小米全屋智能_左右沙发
2020-01-15
这么撑的话,能顶多久???
拼多多的“百亿补贴”,到底花了多少钱?
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src=\"https://static.tigerbbs.com/bd32fd7cf9b954b1c2b4c354fa376122\"></p></td>\n <td><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e92b0dd828d6b8fe01bf967c1b314376\"></p></td>\n </tr>\n <tr>\n <td><p>数据来源:超对称技术</p></td>\n </tr>\n </tbody>\n</table>\n<p>我们观测到的几个值得关注的现象:</p>\n<p>1)PDD百亿补贴存在明显“周一低谷”现象和“超级活动日”现象:周一参与人数最少,周五到周日是高峰,且补贴GMV在例如双十二这种活动期间没有呈现特别大的峰值波动。这点与PDD每天都是折扣日的理念基本吻合,与淘宝京东等平台有本质性区别。</p>\n<p>2)阿里系聚划算“百亿补贴”自双十二开始后对PDD的百亿补贴有一定冲击,十二月下半月的百亿补贴出现下滑。阿里聚划算对PDD的影响我们会在Part III部分更详细的分析。</p>\n<p><b>1.1.2 百亿补贴补贴率变化</b></p>\n<p>补贴率的变化反映了PDD补贴的折扣力度。PDD百亿补贴的折扣力度相对较为稳定,基本在15%上下波动。补贴率的稳定说明百亿补贴整体的有效性。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b0d078092a0b0503515c0dc663808ad7\"></p>\n<p><b>1.1.3基于跟踪数据的PDD P&L表预测</b></p>\n<p>基于对PDD整体GMV和百亿补贴GMV的跟踪,假设take rate和其他费用率相对稳定,由此可以对PDD每个季度的P&L表进行预测。我们对PDD 19Q4的P&L表核心数据粗糙预测,后续会根据数据样本增加和颗粒度优化对模型进行调整,逐渐逼近真实情况。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c8330814e059fe3d23c36b49dc81d4ca\"></p>\n<p>PDD百亿补贴效果如何?</p>\n<p>我们将百亿补贴的效果分为消费者侧和商家侧两位维度数据来进行分析。</p>\n<p>2.1消费者侧补贴效果</p>\n<p>在消费者侧,拼多多进行百亿补贴有三个目的:</p>\n<p>1)补贴获取新用户,尤其一二线高客单价新用户;</p>\n<p>2)补贴建立品牌形象,提高用户消费客单价;</p>\n<p>3)补贴用户形成复购<span>(LTV>CAC)</span>.</p>\n<p><b>2.1.1 补贴获取新用户</b></p>\n<p>在新用户的获取效果上,我们一方面通过跟踪PDD整体GMV和消费笔数来观察PDD的整体流量情况;另一方面通过跟踪MAU/DAU以及留存率来观察用户行为变化。从PDD平台整体GMV数据来看,虽然整体依然保持增长态势,但LTM GMV的增速从19Q3百亿补贴的企稳再次出现明显下滑态势。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/196c3384e96282458dd52c370e6167ee\"></p>\n<p>从PDD平台整体交易量数据来看,基本与GMV呈现相同趋势,且LTM增速下滑更加明显,说明GMV的增长有部分是来自于客单价提升,而到交易量的层面反映出PDD在19Q4通过百亿补贴获取新客户增加平台交易量的战略遇到一定挑战。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/056dc40299e39da6c327441654535690\"></p>\n<p><b>2.1.2补贴建立品牌形象</b></p>\n<p>百亿补贴是不是真的帮助PDD完成了品牌升级呢?在这个问题的研究上,我们定义“信任消费”的概念——即用户在拼多多上超过100元/500元的消费行为。我们认为,从消费者心理和行为角度,用户在拼多多平台上进行过大额消费后更有可能与平台建立信任并进行小金额的消费。