银爪网两大基本框架：“四流合一”与“流量获取/分发/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、 商业零售的“四流合一”：客流、商品流、资金流、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、互联网商业模式的“流量获取、分发与变现”。 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。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： （1）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。 电商：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。当前，流量获取与流量分发的新趋势：（1）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：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。 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）。 对比一：前端 ─ 获客、场景与变现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 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 PC 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。 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。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：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。 （3） “社交拼团”低成本获客，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 100~150 元，阿里巴巴、京东获客成本在 300 元左右。 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%。 淘宝模式：从“中心化”到全域营销、“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 1.0（2003-2008 年）：在流量红利充足的时代，以“中心化电商”模式享受流量 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%。 淘宝 1.0+品牌化（2009-2012 年）：中心化电商模式跑通后，平台在“淘宝 1.0 模式” 上叠加商品品牌化、高端化，上线天猫，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。 淘宝 2.0（2013 年至今）：流量红利消退，信息流分发模式深度挖掘单用户价值，阿 里大生态赋能淘宝平台流量，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：（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：（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+1>2”的良性协同效应。 （2）2018 年全面重启聚划算，下沉低线市场。 拼多多模式：“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。流量分发：从“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”。 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，整体货币化率处上行通 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。 目前淘宝和拼多多的广告以搜索和展示为主，未来行业中信息流广告占比将逐步提升。 中国广告市场中信息流广告占比快速上升，据艾瑞咨询预测，2015-2019E 从 17%上升到 27%，增加10pcts。而传统搜索引擎广告市场份额被抢占， 2015-2019E从32%下滑到 22%， 下滑 10pcts。电商（搜索+展示）广告占比微增，2015-2019E 从 27%上升到 33%，增加 6pcts。