零售电商行业发展分析报告八

零售电商行业发展分析报告八2021年6月目录电商发展：技术与需求推动的渠道迭代 6缘起：始于技术创新，兴于需求满足，盛于飞轮加速 7演进：技术与需求迭代推动业态更替 10商家变迁：渠道变革下的品牌迭代 19早期：白牌竞争出清，渠道品牌脱颖而出 19成熟期：平台数字化转型，帮助品牌洞察需求 21发展前景：商家差异化奠定的竞争格局 243/26图表目录图1：线下渠道具有处理信息流、资金流和物流三要素流通的能力 7图2：电商渠道在信息流、资金流和物流的处理方式上实现了创新 8图3：不同国家平均每日购物时长对比（小时） 8图4：2020年受访者在线休闲活动参与情况 8图5：电商飞轮增长模型 9图6：我国网购规模及增速 9图7：我国网购规模占社零比重 9图8：我国网购用户规模及增速 10图9：人均网购消费金额及增速 10图10：部分典型电商平台成立时间 10图11：电商渠道市场份额变化 11图12：直播电商市场规模 12图13：移动资费价格下降与短视频用户数快速上升时间点相近 12图14：消费者观看直播的原因 12图15：每日优鲜APP月活（万） 13图16：生鲜电商（不含社区团购）的投资数量及金额 13图17：前置仓模式生鲜电商相对传统平台模式产生了物流环节技术创新 13图18：智能手机出货量及市占率 14图19：网购用户数及同比增量 14图20：全国居民人均可支配收入和人均消费支出（元） 14图21：我国城镇及农村居民恩格尔系数 14图22：2012年及2018年消费者网购时最看重的因素对比 15图23：每日优鲜APP和兴盛优选小程序月活（万） 15图24：生鲜电商和社区电商（社区团购为主）的投资数量及金额 15图25：社区拼团相对O2O生鲜电商、传统平台模式再次产生了物流环节技术创新 16图26：2019年3月下沉市场活跃用户渗透率同比变化（百分点） 16图27：2019-2020年社区拼团团长画像和特征 17图28：2020年不同线级代表城市的人均可支配收入水平（元） 17图29：2019年不同收入层次居民人均可支配收入（元） 17图30：2019年不同消费者对于商品的购买决策关注指数 18图31：2019年不同消费者对于电商平台的购买决策关注指数 18图32：2020年电商用户网购时看重的因素 18图33：2020年电商用户对网购经历各方面的满意度 18图34：以炒锅品类为例的商家类型划分 19图35：阿里及拼多多商家（商品）展现可能 20图36：阿里巴巴、拼多多、快手电商综合货币化率 20图37：阿里巴巴及拼多多广告营销货币化率 20图38：历年双十一销售额前十品牌 214/26图39：2017年-2020年天猫新品牌数快速增长 23图40：典型平台型电商B端竞争演化历程 24图41：主要电商APP之间重叠月活跃用户数快速增长（百万） 25图42：头部社交/内容APP月活跃用户数（万） 25图43：剔除成熟品牌入驻影响后的平台型电商B端竞争演化历程 25表1：部分新业态出现背后的技术和需求驱动因素总结 11表2：部分品牌官方旗舰店入驻天猫时间 21表3：阿里妈妈达摩盘提供的部分用户标签 22表4：阿里巴巴及拼多多与新品牌扶持相关的战略计划 22表5：2020年11月1日天猫销售额第一得部分新品牌及所处品类 235/26前言本篇报告是纵览电商系列深度报告的第七篇，我们在前期已完成了对阿里巴巴、京东、拼多多、亚马逊四家电商龙头企业以及直播电商等新兴业态的深入分析，展现了不同电商平台与电商业态的成长路径与核心能力。本篇报告将进一步从电商行业整体视角出发，分析电商渠道二十余载高速发展的底层逻辑，并在近年来大量崛起的众多新业态、新平台中寻找成长共性，总结电商渠道内部出现模式迭代的核心驱动因素，以把握未来电商行业的发展方向，从而回答电商行业“从哪来，到哪去”的问题。同时，对于当下的平台竞争问题，如同我们在系列报告中反复论证的：平台间的C端用户将走向同质化，差异化的B端商家结构将成为决定竞争走向的关键变量。因此，我们也将本篇报告中对电商渠道中的商家结构演变规律进行梳理，帮助分析目前电商行业竞争格局走向的同时，也可以把握电商渠道演进过程中所带来的品牌发展机遇。