述的阿里未来图景之一。

拼多多早已提出C2M的想法,但是不等于能独占此块市场。2020年,阿里巴巴推出淘宝特价App迎战拼多多,宣布与1000家外贸工厂合作成立C2M业务;而拼多多在近期表示,预计2020年底C2M商家总量有望达到1000家目标,其合作对象同样是外贸厂商。假设随着时间推移,C2M商家成为拼多多订单的主要来源,那么这些经营低价值产品的外贸工厂,又能给拼多多带来多少商业回报呢?

上市两年,拼多多从业界黑马正式成为资本市场的明星,但是并不等于其已完成一个稳定的市场结构。拼多多模式在持续与升级,未来十年拼多多是什么,天际线何在,值得期待。