对比而言，拼多多的模式创新，如拼购、秒杀等以及多多果园、小游戏等，淘宝均易 于学习、效仿；但淘宝的部分创新如直播带货等在拼多多运营的难度较大。而难以效仿的 这类创新，正是提升流量变现天花板的利器。 淘宝直播拉近线上购物与线下购物在体验上的差距，提升佣金、广告等变现空间。2018 年开始我们发现手淘上涌现出了很多具有强粉丝互动力/强推荐力的内容化变现方式，如：网红淘直播。2019 年 6 月 1 日李佳奇 3 分钟卖 5000 单“红腰子”，成交额超 600 万；“薇 娅 viya”90 分钟带货 6,200 万元，19 个单品成交额过百万。据阿里巴巴数据，2018 年 8 月手机淘宝推荐流量已超过搜索流量。2019 年阿里妈妈推出“超级推荐”，淘宝正逐步尝 试推荐类信息流广告变现。拼多多曾尝试直播带货，但当前因用户观看、参与率低而处搁浅状态。用户的差异是直播可行与否的核心原因： （1）淘宝客群消费的商品价格更高：2017 年阿里/拼多多客单 价分别为 100 元/33 元，阿里为拼多多客单价 3 倍多。 （2）淘宝客群女性用户占比更高， 年轻用户占比更高：2019 年 8 月，淘宝/拼多多女性用户占比分别为 57%/54%，淘宝/拼 多多 25 岁及以下用户占比分别为 43%/39%。（ 3）淘宝客群更多来自高线市场（一线/新 一线/二线）：2019 年 8 月，淘宝/拼多多高线市场用户占比分别为 48%/43%。2019Q2 以来，拼多多通过手机、家电、海淘等吸引高线用户人群，未来在直播等方 面能否创新取决于客群结构、流量分发效率（能否精准匹配高购买力用户和对口商品）、 供应链建设等。 对比二：后端商品流─从规模化、去中间化到数智化、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，其商业模式主要体现了去中间化、规模经济，而非真正 意义上的 C2B/C2M，未来实现的难度也较大。 淘宝 C2B/C2M 践行在路上。初级的 C2B/C2M 主要体现在借用当前供应链满足各类 消费者的个性化需求，网红经济是典型案例。以服饰类网红张大奕为例，其商业模式主要为洞察目标客群需求，对接供应链，小批量、快周转、个性化满足消费者需求。阿里向品牌方、商户开放数据银行，基于全流程数字化、柔性供应链来千人千面的满足消费者需求 是未来方向，也是中国先进制造的方向。拼多多提供极致低价的商品，去中间化、规模经济发挥充分，C2B、C2M 前景待验 证。拼多多商品具备“极致低价”特征：（1）去中间化：拼多多 70%以上商品来自原产地、 品牌商、生产商，摈弃中间环节加价；（2）规模化：单品销量高，摊薄单位成本；（3）去 品牌化：所售商品以非品牌商品为主，剔除了品牌溢价；品牌类商品本无价格优势，但拼多多当前处大力度补贴吸引品牌商入驻、吸引高购买力用户的阶段。对比淘宝，拼多多爆 款产品占比高，长尾商品占比少；且千万销量级别爆款商品占比高，而淘宝爆款在百万级别销量占比高。在去中间化、规模化等方面，拼多多已发挥充分；但因为目标客群购买力偏弱、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。COSTCO 商业模式核心：强控供应链，C2B/C2M 充分反馈，深度定制 由于订单量大，Costco 对供应链全流程强掌控，包括：设计研发、原材料、生产、运 输、销售。相较于 Costco，淘宝和拼多多是平台模式，无法全程掌控供应链。但可通过大数据了解用户需求，部分商品采取 C2B/C2M 定制模式，如：淘工厂、拼工厂、天猫小黑 盒等。Costco 全流程控制供应链，C2B 反向定制，特制精选 SKU，高质低价。Costco 核 心优势在于：（1）供应链极短，几乎没有任何中间环节。（2）极致精选 SKU，仓储式销售 保证规模优势：跟沃尔玛、家乐福几万 SKU 的大而全产品策略不同，Costco 对一个品类 只精选 2-3 种“爆款”，FY2018SKU 仅约 3700 个，且很多商品以“打”、“捆”、“箱”等 大包装销售。（3）独家特制：Costco 商品具有极强的差异化，除自有品牌外，第三方品牌 也会为其设计专供商品，如 Samsonite 新秀丽的 Costco 专供款。（4）买断式控货，严格 把控质量：Costco 严选商品保证优质，主要选择中高端品牌，并规定一旦出现质量问题将 至少 3 年不与该供应商合作。淘宝天猫商户借助用户大数据，C2B 柔性智能生产满足，满足、甚至创造用户需求。 淘宝上很多网红店铺已开始采用 C2B 模式，通过日常与粉丝交流深度了解用户需求，然后 指导工厂生产匹配用户需求，如张大奕、雪梨等。除此之外，淘工厂和天猫小黑盒也是通 过平台大数据来了解目标用户需求，通过 C2B 柔性生产，实现用户需求的精准匹配。对比三：物流─阿里掌控力增强，拼多多轻资产切入阿里：打造菜鸟网络，扩大物流覆盖面积，提高终端配送效率。