6/26电商发展：技术与需求推动的渠道迭代缘起：始于技术创新，兴于需求满足，盛于飞轮加速渠道作为对接C端消费者与B端商家商品的场所，主要功能是推动商品从B端流通到端，为实现这一功能渠道需要拥有处理信息流、资金流和物流三要素的能力。其中信息流主要指消费者获取商品信息的过程，商品特性信息由B端流通到C端；资金流指消费者完成商品挑选进行支付后的资金流动，货款由C端流通到B端：物流指消费者获得商品所有权后的商品实物流动，商品本身由B端流通到C端。在线下渠道时代，无论是从菜市场演化成商超、大卖场、便利店，还是从夫妻老婆店走向百货商店、购物中心，渠道信息流、资金流的流通模式没有出现根本性改变，均是以实际接触商品完成信息流传递，现金/刷卡支付完成资金流传递，付款后直接从门店获取商品完成实物流通。图1：线下渠道具有处理信息流、资金流和物流三要素流通的能力信息流

信息流-实物展示资金流资金流-现金/刷卡物流物流-现场交付B端商家线下渠道C端消费者资料来源：市场研究部电商渠道的出现源于技术进步带来的信息流变革。在资金流和物流环节中，可脱离实体接触远程完成流通的汇款转账和邮寄技术产生时间已久，而1990年后互联网技术的出现推广使得商品信息经由文字、图片、视频等数据信息实现远程传递成为可能，自此，信息流传递依靠手机APP接收图文视频页面实现，资金流依靠支付宝、微信等第三方担保支付平台支持，物流依靠点对点模式的顺丰、三通一达等第三方快递企业完成，无需线下接触完成信息流、资金流、物流三要素形成完整闭环，基于互联网的电商渠道应运而生。1999年前后，随着个人电脑在国内开始广泛销售，互联网拨号用户数突破百万，易趣、当当等第一批电商平台成立，进入21世纪后，随着互联网技术成熟度提升并加速普及，2003年阿里巴巴上线淘宝网，2004年京东上线网上商城，国内电商行业大幕开启。7/26图2：电商渠道在信息流、资金流和物流的处理方式上实现了创新信息流-图文、视频展示 信息流资金流-第三方担保在线支付物流-第三方快递C端消费者电商渠道B端商家资料来源：市场研究部在二十余年的时间里，电商渠道凭借两方面的特性保持了极高的增长速度，在已存在了数十年的百货、超市等现代实体渠道业态中成功突围。1）消费者存在追求有限休闲时间内的效用最大化的需求，而消费者在电商渠道购物获得的效用高于线下渠道，与其需求吻合。数据显示在以线下渠道购物为主的2007年，美国居民每日购物时长仅为0.5小时左右，远低于同期国内的1.4个小时，可以拥有更多的时间从事其他活动，同时，《中国国民休闲状况调查(2020)》数据显示，网络购物作为休闲活动的参与程度远低于社交、看视频、打游戏等其他活动，因此我们认为，购物活动对消费者带来的效用一般低于社交、游戏等活动，而电商渠道的购物耗时少于线下，意味着消费者可以利用节约的时间从事其他效用更高的活动，所以在消耗相同时间的情况下，使用电商可以增加消费者的总效用。因此，随着技术快速迭代普及，消费者开始接触电商渠道后，购买渠道偏好便自然的出现了迁移而无需过多的外力推动引导。图3：不同国家平均每日购物时长对比（小时）图4：2020年受访者在线休闲活动参与情况1.61.40社交聊天1.4看影视作品1.2看短视频1.03网络音乐1.0打游戏网络购物0.8网络文学0.60.510.54获取新闻资讯线上学习0.4看直播浏览/记录/分享生活0.2网络电台/网络广播0.0云旅游其他2007年中国2007年金砖四国2007年美国2021年中国电商0%10%20%30%40%50%60%资料来源：麦肯锡，Questmobile，市场研究部资料来源：《中国国民休闲状况调查(2020)》，市场研究部2）电商平台可以凭借“飞轮”模式以轻资产实现快速的规模扩张。相对于存在空间限制的线下业态，电商渠道可依靠平台模式下存在的双边网络效应进行快速成长。C端消费者快速扩张会迅速做大电商平台的蛋糕，吸引B端商家入驻，B端商家的入驻又会带来品类及SKU丰富性的优化提升C端用户体验，进一步吸引C端用户使用，形成“飞轮”效应开始良性循环。平台模式下，电商渠道仅承担建设管理平台秩序，优化经营环8/26境，为商家提供支付、物流、营销等方面的各类降低经营成本的工具、更新迭代APP产品提升消费者购物体验等轻资产的经营工作，基本不会限制电商平台的扩张速度。