<b>因此对“信任消费”的研究可以侧面反应拼多多百亿补贴对品牌升级的作用。</b></p>\n<p>在观测区间内,暂未发现拼多多百亿补贴上“信任消费”数量或比例有大幅提升,同时看到了聚划算百亿补贴对拼多多的冲击。</p>\n<p>具体来说,在观测区间内,拼多多百亿补贴产品中超过100元的日均交易次数为253万,占比18%;而超过500元的日均交易次数为128万次,占比9%。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8cb89e17c56a11607d0b2339313be68e\"></p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7376dded2601a90a8525e17f337cc096\"></p>\n<p>另外一个维度,用户平均客单价的趋势也可以反应拼多多的品牌形象变化。由于当前观测区间时间较短,尚不能形成明确结论,需要持续跟踪观察。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/01b3534b974b9977fdef683404067f9c\"></p>\n<p><b>2.1.3补贴提升用户复购(LTV>CAC)</b></p>\n<p>百亿补贴提升了用户的获客成本,因此需要研究获取用户后用户是否会持续在拼多多平台消费,进而让LTV>CAC。在这个问题上,我们采用月活用户对应月度交易笔数和金额两个数据来观测。该部分数据有待完善。</p>\n<p>2.2商家侧补贴效果</p>\n<p>商家侧的效果是用户侧的一个反馈和结果,用户侧效果越好,商家侧愿意参与的就越多。拼多多百亿补贴对商家侧的目的是吸引更多商家入驻,提供更全的SKU。商家侧补贴效果我们从以下四个数据维度来进行观测:</p>\n<p><b>2.2.1商家总数和补贴商家数</b></p>\n<p>拼多多总商家数据是200万左右,补贴商家数十二月份处于在1400-1700之间,保持逐步增长趋势,说明商家参与补贴的意愿在加强,这是我们认为百亿补贴长期来看将会稳定增长的重要因素。从商家总量的增长趋势来看,我们也能看到百亿补贴对拉动更多商家到拼多多开店的作用。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/398ee193b63407b54d997b8686d7a853\"></p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3a0c3d5395efcf46a6b9106a60a98668\"></p>\n<p><b>2.2.2补贴品类比例变化</b></p>\n<p>拼多多百亿补贴产品日均下架率在5%,日均上新率在3.3%,品类比例基本保持稳定。其中占比最高的五个品类分别是是百货、小家电、食品、母婴和精选。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f0216563dc07903c76849a5f7aa3a040\"></p>\n<p><b>2.2.3 SKU/SPU总数和补贴SKU数</b></p>\n<p>拼多多的补贴SKU总数稳定在每天8000-9000,以微小速度增长。相较于总接近200万的商品总量,补贴商品数量只占不到0.5% 。我们预期随着补贴商品总量的逐步增长,其对GMV拉动作用会进一步显现。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/511f2eda31b4373434228c711b0c3d97\"></p>\n<p><b>2.2.4爆款数量</b></p>\n<p>在观测区间内,同样暂时未能明显看出百亿补贴对爆款产品的影响。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1c1d56371a4e720bc2ab215ac84b7297\"></p>\n<p>阿里聚划算百亿补贴对拼多多影响</p>\n<p>阿里在双十二推出聚划算百亿补贴计划后,我们跟踪拼多多整体平台的GMV和销量可以看到一定的变化。在拼多多百亿补贴之后的2019/12/13-2019/12/31,平台平均销量相比上半月<span>(不含双十二当天)</span>下滑了32.9%,而GMV则下滑了34.4%。</p>\n<p>拼多多百亿补贴系列产品也受到的聚划算百亿补贴的一定冲击。