2013 年 5 月阿里巴 巴牵头成立菜鸟网络，菜鸟网络主要亮点： （1）数字化运营提效：2014 年推出电子面单， 发货效率提升 30%；2015 年推出“大数据路由分单”，分拣效率提升 50%；2016 年发布 末端配送机器人、2017 年投放机器智能仓，不断推进智能化物流运营。（2）提升物流覆 盖面积：2015 年开启“韩国-中国大陆-中国香港”跨境电商专用航线；2016 年启动“菜 鸟县域智慧物流+”项目，深入触达县镇农村用户。 （3）提升终端配送时效：2015 年菜鸟 推出“当日达”服务，2017 年上线两小时定时派送，2018 年投资“点我达”，推出基于门 店分钟级配送。 阿里：入股“三通”及百世，提升电商“基础设施”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，略低于实际控制人 46.4%的投票权。2019 年 8 月 1 日，阿里巴巴与申通签署《购 股权协议》，若阿里未来行权，其将持有申通 46%股份，成为申通快递实际控制人。 拼多多订单量占到“三通一达”的 20%以上，是与各快递公司合作的重要筹码；定增 加大电子面单等研发投入，依托规模谋求话语权。2018 年拼多多平台订单量 111 亿件， 远超一线快递公司业务量，约等于圆通+申通的总业务量。从订单增速上看，2018 年拼多 多同比增速 158%，远超一线快递公司增速。随着快递市场的饱和，竞争加剧，快递行业 平均单价不断下降，2018 年降至 11.9 元/件，但与拼多多客单价的比达到 28%。 对比四：经营数据—拼多多呈现更快增速“平台营收=GMV*货币化率”，我们从不同角度对比分析淘宝与拼多多的 GMV、订单 量、单均价（average order value）等。对比分析发现：（1）GMV：阿里巴巴活跃用户人均 GMV 增速明显放缓，新增用户将 成为 GMV 增长的新引擎；拼多多活跃用户人均 GMV 增速仍处高位，产品品牌化提升及 用户渠道上行将支撑 GMV 增长。（2）货币化率：淘系信息流广告、直播、IP 衍生等有望 不断拓展变现方式；拼多多仍处高速发展期，外延（用户数、商户等）与内生（流量分发 效率、价格等）均存在较大提升空间；双方的货币化率均存在较大提升空间。 GMV 对比 GMV 总量上看，拼多多尚处淘宝 2011 年水平，但增速远高于淘宝当时。2019FY （2018Q2-2019Q1）拼多多实现 GMV 5,570 亿元，远低于淘宝 GMV 31,150 亿元，与 2012FY 淘宝 GMV 5500 亿元相近。从增速上看，2019FY 拼多多同比增速 181%，远高 于 2013FY 淘宝同比增速 50%；2019Q2 拼多多季环比增速 27%，高于 2012Q2 淘宝季环 比增速 10%。 年活跃用户人均 GMV 上看，拼多多远低于阿里。2019FY（2018Q2-2019Q1）拼多 多/阿里巴巴年活跃用户人均 GMV 分别为 1,257/8,757 元，拼多多约为阿里的 14%。从增 速上看，2019FY 拼多多同比增速 87%，远高于阿里同比增速 0.3%；2019Q1 拼多多季环 比增速 12%，较 2018Q4 增速下滑 14pcts，仍高于阿里季环比增速 0.07%。GMV 分品类看，服装是淘系和拼多多占比最高的品类。GMV 分价格区间看，拼多多 GMV 主要由 50 元以下订单贡献。据燃数科技数据，按 拼团价格算，2019Q1 拼多多 20 元以下订单贡献 26%的 GMV，20-50 元订单贡献 26.8% 的 GMV。 “GMV=订单量*客单价”，我们从不同角度对比分析淘宝与拼多多的订单量及客单价。对比分析发现：（1）订单量：2018 年拼多多活跃用户人均订单量 27 单/人，仅为阿里 的三分之一，随着拼多多“月卡省钱”等会员活动地推行，人均订单量有较大上升空间。 （2）客单价：拼多多客单价逐年上升，阿里客单价逐年下降。2018 年拼多多客单价 42 元/单，阿里客单价 97 元/单。一方面，阿里顺应消费升级，高端品牌类商品热销（如国际 品牌化妆品等）拉升客单价；另一方面，下沉低线、拼购等拉低客单价；预期未来 2 年左 右阿里客单价将维持在 100 元左右。订单量对比总订单量上看，拼多多尚处淘宝 2013 年水平，但增速远高于淘宝当时。2018 年拼多 多平台总订单量 111 亿单，远低于 2018FY 阿里巴巴平台总订单量 497 亿单，与 2014FY阿里巴巴平台总订单量 128 亿单相近。从增速上看，2018 年拼多多同比增速 158%，远高 于 2014FY 阿里巴巴同比增速 59%。 年活跃用户人均订单量上看，拼多多远低于阿里，但增速远高于阿里。2018 年拼多 多平台年活跃用户人均订单量 27 单，远低于 2018FY 阿里巴巴平台年活跃用户人均订单 量 90 单。从增速上看，2018 年拼多多同比增速 51%，远高于 2013FY-2018FY 间阿里的 增速。 客单价对比 拼多多客单价稳步上升，约为阿里客单价 30%。