图5：电商飞轮增长模型降低商家 更低的成本 价格品类丰富性商家提升优化用户效率体验流量资料来源：市场研究部在“高效用”和“飞轮模式”两大特性的驱动下，我国电商渠道在20余年中取得了亮眼的增速表现，交易规模和用户规模分别从1999年的0增长至2020年的11.76万亿元（网上商品和服务零售额）和7.82亿人，2005-2020年间复合增速分别达55%和24%，其中实物商品网上销售额占社零比重在2020年达到25%。目前来看，电商行业仍然是一条高速增长的赛道，近五年电商行业规模保持了25%的复合增速，领先同期社零复合增速20个百分点。展望未来，上述两个电商渠道增长的驱动因素将持续发挥作用，使得电商行业的规模仍保持在高于消费大盘增速的水平上。图6：我国网购规模及增速图7：我国网购规模占社零比重140,000240%35%120,000190%30%100,00025%80,000140%20%60,00090%15%10%40,00020,00040%5%0%0-10%网购规模（亿元）网购规模增速社零规模增速网购规模占社零比重实物商品网上零售额占社零比重资料来源：艾瑞咨询，国家统计局，市场研究部注：2015年之前数据来源为资料来源：艾瑞咨询，国家统计局，市场研究部注：2015年之前数据来源为艾瑞咨询，2015年开始使用统计局公布的网上商品和服务零售额艾瑞咨询，2015年开始使用统计局公布的网上商品和服务零售额9/26图8：我国网购用户规模及增速图9：人均网购消费金额及增速9140%16,000180%8120%14,000160%7140%100%12,000610,000120%100%580%8,00080%460%6,00060%34,00040%40%22,00020%20%100%00%网购用户（亿）网购用户增速人均网购消费金额（元/年）人均网购消费金额增速资料来源：艾瑞咨询，CNNIC，市场研究部注：2007年之前数据来源为艾瑞资料来源：艾瑞咨询，CNNIC，国家统计局，市场研究部咨询数据，2007年开始使用CNNIC数据演进：技术与需求迭代推动业态更替在电商的高速发展过程中，各种电商新业态也在不断迭代。回顾历史，电商行业格局经历先集中后分散的过程，2012年及以前电商龙头阿里、京东市占率持续提高，其核心在于基于模式创新和资本优势加速规模拓展，以便于通过规模效应实现电商行业基础设施能力的提升（支付、物流）等，在此之前进入电商行业的门槛相对较高。而在2013年及以后，电商基础设施已搭建完善，同时移动互联网的广泛普及，使得基于位置信息的技术和用户信息收集的能力完善度更高，更多针对用户需求的细分电商渠道开始加速爆发：比如前置仓生鲜电商、社区团购、奢侈品电商等专攻垂直赛道的新业态如雨后春笋般涌现，拼多多在阿里巴巴已占据绝大部分市场份额的综合电商赛道中异军突起，抖音、快手、微信等内容平台纷纷推出电商模块进行流量变现与纯电商平台展开竞争，电商渠道市场集中度开始趋向于分散。图10：部分典型电商平台成立时间资料来源：公司官网，市场研究部10/26图11：电商渠道市场份额变化100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%阿里巴巴 京东 拼多多 唯品会 易趣 拍拍网 其他资料来源：国家统计局，公司公告，艾瑞咨询，市场研究部那么，电商新渠道的迸发到底依循怎样逻辑？理解这一过程将有利于我们更好的理解未来渠道的演进方向。根据对渠道迭代的过程复盘，我们认为渠道演变的背后是由细分的场景需求产生和技术能力进步共同驱动。具体而言，渠道的产生是需要满足价格/品质/体验等维度上新崛起的用户需求，而渠道的爆发则需要能够满足经济盈利性，即需要突破某种技术（信息、物流或管理模式等）且规模达到一定水平使得该模式长期可以跨越盈亏平衡点。表1：部分新业态出现背后的技术和需求驱动因素总结技术迭代需求演变直播电商信息流技术：4G网络传输速率大幅提升，消费者对于购物个性化需求的提升流量资费快速下降生鲜到家物流技术：末端履约环节出现了前置仓与即消费者对于便利性需求提升，同时对于时配送结合的模式创新价格敏感度下降社区拼团物流技术：末端履约环节出现了以团长为配下沉市场消费者对于便利性需求提升，送环节终点的模式创新同时对于价格的敏感度相对较高资料来源：市场研究部直播电商：信息流技术进步叠加个性化需求提升首先从直播电商业态说起，该业态起源于2016前后淘宝上线的淘宝直播，2018年开始抖音、快手等内容平台开始入引入小店功能加码直播电商布局，2020年直播电商规模已超过1万亿元。