拼多多,是一家非常有意思的公司。甚至仅凭“拼多多”三个字就能抽离出一种文化现象,作为一种区分人群的消费标签。
爱它的人视其为心头好,赞美之词滔滔不绝。对它无感的人大多都噤若寒蝉,一方面这部分人群可能打心底就看不上它、也不看好它;但另一方面却为它不断增长的态势而感到疑惑。
如今,当另外两个电商平台都在回归“多快好省”的价值主张时,拼多多则没有这方面的羁绊,依然践行其简单、直接的方法论。
(资料图)
在全品类货架电商的模型基础上,拼多多做了大量的“减法”改造,打造了一个符合其平台调性的“一篮子商品”,并通过这个篮子来捕捉各类人群、各种市场的消费公约数。
当“一篮子商品”成型后,拼多多就具备了一种高度自控的平台运营能力。在需求侧,社交/团购基因帮助拼多多更容易掌握市场的需求动态,进而在供给侧,其就能反向决定哪种商品/哪个商家可以被纳入进篮子里。
一旦建立了这种控制权(类集权模式),拼多多的商业化进程和节奏也就能够按照自我意志进行。
不过,历史经验往往能够证实一点,集权模式虽然能够在短时间内将事物快速落地,并且以更快的速度推进;但发展到一定阶段后,这一模式就会暴露出内在的系统性问题,导致增长陷入疲态,甚至出现发展停滞的现象。
如果以国家为主体对象来看,这时就需要扩大外部市场空间,将内部矛盾外泄,一般会以战争的形式展开;如果不选择对外扩张,那就需要一场系统性改革/革命来彻底化解内部矛盾。
我们看到,在过往的半年时间里,拼多多已经出现了一些迹象,一来其开始大力推广出海项目TEMU,二来“炸店”事件已暴露出其内部矛盾仍在激化。
显然,拼多多正处在一个微妙的时间节点。
文章将围绕上述内容,通过分析拼多多商业模式的差异、“一篮子商品”的概念、“炸店”背后的系统性困局、以及TEMU出海的情况,来聚焦当下拼多多的发展情况及态势。
一、不一样的规模经济
在各大互联网公司中,拼多多的人均创收(员工人均实现营收)指标是一个非常有意思的财务数据,因为其显著高于国内一众大厂,但并没有很多关于这一数据的对比解释及分析。
这就意味着,我们要从这点开始切入。
直接展示对比数据(以2022年数据为准),人均创收指标由低到高分别为:京东180万元/人、美团220万元/人、阿里和百度340万元/人、腾讯和字节510万元/人,拼多多1000万元/人。
同为电商平台,拼多多是阿里的3倍,京东的近6倍。
京东的人均创收最低也很好理解,一体化自营带来的是更庞大的人员体系,所以这一数据被摊薄了。但同为流量撮合平台的阿里和拼多多也有3倍的差距,这背后必然隐含着某种逻辑上的显著差异,大体如下:
阿里是传统货架电商“人找货”的运营逻辑,可以理解为包含长尾需求的全品类商品市场,所以维护这一市场运转就需要平台方的日常运营,为此平台需要大量的地推、营销、市场人员来涵盖近200个主类目、2万多个叶子类目的商品,并对接背后的商户需求;
拼多多属于社交电商、团购电商,特点是“人带货”“货找/聚人”,从而平台只需要选取能够走量、价低的有限品类的商品即可。相较而言,拼多多平台日常运转的管理难度会小很多,所需要的人员配比也就少很多;
阿里的电商逻辑主要还是以服务商家为主,尽管现在也在加入推荐算法和AI智投,但用户有购物车,用户无论是主动搜索还是被动地通过某种商品触达店铺,之后很自然地会有“逛店”的行为发生,从而有机会购买店内的其他商品来填充购物车,进而再发生交易转化;