2012-2016 年阿里巴巴客单价逐步下 滑，从 149 元/单下降至 94 元/单，2017 年回升到 100 元/单左右。2017-2018 年拼多多客 单价快速上升，2017 年 33 元/单，约为同期阿里客单价 33%，2018 年上升到 42 元/单。 拼多多客单价低于淘宝原因：（1）同品牌高价段货品多在淘系上架，低价段货品在拼多多 上架。（2）由于拼团模式，相同 SKU 拼多多会比淘宝价格更低。 拼多多“品牌馆”处发展初期。据燃数科技数据，2019 年 3 月，拼多多品牌馆商铺 数 2,825 家，环比下滑 1%；品牌数 933 个，环比增长 1%；每商户品牌数 3.0 个；GMV 占比 3.3%，环比下滑 0.7pcts。分品类看，拼多多平台家电品类客单价最高且明显上升，服装及家纺品类客单价季节 波动性大。我们估测数据显示，2017Q3-2018Q3 拼多多家电品类客单价 52 元/单上升到 74 元/单，增长 42%。2018Q1 拼多多服装/家纺品类客单价达到全年最高，分别为 36/27 元/单。 对比五：用户画像—淘系更年轻、拼多多更低线GMV 两大要素订单量和客单价的高低均与平台流量的质量及属性密切相关。“平台流 量=活跃用户数*用户粘性（留存率*使用次数*使用时长）”。我们将从平台流量入口、获客 成本、用户城际分布多维对比分析淘宝和拼多多的活跃用户。由于用户粘性无法直接衡量，将其拆分后，我们从用户活跃留存率、使用次数、使用时长三个维度对比分析淘宝和拼多 多的用户粘性。对比分析发现：（ 1）存量用户：2018 年阿里年活跃用户数 6.5 亿，拼多多 4.4 亿。比较来看，阿里高线城市/女性/年轻用户的占比均高于拼多多。（2）增量用户：一线市场基 本饱和，未来阿里增量用户主要在三四线市场，而拼多多首要增量用户依然在三四线市场， 然后才是二线和新一线市场。（3）重叠用户：淘宝与拼多多重叠用户不断上升，重叠用户 主要在三线和二线市场。（4）用户粘性：2019 年后拼多多新增用户活跃留存率明显高于 淘宝。 活跃用户数对比 年活跃用户数上看，拼多多处阿里 2016 年水平，增速远高于阿里当时。2019Q2，拼 多多年活跃用户数 4.8 亿户，低于阿里年活跃用户数 6.7 亿户，与 2017Q2 阿里年活跃用 户数 4.7 亿户持平。从增速上看，2019Q2 拼多多季环比增速 9%，远高于 2017Q2 阿里季 环比增速 3%。 月活跃用户数上看，2019 年 8 月，拼多多月活跃用户数 3.4 亿户，低于阿里月活跃用 户数 6.2 亿户，与 2016 年 3 月阿里月活跃用户数 3.4 亿户相近。从增速上看，2019 年 6 月拼多多月环比增速 5%，高于全行业月环比增速 1.8%。阿里巴巴月环比增速 1%，低于 全行增速。淘宝女性及年轻用户占比更高 两平台女性用户占比均高于男性，淘宝女性用户占比高于拼多多。2019 年 8 月淘宝 用户中女性用户占比 57%，高于拼多多的 54%，两平台女性用户占比均高于男性。2019 年 1 月-2019 年 8 月，淘宝平台女性用户占比稳定在 58%左右，拼多多女性用户占比则稳 定在 55%左右。 两平台用户集中在 16-35 岁，淘宝用户更加年轻，25 岁以下用户占比高于拼多多。 2019 年 8 月淘宝 16-25 岁/26-35 岁用户占比分别为 41%/39%，合计为 80%；拼多多 16-25 岁/26-35 岁用户占比分别为 35%/40%，合计为 75%。淘宝 25 岁及以下用户占比 43%， 高于拼多多的 39%。用户小程序/APP 来源对比 流量最终聚集到终端 APP 上，拼多多小程序占比高于淘宝。据 Questmobile 和极光大数据，2019 年 3 月手淘 APP 独占用户 83%，与支付宝小程序共享用户仅 9%，支付宝 小程序独占用户仅 9%，而天猫用户全部来自 APP。拼多多 APP 独占用户 73%，与微信 小程序共享用户 15%，微信小程序独占用户 12%。 用户城际分布对比 存量用户上看，拼多多及淘宝的低线市场（三线及以下）用户占比均高于 50%，拼多 多占比更高。据极光大数据，2019 年 6 月，拼多多低线市场月活跃用户占比 56%，高于 全行业活跃用户低线城市占比 54%。淘宝一线/新一线/二线市场月活跃用户占比 49%，高 于全行业活跃用户一线/新一线/二线市场占比 46%。从 2019 年 618 年中大促看：（1）移动购物行业高线城市（一线、新一线、二线）用 户占比 47.9%，低线（三线及以下）52.1%。（2）手机淘宝：低线用户占比 52.4%，与行 业水平相当（规模占比高，基本代表行业整体水平）。拼多多：低线用户占比 58.9%，在 大力促销获取高线用户的情况下，其低线用户占比显著高于行业整体水平。 增量用户上看，低线市场仍是各电商龙头增量用户的主要来源，低线市场移动网购活 跃用户增速高于整体行业增速。