直播电商兴起的基础在于信息流环节的技术进步：2014年开始4G网络开始进入商业化阶段，4G相比3G在网速提升10倍以上的同时资费也从100元/GB以上快速下降至10元/GB以内，推动信息容量更大的视频代替图文作为信息流传递载体成为可能。11/26图12：直播电商市场规模12000300%10000250%8000200%6000150%4000100%200050%00%2017201820192020直播电商规模（亿元）yoy资料来源：艾媒咨询，市场研究部

图13：移动资费价格下降与短视频用户数快速上升时间点相近122001015086100450200月户均接入流量（GB，左轴）抖音MAU(亿，左轴)快手MAU(亿，左轴)移动数据价格(元/GB,右轴)资料来源：Wind，工业和信息化部，市场研究部从需求端来看，以视频为信息传播载体的直播电商相比图文模式可以使得消费者更全面的获取商品信息，有助于减少电商渠道购物所带来的信息不对称性，同时直播模式也具有实时互动性，可进一步满足消费者线上购物的个性化需求。总的来说，在物流环节和支付环节技术与平台模式电商差异不大的情况下，直播电商通过信息流环节的技术迭代，增强了对消费者个性化需求的满足程度。图14：消费者观看直播的原因通过直播了解某一商品的详细信息商家做活动有优惠通过直播增长了解一些见识直播让我放松令人愉悦通过直播学习一些技能无聊，打发时间喜欢和主播互动，有参与感有我喜欢的明星/主播可以与主播交流玩游戏0% 10% 20% 30% 40% 50% 60%资料来源：中国消费者协会，市场研究部生鲜到家：物流模式创新叠加品质需求提升专注于生鲜品类的垂直电商业态出现于2014年左右，这一阶段资本市场对于生鲜电商领域的投资数量及金额持续上升，以每日优鲜等前置仓到家模式为代表的生鲜电商开始在资本的加持下加快在一二线城市的拓展速度。12/26图15：每日优鲜APP月活（万）1,2001,0008006004002000资料来源：Wind，市场研究部

图16：生鲜电商（不含社区团购）的投资数量及金额1001809016080140701206010050804060304020102000201020112012201320142015201620172018201920202021生鲜电商-数量 生鲜-金额(右轴,亿元)资料来源：IT橘子，市场研究部前置仓模式的生鲜到家电商能够顺利崛起，基础在于物流环节出现了模式创新，大幅提高了物流环节的时效性与商品质量，满足了消费者对生鲜品类品质的需求。生鲜品类具有低标准化程度、高消费频次、高时效性要求、高运输损耗的特性，在平台电商模式下，物流环节通常要涉及到异地快递运输，时效性相对较差且难以控制运输途中商品的损耗。而每日优鲜等生鲜电商业态则通过围绕消费者建立前置仓并提前备货，收到订单后由最近的仓发货，并通过即时配送体系在30分钟内完成末端物流环节，大幅改善了消费者通过电商渠道购买生鲜品类的体验。图17：前置仓模式生鲜电商相对传统平台模式产生了物流环节技术创新传统B2C模式供应商/商家仓库快递分拨分拨快递网点中心中心网点生鲜O2O模式原产地/城批市区域仓储中心场品牌供应商前置仓资料来源：市场研究部同时，我们认为C端的变化是推动前置仓模式生鲜电商在2014年这一时间点开始崛起的根本原因。C端变化包含两方面，一是消费者群体规模上的变化，二是消费者本身需求上的变化。首先从规模端来看，消费者数量的变化主要来源于2014年开始移动互联网快速普及，电商用户渗透率和活跃度加速提升，给予了需要订单密度达到一定程度才可顺利跑通的前置仓模式以持续经营的基础。13/26图18：智能手机出货量及市占率图19：网购用户数及同比增量7,000120%91.26,000100%81.05,000780%4,00060.860%53,0000.640%42,00030.41,00020%200%0.2100.0智能手机市占率2G手机出货量（万部）3G手机出货量（万部）4G手机出货量（万部）网购用户（亿）同比增量（亿，右轴）5G手机出货量（万部）资料来源：工业和信息化部，市场研究部资料来源：CNNIC，市场研究部同时，从消费者群体需求的变化上看，可支配收入高速增长导致其对于高品质商品和服务的追求也在不断提升。