拼多多是以打造/筛选爆款单品的运营逻辑为主,系统滚动式推送商品,商品的核心指标是“量大、价低”,并且用户没有购物车,触发交易的核心就是商品本身是否匹配用户特征,所以拼多多的运营导向主要是围绕其所构建的上述品类数/商品数都有限的“一篮子商品”。
现实表明,拼多多电商模式的规模效应要显著强于传统货架电商。
由于运营人员日常所能对接的商家/商品是有限的,以“人找货”为运营逻辑的传统电商在规模扩张的过程中,“货”的增长成为了主要推动因素,也就需要与之体量相适配的市场人员数量来管理和对接“货”背后的商家,意味着其扩张带来的可变人力成本是确定的。
但在拼多多的模式里,其逻辑是“人带货”“货找人”,所以其规模扩张的核心对象是“人”的扩张。尽管社交裂变是一种有效扩张“人”的方式,但要触发交易行为,平台还需要更为精准的“人”“货”匹配机制。
进而需要不断地给“货”和“人”进行多维度的数据标签化,并建立匹配算法和推荐机制,这需要技术人员介入来完成。其结果就是在拼多多员工中,超50%是技术人员,并且其人员增长与平台GMV增长的相关性更高。
也就可以这么认为,一个是靠人力资源来支撑规模扩张,另一个则是靠技术资源来实现,所以同样是建立在规模效应之上,相比于拼多多的规模经济,阿里则显得是规模不经济。
二、“一篮子商品”概念
除了帮助“货找人”之外,技术中台另一个同样重要的功能就是通过不断地筛选和维护来调整上述的“一篮子商品”的结构及组成,不仅要实现篮子中商品较高的爆款率,同时也要尽可能地平衡篮子外商家们的积极性。
进而,这是一个有进有出的动态滚动式模型,拼多多将平台的供给侧变成了类似于招标的运营模式,在系统机制大致确定要推广的具体品类/商品之后,拼多多会以竞标的方式来选取报价最低的商家,予以流量扶持,并将其对应的商品加入到篮子中进行推荐。
所以,这又是一个高度集权化的电商平台,甚至比京东自营的自我掌控能力还要强。因为拼多多能够依靠“人带货”“货聚人”的平台特征获取(甚至构建)这“一篮子”的组成信息,再通过数量庞大的供应链体系(2022年平台总计大概1300万家活跃商家数)以竞标的方式不断补充/优化这个篮子。
这样一来,平台就具备“指哪打哪”的灵活性,能够快速适应需求变化的市场,并且提供更具性价比的商品,从而能够不断强化消费者的价格感知,逐步树立以满足需求侧性价比为内核的“拼多多”品牌形象。
也就是说,从静态层面看,这“一篮子商品”的组成信息主要是锚定/迎合/满足平台消费人群在各个细分消费领域的最大公约特征。
从动态角度看,平台人群会不断地扩容,这一过程中整体用户画像也将发生变化,进而针对每次用户的扩容,平台用户画像会有边际变化的发生,也就意味着“一篮子商品”需要根据这一用户画像的边际变化增加对应的商品。
打个比方,拼多多在从低线城市向高线城市的用户扩张中,容易发现增量用户中养宠物的比例会越来越高,那么针对这一人群特征,就要在篮子中加入市场主流需要的、具备高性价比的宠物日用品。
当然,我们无法具体地还原这“一篮子商品”的构成信息,但从拼多多的发展经历和阶段来看,这“一篮子商品”至少发生过一次大的结构性变化,具体的时间切入点就是2019年6月推出的“百亿补贴”。
在这一时点之前,拼多多在供给侧靠的是农产品和白牌厂货,需求侧则是低线城市的消费群体;在百亿补贴之后,平台的供给侧变成了农产品、厂货、以及品牌货,需求侧则从低线市场人群扩容至中高线市场的消费群体。
所以在百亿补贴后,“一篮子商品”需要随着不断涌入的中高线消费群体大量加入与之适配的品牌货,当然,这些品牌货也都需要满足平台“走量”“低价”的调性要求。
