2020年互联网女皇《疫情下的互联网》报告-202004.pdf
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1、者需求以提升性价比以提升性价比从而从而获客获客。阿里巴巴数字化赋能的重点在 于商品开发环节,运用消费者偏好信息直接指导其进行产品生产,并在制造、物流等环 节进行数字化改造提高运营效率,同时推广淘宝特价版 APP 作为数字化渠道帮助厂商 进行营销与销售。 我们对比了淘宝特价版 APP 和手机淘宝 APP 的首页, 淘宝特价版的首页突出显示了限 时秒杀和工厂特供两个频道入口。其中工厂直供频道展示的商品有两种类型:一类是有 独立品牌及店铺的商家提供的商品;另一类则是完全不显示独立品牌,以“天天特卖工 厂店”作为店铺进行销售的商品。天天工厂特卖工厂店在天猫中也有独立店铺,其营业 执照显示该店铺背后的公
2、司是杭州今日卖场供应链管理有限公司, 成立于 2019 年 8 月, 是天猫 100%持股的子公司,经营范围包括供应链管理,网上零售,计算机技术开发等。 这这说明说明,阿里对于长尾厂商的,阿里对于长尾厂商的数字化数字化赋能赋能可以通过可以通过 C2M 的模式开展,即由阿里的模式开展,即由阿里负责洞负责洞 察消费者偏好形成察消费者偏好形成设计方案,厂商设计方案,厂商负责生产制造环节负责生产制造环节。 请阅读最后评级说明和重要声明 9 / 13 行业研究专题报告 图 10:淘宝特价版 APP 首页突出工厂直供,其中部分商品完全无独立品牌 资料来源:手机淘宝 APP,淘宝特价版 APP,长江证券研究
3、所 掌握数字化核心能力,B 端粘性有望持续增强 用户打造数据积淀,生态拓展数据维度 如同上文所述,如同上文所述,无论是针对大中型商家无论是针对大中型商家的全链路的全链路数字化数字化建设,还是针对中小型商家及厂建设,还是针对中小型商家及厂 家家侧重侧重的的研发研发制造端制造端数字化数字化建建设设,其其核心都核心都是对消是对消费者的洞察费者的洞察。 消费消费者的洞察者的洞察能力来自于对消费数据的积累,形成消费群体画像,并通过模型预测消费能力来自于对消费数据的积累,形成消费群体画像,并通过模型预测消费 者需求者需求。对消费者洞察能力的强弱可以通过三个维度衡量:一是消费群体数量,一般而 言消费群体数量
4、越大,所获得的消费群体画像越全面,得出结论的可信度和适用性也越 高;二是算法,在数据量和算力相同的情况下,算法越先进所做出的预测准确度越高; 三是算力,在数据量和算法相同的情况下,算力越强大算法处理数据的速度越快,获得 信息的时效性也越高。 从数据量上看,从数据量上看,阿里阿里拥有拥有庞大的庞大的线上购物线上购物群体群体提供大规模的长时间序列数据,同时具提供大规模的长时间序列数据,同时具有有 丰富丰富生态生态体系体系提供的提供的多维度多维度用户数据用户数据。从数据的宽度来看,截至 2020 年 2 月 13 日, 阿里巴巴拥有 8.24 亿移动月活跃用户,高于其他竞争对手。从数据的深度来看,阿
5、里 巴巴于 2012 年 10 月便在 PC 端首页做出千人千面的改版,说明阿里至少于 2012 年就 开始跟踪消费者数据,因此拥有较长的时间序列数据。从数据的维度上看,阿里的生态 体系设计视频、旅游、电影、地图、本地生活等多个领域,可以通过统一的 Uni-ID 丰 富消费者洞察维度,从而获得更加全面的消费者画像。 请阅读最后评级说明和重要声明 10 / 13 行业研究专题报告 图 11:阿里巴巴、京东、拼多多年活跃用户数(单位:百万人) - 100 200 300 400 500 600 700 800 2017Q1 2017Q2 2017Q3 2017Q4 2018Q1 2018Q2 20
6、18Q3 2018Q4 2019Q1 2019Q2 2019Q3 2019Q4 阿里巴巴京东拼多多 资料来源:公司公告, 长江证券研究所 图 12:阿里现有生态圈(仅列示一部分代表性企业) 资料来源:公司公告, 长江证券研究所 优质数据强化算法,阿里云算力优势明显 阿里数据量的优势也能直接传导至算法端,实现模型优化。阿里数据量的优势也能直接传导至算法端,实现模型优化。以目前使用较多的深度学习 算法为例,其模型的优化依赖于数据量及训练次数,数据量越大,训练次数越多模型的 准确度也就越高,对于消费者行为的洞察与预判也就更加准确。 除了优质的数据、算法、模型以外,已深耕云计算领域多年的阿里也拥有国内