据 Questmobile 数据，2019 年 6 月移动购物行业新增活 跃用户 1.3 亿户，其中 7,228 万户来自低线城市，占比高达 54%。从增速上看，三线/四线 /五线城市同比增速分别为 16%/15.6%/16.2%，均高于整体行业同比增速 15.6%。淘宝重渠道下沉，三线城市新增用户占比最高，拼多多重渠道向上延伸，未来战场将 聚焦二线/三线/四线市场。据极光大数据： 2019 年至今，淘宝新增用户 59%来自低线城市， 其中 24%来自三线城市；拼多多新增用户 41%来自一线、新一线及二线城市，其中 17% 来自二线城市。从 2019 年 618 年中大促看：（1）阿里和拼多多今年的新玩法均偏向低线市场，如： 拼多多品牌馆“百亿补贴，击穿底价”专区；淘宝 9.9 包邮专区、天猫聚划算联合品牌投 入千亿购物补贴、3 亿现金红包等。（2）行业新增低线用户中，30~40 岁客群是主力；拼 多多新增低线用户年龄平均偏大（30 岁以下占比仅 11.6%，远低于行业整体的 30.1%）。 用户重叠情况 拼多多品牌化，淘宝逐步下沉低线市场，平台重叠用户数不断上升。据极光大数据， 2019 年 8 月淘宝与拼多多重叠月活跃用户 1.5 亿户，占淘宝当月 MAU 24%，占拼多多当 月 MAU 44%，重合率达到 19.3%。2018 年 7 月-2019 年 8 月，淘宝拼多多重叠月活跃用 户从 0.9 亿户上升到 1.5 亿户，增长 67%，重叠率从 16.2%上升到 19.3%，增长 3.1pcts。2019 年 618 数据显示，淘宝对拼多多用户的吸引力明显增强。根据 Questmobile 数 据，2019 年 618 当日用户关掉拼多多后打开淘宝的比例为 40.6%，而关掉淘宝后打开拼 多多的比例为 30.3%，而 2018 年 618 年当日这两个比例分别为 26.9%/30.4%。明显看出， 相较于去年，2019 年 618 当日关掉拼多多后打开淘宝的用户比例大幅提升 13.7pts，而关 掉淘宝后打开拼多多的用户比例几乎没变。 用户粘性对比 “用户粘性=留存率*使用次数*使用时长”，我们从留存率、使用次数、使用时长对比 淘宝及拼多多的用户粘性。淘宝新增用户活跃留存率下降，2019 年后拼多多新增用户活跃留存率明显高于淘宝。 根据极光大数据，2018 年 1 月-2019 年 8 月，拼多多 30 日新增用户活跃留存率在 20%左 右波动，而淘宝 30 日新增用户活跃留存率从 24%下降到 11%。2018 年 11 月后，拼多多 30 日新增用户活跃留存率高于手淘 5pcts。淘宝与拼多多每日人均启动次数稳步上升，2018 年 5 月后拼多多每日人均启动次数 超过淘宝。根据极光大数据，2016 年 8 月-2019 年 9 月，淘宝每日人均启动次数从 2.6 次 上升到 3.9 次，增长 50%。拼多多每日人均启动次数从 1.9 次上升到 4.6 次，增长 142%。 2018 年 5 月后，拼多多每日人均启动次数超过淘宝，平均多 0.6 次。 淘宝与拼多多每日人均使用时长稳步上升，淘宝仍略高于拼多多。全行业看，2019 年 6 月互联网每日人均使用时长达 358 分钟，同比增长 6%，增量时间中 9.4%花在综合电 商上，在所有互联网细分行业中排名第三。根据极光大数据，2016 年 8 月-2019 年 9 月， 淘宝每日人均使用时长从 19 分钟上升到 30 分钟，增长 58%。拼多多每日人均使用时长 从 14 分钟上升到 27 分钟，增长 93%。2019 年 3 月-5 月，拼多多每日人均使用时长首次 超过淘宝，期间平均多 2.5 分钟，但 6 月之后拼多多每日人均使用时长再次低于淘宝。总结：平台生态——“点、线、面”与“生态体”电商平台大生态一般至少包括三个部分：核心商业、基础设施、跨界延伸。一个好的商业平台一定能经过“点、线、面”的演化，最终形成“体”，一个完整的生态。如：阿 里巴巴大生态、美团本地生活业态等。阿里巴巴拥有丰富的大生态；窗口期已过，拼多多生态化有一定难度。拆分来看阿里 大生态：1、核心商业：电商平台。2、自建基础设施：阿里云、蚂蚁金服、菜鸟驿站。3、 以参股/收购/合作/自建等方式多维度进行跨界延伸：（1）线上多场景：娱乐，如：优酷视 频、土豆视频、阿里文学等；本地生活，如：饿了么和口碑；内容社交，如：微博、钉钉、 MOMO；广告/搜索/出行工具，如：阿里妈妈、UC 浏览器、高德地图等。（2）线下新零 售：百货业态，如银泰百货、百联集团；超市业态：盒马鲜生、大润发等；家具家电连锁： 如苏宁易购、居然之家。目前来看，延伸商业中，影视、音乐、体育等格局基本稳定，线 上基础设施基本呈现垄断，窗口期已过，拼多多形成全新的大生态有一定难度。 ……（报告观点属于原作者，仅供参考。报告来源：中信证券）获取报告请登录未来智库www.vzkoo.com。立即登录请点击：「链接」

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