从整体上看，我国居民人均可支配收入持续增长，从2013年的18311元增长至2020年的32189元，期间年复合增速达10%，居民消费支出也同步从13220元增长至21210元，且城乡恩格尔系数持续下降意味着居民的实际购买力提升幅度更大。2012年和2018年的两份调查报告显示出消费者网购时最看重的因因素中价格的权重出现下降，而正品保证的权重提升，可以在一定程度上说明消费者的消费能力增强带来了需求端的两方面变化：1）对于价格的敏感度下降；2）对于商品品质和电商服务品质要求的提升，这一需求的改变恰好与前置仓模式生鲜电商高服务品质但价格略高于其他业态的特点相吻合。图20：全国居民人均可支配收入和人均消费支出（元）图21：我国城镇及农村居民恩格尔系数35,00012%4530,00010%4025,0008%20,0006%354%15,0002%3010,0000%255,000-2%0-4%202010201120122013201420152016201720182019202020132014201520162017201820192020全国居民人均可支配收入全国居民人均消费支出城镇农村收入yoy支出yoy资料来源：国家统计局，市场研究部资料来源：国家统计局，市场研究部14/26图22：2012年及2018年消费者网购时最看重的因素对比45%40%35%30%25%20%15%10%5%0%2012 2018资料来源：艾瑞咨询，市场研究部社区团购：物流模式创新叠加性价比需求提升作为生鲜品类电商的另一种新业态模式，社区团购的兴起时间较前置仓模式生鲜电商滞后3年左右，兴盛优选等头部企业于2018年后陆续成立并在下沉市场快速扩张，资本对于这一业态的投资也在2020-2021年间才开始大规模爆发。图23：每日优鲜APP和兴盛优选小程序月活（万）4,0003,5003,0002,5002,0001,5001,0005000每日优鲜APP 兴盛优选小程序资料来源：Wind，市场研究部

图24：生鲜电商和社区电商（社区团购为主）的投资数量及金额100300802506020015040100205000201020112012201320142015201620172018201920202021生鲜电商-数量社区电商-数量生鲜-金额(右轴,亿元)社区电商-金额(右轴,亿元)资料来源：IT橘子，市场研究部社区团购业态崛起的基础与前置仓生鲜电商相似，源于物流环节出现了新一轮的技术创新。社区拼团业态通过隔日取货的模式降低了生鲜的损耗风险，同时仍实现了相对平台电商2天以上配送时间的时效性领先，同时将末端配送的终点定为末端自提点而非消费者个人，以消费者自提替代了最后一公里配送从而实现成本的节约，实现商品价格的降低。15/26图25：社区拼团相对O2O生鲜电商、传统平台模式再次产生了物流环节技术创新传统B2C模式供应商/商家仓库快递分拨分拨快递网点中心中心网点生鲜O2O模式原产地/城批市区域仓储中心场品牌供应商前置仓社区团购模式共享仓中心仓供应商配送站自提点资料来源：市场研究部C端规模和需求的变化同样是推动社区团购业态在2018年这一时间点出现的根本原因。首先从消费者规模上看，下沉市场消费者的4G移动互联网普及速度及电商使用习惯养成滞后于高线城市，数据显示，2018年左右下沉市场的电商渗透率开始快速提升，2019年下沉市场电商渗透率同比提升幅度达到7个百分点。因此，我们可以推测直到2018年左右，下沉市场电商用户群体才增长至可以承载社区团购业态模式跑通的规模，其后该业态才开始于下沉市场快速兴起。图26：2019年3月下沉市场活跃用户渗透率同比变化（百分点）1086420-2-4-6-8资料来源：Questmobile，市场研究部16/26图27：2019-2020年社区拼团团长画像和特征资料来源：新经销，市场研究部同时，不同地区经济增长的速度和程度存在差异，使得下沉市场消费者的需求变化也与一二线城市存在不同。