7、顶尖的算 力。 除了优质的数据、算法、模型以外,已深耕云计算领域多年的阿里也拥有国内顶尖的算 力。从市占率角度看,2019 年 Q4 阿里云市场份额已达 46.4%,远超其他竞争对手。 从处理能力角度看, 2019 年双十一核心系统全面转移至阿里巴巴公有云, 并承载了 54.4 万笔/秒的创建订单峰值计算。在国际标准化测试权威组织(TPC) 发布的基于零售业场 景构建的端到端大数据测试基准测试 TPCx-BB 中,阿里的飞天大数据平台计算引擎 MaxCompute 在 100TB 和 30TB 的规模上获得了全球最高分,在 30TB 的规模上比第 二名的性能高出一倍而成本仅为其一半。 请阅读最
8、后评级说明和重要声明 11 / 13 行业研究专题报告 图 13:2019Q4 中国公有云市场份额 图 14:双十一订单创建峰值快速提升(万笔/秒) 46.4% 18.0% 8.8% 26.8% 阿里云 腾讯云 百度智能云 其他 0 10 20 30 40 50 60 201320142015201720182019 资料来源:Canalys, 长江证券研究所 资料来源:阿里云, 长江证券研究所 表 3:30TB 规模 TPCx-BB 测试结果 公司公司 系统系统 BBQpm (每分钟处理请求量)(每分钟处理请求量) 价格价格/BBQpm 系统上线日期系统上线日期 大数据软件架构大数据软件架构
9、 操作系统操作系统 阿里巴巴 Alibaba Cloud MaxCompute 6427.86 169.76 USD 2019/9/18 MaxCompute v3.31 Alibaba Group Enterprise Linux Server 7.2 (Paladin) 中科曙光 Sugon Cluster 3383.95 307.86 USD 2018/1/22 Cloudera for Apache Hadoop (CDH) 5.11.1 Red Hat Enterprise Linux Server 7.3 联想 ThinkSystem SR650 3767.91 380.55 US
10、D 2019/7/15 Cloudera for Apache Hadoop (CDH) 5.12.1 Red Hat Enterprise Linux 7.6 资料来源:TPC,长江证券研究所 数字化稳固 B 端粘性,服务变现有望拓宽盈利空间 在强大的数据+算法+算力加持下,阿里具有更加全面的全链路数字化赋能能力。从覆盖 的全面性维度看,阿里是目前终端零售渠道企业中,为数不多的具有全维度赋能能力的 公司。 表 4:阿里具有全维度数字化赋能能力 公司公司 物流服务物流服务 金融服务金融服务 组织管理组织管理 营销服务和数据管理营销服务和数据管理 技术支持技术支持 阿里 菜鸟、蜂鸟 蚂蚁金服 钉
11、钉 阿里妈妈(品牌数据银 行、生意参谋、达摩盘、 智钻、直通车等) 阿里云 资料来源:公司官网,长江证券研究所 得益于阿里优秀的全链路数字化赋能力,目前已有众多商家与阿里进行数字化转型合 作,并取得了积极成效。如兰蔻在使用品牌数据银行进行精准营销后,点击转化率提升 约 37.3%,整体 ROI 提升约 74.7%;蒙牛通过与阿里云合作数据中台建设,赋能供应 链和生产环节后, 2019 年三季度成功实现了运输成本下降 9%, 同时工作效率提升 35%。 线下零售龙头大润发在获得阿里的业务中台数字化改造后,于 2019 年成功实现了淘鲜 达配送服务范围的扩大,同时平均每家门店在淘鲜达上线的 SKU
12、 数量由 2018 年的 请阅读最后评级说明和重要声明 12 / 13 行业研究专题报告 1.3-1.5 万个增至 2019H1 的 1.8 万个,涵盖生鲜食品和快消品,线上生鲜业绩占比超 50%,缺货率保持在 0.3%以内的较低水平,2019 年 6 月单店日均订单量达到 700 单。 表 5:阿里对商家的数字化改造取得了积极成效 企业企业 数字化提升数字化提升环节环节 效果效果 兰蔻 通过品牌数据银行进行消费者数据 沉淀,洞察以及再营销等步骤 与兰蔻常规新客招募效果对比:平均成本降低约 25.8%;点击转化率提升约 37.3%;整体 ROI 提升 约 74.7%。 蒙牛 通过数据中台,打造