拼多多百亿补贴产品总日均GMV在十二月最后一周为之前的30-40%。</p>\n<table>\n <tbody>\n <tr>\n <td><p>图:PDD百亿补贴产品总日均GMV</p></td>\n <td><p>图:PDD百亿补贴总补贴额日均GMV</p></td>\n </tr>\n <tr>\n <td><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bd32fd7cf9b954b1c2b4c354fa376122\"></p></td>\n <td><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e92b0dd828d6b8fe01bf967c1b314376\"></p></td>\n </tr>\n <tr>\n <td><p>数据来源:超对称技术</p></td>\n </tr>\n </tbody>\n</table>\n<p>结论</p>\n<p>拼多多总商品数在200万左右,以日均9000左右的百亿补贴商品量也即总量的不足0.5%贡献了10%左右的总GMV。百亿补贴对整个平台销售增长和商家增长起到强大的推动作用且在稳步发展。长期来看,<b>我们认为拼多多将进一步占领天猫和京东的客户群体,扩张速度将在短期受竞争对手反击而产生波动。</b></p>","source":"lsy1578971389114","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>拼多多的“百亿补贴”,到底花了多少钱?</title>\n<style 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GMV将承受更大压力。\n\nPDD百亿补贴花了多少钱?\n为了研究PDD百亿补贴的真实情况,我们的数据库从三个维度来进行跟踪。\n1.1.1百亿补贴产品对应总GMV和补贴GMV\nPDD百亿补贴的总GMV和补贴GMV(补贴GMV定义:百亿补贴产品补贴金额总和)反映了百亿补贴的整体情况和对应PDD为此需要承担的费用。超对称预计,拼多多19Q4百亿补贴产品对应总GMV为350亿左右,补贴GMV合计50亿左右。\n根据超对称技术观测,PDD百亿补贴产品从2019/12/05至2019/12/25的19天内累计产生的GMV为69.7亿元,百亿补贴产品日均GMV在扣除双十二当天后为3.32亿元。补贴GMV从2019/12/05至2019/12/25的19天内累计为10.3亿,补贴日均GMV在扣除双十二当天后为0.46亿每天。\n\n\n\n图:PDD百亿补贴产品总日均GMV\n图:PDD百亿补贴总补贴额日GMV\n\n\n\n\n\n\n数据来源:超对称技术\n\n\n\n我们观测到的几个值得关注的现象:\n1)PDD百亿补贴存在明显“周一低谷”现象和“超级活动日”现象:周一参与人数最少,周五到周日是高峰,且补贴GMV在例如双十二这种活动期间没有呈现特别大的峰值波动。这点与PDD每天都是折扣日的理念基本吻合,与淘宝京东等平台有本质性区别。\n2)阿里系聚划算“百亿补贴”自双十二开始后对PDD的百亿补贴有一定冲击,十二月下半月的百亿补贴出现下滑。阿里聚划算对PDD的影响我们会在Part III部分更详细的分析。\n1.1.2 百亿补贴补贴率变化\n补贴率的变化反映了PDD补贴的折扣力度。PDD百亿补贴的折扣力度相对较为稳定,基本在15%上下波动。补贴率的稳定说明百亿补贴整体的有效性。\n\n1.1.3基于跟踪数据的PDD P&L表预测\n基于对PDD整体GMV和百亿补贴GMV的跟踪,假设take rate和其他费用率相对稳定,由此可以对PDD每个季度的P&L表进行预测。我们对PDD 19Q4的P&L表核心数据粗糙预测,后续会根据数据样本增加和颗粒度优化对模型进行调整,逐渐逼近真实情况。\n\nPDD百亿补贴效果如何?\n我们将百亿补贴的效果分为消费者侧和商家侧两位维度数据来进行分析。\n2.1消费者侧补贴效果\n在消费者侧,拼多多进行百亿补贴有三个目的:\n1)补贴获取新用户,尤其一二线高客单价新用户;\n2)补贴建立品牌形象,提高用户消费客单价;\n3)补贴用户形成复购(LTV>CAC).\n2.1.1 补贴获取新用户\n在新用户的获取效果上,我们一方面通过跟踪PDD整体GMV和消费笔数来观察PDD的整体流量情况;另一方面通过跟踪MAU/DAU以及留存率来观察用户行为变化。