由此,我们可以尝试大体具化这“一篮子商品”的属性和其变化情况:
随着用户属性的变化,这“一篮子商品”的价格也将发生变化,也就是说,低线消费人群对应的是价格更低的一类篮子商品,高线消费人群对应的是相对价格更高的另一类篮子商品;
在“货找人”的运营逻辑下,技术人员的工作其实就相当于运用推荐算法,将这个篮子的商品卖给平台中的部分群体;
单个技术人员“推销”篮子的能力也是有限的,随着平台规模的扩张,人员规模也要相应增加;
通过对比历史数据,人均创GMV的数据指标的变价,就能够反映出这个篮子相对价格的变化。
从结果来看,2019年之前,拼多多人均创GMV大概是1.2亿元;2019年6月上线百亿补贴,当年这一数据增长为1.7亿元;2019年之后,这一数据稳定在2.3亿元~2.5亿元之间。由此可见,“一篮子商品”在加入品牌货之后,篮子的价格翻了一倍。
现在,在拼多多的商品结构中,大概10%为农产品、70%为厂货、20%为品牌货,也就是20%的品牌货占据了平台一半的交易额,也就显示出品牌货对推动平台规模增长的重要性。
事实上,对比阿里40%的品牌货占比,理论上,拼多多还有大幅提升“一篮子商品”价格的空间。
但现实情况却是,如果拼多多继续在篮子中加入品牌货,平台ARPU数据当然还会继续提升,但供给侧可能会存在爆发系统性风险的情况。
三、结构矛盾背后的系统性风险
在拼多多“用户-商家-平台”的三角关系中,平台向用户输出的核心价值理念是“能够少花钱”,针对商家就是能够实现薄利多销,随着交易量的上升,拼多多也能够在商家薄利多销的基础上,通过交易佣金和提供营销服务实现商业效益。
那么在上述逻辑中,拼多多的整体货币化率应该不会很高,至少应该会明显低于淘宝天猫的货币化率,但现实情况并非如此。
2022年拼多多整体货币化率已经达到4.35%的水平,对比而言,淘宝天猫的这一数字为3.93%。
这个对比数据是反直觉的,高货币化率很可能就是导致今年3月份拼多多出现大规模“炸店”事件的直接成因。
前文提到,拼多多所构建的是一个高度集权化的交易平台。
在供给侧,平台虽然不拥有商品的所有权,但却拥有选品的权利、导流的权利、定价的权利;在需求侧,平台也有调整商品推荐逻辑和展示的操作空间;而衔接供需两端的,就是拼多多构建的上述“一篮子商品”及技术中台。
也就可以认为,拼多多能够通过调整“一篮子商品”的结构来影响供需两端的联通关系,并以此来服务其自身商业化进程的需要。
我们可以将三大商品结构(农产品、厂货、品牌货)分别套入“用户-商家-平台”的三角关系来进行分析。
在农产品中,用户通过产地直购的方式能够以更低的价格购买农产品,农户与平台合作跳过中间流通环节实现了薄利多销,而拼多多则很可能在农产品领域并没有赚到钱。
无论是从ESG出发,还是从流量思维出发,农业/农产品确实已经成为拼多多核心标签之一,但其农产品结构的占比也只在10%左右。
在厂货/品牌货中,用户依然享受到了低价的购物体验,商家的出发点仍然是薄利多销,但拼多多则实现了整体4.35%的货币化率,意味着在这一层“三角关系”中,厂货/品牌货的商家承担了更多的平台成本。
其实,由于农产品是“零佣金”政策,所以平台针对厂货/品牌货的实际货币化率会更高。
此时,站在拼多多的角度,就会面临一个选择题,占比70%的厂货和20%的品牌货哪个更符合当下平台的发展利益?流量要向谁倾斜?