我们在一二三线城市中分别选取了几个典型城市的2020年人均可支配收入数据，发现其中存在显著差异：上海、北京为代表的一线城市人均可支配收入为7万元左右；二线城市收入水平方差较大，武汉、青岛、天津等典型城市的人均可支配收入水平在4万元左右；下沉市场中三线城市的收入水平一般在2-3万元之间，农村的收入水平则在1.5万元左右。另外，根据统计局公布的不同收入层次居民人均可支配收入情况，城镇中等偏上户的人均可支配收入仅相当于高收入户的58%，中等偏下户的收入仅为高收入户的29%，农村均收入水平则仅相当于城镇高收入户的5%-39%不等，这一数据也显示出了不同市场消费者的收入水平存在较大差距。图28：2020年不同线级代表城市的人均可支配收入水平（元）图29：2019年不同收入层次居民人均可支配收入（元）80,000一线城市农村:20%低收入户5%70,000农村:20%中等偏下入户11%60,000二线城市农村:20%中等收入户15%农村:20%中等偏上户22%50,00040,000三线城市农村:20%高收入户39%城镇:20%低收入户17%30,000城镇:20%中等偏下入户29%20,000城镇:20%中等收入户41%10,000城镇:20%中等偏上户58%0城镇:20%高收入户100%020,00040,00060,00080,000100,000资料来源：国家统计局，市场研究部资料来源：国家统计局，市场研究部注：百分比为各组数据相对于城镇20%高收入户数据的比例对应到不同市场人群对于商品及电商平台的需求上看，一二线城市与下沉市场产生了差异。2019年的一项调查显示，下沉市场消费者对于商品“质量和品质”、“品牌知名度”、“设计和颜值”和电商平台“信誉度”指标的关注程度明显低于一二线城市，而对于商品“价格”属性的关注程度较高。说明相比于一二线城市消费者，当前下沉市场消费者17/26对于价格的重视程度仍然较高，这也与社区团购业态牺牲了一定的配送时效性，但在价格上存在优势的特点相吻合。图30：2019年不同消费者对于商品的购买决策关注指数图31：2019年不同消费者对于电商平台的购买决策关注指数新颖和流行度5.55.75.5熟悉程度5.4服务态度6.46.6用户口碑和评价7.17.145678945678下沉市场一线、二线城市下沉市场一线、二线城市资料来源：易观，市场研究部资料来源：易观，市场研究部综上，对于直播电商和两种不同模式的生鲜电商来说，其产生的直接原因都在电商渠道的信息流或物流环节出现了技术迭代，而兴起的根本原因在于其业态特性充分对接了C端需求的变化。由此我们可以归纳出电商渠道新业态的出现需要具备两方面的条件：1）需求端：消费者的需求出现了变化而在原有的电商业态模式下难以满足，需求的变化可能来自于存量用户需求的改变，也可能来自于拥有不同需求的用户群体占比结构的改变。2）技术端：信息流、资金流和物流环节的技术出现迭代，可以为更好满足消费者需求的新业态的出现和发展提供基础。展望未来，随着新技术和新需求的不断迭代，电商渠道仍将出现业态交替。其中技术方面的变化的不确定性相对较大，但需求方面的变化却存在一定的规律，数据显示，消费者网购时对于正品保证、价格优惠、配送速度、商品丰富程度等多方面因素均较为重视，但简而言之，消费者对于渠道的需求可以总结为一句话：以最低的价格（产品价格）、最好的体验（服务品质）寻找到最合适的商品（产品丰富度）。在此基础上，数据显示网购消费者对于当前电商渠道的品类丰富度和物流配送满意程度较高，而对于价格、商品品质和售后服务方面的满意程度相对较低，这意味着针对消费者商品价格和服务品质两个需求维度进行改进的新渠道仍然存在崛起的空间。图32：2020年电商用户网购时看重的因素正品保障平台知名度信誉和口碑价格优惠度配送速度商品种类丰富程度促销活动频率退换货便捷性客服响应速度包装完整美观程度网站自营客服人员态度可以分期付款会员政策其他0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70%