13、消费者大数据 平台,智慧供应链和智慧奶源 2018 年 6 月与阿里达成战略合作, 打通供应链数据 后,运输成本降低 9%,工作效率提升 35%。 雀巢 与菜鸟合作数字化供应链中心 DSCC 在菜鸟数智化供应链助力下, 2019 年 7-9 月雀巢官 方旗舰店库存周转天数下降 40%。 大润发 全面上云,业务中台重构 2019 年实现数据中台分发订单, 服务人群拓展至三 公里以外,五公里内一小时送达。2019H1 平均每 家门店在淘鲜达上线的 SKU 数量增至 1.8 万个, 线 上生鲜业绩占比超 50%,缺货率保持在 0.3%以内。 资料来源:品牌数据银行网站,搜狐网,阿里云,长江证券研究所
14、 对于阿里自身而言,数字化赋能有益于加深与 B 端的合作,在起到稳固竞争优势,防止 B 端用户流失的同时, 远期还可以借助数字化产品的服务变现促进业绩增长。 具体而言, 阿里巴巴商业操作系统通过数字化赋能 B 端商家, 帮助阿里的角色进一步转变为数字化 赋能商家全链路经营环节的合作伙伴,推动多维度的深度合作,可有效降低 B 端商家流 失率。同时,在电商行业 GMV 增速放缓的背景下,推动 B 端数字化赋能服务发展远期 可以进一步拉动货币化率提升,促进公司业绩加速增长。 联系我们 Table_contact 上海 武汉 浦东新区世纪大道 1198 号世纪汇广场一座 29 层(200122) 武汉
15、市新华路特 8 号长江证券大厦 11 楼(430015) 北京 深圳 西城区金融街 33 号通泰大厦 15 层(100032) 深圳市福田区中心四路 1 号嘉里建设广场 3 期 36 楼 (518048) 分析师声明 作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格并注册为证券分析师,以勤勉的职业态度,独立、客观地出具本报告。分析逻辑基于作者的职业理 解,本报告清晰准确地反映了作者的研究观点。作者所得报酬的任何部分不曾与,不与,也不将与本报告中的具体推荐意见或观点而有直接或间接联系,特此 声明。 重要声明 长江证券股份有限公司具有证券投资咨询业务资格,经营证券业务许可证编号:10060000。
16、 本报告仅限中国大陆地区发行,仅供长江证券股份有限公司(以下简称:本公司)的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。本报告 的信息均来源于公开资料,本公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证,也不保证所包含信息和建议不发生任何变更。本公司已力求报告内容的客观、 公正,但文中的观点、结论和建议仅供参考,不包含作者对证券价格涨跌或市场走势的确定性判断。报告中的信息或意见并不构成所述证券的买卖出价或征 价,投资者据此做出的任何投资决策与本公司和作者无关。 本报告所载的资料、意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断,本报告所指的证券或投资标的的价格、价值及投资收入可升可跌,过往表现不
17、 应作为日后的表现依据;在不同时期,本公司可以发出其他与本报告所载信息不一致及有不同结论的报告;本报告所反映研究人员的不同观点、见解及分析 方法,并不代表本公司或其他附属机构的立场;本公司不保证本报告所含信息保持在最新状态。同时,本公司对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做 出修改,投资者应当自行关注相应的更新或修改。 本公司及作者在自身所知情范围内,与本报告中所评价或推荐的证券不存在法律法规要求披露或采取限制、静默措施的利益冲突。 本报告版权仅为本公司所有,未经书面许可,任何机构和个人不得以任何形式翻版、复制和发布。如引用须注明出处为长江证券研究所,且不得对本报 告进行有悖原意的引用、删节
18、和修改。刊载或者转发本证券研究报告或者摘要的,应当注明本报告的发布人和发布日期,提示使用证券研究报告的风险。未 经授权刊载或者转发本报告的,本公司将保留向其追究法律责任的权利。 长江证券研究所 投资评级说明 行业评级 报告发布日后的 12 个月内行业股票指数的涨跌幅相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅为基准, 投资建议的评级 标准为: 看 好: 相对表现优于同期相关证券市场代表性指数 中 性: 相对表现与同期相关证券市场代表性指数持平 看 淡: 相对表现弱于同期相关证券市场代表性指数 公司评级 报告发布日后的 12 个月内公司的涨跌幅相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅为基准,投资建议的评