从PDD平台整体GMV数据来看,虽然整体依然保持增长态势,但LTM GMV的增速从19Q3百亿补贴的企稳再次出现明显下滑态势。\n\n从PDD平台整体交易量数据来看,基本与GMV呈现相同趋势,且LTM增速下滑更加明显,说明GMV的增长有部分是来自于客单价提升,而到交易量的层面反映出PDD在19Q4通过百亿补贴获取新客户增加平台交易量的战略遇到一定挑战。\n\n2.1.2补贴建立品牌形象\n百亿补贴是不是真的帮助PDD完成了品牌升级呢?在这个问题的研究上,我们定义“信任消费”的概念——即用户在拼多多上超过100元/500元的消费行为。我们认为,从消费者心理和行为角度,用户在拼多多平台上进行过大额消费后更有可能与平台建立信任并进行小金额的消费。因此对“信任消费”的研究可以侧面反应拼多多百亿补贴对品牌升级的作用。\n在观测区间内,暂未发现拼多多百亿补贴上“信任消费”数量或比例有大幅提升,同时看到了聚划算百亿补贴对拼多多的冲击。\n具体来说,在观测区间内,拼多多百亿补贴产品中超过100元的日均交易次数为253万,占比18%;而超过500元的日均交易次数为128万次,占比9%。\n\n\n另外一个维度,用户平均客单价的趋势也可以反应拼多多的品牌形象变化。由于当前观测区间时间较短,尚不能形成明确结论,需要持续跟踪观察。\n\n2.1.3补贴提升用户复购(LTV>CAC)\n百亿补贴提升了用户的获客成本,因此需要研究获取用户后用户是否会持续在拼多多平台消费,进而让LTV>CAC。在这个问题上,我们采用月活用户对应月度交易笔数和金额两个数据来观测。该部分数据有待完善。\n2.2商家侧补贴效果\n商家侧的效果是用户侧的一个反馈和结果,用户侧效果越好,商家侧愿意参与的就越多。拼多多百亿补贴对商家侧的目的是吸引更多商家入驻,提供更全的SKU。商家侧补贴效果我们从以下四个数据维度来进行观测:\n2.2.1商家总数和补贴商家数\n拼多多总商家数据是200万左右,补贴商家数十二月份处于在1400-1700之间,保持逐步增长趋势,说明商家参与补贴的意愿在加强,这是我们认为百亿补贴长期来看将会稳定增长的重要因素。从商家总量的增长趋势来看,我们也能看到百亿补贴对拉动更多商家到拼多多开店的作用。\n\n\n2.2.2补贴品类比例变化\n拼多多百亿补贴产品日均下架率在5%,日均上新率在3.3%,品类比例基本保持稳定。其中占比最高的五个品类分别是是百货、小家电、食品、母婴和精选。\n\n2.2.3 SKU/SPU总数和补贴SKU数\n拼多多的补贴SKU总数稳定在每天8000-9000,以微小速度增长。相较于总接近200万的商品总量,补贴商品数量只占不到0.5% 。我们预期随着补贴商品总量的逐步增长,其对GMV拉动作用会进一步显现。\n\n2.2.4爆款数量\n在观测区间内,同样暂时未能明显看出百亿补贴对爆款产品的影响。\n\n阿里聚划算百亿补贴对拼多多影响\n阿里在双十二推出聚划算百亿补贴计划后,我们跟踪拼多多整体平台的GMV和销量可以看到一定的变化。在拼多多百亿补贴之后的2019/12/13-2019/12/31,平台平均销量相比上半月(不含双十二当天)下滑了32.9%,而GMV则下滑了34.4%。\n拼多多百亿补贴系列产品也受到的聚划算百亿补贴的一定冲击。拼多多百亿补贴产品总日均GMV在十二月最后一周为之前的30-40%。\n\n\n\n图:PDD百亿补贴产品总日均GMV\n图:PDD百亿补贴总补贴额日均GMV\n\n\n\n\n\n\n数据来源:超对称技术\n\n\n\n结论\n拼多多总商品数在200万左右,以日均9000左右的百亿补贴商品量也即总量的不足0.5%贡献了10%左右的总GMV。百亿补贴对整个平台销售增长和商家增长起到强大的推动作用且在稳步发展。长期来看,我们认为拼多多将进一步占领天猫和京东的客户群体,扩张速度将在短期受竞争对手反击而产生波动。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1793,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":22,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"isCommentEnd":true,"isTiger":false,"isWeiXinMini":false,"url":"/m/post/918526106"}
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