图33：2020年电商用户对网购经历各方面的满意度8.18.07.97.87.77.67.57.47.37.2资料来源：艾瑞咨询，市场研究部 资料来源：艾瑞咨询，市场研究部18/26商家变迁：渠道变革下的品牌迭代电商渠道的发展往往与B端商家的演化相辅相成，成熟电商平台在不同的发展阶段会呈现出不同的商家结构特点，新电商平台的出现往往也会伴随着一批新兴商家的崛起，但我们发现，伴随渠道的逐渐发展，商家的演化规律大多呈现出了相似的规律。早期：白牌竞争出清，渠道品牌脱颖而出在探讨B端商家结构之前，我们首先需要对B端商家的类型进行划分。我们可以根据品牌力的强弱作为评判标准，将商家分为四个类型：1）无品牌商家，货源可能来自于批发市场或自家工厂，商品完全不带有品牌标识，品牌力最弱；2）渠道品牌商家，自身拥有较强的供应链能力或电商运营能力，在线上渠道从零成长出一定品牌力的品牌；3）成熟品牌商家，通常在进入电商渠道前已通过线下渠道建立起较强品牌力。图34：以炒锅品类为例的商家类型划分白牌品牌无品牌渠道品牌成熟品牌（淘品牌/拼品牌等）资料来源：拼多多APP，市场研究部复盘历史，我们发现大部分电商平台的B端格局都会出现从白牌为主逐渐走向品牌的相似演化过程，具体而言：新电商平台成立初期，一般都会主动降低入驻门槛，吸引经营白牌为主的中小商家大量入驻补充品类丰富性，从而快速开启飞轮成长。电商平台早期起步阶段，B端商家入驻节奏一般滞后于C端用户扩张速度，使得商家竞争程度提升幅度较慢，商家ROI水平较高，而随着商家开始加速入驻高ROI的平台，将会迅速拉低单个商家可获得的流量（“用户数量/商家数量”），平台竞争激烈程度上升，商家营销成本提升。我们可以通过两方面的数据来验证这一规律：首先从“用户数量/商家数量”的数值上看，早期淘宝与早期拼多多呈现出了相同的倒U型曲线，说明平台商家的竞争激烈程度随时间呈现出逐渐提升的趋势。2004年底淘宝平台上商品数量为700万，注册用户数为万，商品对用户的展现可能指标为0.57，2005年时用户增长快于商品扩容速度，商家竞争情况有所缓解。2006~2007年，快速增长的用户开始吸引大量商家入驻，在线商品数由2005年底的1663万迅速扩充至2007年底的1.16亿，而同期注册用户仅由19/261390万增至5300万，商品展现可能也由0.84下降至0.46。拼多多平台崛起早期“用户数量/商家数量”也呈现出了相似的变化趋势，2016-2017年显著高于阿里系，2018年随着商家开始大量入驻而快速降低，2019年随着用户增速加速扩张，“用户数量/商家数量”又出现小幅提升。图35：阿里及拼多多商家（商品）展现可能3000.92500.80.72000.61500.50.41000.3500.20.100.02015(2004)2016(2005)2017(2006)2018(2007)2019(2008)拼多多店铺展现可能阿里店铺展现可能早期阿里商家展现可能（右轴）资料来源：久谦咨询，公司公告，市场研究部注：早期淘宝商家数量数据较少，因此使用“注册用户数/商品数”替代“用户数量/商家数量”，数值不可比但变化趋势相对可比；横轴括号中年份对应早期阿里商家展现可能数据（灰色曲线）同时，我们也可以通过电商平台的广告营销货币化率来直接衡量商家端整体的营销费用率变化。2017年拼多多的营销服务货币化率仅为0.9%，远低于同期阿里2.4%的客户管理货币化率，但在2018年，拼多多营销服务货币化率快速提升至与阿里巴巴水平相当的2.4%，并在2019年得到了延续。同样的提升趋势也在快手电商的货币化率变化中有所体现：2020年快手电商GMV同比提升了5.4倍至3812亿元，同时以电商收入为主的其他收入同比增长13.3倍，综合使得快手货币化率从0.44%快速提升至0.97%。图36：阿里巴巴、拼多多、快手电商综合货币化率图37：阿里巴巴及拼多多广告营销货币化率4.0%3.5%3.5%3.0%3.0%2.5%2.5%2.0%2.0%1.5%1.5%1.0%1.0%0.5%0.5%0.0%20112012201320142015201620172018201920200.0%阿里巴巴综合货币化率拼多多综合货币化率2011201220132014201520162017201820192020阿里客户管理货币化率拼多多营销服务货币化率快手电商货币化率资料来源：公司公告，市场研究部资料来源：公司公告，市场研究部在电商平台竞争程度开始上升后，大量销售同质化的白牌商品的B端商家将普遍进入低价竞争阶段，盈利空间不断下降，此时B端中拥有较强产品力的商家则会挤出成本较高效率较差的商家，逐渐形成自身的品牌力，成为渠道品牌，电商渠道的品牌化进程开启，平台竞争趋缓。