19、级标准为: 买 入: 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅大于 10% 增 持: 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅在 5%10%之间 中 性: 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅在-5%5%之间 减 持: 相对同期相关证券市场代表性指数涨幅小于-5% 无投资评级: 由于我们无法获取必要的资料,或者公司面临无法预见结果的重大不确定性事件,或者其他原因,致使 我们无法给出明确的投资评级。 相关证券市场代表性指数说明:相关证券市场代表性指数说明: A 股市场以沪深 300 指数为基准; 新三板市场以三板成指 (针对协议转让标的) 或三板做市指数 (针 对做市转让标的)为基准;香港市场以恒生指数为基准
20、。 Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) 传输 给相关软件,由该软件生成最高效经济的运载方案。 机器人技术。UPS、DHL以及FedEx已经开始就机器人对不规则包 裹的装载及卸载展开实验。具备陀螺仪与映射技术的先进机器人技 术很快将能够识别具体货物尺寸与描述,并将其搬运到适当位置, 以待运输或打包。近来闪亮登场的机器人卡车卸载机就是一个很好 的例子,不管在有无实体障碍的情况下,该卸载机能够移动盒子、 集装箱,甚至能将其送入或拽出各种尺寸及形状的半拖车及海洋货 物集装箱。该技术可大幅降低劳动成本,同时加快运输过程,缩短 交付时间。 预测网络。截至目前,商业运输企业几乎
21、都只是单纯的战略服务供 应商。他们运输箱子,但并不关心货物是什么,唯一关心的就是在 哪里取包裹,要运输到什么地方。这一点应当有所改变。商业运输 企业如今有一个绝佳的机会,即挖掘自身的数据,并最终向其他企 业出售这种信息,从而拓展收入来源。就拿客户消费习惯举例,一 家承运商能够了解到一个家庭在三个月内从四个不同渠道购买了衣 物,还能收集其他信息,如在某邮政编码区,10%的家庭每个月都 购置衣物,而隔壁邮政编码区每个月都购置衣物的家庭占20%。承 运商应仔细收集该类信息,并以保护托运人与消费者隐私的方式将 这些信息报告给有信息需求的企业。在不泄露来源的情况下,承运 商可与地方或全球零售商及电子商务
22、供应商共享这些信息,以便后 者通过这些基本信息调整其库存、销售及促销策略。 类似的预测网络可用于提升承运商本身的内部运营。要提升自身运 营效率,承运商可使用基于历史活动的分析技术更有效地部署车 队,提升能力并平衡整个物流链上的负载,优化路线,并预测交通 状况及事故。通过预测分析技术,可对客户运输习惯有更准确的认 识。将这些信息与新一代远程信息处理技术相结合,可确保承运商 最大程度实现准时交付,即使在高峰期或驾驶状况堪忧的情况下也 不耽误交付。 承运商可使用分 析技术更有效地 部署车队,优化 线路,并预测交 通状况。 10思略特 图三 对未来数字化活动寄予厚望 信息来源:普华永道“2016 全球
23、工业4.0调研 行业重 要发现” 您计划引进以下哪些全新数字产品或服务来实现未来5年10%以上的收入? 当前产品组合数字化 引进全新数字化产品组合 向外部客户提供其他数字化服务 向外部客户提供大数据分析服务 商业运输企业反映的具体领域所占比例 1020304050600 53% 36% 35% 31% 11思略特 如今,商业运输企业的面临着大好时机,但许多承运商却感觉无法逃 脱承运商A的命运。最终,采纳新技术与新技术支撑的创新商业模式, 可将运输企业领上转型捷径,让其在颠覆之中找到出路。 解决之道 我们是由注重实效的战 略家组成的全球团队, 致力于与您携手解决最 棘手的问题, 掌握最佳 的机遇
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