现在的环境是,整体流量已经趋于饱和,继续增长就需要持续提高ARPU,所以拼多多需要继续在“一篮子商品”中提高品牌货的占比,也就意味着相对厂货而言,拼多多对待品牌货会更友好,流量自然地会向后者倾斜。
那么平台留给厂货的空间和资源会逐步减小,厂货的商家为了维持此前的规模,就需要向平台加大营销投入,但也必然会面临投入产出比下降的结果,所以商家的营销投入只会越来越大。
短期看,厂货商家的营销投入可能会给拼多多创造更大的收入,但长期来看,提高ARPU才能为平台创造更多的收入。所以,平台一方面会收取厂货商家更多营销费用,另一方面依然会兼顾着向品牌货导流。
所以,厂货和品牌货存在着不可调和的矛盾。
现实情况是,当品牌货占比增长到了20%的时候,拼多多的整体货币化率已经大幅超过了阿里,厂货的商家们当然就再也按耐不住,“炸店”事件就代表着上述矛盾已经被彻底激化,突破了平台正常运营的警戒线,并且向引发平台系统性风险的方向发展。
四、“出海”短期内难以释放出边际效应
毫无疑问,2022年拼多多的经营数据很靓丽,3万亿的GMV、4.35%的货币化率、以及24%的净利润率,其发展势头明显盖过了阿里和京东。
但,“炸店”事件提供了一个很好的窗口视角,让我们的心境能够平静下来,好好窥探一番当下拼多多的发展情况。
“炸店”本身就是一个信号,意味着4.35%的平台货币化率已经很高了,再激进的话很可能就会进一步引发系统性问题,那么20%的品牌货结构占比未来的提升空间也就会相对有限。
近9亿人的年活跃用户规模已经是跟阿里平起平坐的存在,也已经难再有增长,在“货找人”的平台运营逻辑下,也意味着过往高效的员工扩张模式基本也将告一段落。
“百亿补贴”之后的三年里,“一篮子商品”的相对价格也已经不再发生变化;同时,人均创收数据的增长也在愈发趋缓(2022年这一数据只增长了不到50万元),其增长的规模效应已经趋近峰值,如果再大规模招募员工,人均创收数据很可能就会出现递减的效果。
此外,阿里、京东已经完成了组织变革,它们的电商业务未来会更加敏捷,拼多多的竞争环境也会发生相应的变化。
归结为一句话,如果拼多多不能有效解决当前厂货和品牌货的结构占比问题,2023年的拼多多大概率会面临增长趋于停滞的情况。
所以TEMU对拼多多而言绝不仅仅是试水出海那么简单,其意义重大。
通过扩张海外市场,拼多多要在海外重新构建另一个“一篮子商品”,国内的厂货将成为这个篮子里的主要商品。对拼多多来说,厂货出海能够大幅缓解日益焦灼的结构占比问题;对海外的欧美市场而言,低价的厂货也能够缓和高通胀给居民生活成本的压力。
正因如此,自从去年9月在美国上线后,TEMU就成了市场的关注焦点,拼多多也在不断更新TEMU的运营数据,例如:
12022年底,TEMU已经实现30多个类目、33万个SKU数据、7500家店铺数;22023年2月初,SKU数量超过53万;32023年1月,平均的周GMV超过5000万美元;42023年2月,平均的周GMV超过8000万美元;52022年9月至2023年2月,名义GMV达到5亿美元,折扣后的实际口径为3亿美元;62023年3月,TEMU下载量超过4000万......持续地释放平台运营数据的信号,就是在引导国内厂货商家入驻TEMU。
目前来看,也只有TEMU的成功,才能够有效解决拼多多面临的结构性困局和系统性风险,从而进一步提高国内“一篮子商品”中品牌货的占比,继续提高ARPU数据,实现拼多多主站的进一步增长。
在大的逻辑上,“外循环”仍属于国家战略,培养一批属于我们的跨国公司是这个时代的一大命题,跨境电商将肩负重任。
像SHEIN在海外的成功崛起就是可效仿的经验路径:
一是客观上已经存在成熟的海外物流配送系统;
二是欧美消费人群普遍能够接受10天~15天到货的购物体验;
三是海外市场对极致性价比的商品需求旺盛;
四是当前SHEIN的估值仍然有650亿美元,与拼多多的市值差距并不太大。
长期来看,未来TEMU的发展前景还是值得想象的。
不过,现在海外监管环境正变得愈发复杂,TEMU具体的发展情况还需要静观其变,也就意味着短期内,TEMU可能也难以有效承接国内厂货的增长需求,拼多多仍然难以摆脱当下现实的困境,随着时间推移,这将愈发棘手。
所以,在这种情况下,2023年的拼多多大概率不会比2022年更好。
关键词:
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