20/26成熟期：平台数字化转型，帮助品牌洞察需求在白牌商家向渠道品牌转化的过程中，随着电商平台用户数量持续增长，成熟品牌商家入驻电商平台的边际成本降至边际收益以下，大量成熟品牌开始进入电商平台。以阿里系电商为例，2008年李宁、波司登等本土品牌成为第一批官方入驻天猫的品牌，优衣库、阿迪达斯、VEROMODA等成熟品牌也在随后的几年陆续入驻，2013年电商移动化大幕拉开之后，兰蔻、雅诗兰黛、海蓝之谜等国际大牌的天猫官方旗舰店开业，近年来CANADAGOOSE、ALEXANDERMCQUEEN、Gucci等奢侈品品牌开始入驻。拼多多方面也存在相似的品牌入驻趋势，目前安踏、特步、美的、科沃斯等品牌已开设官方旗舰店，阿迪达斯等品牌也在2021年以奥莱店的形式入驻。表2：部分品牌官方旗舰店入驻天猫时间入驻年份运动户外服装化妆品2008李宁波司登2009特步优衣库2010阿迪达斯Ochirly巴黎欧莱雅2011VEROMODAOLAY2012耐克2013TheNorthFace兰蔻2014LululemonBURBERRY、ZARA雅诗兰黛2015海蓝之谜2016娇兰2017EMPORIOARMANI科颜氏2018CANADAGOOSEBOTTEGAVENETAYSL美妆2019ALEXANDERMCQUEENChristianLouboutin2020GucciDior化妆品线资料来源：淘宝网，市场研究部成熟品牌入驻电商平台后会与渠道品牌产生竞争，电商平台对于成熟品牌的支持政策则会进一步加剧竞争程度，从而淘汰一批品牌力稍弱的渠道品牌。这一品牌演化规律也在历年双十一的销售TOP10榜单中得到了验证，其中以女装和美妆品类表现的最为明显，渠道品牌（淘品牌）的排名从2013年开始持续下滑，而线下成熟品牌逐渐占据了榜单。图38：历年双十一销售额前十品牌资料来源：天猫官方，亿邦动力，市场研究部注：标蓝为成熟品牌，标橙为渠道品牌21/26但与此同时，2013年后开启的电商移动化转型提升了电商平台对于消费者需求的洞察能力，电商龙头开始支持渠道品牌对于消费者细分需求的挖掘，帮助其打造产品力和品牌力。首先，电商的移动化转型除了带来规模端的快速扩增以外，也大幅提升了电商平台对于用户画像的洞察能力，其原理在于智能手机一般存在唯一使用者，且手机具有跨APP共用的设备识别码，使得用户数据沉淀可以精确到独立个人，由此带来了用户群体行为偏好数据精准度和广度的提升。表3：阿里妈妈达摩盘提供的部分用户标签标签种类标签名称标签描述基础特征用户性别、年龄、身高、体重根据填写的信息及用户全网行为综合得出位置信息用户城市等级近180天内用户使用频率最高的收货地址所处的城市，按照通用的城市等级进行1-6线城市划分社会特征用户职业、用户学历、人生阶段、信用等级根据用户在淘宝天猫的互动行为综合计算得出购物决策导向通过近180天用户在淘宝的互动行为和购买商品的属性信息，进行决策倾向性分类和打分，并按照打分结果进行从高到低5个等级排序消费特征消费力分级基于用户在大淘宝的浏览、搜索、购买等行为，综合计算出用户的消费能力水平，并划分为5个等级，等级越高表明消费能力越强消费额、消费频次分层近一年用户在淘宝天猫的月均支付金额，细分为5个区间消费时段偏好近30天，用户逛淘宝天猫停留时间最久的时间段运动兴趣根据手淘上不同场景下的行为，从风格/人生阶段/购买力/兴趣偏好等多角度抽象出与运动兴趣相关的特征人群，如户外运动控文娱兴趣根据近60天用户在优酷土豆等媒体的观看行为综合计算出用户的文娱风格偏好长期兴趣科技数码兴趣根据手淘上不同场景下的行为，从风格/人生阶段/购买力/兴趣偏好等多角度抽象出与科技兴趣相关的特征人群，如电脑发烧友旅游兴趣根据用户2013年5月至今在淘宝网（PC＋无线数据）各种景点类型的购买门票次数推算用户景点类型偏好类目维度标签用户在淘宝天猫类目下指定时间周期的互动行为，偏好度高中低按30%、40%、30%做区分类目客单价基于用户近30天指定类目的购买行为，分类目划分价格区间的偏好人群类目消费行为类目消费力分级基于用户近30